Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 5 No. 1, Juni, 2021, Hal. 89-98 DOI: 10.29408/edumatic.v5i1.3336
Klasifikasi Penyakit Diabetes Menggunakan Metode CFS dan ROS dengan Algoritma J48 Berbasis Adaboost

## Dian Pramadhana
Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Baja Tegal
email: dianpramadhana@gmail.com

## (Received: 20 April 2021/ Accepted: 29 Mei 2021 / Published Online: 20 Juni 2021)

## Abstrak
Diabetes  adalah  penyakit  yang  terjadi  akibat  kadar  glukosa  di  dalam  darah  tinggi.  Para  peneliti berusaha  untuk  mencegah  berkembangnya  komplikasi  dengan  menggunakan  teknik  data  mining. Salah  satu  teknik  yang  digunakan  dalam  data  mining  adalah  klasifikasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini untuk  meningkatkan  hasil  akurasi  pengklasifikasian  penyakit  diabetes  agar  lebih  baik  dan  optimal. Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Correlation  Feature  Selection  (CFS) sebagai seleksi  atribut, Random  Over  Sampling untuk  menangani  data  yang  tidak  seimbang  dan  AdaBoost untuk  meningkatkan  kinerja  algoritma  J48  agar  hasil  yang  didapat  lebih  optimal.  Berdasarkan  hasil penelitian  yang  telah  dilakukan,  menunjukan  bahwa Correlation  Feature  Selection untuk  seleksi atribut dan Random Over Sampling untuk menangani ketidakseimbangan kelas dengan algoritma J48 berbasis  Adaboost  terbukti  dapat  meningkatkan  hasil  klasifikasi  penyakit  diabetes  dengan  akurasi sebesar  92,3%.  Disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menerapkan  metode  lain  agar  hasil akurasi yang diperoleh lebih optimal untuk dijadikan perbandingan.
Kata  Kunci : Adaboost, Correlation  Feature  Selection, Diabetes  Melitus,  J48 ,  Random  Over Sampling

## Abstract
Diabetes  was  a  disease  that  occurs  due  to  high  blood-glucose  levels.  Researchers  tried  to  prevent complications from developing by using data mining techniques. One of the techniques used in data mining  was  classification.  The  purpose  of  this  study  improves  the  accuracy  of  the  classification  of diabetes  for  a  better  and  optimal  result.  The  method  in  this  study  is  Correlation  Feature  Selection (CFS)  as  attribute  selection,  Random  Over  Sampling  to  handle  unbalanced  data  and  AdaBoost  to improve the performance of the J48 algorithm so the result obtained best. Based on the result of this study, showed that Correlation Feature Selection for attribute selection and Random Over Sampling to handle imbalance's class with the Adaboost-based J48 algorithm proved can increase the results of the diabetes classification with an accuracy of 92.3%. For the further research recommended to apply other methods so that the accuracy results obtained are more optimal for comparison.
Keywords : Adaboost, Correlation Feature Selection, Diabetes Mellitus, J48, Random Over Sampling

## PENDAHULUAN
Diabetes  Mellitus  atau  yang  sering  di  kenal  Diabetes  adalah  penyakit  yang  terjadi karena kadar gula pada darah tinggi yang disebabkan oleh tubuh yang tidak bisa melepaskan insulin  dengan  normal  (Kemenkes.,  2018).  Para  peneliti  dan  praktisi  memusatkan perhatiannya untuk mendeteksi kondisi DM dan mencegah atau menghambat berkembangnya komplikasi (Khairani, 2019). Untuk mendukung hal ini dapat digunakan teknik  data mining untuk  menggali  informasi  yang  berharga  dari  kumpulan informasi  atau  histori  data  diabetes (Mardi, 2017).
Data mining  adalah  proses  pencarian  pola-pola  yang  tersembunyi  berupa  pengetahuan yang  tidak  diketahui  sebelumnya  dari  sekumpulan  data  (Takdirillah,  2020).  Kegiatan  yang meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  dan hubungan  dalam  set  data  berukuran  besar.  Teknik  yang  digunakan  untuk  pengekstrakan pengetahuan dalam data mining salah satunya yaitu klasifikasi. Klasifikasi merupakan bagian penting  dari  data  mining,  Klasifikasi  merupakan  sebuah  proses  untuk  menemukan sekumpulan model yang membedakan kelas data, yang bertujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang kelasnya tidak diketahui (Permana & Dewi, 2021).  Ada beberapa algoritma yang bisa untuk melakukan klasifikasi data diantaranya J48, nearest neighbor, dan Support Vector Machine (Kaunang, 2019).
Saat ini, Algoritma J48 merupakan algoritma pengklasifikasian yang sering digunakan karena  mempunyai  struktur  yang  sederhana  dan  mudah  untuk  diinterpretasikan,  namun Algoritma J48 memiliki beberapa kelemahan dalam proses klasifikasi seperti mengkonsumsi terlalu banyak waktu, J48 tidak memiliki kemampuan belajar tambahan yang baik, beberapa atribut yang tidak relevan menyebabkan efek buruk pada pembangunan pohon keputusan, dan kurangnya kemampuan belajar dari dataset tidak seimbang (Mardi, 2017).
Feature  selection merupakan  bagian  penting  untuk  mengoptimalkan  kinerja  dari classifier (Harianto  et  al.,  2020). Penggunaan feature  selection yang  tepat  pada  proses klasifikasi  dapat  meningkatkan  hasil akurasi.  Seleksi  fitur  dapat  dilakukan  dengan menghilangkan  fitur  yang  tidak  relevan  dan  redundan  sehingga  proses  klasifikasi  lebih optimal (Ferone, 2018). Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam seleksi fitur salah satunya yaitu Correlation feature selection (CFS). Fitur yang tidak relevan akan menurunkan performa machine learning , sedangkan fitur yang redundan akan membuat machine learning bekerja  lebih  lama  (Heyong  &  Ming,  2019).  Pemilihan  subset  fitur  yang  relevan  dari sekumpulan fitur yang besar sangat penting untuk meningkatkan performa machine learning (Castellano, 2017).
Dalam proses pembelajaran algoritma machine learning , jika rasio kelas minoritas dan kelas mayoritas berbeda secara signifikan, machine learning cenderung didominasi oleh kelas mayoritas  dan  kelas  minoritas  sedikit  dikenali.  Sebagai  hasilnya,  klasifikasi  akurasi  kelas minoritas mungkin rendah bila dibandingkan keakurasian klasifikasi kelas mayoritas. Dengan menggunakan  metode Random  Over  Sampling (ROS)  dapat  meningkatkan  kelas  minoritas sehingga  kelas  minoritas  akan  dapat  dikenali,  hal  ini  dapat  meningkatkan  kemampuan algoritma machine  learning bekerja  lebih  baik,  karena  dapat  mengenali  sampel  kelas minoritas  dari  sampel  mayoritas  (Li  et  al.,  2018).  Dalam  menyelesaikan  permasalahan ketidakseimbangan  kelas  Resample  (ROS)  akan  memodifikasi  data  training  dengan melakukan sampel ulang dataset asli, baik pada kelas minoritas ataupun kelas mayoritas agar seimbang (Syukron & Subekti, 2018).
Boosting adalah  metode  umum  untuk  meningkatkan  kinerja  algoritma  belajar  apapun. Salah  satu  algoritma  boosting  yang  populer  adalah  Adaboost.  AdaBoost  adalah  kependekan dari Adaptive  Boosting .  AdaBoost  dapat  digunakan  untuk  mengurangi  kesalahan  algoritma belajar  "lemah"  secara  signifikan.  Pada  umumnya,  metode  boosting  bisa  meningkatkan ketelitian  pada  proses  klasifikasi  dan  prediksi.  Kerja  boosting  dalam  meningkatkan ketelititian  pada  klasifikasi  dan  prediksi  dengan  cara  membangkitkan  kombinasi  dari  suatu model,  tetapi  hasil  klasifikasi  atau  prediksi  yang  dipilih  yaitu  model  yang  memiliki  bobot paling  besar.  sehingga,  pada  tiap  model  yang  dibangkitkan  memiliki  atribut  berupa  nilai bobot (Listiana & Muslim, 2017).
Beberapa penelitian dalam menangani fitur yang tidak relevan dan ketidakseimbangan kelas  pada  data  Diabetes  Melitus  telah  dilakukan  oleh  para  peneliti  diantaranya  adalah penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hayashi  &  Yukita,  hasil  menunjukkan  bahwa  pengambilan sampel Re-RX dengan J48 memberikan aturan ekstraksi yang lebih akurat, ringkas, dan dapat
diinterpretasikan  namun  hasil  akurasi  yang  di  peroleh  hanya  mencapai  83,83%  (Hayashi  & Yukita,  2016).  Selanjutnya  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bunkhumpornpat  & Sinapiromsaran  menggunakan  DBSMOTE  dengan  J48,  dalam  penelitian  ini  dataset  kelas minoritas  dan  kelas  mayoritas  diseimbangkan,  namun  nilai  AUC  yang  dihasilkan  sebesar 0.789  (Bunkhumpornpat  &  Sinapiromsaran,  2017)  dan  yang  terakhir  adalah  penelitian  dari Srinivas,  pada  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  J48  dengan  OSID3  dan  USRF  hasil akurasi  yang  diperoleh  dengan  OSID3  sebesar  49,35%  dan  USRF  81,24%  (Srinivas,  2017). Dalam  penelitian-penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  masih  perlu  adanya peningkatan akurasi dalam pengklasifikasian penyakit diabetes agar lebih optimal.
Pada Penelitian ini digunakan penerapan Correlation Feature Selection (CFS) sebagai seleksi  atribut  dan  teknik Resample ( Random  Over  Sampling )  untuk  menangani ketidakseimbangan kelas. Pada proses klasifikasi algoritma yang digunakan yaitu J48. Untuk meningkatkan kinerja J48 dalam pengklasifikasian maka di  tambahkan Adaboost. AdaBoost dipilih  untuk  membantu  meningkatkan  nilai  akurasi  dengan  cara  memberi  bobot  pada  tiap atribut, agar hasil kinerja algoritma J48 lebih optimal.

## METODE
Penelitian  ini  adalah  penelitian  eksperimen  dengan  menggunakan  dataset  pima  indian diabetes.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  model  klasifikasi  yang  terbaik  untuk klasifikasi  penyakit  diabetes.  Tahapan  dari  penelitian  ini  dimulai  dari  pengumpulan  data, kemudian menentukan metode yang akan digunakan, eksperimen dan pengujian sampai hasil evaluasi dan validasi.
Pada  tahap  pengumpulan  data, Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal dari repositori publik online dari laman www.archive.ics.uci.edu , Pima Indian population in Arizona, USA. National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases. Data pima diabetes melitus dengan jumlah data 768, jumlah atribut 8 dan terdiri dari 2 kelas yaitu kelas positif dan kelas negatif.
Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan Corelattion feature selection (CFS)  sebagai  seleksi  atribut  pada  data  diabetes,  CFS  sebagai  seleksi  atribut  akan menghilangkan  atribut  yang  tidak  relavan  dan  redundan,  dimana  atribut  yang  memiliki korelasi yang tinggi satu sama lain atribut tersebut menandakan redundan. Sedangkan atribut yang  berkorelasi  rendah  pada    kelas,  atribut  tersebut  tidak  relevan.  Sehingga  atribut  yang tidak  relevan  dan  redundan  akan  di  hilangkan  atau  dihapus.  Kemudian  digunakan  teknik resample (ROS)  untuk  menyeimbangkan  kelas.  Pada  tahap Resample ( Random  Over Sampling ) dalam menangani ketidakseimbangan kelas yaitu data kelas minoritas dipilih satu per  satu  secara  acak,  selanjutnya  ditambahkan  ke  dalam  data  latih.  Proses  pemilihan  dan penambahan  ini  dilakukan  perulangan  sampai  jumlah  data  kelas  minoritas  sama  dengan jumlah  kelas  mayoritas  (seimbang).  Selanjutnya  dilakukan  tahap  klasifikasi  menggunakan Algoritma  J48  berbasis  addabost,  addabost  digunakan  untuk  mengurangi  kesalahan  pada algoritma J48 dengan meningkatkan ketelitian pada proses klasifikasi.
Dalam melakukan eksperimen dan pengujian data menggunakan bantuan tools Wekato Environment  for  knowletge  Analysis (WEKA).  Proses  awal  dilakukan  seleksi  atribut  pada data  menggunakan  CFS  untuk  menghilangkan  atribut  yang  kurang  mendukung.  Kemudian dilakukan Resample untuk  menghasilkan  sample  acak  dari  kumpulan  data  sehingga  kelas minoritas  seimbang  dengan  jumlah  kelas  mayoritas.  Selanjutkan  untuk  proses pengklasifikasian  menggunakan  algoritma decision  tree J48  dengan  penambahan  Adaboost untuk  mengurangi  kesalahan  dari  algoritma  J48  dengan  secara  konsisten  menghasilkan kinerja  pengklasifikasi  yang  lebih  baik.  Selanjutnya  dilakukan  teknik  pengujian menggunakan 10-fold  cross  validation. Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dari  metode
klasifikasi decision tree J48 pada penelitian ini akan menggunakan evaluasi conffusion matrix untuk penilaian accuracy , recall, precision dan AUC.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Data  uji  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  dataset  yang  diambil  dari repositori publik online dari laman www.archive.ics.uci.edu . yaitu data pima diabetes melitus dengan jumlah data sebanyak 768.
Penerapan CFS (Correlation Feature Selection)
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengolahan  awal  yaitu  dengan  menggunakan  CFS . Sebelum  dilakukan  perhitungan  CFS,  terlebih  dahulu  masing-masing  atribut  dihitung korelasinya  antar  artibut  dengan  kelas  dan  atribut  dengan  atribut.  CFS  akan  memilih  fitur yang relevan dan tidak redudan berdasarkan nilai merit yang tertinggi.  Dalam penelitian ini untuk  memilih  subset  atau  sekumpulan  atribut  yang  mempunyai  nilai  merit  tertinggi menggunakan  algoritma forward  selection  search (fss). forward  selection  search mencari subset  dengan  mula-mula  atribut  0  kemudian  ditambahkan  satu  atribut.  Kemudian menghitung  meritnya,  dan  seterusnya  sampai  semua  atribut  diujicoba.  Kumpulan  atribut dengan  nilai  merit  tertinggi  selanjutnya  dipilih,  dimana  subset  tersebut  adalah  hasil  dari seleksi  atribut  berbasis  korelasi  (CFS).  Berikut  hasil  rangkuman  nilai  merit  tertinggi  dari perhitungan berdasarkan rumus yang disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Rangkuman Nilai Merit Tertinggi No Atribut Nilai Merit 1 A6 0,272 2 A6.A8 0,49 3 A6.A8.A2 0,620 4 A6.A8.A2.A7 0,764 5 A6.A8.A2.A7.A3 0,736 6 A6.A8.A2.A7.A3.A5 0,748 7 A6.A8.A2.A7.A3.A5.A1 0,597 8 A6.A8.A2.A7.A3.A5.A1.A4 0,608
Hasil tabel 1 menunjukan nilai merit tertinggi di peroleh pada nomer 4 yaitu atribut 6, atribut 8, atribut 2, dan atribut 7. Hal ini menunjukan bahwa atribut tersebut relevan terhadap kelas  dan  tidak  redudan  terhadap  atribut lainnya,  sehingga  selain  atribut  6,  7,  8  dan  2  akan dihilangkan karena atribut tersebut tidak relevan dan redundan.

## Penerapan Resample (Random Over Sampling)
Setelah  melakukan  proses  CFS  tahap  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan teknik resample untuk menyeimbangkan kelas (kelas minoritas dengan kelas mayoritas) pada dataset  diabetes.  Tahap  Resample  ( Random  Over  Sampling )  dalam  menangani ketidakseimbangan  kelas  pada  data  diabetes  yaitu,  langkah  pertama  pemilihan  dataset kemudian  hitung  kelas  mayoritas  dan  kelas  minoritas,  selanjutnya  menghitung  nilai  selisih antara kelas mayoritas dengan kelas minoritas, diperoleh nilai selisih antara kelas mayoritas dan  kelas  minoritas  yaitu  sebanyak  232  record,  kelompokan  record  kelas  minoritas. Selanjutnya tambahankan record kelas minoritas satu per satu secara acak ke dalam data latih kelas minoritas dengan cara menduplikasi record data kelas minoritas. Penambahan record ini diulang  sesuai  dengan  jumlah  dari  selisih,  sehingga  jumlah  data  kelas  minoritas  akan  sama dengan  jumlah  data  kelas  mayoritas.  Berikut  hasil  data  setelah  dilakukan  teknik  resample menggunakan  tools  WEKA  dengan  jumlah  data  baru  sebanyak  1000  data  (kelas  mayoritas 500 dan kelas minoritas 500).

## Metode J48
Pada  penelitian  ini  metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  J48.  Dataset  yang digunakan yaitu data diabetes setelah dilakukan CFS dan Resample. Hasil pengukuran kinerja CFS dan Resample dengan metode klasifikasi J48 pada data diabetes, dengan hasil accuracy diperoleh sebesar 86.1 %, nilai recall sebesar 0,916, dan nilai precision sebesar 0,825. Nilai AUC yang didapat yaitu sebesar 0,913 yang ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengkuran Accuracy Pengukuran Nilai Accuracy 86.1 % Recall 0,916 Precision 0,825 AUC 0,913

## J48 Berbasis Adaboost
Hasil eksperimen dan pengujian dengan data diabetes yang sudah dilakukan proses CFS dan  Resample  menggunakan  algoritma  J48  berbasis  adaboost  menunjukan  nilai  accuracy sebesar 92,3%, nilai recall 0,942, nilai precision 0,908 dan AUC 0,959 yang ditunjukan pada tabel 3.
Tabel 3. Pengukuran Nilai Accuracy, Recall, Precision, dan AUC Pengukuran Nilai Accuracy 92.3 % Recall 0,942 Precision 0,908 AUC 0,959

## Evaluasi dan Validasi Hasil
Tabel 4. Confussion Matrix POSITIF NEGATIF POSITIF 471 (True Positive)  29 (False Negative) NEGATIF 48   (False Positive)  452 (True Negative)
Berikut adalah perhitungan confussion matrix :
1. Nilai  akurasi  ( acc )  adalah  proporsi  jumlah  prediksi  yang  benar  dapat  dihitung    dengan rumus :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
=
471 + 452 471 + 452 + 48 + 29
= 923 1000 = 0,923 (92,3%)
2. Sensitivity ( recall ) atau True Positive Rate (TP rate) yaitu mengakui sebuah kasus yang diamati positif, dapat dihitung  dengan rumus :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 471 471 + 29 = 471 500
= 0,942 (94,2%)
3. Precision adalah tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna  dengan jawaban yang diberikan oleh sistem dapat dihitung dengan rumus :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
= 471
471 + 48 = 471 519 = 0,908
4. AUC adalah Area Under the ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve (ROC atau AUC)  adalah  ukuran  numerik  untuk  membedakan  kinerja  model  dan  menunjukkan seberapa sukses dan benar peringkat model dengan memisahkan pengamatan positif dan negatif , dapat dihitung dengan rumus:
𝐴𝑈𝐶   = 1 + 𝑇𝑃 𝑟𝑎𝑡𝑒 −𝐹𝑃 𝑟𝑎𝑡𝑒 2 = 1 + 0.942 − 0.096 2 = 0,959

## Pembahasan
Berdasarkan  Pengujian  model  yang  telah  dilakukan  dengan  penerapan  metode  CFS ( Correlation feature selection ) dan Resample (ROS) pada data diabetes yang berjumlah 768 dengan  menggunakan  algoritma  J48  berbasis  Adaboost  dengan  tahap  pengujian  awal dilakukan proses CFS ( Correlation feature selection ) untuk menyeleksi atribut yang relevan dan tidak redundan pada dataset pima diabetes. Hasil seleksi atribut menggunakan CFS dapat dilihat pada gambar 1 dan gambar 2.
Gambar 1. Proses sebelum dilakukan CFS            Gambar 2. Proses setelah dilakukan CFS
Dari  data  yang  sebelumnya  berjumlah  8  atribut  yaitu Pregnant , Plasma-Glucose , Diastolic Blood-Pressure , Tricepts Skin Fold Thickness , Insulin , Body Mass Index , Diabetes Pedigree Function dan Age diperoleh 4 atribut terbaik dari 8 atribut tersebut. 4 atribut yang terpilih berdasarkan pengujian menunjukan bahwa atribut tersebut relevan terhadap kelas dan tidak  redundan  terhadap  atribut  lain,  4  atribut  yang  terpilih  berdasarkan  pengujian  yaitu Plasma-Glucose,  BMI  (Body  Mass  Index),  Diabetes  Pedigree  Function dan Age sedangkan atribut Pregnant , Diastolic  Blood-Pressure,  Tricepts  Skin  Fold  Thickness dan Insulin tidak dipakai karena tidak relevan. Setelah terpilih atribut yang sudah relevan kemudian dilakukan
Resample  (ROS).  Resample  (ROS)  diterapakan  untuk  menangani  ketidakseimbangan  kelas pada  data  diperoleh  data  baru  yaitu  sejumlah  1000  data  (500  kelas  positif  dan  500  kelas negatif) dari sebelumnya hanya berjumlah 768 data (500 negatif dan 268 positif) dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Dataset diabetes setelah dilakukan Resample (ROS) No A2 (PG) A6 (BMI) A7 (DPF) A8 (AGE) KELAS 1 102 30.8 0.400 26 Negatif 2 128 21.1 0.268 55 Negatif 3 57 21.7 0.735 67 Negatif 4 80 32.0 0.174 22 Negatif 5 143 42.4 1.076 22 Negatif : : : : : : : : : : : : 996 162 49.6 0.364 26 Positif 997 188 32.0 0.682 22 Positif 998 171 43.6 0.479 26 Positif 999 166 25.8 0.587 51 Positif 1000 143 36.6 0.254 51 Positif
Pengujian  klasifikasi  dilakukan  menggunakan  algoritma J48  berbasis  Adaboost,  hasil pengujian  adaboost  memberikan  perbaikan  bobot  sehingga  nilai  bobot  setelah  dilakukan adaboost mengalami kenaikan dari nilai akurasi sebelum penerapan adaboost didapatkan nilai akurasi sebesar 86,6% setelah penerapan adaboost nilai akurasi yang dihasilkan menjadi 92,4 %.  Dengan  perbaikan  bobot  yang  dilakukan  oleh  adaboost  akan  meminimalkan  kesalahan dari pengklasifikasian yang dilakukan oleh algoritma J48 sehingga dapat meningkatkan nilai akurasi.
Perbandingan grafik hasil nilai akurasi yang diperoleh sebelum dan sesudah penerapan metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  pada  data  pima  indian  diabetes  dapat  dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Perbandingan Akurasi
Hasil  nilai accuracy,  recall,  precision dan  nilai  AUC  dengan  penerapan  metode  CFS dan  Resample  pada  algoritma  J48  berbasis  Adaboost  dapat  dilihat  pada  gambar  4. Selanjutnya,  gambar  5  menunjukan  grafik  perbandingan  tingkat  akurasi  hasil  penerapan metode  CFS+Resample  dengan  algoritma  J48  berbasis  adaboost  dan  hasil  akurasi  pada penelitian sebelumnya.
75.39 92.3 0 20 40 60 80 100 J48 CFS+Resample+J48 berbasis Adaboost Perbandingan Akurasi J48 CFS+Resample+J48 berbasis Adaboost
Gambar 4. Hasil A cc uracy, Recall, Precision dan AUC Pada Weka
Gambar 5. Perbandingan Nilai Akurasi dengan Penelitian Sebelumnya
Berdasarkan  hasil  pada  gambar  5  menunjukan  perbedaan  hasil  penelitian  ini  dengan penelitian  sebelumnya  yaitu  terletak  pada  metode  yang  digunakan  dan  tingkat  akurasi  yang diperoleh.  Pada  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma  J48 didapatkan  nilai  akurasi  yang  masih  belum  optimal.  Seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Hayashi  &  Yukita,  2016)  dengan  menggunakan Reorder-Reaction  (Re-RX) dengan  J48 menunjukan  hasil  klasifikasi  yang  cukup  akurat.  Namun,  karena  sifat  rekursifnya Reorder- Reaction  (Re-RX) cenderung  menghasilkan  lebih  banyak  aturan  sehingga  dalam  proses pengklasifikasian  cukup  memakan  waktu  dan  nilai  akurasi  yang  didapat  masih  kurang optimal  yaitu  sebesar  83,83%.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  (Bunkhumpornpat  & Sinapiromsaran,  2017)  dengan  menggunakan  DBSMOTE  dengan  J48,  pada  penelitian  ini dataset  kelas  minoritas  dan  kelas  mayoritas  diseimbangkan,  namun  nilai  akurasi  yang dihasilkan masih sebesar 79%.
Berdasarkan  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  sudah  dilakukan  bahwa  nilai akurasi  yang  didapatkan  masih  kurang  optimal.  Sedangkan  pada  penelitian  ini  untuk mengoptimalkan algoritma J48 dalam pengklasifikasian penyakit diabetes digunakan metode seleksi  atribut  CFS  untuk  memilih  atribut-atribut  yang  relevan  sehingga  atribut  yang  tidak relevan  akan  dipangkas  dan  tidak  dipakai,  sehingga  dengan  berkurangnya  atribut  yang
digunakan  akan  mempercepat  proses  pengklasifikasian.  Setelah  melakukan  seleksi  atribut pada  dataset  diabetes  dilakukan  penyeimbangan  kelas  menggunakan Resample ( Random Over  Sampling )  dimana  metode  ini  akan  menjadikan  kelas  minoritas  dan  kelas  mayoritas menjadi  seimbang,  sehingga  kelas  minoritas  dapat  dikenali.  Setelah  proses  CFS  dan Resample kemudian dilakukan perbaikan bobot menggunakan adaboost sehingga nilai bobot mengalami kenaikan.
Penggunaan  metode  CFS  dan  Resample  pada J48  berbasis  Adaboost  untuk  klasifikasi penyakit diabetes menunjukan hasil akurasi yang lebih optimal yaitu sebesar 92,3 %, hal ini menunjukan  bahwa  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  memperbaiki  nilai akurasi dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  hasil  bahwa  penggunaan seleksi  fitur  dengan  metode CFS  (Correlation  Feature  Selection) dan Resample  (Random Over  Sampling) untuk  menangani  ketidakseimbangan  kelas  serta  penambahan  adaboost cukup  berpengaruh  terhadap  nilai  akurasi  yang  didapatkan  pada  algoritma  J48,  dengan menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 92,3%. Dengan penambahan metode CFS  dan Resample  (Random  Over  Sampling) serta  adaboost  dalam  pengklasifikasian penyakit  diabetes  dapat  meningkatkan  kinerja  Algoritma  J48  sehingga  membuat  semakin lebih  optimal  dibandingkan  tanpa  menggunakan  metode  CFS  dan Resample  (Random  Over Sampling) serta adaboost. Hal ini menunjukan penelitian yang telah dilakukan menghasilkan nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dan  optimal  untuk  pengklasifikasian  penyakit  diabetes dibandingkan dari penelitian sebelumnya yang hanya menghasilkan akurasi 83,83%.

## REFERENSI
Bunkhumpornpat,  C.,  &  Sinapiromsaran,  K.  (2017).  DBMUTE :  density-based  majority under-sampling  technique. Knowledge  and  Information  Systems , 50 (3),  827–850. https://doi.org/10.1007/s10115-016-0957-5
Castellano, J. G. (2017). Adaptative CC4.5 : Credal C4.5 with a rough class noise estimator. Expert Systems With Applications . https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.09.057 Ferone,  A. (2018).  Feature selection based on composition of rough sets induced by feature granulation. International  Journal  of  Approximate  Reasoning , 101 ,  276–292. https://doi.org/10.1016/j.ijar.2018.07.011
Harianto  et  al.  (2020).  Optimasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  untuk  Mendeteksi Anomaly dengan Univariate Fitur Selection. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (2), 40–49. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i2.2433
Hayashi,  Y.,  &  Yukita,  S.  (2016).  Informatics  in  Medicine  Unlocked  Rule  extraction  using Recursive-Rule  extraction  algorithm  with  J48graft  combined  with  sampling  selection techniques  for  the  diagnosis  of  type  2  diabetes  mellitus  in  the  Pima  Indian  dataset. Informatics in Medicine Unlocked , 2 , 92–104. https://doi.org/10.1016/j.imu.2016.02.001 Heyong,  W.,  &  Ming,  H.  (2019).  Supervised  Hebb  rule  based  feature  selection  for  text classification. Information Processing and Management , 56 , 167–191. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2018.09.004
Kaunang,  F.  J.  (2019).  Penerapan  Algoritma  J48  Decision  Tree  Untuk  Analisis  Tingkat Kemiskinan di Indonesia. CogITo Smart Journal , 4 (2), 348–357. https://doi.org/10.31154/cogito.v4i2.141.348-357 Kemenkes. (2018). Riset Kesehatan Dasar (RIKESDAS). Khairani. (2019). Hari Diabetes Sedunia Tahun 2018 . Jakarta: Kementerian Kesehatan RI. Li, F., Zhang, X., Zhang, X., Du, C., Xu, Y., & Tian, Y. C. (2018). Cost-sensitive and hybrid- attribute  measure  multi-decision  tree  over  imbalanced  data  sets. Information  Sciences ,
422 , 242–256. https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.013
Listiana, E., & Muslim, M. A. (2017). Penerapan Adaboost Untuk Klasifikasi Support Vector Machine  Guna  Meningkatkan  Akurasi  Pada  Diagnosa  Chronic  Kidney  Disease. Prosiding SNATIF , 875–881. Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5. Jurnal  Edik Informatika , 2 (2), 213–219.
Permana,  B.  A.  C.,  &  Dewi,  I.  K.  (2021).  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining Decision  Tree  dan  Naïve  Bayes  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes. Infotek :  Jurnal Informatika Dan Teknologi , 4 (1), 63–69. Srinivas,  K.  (2017).  A  Case  Study  On  Class  Imbalance  Diabetes  Data  Using. International Journal of Advances in Electronics and Computer Science , (8), 13–16. Syukron,  A.,  &  Subekti,  A.  (2018).  Penerapan  Metode  Random  Over-Under  Sampling  dan Random  Forest  Untuk  Klasifikasi  Penilaian  Kredit. Jurnal  Informatika , 5 (2),  175–185. https://doi.org/10.31311/ji.v5i2.4158
Takdirillah,  R.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap Data  Transaksi  Sebagai  Pendukung  Informasi  Strategi  Penjualan. Edumatic :  Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (1), 37–46. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.2081