## Klasifikasi Tulang Tengkorak Berdasarkan Jenis Kelamin Dalam Antropologi Forensik Menggunakan Metode Support Vector Machine
Siti Sri Rahayu 1 , Iis Afrianty 2 , Elvia Budianita 3 , Fadhilah Syafria 4 1,2,3,4 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Jl. HR. Soebrantas, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia E-mail: 12050120515@students.uin-suska.ac.id 1 , iis.afrianty@uin-suska.ac.id 2 , elvia.budianita@uin- suska.ac.id 3 , fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id 4
Abstract -  Classification  of  skull  bones  by  sex  is  part  of  human  biological  profile  identification  in forensic anthropology  that  aims to  determine  whether  the  skeleton  belongs to  a  male  or female.  The most popular method for determining sex from bones is DNA analysis. However, under some conditions such as burnt, damaged, or very dry skeletal remains, DNA analysis cannot provide accurate results. So forensic anthropology is developing by utilizing the help of machine learning technology. This research shows the performance of Support Vector Machine in classifying skull bones based on gender. The skull parameter  data  used  is  data  collected  by  Dr.  William  Howells  from  craniometric  measurements consisting  of  male  and  female  data  with  a  total  of  2524  data  and  82  features,  namely  bizygomatic breadth, glabello-occipital lenght and others.  In building the skull bone classification model, the Support Vector  Machine  kernels  used  are  linear,  RBF,  and  polynomial.  Based  on  the  test  results,  the  best accuracy was obtained in each kernel function, namely the linear kernel obtained the best accuracy of 88.14% with C = 2. For the RBF kernel, the best accuracy was 91.30% at C = 2, γ = 'auto'. For the polynomial kernel, the best accuracy was 88.14% at C = 1 and 2, γ = 1 and 2, d = 1. The evaluation results show that the Support Vector Machine model with the RBF kernel has proven to be the optimal choice in skull bone classification compared to other kernels, based on accuracy, precision, recall, and CrossValidation measurements reaching values above 90%. These results indicate that the skull bone classification  model  based  on  gender  using Support  Vector  Machine  is highly recommended  in  skull bone classification.
Keywords - Forensic Anthropology , Skull Bones , Sex Classification , Support Vector Machine .
Intisari –  Klasifikasi  tulang  tengkorak  berdasarkan  jenis  kelamin  merupakan  bagian  dari  identifikasi profil biologis manusia pada antropologi forensik yang bertujuan untuk mengetahui  kerangka tersebut milik laki-laki atau perempuan. Metode yang paling populer untuk menentukan jenis kelamin dari tulang adalah analisis DNA. Namun beberapa kondisi seperti sisa-sisa kerangka terbakar, rusak, atau sangat kering, maka analisis DNA tidak dapat memberikan hasil yang akurat. Sehingga antropologi forensik berkembang  dengan  memanfaatkan  bantuan  teknologi machine  learning. Penelitian  ini  menunjukkan kinerja Support Vector Machine dalam mengklasifikasikan tulang tengkorak berdasarkan jenis kelamin. Data  parameter  tengkorak  yang  digunakan  adalah  data  yang  dikumpulkan  Dr.  William  Howells  dari pengukuran kraniometri yang terdiri dari data pria dan wanita dengan total data 2524 dan 82 fitur, yaitu bizygomatic breadth, glabello-occipital lenght dan lainnya.  Dalam membangun model klasifikasi tulang tengkorak,  kernel Support  Vector  Machine yang  digunakan  adalah  linear,  RBF,  dan  polynomial. Berdasarkan  hasil  uji  coba, akurasi  terbaik  diperoleh  pada  masing-masing  fungsi  kernel,  yaitu  kernel linear memperoleh  akurasi  terbaik  sebesar  88,14%  dengan  C  =  2.  Untuk  kernel  RBF  akurasi  terbaik sebesar 91,30% pada C = 2, 𝜸 =’auto’. Untuk kernel polinomial akurasi terbaik sebesar 88,14% pada C = 1 dan 2, 𝜸 =1 dan 2, d = 1. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Support Vector Machine dengan kernel  RBF  telah  terbukti  menjadi  pilihan  optimal  dalam  klasifikasi  tulang  tengkorak  dibandingkan dengan  kernel  lainnya,  berdasarkan  pengukuran accuracy,  precision,  recall, dan CrossValidation mencapai  nilai  diatas  90%.  Dengan  hasil  ini  menandakan  bahwa  model  klasifikasi  tulang  tengkorak berdasarkan jenis kelamin menggunakan Support Vector Machine sangat direkomendasikan baik dalam klasifikasi tulang tengkorak.
Kata Kunci – Antropologi Forensik, Tulang Tengkorak, Klasifikasi Jenis Kelamin, Support Vector Machine .

## I. P ENDAHULUAN
Antropologi forensik adalah penerapan metode dan teori yang berkaitan dengan pemulihan dan analisis kerangka untuk menafsirkan variasi manusia, biologi kerangka dan biomekanika tulang.  Dalam  praktik  antropologi  forensik  sering  memperkirakan  jenis  kelamin,  garis keturunan,  usia,  dan  perawakan  dari  sisa  kerangka  individu  yang  tidak  teridentifikasi  [1]. Identifikasi jenis kelamin adalah komponen paling krusial dalam antropologi forensik individu dan  merupakan  langkah  awal  dalam  proses  pengenalan  sisa-sisa  kerangka  [2].  Pengetahuan tentang  jenis kelamin dari sisa-sisa kerangka tulang yang tidak dikenal sangat penting untuk membuat  estimasi  usia  yang  lebih  akurat.  Oleh  karena  itu,  penentuan  jenis  kelamin  adalah langkah yang diperlukan untuk mengidentifikasi usia, keturunan, dan perawakan lebih lanjut [3].
Panggul,  tulang  paha,  tulang  paha  bawah,  tulang  tibia,  tulang  humerus,  tulang  radius, tulang hasta, tulang rahang bawah, dan tulang tengkorak adalah bagian dari tulang yang dapat membantu  untuk  penentuan  jenis  kelamin  [4].  Diantara  semua  karakteristik  tulang,  ciri-ciri panggul  memperlihatkan  perbedaan  yang  signifikan  antara  jenis  kelamin  laki-laki  dan perempuan  sehingga  dianggap  sebagai  indikator  yang  paling  andal  terkait  penentuan  jenis kelamin [5]. Tetapi tengkorak karena pengawetannya yang lebih baik, terdiri dari jaringan keras serta  memiliki  stabilitas  fitur  dimorfik  seksual  lebih  baik  sehingga  diyakini  sebagai  metode kedua  paling  efektif  dalam  menentukan  jenis  kelamin  [4],  [6].  Tengkorak  adalah  salah  satu komponen  kerangka  yang  paling  berguna  untuk  menentukan  jenis  kelamin  dan  merupakan tulang terbaik yang memiliki tingkat akurasi hingga 90% setelah tulang panggul [7].
Dari penelitian sebelumnya, metode yang paling populer untuk menentukan jenis kelamin dari  tulang  yang  ditemukan  adalah  analisis Deoxyribose  Nucleic  Acid (DNA)  melalui pemeriksaan  laboratorium  atau  pemeriksaan  radiologi  [3].  Namun  dalam  beberapa  situasi, seperti ketika sisa-sisa kerangka terbakar, rusak, atau sangat kering, maka analisis DNA tidak dapat memberikan hasil yang akurat disebabkan ekstraksi protein DNA menjadi tidak mungkin dalam proses tersebut. Oleh karena itu, bagian penting pada tulang yang berisi informasi tidak dapat  diakses  [3].  Dalam  bidang  diagnostik  yang  merekomendasikan  metode  laboratorium membutuhkan waktu yang lama serta biaya yang mahal untuk mendapatkan hasil yang akurat, dikarenakan perlu mempersiapkan pekerjaan kerangka, individualitas kerangka harus diperiksa, jejak penyakit dicari dan waktu sejak kematian dinilai [8]. Sehingga diperlukan teknik machine learning untuk mengatasi keterbatasan metode DNA [9].
Metode  tradisional  untuk  memperkirakan  jenis  kelamin  tengkorak  terutama  adalah diskriminasi morfologi dan diskriminasi pengukuran. Diskriminasi morfologi yang bergantung pada  pemahaman  ahli  tentang  perbedaan  karakteristik  morfologi  tengkorak  laki-laki  dan perempuan dari pengamatan kriteria visual. Pemahaman subjektif para ahli dapat menyebabkan tingkat  pengenalannya  rendah,  secara  teoritis  tidak  memadai  dan  memiliki  keandalan  yang rendah. Diskriminasi pengukuran merujuk pada proses awal yang melibatkan identifikasi titik- titik  fitur  pada  tengkorak,  pengukuran  sejumlah  indeks  fitur  khusus  jenis  kelamin  pada tengkorak,  dan  penerapan  fungsi  diskriminan  menggunakan  data  geometris  ini  untuk memprediksi jenis kelamin [10].
Antropologi  forensik  berkembang  untuk  meningkatkan  identifikasi  parameter  penting secara keseluruhan dengan memanfaatkan kemajuan ilmu dan tekonologi melalui pembelajaran mesin  ( Machine  Learning) yang  dapat  mengotomatiskannya  [11]. Machine  Learning adalah subdisiplin ilmu komputer yang memiliki kemampuan untuk belajar dari data dan melakukan prediksi untuk masa depan berdasarkan data yang diberikan [12]. Penerapan machine learning dalam  antropologi  forensik  mampu  menghindari  kesalahan,  memeriksa  dan  memproses  data secara  lebih efisien dan memberikan informasi yang lebih terperinci yang dapat mendukung
pengambilan  keputusan  medis  oleh  praktisi  kesehatan  [13].  Selain  itu,  penerapan machine learning dalam  antropologi  forensik  memberikan  keunggulan  dengan  kemampuan  untuk memproses dan menganalisis banyak sampel menggunakan berbagai metode, yang sering kali menghasilkan klasifikasi yang 100% akurat [14].
Pendekatan machine learning telah digunakan dalam mengidentifikasi jenis kelamin dari sisa-sisa  kerangka,  seperti  yang  ditunjukkan  dalam  penelitian  klasifikasi  jenis  kelamin menggunakan  tulang  tengkorak  dengan  metode  LVQ1 ( Learning  Vector  Quantization 1), LVQ2 ( Learning Vector Quantizatio n 2), dan LVQ3 ( Learning Vector Quantization 3). Hasil menunjukkan  metode  LVQ1  mencapai  akurasi  tertinggi  yaitu  91.39%  dengan  pengaturan learning  rate 0.1,  0.4,  0.7,  dan  0.9.  Metode  LVQ2  mencapai  akurasi  tertinggi  yaitu  77.05% dengan learning rate 0.9 dan window 0.2. Sementara metode LVQ3 mencapai akurasi tertinggi yaitu  80.04% dengan pengaturan learning rate 0.7, window 0.1, dan epsilon 0.3. Hasil yang didapatkan  menunjukkan  pendekatan machine  learning dengan  metode  LVQ1  mampu memberikan  akurasi  prediksi  tertinggi  dalam  identifikasi  jenis  kelamin  dari  data  tulang tengkorak. Sehingga pada implemtasi dari ketiga metode tersebut, metode LVQ1 merupakah metode yang mencapai tingkat akurasi terbaik dibanding dengan metode LVQ2 dan LVQ3 [15]. Penelitian  lanjutannya  adalah  menentukan  jenis  kelamin  dari  data  tulang  tengkorak  dengan menggunakan  metode  LVQ1  dengan  melakukan  seleksi  fitur  menggunakan Gain  Rasio. Sehingga menghasilkan  akurasi  tertinggi  dengan threshold 0.01  dengan learning  rate 0.1 sebesar 92.01% [16]. Selain itu penelitian  lanjutan lainnya menggunakan metode Corelation Based  Feature  Selection pada  LVQ2  menghasilkan  akurasi  tertinggi  yaitu  82,51%  dengan pengaturan learning rate 0.9 dan window 0.3 [17].
Penelitian  lainnya  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Support  Vector Machine dalam mengklasifikasikan tulang sacrum berdasarkan jenis kelamin memperoleh hasil bahwa  kernel  polynomial  mencapai  tingkat  akurasi  tertinggi,  yakni  85,56%  [18].  Pada penelitian  lainnya,  dalam  pembuatan  model  estimasi  jenis  kelamin  obyektif  berbasis  tulang tengkorak  pada  populasi  Cina  dengan  menggunakan  transformasi wavelet dan  transformasi fourier dan menggunakan fitur yang diekstraksi diklasifikasikan oleh Support Vector Machine . Hasil menunjukkan tingkat akurasi diskriminasi jenis kelamin pria sebesar 90.9% dan wanita sebesar 94.4% [19].
Support Vector Machine menjadi pilihan yang konsisten dalam berbagai studi klasifikasi karena  dikenal  memberikan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  kemampuan  generalisasi  yang  kuat, dan memiliki stabilitas yang tinggi [20]. Karena memiliki dasar teori yang baik dan memiliki kapasitas generalisasi yang baik, dalam beberapa tahun terakhir, Support Vector Machine telah menjadi  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  paling  banyak  digunakan  [21].  Metode machine learning seperti Support Vector Machine memiliki tingkat akurasi prediksi yang tinggi dan bias yang rendah dalam menentukan jenis kelamin dari kerangka dalam antropologi forensik [12].
Penelitian  ini  menggunakan  metode  diskriminasi  pengukuran  dan  menerapkan  metode Support Vector Machine dalam klasifikasi tulang tengkorak berdasarkan jenis kelamin dalam antropologi  forensik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  kinerja  metode Support  Vector Machine berdasarkan  parameter  uji  dari  setiap  kernel.  Dengan  melakukan  penerapan  bidang keilmuan  data  mining  dalam  pengklasifikasian  data  dengan  menggunakan  metode Support Vector  Machine diharapkan  dapat  memberikan  kepada  pembaca  agar  dapat  memahami langkah-langkah dalam proses klasifikasi dengan metode Sipport Vector Machine .

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Support Vector Machine
Algoritma Support Vector Machine pertama Kali diperkenalkan pada tahun 1992 di Annual Workshop  on  Computational  Learning  Theory oleh  Vapnik  bersama  Isabelle  Guyon  dan
Bernhard Boser. Support Vector Machine merupakan salah satu metode klasifikasi yang paling banyak  diimplementasikan  dalam  berbagai  studi  kasus  klasifikasi  dua  kelas  dalam  teknik Machine  Learning.  Support  Vector  Machine bertujuan  untuk  menemukan hyperplane yaitu pemisah linier yang bisa memaksimalkan jarak ke individu terdekat dari masing-masing dua kelas yang disebut margin [3]. Algoritma Support Vector Machine memiliki aplikasi yang baik untuk memisahkan dua kelas dan memberikan kinerja klasifikasi yang sangat baik [22].
Support  Vector  Machine adalah  salah  satu  algoritma  dalam  supervised  learning  yang digunakan dalam klasifikasi dan regresi. Salah satu keunggulan dari Support Vector Machine (SVM)  adalah  kemampuannya  dalam  menentukan  jarak  dengan  menggunakan  vektor dukungan,  yang  mengakibatkan  proses  komputasi  menjadi  lebih  efisien.  Selain  itu Support Vector Machine mempunyai tingkat yang rendah untuk kesalahan generasi dan mudah untuk interpretasi.  Dalam  penerapan Support  Vector  Machine ,  pemilihan  kernel  yang  tepat  sangat penting untuk mencapai hasil yang optimal. Kernel digunakan untuk mentransformasikan data ke ruang dimensi yang lebih tinggi agar lebih mudah memisahkan pola atau struktur data. Hal ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  pemisahan  antara  kelas  data  sehingga  model  dapat melakukan klasifikasi dengan lebih baik [23]. Support Vector Machine bekerja dengan mencari hyperplane yang  memisahkan  dua  kelas  data  dengan  jarak  maksimum,  sehingga  semua  titik dari satu kelas berada di satu sisi hyperplane dan semua titik dari kelas lainnya berada disisi yang berlawanan [24].
Gambar 1. Ilustrasi Support Vector Machine
Ada dua jenis variabel utama dalam dataset. Satu variabel 𝑥 𝑖 mewakili data, dan variabel lainnya 𝑦 𝑖 mewakili kelas setiap data dalam dataset. Support Vector Machine digunakan untuk melakukan  proses  memisahkan  dua  kelas  dalam  suatu dataset dengan  menggunakan hyperplane yaitu  bidang  pemisah  ruang  berdimensi  tinggi.  Akurasi  model  hasil  penerapan Support Vector Machine sangat tergantung pada jenis fungsi kernel yang dipilih [25].
Metode  klasifikasi Support  Vector  Machine memiliki  parameter  kernel  diantaranya Linear, RBF, Sigmoid dan Polinomial. Pada penelitian ini penggunaan kernel Linear, RBF, dan polynomial dalam klasifikasi Support Vector Machine untuk meningkatkan keterpisahan data dan mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam proses klasifikasi [26]. Selain itu, kernel Linear, RBF dan Polynomial banyak digunakan dalam penelitian klasifikasi Support Vector Machine karena memiliki performa yang baik dalam pengenalan pola dan kemampuan interpretasi yang kuat, terutama saat digunakan dengan kernel non-linear [27]. Kernel RBF mampu memberikan performa  yang  konsisten  untuk  masalah-masalah  Dimana  komputasi  dapat  dilakukan  secara numerik,  sementara  kernel  polynomial  mampu  melakukan  komputasi  lebih  cepat  dan mengurangi  resiko overfitting [28].  Pada  dasarnya,  tujuan  utama Support  Vector  Machine adalah  mempermudah  pengklasifikasian  data  dengan  menemukan hyperplane yang  mampu memisahkan dataset secara linear dengan hasil tingkat akurasi yang tinggi.
Penelitian ini menggunakan LibSVM sebagai klasifikasi tulang tengkorak. LibSVM adalah sebuah  perpustakaan  ( library )  berbasis  kernel  yang  menyediakan  implementasi  algoritma Support  Vector  Machine dalam  berbagai  bahasa  pemrograman,  yaitu Python. Penggunaan
LibSVM  dalam  klasifikasi Support  Vector  Machine untuk  mempercepat  pengembangan penelitian dan  menghemat waktu karena  tidak perlu menulis kode dari awal  [29]. Selain itu, LibSVM digunakan untuk  membantu  meningkatkan akurasi pengklasifikasi dengan memilih sampel pelatihan yang tepat dan mengoptimalkan parameter.
Berikut variasi fungsi kernel yang digunakan diuraikan pada Tabel I [30].
T ABEL I F UNGSI K ERNEL

## B. Dataset
Data yang dipergunakan dalam studi ini adalah kumpulan data yang terdiri dari serangkaian informasi  untuk  klasifikasi  tulang  tengkorak  berdasarkkan  jenis  kelamin.  Dataset  tulang tengkorak  ini  terdiri  dari  pengukuran  yang  telah  dikumpulkan  oleh  Dr.  William  W  Howells antara tahun 1965 dan 1980. Dataset ini terduiri dari pengukuran kraniometri yang diambil dari 2.524  data  tengkorak  manusia  yang  terdiri  dari  1368  data  tengkorak  laki-laki  dan  1156 merupakan  data  tulang  tengkorak  perempuan.  Data  sekunder  pada  studi  ini  di  peroleh  dari laman website https://web.utk.edu/~auerbach/HOWL.htm. Dataset tengkorak yang digunakan dalam  penelitian  ini  sebanyak  82  fitur  yang  digunakan  sebagai  metrik  atau  ukuran  untuk menentukan  jenis  kelamin.  Pada  penelitian  ini,  terdapat  dua  label  klasifikasi  yaitu Male dan Female .
Parameter yang dikodekan untuk setiap fitur tengkorak dan pengukuran tulang tengkorak pada masing-masing variabel akan dijelaskan pada Tabel II dan III.
T ABEL II

## F ITUR P ARAMETER T ENGKORAK
Kode Fitur Parameter Tulang Tengkorak AUB Biauricular breadth PAS Parietal Subtense FRS Frontal Subtense PAC Pariental Chord NPH Nasion-prosthion height PAF Parietal fraction BNL Basion-nasion length NLH Nasal height ZMB Bimaxillary breadth BPL Basion-prosthion length … … TBA Thiobarbituric acid Nama Kernel Fungsi Kernel Linear 𝑲(𝒙 𝒊 , 𝒙) =   𝑿 𝒊 𝑻 𝒙
RBF 𝑲(𝒙, 𝒚) = 𝐞𝐱𝐩 {− |𝒙 − 𝒚| 𝟐 𝟐𝜸 𝟐 } Polynomial 𝑲(𝒙 𝒊 , 𝒙) = (𝜸(𝒙 𝒊 𝑻 𝒙) + 𝒓)
T ABEL III P ENGUKURAN T ULANG T ENGKORAK
CLASS GOL ZYB AUB RFA OCA … TBA M 189 133 119 0 117 … 0 M 182 137 125 0 119 … 0 M 191 134 125 0 111 … 0 M 178 129 121 0 111 … 0 F 159 117 106 61 132 … 154 F 156 113 102 63 133 … 151 … … … … … … … F 160 117 112 60 131 … 156

## C. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine dengan beberapa jenis kernel, yaitu  linear,  RBF,  dan  polynomial  untuk  memprediksi  tulang  tengkorak  berdasarkan  jenis kelamin.  Dua  label  kategori  yang  digunakan  adalah  ”Male”  dan  ”Female”.  Fokus  utama penelitian ini adalah membuat model Support Vector Machine yang dapat mengklasifikasikan tulang tengkorak dengan hasil akurasi tinggi. Adapun tahapan pelatihan model yang diterapkan dalam penelitian ini mengcakup beberapa tahapan sebagai berikut:
Tahapan  pelatihan  model Support  Vector  Machine dilakukan  dengan  langkah  pertama adalah melakukan pengumpulan dataset yang akan digunakan pada penelitian. Data yang telah diperoleh  dilakukan  proses pre-processing data  meliputi  pembersihan  data  dari  nilai  yang hilang  ( missing  values ),  menghapus  kolom  yang  tidak  diperlukan  dalam  proses  membangun model  pembelajaran,  dan  menghilangkan noise .  Pada  penelitian  ini  terdapat  dua  kolom  fitur yang  dihapus  yaitu  fitur  ’Popnum’,  dan  ’Population’  karena  hanya  memberikan  informasi tentang nama populasi dan jumlah populasi saja.
Pada  tahapan pre-processing data,  dilakukan  juga  proses  normalisasi.  Normalisasi  data hanya dengan satu metode dapat mengakibatkan hasil kinerja yang kurang optimal. Jika dataset pada  penelitian  yang  digunakan  berukuran  besar  dengan  memiliki  banyak  fitur  dapat menimbulkan  fitur  dominan  yang  berakibat  menurunkan  kinerja  klasifikasi  algoritma pembelajaran.  Fitur  dengan  nilai  numerik  lebih  besar  mendominasi  fitur  dengan  nilai  fitur numerik lebih kecil sekaligus membedakan pola dari data [31]. Metode penskalaan mencoba membuat fitur-fitur sebanding. Pada penelitian ini menggunakan Fitur Scaling untuk mengubah setiap fitur sehingga memiliki rata-rata nol dan simpangan baku satu sehingga 82 fitur dalam yang digunakan memiliki kontribusi yang setara dengan. Hal ini dilakukan dengan mengurangi rata-rata  dari  setiap  fitur  kemudian  membaginya  dengan  simpangan  baku  dari  fitur  tersebut. Fitur Scaling cenderung lebih tahan terhadap outlier dan lebih baik menangani fitur-fitur yang memiliki distribusi tidak normal[32].
Tahapan  selanjutnya  dataset  dipisahkan  menjadi  data training atau  data  latih  dan  data testing atau data uji dengan perbandingan 90:10. Pemisahan ini dilakukan sebab metode yang digunakan merupakan supervised learning sehingga data terlebih dahulu diajarkan atau melalui proses pembelajaran untuk mengenali pola dalam data input sehingga model klasifikasi yang dihasilkan  dapat  digunakan  untuk  prediksi  dengan  hasil  akurat  dan  dapat  dikembangkan. Sehingga pada penelitian ini terbentuk data training atau data latih sebanyak 2.271 data yang digunakan untuk melatih model dan 253 data testing yang digunakan untuk menguji performa model yang telah dilatih. Setelah membagi data, dilakukan pelatihan menggunakan tiga model kernel Support Vector Machine yaitu linear, rbf dan polynomial.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Percobaan  dilakukan  dengan  menggunakan  2524  tulang  tengkorak  dengan  82  variabel yang  telah  diimplementasikan  menggunakan  pemrograman Python menggunakan  tools  dari Google Colab . 82 variabel ini merupakan hasil dari proses cleanning data yang dilakukan pada tahap preprocessing data.  Eksperimen  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  kernel Support Vector Machine yaitu linear, rbf dan polynomial. Dari ketiganya, model kernel Support Vector Machine yang  dapat  mengevaluasi  model  dengan  baik,  dapat  dilihat  dari  hasil  akurasi menggunakan Confussion  Matrix. Adapun  hasil  akurasi  yang  diperoleh  dari  kernel Support Vector Machine yang berbeda dapat dilihat pada Tabel Kernel Support  Vector  Machine linear  adalah  jenis  fungsi  kernel  yang  efektif  saat  data dapat dibagi secara linier. Kernel ini ideal digunakan ketika data sudah secara alami terpisah secara linear. Kernel linear sangat sesuai untuk data dengan dimensi fitur yang tinggi karena melakukan pemetaan ke dimensi ruang yang lebih tinggi tidak memberikan peningkatan kinerja yang  signifikan.  Parameter  C  adalah  parameter  penalti  untuk  kesalahan  klasifikasi.  C mengontrol keseimbangan antara kehalusan batas keputusan dan klasifikasi yang tepat terhadap titik-titik latihan.. Parameter yang digunakan adalah C= 1, 2, dan 3. Nilai akurasi yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel IV.
T ABEL IV P ERBANDINGAN A KURASI (%) K ERNEL L INEAR Linear Akurasi C = 1 86,96 C = 2 88,14 C = 3 87,35
Kernel RBF adalah fungsi yang populer karena dapat digunakan  jika data tidak terpisah secara linear. RBF memiliki parameter cost ( C ) dan gamma ( 𝛾 ). Gamma parameter menentukan seberapa  jauh  jangkauan pengaruh suatu contoh pelatihan, dengan nilai rendah berarti `jauh' dan nilai tinggi berarti 'dekat'. Jika gamma ukurannya sangat kecil, modelnya terlalu terbatas dan tidak dapat menangkap kompleksitas atau bentuk datanya. Sedangkan jika gamma terlalu besar, radius pengaruh vektor tumpuan hanya mencakup vektor tumpuan itu sendiri dan tidak ada jumlah regularisasi nilai cost dapat mencegah overfitting pada data pelatihan . Parameter 𝛾 ='auto' menyesuaikan nilai gamma secara otomatis berdasarkan skala data. Ini berarti  bahwa  nilai gamma akan  disesuaikan  secara  dinamis  berdasarkan  jumlah  fitur  dalam dataset  dan  variansinya.  Ini  memungkinkan Support  Vector  Machine untuk  menyesuaikan dengan baik terhadap berbagai skala dan kompleksitas data. Koefisien gamma diatur ke ‘auto’, yang berarti hasil bagi dari satu dan jumlah (n) fitur [33]. Hasil akurasi dari kernel RBF Support Vector Machine dengan gamma yang disetel ke 'auto' dapat lebih tinggi dibandingkan dengan gamma = 1,2, 3 tergantung pada dataset tertentu dan karakteristiknya. Nilai 'auto' untuk gamma adalah faktor penskalaan yang secara otomatis ditentukan oleh scikit-learn berdasarkan jumlah fitur dalam data. Ini setara dengan pengaturan gamma = 1 / (n_features * X.var()).  Parameter yang digunakan adalah C=1, 2, dan 3 𝛾 = 1, 2, dan 3. Nilai akurasi yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel V dan VI.

## T ABEL V
P ERBANDINGAN A KURASI (%) K ERNEL RBF C ost 𝜸 = 1 𝜸 = 2 𝜸 = 3 C = 1 54,15 54,15 54,15 C = 2 54,15 54,15 54,15 C = 3 54,15 54,15 54,15
T ABEL VV P ERBANDINGAN A KURASI (%) K

## ERNEL RBF
Cost 𝜸 =’auto’ C = 1 90,51 C = 2 91,30 C = 3 90,51
Kernel  polynomial  adalah  jenis  fungsi  kernel  yang  sangat  berguna  ketika  kita  memiliki dataset yang cukup besar, karena kernel ini memetakan vektor sampel pelatihan ke dalam ruang fitur  dengan  cara  yang  mempertahankan  kesamaan  antar  vektor.  Oleh  karena  itu,  kernel polynomial seringkali merupakan pilihan yang tepat untuk menyelesaikan masalah klasifikasi pada dataset yang telah dinormalisasi. Kernel polynomial pada dasarnya memiliki pendekatan
yang mirip dengan kernel linear. Didalam kernel polynomial tidak hanya bergantung pada satu fitur tertentu dari sampel input, tetapi juga pada kombinasi dalam menentukan kesamaan [34]. Polynomial  memiliki  parameter cost ( C ), gamma ( 𝛾 ),  dan degree (d). Degree atau  derajat polynomial  yang  digunakan  untuk  menemukan  hyperplane  yang  dapat  memisahkan  data dengan  baik  dalam  konteks  fungsi  kernel  polinomial  pada Support  Vector  Machine .  Nilai akurasi yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel VII, VIII dan IX.

## T ABEL VII
P ERBANDINGAN A KURASI (%) K ERNEL P OLYNOMIAL 𝜸 = 1 d = 1 d = 2 d = 3 C = 1 86,96 64,43 84,98 C = 2 88,14 64,43 84,98 C = 3 87,35 64,43 84,98
T ABEL VIII
P ERBANDINGAN A KURASI (%) K ERNEL P OLYNOMIAL 𝜸 = 1 d = 1 d = 2 d = 3 C = 1 88,14 64,43 84,98 C = 2 87,35 64,43 84,98 C = 3 87,35 64,43 84,98
T ABEL IX
P ERBANDINGAN A KURASI (%) K ERNEL P OLYNOMIAL 𝜸 = 1 d = 1 d = 2 d = 3 C = 1 87,35 64,43 84,98 C = 2 87,35 64,43 84,98 C = 3 86,16 64,43 84,98
Berkaitan dengan hasil eksperimen yang telah dilakukan, akurasi terbaik yang didapatkan pada  masing-masing  kernel  yaitu  kernel  linear  memperoleh  akurasi  terbaik  sebesar  88,14% dengan C = 2. Untuk kernel RBF akurasi terbaik sebesar 91,30% pada C = 2, 𝛾 =’auto’. Untuk kernel polynomial akurasi terbaik sebesar 88,14% pada C = 1 dan 2, 𝛾 =1 dan 2, d = 1. Gambar 3 berisi akurasi keseluruhan yang diperoleh untuk model yang diusulkan dengan fungsi kernel yang berbeda untuk Support Vector Machine.
Gambar 3. Perbandingan Hasil Akurasi Fungsi Kernel Support Vector Machine
Setelah model dengan parameter terbaik didapatkan kemudian dilakukan evaluasi dengan cara menghitung nilai accuracy , precision , dan recall pada ketiga kernel yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel X.
T ABEL X E VALUASI M ODEL K LASIFIKASI (%) K ernel Accuracy Precision R ecall Linear 86,96 86,97 86,96 RBF 90,51 90,64 90,51 Polynomial 86,56 86,7 86,56
Pada  hasil  evaluasi  yang  telah  didapatkan,  ketiga  kernel Support  Vector  Machine yaitu linear,  rbf,  dan  polynomial  berhasil  memisahkan  data  dengan  sempurna  pada  dataset  yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Terbukti  dengan  capaian  akurasi  diatas  85%  untuk accuracy, precision dan recall . Hal ini menandakan bahwa ketiga kernel tersebut menunjukkan kualitas yang sangat baik dalam tugas klasifikasi tulang tengkorak berdasarkan jenis kelamin.
Pada Tabel XI. Menunjukkan hasil kinerja yang diperoleh melalui cross-validation. Skor validasi silang adalah nilai rata-rata akurasi untuk setiap kernel yang menggunakan 10 lipatan.
T ABEL XI K INERJA M ENGGUNAKAN C ROSS V ALIDATION (%) Kernel Linear Kernel RBF Kernel Polynomial 88,08 97,98 88,03
Tabel  diatas  mengindikasikan  bahwa  kernel  Linear,  RBF  dan  Polynomial  menunjukkan performa  yang  sangat  baik.  Hal  ini  disebabkan  kemampuan  dalam  memproyeksi  titik-titik kedalam  ruang  dimensi  yang  lebih  tinggi,  sehingga  meningkatkan  keterpisahan  data.  Pada kernel RBF yang diusulkan dengan nilai gamma otomatis memberikan kinerja yang lebih baik. Dengan  nilai  gamma  yang  otomatis,  kernel  RBF  melakukan  penyesuaian  parameter  secara otomatis untuk pola nonlinier, yang meningkatkan akurasi dan stabilitas hasilnya.

## IV. K ESIMPULAN
Pendekatan  klasifikasi  telah  banyak  digunakan  di  berbagai  bidang,  termasuk  dalam antropologi  forensik.  Penelitian  ini  menggunakan  tulang  tengkorak  untuk  klasifikasi  jenis kelamin.  Eksperimen  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  RBF,  polynomial,  dan  linear menggunakan tiga fungsi yang berbeda. Dari penyajian data dan proses yang telah dijalankan, hasil  percobaan  menunjukkan  akurasi  terbaik  pada  setiap  fungsi  kernel.  Kernal  linear memperoleh akurasi terbaik sebesar 88,14% dengan C = 2. Untuk kernel RBF akurasi terbaik sebesar 91,30% pada C = 2, γ=’auto’. Untuk kernel polynomial akurasi terbaik sebesar 88,14% pada  C  =  1  dan  2,  γ=1  dan  2,  d  =  1.  Dengan  hasil  88,14%  yang  ditemukan,  penelitian  ini memiliki akurasi yang tinggi lebih dari 80%.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model  menggunakan confusion  matrix ,  kernel  RBF menghasilkan nilai yang tertinggi yaitu 90% dibandingkan kernel linear dan polynomial untuk accuracy,  precision, dan recall .  Sementara  untuk  kernel  linear  dan  polynomial  berada  pada nilai 86%.  Selain Kernel RBF juga menunjukkan performa yang unggul dalam cross-validation dengan  nilai  rata-rata  akurasi  sebesar  97,98%.  Hasil  ini  menandakan  bahwa  model  secara konsisten mampu melakukan pemisahan yang baik antara kelas-kelas yang ada dalam dataset. Pada  penelitian  ini,  kernel  RBF  sebagai  pilihan  terbaik  untuk  diimplementasikan  pada klasifikasi tulang tengkorak berdasarkan jenis kelamin. Hal ini disebabkan penggunaan gamma dengan  nilai  default  tetap  dan  nilai gamma yang  di  set  ‘auto’.  Nilai gamma otomatis menghasilkan akurasi prediksi yang lebih tinggi dan generalisasi yang lebih baik dalam model klasifikasi  tulang  tengkorak  berdasarkan  jenis  kelamin  dalam  antropologi  forensik.    Hal  ini menjadikan Support  Vector  Machine sangat  direkomendasikan  dalam  klasifikasi  tulang tengkorak.
Dalam  penelian  di  masa  depan,  klasifikasi  jenis  kelamin  dari  tulang  tengkorak  dapat ditingkat dengan menerapkan teknik lain yang spesifik untuk meningkatkan akurasi dan kinerja analisis  teknik  klasifikasi  seperti  melakukan  optimalisasi  parameter  kernel Support  Vector Machine parameter kernel menggunakan Particle Swarm Optimization .

## R EFERENSI
[1] N. V. P. E. J. B. Angi M. Christensen, Forensic Anthropology: Current Methods and Practice , Second Edition. London, United Kingdom: Stacy Masucci, 2019.
[2] J. Bewes, A. Low, A. Morphett, F. D. Pate, and M. Henneberg, “Artificial intelligence for sex determination of skeletal remains: Application of a deep learning artificial neural network  to  human  skulls,” J  Forensic  Leg  Med ,  vol.  62,  pp.  40–43,  Feb.  2019,  doi: 10.1016/j.jflm.2019.01.004.
[3] D.  Nasien,  M.  H.  Adiya,  I.  Afrianty,  N.  A.  Ali,  A.  A.  Samah,  and  Y.  Rahayu, “Determination of Sex and Race in Forensic Anthropology: A Comparison of Artificial Neural Network and Support Vector Machine,” in 2021 4th International Conference of Computer  and  Informatics  Engineering  (IC2IE) ,  IEEE,  Sep.  2021,  pp.  51–55.  doi: 10.1109/IC2IE53219.2021.9649182.
[4] B. Ramamoorthy, M. M. Pai, L. V. Prabhu, B. V. Muralimanju, and R. Rai, “Assessment of craniometric traits in South Indian dry skulls for sex determination,” J Forensic Leg Med , vol. 37, pp. 8–14, Jan. 2016, doi: 10.1016/j.jflm.2015.10.001.
[5] J.  Tetteh,  A.  K.  Appiah,  C.  S.  Abaidoo,  and  C.  Adjei-Antwi,  “The  forensic  use  of percutaneous femur length in height  and sex estimation among  Ghanaians,” Forensic Science International: Reports , vol. 4, p. 100234, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.fsir.2021.100234.
[6] İ.  Güven  and  F.  Şimşir,  “Demand  forecasting  with  color  parameter  in  retail  apparel industry  using  artificial  neural  networks  (ANN)  and  support  vector  machines  (SVM)
methods,” Comput Ind Eng , vol. 147, p. 106678, Sep. 2020, doi:
10.1016/j.cie.2020.106678.
[7] Arthy,  Rohit  Goel,  and  Sreenivas  M,  “Determination  of  Sex  by  Osteometry  of  Third Metatarsal,” Indian Journal of Forensic Medicine & Toxicology , vol. 14, no. Vol. 14 No. 3  (2020):  Indian  Journal  of  Forensic  Medicine  &  Toxicology,  Jul.  2020,  doi: 10.37506/ijfmt.v14i3.10315.
[8] P.  Mesejo,  R.  Martos,  Ó.  Ibáñez,  J.  Novo,  and  M.  Ortega,  “A  Survey  on  Artificial Intelligence  Techniques  for  Biomedical  Image  Analysis  in  Skeleton-Based  Forensic Human  Identification,” Applied  Sciences ,  vol.  10,  no.  14,  p.  4703,  Jul.  2020,  doi: 10.3390/app10144703.
[9] P. Dixit and G. I. Prajapati, “Machine Learning in Bioinformatics: A Novel Approach for DNA Sequencing,” in 2015 Fifth International Conference on Advanced Computing
& Communication Technologies , IEEE, Feb. 2015, pp. 41–47. doi: 10.1109/ACCT.2015.73.
[10]  W. Yang, M. Zhou, P. Zhang, G. Geng, X. Liu, and H. Zhang, “Skull Sex Estimation Based on Wavelet Transform and Fourier Transform,” Biomed Res Int , vol. 2020, pp. 1– 10, Jan. 2020, doi: 10.1155/2020/8608209.
[11]  A.  L.  Dallora,  P.  Anderberg,  O.  Kvist,  E.  Mendes,  S.  Diaz  Ruiz,  and  J.  Sanmartin Berglund, “Bone age assessment with various machine learning techniques: A systematic literature review and meta-analysis,” PLoS One , vol. 14, no. 7, p. e0220242, Jul. 2019, doi: 10.1371/journal.pone.0220242.
[12]  E.  Nikita  and  P.  Nikitas,  “On  the  use  of  machine  learning  algorithms  in  forensic anthropology,” Leg Med , vol. 47, p. 101771, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.legalmed.2020.101771.
[13]  N. Liu, X. Li, E. Qi, M. Xu, L. Li, and B. Gao, “A Novel Ensemble Learning Paradigm for  Medical  Diagnosis  With  Imbalanced  Data,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  171263– 171280, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3014362.
[14]  S.  D.  Ousley,  “Forensic  Classification  and  Biodistance  in  the  21st  Century,”  in Biological  Distance  Analysis ,  Elsevier,  2016,  pp.  197–212.  doi:  10.1016/B978-0-12- 801966-5.00010-X.
[15]  DARMILA, IIS AFRIANTY, SUWANTO SANJAYA, RAHMAD ABDILLAH, IWAN ISKANDAR,  and  FADHILAH  SYAFRIA,  “EVALUASI  PERBANDINGAN PERFORMANSI  LVQ  1,  LVQ  2,  DAN  LVQ  3  DALAM  KLASIFIKASI  JENIS KELAMIN  MENGGUNAKAN  TULANG  TENGKORAK,” Jurnal  INSTEK (Informatika  Sains  dan  Teknologi) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  344–353,  Oct.  2022,  doi: 10.24252/instek.v7i2.32659.
[16]  Y. Harni, I. Afrianty, S. Sanjaya, R. Abdillah, F. Yanto, and F. Syafria, “Performance Analysis of LVQ 1 Using Feature Selection Gain Ratio for Sex Classification in Forensic Anthropology,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 5, no. 1, Jun. 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3625.
[17]  Surya  Aditya  GD,  Iis  Afrianty,  and  Suwanto  Sanjaya,  “Perbandingan  Performansi Dengan  Metode  Corelation  Based  Feature  Selection  Pada  LVQ  2,” Jurnal  INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) , vol. 8, no. https://journal.uin- alauddin.ac.id/index.php/instek/issue/view/2039, pp. 170–179, Apr. 2023.
[18]  I. Afrianty, D. Nasien, and H. Haron, “Performance Analysis of Support Vector Machine in Sex Classification of The Sacrum Bone in Forensic Anthropology,” JURNAL TEKNIK INFORMATIKA , vol. 15, no. 1, pp. 63–72, Jun. 2022, doi: 10.15408/jti.v15i1.25254.
[19]  W. Yang, M. Zhou, P. Zhang, G. Geng, X. Liu, and H. Zhang, “Skull Sex Estimation Based on Wavelet Transform and Fourier Transform,” Biomed Res Int , vol. 2020, pp. 1– 10, Jan. 2020, doi: 10.1155/2020/8608209.
[20]  O. A. Alimi, K. Ouahada, A. M. Abu-Mahfouz, and S. Rimer, “Power system  events classification  using  genetic  algorithm  based  feature  weighting  technique  for  support vector  machine,” Heliyon ,  vol.  7,  no.  1,  p.  e05936,  Jan.  2021,  doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e05936.
[21]  J.  Cervantes,  F.  Garcia-Lamont,  L.  Rodríguez-Mazahua,  and  A.  Lopez,  “A comprehensive  survey  on  support  vector  machine  classification:  Applications, challenges  and  trends,” Neurocomputing ,  vol.  408,  pp.  189–215,  Sep.  2020,  doi: 10.1016/j.neucom.2019.10.118.
[22]  I.  Afrianty,  D.  Nasien,  M.  R.  A.  Kadir,  and  H.  Haron,  “Back-Propagation  Neural Network for Gender Determination in Forensic Anthropology,” 2015, pp. 255–281. doi: 10.1007/978-3-319-11017-2_11.
[23]  N. Rachmalia Feta, A. Rahmat Ginanjar, I. Teknologi dan Bisnis Bank Rakyat Indonesia, J.  R.  Harsono  No,  P.  Minggu,  and  J.  Selatan,  “KOMPARASI  FUNGSI  KERNEL METODE  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  UNTUK  PEMODELAN  KLASIFIKASI TERHADAP PENYAKIT TANAMAN KEDELAI COMPARISON OF THE KERNEL FUNCTION  OF  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  METHOD  FOR  MODELING CLASSIFICATION OF SOYBEAN PLAT DISEASE Program Studi Sistem Informasi 2),” Sains dan Teknologi Terapan) , vol. 1, no. 1, 2019.
[24]  W.  Budiharto, Machine  Learning  &  Computational  Intelligence  /  Widodo  Budiharto . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2016.
[25]  I.  M.  Parapat,  M.  T.  Furqon,  and  S.  Sutrisno,  “Penerapan  Metode  Support  Vector Machine  (SVM)  Pada  Klasifikasi  Penyimpangan  Tumbuh  Kembang  Anak,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Ilmu Komputer , vol. 2, no. 10, pp. 3163–3169, Oct. 2018.
[26]  S. V. S. Prasad, T. S. Savithri, and I. V. M. Krishna, “PERFORMANCE EVALUATION OF  SVM  KERNELS  ON  MULTISPECTRAL  LISS  III  DATA  FOR  OBJECT CLASSIFICATION,” International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems , vol. 10, no. 4, pp. 1–16, Jan. 2017, doi: 10.21307/ijssis-2018-022.
[27]  V.  Van  Belle,  B.  Van  Calster,  S.  Van  Huffel,  J.  A.  K.  Suykens,  and  P.  Lisboa, “Explaining Support Vector Machines: A Color Based Nomogram,” PLoS One , vol. 11, no. 10, p. e0164568, Oct. 2016, doi: 10.1371/journal.pone.0164568.
[28]  R. Izmailov, V. Vapnik, and A. Vashist, “Multidimensional splines with infinite number of  knots  as  SVM  kernels,”  in The  2013  International  Joint  Conference  on  Neural Networks (IJCNN) , IEEE, Aug. 2013, pp. 1–7. doi: 10.1109/IJCNN.2013.6706860.
[29]  A. Abdiansah and R. Wardoyo, “Time Complexity Analysis of Support Vector Machines (SVM)  in  LibSVM,” Int  J  Comput  Appl ,  vol.  128,  no.  3,  pp.  28–34,  Oct.  2015,  doi: 10.5120/ijca2015906480.
[30]  A.  Z.  Praghakusma  and  N.  Charibaldi,  “Komparasi  Fungsi  Kernel  Metode  Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Instagram dan Twitter (Studi Kasus : Komisi Pemberantasan Korupsi),” JSTIE (Jurnal Sarjana Teknik Informatika) (E-Journal) , vol. 9, no. 2, p. 88, Jun. 2021, doi: 10.12928/jstie.v9i2.20181.
[31]  D. Singh and B. Singh, “Feature wise normalization: An effective way of normalizing data,” Pattern Recognit , vol. 122, p. 108307, Feb. 2022, doi: 10.1016/j.patcog.2021.108307.
[32]  A.  Tedyyana,  O.  Ghazali,  and  O.  W.  Purbo,  “Machine  learning  for  network  defense: automated DDoS detection with telegram notification integration,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 34, no. 2, p. 1102, May 2024, doi: 10.11591/ijeecs.v34.i2.pp1102-1109.
[33]  V. N. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory . New York, NY: Springer New York, 2000. doi: 10.1007/978-1-4757-3264-1.
[34]  B. Yang, R. Gong, L. Wang, and S. Yang, “WITHDRAWN: Support vector machine in image recognition of nursing methods for critically ill blood purification,” Microprocess Microsyst , p. 103398, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.micpro.2020.103398.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  merupakan  tugas  akhir  seorang  mahasiswa  di  Program  Studi  Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Penulis ingin menyampaikan terima kasih kepada orang tua penulis yang selalu mendoakan dan mendukung  penulis  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini.  Penulis  juga  ingin  menyampaikan terima kasih kepada Ibu Iis Afrianty, S.T., M.Sc., sebagai pembimbing yang telah memberikan banyak  bantuan  dalam  penyusunan  tugas  akhir  dan  memberikan  masukan  berharga  selama penelitian ini dilakukan.