JURNAL SISFOTENIKA Vol. 11 No. 2, Juli 2021 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v11i2.1134
Komparasi Algoritma Machine Learning Untuk
Klasifikasi Kelompok Obat

## Comparison of Machine Learning Algorithms for Classification of Drug Groups
Purwono* 1 , Anggit Wirasto 2 , Khoirun Nisa 3
Universitas Harapan Bangsa; Jl. Raden Patah No. 100, Ledug Kecamatan Kembaran Kabupaten Banyumas Tel. (0281) 6843493 / Fax: (0281) 6843494 Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Purwokerto e-mail: * 1 purwono@uhb.ac.id, 2 anggitwirasto@uhb.ac.id , 3 khoirunnisa@uhb.ac.id

## Abstrak
Tahapan-tahapan uji klinis perlu dilakukan saat penentuan sebuah kelompok obat baru untuk penanganan pasien. Tahapan tersebut masih dinilai cukup lama dan membutuhkan biaya yang  banyak.  Data  sistem  rekam  medis  terus  bertambah  setiap  waktu.  Data  tersebut  dapat dianalisa  untuk  menemukan  pola  pengelompokan  obat  yang  digunakan  dalam  penanganan pasien  berdasarkan  kondisi  tubuhnya.  Pemanfaatan  teknologi artificial  intelligence  (AI)  dapat dilakukan  untuk  mengklasifikasi  data  obat  yang  digunakan  saat  perawatan  pasien.  Machine learning sebagai cabang ilmu bidang AI bisa sebagai solusi untuk menangani masalah tersebut. Mesin akan belajar, menganalisa dan memprediksi kebutuhan obat dengan cepat dengan biaya yang  lebih  sedikit.  Berdasarkan  penelitian  terkait,  kami  berkontribusi  untuk  melakukan perbandingan  performa  algoritma  machine  learning  terbaik  yang  dapat  digunakan  sebagai model klasifikasi obat. Hasil penelitian ini adalah akurasi dari algoritma support vector machine sebesar  94,7%  sedangkan algoritma  random  forest  dan  decission  tree  sebesar  98,2%.  Hal  ini menunjukan  bahwa  algoritma  yang  dapat  dipertimbangkan  sebagai  model  klasifikasi pengelompokan obat adalah random forest dan decission tree. Model ini perlu diuji coba pada dataset yang lebih besar agar dapat menghasilkan nilai akurasi terbaik.

## Kata kunci—Klasifikasi, Machine, Learning, Kesehatan, Obat

## Abstract
The stages of clinical trials need to be carried out when determining a new drug group for patient management. This stage is considered quite long and requires a lot of money. Medical record system data continues to grow all the time. The data can be analyzed to find a pattern of grouping drugs  used  in  the  treatment  of  patients  based  on  their  body  condition. Utilization  of artificial intelligence (AI) technology can be done to classify drug data used during patient care. Machine  learning  as  a  branch  of  science  in  the  AI  field  can  be  a  solution  to  deal  with  these problems.  Machines  will  learn,  analyze,  and predict  drug  requirements  quickly  with  less  cost. Based  on  related  research,  we  contribute  to  comparing  the  performance  of  the  best  machine learning algorithms that can be used as drug classification models. The results of this study are the  accuracy  of  the  support  vector  machine  algorithm  is  94.7%  while  the  random  forest  and decission tree algorithms are 98.2%. This shows that the algorithms that can be considered as a
drug classification model are random forest and decision tree. This model needs to be tested on a larger dataset to produce the best accuracy value.
Keywords—Classification, Machine, Learning, Healthcare, Drugs

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan salah satu bidang yang paling penting dalam kehidupan manusia. Kemajuan teknologi telah menghadirkan berbagai inovasi untuk mendukung bidang kesehatan. Inovasi tersebut diantaranya muncul berbagai aplikasi kesehatan yang sudah familiar digunakan oleh  masyarakat.  Aplikasi  tersebut  juga  sudah  menggunakan  teknologi  kecerdasan  buatan ( artificial intellegence ) [1].
Data  rekam  medis  yang  dikelola  oleh  pihak  rumah  sakit  menjadi  sebuah  hal  yang berharga  dan  dapat  dimanfaatkan  untuk  tujuan  tertentu.  Salah  satunya  digunakan  untuk perencanaan kualitas obat yang digunakan oleh departemen farmasi [2]. Data tersebut memiliki fitur-fitur atau bobot nilai yang menghasilkan pola tertentu dan dapat dianalisa dengan teknologi kecerdasan buatan [3].
Departemen  farmasi  saat  ini  masih  melakukan  prediksi  secara  manual  bahkan  harus terlebih dahulu melihat data pada sistem informasi rumah sakit untuk memutuskan kategori obat mana  yang  dapat  digunakan  untuk  menangani  penyakit  pasien.  Hal  ini  tentunya  masih membutuhkan ketelitian dan akan memperlambat proses pengambilan keputusan kelompok obat yang digunakan.
Machine  learning merupakan  salah  satu  bidang  dari  kecerdasan  buatan  yang  mungkin dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelompok  obat  untuk  pasien.  Mesin  akan  belajar  dari kumpulan  data  rekam  medis  yang  ada,  sehingga  ia  akan  memberikan  saran  secara  otomatis kelompok  obat  mana  yang  dapat  digunakan.  Hal  ini  menjadi  salah  satu  ide  solusi  yang  dapat dikembangkan lebih lanjut agar efektifitas dan ketepatan prediksi kelompok obat menjadi lebih baik.
Beberapa  penelitian  terkait  telah  dilakukan  diantaranya  oleh  Andrew  [3]  dengan menerapkan machine  learning untuk  memprediksi  persetujuan  obat  pasien  dan  menghasilkan akurasi prediksi sebesar 83% pada algoritma random forest . Penelitian yang dilakukan oleh Lauv [4]  menggunakan machine  learning untuk  mengembangkan  dan  menemukan  jenis  obat  baru. Akurasi  yang  dihasilkan  mencapai  nilai  90%  untuk  algoritma neural  network .  Penelitian  yang dilakukan oleh Alexander menggunakan deep neaural network untuk mengklasifikasi obat dalam kategori terapeutik berdasarkan profil transkripsi dan menghasilkan akurasi hingga 82%. Kontribusi  kami  adalah  melakukan  klasifikasi  kelompok  obat  pasien  dengan  terlebih  dahulu membandingkan tiga algoritma yaitu support vector machine, random forest dan decission tree .

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  digunakan  yaitu,  (1)  Identifikasi  Masalah,  (2)  Pengumpulan Data, (3) Pemrosesan Data, (4) Pembutan Model Klasifikasi, (5) Evaluasi Model Klasifikasi (6) Selesai. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Komparasi Algoritma Machine Learning Untuk Klasifikasi Kelompok Obat

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
2.1. Identifikasi Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijabarkan,  masalah  yang  ditemukan  yaitu melakukan  perbandingan  algoritma support  vector  machine,  random  forest  dan  decission  tree untuk mengetahui model klasifikasi mana yang memiliki akurasi terbaik dalam pengelompokan data obat.

## 2.2. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari kumpulan dataset milik Tipathi (Tripathi, 2020). Data ini memiliki sebanyak 200 data rekam medis dengan fitur yaitu umur, jenis kelamin, tingkat tekanan darah, level kolesterol dan rasio natrium terhadap kalium. Format data yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Fitur Data Rekam Medis Umur Jenis Kelamin Tekanan Darah Level Kolesterol Rasio Na terhadap Kalium Kelompok Obat 23 F HIGH HIGH 25.355 Drug Y 47 M LOW HIGH 13.093 Drug C 47 M LOW HIGH 10.114 Drug C 28 F NORMAL HIGH 7.798 Drug X 61 F LOW HIGH 18.043 Drug Y
Kelompok  obat  diambil  berdasarkan database tipe  obat  dalam  dunia  farmasi.  Data  ini merupakan data yang didapatkan dari IBM Watson Micromedex, Cerner Multum™, ASHP and sebagainya  (Drugsite  Trust, 2020).  Setiap  kelompok  obat  dikategorikan dengan  huruf  alphabet dan memiliki sekitar 46 jenis obat. Setiap jenis obat juga memiliki deksripsinya sendiri dengan informasi penting seperti penjelasan umum, peringatan penggunaan, hingga informasi dosisnya. Contoh kelompok obat dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Kelompok Obat Kelompok Obat Jenis Obat A A-Methapred (Methylprednisolone Sodium Succinate) A-Methapred (Methylprednisolone Sodium Succinate) Aalimumab-adaz Injection (Hyrimoz) B Bamlanivimab and Etesevimab Injection Bacitracin and Polymyxin B (Ophthalmic) Bacteriostatic Water for Injection C Calcium carbonate Chlorthalidone Cyclobenzaprine D Decadron Demerol Descovy
E Elavil Enbrel Estrace 2.3. Pemrosesan Data
2.3.1 Penanganan Missing Data Data  yang  didapatkan  masih  memiliki  beberapa field kosong  pada  beberapa  fitur  sehingga membuat  data  dianggap  belum  memiliki  nilai  yang  baik  ( missing  value )  sehingga  diperlukan metode untuk melakukan normalisasi data (Bießmann et al., 2019). Beberapa pendekatan untuk menangani masalah ini diantaranya dapat dilakukan mengganti data yang hilang dengan nilai rata- rata dari data historis yang tersedia (Hartini, 2017).
2.3.2 Penanganan Data Kategori ( label encoding )
Klasifikasi membutuhkan pengelompokan setiap fitur. Data yang dimiliki saat ini merupakan data yang berjenis string sehingga kita dapat melakukan perubahan string menjadi nominal. Sebagai contoh Drug A kita ubah dengan kategori 0, Drug B dengan kategori 1 dan seterusnya. Metode yang digunakan adalah ordinal encoding yaitu memberikan bilangan bulat pada setiap kategori serta  tidak  menambahkan  kolom  baru  pada  data,  tetapi  menyiratkan  perintah  ke  variabel  yang mungkin sebenarnya tidak ada (Potdar, Pardawala, & Pai, 2017).
2.3.3 Penskalaan fitur ( Feature Scaling )
Dalam  tahap  pemrosesan  data feature  scaling menjadi  salah  satu  langkah  yang  penting  untuk menyatukan variabel mandiri atau rentang fitur dalam data (Wan, 2019). Dalam feature scaling kita dapat menggunakan teknik normalization . Teknik ini melakukan normalisasi data kolom fitur yang  dimiliki  pada  kisaran  [0,1]  dengan  menggunakan min-max  scalling. Rumus  transformasi standar dapat dilihat pada persamaan (1).
𝑋 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 = 𝑋 −   𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 −   𝑋 𝑚𝑖𝑛 (1)
Keterangan Rumus: X standar = Nilai setelah normalisasi X          = Nilai sebelum normalisasi X min = Nilai sebelum normalisasi minimal X max = Nilai sebelum normalisasi maksimal
2.3.4 Pemilihan fitur ( Feature Selection )
Redudansi data membuat model klasifikasi menjadi kurang akurat ( overfitting ), oleh karena itu dibutuhkan mekanisme untuk memilih ataupun melakukan seleksi fitur dengan cara mengurangi dimensionalitas data (Wang, Tang, & Liu, 2016). Salah satu metode feature selection yang dapat digunakan adalah principal component analysis yang berfungsi untuk mengurangi jumlah feature dari kumpulan data dengan mempertahankan varian sebanyak mungkin (Holland, 2016). Ilustrasi penggunaan principal component analysis dapat dilihat pada Gambar 2.

## Komparasi Algoritma Machine Learning Untuk Klasifikasi Kelompok Obat
Gambar 2. Principal component analysis 2.3.5 Pembagian Data ( data splitting ) Dalam machine learning setelah melewati pemrosesan data sehingga menjadi data yang bernilai, dilakukan  pembagian  data  yaitu training , testing. Kita  melatih  model  klasifikasi  dengan  data training , dan mengujinya dengan data testing . Pembagian data ini dikenal dengan nama hold out dimana membagi dataset menjadi data dengan perbandingan tertentu seperti 70% untuk training dan  sisanya  30%  untuk testing (Awwalu,  2019).  Ilustrasi  pembagian  data  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Hold out data
2.4. Model Klasifikasi Kami menggunakan model klasifikasi untuk mendapatkan kelompok obat. Klasifikasi merupakan salah satu metode yang dilakukan dengan cara supervised learning yaitu teknik pembelajaran data dalam  machine  learning  menggunakan  dataset  ( data  training )  yang  sudah  memiliki  label (Retnoningsih & Pramudita, 2020). Model klasifikasi ini kemudian dibuat dengan tiga algoritma machine learning yaitu support vector machine , random forest dan decission tree .

## 2.4.1 Support Vector Machine
Algoritma support  vector  machine banyak  digunakan  untuk  berbagai  aktivitas  seperti klasifikasi teks, pengenalan citra, analisis medis hingga prediksi (Umar, Riadi, & Purwono, 2020). SVM  bekerja  dengan  menciptakan  garis  pembatas  ( hyperplane )  terbaik  yang  menjadi  fungsi pemisah.  SVM  akan  memaksimalkan  jarak  dua  set  yang  berbeda  (Ritonga  &  Purwaningsih, 2018). SVM menggunakan kernel berbentuk lurus yang membagi dua kelas dengan persamaan linier pada persamaan (2) (Umar et al., 2020).
𝑤 ∗ 𝑥 − 𝑏 = 0
(2)
Keterangan: w = parameter hyperlane yang dicari

## Purwono, Anggit Wirasto, Khoirun Nisa
x  = data input b  = bias
Teknik  mendapatkan hyperplane optimum  pada  klasifikasi  SVM  dapat  dilakukan  dengan persamaan (3) (Maulina & Sagara, 2018).
𝑚𝑖𝑛 1 2 ||𝜔|| 2 (3)
𝑦 𝑖 (𝑤𝑥 𝑖 + 𝑏) ≥ 1, 𝑖 = 1, … , 𝜆 (4)
Persamaan  (4)  digunakan  untuk  memaksimalkan  kuantitas ||𝜔|| 2 dengan  cara  fokus  pada pembatas 𝑦 𝑖 (𝑤𝑥 𝑖 + 𝑏) ≥ 1 ,  jika  output  data 𝑦 𝑖 =   +1 maka  pembatas  menjadi (𝑤𝑥 𝑖 + 𝑏) ≥ 1 dan sebaliknya jika 𝑦 𝑖 =   −1 pembatas menjadi (𝑤𝑥 𝑖 + 𝑏) − 1 . 2.4.2 Random Forest Algoritma random forest atau random ensembles merupakan salah satu varian dari bagging . RF merupakan kombinasi pohon keputusan sedemikian hingga setiap pohon bergantung pada nilai- nilai vector acak  yang  disampling  secara  independen  dan  dengan  distribusi  yang  sama  untuk semua pohon dalam hutan tersebut. Kekuatan RF terletak pada seleksi fitur yang acak memilah setiap simpul, yang mampu menghasilkan tingkat kesalahan rendah (Suyanto, 2018). Terdapat  tiga  aspek  utama  dalam  menjalankan  algoritma  RF  diantaranya  adalah  (Primajaya  & Sari, 2018):
1. Melakukan bootstrap sampling untuk membangun pohon prediksi.
2. Setiap pohon keputusan memprediksi dengan prediktor acak.
3. Random  forest melakukan  prediksi  dengan  mengombinasikan  hasil  dari  setiap  pohon keputusan dengan cara majority vote untuk melakukan klasifikasi.

## 2.4.3 Decission Tree
Algoritma deccision tree merupakan teknik klasifikasi yang umum digunakan untuk mengekstrak hubungan  yang  relevan  dalam  data  (Maulidah,  Gata,  Aulianita,  &  Agustyaningrum,  2020). Algoritma ini dikenal juga dengan nama top-down induction of decission trees yaitu sebuah teknik pembelajaran  mesin  membangun  representasi  aturan  klasifikasi  berstruktur  sekuensial  hirarki dengan cara mempartisi himpunan data training secara rekrusif. Pembelajaran ini menghasilkan pohon  keputusan  yang  berupa n-ary  brancing  tree yang  merepresentasikan  suatu  aturan klasifikasi (Suyanto, 2018).

## 2.5. Evaluasi Model Klasifikasi
Evaluasi  dilakukan  untuk  mengukur  performa  seberapa  baik  model  yang  digunakan. Confusion matrix bisa digunakan dalam tahap evaluasi ini (Rahman, Alamsah, Darmawidjadja, &  Nurma,  2017).  Metode  ini  menghasilkan  beberapa  nilai  yang  digunakan  sebagai  evaluasi performa model yaitu f1 score, accuracy, precission dan recall (Suyanto, 2018).
Tabel 3. Model Confusion Matrix Kelas Aktual Kelas Hasil Prediksi + - + True Positive (TP) True Negative (TN) - False Positive (FP) False Negative (FN)
Tabel  3  menjelaskan  bagaimana  perhitungan  pada confusion  matrix (Wahyu  Adi  Kurniawan, 2019). TP yaitu jumlah tuple positif yang dilabeli dengan benar oleh model klasifikasi. TN yaitu jumlah tuple negatif yang dilabeli benar oleh model klasifikasi. FP yaitu jumlah tuple negatif yang

## Komparasi Algoritma Machine Learning Untuk Klasifikasi Kelompok Obat
salah dilabeli oleh model klasifikasi dan FN yaitu jumlah tuple positif salah dilabeli oleh model klasifikasi (Suyanto, 2018). Perhitungan nilai akurasi sebuah model dapat dilihat pada persamaan (5). Akurasi merupakan tingkat identifikasi yang menghasilkan persentase dari  jumlah data uji diklasfifikasi dengan benar.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 (5)
Menurut (Saputra & Rosiyadi, 2019) precission dapat digunakan untuk mengukur kepastian, yaitu berapa  persentase  tuple  yang  dilabeli  sebagai  positif  adalah  benar  pada  kenyataannya  dan dirumuskan dengan persamaan (6).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (6)
Recall ialah ukuran kelengkapan, yaitu berapa persentase tuple positif yang dilabeli positif, dan dirumuskan dengan persamaan (7).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (7)
F1 score merupakan  jumlah  rata-rata  harmonik  antara  precission  dan  recall  (Hackeling,  2014) dan dirumuskan dengan persamaan (8).
𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Performa Model SVM
Parameter  yang  digunakan  pada  model  SVM  ini  yaitu random  state sebagai  pembuat bilangan  acak  dalam  klasifikasi  dan tol untuk  toleransi  kapan  kriteria  berhenti.  Model  ini menetapkan nilai random state dimulai dengan angka 0 dan tol adalah 1e-4. Hasil evaluasi dari model support vector machine ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Performa Model SVM Kelompok Obat Precission Recall F1-Score Drug Y 1.00 1.00 1.00 Drug A 0.91 0.83 0.87 Drug B 0.71 1.00 0.83 Drug C 1.00 0.50 0.67 Drug X 1.00 1.00 1.00 Akurasi 94.7%
Confusion matrix yang dihasilkan dalam model klasifikasi SVM dapat dilihat pada Tabel 5. Blok tabel dengan warna abu-abu merupakan nilai true positif (TF) dan nilai true negative (TN). Nilai ini akan terlihat secara diagonal. Selanjutnya kita dapat menghitung akurasi model SVM dengan persamaan 5 dimana jumlah dari nilai TF dan TF kemudian dibagi dengan jumlah data test .
Tabel 5. Confusion Matrix SVM
Drug Y Drug A Drug B Drug C Drug X Jumlah Data Test 19 0 0 0 0 19 0 10 2 0 0 12 0 0 5 0 0 5 0 1 0 1 0 2 0 0 0 0 20 20 Akurasi 94.7% 58
Berdasarkan Tabel 5, kita dapat menghitung nilai akurasi model SVM dengan persamaan (5) yaitu (19+10+5+1+20)/58  =  94.7%.  Tabel confusion  matrix model  SVM  ini  dapat  dijelaskan  secara detail sebagai berikut:
1. 19 data test untuk kelompok Drug Y, sistem tersebut memprediksi 19 Drug Y, 0 Drug A, 0 Drug B, 0 Drug C dan 0 Drug X.
2. 12 data test untuk kelompok Drug A, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 10 Drug A, 2 Drug B, 0 Drug C dan 0 Drug X.
3. 5 data test untuk kelompok Drug B, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 0 Drug A, 5 Drug B, 0 Drug C dan 0 Drug X.
4. 2 data test untuk kelompok Drug C, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 1 Drug A, 0 Drug B, 1 Drug C dan 0 Drug X.
5. 20 data test untuk kelompok Drug X, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 0 Drug A, 0 Drug B, 0 Drug C dan 20 Drug X
3.2. Performa Random Forest
Parameter  yang  digunakan  pada  model  random  forest  ini  yaitu n_estimator yang merupakan jumlah pekerjaan yang dilakukan secara paralel dalam membuat pohon acak. Model ini menetapkan nilai n_estimator = 100. Hasil evaluasi dari model random forest ditunjukan pada Tabel 5.
Tabel 5. Performa Model Random Forest Kelompok Obat Precission Recall F1-Score Drug Y 1.00 1.00 1.00 Drug A 0.92 1.00 0.96 Drug B 1.00 0.80 0.89 Drug C 1.00 1.00 1.00 Drug X 1.00 1.00 1.00 Akurasi 98.2%
Confusion  matrix yang  dihasilkan  dalam  model  klasifikasi random  forest dapat  dilihat pada Tabel 6. Blok tabel dengan warna abu-abu merupakan nilai true positif (TF) dan nilai true negative (TN). Nilai ini akan terlihat secara diagonal. Selanjutnya kita dapat menghitung akurasi model  RF  dengan  persamaan  5  dimana  jumlah  dari  nilai  TF  dan  TF  kemudian  dibagi  dengan jumlah data test .
Tabel 6. Confusion Matrix Random Forest Drug Y Drug A Drug B Drug C Drug X Jumlah Data Test 19 0 0 0 0 19 0 12 0 0 0 12 0 1 4 0 0 5 0 0 0 2 0 3 0 0 0 0 20 20 Akurasi 98.2% 58

## Komparasi Algoritma Machine Learning Untuk Klasifikasi Kelompok Obat
Berdasarkan Tabel 5, kita dapat menghitung nilai akurasi model random forest dengan persamaan (5) yaitu (19+12+4+2+20)/58 = 98.2%. Tabel confusion matrix model SVM ini dapat dijelaskan secara detail sebagai berikut:
1. 19 data test untuk kelompok Drug Y, sistem tersebut memprediksi 19 Drug Y, 0 Drug A, 0 Drug B, 0 Drug C dan 0 Drug X.
2. 12 data test untuk kelompok Drug A, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 0 Drug A, 0 Drug B, 0 Drug C dan 0 Drug X.
3. 5 data test untuk kelompok Drug B, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 1 Drug A, 4 Drug B, 0 Drug C dan 0 Drug X.
4. 2 data test untuk kelompok Drug C, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 0 Drug A, 0 Drug B, 2 Drug C dan 0 Drug X.
5. 20 data test untuk kelompok Drug X, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 0 Drug A, 0 Drug B, 0 Drug C dan 20 Drug X
3.3. Performa Decission Tree
Parameter  yang  digunakan  pada  model  random  forest  ini  yaitu random  state yang merupakan pembuat bilangan acak dalam klasifikasi. Model ini menetapkan nilai random_state dimulai dari angka 0. Hasil evaluasi dari model decission tree ditunjukan pada Tabel 7.
Tabel 7. Performa Model Decission Tree Kelompok Obat Precission Recall F1-Score Drug Y 1.00 1.00 1.00 Drug A 0.92 1.00 0.96 Drug B 1.00 0.80 0.89 Drug C 1.00 1.00 1.00 Drug X 1.00 1.00 1.00 Akurasi 98.2%
Confusion  matrix yang  dihasilkan  dalam  model  klasifikasi random  forest dapat  dilihat pada Tabel 8. Blok tabel dengan warna abu-abu merupakan nilai true positif (TF) dan nilai true negative (TN). Nilai ini akan terlihat secara diagonal. Selanjutnya kita dapat menghitung akurasi model decission tree dengan persamaan 5 dimana jumlah dari nilai TF dan TF kemudian dibagi dengan jumlah data test .
Tabel 8. Confusion Matrix Decission Tree Drug Y Drug A Drug B Drug C Drug X Jumlah Data Test 19 0 0 0 0 19 0 12 0 0 0 12 0 1 4 0 0 5 0 0 0 2 0 3 0 0 0 0 20 20 Akurasi 98.2% 58
Berdasarkan Tabel 5, kita dapat menghitung nilai akurasi model decission tree dengan persamaan (5) yaitu (19+12+4+2+20)/58 = 98.2%. Tabel confusion matrix model SVM ini dapat dijelaskan secara detail sebagai berikut:
1. 19 data test untuk kelompok Drug Y, sistem tersebut memprediksi 19 Drug Y, 0 Drug A, 0 Drug B, 0 Drug C dan 0 Drug X.
2. 12 data test untuk kelompok Drug A, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 0 Drug A, 0 Drug B, 0 Drug C dan 0 Drug X.
3. 5 data test untuk kelompok Drug B, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 1 Drug A, 4 Drug B, 0 Drug C dan 0 Drug X.
4. 2 data test untuk kelompok Drug C, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 0 Drug A, 0 Drug B, 2 Drug C dan 0 Drug X.
5. 20 data test untuk kelompok Drug X, sistem tersebut memprediksi 0 Drug Y, 0 Drug A, 0 Drug B, 0 Drug C dan 20 Drug X.

## 3.4. Perbandingan Performa Algoritma
Model  klasifikasi  yang  telah  dibuat  kemudian  dibandingkan  akurasinya  agar  dapat  terlihat algoritma  mana  yang  memiliki  performa  terbaik.  Perbandingan  akurasi  dari  model  klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Perbandingan Akurasi Model Klasifikasi Model Akurasi (%) Support Vector Machine 94.7 Random Forest 98.2 Decission Tree 98.2
Hasil  perbandingan  akurasi  model  klasifikasi  jika  disajikan  dalam  bentuk column  chart dapat dilihat pada Gambar 4. Kita dapat melihat adanya perbedaan nilai akurasi yang dihasilkan dari setiap  model  klasifikasi.  Terlihat  algoritma support  vector  machine dengan  warna  biru  lebih rendah dari pada algoritma random forest yang berwarna orange dan decission tree yang berwarna merah muda.
Gambar 4. Perbandingan Akurasi Model Klasifikasi
Berdasarkan Tabel 9, algoritma SVM memiliki nilai akurasi model sebesar 94.7% namun masih lebih rendah daripada akurasi model algoritma random forest dan decission tree dengan nilai 98,2%. Hasil ini rupanya memiliki nilai akurasi yang lebih tingga dari penelitian yang sudah dilakukan  sebelumnya  yaitu  oleh  Lauv  dengan  nilai  akurasi  90%  dengan neural  network . Penelitian  ini  terkesan  mendapatkan  data  akurasi  yang  sangat  bagus  yaitu  mampu  menembus angka  98,2%  untuk  algoritma decission  tree dan random  forest ,  namun  kami  masih  perlu melakukan uji coba pada data dengan skala yang lebih besar.

## 4.  KESIMPULAN
Perbandingan  algoritma machine  learning yang  telah  dilakukan  menghasilkan  nilai akurasi yang cukup akurat yaitu SVM dengan 94,7%, random forest dan decission tree memiliki

## Komparasi Algoritma Machine Learning Untuk Klasifikasi Kelompok Obat
nilai  yang  sama  yaitu  98,2%.  Penelitian  ini  menunjukan  bahwa  algoritma random  forest dan decission  tree lebih  akurat  daripada  SVM  saat  melakukan  klasifikasi  kelompok  obat.  Hasil penelitian  ini  masih  perlu  diuji  pada  data  yang  lebih  besar  serta  dapat  dibandingkan  dengan algoritma klasifikasi laiinya.

## 5.  SARAN
Saran kami pada penelitian selanjutnya yaitu mencari dan mengumpulkan dataset rekam medis  terkait  pengelompokan  obat  yang  lebih  banyak.  Dataset  dapat  diolah  lebih  dahulu  agar mendapatkan  kualitas  data  yang  lebih  baik.  Kita  juga  dapat  melakukan  perbandingan menggunakan algoritma machine learning lain yang dapat digunakan dalam masalah klasifikasi. Pengembangan  penelitian  harus  terus  dilakukan  hingga  mendapatkan  model machine  learning terbaik  dalam  upaya  menemukan  dan  mempercepat  uji  klinis  obat.  Tahap  berikutnya  adalah model ini bisa diimplementasikan pada aplikasi berbasis website ataupun mobile agar lebih mudah dalam penggunaaanya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Awwalu,  J.  (2019).  On  Holdout  and  Cross  Validation:  A  Comparison  between  Neural Network  and  Support  Vector  Machine. International  Journal  of  Trend  in  Research  and Development , 6 (2).
[2]. Bießmann, F., Rukat, T., Schmidt, P., Naidu, P., Schelter, S., Taptunov, A., … Salinas, D. (2019).  DataWig:  Missing  value  imputation  for  tables. Journal  of  Machine  Learning Research , 20 , 1–6.
[3]. Drugsite  Trust.  (2020).  Drug  Database  Index  A  to  Z.  Retrieved  from https://www.drugs.com/drug_information.html
[4]. Hackeling, G. (2014). Mastering Machine Learning with scikit-learn . Birmingham: Packt Publishing.
[5]. Hartini, E. (2017). Classification of Missing Values Handling Method During Data Mining: Review. Sigma Epsilon , 21 (2), 49–60.
[6]. Hendrawati,  M.,  Agushybana,  F.,  &  Kartini,  A.  (2021).  The  Influence  of  Electronic Medical  Record  Toward  Drug  Planning  Quality  at  the  Pharmacy  Department  of  the Hospital ‘ X .’ Public Health Persepective Journal , 6 (1269).
[7]. Holland,  S.  M.  (2016). Principal  Components  Analysis  (Pca) (University  of  Georgia). Retrieved from http://strata.uga.edu/8370/handouts/pcaTutorial.pdf
[8]. Lin, W. C., Chen, J. S., Chiang, M. F., & Hribar, M. R. (2020). Applications of artificial intelligence to electronic health record data in ophthalmology. Translational Vision Science and Technology , 9 (2). https://doi.org/10.1167/tvst.9.2.13
[9]. Maulidah,  M.,  Gata,  W.,  Aulianita,  R.,  &  Agustyaningrum,  C.  I.  (2020).  Algoritma Klasifikasi Decision Tree Untuk Rekomendasi Buku Berdasarkan Kategori Buku. Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis , 13 (2), 89–96.
[10]. Maulina, D., & Sagara, R. (2018). Klasifikasi Artikel Hoax Menggunakan Support Vector Machine  Linear  Dengan  Pembobotan  Term  Frequency  –  Inverse  Document  Frequency. Mantik Penusa , 2 (1), 35–40.
[11]. Meiliana,  A.,  Dewi,  N.  M.,  &  Wijaya,  A.  (2019).  Artificial  intelligent  in  healthcare. Indonesian Biomedical Journal , 11 (2), 125–135. https://doi.org/10.18585/inabj.v11i2.844 [12]. Patel,  L.,  Shukla,  T.,  Huang,  X.,  Ussery,  D. W.,  & Wang,  S.  (2020).  Machine  Learning Methods in Drug Discovery. Molecules , 25 (22). https://doi.org/10.3390/molecules25225277
[13]. Potdar,  K.,  Pardawala,  T.  S.,  &  Pai,  C.  D.  (2017).  A Comparative  Study  of  Categorical Variable  Encoding  Techniques  for  Neural  Network  Classifiers. International  Journal  of

## Purwono, Anggit Wirasto, Khoirun Nisa
Computer Applications , 175 (4), 7–9. https://doi.org/10.5120/ijca2017915495
[14]. Primajaya,  A.,  &  Sari,  B.  N.  (2018).  Random  Forest  Algorithm  for  Prediction  of Precipitation. Indonesian  Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Data  Mining , 1 (1),  27. https://doi.org/10.24014/ijaidm.v1i1.4903
[15]. Rahman, M. F., Alamsah, D., Darmawidjadja, M. I., & Nurma, I. (2017). Klasifikasi Untuk Diagnosa  Diabetes  Menggunakan  Metode  Bayesian  Regularization  Neural  Network (RBNN). Jurnal Informatika , 11 (1), 36. https://doi.org/10.26555/jifo.v11i1.a5452
[16]. Retnoningsih, E.,  & Pramudita,  R.  (2020).  Mengenal  Machine  Learning Dengan  Teknik Supervised  Dan  Unsupervised  Learning  Menggunakan  Python. Bina  Insani  Ict  Journal , 7 (2), 156. https://doi.org/10.51211/biict.v7i2.1422
[17]. Ritonga, A. S., & Purwaningsih, E. S. (2018). Penerapan Metode Support Vector Machine (  SVM  )  Dalam  Klasifikasi  Kualitas  Pengelasan  Smaw  (  Shield  Metal  Arc  Welding  ). Ilmiah Edutic , 5 (1), 17–25.
[18]. Saputra, I., & Rosiyadi, D. (2019). Perbandingan Kinerja Algoritma K-Nearest Neighbor , Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine dalam Klasifikasi Tingkah Laku Bully pada Aplikasi Whatsapp. Faktor Exacta , 12 (2), 101–111.
[19]. Suyanto. (2018). Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut . Bandung: Informatika.
[20]. Tripathi,
P. (2020). Drug Dataset. Retrieved from
https://www.kaggle.com/prathamtripathi/drug-classification
[21]. Umar, R., Riadi, I., & Purwono, P. (2020). Klasifikasi Kinerja Programmer pada Aktivitas Media  Sosial  dengan  Metode  Support  Vector  Machines. CYBERNETICS , 4 (1),  32. https://doi.org/10.29406/cbn.v4i01.2042
[22]. Wahyu  Adi  Kurniawan.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pencarian  Universitas  di Malang Menggunakan Weight Product dengan Pembobotan Weighted Sum Model. Jurnal Ilmiah Informatika , 4 (2), 103–110. https://doi.org/10.35316/jimi.v4i2.554
[23]. Wan, X. (2019). Influence of feature scaling on convergence of gradient iterative algorithm. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1213 (3).  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1213/3/032021
[24]. Wang,  S.,  Tang,  J.,  &  Liu,  H.  (2016).  Feature  Selection.  In Encyclopedia  of  Machine Learning and Data Mining . https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7502-7