## IMPLEMENTASI GREEDY FORWARD SELECTION  UNTUK PREDIKSI METODE PENYAKIT KUTIL MENGGUNAKAN

## DECISION TREE
Fitriyani 1 , Toni Arifin 2
1 Sistem Informasi, Universitas ARS, Bandung, Indonesia
2 Teknik Informatika, Universitas ARS, Bandung, Indonesia e-mail: fitriyani@ars.ac.id, toni.arifin@ars.ac.id

## Abstrak
Penyakit  kutil  dapat  ditangani  dengan  berbagai  metode  seperti cryotherapy dan immunotherapy , akan tetapi dokter belum mengetahui metode pengobatan yang paling tepat untuk pasien, sehingga diperlukan pengujian agar dapat diketahui metode yang paling  tepat  untuk  pasien.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset cryotherap y  dan immunotherapy  dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi Decision  Tree .  Pada dataset ini terdapat atribut atau fitur yang tidak relevan sehingga dilakukan seleksi fitur menggunakan Greedy  Forward  Selection .  Hasil  penelitian  ini  akan  dilakukan perbandingan kinerja dari algoritma Decision Tree tanpa seleksi fitur Greedy Forward Selection dengan Decision Tree yang di integrasikan pada seleksi fitur Greedy Forward Selection dan pemilihan metode pengobatan penyakit kutil yang terbaik.
Kata  kunci: Penyakit  Kutil,  Cryotherapy,  Immunotherapy,  Decision  Tree, Greedy Forward Selection .

## Abstract
Wart can be treated with various methods such as cryotherapy and immunotherapy, but doctors do not yet know the most appropriate treatment method for patients, so testing is needed in order to find out the most appropriate method for patients. This study uses a  dataset  of  cryotherapy  and  immunotherapy  using  the  Decision  Tree  classification algorithm.  In  this  dataset  there  are  irrelevant  attributes  or  features,  so  a  feature selection  is  done  using  Greedy  Forward  Selection  .  The  results  of  this  study  will compare the performance of the Decision Tree algorithm without the Greedy Forward Selection  feature selection with the Decision Tree which is integrated in the  Greedy Forward Selection  feature selection and the selection of the best treatment method for wart disease.
Keywords:  Warts,  Cryotherapy,  Immunotherapy,  Decision  Tree,  Greedy  Forward Selection .

## PENDAHULUAN
Metode pengobatan kutil yang biasanya  dilakukan  oleh  dokter  bisa bermacam-macam,  mulai  dari  pemberian krim kulit dengan kandungan zat yang lebih kuat,  cryotherapy  atau  pembekuan  area kulit  yang  sakit  dengan  nitrogen,  hingga menggunakan  terapi  laser.  Dari  beberapa metode  yang  dapat  mengobati  kutil  ini, tidak  satupun  dapat  menyembuhkan semua  pasien,  sehingga  dokter  harus mencari perawatan yang efektif dan dapat disesuaikan untuk setiap pasien
(Khozeimeh  et  al.,  2017).  Salah  satu metode  untuk  mengobati  kutil  adalah metode cryotherapy,
metode ini merupakan metode terbaru untuk menghilangkan  virus  dengan  suhu  ultra dingin  yaitu  (-196 ° C)  (Astarini,  Chappell, Scheuring,  Thompson,  &  Miller,  2016). Sedangkan metode immunotherapy adalah pengobatan dengan meningkatkan sistem  kekebalan  tubuh  untuk  mengatasi penyakit  kutil.  Immunotherapi  intralesi adalah  pengobatan  efektif  untuk  kutil.
Metode  ini  memiliki  respons  terapeutik yang lebih baik, membutuhkan lebih sedikit sesi,  dan  mampu  mengobati  kutil  yang sudah lama (Khozeimeh et al., 2017).
Penelitian  ini  menggunakan  dataset publik  dari  UCI  Repository  dengan  nama dataset  cryotherapy  dan  immunotherapy. Penelitian  menggunakan  dataset  publik sangat dianjurkan karena sebanyak 64.79%  penelitian  menggunakan  dataset publik  dan  sebanyak  35,21%  penelitian menggunakan  dataset  privat  (Wahono, 2015).  Selain  itu,  penggunaan  dataset publik dapat membuat penelitian berulang, terbantahkan  dan  diverifikasi  (Catal,  Diri, 2009).
Berbagai
penelitian tentang peengobatan penyakit kutil memiliki permasalahan  yaitu  memilih metode terbaik  untuk  penanganannya,  sehingga penelitian  ini  bertujuan  untuk  memilih metode terbaik dengan melakukan prediksi menggunakan algoritma Decision Tree dan Greedy  Forward  Selection .  Algoritma Decision Tree termasuk dalam 10 algoritma  terbaik  (Wu  &  Kumar,  2009). Algoritma ini sangat komprehensif (mudah dipahami  dan  di  interpretasikan)  ketika dibandingkan  dengan  yang  lain  karena algoritma  pohon  ini  terdapat  aturan  yang dimana mudah dipahami dan di interpretasikan (Gayatri, Nickolas,  Reddy, 2010).  Seleksi  fitur  dengan Greedy Forward Selection sangat efisien,
sederhana dan tidak seperti teknik seleksi fitur yang membutuhkan waktu lama dalam prosesnya ( forward selection dan
backward  elimination ). Greedy  Forward Selection hanya  memilih  fitur  yang berkontribusi  dan  dapat  meningkatkan performa  klasifikasi  (Laradji,  Alshayeb, Ghouti, 2015).
Banyak  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya dengan menggunakan dataset yang sama akan tetapi menggunakan  metode  yang  berbeda, seperti yang dilakukan oleh (Nugroho, Adji, Setiawan,  2018),  pada  penelitian  ini menggunakan  metode Random  Forest Weighting  based  Feature  Selection dan C4.5. Penelitian lain menggunakan dataset yang  berbeda,  akan  tetapi  menggunakan algoritma  yang  sama  C4.5  ada  pada penelitian  (Adeyemo  &  Adeyeye,  2015; Durairaj  &  Kalaiselvi,  2015;  Rohman, Suhartono, & Supriyanto, 2017).

## METODE
A. Dataset Dataset yang digunakan dalam penelitian  ini  ada  dua  yaitu: dataset cryotherapy dan immunotherapy ,  kedua dataset ini  dapat  di  akses pada  situs UCI Repository . Dataset cryotherapy dan
immunotherapy merupakan dataset yang berisi  tentang  pengobatan  penyakit  kutil pada 90 pasein. Dataset cryotherapy berisi 7 atribut, sedangkan dataset immunotherapy berisi  8  atribut.  Tabel  1 menunjukkan deskripsi atribut pada dataset cryotherapy ,  sedangkan  Tabel  2 menunjukkan deskripsi atribut pada dataset immunotherapy .
Tabel 1. Deskripsi Atribut Cryotherapy No. Fitur atau Atribut Dekripsi 1. Sex Jenis Kelamin Pasien (47 Laki-Laki, 43 Wanita) 2. Age Usia Pasien (15-67) 3. Time Waktu berlalu sebelum perawatan ( month, 0-12) 4. Number_of_Warts Angka Kutil (1-12) 5. Type Jenis Kutil (1-Umum, 2-Plantar, 3-Keduanya) 6. Area Luas Permukaan Kutil (4-750) 7. Result_of_Treatment Hasil Pengobatan ( Yes/No )
Tabel 2. Deskripsi Atribut Dataset Immunotherapy

## B. Model Penelitian
Model  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1. Pada Gambar 1 Dataset dibagi menjadi dua bagian, yaitu data training dan data  testing ,  pembagian  data  ini  dibagi secara  otomatis  menggunakan  10 fold cross  validation .  10 fold  cross  validation merupakan  pembagian data  training  dan testing menjadi 10 bagian
dan  10  validasi.  Setelah  data  di  validasi selanjutnya data akan diseleksi menggunakan seleksi fitur Greedy Forward
Selection sehingga  akan  mendapatkan fitur  atau  atribut  yang  relevan.  Kemudian fitur dan record akan diproses menggunakan  algoritma Decision  Tree untuk  mendapatkan  hasil  dari  kinerja model yang dibuat.
FEATURE SELECTION DATASET DATA TRAINING DATA TESTING GREEDY FORWARD SELECTION DECISION TREE PROCESSED TRAINING PROCESSED TESTING LEARNING VALIDATION PERFORMANCE REPORT LEARNING SCHEME 10-FOLD X  VALIDATION
Gambar 1. Model Penelitian
1. Feature Selection (seleksi fitur) Feature  selection atau  seleksi  fitur dapat  mengurangi  dimensional  pada  data dan untuk meningkatkan kinerja dari mesin pembelajaran. Subset selection merupakan  metode feature  selection
(seleksi  fitur), subset  selection adalah menemukan  subset  terbaik  (fitur), subset yang  terbaik  mempunyai  jumlah  dimensi yang  paling  berkontribusi  pada  akurasi. Metode  ini  akan  menghilangkan  sisanya atau dimensi yang tidak penting
No. Fitur atau Atribut Dekripsi 1. Sex Jenis Kelamin Pasien (41 Laki-Laki, 49 Wanita) 2. Age Usia Pasien (15-56) 3. Time Waktu berlalu sebelum perawatan (month, 0-12) 4. Number_of_Warts Angka Kutil (1-19) 5. Type Jenis Kutil (1-Umum, 2-Plantar, 3-Keduanya) 6. Area Luas Permukaan Kutil (6-900) 7. Induration_Diameter Diameter Indurasi Tes Awal (5-70) 8. Result_of_Treatment Hasil Pengobatan (Yes/No)
menggunakan error function dan ini dapat menyelesaikan permasalahan pada regresi dan klasifikasi. Pemecahan masalah  tersebut  dapat  diselesaikan dengan  menggunakan  metode heuristic untuk  hasil  yang  masuk  akal  tapi  bukan merupakan solusi yang optimal tapi masuk akal dalam waktu (Alpaydın Ethem, 2010).
Atribute  subset  selection adalah mengurangi ukuran dataset dengan menghilangkan  atribut  yang  tidak  relevan atau  perulangan  atribut  (dimensi).  Dalam machine learning , Atribute subset selection dapat  disebut feature  subset  selection . Tujuan atribute  subset  selection adalah untuk menemukan satu set minimal atribut sehingga  distribusi  probabilitas  yang dihasilkan dari kelas data sedekat mungkin dengan  distribusi  asli  yang  diperoleh dengan menggunakan semua atribut (Han, Kamber, & Pei, 2012).
Ada  banyak  metode  yang  digunakan dalam  seleksi  atribut  atau  fitur  seperti: Greedy Forward Selection , greedy backward  elimination,  forward  selection, backward elimination, information gain dan lain-lain.  Seleksi  fitur  dengan forward selection adalah  dimulai  dengan  tidak adanya  atribut  kemudian  pada  setiap langkah  ditambahkan  satu  persatu  yang memiliki kontribusi dan tidak menggunakan atribut  yang  tidak  berkontribusi.  Seleksi fitur  dengan backward  elimination adalah dengan seleksi mundur, maksudnya adalah  semua  atribut  digunakan  dan dihapus satu persatu hingga mendapatkan atribut yang menghasilkan kontribusi.
2.  Algoritma Greedy
Algoritma greedy merupakan algoritma yang menggunakan metaheuristic untuk menyelesaikan permasalahan  dengan  mengidentifikasi menggunakan lokal optimum dan mengarah  pada  global  optimum  dalam pendekatannya (Gorunescu, 2011).
Algoritma  greedy  merupakan  metode yang  paling  populer  untuk  memecahkan persoalan optimasi ( optimization problems ) atau dapat disebut mencari solusi optimum. Algoritma greedy dapat diartikan sebagai  rakus,  tamak,  loba  dan  lain-lain dengan  menggunakan  prinsip take  what you can get now , algoritma ini membentuk solusi langkah per langkah ( step by step ).
Pada  setiap  langkahnya  terdapat  banyak pilihan  yang  perlu  dieksplorasi  dan  dari setiap  langkah  tersebut  harus  dibuat keputusan yang terbaik dalam menentukan pilihan. Dalam setiap langkah, algoritma ini membuat  pilihan  optimum  lokal  untuk dapat  mengarah  pada  solusi  optimum global.
Contoh  pemecahan  masalah  penukaran uang menggunakan algoritma greedy:
Koin: 2, 3, 1, 4 Uang yang ditukar: 10 Solusi greedy : pada setiap langkah, memilih  koin dengan  nilai  terbesar dari himpunan koin Langkah 1: 2+4+4 (total 3 koin) Langkah 2: 2+2+3+3 (total 4 koin) Langkah  3:  2+1+1+4+2  (total  5 koin) Langkah 3 merupakan solusi yang digunakan oleh greedy.
3. Greedy Forward Selection Greedy Forward Selection merupakan salah  satu  pendekatan  dalam  algoritma greedy  pada  metode  seleksi  atribut  atau seleksi fitur. Metode seleksi atribut greedy terdapat  beberapa  pendekatan  seperti: greedy forward selection, greedy backward elimination dan  kombinasi forward selection dan backward elimination (Han et al., 2012). Algoritma greedy dapat disebut  juga  dengan stepwise dan  weka menggunakan algoritma ini dengan sebutan stepwise .  Pada  Gambar  2 dijelaskan  mengenai  metode  seleksi  fitur dengan  greedy  dimana  untuk  mencari atribut terbaik atau terburuk dapat mengunakan pengukuran information gain (Han et al., 2012).
Algoritma greedy dengan  seleksi subset  atribut (Han  et  al.,  2012)  sebagai berikut untuk penjelasannya:
a. Stepwise forward selection
Prosedur dimulai dengan himpunan kosong dari atribut sebagai set yang dikurangi, atribut yang terbaik dari  atribut  asli  ditentukan  dan ditambahkan  pada  set  yang  kurang. Pada  setiap  iterasi  berikutnya  yang terbaik  dari  atribut  asli  yang  tersisa ditambahkan ke set.
b. Stepwise backward elimination
Prosedur  dimulai  dengan  full  set atribut. Pada setiap langkah, teknik ini
dapat  menghilangkan  atribut  terburuk yang tersisa di dataset. c.  Kombinasi forward  selection dan backward elemination Stepwise  forward selection dan backward elimination dapat
dikombinasikan. Pada setiap langkah, prosedur  memilih  atribut  terbaik  dan menghilangkan  yang  terburuk  dari atribut yang tersisa.
4.  Decision Tree
Decission Tree
merupakan serangkaian  pertanyaan  yang  sistematis dan  semuanya  diatur  sehingga  setiap pertanyaan  dari query atribut  (misalnya Outlook ) berdasarkan nilai dari atribut (Wu & Kumar, 2009). Algoritma C4.5 dirancang oleh J. Ross Quinlan, dinamakan demikian karena merupakan keturunan dari pendekatan ID3 untuk merangsang pohon keputusan.
Algoritma C4.5 Input : Dataset atribut bernilai 𝐷 1: Tree = {} 2: if 𝐷 adalah  “murni”  OR kriteria lainnya akan terpenuhi then 3: terminate 4: end if
5: for all atribut 𝑎 ∈ 𝐷 do
6: menghitung kriteria informasi-teori jika kita membagi pada 𝑎
7: end for 8: 𝑎 𝑏𝑒𝑠𝑡 = atribut terbaik sesuai dengan kriteria yang dihitung
9: Tree = buat simpul keputusan yang menguji abest di root 10: 𝐷 𝑣 =  induksi  sub  dataset  dari 𝐷 berbasis 𝑎 𝑏𝑒𝑠𝑡 11: for all 𝐷 𝑣 do 12: 𝑇𝑟𝑒𝑒 𝑣 = C4.5 ( 𝐷 𝑣 ) 13: melampirkan 𝑇𝑟𝑒𝑒 𝑣 untuk cabang pohon yang sesuai 14: end for
15: return Tree
Pada Decission Tree
untuk menentukan  akar  dari  pohon  adalah
dengan  mengambil  atribut  yang  terpilih dengan cara menghitung gain dari masing- masing  atribut.  Nilai  gain  paling  tertinggi menjadi akar pertama. Sebelum menghitung gain, harus menghitung entropy dengan rumus sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖. 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖
𝑛 𝑖=1 Keterangan: 𝑆 = Himpunan Kasus 𝑛 = Jumlah Partisi 𝑆 𝑝𝑖 = Proporsi 𝑆 𝑖 Trehadap 𝑆
Setelah  mendapatkan  nilai  entropy dari  masing-masing  atribut,  selanjutnya menghitung nilai gain dengan menggunakan rumus:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆)
− ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 Keterangan: 𝑆 = Himpunan Kasus 𝐴 = Fitur 𝑛 = Jumlah Partisi Atribut 𝐴 |𝑆𝑖| = Proporsi 𝑆 𝑖 Terhadap 𝑆 |𝑆| = Jumlah Kasus dalam 𝑆

## 5.  K-Fold Cross Validation
Cross  validation digunakan  ketika tujuan  dari  machine  learning  adalah prediksi dan sangat penting untuk mengevaluasi  kinerja  metode machine learning (Sumeet  &  Xian,  2011).  Dataset terdiri kasus N, ini dibagi menjadi bagian- bagian  k  sama,  k  biasanya  menjadi sejumlah  kecil  seperti  5  atau  10.  (Jika  N tidak tepat habis dibagi oleh k, bagian akhir akan memiliki kasus lebih sedikit dari k lain -  1  bagian).  Serangkaian  berjalan  k  kini dilakukan. Setiap bagian k pada gilirannya digunakan sebagai ujian menetapkan dan k  lainnya  -  1  bagian  digunakan  sebagai training  set  (Bramer,  2016).  Gambar  3 merupakan  pembagian  data  training  dan data testing pada dataset dengan menggunakan k-fold cross validation.
Forward Selection Backward Elimination Decision Tree Induction Atribut asli: {A1,  A2,  A3,  A4, A5, A6} Pengurangan
atribut asli: {}
=>{A1} =>{A1, A4} =>Pengurangan atribut:
{A1, A4, A6}
Atribut asli:
{A1, A2, A3, A4, A5, A6} =>{A1,  A3,  A4, A5, A6}
=>{A1,  A4,  A5,
A6} =>Pengurangan Atribut: {A1, A4, A6} Atribut asli:
{A1, A2, A3, A4, A5, A6} A4? A1? A6? Class 1 Class 2 Class 1 Class 2 Y N Y N Y N =>Pengurangan Atribut:
{A1, A3, A6}
Gambar 2. Metode Heuristic ( Greedy ) untuk Seleksi Subset Atribut Sumber: (Han et al., 2012)
Gambar 3. K -Fold Cross Validation
Sumber: (Bramer, 2016)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini eksperimen dilakukan sebanyak dua kali pada masing masing dataset, dimana eksperimen pertama  dataset  diuji  dengan  algoritma Decision  Tree tanpa  seleksi  fitur Greedy Forward Selection , kemudian dataset diuji lagi  dengan  algoritma Decision  Tree dan seleksi  fitur Forward  Selection .  Kemudian hasil  dari  keduanya  dibandingkan  untuk mendapatkan nilai kinerja yang terbaik. Tabel  3  menunjukkan  hasil  kinerja  dari model Decision  Tree tanpa  seleksi  fitur Greedy Forward Selection menggunakan dataset cryotherapy. TF adalah True False,
TT  adalah True  True ,  sedangkan  PF adalah Prediction  False dan  PT  adalah Prediction  True .  Pada  ekperimen  ini  hasil akurasi  yang  didapat  adalah  90%. Rule model  Decision  Tree ditunjukkan  pada Gambar 4.
Tabel 4 menunjukkan hasil dari kinerja model  yang  menggunakan  algoritma Decision  Tree dan Greedy  Forward Selection . Pada model ini hasil kinerja atau akurasi yang didapat adalah 92.22%. Pada eksperimen  ini  hasil  seleksi  fitur  dengan Greedy Forward Selection adalah fitur Age dan Time.
Selanjutnya eksperimen pada dataset
Immunotherapy , pada eksperimen pertama dataset immunotherapy
menggunakan model Decision Tree tanpa seleksi  fitur Greedy  Forward  Selection . Tabel  5  menunjukkan  hasil  kinerja  dari
model Decision  Tree pada dataset Immunotherapy . Hasil akurasi yang didapat  pada  eksperimen  menggunakan model Decision  Tree adalah  78.89%. Gambar 5 merupakan model rule Decision Tree pada dataset Immunotherapy .
Tabel 3. Hasil Kinerja Decision Tree Dataset Cryotherapy TF TT Class Precision PF 38 5 88.37% PT 4 43 91.49% Class Recall 90.48% 89.58%
Gambar 4. Rule Model Decision Tree Cryotherapy
Tabel 4. Hasil Kinerja Decision Tree dan Greedy Forward Selection Dataset Cryotherapy
TF TT Class Precision PF 40 5 88.89% PT 2 43 95.56% Class Recall 95.24% 89.58% Tabel 5. Hasil Kinerja Decision Tree Dataset Immunotherapy TF TT Class Precision PF 65 13 83.33% PT 6 6 50.00% Class Recall 91.55% 31.58%
Gambar 5. Rule Model Decision Tree Dataset Immunotherapy
Pada eksperimen selanjutnya menggunakan  model  algoritma  Decision
Tree dan Greedy Forward Selection . Tabel 6 merupakan hasil kinerja model Decision Tree  dan  seleksi  fitur Greedy  Forward Selection dengan  menggunakan  dataset Immunotherapy. Hasil akurasi menggunakan  model  ini  adalah  82,22%.
Seleksi fitur yang paling relevan menggunakan Greedy  Forward  Selection adalah fitur Time.
Tabel 6. Hasil Kinerja Decision Tree dan Greedy Forward Selection TF TT Class Precision PF 65 10 86,67% PT 6 9 60,00% Class Recall 91,55% 47,37%
Tabel  7  menunjukkan  perbandingan dari  kedua  model  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  pada  dua dataset yang berbeda.  Pada dataset  cryotherapy nilai akurasi  tertinggi  adalah  sebesar  92.22% menggunakan  model Decision  Tree (DT) dan seleksi fitur Greedy Forward Selection (GFS), sedangkan pada dataset
immunotherapy nilai  akurasi  tertinggi
adalah  82,22%  menggunakan  model Decision  Tree (DT)  dan Greedy  Forward Selection (GFS).
Gambar  6  menunjukkan  perbandingan grafik  nilai  akurasi  dari  kedua  model  dan kedua dataset .  Grafik  ini  menunjukkan bahwa  seleksi  fitur Greedy  Forward Selection dapat  meningkatkan  hasil kinerja dari model yang digunakan.
Tabel 7. Perbandingan Nilai Akurasi Dataset DT DT+GFS Cryotherapy 90% 92.22% Immunotherapy 78.89% 82.22%
Gambar 6. Perbandingan Model DT dan DT+GFS
Tabel  8  merupakan  perbandingan  hasil  kinerja Decision  Tree  ( DT)  dan Greedy  Forward Selection (GFS)  dengan  hasil  penelitian  yang  lain.  Pada  penelitian  Nugroho  et  al.  (2018) dengan  menggunakan  algoritma  C4.5+RFFW  ( Random  Forest  Feature  Weghting ),  hasil terbaik  terdapat  pada  dataset  cryotherapy,  sedangkan  penelitian  Khozeimeh  et  al.  (2017) menggunakan  algoritma  ANFIS  ( Adaptive  Network-based  Fuzzy  Inference  System ),  hasil terbaik  terdapat  pada dataset  cryotherapy .  Penelitian  lain  Basarslan  &  Kayaalp  (2018) menggunakan algoritma Correlation Based Feature Selection (CFS) dan C4.5, hasil terbaik terdapat pada dataset cryotherapy .
Tabel 8. Perbandingan Hasil dengan Penelitian yang lain
Algoritma Cryotherapy Immunotherapy DT 90% 78,89% DT+GFS 92,22% 82,22% C4.5+RFFW 93,33% 84,44% ANFIS 83,33% 80% CFS+C4.5 95,4% 84%

## SIMPULAN
Penyakit kutil dapat ditangani dengan berbagai  metode  seperti cryotherapy  dan immunotherapy , akan tetapi perlu dilakukan  pengujian  untuk  mengetahui metode  mana  yang  paling  sesuai  dengan pasien. Dataset cryotherapy dan immunotherapy memiliki  fitur  yang  tidak relevan  sehingga  dibutuhkan  algoritma seleksi  fitur  yang  dapat  meningkatkan kinerja  dari  model  penelitian.  Hasil penelitian pada dataset cryotherapy
menggunakan Decision Tree mendapatkan
nilai akurasi 90%,
sedangkan hasil seleksi fitur menggunakan Greedy  Forward  Selection sebesar 92,22%.  Hasil  penelitian  pada  dataset immunotherapy  menggunakan Decision Tree tanpa seleksi fitur mendapatkan nilai akuras sebesar 78,89%, sedangkan menggunakan seleksi fitur Greedy Forward
Selection mendapat nilai akurasi sebesar 82,22%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa bahwa  seleksi  fitur Greedy  Forward Selection dapat meningkatkan kinerja dari model.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih kepada RISTEKDIKTI atas dukungan dana penelitian  pada  hibah  penelitian  dosen pemula 2020 dan peneliti juga mengucapkan terimakasih kepada Fahime Khozeimeh,  Pouran  Layegh,  Roohallah Alizadehsani, Mohamad Roshanzamir atas dataset cryotherapy dan immunotherapy di UCI Repository.

## DAFTAR PUSTAKA
Adeyemo,  O.  .,  &  Adeyeye,  T.2015. Comparative  Study  of  ID3/C4.  5 Decision tree and Multilayer
70% 75% 80% 85% 90% 95% DT DT+GFS Hasil Akurasi Cryotherapy Immunotherapy
Perceptron Algorithms for the
Prediction  of  Typhoid  Fever. African Journal  of  Computing  &  ICT , 8 (1), 103 –112.
Alpaydın  Ethem.  2010. Introduction  to Machine  Learning  Second  Edition (2nd  ed.;  T.  Dietterich,  ed.).  London: MIT.
Astarini, I. A., Chappell, A., Scheuring, D., Thompson,  S.  M.,  &  Miller,  C.  2016. Optimasi  Metode  Cryotherapy  untuk Mengeliminasi  Virus  pada  Tunas Kentang  In  Vitro  (Optimation  of Cryotherapy  Method  to  Eliminate Virus on In Vitro Potato Shoot Tips ).
J. Hort ,
Basarslan,  M.  S.,  &  Kayaalp,  F.  2018.  A
Hybrid  Classification  Example  in  the Diagnosis  of  Skin  Disease  with Cryotherapy and Immunotherapy Treatment. ISMSIT  2018  -  2nd International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, Proceedings , 1 –5.
Bramer,  M.  2016. Principles  of  Data Mining .
Catal,  C.,  &  Diri,  B.  2009.  A  systematic review  of  software  fault  prediction studies. Expert
Systems with
Applications , 36 (4), 7346 –7354. Durairaj,  M.,  &  Kalaiselvi,  G.  2015. Prediction  Of  Diabetes  Using  Soft Computing  Techniques-A  Survey. IInternational  Journal  Of  Scientific  &
Technology  Research , 4 (03),  190 –
192.
Gayatri,  N.,  Nickolas,  S.,  &  Reddy,  A.  V.
2010. Feature Selection Using
Decision Tree Induction in Class level Metrics  Dataset  for  Software  Defect Predictions. Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2010 , I . Gorunescu, F. 2011. Data mining:
concepts and techniques. In Springer .
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. 2012. Data
Mining: Concepts and Techniques . Khozeimeh, F., Alizadehsani, R., Roshanzamir, M., Khosravi, A.,
Layegh, P., & Nahavandi, S. 2017. An expert  system  for  selecting  wart treatment  method. Computers  in Biology and Medicine , 81 , 167 –175. Laradji,  I.  H.,  Alshayeb,  M.,  &  Ghouti,  L. 2015.  Software  defect  prediction using  ensemble  learning  on  selected features. Information  and  Software Technology , 58 , 388 –402.
Nugroho, H. W., Adji, T. B., & Setiawan, N. A.  2018. Random  Forest  Weighting based  Feature  Selection  for  C4  .  5
Algorithm on Wart Treatment Selection Method . 8 (5), 1858 –1863.
Rohman, A., Suhartono, V., & Supriyanto,
C.  2017.  Penerapan  Algoritma  C4.5 berbasis  Adaboost  untuk  Prediksi Penyakit  Jantung. Jurnal  Teknologi Informasi , 13 , 13 –19. Sumeet, D., & Xian, D. 2011. Data Mining and Machine Learning in Cybersecurity .
Wahono,  R.  S.  2015.  A  Systematic Literature  Review of  Software Defect Prediction :  Research  Trends  , Datasets , Methods and Frameworks. Journal of Software Engineering , 1 (1). Wu,  X.,  &  Kumar,  V.  2009. The  Top  Ten Algorithms in Data Mining (V. Kumar, ed.). Boca Raton, London, New York: CRC Press taylor & Francis Group.