## Klasifikasi Penderita Anemia Menggunakan Metode Regresi Logistik

## Ermawati
Prodi Matematika FST, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, ermawati@uin-alauddin.ac.id

## Risnawati Ibnas
Prodi Matematika FST, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, risnawati.ibnas@uin-alauddin.ac.id

## Baso Agung Kurniawan
Mahasiswa prodi Matematika FST, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar , agung7102001@gmail.com
ABSTRAK ,  Penelitian  ini  membahas  tentang  klasifikasi penderita anemia pada remaja putri dengan berbagai faktor yang  mempengaruhinya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  model klasifikasi penyakit anemia. Penelitian ini  merupakan  penelitian  terapan  dimana  menerapkan teknik  data mining yaitu  metode  regresi  logistic  untuk mengklasifikasi  faktor-faktor  penyebab  anemia  pada remaja wanita. Atribut yang digunakan yaitu faktor-faktor yang  mempengaruhi  anemia  diantaranya ferritin  serum , STfR,  dan  riwayat  penyakit  kronis.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  terdapat  dua  variabel  yang berpengaruh  secara  signifikan  dalam  mengklasifikasi anemia  yaitu ferritin  serum, dan  STfR  dengan  tingkat akurasi sebesar 79,23%, presisi sebesar 80,18%, dan recall sebesar  96,39%,  yang  berarti  bahwa  model  cukup  baik dalam  mengklasifikasikan  remaja  putri  yang  terdiagnosis anemia dan tidak anemia.
Kata Kunci: Anemia, Klasifikasi, Regresi Logistik

## 1. PENDAHULUAN
Anemia  merupakan  masalah  kesehatan yang  serius,  terutama  di  negara-negara  sedang berkembang, dan dapat mengakibatkan berbagai komplikasi  jika  tidak  ditangani  dengan  baik. Berdasarkan  data World  Health  Organization (WHO)  yang  menyatakan  bahwa  prevalensi anemia  dunia  mencapai  40%  hingga  80%, dimana  angka  kejadian  sebesar  53,7%  terjadi pada  remaja  putri.  Sedangkan  di  Indonesia, angka  kejadian  anemia  terbilang  masih  tinggi. Data Riskedas (Riset Kesehatan Dasar) menyatakan bahwa kejadian anemia pada remaja putri  mencapai  27,2%  yang  mengindisikan perempuan  memiliki  peluang  terkena  anemia yang  lebih  besar. Prevalensi  anemia  kelompok remaja  sebesar  32%  dari  27,2%  tersebut,  yang berarti  bahwa  3  hingga  4  dari  10  remaja  putri menderita anemia [1].
Menurut  WHO,  usia  remaja  putri  adalah perempuan yang berusia 15 – 25 Tahun, dimana usia tersebut remaja putri rentang terkena anemia karena mengalami menstruasi sehingga
cenderung  mengalami  penurunan  zat  besi  yang ada didalam tubuh [2].
Anemia  juga  dapat  disebabkan  oleh penyakit  kanker,  malaria,  hepatitis,  dan  diare [3],[4].  Meskipun  anemia  terutama  dipengaruhi oleh  konsentrasi  zat  besi, ferritin  serum, dan Soluble  Transferin  Receptor (STfR)  juga  dapat mempengaruhi  anemia  melalui  hubungannya dengan reaksi peradangan. CRP, ferritin serum, dan STfR merupakan protein fase akut lain yang berfungsi sebagai penanda awal peradangan atau infeksi dan juga menyebabkan penurunan kadar hemoglobin dalam tubuh [5]. Berdasarkan uraian di  atas  dapat  dilihat  bahwa  kejadian  anemia dipengaruhi  oleh  faktor  defisiensi  zat  besi, ferritin  serum ,  STfR  dan  riwayat  penyakit kronik. Faktor-faktor tersebut memiliki pengaruh yang berbeda-beda. Sehingga untuk memudahkan  melihat  pola  hubungan  antara faktor-faktor  tersebut  dengan  kejadian  anemia dapat dilakukan penerapan teknik data mining . Data mining sering digunakan dalam suatu proses untuk memperoleh informasi dari dataset yang  digunakan  dalam  pengambilan  suatu keputusan. Data  mining menyatukan  teknik pembelajaran  mesin,  statistika,  pengenalan  pola visualisasi  dan database dalam  menangani permasalahan dalam pengambilan informasi dari penyimpanan database yang besar. Data mining memiliki  beberapa  teknik  dalam  pengerjaannya dan  juga  untuk  menemukan  pola  ataupun informasi  yang  tersembunyi.  Salah  satu  metode yang  dapat  diselesaikan  pada  masalah data mining adalah klasifikasi.
Klasifikasi menjadi salah satu teknik yang digunakan  agar  dapat  memperkirakan  atau mengetahui  kelas  pada  suatu  objek  berdasarkan atribut yang tersedia. Klasifikasi dapat digunakan  pada  berbagai  bidang  antara  lain bidang  perbankan,  kesehatan,  perdagangan  dan
juga  industri.  Penyelesaian  kasus  klasifikasi dapat  diolah  menggunakan  metode  statistika. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam penyelesaian  masalah  klasifikasi  yaitu  analisis regresi  logistik.  Penggunaan  regresi  logistik dilakukan  mengetahui  ada  atau  tidaknya hubungan  diantara  dua  variabel  atau  lebih. Variabel  yang  digunakan  merupakan  variabel dependen kategori yang bersifat binary/dikotom dan  variabel  independen  yang  bersifat  kategori atau  numerik.  Analisis  regresi  logistik  dapat digunakan dalam menyelesaikan masalah klasifikasi.
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model klasifikasi  penyakit  anemia  menggunakan metode  regresi  logistik.  Penelitian  ini  akan memberikan  wawasan  baru  dalam  pemanfaatan data  mining dalam  kasus  klasifikasi dataset menggunakan regresi logistic.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Pengantar Machine Learning
Machine learning merupakan suatu teknik dalam  bidang  kecerdasan  buatan  ( Artificial Intellingence )  yang  terfokus  pada  algoritma komputer untuk belajar dari data dan pengalaman untuk melakukan tugas tertentu. Metode machine learning dapat  dibedakan  menjadi Supervised Learning (Pembelajaran terawasi) dan Unsupervised  Learning (Pembelajaran  tidak terawasi) [6].
Supervised  learning merupakan  suatu teknik  di  dalam machine  learning yang menggunakan  data  input  dan  output  yang  telah diketahui  pada  tahap  sebelumnya.  Tujuannya adalah untuk mengembangkan model yang dapat memprediksi output (label) yang tepat berdasarkan  pada  data  input  yang  diberikan. Beberapa  contoh  metode  yang  termasuk  dalam supervised  learning adalah Support  Vector Machine,  Rule-based  Methods, dan Decision Tree based Methods.

## Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  metode dalam  pembelajaran  yang  mempunyai  fungsi dalam menentukan setiap himpunan artibut pada satu  objek.  Klasifikasi  juga  diartikan  sebagai
sebuah  proses  dalam  pengelompokan  data, dimana  klasifikasi  menempatkan  objek  pada kelas yang memiliki fungsi yang sama [7].
Metode  klasifikasi  memiliki  kemiripan dengan  estimasi,  namun  berbeda  dari  sisi variabelnya  yang  memiliki  tipe  kategorial. Dalam klasifikasi, dibagi menjadi kategori target. Misalnya dalam variabel pendapatan yang dapat digolongkan  menjadi  tiga  kelas/kategori  yakni berpendapatan tinggi, menengah dan rendah.
Proses  dalam  klasifikasi  data  dilakukan dengan  cara  mencocokkan  data  baru  atau  biasa disebut  data testing dengan  data  latih  atau  data training. Dari hasil pencocokan yang dilakukan, maka akan memunculkan sebuah keputusan dari hasil  yang  telah  ditargetkan  dari  data training. Banyaknya  jumlah  dari  data training sangat berpengaruh  terhadap  keputusan  yang  diambil dalam  proses data  testing. Apabila  jumlah  data training besar, maka keputusan yang didapatkan akan memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Begitu pula  sebaliknya,  apabila  jumlah  data training yang digunakan kecil, maka tingkat akurasi yang diperoleh akan rendah.

## Regresi Logistik
Analisis  regresi  merupakan  salah  satu teknik statistika yang dipergunakan untuk dapat mengetahui  hubungan  antara  dua  atau  lebih variabel,  salah  satunya  adalah  analisis  regresi logistik.  Analisis  ini  merupakan  salah  satu pendekatan  matematis  yang  bisa  digunakan dalam menganalisis hubungan satu atau beberapa variabel  independen  dengan  variabel  dependen kategori yang bersifat binary/dikotom [8].
Jika variabel dependen terdiri dari dua jenis kategorik, maka disebut sebagai regresi logistik biner,  bernilai  1  apabila  kejadian  sukses  dan bernilai 0 apabila kejadian gagal. Adapun model dari  peluang  antara  variabel  independen
pi i i X X X , , , 2 1  dengan variabel dependen ( ) Y , Dimana  peluang  kategorinya ( )  yaitu  sebagai berikut [9].
( ) ( ) ( ) pi p i i pi p i i i X X X X X X x          + + + + + + + + + =   2 2 1 1 0 2 2 1 1 0 exp 1 exp (2.1)
dimana,
𝜋(𝑥 𝑖 ) : Peluang kategori variabel dependen 𝑋 𝑝𝑖 : Variabel independen ke – p, responden ke- i p : Banyaknya variabel independen
0
 : Intercept
p    , , , 2 1  :  Koefisien  regresi  untuk  setiap variabel independen
Agar  dapat  mempermudah  interpretasi  serta pendugaan  parameternya,  maka  peluang  pada persamaan  (2.1)  di  atas  ditransformasikan sehingga diperoleh fungsi logit sebagai berikut.
𝑔(𝑥 𝑖 ) = 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 𝜋(𝑥 𝑖 ) = 𝑙𝑛 (𝜋(𝑥 𝑖 )) 1−𝜋(𝑥 𝑖 ) (2.2)
Jika,
( ) ( ) ( ) pi p i i pi p i i i X X X X X X x          + + + + + + + + + =   2 2 1 1 0 2 2 1 1 0 exp 1 exp ( )  = + = p j ji j i X x g 1 0   (2.3)
Penggunaan regresi logistik meliputi beberapa langkah-langkah hingga diperoleh hasil klasifikasi  yang  diinginkan.  Prosedur  analisis klasifikasi menggunakan regresi logistik dijelaskan sebagai berikut [10].
1. Pendugaan Parameter
Metode yang dipergunakan dalam menduga  nilai  parameter  pada  Regresi logistik  yaitu  metode Maximum  Likelihood Estimation (MLE) . Dalam  metode  ini, 𝛽 dapat  digunakan  dengan  memaksimalkan fungsi likelihood. Adapun  fungsi likelihood pada  model  regresi  logistik  yaitu  sebagai berikut [11].
𝐿(𝛽) = ∏ 𝑓(𝑦|𝛽) ∏ 𝜋(𝑥 𝑖 ) 𝑦𝑖 (1 − 𝜋(𝑥 𝑖 )) 𝑛 𝑖=1 1−𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 (2.4)
2. Asumsi Multikolinearitas
Multikolinieritas  menunjukkan  terjadinya korelasi  dari  beberapa  atau  semua  variabel independen.  Multikolinieritas  yang  tinggi dapat mengindikasikan ketergantungan antar dua atau lebih dari variabel independen. Proses pengujian dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut.
𝐻 0 : Tidak terdapat multikolinearitas 𝐻 1 : Terdapat multikolinearitas Multikolinieritas  dapat  diketahui  dengan melihat Variance Inflation Factor (VIF), dan dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut [12].
𝑉𝐼𝐹 𝑗 = 1 1−𝑅 𝑗 2 (2.5)
dimana,
2 j R : Koefisien determinasi
Nilai 2 j R berbanding lurus dengan nilai VIF .
Jika  nilai 2 j R semakin  besar,  maka  nilai  VIF akan  semakin  besar  pula.  Apabila  nilai  VIF bernilai lebih dari 10, maka diterima 𝐻 1 atau dapat dikatakan bahwa data yang digunakan terdapat multikolinieritas.
3. Uji Simultan Uji simultan digunakan untuk mengetahui adanya pengaruh variabel independen  terhadap  variabel  dependen secara simultan atau bersama-sama. Adapun hipotesis yang digunakan pada uji signifikansi parameter secara simultan adalah sebagai berikut.
0 1 2 : ... 0; 1, 2, ..., j H j p    = = = = = 𝐻 1 : Minimal terdapat satu 0 j   .
Adapun  statistik  uji  yang  digunakan adalah sebagai berikut.
2 0 1 2 ln L G L   = −     (2.6)
Dimana,
G 2 : likelihood ratio test L 0 : nilai maximum likelihood untuk model tanpa variabel independen
L 1 : nilai maximum likelihood untuk model dengan variabel independen Uji G 2 mengikuti  sebaran 2  pada  derajat bebas p ,  dimana p yaitu banyak  variabel independen. H 0 ditolak apabila nilai ( ) 2 p G  
[13].
4. Uji Parsial
Uji  parsial  digunakan  agar  dapat mengetahui  pengaruh  dari  masing-masing variabel independen  terhadap variabel dependennya.  Hipotesis  yang  digunakan adalah
0 : 0 = j H  ; 𝑗 = 1,2, …, 𝑝 0 : 1  j H 
Statistik uji yang digunakan adalah.
𝑊 = 𝛽 ^ 𝑗 𝑆𝑒(𝛽 𝑗 ) (2.7)
Dimana,
ˆ j  : Pendugadari j 
( ) j Se  : Standar error dari penduga j 
Statistik  uji  mengikuti  sebaran  normal. H 0 akan  ditolak  jika  nilai 𝑊  >   𝑍 𝛼/2 (Setiap variabel  independen  tidak  berpengaruh terhadap variabel dependen) [14].
5. Uji Kesesuaian Model
Uji  kesesuaian  model  dipergunakan mengevaluasi  model  yang  telah  diperoleh telah  sesuai  dengan  data,  nilai  yang dihasilkan sama atau mendekati dengan yang diinginkan  dalam  model.  Statistik  uji  yang digunakan  dalam  uji  kesesuaian  model adalah Uji Pearson.
Adapun  hipotesis  yang  digunakan  adalah sebagai berikut.
H 0 : Model yang diperoleh telah sesuai H 1 : Model yang diperoleh tidak sesuai Rumus Uji Pearson [15] . ( ) ( )  = − − = n i p n i i Pearson Y r 1 2 1 2 2 ~ ,   
= ( ) ( ) 2 1 2 1 ~ 1 − − =          − − p n n i i i i i i i n n Y     (2.8)
dimana,
Y i : Variabel dependen pengamatan ke- i n i : Total pengamatan ke- i
i  :  Peluang  variabel  dependen  pada pengamatan ke- i
Model  akan  disebut  sesuai  jika  uji 2 Pearson

tidak lebih besar dari nilai 𝜒 (𝑛−𝑝=1) 2 .
6. Klasifikasi Pada Regresi Logistik
Klasifikasi  dapat  diselesaikan  dengan menggunakan  regresi  logistik.  Pendekatan dengan regresik logistik dalam memprediksi kelas klasifikasi dilakukan dengan menghitung probabilitasnya. Klasifikasi yang  berasal  dari  variabel  dependennya didapatkan  dengan  cara  menentukan  nilai titik  potong  dengan  nilai  sebesar  0,5. Klasifikasi  yang  dilakukan  berdasarkan analisis  regresi  logistik  memakai  model peluang pada ketentuan yaitu.
𝜋(𝑥 𝑖 ) = { 0, 𝜋(𝑥 𝑖 )   <  0,5 1, 𝜋(𝑥 𝑖 )   ≥  0,5 Jika hasil peluang yang diperoleh dari model bernilai  lebih  kecil  0,5  maka  prediksinya bernilai  kategori  0.  Begitu  pula  sebaliknya.
Jika hasil peluang yang diperoleh dari model bernilai  lebih  besar  atau  sama  dengan  0,5 maka prediksinya bernilai kategori 1.

## Tingkat Ketepatan Klasifikasi
Untuk mengukur hasil prediksi klasifikasi, terdapat  beberapa  ukuran  yang  digunakan  yaitu nilai Apparent  Error  Rate (APER),  Tipe kesalahan dan tingkat akurasi klasifikasi . 1. Nilai Apparent Error Rate
Nilai  APER  merupakan  proporsi  dari banyak  individu  yang  tidak  tepat  dalam klasifikasi. Metode yang memiliki nilai APER yang  paling  kecil  dapat  dikatakan  sebagai metode  yang  tingkat  ketepatan  klasifikasi yang  baik.  Adapun  perhitungan  nilai  APER dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 2.1 Perhitungan Nilai APER Prediksi Observasi Total 0 1 0 n 11 n 12 n 11 + n 12
1 n 21 n 22 n 21 + n 22
Total n 11 + n 21 n 12 + n 22 n 11 + n 21 + n 12 + n 22 Dimana n 11 dan n 22 adalah banyak individu yang  benar  dalam  klasifikasi.  Sedangkan n 12 dan n 21 adalah  banyak  individu  yang  kurang tepat dalam klasifikasi. Adapun rumus dalam menghitung  nilai  APER  adalah  sebagai berikut [16].
𝐴𝑃𝐸𝑅 = 𝑛 12 +𝑛 21 𝑛 11 +𝑛 21 +𝑛 12 +𝑛 22 × 100% (2.9)

## 2. Tipe Kesalahan Klasifikasi
Pada konteks statistika dan teori pengujian hipotesis, kesalahan tipe I dan kesalahan tipe II merupakan  dua  jenis  kesalahan  yang  mungkin terjadi ketika menguji hipotesis statistik.
a. Kesalahan Tipe I
Kesalahan  tipe  I  merupakan  peluang menolak hipotesis nol tapi pada kenyataannya hipotesis  nol  itu  benar.  Kesalahan  ini  juga disebut  sebagai false  positive ( 𝑛 21 ).  Adapun rumus  menghitung  tingkat  kesalahan  tipe  I sebagai berikut.
Tingkat Kesalahan Tipe I = 𝑛 21 𝑛 11 +𝑛 21 +𝑛 12 +𝑛 22 (2.10)
b. Kesalahan Tipe II Kesalahan  tipe  II  merupakan  peluang untuk  tidak  menolak  hipotesis  nol  tapi  pada kenyataannya hipotesis tersebut pada kenyataannya  salah.  Kesalahan  ini  juga
disebut  dengan false  negative ( 𝑛 12 ).  Adapun rumus  menghitung  tingkat  kesalahan  tipe  II sebagai berikut.
Tingkat Kesalahan Tipe II = 𝑛 12 𝑛 11 +𝑛 21 +𝑛 12 +𝑛 22 (2.11)
Konsep  kesalahan  tipe  I  dan  II  dalam konteks pengujian hipotesis dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2.2 Tipe Kesalahan Hipotesis Keputusan Keadaan Sebenarnya H 0 Salah H 0 Benar Menolak H 0 𝑛 11 Kesalahan Tipe I ( 𝑛 12 ) Gagal Menolak H 0 Kesalahan Tipe II ( 𝑛 21 ) 𝑛 22
Keterangan: 𝑛 11 :  hipotesis nol salah dan keputusannya menolak hipotesis nol 𝑛 12 :  hipotesis nol benar dan keputusannya menolak hipotesis nol 𝑛 21 :  hipotesis nol salah dan
keputusannya gagal menolak hipotesis nol 𝑛 22 :  hipotesis
nol benar dan keputusannya gagal menolak hipotesis nol
3. Tingkat Akurasi Klasifikasi
Confussion  matrix dapat  digunakan  untuk menentukan  tingkat  akurasi  hasil  klasifikasi . Confussion Matrix adalah teknik yang digunakan untuk  melihat  gambaran  detail  dari  jumlah  data yang  di  klasifikasi  dimana  fungsinya  untuk mengevaluasi  model  klasifikasi  sehingga  bisa dilihat perkiraan objek yang terklasifikasi benar maupun  yang  terklasifikasi  salah.  Adapun perhitungan confussion matrix dapat dilihat pada Tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 2.3 Perhitungan Confussion Matrix Prediksi Aktual 0 1 0 𝑛 11 𝑛 12 1 𝑛 21 𝑛 22
Keterangan: 𝑛 11 :  Jumlah observasi yang tepat klasifikasi sebagai kategori 0
𝑛 12 :  Jumlah  observasi  yang  tidak  tepat klasifikasi sebagai kategori 1 𝑛 21 :  Jumlah  observasi  yang  tidak  tepat klasifikasi sebagai kategori 0
𝑛 22 :  Jumlah observasi yang tepat klasifikasi sebagai kategori 1 Suatu  model  dikatakatan  baik  harus mempunyai nilai 𝑛 11 dan 𝑛 22 yang tinggi dan juga  kesalahan  klasifikasinya  harus  lebih kecil. Kebaikan model klasifikasi bisa dilihat juga  pada  akurasi,  presisi,  dan recall yang memiliki  nilai  tinggi.  Akurasi  adalah  ukuran yang digunakan untuk mengetahui banyaknya prediksi  yang  tepat  klasifikasi  berdasarkan pada model yang terbentuk, presisi digunakan untuk  mengukur  sejauh  mana  model  dapat mengidentifikasi  positif  dengan  benar  dari semua  contoh  yang  dipredikisi  positif  oleh model, dan recall digunakan dalam mengukur sejauh  mana  model  dapat  mengidentifikasi positif dengan benar dari semua contoh positif dalam  dataset.  Adapun  persamaannya  yaitu sebagai berikut [17].
11 22 11 12 21 22 n n
Accuracy n n n n + = + + + (2.12) 11 11 12 n Precision n n = + (2.13)
11 11 21 n Recall n n = + (2.14)

## 3. METODOLOGI
Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari  2023  hingga  Oktober  2023.  Jenis penelitian  ini  adalah  penelitian  terapan  yaitu menerapkan teknik data mining untuk mengklasifikasi  faktor-faktor  penyebab  anemia pada remaja wanita .

## Prosedur Analisis
Adapun  langkah-langkah  analisis  yang diterapkan oleh peneliti adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan data yang akan diklasifikasi dengan  membagi  data  menjadi  dua  bagian yakni data training dan data testing . Proporsi yang digunakan yaitu data training sebanyak 85% dan data testing sebanyak 15%.
2. Pemodelan  regresi  logistic  yang  meliputi beberapa tahapan yaitu.
a. Menduga parameter
b. Memeriksa asumsi multikolinearitas
c. Menguji signifikansi parameter
d. Membentuk
model logistik
menggunakan variabel yang signifikan e. Melakukan klasifikasi berdasarkan model yang dihasilkan
3. Melakukan evaluasi model klasifikasi dengan  menghitung  akurasi,  tipe error, presisi dan recall.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pembagian Data Training dan Testing
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu  data  anemia  remaja  putri  dengan  rentang usia  12-15  Tahun.  Setelah  melakukan  data selection , preprocessing ,  dan  transformasi dataset,  data  anemia  remaja  putri  di  Indonesia diperoleh dataset sebesar 2.444 data dimana hasil diagnosis  tidak  anemia  sebanyak  1.849  (76%) dan  diagnosis  anemia  sebanyak  595  (24%). Adapun presentasi data anemia dapat dilihat pada Gambar 1 berikut
Gambar 4.1 Persentase Jumlah Diagnosa Penyakit Anemia
Selanjutnya  proses  pembentukan  model regresi logistik  dilakukan dengan menggunakan 85%  data training atau  sebanyak  2.078  data, model  yang  dipoleh  akan  digunankan  dalam proses  klasifikasi  pada  data testing .  Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam membentuk  model  regresi  logistik diantaranya melakukan  pendugaan  parameter,  pendeteksian multikolinearitas, pengujian signifikansi parameter, uji kesesuaian model dan menghitung ketepatan klasifikasi.

## Membentuk Model Regresi Logistik
Selum  melakukan  Klasifikasi,  langkah awal  yang  dilakukan  yaitu  membentuk  model regresi logistic. Adapun langkah-langkah adalah sebagai berikut.
1. Pendugaan Parameter
Hasil pendugaan parameter dengan menggunakan Maximum  Likelihood  Estimation untuk seluruh variabel independen yaitu sebagai berikut.
Tabel 4.1 Penduga Parameter Koefisien Estimasi Intercept -1,5468 𝑋 1 ( Ferritin Serum ) 0,8812 𝑋 2 ( Transferrin Receptor ) 1,1255 𝑋 3 (Riwayat Kanker) 14,4422 𝑋 4 (Diagnosa Diare) -0,3293 𝑋 5 (Diagnosa Hepatitis) -0,6509 𝑋 6 (Diagnosa Malaria) 0,2055
Berdasarkan Tabel 4 di atas, maka model yang  terbentuk  untuk  status  anemia  adalah sebagai berikut. ( ) 1 2 3
4 5 6 1,5468 0,8812 1,1255 14, 4422
0,3293 0, 6509 0, 2055 g x X X X X X X = − + + + + − − +

## 2. Pendeteksian Multikolinearitas
Pendeteksian multikolinearitas pada analisis regresi logistik dilakukan dengan melihat nilai Variance  Inflation  Factor (VIF)  untuk setiap  variabel  independen.  Adapun  hasil  nilai VIF  untuk  setiap  variabel  dapat  dilihat  pada Tabel 4.2 berikut.
Tabel 4 . 2 Nilai VIF Variabel Independen
Variabel Nilai VIF 𝑋 1 1,0945 𝑋 2 1,0962 𝑋 3 1,0000 𝑋 4 1,0152 𝑋 5 1,0167 𝑋 6 1,0294
Berdasarkan Tabel 4.2 di atas, dapat disimpulkan bahwa  nilai  VIF  pada  kasus  klasifikasi  pada penyakit anemia untuk semua variabel independen  memperlihatkan  hasil  yang  bernilai lebih  kecil  dari  10  sehingga  tidak  terdapat mulkolinieritas.
2. Pengujian Signifikansi Parameter
Uji  signifikansi  parameter  terdiri  dari  dua jenis uji, yakni uji simultan dan uji parsial. Untuk uji  simultan,  dilakukan  agar  dapat  mengetahui pengaruh  antara  variabel  independen  dengan variabel dependen secara bersama-sama.
Hasil  uji  signifikansi  paramater  secara simultan  dengan  melihat  nilai  Statistik  uji  G.
Dalam  penelitian  ini,  hasil  nilai  statistik  Uji  G sebesar 12,5915 yang lebih besar dari nilai titik kritisnya  yaitu  sebesar  1,7059  maka  diputuskan tolak 𝐻 0 dan  diterima 𝐻 1 sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  paling  sedikit  ada  satu variabel  independen  yang  memiliki  pengaruh terhadap variabel dependen.
Selanjutnya,  dilakukan  uji  parsial  agar dapat diketahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen yang  dilakukan.  Uji  parsial  akan  dilakukan menggunakan.
Uji  signifikansi  secara  parsial  dilakukan dengan  membandingkan  nilai p-value masing- masing  variabel  dengan  taraf  signifikan  sebesar 0,05. Kesimpulan yang diambil adalah tolak 𝐻 0 jika  nilai p-value bernilai  kurang  dari  0,05  dan begitu pula sebaliknya. Hasil nilai uji parsial dari masing-masing variabel dapat dilihat pada tabel 4.3 berikut.
Tabel 4.3 Nilai Uji Signifikansi Parsial Koefisien  P-Value Kesimpulan Intercept 2e -16 Signifikan 𝑋 1 1,90e -13 Signifikan 𝑋 2 2,61e -14 Signifikan 𝑋 3 0,965 Tidak Signifikan 𝑋 4 0,116 Tidak Signifikan 𝑋 5 0,215 Tidak Signifikan 𝑋 6 0,304 Tidak Signifikan
Tabel  4.3  di  atas  memperlihatkan  bahwa variabel Ferritin Serum dan Transferin Receptor yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap status  penyakit  anemia,  sedangkan  variabel lainnya tidak berpengaruh secara signifikan.
3. Uji Kesesuaian Model Nilai  uji Pearson yang  dihasilkan  adalah
3,0721 dan nilai p-value- nya adalah 0,3806 lebih besar dari nilai alfa sehingga dapat 𝐻 0 diterima, yang  berarti  model  regresi  logistik  yang diperoleh layak untuk digunakan.

## Evaluasi Model
Model  yang  diperoleh  pada  data testing selanjutnya diuji untuk mengetahui seberapa baik model  tersebut  dalam  menghitung  ketepatan klasifikasi  pada  data testing .  Kebaikan  model dapat dilihat dari nilai akurasi, tipe error, presisi,
dan recall .  Adapun  hasil  klasifikasi  pada  data testing dapat dilihat pada Tabel 4.4 berikut. Tabel 4.4 Ketetapan Klasifikasi untuk Data
Testing Prediksi Kategori Total 0 1 0 267 66 333 1 10 23 33 Total 277 89 366
Tabel  4.4  di  atas  memperlihatkan  bahwa pada  klasifikasi  menggunakan  regresi  logistik terdapat  267  pengamatan  yang  tepat  dalam klasifikasi  untuk  kategori  0,  yakni  orang  yang tidak  memiliki  status  penyakit  anemia  dan terdapat  66  pengamatan  yang  salah  klasifikasi dimana  untuk  kategori  0  menghasilkan  hasil klasifikasi  kategori  1.  Selanjutnya  terdapat  23 pengamatan  yang  tepat  dalam  klasifikasi  untuk kategori  1,  yakni  orang  yang  memiliki  status penyakit  anemia  dan  terdapat  10  pengamatan yang  salah  klasifikasi  dimana  untuk  kategori  1 menghasilkan klasifikasi kategori 0.
Selanjutnya  dilakukan  evaluasi  hasil klasifikasi  dengan  menghitung  tipe  kesalahan, accuracy , precision ,  dan recall pada  regresi logistik sebagai berikut.
11 22 11 12 21 22 100% 267 23 100% 79, 23% 267 10 66 23 n n Accuracy x n n n n x + = + + + + = = + + + 11 11 12 267 0,8018 80,18% 267 66 n Precision n n = = = = + + 11 11 21 267 0,9639 96,39% 267 10 n Recall n n = = = = + +
Berdasarkan data hasil pengujian confusion  matrix untuk  model  klasifikasi menggunakan  regresi  logistik,  diketahui  bahwa pengujian confusion  matrix untuk  model klasifikasi  menggunakan  regresi  logistik  yaitu hasil  akurasi  klasifikasi  regresi  logistik  sebesar 79,23%  yang  berarti  model  yang  dihasilkan mampu memprediksi data dengan tepat sebanyak 290 dari data testing sebanyak 366. Nilai presisi didapatkan  sebesar  80,18%  artinya  pada  model yang  dihasilkan  memberikan  kemampuan  yang baik dalam mengukur keakuratan prediksi positif dengan  tingkat  kesalahan  untuk  kelas  positif
sebesar 19,82% dan nilai recall sebesar 96,39% yang  berarti  bahwa  model  yang  dihasilkan memiliki kemampuan yang baik untuk mengidentifikasi  dan  menemukan  semua  kelas positif yang sebenarnya.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian maka disimpulkan bahwa dengan menggunakan model regresi  logistic  diperoleh  model  terbaik  yang menghubungkan  antara  variabel    independen dengan status anemia dimana variabel independen  yang  berpengaruh  secara  signifikan ialah  variabel ferritin  serum dan transperin receptor , dengan model sebagai berikut 𝑔(𝑥) = −1,5468  + 0,8812𝑋 1 + 1,1255𝑋 2 Berdasarkan  persamaan  regresi  tersebut diperoleh  kinerja  evaluasi  model,  dimana terdapat  23  pengamatan  yang  benar  diprediksi anemia  dan  267  pengamatan  yang  benar diprediksi  tidak  anemia  dengan  akurasi  akurasi sebesar 79,23%, sensitivity sebesar 96,39%, dan precision sebesar  80,18%.  Yang  berarti  bahwa model  memiliki  kinerja  yang  cukup  baik dalam mengklasifikasikan data.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Efriwati. (2018). Hasil Utama RISKESDAS . https://kesmas.kemkes.go.id/assets/upload/ dir_519d41d8cd98f00/files/Hasil- riskesdas-2018_1274
[2]  WHO.  (2017). Worldwide  Prevalance  of Anemia .
[3]  Azmi, S.K., (2005). Pengaruh Anemia pada Kanker Terhadap Kualitas Hidup dan Hasil Pengobatan.  Universitas  Sumatera  Utara, Medan.
[4]  Monica,  M.M.,  (2014).  Hubungan  Antara Malaria  Klinis  dengan  Anemia  pada Penderita  yang  Berkunjung  di  Puskesmas Wori  Kabupaten  Minahasa  Utara.  Jurnal Kedokteran Komunitas dan Tropik. Vol 11, No.1.
[5]  Aidi,  M.  N.,  Ernawati,  F.,  Efriawati, Nurjannah,  N.  Rachmawati,  R.  Julianti,  E. D.,  Sundari,  D,.  Retiaty,  F.  Fitrianto,  A. Nurfadilah, K. Arifin, A. Y. (2022). Spatial distribution  and  identifying  biochemical factors affecting haemoglobin levels among women  of  reproductive  age  for  each
province  in  Indonesia:  A  geospatial analysis.  Geospatial  Health  2022; Vol. 17:1118
[6]  Brownlee,  J.  (2016).  Master  Machine Learning  Algorithms  Discover.  In How They  Work  and  Implement  Them  Fron Scratch .
[7]  Putry, N. M. (2022). Komparasi Algoritma Knn  Dan  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Diagnosis  Penyakit  Diabetes  Mellitus. EVOLUSI:  Jurnal  Sains  Dan  Manajemen, 10(1).
https://doi.org/10.31294/evolusi.v10i1.125 14
[8]  Alwi,  W.,  Ermawati,  &  Husain,  S.  (2018). Analisis  Regresi  Logistik  Biner  untuk Memprediksi  Kepuasan  Pengunjung  Pada Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Majene. Journal MSA, 20-26.
[9]    Hosmer,  D.  .,  &  Lemeshow,  S.  (2000). Applied  Logistic  Regression (Second  Edi). Willey-Interscince : Canada.
[10] Harlan, J. (2018). Analisis Regresi Logistik . Gunadharma : Depok.
[11] Novianti,  F.  A., & Purnami, S.  W. (2012). Analisis Diagnosis Pasien Kanker Payudara Menggunakan Regresi Logistik dan Support Vector Machine (SVM) Berdasarkan Hasil Mamografi. Jurnal  SAINS  Dan  Seni  ITS , 1 (1), D147–D152.
[12] Gujarati,  D.  N.  (2004). Basic  Econometric (Fourth Edi). Gary Burke : North America.
[13] Moni,  M.  P.,  Ginting,  K.  B.,  &  Aryanto. (2016). Analisis Regresi Logistik Terhadap Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi
Kejadian Malaria Pada Balita Di Kecamatan Lamboya  Kabupaten  Sumba  Barat. Jurnal MIPA FST UNDANA, Vol 20, No. 2,3-4.
[14] Zulkifli, M.J.M. (2014). Pendekatan Regresi Logistik Multinomial Pada Klasifikasi Pemilihan Jurusan Siswa SMA 5 Negeri Malang . Jurusan Matematika Universitas Brawijaya: Malang. [15] Antika, D. (2017). Klasifikasi Menggunakan Metode Regresi Logistik dan Support  Vector  Machine .  Universitas Brawijaya : Malang.
[16] Ndangi, W. R. A, Resmawan., & Djakaria, I. (2019). Perbandingan Analisis
Diskriminan  dan  Regresi  Multinomial.
Jambura  Jounal  Of  Mathematics, Vol.  1, No. 2, 54-63.
[17] Larner,  A.  (2021). Contigency,  Confusion and  the  Metrics  of  Binary  classification.
Liverpool:  Walton  Centre  for  Neurology and Neurosurgery.