## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2370

## Optimasi Klasifikasi Bayesian Network Melalui Reduksi Attribute Menggunakan Metode Principal Component Analysis
Surizar Rahmi * , Pahala Sirait, Erwin Setiawan Panjaitan
Program Studi Magister Teknologi Informasi, STMIK Mikroskil, Medan Indonesia Email Penulis Korespondensi: surizar.rdanur@gmail.com
Abstrak− Reduksi  dimensionalitas  merupakan  topik  yang  sedang  hangat  diperbincangkan  dalam  perkembangannya  telah dilakukan diberbagai bidang penelitian salah satunya machine learning dengan melakukan reduksi dapat menurunkan kapasitas dimensi  tanpa  mengurangi  (menghilangkan)  informasi  yang  terkandung  pada  data  tersebut. Principal  Component  Analysis merupakan salah satu teknik mereduksi yang telah teruji mampu mengurangi kapasitas data tanpa menghilangkan informasi yang  terkandung  pada  dataset  secara  siginifikan.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  reduksi  atribut  menggunakan Principal Component  Analysis dengan  menggunakan  dataset faktor-faktor  yang mempengaruhi  ketidakhadiran  karyawan  diambil  dari Repositori University of California di Irvine (UCI). Kombinasi dengan Bayesian Network untuk mengklasifikasi data sebagai perbandingan antara sebelum dan sesudah dilakukan reduksi atribut. Hal tersebut dapat terlihat pada hasil akurasi awal sebelum dilakukan reduksi dengan akurasi sebesar 100% dan setelah dilakukan reduksi atribut ke lima terjadi penurunan akurasi sebesar 89,7%.
Kata Kunci: Reduksi, Atribut, Principal Component Analysis , Klasifikasi Bayesian Network
Abstract− Dimensionality reduction is a hot topic being discussed in its development has been carried out in  various fields of research one of which is machine learning by reducing can reduce the capacity of dimensions without reducing (eliminating) information contained in the data. Principal Component Analysis is one of the proven reduction techniques capable of reducing data  capacity  without  significantly  eliminating  the  information  contained  in  the  dataset.  In  this  research  attribute  reduction using  principal  component analysis using  a  dataset  of factors affecting employee  absence  was taken  from  the  University of California repository at Irvine (UCI). Combination with Bayesian Network to classify data as a comparison between before and after attribute reduction. This can be seen in the initial results before the reduction with an accuracy of 100% and after the fifth attribute reduction there is a decrease in accuracy by 89,7%.
Keywords : Reduction, Attribute, Principal Component Analysis, Bayesian Network Classification

## 1. PENDAHULUAN
Teknik  reduksi  atau  reduksi  dimensionalitas  merupakan  topik  yang  sedang  hangat  diperbincangkan  dalam perkembangannya  telah  dilakukan  diberbagai  bidang  penelitian  seperti  statistika  dan machine  learning dengan melakukan  reduksi  dapat  menurunkan  kapasitas  data  tanpa  mengurangi  informasi  yang  terkandung  pada  data tersebut[1]. Seperti pada penelitian yang telah dilakukan oleh Rehman et al dengan melakukan reduksi data dalam penentuan pola terhadap data operasional pada proses data mining sehingga dapat meminimalisir biaya-biaya yang dianggap  dapat  di  alokasikan  ke  dalam  biaya  yang  lebih  penting[2].  Setelah  dilakukannya  reduksi  pada kompleksitas data, proses pengolahan data menjadi lebih cepat dan tepat seperti yang telah dilakukan sebelumnya tentang preprocessing dalam  mengukur  waktu  proses  dan  memori  yang  telah  dilakukan  reduksi  data  sehingga memberikan hasil lebih cepat dan akurat[3]. Penelitian serupa juga dilakukan oleh [4] dengan menggunakan teknik reduksi  data  sehingga  menghasilkan  peningkatan  kinerja  serta  penghematan  waktu  dan  bandwidth  pada penggunaan data mining [5]. Fleksibilitas sistem dalam melayani permintaan umumnya memiliki lebih dari satu cara misal pada pendistribusian sistem penyimpanan dimana setiap server diberikan tugas untuk menyimpan data sehingga terjadi redudansi data yang mengakibatkan waktu layanan lebih panjang, seperti yang telah dilakukan dengan  mengurangi  latency  melalui  perancangan  kebijakan  penjadwalan  dengan  memberikan  pengaturan karakterisasi untuk mengurangi latency[6].
Feature  dalam  melakukan  reduksi  data  dapat  melalui  beberapa  pendekatan  seperti: T-Distrib  Stochastic Neib  Embedding,  Principle  Component  Analysis,  Canonical  Correlation  Analysis,  Linier  Discriminant Analysis [3]. Principal Component Analysis (PCA) merupakan teknik dalam meningkatkan interpretabilitas tanpa menghilangkan  (mengurangi)  informasi  yang  dibutuhkan  pada  dimensi  dataset  tersebut[7].  Teknik  PCA  telah banyak digunakan pada pengurangan struktur dimensi dalam pengolahan data menjadi salah satu hal penting dalam pengolahan  seperti:  gambar, teks,  video  dan  pencarian  web  sehingga  dapat meningkatkan  efisiensi  waktu  serta pemakaian memori[8][9].
Seperti  yang  telah  dilakukan  dengan  melakukan  pengurangan  dimensi  menggunakan  Tensor  Robust Principal  Component  Analysis  dalam  mengembalikan  data  yang  telah  rusak  sehingga  meningkatkan efektifitas[10].  Dalam  melakukan  reduksi  terdapat  beberapa  kendala  seperti: outlier  data,  noisy  data,  anomaly data, dan missing value [11]. Pada penelitian sebelumnya yang telah dilakukan tentang menguji sensitivitas outlier data terhadap dimensi rendah menghasilkan pendekatan lebih efektif[12]. Pada penelitian sebelumnya yang telah dilakukan  oleh  Zhao  Z,  et  al.,  2016  tentang  keakuratan  dan  efektitfitas  PCA  terhadap  gambar  2D  dalam mengurangi noisy data[13].  Pada  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  tentang  menentukan  variabel- variabel utama dalam menentukan spesifikasi enzim dengan melakukan rekayasa terhadap metabolisme dengan hasil lebih 40% setiap produksi[14].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2370
Klasifikasi  merupakan  proses  pencarian  sekumpulan  model  atau  fungsi  yang  menggambarkan  dan membedakan kelas data yang bertujuan untuk memprediksi dari suatu objek yang belum diketahui kelasnya[15] . Klasifikasi sendiri memiliki dua proses yaitu membangun model klasifikasi dari sekumpulan kelas data yang sudah didefinisikan  sebelumnya ( training  data  set )  dan  menggunakan model  tersebut  untuk  klasifikasi  data test  serta mengukur akurasi model tersebut[16]. Pada penelitian penerapan Bayesian Network dalam memprediksi penyakit Pneumonia dan diare pada anak – anak memberikan hasil secara otomatis cukup akurat tanpa melibatkan seorang pakar sehingga dapat dilakukan pencegahan secara dini dengan mempertimbangkan penyebab penyakit tersebut [17]. Bayesian  Network merupakan model grafis  probabilitik  yang mempresentasikan  serangkaian variabel dan keterkaitan antar variabel dimana Bayesian Network dapat menampilkan probabilitas hubungan antara kejadian- kejadian yang saling berhubungan maupun tidak[18]. Bayesian Network mempresentasikan kebebasan kondisional dan kebergantungan antara satu variabel dengan variabel lainnya, sehingga proses klasifikasi lebih sederhana dan akurat[19].  Pada penelitian  sebelumnya dilakukan  tentang  pemanfaatan  data  yang  kecil  serta  ketidaklengkapan data dengan mengklasifikasi menggunakan Bayesian Network menghasilkan akurasi dan kinerja waktu yang lebih efisien[20]. Penelitian sebelumnya juga dilakukan dengan mengidentifikasi faktor-faktor penting pada turunnya kinerja karyawan menggunakan metode Bayesian Network dengan memilah potensi utama stress kerja sehingga mengakibatkan  gangguan  kerja,  dengan  kerterkaitan  seperti;  hubungan  depresi  dengan  suasana  hati, minimnya keterlibatan kerja, hubungan masalah keluarga dengan pekerjaan[21]. Penerapan Metode Bayesian Network juga digunakan oleh Izadi et al ., tentang hubungan kesehatan dalam mengukur pemanfaatan pelayanan kesehatan pada pembelian obat dengan melakukan evaluasi pada pengawasan kesehatan masyarakat menghasilkan prediksi jangka pendek pada pengawasan realtime sehingga didapatkan hasil perkiraan yang tepat[21].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  variable-variable  utama  dengan  tekhnik  mereduksi  data menggunakan Principal Component Analysis dan mengkombinasi Bayesian Network untuk  klasfikasi  sehingga dapat  menghasilkan  klasifikasi  yang  relatif  optimal.  Adapun  langkah  –  langkah  yang  akan  dilakukan  adalah sebelum  dilakukannya  reduksi,  terlebih  dahulu  dilakukan  seleksi  data,  normalisasi  data,  selanjutnya  dilakukan pemisahan  data  yaitu  data  training  dan  testing  dimana  pada  data  testing  akan  dilakukan  pengujian  dengan mereduksi data menggunakan Principal Component Analysis dan selanjutnya dilakukan klasifikasi dengan data training menggunakan Bayesian Network dengan hasil akhir dilakukan penilaian presisi, akurasi nilai error setelah dilakukan klasifikasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  tahapan-tahapan  yang  sistematis  dilakukan  pada  penelitian  ini  sehingga penelitian ini terarah dengan baik. Adapun gambaran metode penelitian ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada penelitian yang dilakukan kali ini akan fokus untuk menyelesaikan 3 (tiga) masalah secara bersamaan, yaitu :
1. Masalah pertama yang ingin diselesaikan pada penelitian ini tentang preprocessing data.
2. Masalah kedua yang ingin diselesaikan adalah bagaimana mereduksi atribut yang ada tanpa mengurangi atau meminimalkan hasil informasi.
3. Masalah ketiga yang ingin diselesaikan adalah klasifikasi dataset dengan metode Bayesian Network .
2.2 Reduksi Data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2370
Reduksi data merupakan langkah penting pada preprocessing data mining dengan tujuan memperoleh keakuratan hasil, kecepatan, dan kemudahan dalam beradaptasi pada kompleksitas data yang ditandai dengan kecepatan objek dalam  merespon  perubahan  data[21]  Reduksi  data  merupakan  proses  analisis  untuk  memilih,  memusatkan perhatian,  penyederhanaan abstraksi  serta mentransformasi data  yang  diperoleh dari  catatan  – catatan lapangan dengan  tujuan  untuk  lebih  mudah  dipahami  dan  tetap  mempertahankan  informasi  yang  terkandung  dengan berfokus  pada  hal-hal  yang  dianggap  penting,  penentuan  pola  dan  mencari  tema  serta  membuang  data  yang dianggap tidak penting[21]. Pada perusahaan penerapan reduksi data dilakukan berbasis data mining dan machine learning untuk mencapai berbagai tujuan dalam menciptakan value yang berbeda

## 2.3 Metode Principal Component Analysis (PCA)
Principal Component Analysis (PCA) adalah sebuah teknik menganalisa pada sebuah table data observasi ke dalam sebuah data baru yang memiliki kemiripan korelasi dengan tujuan untuk menyederhanakan data observasi yang sebelumnya kompleks agar menjadi lebih sederhana sehingga mudah untuk di proses atau dianalisis. P principal component analysis adalah teknik statistic yang secara linier mengubah sekumpulan bentuk variable asli menjadi variable yang lebih kecil atau sederhana yang tidak berkorelasi yang dapat mewakili informasi dari sekumpulan variable asli[13][18]
Kompleksitas  data  semakin  umum  ditemukan  dan  sulit  dalam  pengolahannya,  dalam  meningkatkan interpretabilitas  tanpa  menghilangkan  informasi  yang  terkandung  didalam  data  membutuhkan  reduksi  dimensi dalam  menentukan  variabel-variabel  utama.  Berikut  langkah  –  langkah  pengerjaan  dalam  mereduksi  atribut sebagai berikut :
a.   Pembentukan Matriks
Tahapan  awal  dari  ekstraksi  PCA  adalah  pembentukan  matriks.  Data  dipresentasikan  dalam  ukuran  matrik mxn,  dimana  m  adalah  jumlah  citra  yang  dilatih  dan  n  merupakan  dimensi  dari  citra  tersebut,  kemudian dilakukan proses ekstraksi menjadi citra dengan dimensi yang lebih kecil yang hasilnya diproyeksikan menjadi sebuah matriks seperti pada persamaan berikut:
X = X 11 X 12 X 1j X 1N X 21
… … X 2N
X 31 … … X 3N
X i1 … … X iN
X M1 X M2 X Mj X MN
Dimana  x  =  matrik  citra.  Setelah  matrik  data  citra  terbentuk,  maka  proses  berikutnya  adalah  proses perhitungan untuk mencari rata-rata hasil seluruh citra. Pencarian nilai rata-rata ini bertujuan untuk mengetahui noise atau persamaan tiap vektor yang dapat mengganggu keakuratan perhitungan pada PCA, yang dapat dihitung dengan menggunakan rumus:
[Α −  𝜆Ι] [X] = [0] (1) b.   Menghitung Matrik Kovarian Input vektor x t (t=1, ⋯, 1 dan x t = 0) dengan dimensi m x t = [x t (1), x t (2), ⋯ , x t (m)] T biasanya m < 1, setiap vektor x t ditransformasikan secara linier kedalam satu vektor baru s yang dinyatakan sebagai berikut : 𝑆 𝑡 =   𝑈 𝑇 . 𝑥 𝑖 (2) Dimana U adalah matrik orthogonal  m x  m  dengan  kolom ke  i, 𝓊 i adalah  nilai eigenvector  dari  sampel matrik kovarian
𝐶 = 1 𝑙 ∑ 𝑙 𝑡=1 𝑋𝑡. 𝑥 𝑡 𝑇 (3)
c. Menghitung Eigenvalue dan Eigenvector Dari Matrik Kovarian λ t U t = C. u i , i=1, ⋯ m                      (4) Dimana i adalah salah satu eigenvalue dari C, u i adalah nilai eigenvector.
d. Menghitung nilai transformasi orthogonal
Berdasarkan nilai estimasi u i dan komponen s t , yang kemudian dihitung sebagai transformasi orthogonal dari x t
𝑆 𝑡 (𝑖) =   𝑢 𝑖 𝑇 𝑥 𝑡 , i = 1, …., m                     (5) Komponen yang baru tersebut disebut dengan principal component. Dengan menggunakan hanya beberapa nilai pertama eigenvector yang telah diurutkan berdasarkan nilai eigennya, jumlah principal component dari s t ( i ) yang  tidak  saling  terkorelasi,  mempunyai  varian  maksimum  yang  berurutan  dan  estimasi  error  rata-rata  dari representasi data input asli adalah minimal.

## 2.4 Bayesian Network
Bayesian  Network didasarkan  pada  Teorema  Bayes  yaitu  conditional  probability  (peluang  bersyarat)  yang dinotasikan dengan P(A|B) artinya peluang keadaan A jika keadaan B telah terjadi. Berbeda dari naive bayes yang mengabaikan hubungan antar atribut atau variabel, pada Bayesian Network antar variabel atau atribut bisa saling dependent atau berhubungan, berikut Rumus Teorema Bayes yaitu:
𝑃 (𝐴 ׀ B) = 𝑃(𝐵 ׀ 𝐴)𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (6)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2370

## Atau
𝑃(𝐴 ׀ B) = 𝑃(𝐴)𝑃(𝐵│𝐴) 𝑃( 𝐵 | 𝐴 )𝑃(𝐴)+𝑃(𝐵│Â)𝑃(Â) (7)
Dimana: 𝑃 (𝐴 ׀ B) = disebut posterior probability, yaitu peluangA terjadi setelah B terjadi 𝑃 (𝐴 ∩ B) = peluang B dan A terjadi bersamaan 𝑃 (𝐵 ׀ A) = disebut juga likehood, yaitu peluang B terjadi setelah A terjadi 𝑃 (A) = disebut juga prior, yaitu peluang kejadian A 𝑃 (𝐵) = peluang kejadian B
Adapun langkah-langkah untuk menerapkan Bayesian Network yaitu: 1. Membangun struktur Bayesian Network
2. Menentukan parameter
3. Membuat Conditional Probability Table (CPT)
4.Membuat Joint  Probability  Distribution (JPD),  untuk  menghitung  Joint  Probability  Distribution  adalah mengalikan nilai Conditional Probability dengan Prior Probability . 5. Menghitung Posterior Probabilistik , didapatkan dari hasil JPD yang telah diperoleh. 6. Inferensi Probabilistik yaitu penelusuran yang dilakukan berdasarkan variabel input yang diberikan pengguna sehingga menghasilkan suatu nilai probabilitas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  Dataset yang digunakan adalah  dataset  faktor  yang mempengaruhi  ketidakhadiran karyawan diambil dari repositori University of California di Irvine (UCI) 1 digunakan pada penelitian akademik di Universidade Nove de Julho’ Program Pascasarjana di Informatika dan Manajemen Pengetahuan. Data tersebut telah digunakan pada penelitian – penelitian sebelum dalam memprediksi ketidakhadiran karyawan. Pada dataset memiliki 740 data dan 21 attribut dengan target kelas dalam satuan jam. Adapun kriteria 21 attribut tersebut dapat dilihat pada table 1.
Tabel 1. Kriteria Attribut Dataset No Nama Attribut Rentang (Range) Keterangan 1 ID 1 sampai 36 Individual Identification 2 Reason For Absence 1 sampai 28 Terdapat 21 kategori penyakit dan 7 kategori tanpa CID (Code of Diseases) 3 Month Of Absence Bulan 1 sampai bulan 12 Setahun terdapat 12 bulan 4 Day Of the week 1 hari sampai 5 hari Senin, selasa, rabu, kamis, dan jumat 5 Seasons 1 musim sampai 4 musim Terdapat 4 musim yaitu; musim panas, musim semi, musim gugur, dan musim dingin 6 Transportation expense 118 sampai 388 Biaya transportasi 7 Distance from residence to work 5 km sampai 52 km Satuan kilometer 8 Service time 1 menit sampai 29 menit Waktu pelayanan 9 Age 27 tahun sampai 58 tahun Umur karyawan 10 Work load average/ day 205.917 menit sampai 378.884 menit Rata – rata waktu kerja 11 Hit target 81 target sampai 100 target Pencapaian target 12 Disciplinary failure 0 dan 1 Disiplin kerja 13 Education 1 sampai 4 High school, graduate, postgraduate, master and doctor 14 Son 0 sampai 4 anak Jumlah anak 15 Social drinker 0 dan 1 Peminum 16 Social smoker 0 dan 1 Perokok 17 Pet 0 sampai 8 hewan Hewan peliharaan 18 Weight 56kg sampai 108kg Berat badan karyawan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2370
No Nama Attribut Rentang (Range) Keterangan 19 Height 163cm sampai 196cm  Tinggi badan karyawan 20 Body mass index 19kg/m 2 sampai 38 kg/m 2 Index masa tubuh karyawan 21 Absenteeism time in hours (target) 0 sampai 120 jam Klasifikasi karyawan
Sebelum memasuki tahapan utama dilakukan normalisasi data agar data yang digunakan memiliki rentang jarak  suatu  nilai  yang telah  diatur  sehingga  memudahkan  proses  pengolahan  data.  Pada  tahap  normalisasi  data penulis  menggunakan  standar multiple  regression dengan  perhitungan  rumus  pencarian  nilai  minimun  dan maksimum.
Tabel 2. Data Hasil Normalisasi N1 N2 N3 N4 N5 N6 N7 N8 N9 N10 N11 N12 N13 N14 N15 N16 N17 N18 N19 0,93 0,25 0,11 0,04 10,32 1,29 0,46 1,18 8555,50 3,46 0,00 0,04 0,07 0,04 0,00 0,04 3,21 6,14 1,07 0,00 0,25 0,11 0,04 4,21 0,46 0,64 1,79 8555,50 3,46 0,04 0,04 0,04 0,04 0,00 0,00 3,50 6,36 1,11 0,82 0,25 0,14 0,04 6,39 1,82 0,64 1,36 8555,50 3,46 0,00 0,04 0,00 0,04 0,00 0,00 3,18 6,07 1,11 0,25 0,25 0,18 0,04 9,96 0,18 0,50 1,39 8555,50 3,46 0,00 0,04 0,07 0,04 0,04 0,00 2,43 6,00 0,86
0,82 0,25 0,18 0,04 10,32 1,29 0,46 1,18 8555,50 3,46 0,00 0,04 0,07 0,04 0,00 0,04 3,21 6,14 1,07
0,82 0,25 0,21 0,04 6,39 1,82 0,64 1,36 8555,50 3,46 0,00 0,04 0,00 0,04 0,00 0,00 3,18 6,07 1,11
0,79 0,25 0,21 0,04 12,89 1,86 0,11 1,00 8555,50 3,46 0,00 0,04 0,04 0,04 0,00 0,14 2,86 6,14 0,96

## 3.1 Hasil Pengujian
Berikut  ini  merupakan  hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  yang  dilakukan  dengan  mengkombinasi  metode Principal  Component  Analysis dengan Bayesian  Network .  Hasil  yang  didapatkan  pada  pengujian  berdasarkan menggunakan  dataset  faktor  yang  mempengaruhi  ketidakhadiran  karyawan  dimana  terdapat  21  attribut  sudah termasuk  target  kelas  dan  740  baris.  Berikut  tahapan  dalam  pengujian  hasil  analisis  pada  faktor  –  faktor  yang mempengaruhi  ketidakhadiran  karyawan.  Reduksi atribut  berfungsi untuk mengurangi  dimensi  data  (kapasitas) tanpa mempengaruhi nilai hasil. Pada penelitian reduksi dilakukan menggunakan aplikasi Weka versi 3.8. Pada penelitian  ini  penulis  membatasi  hanya  mereduksi  5  atribut  dari  19  atribut  tanpa  atribut  target  yaitu  atribut Absenteesim time in hours . Pengujian dilakukan dengan membagi dataset menjadi 2 bagian yaitu: data training dan  data  testing.  Pada  data  training  digunakan  untuk  pengujian  klasfikasi  dan  data  testing  digunakan  untuk pengujian reduksi.
Pada pengujian reduksi 1 atribut menggunakan data testing sebesar 5% dengan menggunakan data sebesar 37 instances dan terdapat 19 atribut yang akan di uji. Sebelum dilakukan reduksi pada atribut dataset faktor yang mempengaruhi  ketidakhadiran  karyawan  terlebih  dahulu  dilakukan  klasifikasi  terhadap  data  tersebut  untuk mengetahui tingkat akurasi yang dimiliki pada dataset. Hasil klasifikasi pada dataset pertama dengan data testing sebesar 5% dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 2. Hasil Akurasi Klasifikasi
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Dataset Sebalum Reduksi Pengujian 5%
Confusion matrix Low absen No absen Moderate absen High absen Low absen 34 0 0 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2370
Confusion matrix Low absen No absen Moderate absen High absen No absen 0 2 0 0 Moderate absen 0 0 0 0 High absen 0 0 0 0 Hasil 34 2 0 0 Presisi 1.00 Recall 1.00 Akurasi 100%
Selanjutnya dilakukan reduksi satu atribut. Berikut tampilan reduksi 1 atribut terlihat pada gambar dibawah.
Gambar 3. Reduksi 1 Atribut
Pada gambar diatas dapat dilihat atribut work load average day merupakan atribut dengan nilai eigen value terendah  sehingga  reduksi  atribut  dapat  dilakukan  dengan  pencarian  bobot  terendah  berdasarkan  eigen  value. Berikut hasil klasifikasi setelah dilakukan reduksi satu atribut.

## Gambar 4. Klasifikasi Reduksi 1 Atribut
Proses reduksi dan juga klasifikasi dilakukan berulang hingga sampai proses reduksi atribut terakhir selesai dengan menggunakan data teseting yang berbeda – beda. Data testing yang digunakan sebesar 5%, 10%, 15% dan 20%.  Setelah  selesai  proses  reduksi  atribut  dan  juga  proses  klasifikasi,  maka  proses  selanjutnya  adalah menampilkan seluruh hasil proses pengujian dataset. Sebelum dilakukan tahap reduksi didapatkan hasil akurasi sebesar 100% pada pengujian data testing sebesar 5% dan 10%, sedangkan pada pengujian data testing 15% nilai akurasi  sebesar  98,1%  dan  data  testing  20%  nilai  akurasi  sebesar  98,6%.  Sebelum  dilakukan  pengujian  data training memiliki akurasi sebesar 100% dan setelah dikukan pengujian didapat nilai akurasi paling rendah sebesar 89,7%.

## 3.2 Pembahasan
Pada bagian ini, akan dilakukan evaluasi terhadap hasil pengujian yang telah dilakukan pada dataset faktor – faktor ketidakhadiran karayawan dengan dilakukan pengambilan data sampel sebanyak empat tahap, yaitu tahap pertama pengujian dilakukan dengan mengambil sampel data sebanyak 5% dari dataset dan dilakukan pengujian reduksi sebanyak 4  kali  pengujian terhadap  sampel,  selanjutnya  sampel   yang  digunakan  sebanyak  10%  dengan  4 kali pengujian dilakukan terhadap data, selanjutnya pengujian data sampel digunakan sebanyak 15% dan dilakukan 4 kali  pengujian  dan  terakhir  pengujian  menggunakan  data  sampel  sebanyak  20%  dari  dataset  dan  dilakukan sebanyak 4 kali pengujian terhadap data.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2370
Pengujian dataset faktor ketidakhadiran karyawan pada tahap awal menggunakan data testing sebesar 5% dari jumlah keselurahan data training yaitu sebesar 36 data. Pada pengujian testing dilakukan reduksi sebanyak 4 kali, dengan atribut awal sebesar 19 atribut sehingga menyisakan atribut sebesar 15 atribut. Pada pengujian data sebesar 5% atribut yang direduksi adalah work load average day, weight, distance from residence to work, dan transportation expense . Setelah dilakukan reduksi tahap awala selanjutnya dilakkukan reduksi tahap dua dengan menggunakan dataset sebesar 10% atribut pada atribut yang direduksi pada tahap dua adalah work load average day, distance from to work, transportation expense dan weigth . Selanjutnya pada tahap reduksi tiga menggunakan data testing sebesar 15% pada tahap pengujian, didapatkan hasil atribut yang dierduksi adalah work load average day, transportation expense, distance from residence to work dan weight. Selanjutnya dilakukan reduksi tahap empat dengan menggunakan data testing sebesar 20%, didapatkan hasil atribut yang direduksi adalah work load average  day,  transportation  expense,  distance  from  residence  to  work dan weight .  Penilaian  reduksi  atribut berdasarkan eigen  value,  proportion dan cumulative. Dari penjelasan  diatas  dapat  diperoleh  secara garis besar atribut yang merupakan variabel yang memiliki pengaruh adalah reason for absence, month of absence, day of the week, seasons, service time, age, hit target, disciplinary failure, education, son, social drinker, social smoker, pet, height, dan body mass index.
Pengujian klasifikasi pada dataset faktor ketidakhadiran karyawan dengan mengklasifikasi atribut dengan data testing sebesar 5%, selanjutnya dilakuakn klasifikasi kembali dengan menggunakan data testing sebesar 10%, pengujian  kembali  dilakukan  dengan  mengguanakan  data  testing  sebesar  15%  dan  pegnujian  terakhir menggunakan data testing sebesar 20%. Pada hasil pengujian klasifikasi diperoleh nilai akurasi sebagai berikut:
Tabel. 4. Hasil Klasifikasi Dataset 5%
Nomor   Data testing Tingkat rata-rata akurasi 1 Reduksi 0 atribut 100% 2 Reduksi 1 atribut 97,2% 3 Reduksi 3 atribut 94,4% 4 Reduksi 3 atribut 94,4% 5 Reduksi 4 atribut 94,4%
Pada pengujian dengan menggunakan data testing sebesar 5% hasil akurasi terjadi penurunan sebesar rata- rata  2,6%.  Selanjutnya  untuk  hasil  pengujian  klasifikasi  faktor  ketidakhadiran  karyawan  dengan  data  testing sebesar 10% adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Klasifikasi Dataset 10%
Nomor Data testing Tingkat rata-rata akurasi 1 Reduksi 0 atribut 100% 2 Reduksi 1 atribut 98,6% 3 Reduksi 3 atribut 98,6% 4 Reduksi 3 atribut 95,3% 5 Reduksi 4 atribut 91,5%
Pada pengujian dengan menggunakan data testing sebesar 5% hasil akurasi terjadi penurunan sebesar rata- rata  3,2%.  Selanjutnya  untuk  hasil  pengujian  klasifikasi  faktor  ketidakhadiran  karyawan  dengan  data  testing sebesar 15% adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Klasifikasi Dataset 15%
Nomor Data testing Tingkat rata-rata akurasi 1 Reduksi 0 atribut 98,1% 2 Reduksi 1 atribut 95,4% 3 Reduksi 3 atribut 94,4% 4 Reduksi 3 atribut 90,6% 5 Reduksi 4 atribut 89,7%
Pada pengujian dengan menggunakan data testing sebesar 5% hasil akurasi terjadi penurunan sebesar rata-rata 2,06%. Selanjutnya untuk hasil pengujian klasifikasi faktor ketidakhadiran karyawan dengan data testing sebesar 20% adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Klasifikasi Dataset 20%
Nomor Data testing Tingkat rata-rata akurasi 1 Reduksi 0 atribut 98,6% 2 Reduksi 1 atribut 96,5% 3 Reduksi 3 atribut 95,8% 4 Reduksi 3 atribut 93,1% 5 Reduksi 4 atribut 91,7%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2370
Pada pengujian dengan menggunakan data testing sebesar 5% hasil akurasi terjadi penurunan sebesar rata- rata 1,66%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari penjelasan permasalah serta hasil dari penelitian maka dapat ditarik kesimpulan:
1. Metode Principal Component Analysis (PCA) dapat digunakan untuk menentukan peringkat didalam reduksi atribut,  untuk  mengetahui  atribut  mana  saja  yang  memberikan  pengaruh  terhadap  dataset  sehingga  dapat mereduksi data yang tidak memiliki pengaruh besar terhadap dataset.
2. Proses klasifikasi menggunakan Bayesian Network menghasilkan akurasi yang berbeda pada data yang telah direduksi  dengan  nilai  akurasi  awal  sebesar  100%  menurun  menjadi  89,7%  dengan  atribut  rata-rata  yang direduksi yaitu: work load average day, distance from residence to work, transportation expense , dan weight sehingga dapat disimpulkan dengan mengkombinasi metode Principal Component Analysis dengan Bayesian Network menghasilkan klasifikasi relative optimal pada faktor yang mempengaruhi ketidakhadiran karyawan.

## REFERENCES
[1] Y. Luo, K. Li, Y. Li, D. Cai, C. Zhao, and Q. Meng, “Three-Layer Bayesian Network for Classification of Complex Power  Quality  Disturbances,” IEEE  Trans.  Ind.  Informatics ,  vol.  14,  no.  9,  pp.  3997–4006,  2018,  doi: 10.1109/TII.2017.2785321.
[2] M.  Habib,  V.  Chang,  A.  Batool,  and  T.  Ying,  “International Journal  of  Information  Management  Big  data reduction framework for value creation in sustainable enterprises,” Int.  J.  Inf.  Manage. , vol. 36,  no. 6,  pp.  917–928,  2016,  doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2016.05.013.
[3] S.  Ramírez-Gallego,  B. Krawczyk,  S.  García, M.  Woźniak,  and  F.  Herrera, “A  survey  on  data  preprocessing for  data stream  mining:  Current  status  and  future  directions,” Neurocomputing ,  vol.  239,  pp.  39–57,  2017,  doi: 10.1016/j.neucom.2017.01.078.
[4] A.  A.  Yildirim,  C.  Özdoğan, and  D.  Watson,  “Parallel  data reduction techniques  for  big  datasets,” Big  Data  Manag. Technol. Appl. , no. December 2015, pp. 72–93, 2013, doi: 10.4018/978-1-4666-4699-5.ch004.
[5] L. Shiyue, Y. Dong, D. Song, and Z. Liping, “Data filtering algorithm based on attribute reduction and gene expression programming,” 2018  IEEE  3rd  Int.  Conf.  Big  Data  Anal.  ICBDA  2018 ,  pp.  248–253,  2018,  doi: 10.1109/ICBDA.2018.8367686.
[6] N. B. Shah, K. Lee, and K. Ramchandran, “When Do Redundant Requests Reduce Latency?,” IEEE Trans. Commun. , vol. 64, no. 2, pp. 715–722, 2016, doi: 10.1109/TCOMM.2015.2506161.
[7] I. T. Jollife and J. Cadima, “Principal component analysis: A review and recent developments,” Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. , vol. 374, no. 2065, 2016, doi: 10.1098/rsta.2015.0202.
[8] K. J. Galinsky et al. , “Fast Principal-Component Analysis Reveals Convergent Evolution of ADH1B in Europe and East Asia,” Am. J. Hum. Genet. , vol. 98, no. 3, pp. 456–472, 2016, doi: 10.1016/j.ajhg.2015.12.022.
[9] Y. Aït-Sahalia and D. Xiu, “Principal Component Analysis of High-Frequency Data,” J. Am. Stat. Assoc. , vol. 114, no. 525, pp. 287–303, 2019, doi: 10.1080/01621459.2017.1401542.
[10]  C. Lu, J. Feng, Y. Chen, W. Liu, Z. Lin, and S. Yan, “Lu_Tensor_Robust_Principal_CVPR_2016_paper.pdf,” pp. 5249– 5257.
[11]  T. Metsalu and J. Vilo, “ClustVis: A web tool for visualizing clustering of multivariate data using Principal Component Analysis and heatmap,” Nucleic Acids Res. , vol. 43, no. W1, pp. W566–W570, 2015, doi: 10.1093/nar/gkv468.
[12]  S. Yi, Z. Lai, Z. He, Y. ming Cheung, and Y. Liu, “Joint sparse principal component analysis,” Pattern Recognit. , vol. 61, pp. 524–536, 2017, doi: 10.1016/j.patcog.2016.08.025.
[13]  Z. Zhao, Y. Shkolnisky, and A. Singer, “Fast Steerable Principal Component Analysis,” IEEE Trans. Comput. Imaging , vol. 2, no. 1, pp. 1–12, 2016, doi: 10.1109/tci.2016.2514700.
[14]  J.  Alonso-Gutierrez et  al. ,  “Principal  component  analysis  of  proteomics  (PCAP)  as  a  tool  to  direct  metabolic engineering,” Metab. Eng. , vol. 28, pp. 123–133, 2015, doi: 10.1016/j.ymben.2014.11.011.
[15]  S.  H.  Wang et  al. ,  “Multiple  Sclerosis  Detection  Based  on  Biorthogonal  Wavelet  Transform,  RBF  Kernel  Principal Component  Analysis,  and  Logistic  Regression,” IEEE  Access ,  vol.  4,  pp.  7567–7576,  2016,  doi: 10.1109/ACCESS.2016.2620996.
[16]  C. A. Magee, P. Caputi, and J. K. Lee, “Distinct longitudinal patterns of absenteeism and their antecedents in full -time australian employees,” J. Occup. Health Psychol. , vol. 21, no. 1, pp. 24–36, 2016, doi: 10.1037/a0039138.
[17]  A.  C.  Constantinou,  N.  Fenton,  W.  Marsh,  and  L.  Radlinski,  “From  complex  questionnaire  and  interviewing  data  to intelligent  Bayesian  network models for medical  decision  support,” Artif.  Intell. Med. ,  vol.  67,  pp. 75–93,  2016, doi: 10.1016/j.artmed.2016.01.002.
[18]  S.  C.  Ng,  “Principal  component analysis to reduce  dimension  on  digital  image,” Procedia  Comput. Sci. ,  vol. 111,  pp. 113–119, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.06.017.
[19]  D.  Ballabio,  R.  Todeschini,  and  V.  Consonni, Recent  Advances  in  High-Level  Fusion  Methods  to  Classify  Multiple Analytical Chemical Data , vol. 31. Elsevier, 2019.
[20]  Y.  You,  J.  Li,  and  N.  Xu,  “A  constrained  parameter  evolutionary  learning  algorithm  for  Bayesian  network  under incomplete and small data,” Chinese Control Conf. CCC , pp. 3044–3051, 2017, doi: 10.23919/ChiCC.2017.8027825.
[21]  J. Lee, R. Henning, and M. Cherniack, “Correction workers’ burnout and outcomes: A bayesian network approach,” Int. J. Environ. Res. Public Health , vol. 16, no. 2, 2019, doi: 10.3390/ijerph16020282.