## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 405 − 409 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2064

## Analisis Penerapan Metode Ensembled Learning Decision Tree Pada Klasifikasi Virus Hepatitis C
Rifqi Alfinnur Charisma, Sofiyudin Pamungkas, Rifqi Akmal Saputra, Nur Ghaniaviyanto Ramadhan * , Faisal Dharma Adhinata
Fakultas Informatika, Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email: 1 19104031@ittelkom-pwt.ac.id, 2 19104001@ittelkom-pwt.ac.id, 3 19104022@ittelkom-pwt.ac.id, 4* ghani@ittelkom- pwt.ac.id, 5 faisal@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 08/08/2022 ; Accepted: 23/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak −Virus hepatitis C merupakan salah satu virus mematikan yang mana menyerang organ dalam hati.  Virus ini dapat menyebabkan infeksi yang kronis, bahkan 80% penderitanya telah mengalami infeksi. Untuk meminimalkan resiko terpaparnya infeksi  yang  diakibatkan  virus  hepatitis  C  dapat  dilakukan  konsultasi  ke  dokter  atau  dengan  menggunakan  sistem  deteksi cerdas. Tentunya jika menggunakan sistem cerdas maka membutuhkan data yang telah berisikan parameter-parameter terkait hepatitis C. Pada penelitian ini menggunakan dataset publik yang dapat diakses umum. Sehingga tujuan dari penelitian ini yaitu untuk  klasifikasi  penderita  virus  hepatitis  C  dengan  menggunakan  algoritma  berbasis  tree.  Hasil  yang  didapatkan  dengan menerapkan algoritma usulan sebesar 93% untuk akurasi,  presisi 92%, dan recall 91%.  Pada penelitian ini juga melakukan perbandingan dengan metode lainnya yaitu naïve bayes . Hasil menunjukkan metode berbasis tree lebih unggul.
Kata Kunci: Decision Tree; Hepatitis C; Klasifikasi; Data Mining
Abstract −Hepatitis C virus is a deadly virus that attacks the liver. This virus can cause chronic infections, even 80% of sufferers have experienced an illness. To minimize the risk of exposure to disease caused by the hepatitis C virus, consultation with a doctor or using an intelligent detection system can be conducted. Of course, if used a smart strategy, our need data that already contains parameters related to hepatitis C. This study uses a public dataset that the public can access. So, the purpose of this study is to classify patients with hepatitis C virus using a tree-based algorithm. The results obtained by applying the proposed algorithm are 93% accuracy, 92% precision, and 91% recall. This study also performs comparisons with other methods, namely naive bayes. The results show that the tree-based way is superior.
Keywords : Decision Tree; Hepatitis C; Classification; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Infeksi virus hepatitis adalah suatu infeksi dimana organ utama yang diserang adalah hati. Penamaan hepatitis A, B maupun C baru ditemukan pada tahun 1974 akan tetapi  penyebab dari  infeksi  tersebut  baru ditemukan pada tahun 1989. Hepatitis C atau biasa disingkat HCV merupakan persoalan yang serius dimana resiko tinggi infeksi disebabkan  oleh  transfusi  darah  yang  berulang.  Penyakit  hepatitis  C  disebabkan  oleh  virus  hepatitis  C  (VHC) termasuk dalam famili Flaviviridae genus Hepacivirus  [1]. Virus hepatitis C dibedakan menjadi enam  genotipe utama, yaitu genotipe 1 sampai 6, dan terdapat variasi dalam urutan nukleotida. Genotipe diklasifikasikan lebih lanjut ke dalam subtipe a, b, c, dan lain-lain. Genotipe yang paling banyak didistribusikan adalah 1 dan 2, dengan genotipe 1 yang paling umum [2].
Virus  hepatitis  C  menyebabkan  infeksi  akut  dan  kronis.  Infeksi  HCV  akut  biasanya  tanpa  gejala  dan sebagian  besar  tidak  menyebabkan  penyakit  yang  mengancam  jiwa.  Sekitar  30%  orang  yang  terinfeksi  secara spontan dapat sembuh dengan sendirinya tanpa pengobatan selama 6 bulan sedangkan 70% lainnya akan berubah menjadi kronis. Sekitar 80% pasien yang terpapar Hepatitis C mengalami infeksi kronis. Selain itu pasien yang telah  mengidap  Hepatitis  selama  30  tahun  akan  mengalami  sirosis.  Sirosis  umumnya  terjadi  pada  pasien  yang terpapar Hepatitis B atau HIV dan pecandu alkohol. Pasien yang mengidap sirosis memiliki resiko kemungkinan terkena penyakti kanker hati. Sekitar 27% kasus sirosis dan 25% kasus kanker hati disebabkan oleh Hepatitis C. Hepatitis C merupakan penyakit yang memiliki dampak global yang signifikan. Menurut Organisasi  Kesehatan Dunia atau WHO terdapat 130 hingga 150.000.000 orang mengalami infeksi kronis virus hepatitis C (VHC) yang mena berjumlah 2-2,5% dari total populasi dunia.
Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  kehadiran  kecerdasan  buatan  atau  artificial  intelligence  telah menarik  banyak  perhatian  dalam  bidang  kesehatan  khususnya  untuk  memprediksi  penyakit  tertentu  seperti Hepatitis  C,  kanker  payudara  [3],  malaria  [4],  dan  diabetes  [5].  Cabang  ilmu  tersebut  dibuat  khusus  guna membantu  aktivitas  penelitian  ketika  menentukan  pilihan  dengan  menjelaskan  input  hingga  output  data  dalam jangka  waktu  tertentu  secara  independen.  Beberapa  penelitian  yang  telah  melakukan  riset  terkait  deteksi  virus hepatitis  ini  seperti  penelitian  membahas  tentang  penerapan  teknik  data  mining  dalam  klasifikasi  pasien  yang terpapar virus hepatitis C dengan menerapkan metode KNN [6]. Penulis lain membahas tentang penerapan model machine  learning  SVM,  XGBoost  dan  logistic  untuk  melakukan  klasifikasi  infeksi  hepatitis  C,  fibrosis,  dan cirrhosis [7]. Study terkait juga membahas tentang klasifikasi penyakit hepatitis C dengan menerapkan beberapa model machine learning seperti SVM, KNN, random forest, naïve bayes, dan logistic regression  [8]. Penerapan model  lain  dengan  menggunakan  pendekatan  deep  learning  yaitu  artificial  neural  network  (ANN)  untuk mendeteksi  hepatitis  C  mampu  menghasilkan  akurasi  97,78%  [9].  Study  lain  membahas  tentang  evaluasi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 405 − 409 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2064
penerapan  berbagai  algoritma  klasifikasi  machine  learning  untuk  deteksi  virus  hepatitis  C,  algoritma  tersebut adalah naïve bayes, random forest, dan KNN [10].
Berdasarkan pemaparan permasalahan tersebut maka penelitian ini akan melakukan deteksi klasifikasi virus hepatitis C dengan menggunakan metode decision tree. Penelitian ini diharapkan menghasilkan akurasi yang tinggi guna mengurangi resiko keasalahan dalam melakukan deteksi virus hepatitis C.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini menggunakan sistem diagram seperti pada gambar 1.
Mulai Pra- pemrosesan Decision Tree Hasil Selesai Analisis
Gambar 1. Sistem Diagram Penelitian

## 2.1 Dataset
Data yang kami gunakan dalam tugas ini yakni dataset yang berasal dari website Kaggle. Data berupa file csv yang berisi  hasil  tes  fungsi  hati  pasien  yang  terinfeksi  hepatitis  dan  pasien  yang  tidak  terinfeksi.  Pada  gambar  2 merupakan contoh dataset yang digunakan.

## Gambar 2. Dataset Hepatitis C
Pada dataset ini terdapat 4 kelas yakni blood donor, suspect blood donor, hepatitis, fibrosis, dan cirrhosis. Kami membagi 4 kategori tersebut menjadi 2 kategori saja yakni pasien yang sehat (blood donor dan suspect blood donor) dan pasien yang terinfeksi (hepatitis, fibrosis, dan cirrhosis). Setelah digabungkan kami menemukan total pasien  sebanyak  615  dengan  pembagian  540  pasien  terinfeksi  dan  75  pasien  yang  tidak  terinfeksi.  Data  yang banyak akan membuat model klasifikasi semakin bagus.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 405 − 409 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2064
Data yang berjumlah 615 pasien tadi akan dibagi menjadi dua bagian yakni data training dan data testing dengan  menggunakan  perbandingan  80:20.  Untuk  data  training  digunakan  sebanyak  492  data  dan  untuk  data testing sebanyak 123 data. Sebelum proses pemisahan data, data sebaiknya diacak terlebih dahulu agar persebaran data merata. Kami menggunakan fungsi random state dan mengatur parameter menjadi 42

## 2.2. Pra-pemrosesan
Pada tahap ini dilakukan pemrosesan data untuk menghilangkan nilai kosong dan symbol-simbol special seperti (.,?!”’). Sehingga pada tahap ini didapatkan dataset yang bersih untuk dilakukan klasifikasi menggunakan decision tree.

## 2.3. Decision Tree
Decision  tree atau pohon keputusan adalah pengklasifikasi  yang dinyatakan sebagai  partisi  rekursif dari  ruang. Pohon  keputusan  terdiri  dari  simpul-simpul  yang  membentuk  pohon  berakar,  artinya  itu  adalah  pohon  terarah dengan simpul yang disebut " root " yang tidak memiliki saluran masuk tepi. Semua node lain memiliki tepat satu edge yang masuk. Sebuah node dengan keluar tepi disebut internal atau tes node. Semua simpul lainnya disebut daun  (juga  dikenal  sebagai  terminal  atau  simpul  keputusan).  Dalam  pohon  keputusan,  setiap  simpul  internal membagi ruang instance menjadi dua atau lebih sub-ruang sesuai dengan tertentu fungsi diskrit dari nilai atribut input dalam cara yang paling sederhana dan paling bebas.
Setiap daun ditugaskan ke satu kelas yang mewakili target yang paling tepat nilai. Sebagai alternatif, daun mungkin memiliki vektor probabilitas yang menunjukkan kemampuan atribut target yang memiliki nilai tertentu. Instance diklasifikasikan berdasarkan menavigasi mereka dari akar pohon ke daun, menurut hasil tes di sepanjang jalan.  Node  internal  direpresentasikan  sebagai  lingkaran,  sedangkan  daun  dilambangkan  sebagai  tri-sudut. Perhatikan  bahwa  pohon  keputusan  ini  menggabungkan  atribut  nominal  dan  numerik  upeti.  Dengan pengklasifikasi  ini,  analis  dapat  memprediksi  respons  dari  suatu  potensi  pelanggan  (dengan  menyortirnya  ke bawah pohon), dan memahami karakter perilaku karakteristik dari seluruh populasi pelanggan potensial mengenai pengiriman langsung. Setiap node diberi label dengan atribut yang diujinya, dan cabangnya diberi label dengan nilai-nilainya yang sesuai. Gambar 4 merupakan contoh cara kerja dari model decision tree .
Usia Jenis Kelamin Respon Tidak Ya Tidak Ya <= 30 > 30 Pria Wanita Tidak Ya
Gambar 4. Decision Tree
Formula pada decision tree yang digunakan ada pada formula (1).
𝐺𝑖𝑛𝑖 = 1 −   ∑ (𝑃𝑖) 2 𝑐 𝑖=1 (1)
Dimana:
C = jumlah kelas yang ada pada dataset (hepatitis/tidak hepatitis). i = indeks data ke-i dalam kelas.
Pi = data yang akan dihitung pada indeks ke i.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengukuran  menggunakan  nilai confusion  matrix terhadap  implementasi  yang  telah dilakukan menggunakan algoritma decision tree . Formula dapat dilihat pada (2), (3) dan (4) [11].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 405 − 409 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2064
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
Pada gambar 5 merupakan hasil implementasi confusion matrix yang dilakukan, selanjutnya akan dilakukan perhitungan menggunakan formula (2), (3), dan (4).
Gambar 5. Confussion Matrix Pada tabel 1 merupakan hasil akurasi, presisi, dan recall yang dihasilkan.
Tabel 1. Hasil Penelitian Metode Akurasi  Presisi  Recall Decision Tree  93% 92% 86% Naive Bayes 90% 91% 84%
Dapat dilihat pada gambar 5 yang mana nilai 0 memiliki arti tidak hepatitis, sedangkan nilai 1 memiliki arti hepatitis. Nilai-nilai yang ada pada gambar 5 merupakan nilai dari true positif (TP), false positif (FP), false negative (FN), dan true negative (TN) yang dimana untuk nilai TP sebesar 97, FP sebesar 2, FN sebesar 6, dan TN sebesar 18.  Besaran  angka  pada  confusion  matrix  dapat  mempengaruhi  hasil  pada  tabel  1.  Pada  tabel  1 terlihat  bahwa usulan metode penelitian ini berhasil menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingan metode lainnya. Selisih akurasi yang dihasilkan bisa mencapai 3%, untuk selisih presisi 1%, dan recall 2%. Hasil selisih tersebut tentunya jika  tidak  dilakukan  dengan  seksama  maka  akan  membahayakan  pengguna  dalam  menentukan  apakah  pasien terkena virus hepatitis C atau tidak. Metode decision tree pada penelitian ini unggul dibandingkan dengan metode naïve bayes dikarenakan pada metode tree menerapkan proses kesimpulan ya atau tidak yang mana sesuai dengan kelas data yang digunakan.  Sehingga pada penelitian ini penerapan metode decision tree mampu menghasilkan akurasi tertinggi dibandingkan metode naïve bayes dalam klasifikasi virus hepatitis C.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini berhasil menerapkan metode berbasis tree yaitu decision tree dalam permasalahan klasifikasi virus hepatitis C.  Hasil pada penelitian ini menggunakan pengukuran akurasi, presisi, dan recall. Akurasi  yang dihasilkan sebesar 93%, presisi 92%, dan recall 91%. Pada penelitian ini juga melakukan perbandingan dengan menerapkan  metode naïve  bayes yang  dimana  hasilnya  lebih  unggul  metode decision  tree .  Untuk  penelitian selanjutnya dapat dilakukan pendalaman pada pra-pemrosesan.

## REFERENCES
[1] K. K. R. Indonesia, “Situasi dan Analisis HEPATITIS,” InfoDATIN Pus. Data dan Inf. Kementrian Kesehat. RI , 2014.
[2] J. T. Dipiro, R. L. Talbert, G. C. Yee, G. R. Matzke, B. G. Wells, and L. M. Posey, “Pharmacotherapy: a pathophysiologic approach, ed,” Connect. Applet. Lange , vol. 4, pp. 141–142, 2014.
[3] N. G. Ramadhan, F. D. Adhinata, and others, “Teknik SMOTE dan Gini Score dalam Klasifikasi Kanker Payudara,” RADIAL J. Perad. Sains, Rekayasa dan Teknol. , vol. 9, no. 2, pp. 125–134, 2021.
[4] N. G. Ramadhan and A. Khoirunnisa, “Klasifikasi Data Malaria Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 4, pp. 1580–1584, 2021.
[5] N. G. Ramadhan, “Comparative Analysis of ADASYN-SVM and SMOTE-SVM Methods on the Detection of Type 2 Diabetes Mellitus,” Sci. J. Informatics , vol. 8, no. 2, pp. 276–282, 2021.
[6] R. Safdari, A. Deghatipour, M. Gholamzadeh, and K. Maghooli, “Applying data mining techniques to classify patients with suspected hepatitis C virus infection,” Intell. Med. , 2022.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 405 − 409 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2064
[7] L. Akter and others, “Detection of Hepatitis C Virus Progressed Patient’s Liver Condition Using Machine Learning,” in International Conference on Innovative Computing and Communications , 2022, pp. 71–80.
[8] F. J. Kaunang, “A Comparative Study on Hepatitis C Predictions Using Machine Learning  Algorithms,” 8ISC  Proc. Technol. , pp. 33–42, 2022.
[9] A. Drobo et al. , “Application of artificial neural networks in diagnosis of Hepatitis C,” in 2022 XXVIII International Conference on Information, Communication and Automation Technologies (ICAT) , 2022, pp. 1–5.
[10]  L.  Syafa’ah,  Z.  Zulfatman,  I.  Pakaya,  and  M.  Lestandy,  “Comparison  of  machine  learning  classification  methods  in hepatitis C virus,” J. Online Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 73–78, 2021.
[11]  N.  G.  Ramadhan,  A.  G.  Putrada,  and  M.  Abdurohman,  “Improving  smart  lighting  with  activity  recognition  using hierarchical hidden Markov model,” Indones. J. Comput. , vol. 4, no. 2, pp. 43–54, 2019.