## 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.v8i1.7122

## Seleksi Fitur Information Gain untuk Optimasi Klasifikasi Penyakit Tuberkulosis
Ardi Caesar Kurniawan * , Abu Salam
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1,* 111202012701@mhs.dinus.ac.id, 2 abu.salam@dsn.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi: 111202012701@mhs.dinus.ac.id
Abstrak− Tuberkulosis (TB), penyakit yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis, adalah ancaman kesehatan global yang  dapat  menyebar  melalui  udara.  Faktor-faktor  seperti  jenis  kelamin,  usia,  dan  lokasi  geografis  mempengaruhi penyebarannya. Indonesia, sebagai negara dengan jumlah kasus TB kedua terbanyak di dunia, mencatat peningkatan kasus TB yang signifikan dari tahun 2020 hingga 2022, terutama di Kota Semarang. Untuk meminimalisir dampak TB, penting untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi perkembangan penyakit ini. Teknik Machine Learning seperti seleksi fitur seperti Information Gain dan algoritma klasifikasi seperti Random Forest dapat digunakan. Seleksi fitur membantu menentukan faktor  mana  yang  paling  berpengaruh  terhadap  penyakit  TB  dengan  perankingan  bobot  atribut,  sementara  Random  Forest digunakan untuk klasifikasi. Teknik oversampling seperti Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan untuk menangani ketidakseimbangan data dan meningkatkan performa klasifikasi. Dari hasil penelitian, disimpulkan bahwa model  klasifikasi  Random  Forest  menunjukkan  performa  terbaik  dengan  menggunakan  semua  fitur  atau  atribut  dari  bobot terbesar  hingga  terkecil  yaitu;  ‘tipe_diagnosis’,  ‘jenis_fasyankes’,  ‘usia’,  ‘kelurahan_kecamatan’,  ‘riwayat_dm’, ‘riwayat_HIV’,  ‘tahun’,  ‘paduan_OAT’,  ‘status_pekerjaan’,  ‘jenis_kelamin’,  ‘tipe_TBC’,  ‘riwayat_TBC’,  ‘bulan’  dan ‘sumber_obat’ pada dataset asli penyakit TB di Kota Semarang. Tingkat recall dan akurasi mencapai 75%. Hasil ini lebih baik dibandingkan dengan model klasifikasi TB di Kota Semarang yang menggunakan dataset oversampling dengan SMOTE dan hanya menggunakan 10-12 atribut teratas, dengan tingkat recall dan akurasi mencapai 74%. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknik-teknik  tertentu  dalam  Machine  Learning  dapat  membantu  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  hasil pengobatan TB.
Kata  Kunci: Tuberkulosis;  Machine  Learning;  Information  Gain;  Random  Forest;  Synthetic  Minority  Oversampling Technique
Abstract− Tuberculosis (TB),  caused by Mycobacterium tuberculosis, is a  global  health threat that spreads through the air. Factors such as  gender, age, and  geographical location influence its spread.  Indonesia, the  country  with the second-highest number of TB cases globally, recorded a significant increase in TB cases from 2020 to 2022, especially in Semarang City. To minimize TB’s impact, it’s crucial to identify the factors influencing its progression. Machine Learning techniques like feature selection (Information Gain) and classification algorithms (Random Forest) can be utilized. Feature selection helps determine which factors most influence TB by ranking attribute weights, while Random Forest is used for classification. Oversampling techniques  like  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE)  are  used  to  handle  data  imbalance  and  improve classification performance. The study  concluded that the Random Forest classification  model showed the best performance using  all  features  or  attributes  from  the  highest  to  the  lowest  weight  namely;  ‘tipe_diagnosis’,  ‘jenis_fasyankes’,  ‘usia’, ‘kelurahan_kecamatan’,  ‘riwayat_dm’,  ‘riwayat_HIV’,  ‘tahun’,  ‘paduan_OAT’,  ‘status_pekerjaan’,  ‘jenis_kelamin’, ‘tipe_TBC’, ‘riwayat_TBC’, ‘bulan’ and ‘sumber_obat’ on the original TB disease dataset in Semarang City. The recall and accuracy rate reached 75%. This result is better than the TB classification model in Semarang City that uses the oversampling dataset with SMOTE and only uses the top 10-12 attributes, with a recall and accuracy rate of 74%. This research shows that certain techniques in Machine Learning can help understand the factors influencing TB treatment outcomes.
Keywords : Tuberculosis; Machine Learning; Information Gain; Random Forest; Synthetic Minority Oversampling Technique

## 1. PENDAHULUAN
Tuberkulosis  (TB),  penyakit  yang  disebabkan  oleh  bakteri  Mycobacterium  tuberculosis,  adalah  ancaman kesehatan global yang dapat ditularkan melalui udara saat seseorang batuk, bersin, atau meludah [1]. Faktor-faktor seperti jenis kelamin, usia, lokasi geografis, dan riwayat kesehatan juga berperan dalam penyebaran TB [2]–[4]. Indonesia,  sebagai  negara  dengan  jumlah  kasus  TB  kedua terbanyak  di  dunia,  mencatat  peningkatan  kasus  TB sebesar  17%  dari  tahun  2020  ke  2022,  yaitu  dari  824.000  menjadi  969.000  kasus  [5],  [6].  Di  Kota  Semarang, jumlah kasus TB pada tahun 2021 mencapai 3.221, dengan mayoritas penderita adalah laki-laki (55%). Angka ini terus meningkat dari tahun 2020 [7]. Faktor-faktor seperti  jenis kelamin, usia, dan tipe diagnosis  berkontribusi terhadap peningkatan ini [8], [9].
Untuk  meminimalisir  dampak  TB,  penting  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi perkembangan penyakit ini selain infeksi bakteri. Salah satu cara untuk mencapai ini adalah dengan menggunakan teknik Machine Learning, khususnya fitur seleksi, yang dapat membantu kita memahami faktor-faktor mana yang paling berpengaruh terhadap TB. Teknik Machine Learning lainnya seperti klasifikasi untuk membuat model yang dapat memprediksi kelas atau label suatu instance berdasarkan fitur-fiturnya dan oversampling untuk menangani ketidakseimbangan kelas dalam dataset. Analisis data yang cermat dan menyeluruh dengan menggunakan teknik ini  dapat  memberikan  wawasan  berharga  untuk  mengetahui  faktor  yang  mempengaruhi  penyakit  TB, meningkatkan pengelolaan TB dan hasil pengobatan pasien [2], [10].

## 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.v8i1.7122
Seleksi  fitur  adalah  proses  yang  menentukan  fitur  mana  yang  paling  relevan  dalam  suatu  masalah. Information Gain  adalah salah satu algoritma seleksi  fitur paling sederhana  yang digunakan untuk menentukan atribut terbaik dalam dataset berdasarkan perbedaan entropi sebelum dan sesudah pemisahan fitur. Atribut dengan nilai Information Gain tertinggi dianggap paling relevan dan penting dalam memprediksi kelas target. Metode ini membantu  dalam  menentukan  berapa  banyak  atribut  yang  akan  digunakan  selanjutnya  untuk  proses  klasifikasi [11]–[13].
Klasifikasi  adalah  proses  pengelompokan  objek  berdasarkan  atribut  atau  fitur  yang  dimilikinya  untuk memprediksi kelas atau kategori objek tersebut [14], [15]. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah metode Random  Forest.  Random  Forest  merupakan  algoritma  machine  learning  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dan regresi. Algoritma  ini  bekerja dengan  menggabungkan  beberapa pohon keputusan  yang dibuat secara acak dari subset data. Setiap pohon  memberikan prediksi dan  hasil akhir diperoleh dengan  menggabungkan  prediksi dari semua pohon. Kelebihan utama dari Random Forest adalah resistensi terhadap overfitting, akurasi yang tinggi, dan efisiensi pada dataset besar. Algoritma ini juga dapat diterapkan pada dataset dengan jumlah data tidak seimbang dengan  hasil  yang  baik  dan  waktu  eksekusi  yang  cepat  [11],  [14], [16].  Untuk  meningkatkan  hasil  klasifikasi, dilakukan upaya untuk menyeimbangkan kelas pada dataset menggunakan teknik oversampling.
Oversampling  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  menangani  ketidakseimbangan  data  dengan meningkatkan  jumlah sampel dari kelas  minoritas [17], [18]. Salah satu metode oversampling adalah  Synthetic Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE),  menciptakan  data  sintetis  tambahan  dari  kelas  minoritas  dengan melakukan  interpolasi  antara  titik-titik  data  yang  telah  ada.  Ini  membantu  memperluas  area  keputusan  kelas minoritas dan meningkatkan performa klasifikasi pada dataset yang tidak seimbang [19], [20].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Elreedy  dan  Atiya  [19],  mengulas  tentang  penerapan  metode oversampling SMOTE pada dataset yang tidak seimbang. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari UCI  dataset.  Performa  yang  diukur  menggunakan  metode  klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  K- Nearest Neighbors (KNN) dalam penelitian tersebut adalah akurasi. Penelitian ini mengevaluasi seberapa dekat pola yang dihasilkan SMOTE dengan pola asli dan bagaimana faktor-faktor tertentu mempengaruhi distribusi pola tersebut. Hasilnya menunjukkan bahwa SMOTE meningkatkan akurasi klasifikasi.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nugroho  dan  Rilvani  [14],  membahas  tentang  penggunaan  metode oversampling  SMOTE  untuk  mengoptimalkan  algoritma  Random  Forest  terhadap  prediksi  kebangkrutan perusahaan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  data  Bankruptcy  dari  Taiwan  Economic  Journal  tahun 1999–2009.  Performa  yang  diukur  pada  penelitian  tersebut  adalah  akurasi,  recall,  dan  F1  score.  Hasil  yang diperoleh menunjukkan bahwa penggunaan teknik oversampling SMOTE dapat meningkatkan nilai akurasi pada algoritma  Random  Forest  Classifier  untuk  prediksi  kebangkrutan  perusahaan  pada  dataset  tidak  seimbang. Terbukti dengan peningkatan akurasi sebesar 7,40%, dari 88,30% menjadi 95,70%, sedangkan  recall mengalami penurunan sebesar 24,20%, dari 74,20% menjadi 50,00%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Prakoso  et  al.  [11],  membahas  tentang  penggunaan  fitur  seleksi  yaitu Information  Gain  untuk  optimasi  algoritma  naïve  bayes  dan  Random  Forest  pada  klasifikasi  berita.  Data  yang digunakan pada penelitian tersebut berasal dari situs pemberitaan online detik.com. Performa yang diukur pada penelitian  tersebut  mencakup  akurasi,  recall,  dan  presisi.  Setelah  menjalankan  6  skenario  pengujian,  model Remove  Useless  Attributes,  Naive  bayes  Classifier-Multinomial,  dan  Random  Forest-Feature  Selection Information Gain, mendapatkan hasil evaluasi tertinggi. Hasil tersebut mencapai nilai accuracy 85.67%, nilai recall 85.67%, dan nilai precision 86.23%.
Penelitian  yang dilakukan  oleh Hasibuan dan Marji [21], mengulas tentang penerapan  Information Gain untuk  seleksi  fitur  yang  akan  digunakan  dalam  klasifikasi  penyakit  gagal  ginjal  dengan  menggunakan  metode MKNN.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  tersebut  bersumber  dari  Chronic  Kidney  Disease  database  UCI Machine  Learning  Repository.  Performa  yang  diukur  pada  penelitian  tersebut  adalah  nilai  akurasi.  Hasil  yang diperoleh berdasarkan uji variasi jumlah fitur setelah seleksi dan pengaruh variasi nilai K, menghasilkan akurasi tertinggi pada 4 fitur dengan nilai K = 2 dan 4 yang menghasilkan akurasi 97,7%, dan pada 6 fitur dengan nilai K =  2  dan  4  yang  menghasilkan  akurasi  97,7%.  Untuk  uji  sistem  menggunakan  Information  Gain  menghasilkan akurasi 96,8%, sedangkan yang tidak menggunakan Information Gain menghasilkan akurasi 79,9%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Madaan  et  al.  [16],  membahas  tentang  penggunaan  algoritma  Random Forest dan Decision Tree untuk prediksi gagal bayar pinjaman di sektor perbankan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Lending Club. Performa yang diukur pada penelitian tersebut adalah akurasi  F1 score. Hasil yang didapatkan yaitu bahwa algoritma Random Forest mampu memberikan akurasi sebesar 80% sedangkan algoritma  Decision  Tree  hanya  mampu  memberikan  akurasi  sebesar  73%,  sehingga  algoritma  Random  Forest menjadi pilihan yang lebih baik untuk jenis data tersebut.
Dengan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi model klasifikasi dan fitur seleksi  yang  paling  efektif  dalam  memprediksi  hasil  pengobatan  pasien  TB.  Dengan  mempertimbangkan ketidakseimbangan  dataset  yang  digunakan,  penelitian  ini  berpotensi  memberikan  wawasan  berharga  dalam pengelolaan TB dan membantu penyedia layanan kesehatan membuat keputusan yang lebih tepat dalam merawat pasien TB.

## 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.v8i1.7122

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Proses penelitian dirancang sesuai dengan gambar 1, yang menggambarkan tahap-tahapan penelitian. Penjelasan mengenai langkah-langkah yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian sebagai berikut.
Gambar 1. Skema Penelitian
Tahapan  utama  dalam  metode  penelitian  terdiri  dari  pengumpulan  data,  persiapan  data,  oversampling, seleksi  fitur,  klasifikasi  Random  Forest  dan  evaluasi  confusion  matrix.  Beberapa  proses  melibatkan  tahapan- tahapan tersebut.

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari Dinas Kesehatan Kota (DKK) Semarang. Data ini bernama ‘Data Sistem Informasi Tuberkulosis(SITB)’ tahun 2020-2022 dengan jumlah data sebanyak 6754. Atribut data yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Atribut pada dataset penyakit tb
No Nama Atribut Tipe Data 1 kode_unik object 2 tahun int64 3 bulan object 4 jenis_kelamin object 5 usia int64 6 kelurahan object 7 kecamatan object 8 kab_kota object 9 status_pekerjaan object 10 jenis_fasyankes object 11 tipe_diagnosis object 12 tipe_TBC object 13 riwayat_TBC object 14 riwayat_dm object 15 riwayat_HIV object 16 paduan_OAT object 17 sumber_obat object 18 hasil_pengobatan object

## 2.3 Persiapan Data
Persiapan data adalah proses transformasi data mentah menjadi format terorganisir untuk analisis dengan algoritma machine  learning,  yang  merupakan  langkah  penting  dalam  mempersiapkan  data  untuk  pelatihan  model  dalam domain data mining [22], [23]. Fase persiapan data terbagi menjadi dua tahap; tahap pertama adalah Exploratory Data  Analysis  (EDA)  dan  tahap  kedua  adalah  data  preprocessing.  EDA  pertama-tama  dilakukan  untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang setiap fitur dalam dataset yang digunakan. Setelah mendapatkan hasil EDA, data disiapkan dan ditransformasi selama tahap data preprocessing. Tahap data preprocessing tersusun dari proses remove unused attributes and merge attributes sampai dataset details.
a. Exploratory Data Analysis  (EDA):  EDA  dijalankan dalam  satu tahap,  yaitu  univariate analysis,  yang hanya melibatkan satu fitur.
b. remove unused attributes and merge attributes: Pada tahap ini, atribut yang tidak digunakan dihapus. Kemudian menggabungkan  dua atau  lebih  atribut agar menjadi satu aribut saja. Selanjutnya posisi atribut diatur ulang agar sama seperti format awalnya.

## 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.v8i1.7122
c. dataset  transformation:  Setelah  urutan  atribut  disusun  kembali, atribut  yang  terdeteksi  memiliki  jenis  data kategorikal akan diubah menjadi jenis data numerik sesuai dengan format yang ada dalam dataset.
d. dataset details: Proses yang dilakukan pada tahapan ini yaitu memvisualisasikan dan mengecek deskripsi, info, serta shape dari dataset. Pada tahap ini juga, atribut dan target dipisahkan dan  dibagi menjadi data latih dan data uji.
2.4 Oversampling
Oversampling adalah tahapan selanjutnya dalam proses ini, yang merupakan metode untuk menyelesaikan masalah ketidakseimbangan  dalam  data  dengan  meningkatkan  jumlah  sampel  dari  kelas  minoritas,  sehingga menyeimbangkan hasil klasifikasi [17], [24]. Salah satu metode yang sering digunakan adalah Synthetic Minority Oversampling  Technique  (SMOTE),  khususnya  pada  metode  Oversampling.  SMOTE  bekerja  dengan menghasilkan  data  sintetis  tambahan  dari  kelas  minoritas  melalui  teknik  interpolasi  antara  titik-titik  data  yang sudah ada. Pendekatan ini melibatkan penambahan contoh dari kelas minoritas dengan mengekstraksi sampel data minoritas  yang  ada  menggunakan  sampel  acak  dari  nilai  k  tetangga  terdekat  [25].  Proses  ini  dapat  dijelaskan dengan rumus berikut [19]:
𝑍 = 𝑋0 + 𝑤(𝑋 − 𝑋0) (1)
Di  mana 𝑍 adalah  pola  baru, 𝑋0 adalah  pola  dari  kelas  minoritas, 𝑋 adalah  salah  satu  dari 𝑘 tetangga terdekat  dari 𝑋0 ,  dan 𝑤 adalah  variabel  acak  seragam  dalam  rentang [0,1] .  Dengan  kata  lain, 𝑧 adalah  titik  di sepanjang garis antara 𝑋0 dan 𝑋 , dan posisinya ditentukan oleh nilai acak 𝑤 .
Dengan  demikian,  SMOTE  dapat  memperluas  area  keputusan  dari  kelas  minoritas  dan  meningkatkan performa klasifikasi pada dataset yang tidak seimbang [14], [19]. Ini membantu dalam meningkatkan akurasi dan performa model klasifikasi pada dataset yang tidak seimbang pada penelitian ini.

## 2.5 Seleksi Fitur
Dataset terdiri dari sejumlah atribut atau fitur yang jumlahnya dapat mempengaruhi hasil pengambilan keputusan, dan penggunaan atribut yang lebih sedikit cenderung menghasilkan keputusan yang lebih baik. Oleh karena itu, seleksi atribut atau fitur penting untuk menentukan atribut yang paling berpengaruh. Salah satu algoritma untuk melakukan seleksi fitur adalah Information Gain, yang merangking atribut menggunakan konsep entropy, ukuran ketidakpastian berdasarkan probabilitas suatu kejadian atau atribut tertentu. Dengan kata lain, Information Gain mengukur  sejauh  mana  setiap  fitur  mempengaruhi  suatu  dataset  dan  jumlah  atribut  yang  akan  digunakan  [11], [12], [26], [27]. Dalam penelitian ini, metode Information Gain digunakan untuk seleksi fitur. Proses ini dilakukan dalam dua konfigurasi, yaitu dengan menggunakan dataset asli sebagai data latih dan data latih yang telah melalui proses oversampling pada dataset.

## 2.6 Klasifikasi Random Forest
Klasifikasi  adalah  teknik  data  mining  yang  mencari  pola  untuk  memisahkan  jenis  data,  dengan  tujuan mengelompokkan objek ke dalam kategori berdasarkan perilaku dan atribut grup yang telah ditetapkan. Algoritma klasifikasi  yang  digunakan  adalah  Random  Forest,  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  diperkenalkan  oleh Breiman  dan  terdiri  dari  banyak  pohon  keputusan.  Algoritma  ini  adalah  gabungan  dari  metode  Bagging  dan Random Subspaces. Dalam Random Forest, dataset dibagi secara acak menjadi dua bagian: data pelatihan dan data validasi. Banyak pohon keputusan dibuat secara acak dengan "bootstrap sample" dari dataset, dan percabangan setiap pohon ditentukan oleh prediktor yang dipilih secara acak. Estimasi akhir  Random Forest adalah rata-rata dari semua hasil setiap pohon, sehingga setiap pohon mempengaruhi estimasi dengan bobot tertentu. Algoritma ini kuat dan dapat mencegah overfitting [28], [29].
Pada tahapan ini, terdapat empat tahapan klasifikasi dengan mempertimbangkan konfigurasi yang berbeda pada tiap tahapannya. Empat pengujian model dilakukan dengan variasi pada dataset asli dan dataset yang telah melalui  proses  SMOTE,  serta  penggunaan  atau  ketiadaan  metode  Information  Gain.  Pengujian  pertama  pada model  Random  Forest  dievaluasi  menggunakan  dataset  asli  tanpa  menerapkan  metode  Information  Gain, pengujian  kedua  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  dataset  asli  dan  menerapkan  metode  Information  Gain pada proses klasifikasi, pengujian ketiga melibatkan dataset yang telah melalui proses SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan kelas, namun tanpa menggunakan Information Gain, pada pengujian terakhir, model dievaluasi menggunakan  dataset  SMOTE  dengan  penerapan  metode  Information  Gain  pada  tahapan  klasifikasi. Hyperparameter  yang  digunakan  untuk  mengontrol  proses  pelatihan  dan  meningkatkan  performa  model  dapat diperiksa pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Mendefinisi hyperparameter random forest
Nama Hyperparameter  Nilai Hyperparameter n_estimators 100 max_depth 10 random_state 42

## 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.v8i1.7122

## 2.7 Evaluasi Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan sebuah instrumen yang digunakan untuk menilai efisiensi klasifikasi, memberikan insight  tentang  sejauh  mana  sistem  tersebut  berhasil  dalam  mengelompokkan  data.  Evaluasi  kinerja  sistem klasifikasi melalui Confusion Matrix terwakili oleh empat konsep, yakni True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN) [30]. Analisis lebih lanjut dapat ditemukan dalam tabel 3.
Tabel  3. Pengujian confusion matrix Klasifikasi Kondisi Prediksi TRUE FALSE Kondisi Aktual TRUE True Positif (TP) False Negatif (FN) FALSE False Positif (FP) True Negatif (TN)
Penjelasannya : a. TP (True Positive), mencerminkan jumlah data positif yang berhasil terdeteksi dengan benar oleh sistem.
b. TN (True Negative), mencakup jumlah data negatif yang berhasil terdeteksi dengan benar oleh sistem..
c. FP (False Positive), mencerminkan jumlah data positif yang tidak terdeteksi dengan benar oleh sistem.
d. FN (False Negative), mengindikasikan jumlah data negatif yang tidak terdeteksi dengan benar oleh sistem.
Dengan memanfaatkan Confusion Matrix, kita dapat memperoleh informasi tambahan yang penting untuk mengevaluasi kinerja algoritma atau model yang digunakan. Informasi ini mencakup:
a. Accuracy
Merupakan nilai yang diperoleh dari sejauh mana kesamaan antara nilai prediksi dan nilai aktual. Rumus untuk menghitung nilai akurasi dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2)
b. Recall / Sensitivity
Merupakan  sebuah  metrik  evaluasi  untuk  model  klasifikasi  yang  mengukur  seberapa  tepat  model  dalam mengenali kelas positif secara keseluruhan. Untuk menghitung  recall dan sensitivity, caranya adalah dengan membagi jumlah prediksi benar positif dengan total  data positif yang sebenarnya. Rumus untuk menghitung nilai recall dan sensitivity dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 / 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
c. Precission
Atau  presisi  merupakan  suatu  metrik  evaluasi  kinerja  dari  model  klasifikasi  yang  mengukur  seberapa  tepat model  dalam  mengenali  kelas  positif.  Nilai  presisi  dihitung  dengan  membagi  jumlah  prediksi  benar  positif dengan total jumlah prediksi positif. Rumus untuk menghitung nilai presisi dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(4)
d. F1_score
Merupakan nilai rata-rata harmonik antara presisi dan recall. Perhitungan F1 Score dapat diwakili oleh formula berikut::
𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (5)
e. Gmean
Geometric  Mean  adalah  ukuran  yang  mencoba  untuk  memaksimalkan  keseimbangan  antara  Sensitivity  dan Specificity, terutama untuk dataset yang tidak seimbang. Ada dua definisi yang umum digunakan, tergantung pada konteksnya:
1. Berdasarkan Precision dan Recall:
𝑔 𝑃𝑅 = 𝑇𝑃 √(𝑇𝑃+𝐹𝑃)(𝑇𝑃+𝐹𝑁) (6)
2. Berdasarkan Sensitivity dan Specificity:
𝑔 𝑆𝑆 = √𝑇𝑃∗𝑇𝑁 √(𝑇𝑃+𝐹𝑁)(𝑇𝑁+𝐹𝑃)
(7)
f. Specificity
juga dikenal sebagai True Negative Rate, adalah ukuran seberapa baik model kita dalam mengidentifikasi hasil negatif. Rumus untuk menghitung nilai specificity dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃
(8)

## 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.v8i1.7122

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini menggambarkan output yang diperoleh dari setiap tahapan yang telah dijelaskan dalam bagian metode, termasuk persiapan data, oversampling, seleksi fitur, klasifikasi Random Forest dan evaluasi confusion matrix.

## 3.1 Persiapan Data
Hasil  yang  diperoleh  pada  tahap  persiapan  data  mencakup  proses  EDA,    remove  unused  attributes  and  merge attributes, dataset transformation dan dataset details.
a. Exploratory  Data  Analysis  (EDA): Dari  hasil  analisis  univariat  pada  dataset  penyakit  TB  yang  digunakan, ditemukan bahwa label kelas tidak seimbang dan ada satu label kelas, yaitu ‘gagal’, yang memiliki jumlah data di bawah 1%, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Ketidakseimbangan Data pada Label Kelas
b. remove  unused  attributes  and  merge  attributes:  Atribut  ‘kode_unik’  dan  ‘kab_kota’  dieliminasi  dari  dataset karena kedua atribut tersebut tidak digunakan dalam analisis. Selanjutnya, atribut ‘kelurahan’ dan ‘kecamatan’ digabung menjadi satu atribut baru yang disebut “kelurahan_kecamatan” karena kedua atribut tersebut saling terkait. Setelah proses tersebut, urutan atribut diatur kembali untuk memastikan struktur data kembali seperti semula.
c. dataset transformation: Tahap selanjutnya melibatkan konversi fitur yang masih bersifat kategorikal menjadi format  numerikal.  Hal  ini  diperlukan  karena  model  Random  Forest  hanya  menerima  input  berupa tipe  data numerikal. Proses perubahan jenis data dilakukan dengan menggunakan metode  label encoding. Untuk fitur seperti  ‘bulan’,  ‘jenis_kelamin’,  ‘status_pekerjaan’,  ‘jenis_fasyankes’,  ‘tipe_diagnosis’,  ‘tipe_TBC’, ‘riwayat_TBC’, ‘riwayat_dm’, ‘riwayat_HIV’, ‘paduan_OAT’, ‘sumber_obat’ dan ‘hasil_pengobatan’, proses encoding dilakukan secara manual sesuai dengan yang dijelaskan dalam tabel 4.
Tabel 4. Penjelasan pengkodean fitur secara manual
No. Nama Atribut Deskripsi 1. bulan 1: Januari 2: Februari 3: Maret 4: April 5: Mei 6: Juni 7: Juli 8: Agustus 9: September 10: Oktober 11: November 12: Desember 2. jenis_kelamin 0: l (laki-laki) 1: p (perempuan) 3. status_pekerjaan 0: tidak bekerja 1: pegawai swasta 2: pelajar/mahasiswa 3: pekerja lepas
4: wiraswasta
5: asn
6: tenaga profesional
7: anak-anak

## 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.v8i1.7122
No. Nama Atribut Deskripsi 8: pensiunan 9: lainnya 4. jenis_fasyankes 0: rumah sakit 1: puskesmas 2: bp4/ bbkpm/ bkpm 3: lapas/rutan 4: klinik 5. tipe_diagnosis 0: terdiagnosis klinis 1: terkonfirmasi bakteriologis 6. tipe_TBC 0: tbc paru 1: tbc ekstraparu 7. riwayat_TBC 0: baru 1: tidak diketahui 2: kambuh 3: diobati setelah putus berobat
4: lain-lain
5: diobati setelah gagal kategori 1 6: pernah diobati tidak diketahui hasilnya 7: diobati setelah gagal 8: diobati setelah gagal kategori 2 8. riwayat_dm 0: tidak diketahui 1: tidak 2: ya 9. riwayat_HIV 0: tidak diketahui 1: tidak 2: ya 10. paduan_OAT 0: kategori 1 1: kategori anak 2: kategori 2 3: paduan tidak standar tb so 11. sumber_obat 0: program tbc 1: bayar sendiri 2: asuransi 3: lain-lain 12. hasil_pengobatan 0: pengobatan lengkap 1: sembuh 2: putus berobat 3: meninggal
4: gagal
d. dataset  details:  Setelah  tahap  dataset  transformation  dilakukan,  selanjutnya  yaitu  memvisualisasikan  dan mengecek deskripsi, info dan juga shape data yang telah dirubah kedalam bentuk numerikal agar memudahkan dalam proses pengecekan data. Shape data dapat dilihat pada tabel 5. Pada tahap ini, atribut dan target dipecah dan dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian dengan rasio 80:20, yaitu 80% untuk data pelatihan dan 20%  untuk  data  pengujian.  Dalam  penelitian  ini,  target  atau  label  yang  akan  digunakan  adalah 'hasil_pengobatan'.  Label  ini  memiliki  lima  kelas,  yaitu  0  yang  berarti  'pengobatan  lengkap',  1  yang  berarti 'sembuh', 2 yang berarti 'putus berobat', 3 yang berarti 'meninggal', dan 4 yang berarti 'gagal'.
Tabel 5. Bentuk data Bentuk Data Jumlah Bentuk Data Dimensi dari X (6754, 14) Dimensi dari y (6754, ) Dimensi dari X_train (5403, 14) Dimensi dari y_train (5403, ) Dimensi dari X_test (1351, 14) Dimensi dari y_test (1351, )

## 3.2 Oversampling
Seperti yang ditunjukan pada tabel 6, dapat terlihat bahwa kelas '0' yang mewakili 'pengobatan lengkap' memiliki jumlah  sampel  sebanyak  3588  data  sedangkan  pada  kelas  '1'  yang  mewakili  'sembuh'  memiliki  jumlah  sampel sebanyak  934  data.  Dapat  terlihat  bahwa  jumlah  sampel  data  yang  dimiliki  masing-masing  kelas  memiliki

## 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.v8i1.7122
perbedaan  yang  sangat  jauh  sehingga  menyebabkan  data  yang  dimiliki  mengalami  imbalance  atau ketidakseimbangan.

## Tabel 6. Jumlah sampel data latih per kelas sebelum oversampling
Kelas  Jumlah Sampel Data 0 3588 1 934 2 548 3 319 4 14
Oleh karena itu, penerapan oversampling menggunakan metode SMOTE menjadi suatu kebutuhan untuk mengatasi permasalahan tersebut. Oversampling dilaksanakan dengan tujuan untuk meningkatkan jumlah sampel dari kelas minoritas guna mencapai keseimbangan dalam hasil klasifikasi. Proses ini melibatkan penciptaan data sintetis  baru  dengan  mengekstraksi  sampel  data  minoritas  yang  ada,  menggunakan  sampel  acak  dari  nilai  k tetangga terdekat. Dengan demikian, hasil dari proses tersebut adalah peningkatan jumlah sampel data pada kelas minoritas, menyamai jumlah sampel data tertinggi, yaitu 3588 data. Rincian hasil oversampling dapat ditemukan pada tabel 7.
Tabel 7. Jumlah sampel data latih per kelas setelah oversampling
Kelas  Jumlah Sampel Data 0 3588 1 3588 2 3588 3 3588 4 3588
Hasil  Visualisasi  jumlah  sampel  data  per  kelas  sebelum  dan  sesudah  oversampling  dapat  diamati  pada gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi Jumlah Data Latih (a)sebelum oversampling, (b)sesudah oversampling

## 3.3 Seleksi Fitur
Seleksi fitur dilakukan setelah proses oversampling. Dari data latih original dataset, 10 dari 14 fitur dengan bobot nilai  tertinggi  diperoleh,  yaitu;  ‘tipe_diagnosis’,  ‘jenis_fasyankes’,  ‘paduan_OAT’,  ‘usia’,  ‘tipe_TBC’,  ‘tahun’, ‘riwayat_dm’,  ‘riwayat_HIV’,  ‘riwayat_TBC’,  dan  ‘status_pekerjaan’.  Fitur  lainnya  seperti  ‘bulan’, ‘jenis_kelamin’,  ‘kelurahan_kecamatan’  dan  ‘sumber_obat’  mengikuti  setelahnya.  Detail  ini  dapat  ditemukan pada gambar 4.
(a) (b)

## 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.v8i1.7122
Sedangkan  hasil  dari  seleksi  fitur  pada  data  latih  yang  telah  melalui  proses  oversampling  pada  dataset diperoleh  12  dari  14  fitur  dengan  bobot  nilai  tertinggi  yaitu;  ‘tipe_diagnosis’,  ‘jenis_fasyankes’,  ‘usia’, ‘kelurahan_kecamatan’, ‘riwayat_dm’, ‘riwayat_HIV’, ‘tahun’, ‘paduan_OAT’, ‘status_pekerjaan’, ‘jenis_kelamin’,  ‘tipe_TBC’  dan  ‘riwayat_TBC’.  Fitur  lainnya  seperti  ‘bulan’  dan  ‘sumber_obat’  mengikuti setelahnya. Hasil ini dapat diamati pada gambar 5.
Gambar 5. Bobot Atribut dalam dataset yang dihasilkan oleh metode SMOTE
Berdasarkan dua konfigurasi yang telah diuji dalam proses seleksi fitur, ada dua fitur, yaitu ‘tipe_diagnosis’ dan ‘jenis_fasyankes’, yang selalu mendapatkan peringkat yang sama secara berurutan. Ini menunjukkan bahwa kedua fitur tersebut memiliki signifikansi yang konsisten dalam kedua konfigurasi tersebut.

## 3.4 Klasifikasi Random Forest
Hasil dari empat pengujian model telah dilakukan dengan variasi pada dataset asli dan dataset yang telah melalui proses SMOTE, serta dengan dan tanpa penggunaan metode Information Gain. Pengujian pertama adalah model Random Forest yang dievaluasi menggunakan dataset asli tanpa menerapkan metode Information Gain. Pengujian kedua  adalah  model  Random  Forest  yang  dievaluasi  dengan  mempertimbangkan  dataset  asli  dan  menerapkan metode Information Gain pada proses seleksi fitur. Pengujian ketiga adalah model Random Forest yang melibatkan dataset yang telah melalui proses SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan kelas, namun tanpa menggunakan Information  Gain.  Dan  pengujian  terakhir  adalah  model  Random  Forest  yang  dievaluasi  menggunakan  dataset SMOTE  dengan  penerapan  metode  Information  Gain.  Pada  proses  ini,  confusion  matrix  digunakan  untuk mengevaluasi  hasil  model.  Selanjutnya,  pemilihan  atribut  dilakukan  berdasarkan  peringkat  yang  diperoleh  dari seleksi fitur, dari yang tertinggi hingga terendah. Dengan cara ini, didapatkan top 2 fitur, top 4 fitur, top 6 fitur, top 8 fitur, top 10 fitur, top 12 fitur, dan top 14 fitur. Proses ini diterapkan pada dataset asli yang digunakan sebagai data  pelatihan  dan  juga  pada  data  pelatihan  yang  telah  melalui  proses  oversampling.  Hal  ini  dilakukan  untuk menjamin variasi dalam data pelatihan.
Berdasarkan pengujian pertama, hasil yang didapatkan adalah sebagai berikut: akurasi sebesar 74%, recall sebesar74%, precision sebesar 68%, f1 score sebesar 69%, gmean score sebesar 69%, sensitivity sebesar 74% dan specifity  sebesar  64%.  Berdasarkan  pengujian  kedua,  hasil  yang  didapatkan  adalah  sebagai  berikut:  akurasi tertinggi terdapat pada top 14 fitur sebesar 75%, recall tertinggi terdapat pada top 14 fitur sebesar 75%, precision tertinggi terdapat pada top 14 fitur sebesar 72%, f1 score tertinggi terdapat pada top 12 fitur sebesar 69%, gmean score tertinggi terdapat pada top 12 fitur sebesar 70%, sensitivity tertinggi terdapat pada top 14 sebesar 75% dan specifity tertinggi terdapat pada top 2 sebesar 67%. Berdasarkan pengujian ketiga, hasil yang didapatkan adalah sebagai berikut: akurasi sebesar 60%, recall sebesar 60%, precision sebesar 69%,  f1 score sebesar  63%, gmean score sebesar 70%, sensitivity sebesar 60% dan specifity sebesar 81%. Berdasarkan pengujian keempat, hasil yang didapatkan  adalah  sebagai  berikut:  akurasi  tertinggi  terdapat  pada  top  10  dan  top  12  fitur  sebesar  75%,  recall tertinggi terdapat pada top 10 dan top 12 fitur sebesar 75%, precision tertinggi terdapat pada top 12 fitur sebesar 72%,  f1 score tertinggi terdapat pada top 10 fitur sebesar 69%,  gmean score tertinggi terdapat pada top 2 fitur sebesar 70%, sensitivity tertinggi terdapat pada top 10 dan top 12 fitur sebesar 75% dan specifity tertinggi terdapat pada top 2 fitur sebesar 67%.

## 3.5 Evaluasi Confusion Matrix
Setelah  mendapatkan  hasil  model  dan  metrik  evaluasi  dari  setiap  pengujian  yang  telah  dilakukan,  evaluasi menyeluruh dari confusion matrix sangat diperlukan. Evaluasi ini memberikan gambaran komprehensif tentang kinerja model dalam berbagai aspek, termasuk  akurasi model dalam memprediksi kelas yang benar, sensitivitas model dalam mengidentifikasi kelas positif, dan kemampuan model dalam memprediksi kelas negatif. Evaluasi

## 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.v8i1.7122
ini  sangat  penting  untuk  memastikan  bahwa  model  memiliki  kinerja  yang  baik  dan  dapat  diandalkan  dalam memprediksi hasil, serta membantu dalam peningkatan dan penyesuaian model di masa mendatang.
Berdasarkan  gambar  6,  hasil  akurasi  tertinggi  diperoleh  pada  model  ‘Original  +  Information  Gain  (14 Features) + Random Forest’ sebesar 0.746114 atau 74,6% dan diikuti oleh model ‘Original + Information Gain (12 Features) + Random Forest’ sebesar 0.745374 atau 74,5%. Sedangkan untuk hasil akurasi terendah diperoleh pada model ‘SMOTE + no Information Gain + Random Forest’ sebesar 0.598816 atau 60%.
Gambar 6. Hasil Akurasi Model dari yang Tertinggi hingga Terendah
Berdasarkan tabel 8, yang merupakan hasil dari pengujian keseluruhan, didapatkan hasil sebagai berikut: akurasi  tertinggi  terdapat  pada  model  ‘Original  +  Information  Gain  (14  Features)  +  Random  Forest’  sebesar 0.746114 atau 75%, recall tertinggi terdapat pada model ‘Original + Information Gain (14 Features) + Random Forest’  sebesar  0.746114  atau  75%,  precision  tertinggi  terdapat  pada  model  ‘Original  +  Information  Gain  (14 Features)  +  Random  Forest’  sebesar  0.723686  atau  72%,  f1  score  tertinggi  terdapat  pada  model  ‘Original  + Information Gain (12 Features) + Random Forest’ sebesar 0.691553 atau 69%, gmean score tertinggi terdapat pada model  ‘Original  +  Information  Gain  (12  Features)  +  Random  Forest’  sebesar  0.701762  atau  70%,  sensitivity tertinggi terdapat pada model ‘Original + Information Gain (14 Features) + Random Forest’ sebesar 0.746114 atau 75%  dan  specifity  tertinggi  terdapat  pada  model  ‘SMOTE  +  no  Information  Gain  +  Random  Forest’  sebesar 0.807731 atau 81%.
Tabel 8. Hasil pengujian model klasifikasi Model Klasifikasi accuracy score recall score precision score f1 score gmean score sensitivity score Specifity score Original + no Information Gain + Random Forest 0.743153 0.743153 0.680918 0.687259 0.690499 0.743153 0.641576 Original + Information Gain (2 Features) + Random Forest 0.729830 0.729830 0.628135 0.673207 0.700593 0.729830 0.672528 Original + Information Gain (4 Features) + Random Forest 0.716506 0.716506 0.635976 0.666923 0.688428 0.716506 0.661451 Original + Information Gain (6 Features) + Random Forest 0.729830 0.729830 0.660699 0.679467 0.697546 0.729830 0.666689 Original + Information Gain (8 Features) + Random Forest 0.735751 0.735751 0.659085 0.684370 0.691995 0.735751 0.650841 Original + Information Gain (10 Features) + Random Forest 0.743153 0.743153 0.686785 0.689329 0.700616 0.743153 0.660513

## 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.v8i1.7122
Model Klasifikasi accuracy score recall score precision score f1 score gmean score sensitivity score Specifity score Original + Information Gain (12 Features) + Random Forest 0.745374 0.745374 0.706575 0.691553 0.701762 0.745374 0.660702 Original + Information Gain (14 Features) + Random Forest 0.746114 0.746114 0.723686 0.690122 0.695512 0.746114 0.648341 SMOTE + no Information Gain + Random Forest 0.598816 0.598816 0.687027 0.626250 0.695472 0.598816 0.807731 SMOTE + Information Gain (2 Features) + Random Forest 0.729830 0.729830 0.628135 0.673207 0.700593 0.729830 0.672528 SMOTE + Information Gain (4 Features) + Random Forest 0.737232 0.737232 0.672931 0.686007 0.697374 0.737232 0.659671 SMOTE + Information Gain (6 Features) + Random Forest 0.730570 0.730570 0.650984 0.676624 0.680369 0.730570 0.633617 SMOTE + Information Gain (8 Features) + Random Forest 0.741673 0.741673 0.680627 0.686465 0.689736 0.741673 0.641435 SMOTE + Information Gain (10 Features) + Random Forest 0.744634 0.744634 0.696585 0.689935 0.696828 0.744634 0.652092 SMOTE + Information Gain (12 Features) + Random Forest 0.744634 0.744634 0.723565 0.687841 0.693958 0.744634 0.646731 SMOTE + Information Gain (14 Features) + Random Forest 0.742413 0.742413 0.692475 0.685554 0.691918 0.742413 0.644857

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  terkait  identifikasi  model  klasifikasi  menggunakan  Random  Forest  dan  fitur  seleksi Information  Gain  yang  paling  efektif  dalam  memprediksi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  hasil  pengobatan pasien  penyakit  Tuberkulosis  (TB),  dengan  mempertimbangkan  ketidakseimbangan  dataset  yang  kemudian diseimbangkan menggunakan teknik oversampling yaitu Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  model  klasifikasi  Random  Forest  menunjukkan  performa  terbaik  dengan menggunakan  seluruh  fitur  atau  atribut  dari  bobot  terbesar  hingga  terkecil  yaitu;  ‘tipe_diagnosis’, ‘jenis_fasyankes’,  ‘usia’,  ‘kelurahan_kecamatan’,  ‘riwayat_dm’,  ‘riwayat_HIV’,  ‘tahun’,  ‘paduan_OAT’, ‘status_pekerjaan’,  ‘jenis_kelamin’,  ‘tipe_TBC’,  ‘riwayat_TBC’,  ‘bulan’  dan  ‘sumber_obat’  pada  dataset  asli penyakit  TB  di  Kota  Semarang.  Tingkat  recall  dan  akurasi  mencapai  75%.  Hasil  tersebut  lebih  unggul dibandingkan  model klasifikasi TB di  Kota Semarang  yang  memanfaatkan dataset  oversampling  menggunakan SMOTE dan hanya menggunakan 10-12 atribut teratas, dengan hasil recall dan akurasi mencapai 74%.  Adapun saran  untuk  penelitian  yang  ingin  mengembangkan  labih  lanjut  adalah  pada  penelitian  selanjutnya  untuk mengintegrasikan  data  pasien  penyakit  TB  di  Kota  Semarang  dengan  data  tambahan  lain  seperti  data  sosial, pendapatan, data epidemiologi dan riwayat pengobatan pasien. Hal ini diharapkan dapat membuat dataset lebih optimal dan seimbang. Serta pada penelitian selanjutnya juga disarankan untuk mencoba metode pengolahan data yang  berbeda  dan  menganalisis  faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  penyakit  TB  di  Kota  Semarang. Diharapkan  hal  ini  dapat  meningkatkan  performa  model  klasifikasi  dan  pemahaman  tentang  penyakit tersebut.

## 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.v8i1.7122
Penelitian  ini  dapat  menjadi  sebuah  upaya  atau  langkah  dalam  meningkatkan  standar  kesehatan  masyarakat  di Kota Semarang dan secara lebih luas di Indonesia.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dengan rasa syukur kepada Tuhan yang Maha Esa, atas segala rahmat, petunjuk, dan perlindungan-Nya, penelitian ini  telah  selesai,  berkat  dukungan  yang  sangat  berharga  dari  banyak  pihak.  Oleh  karena  itu,  peneliti  ingin menyampaikan terima kasih kepada: Pihak kampus yang telah menyediakan sarana dan prasaran yang diperlukan oleh peneliti; Abu Salam, M.Kom, selaku dosen pembimbing yang membantu dalam penelitian ini serta para dosen lainnya yang ikut membantu; dan kedua orang tua yang saya cintai  yang telah memberikan dorongan semangat dan  doa  kepada  saya  agar  tidak  mudah  menyerah  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini.  Terakhir,  terima  kasih kepada  peneliti  sendiri  yang  telah  menyelesaikan  penelitian  ini.  Semoga  Tuhan  Yang  Maha  Esa  memberikan ganjaran yang lebih besar kepada mereka semua, dan pada akhirnya, peneliti berharap bahwa laporan tugas akhir ini dapat memberikan manfaat dan nilai sesuai dengan tujuannya.

## REFERENCES
[1] World Health Organization, “Global tuberculosis report 2022,” 2022. Accessed: Nov. 06, 2023. [Online]. Available: https://www.who.int/publications/i/item/9789240061729
[2] S. Adhanty and S. Syarif, “Kepatuhan Pengobatan pada Pasien Tuberkulosis dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya: Tinjauan  Sistematis,”  Jurnal  Epidemiologi  Kesehatan  Indonesia,  vol.  7,  no.  1,  p.  7,  Jun.  2023,  doi: 10.7454/epidkes.v7i1.6571.
[3] S.  D.  Pralambang  and  S.  Setiawan,  “Faktor  Risiko  Kejadian  Tuberkulosis  di  Indonesia,”  Jurnal  Biostatistik, Kependudukan, dan Informatika Kesehatan, vol. 2, no. 1, p. 60, Nov. 2021, doi: 10.51181/bikfokes.v2i1.4660.
[4] M. S. D. Wijaya, M. F. J. Mantik, and N. H. Rampengan, “Faktor Risiko Tuberkulosis pada Anak,” e-CliniC, vol. 9, no. 1, Jan. 2021, doi: 10.35790/ecl.v9i1.32117.
[5] “Laporan Kasus Tuberkulosis (TBC) Global Dan Indonesia 2022,” Yayasan KNCV Indonesia. Accessed: Nov. 06, 2023. [Online]. Available: https://yki4tbc.org/laporan-kasus-tbc-global-dan-indonesia-2022/
[6] S. M. E. dan T. Sulistyo, Laporan Program Penanggulangan Tuberkulosis Tahun 2021 – Perpustakaan Kemenkes RI, 2022nd ed. Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2021. Accessed: Nov. 06, 2023. [Online]. Available: https://perpustakaan.kemkes.go.id/books/laporan-program-penanggulangan-tuberkulosis-tahun-2021/
[7] Sp. P. dr. Mochamad Abdul Hakam, M. K. dr. Noegroho Edy Rijanto, S. M. K. M. S. Hanif Pandu Suhito, and S. K. M. Prahita  Indriana  Raniasmi,  “PROFIL  KESEHATAN  KOTA  SEMARANG  2021,”  Semarang,  Jun.  2022.  [Online]. Available: www.dinkes.semarangkota.go.id
[8] “Data_SITB_Bersih.” Dinas Kesehatan Kota Semarang, Semarang, Nov. 10, 2023.
[9] T. D. Hartanto, L. D. Saraswati, M. S. Adi, and A. Udiyono, “Analisis Spasial Persebaran Kasus Tuberkulosis Paru Di Kota  Semarang  Tahun  2018,”  Jurnal  Kesehatan  Masyarakat,  vol.  7,  no.  4,  pp.  719–727,  Oct.  2019,  doi: 10.14710/JKM.V7I4.25123.
[10]  B. Remeseiro and  V. Bolon-Canedo, “A review of feature selection  methods in  medical applications,”  Comput Biol Med, vol. 112, p. 103375, Sep. 2019, doi: 10.1016/j.compbiomed.2019.103375.
[11]  B.  S.  Prakoso,  D.  Rosiyadi,  D.  Aridarma,  H.  S.  Utama,  F.  Fauzi,  and  M.  A.  N.  Qhomar,  “OPTIMALISASI KLASIFIKASI  BERITA  MENGGUNAKAN  FEATURE  INFORMATION  GAIN  UNTUK  ALGORITMA  NAIVE BAYES TERHUBUNG RANDOM FOREST,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 2, pp. 211–218, Sep. 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.684.
[12]  M.  Muqorobin,  K.  Kusrini,  and  E.  T.  Luthfi,  “OPTIMASI  METODE  NAIVE  BAYES  DENGAN  FEATURE SELECTION INFORMATION GAIN UNTUK PREDIKSI KETERLAMBATAN PEMBAYARAN SPP SEKOLAH,” Jurnal Ilmiah SINUS, vol. 17, no. 1, p. 1, Jan. 2019, doi: 10.30646/sinus.v17i1.378.
[13]  A. Kulsumarwati, I. Purnamasari, and B. A. Darmawan, “Penerapan SVM dan Information Gain Pada Analisis Sentimen Pelaksanaan Pilkada Saat Pandemi,” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 7, no. 2, pp. 101–109, Sep. 2021, doi: 10.37012/jtik.v7i2.641.
[14]  A. Nugroho and E. Rilvani, “Penerapan Metode Oversampling SMOTE Pada Algoritma Random Forest Untuk Prediksi Kebangkrutan Perusahaan,” Techno.Com, vol. 22, no. 1, pp. 207–214, Feb. 2023, doi: 10.33633/tc.v22i1.7527.
[15]  N.  Hidayati,  A.  I.  Rizmayanti,  C.  B.  S.  Dewi,  R.  Fatmasari,  and  W.  Gata,  “Penerapan  Algoritma  Klasterisasi  dan Klasifikasi pada Tingkat Kepentingan Sistem Pembelajaran di Universitas Terbuka,” Swabumi, vol. 8, no. 2, pp. 134– 142, Sep. 2020, doi: 10.31294/swabumi.v8i2.8385.
[16]  M. Madaan, A. Kumar, C. Keshri, R. Jain, and P. Nagrath, “Loan default prediction using decision trees and random forest: A comparative study,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 1022, no. 1, p. 012042, Jan. 2021, doi: 10.1088/1757- 899X/1022/1/012042.
[17]  S. Diantika, “PENERAPAN TEKNIK RANDOM OVERSAMPLING UNTUK MENGATASI IMBALANCE CLASS DALAM  KLASIFIKASI  WEBSITE  PHISHING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  LIGHTGBM,”  JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 7, no. 1, pp. 19–25, Jan. 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6006.
[18]  R.  Mohammed,  J.  Rawashdeh,  and  M.  Abdullah,  “Machine  Learning  with  Oversampling  and  Undersampling Techniques: Overview Study and Experimental Results,” in  2020 11th International Conference on Information and Communication Systems (ICICS), IEEE, Apr. 2020, pp. 243–248. doi: 10.1109/ICICS49469.2020.239556.
[19]  D. Elreedy and A. F. Atiya, “A Comprehensive Analysis of Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) for handling class imbalance,” Inf Sci (N Y), vol. 505, pp. 32–64, Dec. 2019, doi: 10.1016/j.ins.2019.07.070.

## 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.v8i1.7122
[20]  S. Maldonado, J. López, and C. Vairetti, “An alternative SMOTE oversampling strategy for high-dimensional datasets,” Appl Soft Comput, vol. 76, pp. 380–389, Mar. 2019, doi: 10.1016/j.asoc.2018.12.024.
[21]  M.  R.  Hasibuan  and  M.  Marji,  “Pemilihan  Fitur  dengan  Information  Gain  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Gagal  Ginjal menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer,  vol.  3,  no.  11,  pp.  10435–10443,  Jan.  2020,  [Online].  Available:  https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6691
[22]  anikakapoor,  “ML  |  Data  Preprocessing  in  Python  -  GeeksforGeeks,”  GeeksforGeeks.  Accessed:  Nov.  10,  2023. [Online]. Available: https://www.geeksforgeeks.org/data-preprocessing-machine-learning-python/
[23]  R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, and M. Yulia Sari, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN JENIS PENYAKIT DENGAN  ALGORITMA CLUSTERING (Studi  Kasus :  Poli  Klinik  PT.Inecda),”  Jurnal  Ilmu  Komputer,  vol.  9,  no.  2,  pp.  148–153,  Oct.  2020,  doi: 10.33060/JIK/2020/Vol9.Iss2.181.
[24]  L.  Qadrini,  H.  Hikmah,  and  M.  Megasari,  “Oversampling,  Undersampling,  Smote  SVM  dan  Random  Forest  pada Klasifikasi Penerima Bidikmisi Sejawa Timur Tahun 2017,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 3, no. 4, pp. 386–391, Sep. 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2154.
[25]  A.  Muqtadir  and  D.  S.  Purnia,  “Pemanfaatan  Metode  SMOTE  dan  PSO  Untuk  Mengoptimalkan  Tingkat  Akurasi Klasifikasi Kepuasan Pelanggan,” IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), vol. 8, no. 1, Aug. 2023, doi: 10.31294/ijcit.v8i1.11657.
[26]  F. A. Fauzi, M. T. Furqon, and N. Yudistira, “Klasifikasi Jenis Tanaman Tembakau di Indonesia menggunakan Naïve Bayes dengan Seleksi Fitur Information Gain,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, no. 2, pp. 698–703, Feb. 2021, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[27]  S. Zulaikhah Hariyanti Rukmana, A. Aziz, and W. Harianto, “OPTIMASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)  DENGAN  NORMALISASI  DAN  SELEKSI  FITUR  UNTUK  KLASIFIKASI  PENYAKIT  LIVER,”  JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 6, no. 2, pp. 439–445, Aug. 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.4722.
[28]  C.  M.  Yeşilkanat,  “Spatio-temporal  estimation  of  the  daily  cases  of  COVID-19  in  worldwide  using  random  forest machine  learning  algorithm,”  Chaos  Solitons  Fractals,  vol.  140,  p.  110210,  Nov.  2020,  doi: 10.1016/j.chaos.2020.110210.
[29]  I. Romli and A. T. Zy, “Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI, vol. 4, no. 2, pp. 694–702, 2020.
[30]  N.  Hadianto,  H.  B.  Novitasari,  and  A.  Rahmawati,  “KLASIFIKASI  PEMINJAMAN  NASABAH  BANK MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 2, pp. 163–170, Sep. 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.658.