## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 10 Issue 2 2023 Pages 541-553 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v10i2.782 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK

## IMPLEMENTASI METODE SELEKSI FITUR MENGGUNAKAN ARTIFICIAL BEE COLONY PADA KLASIFIKASI RETINAL NERVE FIBER LAYER
Aam Shodiqul Munir 1* , Andi Sunyoto 2 , Hanif Al fatta 3 . 1,2,3 Universitas Amikom Yogyakarta e-mail: aamshodiqulmunir@gmail.com *
Abstrak: Damage  to  Retinal  Nerve  Fiber  Layer  can  Cause  Glaucoma.  Glaucoma  is  an inflammation  of  the  optic  eye  which  is  characterized  by  progressive  deterioration  of  Optic Nerve Head and field of view. Problems that require a classification solution are hindered by the large data dimensions. Artificial Bee Colony is one of the evolution algorithms widely used for  feature  selection  and  optimization.  Gray  level  Coocurrence  matrix  is  used  as  a  feature extraction method, the Artificial bee colony method is used as a feature selection and Support Vector Machine used as Classification. The proposed method using Artificial Bee Colony gets improved  Accuracy  compared  to  method  without  using  Artificial  Bee  Colony.  The  results obtained by the proposed method were 95% for accuracy, 95.9% for specificity and 93.7% for sensitivity  where  methods  that  did  not  use  Artificial  Bee  Colony  obtained  an  accuracy  of 93.8%, Specificity sebsar 90.3% and Sensitivity of 92.6%.
Keyword : RNFL, GLCM, Artificial Bee Colony, Feature Selction, Classification
Abstract: Kerusakan pada RNFL dapat menyebabkan penyakit Glaukoma. Glaukoma adalah peradangan pada optik mata yang ditandai dengan kemunduran progresif dari ONH dan luas pandangan  mata.  Permasalahan  yang  membutuhkan  solusi  dari  klasifikasi  terhalang  oleh dimensi  data  yang  begitu  besar.  Algoritma  Bee  Colony  adalah  salah  satu  algoritma  evolusi yang  banyak  digunakan  untuk  seleksi  fitur  dan  optimasi.  Metode  Gray  level  Coocurrence matrix  digunakan  sebagai  metode  ekstraksi  fitur,  Metode  Artificial  bee  colony  digunakan sebagai  seleksi  fitur  dan  pengklasifikasian  menggunakan  metode  Supprot  Vector  Machine. Metode  yang  diusulkan  memiliki  peningkatan  akurasi,  specificity  dan  Sensitivity dibandingkan  dengan  tidak  menggunakan  seleksi  fitur.  Hasil  yang  didapatkan  oleh  metode yang  diusulkan  sebesar  95  %  untuk  akurasi,  95,9%  untuk  specificity  dan  93,7  %  untuk sensitivity  dimana  metode  yang  tidak  menggunakan  Artificial  Bee  Colony  mendapatkan akurasi sebsar 93,8 %, Specificity sebsar 90,3 % dan Sensitivity sebesar 92,6 %.
Kata Kunci : RNFL, GLCM, Artificial Bee Colony, Fitur Seleksi, Klasifikasi
Copyright (c) 2023 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## PENDAHULUAN
Retina Nerve Fiber Layer (RNFL) adalah bagian dari retina yang terletak di luar Optic Nerve Head (ONH), yang dapat diamati pada citra fundus retina. Pengamatan RNFL dilakukan dengan menggunakan citra fundus. Citra fundus retina dibagi menjadi empat sektor,  yaitu  inferior  (I),  superior  (S),  nasal  (N),  dan  temporal  (T).  Sektor  inferior  dan superior masing-masing berada di bagian atas dan bawah. Pada mata kanan, sektor nasal dan temporal berada pada sisi kanan dan kiri, dan begitu pula sebaliknya untuk mata kiri. Yang paling tebal dan paling jelas terlihat bagian dari struktur RNFL terletak di sektor inferior dan superior (Chakrabarty et al., 2016). Perbedaan retina pada mata normal dan
pada  mata  yg  memiliki  penyakit  glaucoma  terletak  pada  tekstur  RNFL.  Struktur  mata normal  akan  terdapat  banyak  tekstur  seperti  goresan-goresan  di  sekeliling  Optic  Nerve Head sedangkan pada mata penderita glaukoma tekstur tersebut cenderung tipis.
Persoalan  –  persoalan  yang  membutuhkan  keterlibatan  dan  solusi  dari  machine learning sangat meningkat. Peningkatan tersebut dibarengi dengan kemunculan data yang memiliki  dimensi  dan  ukuran  yang  besar.  Menurut  (Chen  et  al.,  2020)  kita  tidak membutuhkan semua fitur untuk dilatih dalam proses machine learning dan Model yang dibuat  dapat  ditinkatkan  dengan  menggunakan  fitur  –  fitur  yang  berhubungan  dan  non redundant.
Pada penelitian yang dilakukan sebelumnya  (Septiarini et al., 2018) klasifikkasi Retinal Nerve Fiber Layer menghasilkan akurasi klasifikasi yang sangat baik yaitu 94,52 % menggunakan data sebanyak 160 sub Images (80 data sub-images berlabel Ada dan 80 data sub-images berlabel tidak) . Fitur – fitur yang digunakan adalah fitur yang didapat dari metode GLCM (energy, contrast, correlation, homogeneity, entropy, autocorrelation, dissimilarity,  cluster  shade,  cluster  prominence,  dan  maximum  probability).  Penelitian tersebut juga menggunakan metode Correlation based Feature Selection (CFS)  sebagai metode seleksi fitur.
Seleksi fitur adalah suatu teknik preprocessing data yang banyak digunakan dalam data  mining.  Pada  dasarnya  seleksi  fitur  digunakan  untuk  mereduksi  data  dengan menghilangkan  atribut  yang  signifikan  dan  berlebihan  dari  kumpulan  data.  Selain  itu, teknik  ini  meningkatkan  pemahaman  pola  dari  data,  memperbaiki  visualisasi  data  agar menjadi lebih baik, mengurangi waktu training dari machine learning dan meningkatkan kinerja suatu sistem prediksi (Jain & Singh, 2018).
Pada Penelitian yang dilakukan oleh (Singh & Malik, 2022) mengggunakan dua buah metode seleksi fitur yaitu Relief dan Neighborhood Component Analisys (NCA) dan metode  klasifikasi  Support  Vector  Machine  pada  klasifikasi  buah  jeruk  kino/Kinnow. Metode seleksi fitur tersebut mengurangi 54% fitur dan meningkatkan hasil akurasi dari 90,84% menjadi 94,67 %.
Algoritma  evolusi  adalah  suatu  komputasi  atau  algoritma  yang  menggunakan mekanisme  yang  terinspirasi  oleh  alam  dan  pemecahan  masalah  melalui  proses  yang meniru  perilaku  organisme-organisme  hidup.  Pada  saat  ini  Algoritma  Evolusi  banyak digunakan  pada  bidang  seleksi  fitur.  Algoritma  tersebut  meliputi  Algoritma  genetika,
Differential Evolution, Swarm Intellegence digunakan pada berbagai macam tipe dataset yang  berbeda.  Algoritma  tersebut  memperoleh  hasil  optimisasi  yang  tinggi  dan meningkatkan akurasi (Sekhar & Sujatha, 2020).
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Aly  et  al.,  2019)  menggunakan  beberapa metode optimasi sebagai metode seleksi fitur antara lain Particle Swarm, Ant Colony dan Bee  Colony  pada  kasus  prediksi  dan  diagnosis  tumor  otak.  Hasilnya,  metode-metode tersebut menghasilkan akurasi mulai dari 88,9% sampai dengan 98,8 %.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  (Barani  &  Mirhosseini,  2018),  pendekatan berbasis Support Vector Machine dan Artificial Bee Colony digunakan untuk klasifikasi biner pada beberapa dataset UCI. Pada penelitian ini digunakan kombinasi antara versi continuous dan binary pada algoritma Articial Bee Colony untuk mengoptimisasi kernel parameter secara terus menerus dan menghapus fitur – fitur yang tidak relevan pada data. Gabungan metode tersebut menunjukkan peningkatkan akurasi sebesar 97%.
Penelitian  (Kaya  Keles  &  Kilic,  2018)  menggunakan  pendeketan  seleksi  fitur menggunakan Algoritma Bee Colony pada dataset SCADI (Self Care Daily Activities). Pada dataset SCADI yang tidak mengalami seleksi fitur mendapatkan akurasi dan F-Score masing  – masing  84,2 % dan 0,812. Pada dataset  yang mengalami  seleksi fitur dengan metode  Information  Gain,  Gain  Ratio  dan  Chi-Squared  tidak  mengalami  peningkatan akurasi dan F-score meningkat menjadi 0,822. Pada dataset yang menggunakan metode Artificial  bee  colony  mendapatkan  peningkatan  akurasi  menjadi  88,5  %  dan  F-Score sebesar 0,871.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  (Septiarini  et  al.,  2018)  hanya menggunakan  CFS  sebagai  metode  seleksi  fitur  dan  menggunakan  10  bauh  fitur  yang didapat dari esktraski fitur Gray level Coocurrence Matrix. Berdasarkan hal tersebut, pada penelitian ini akan menggunakan Artificial Bee Colony sebagai metode Seleksi Fitur dan menggunakan 21 buah fitur dari metode GLCM untuk mengklasifikasikan Retinal Nerve Fiber Layer.

## METODE
Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses  klasifikasi  Retinal  Nerve  Fiber  Layer menggunakan  Gray  Level  Coocurrence  Matriks  sebagai  metode  ekstraksi  fitur  dan Algoritma Artificial Bee Colony sebagai Metode Seleksi fitur. Data yang akan digunakan
dalam penelitian ini adalah data yang digunakan pada penelitian (Septiarini et al., 2018). Jumlah data citra fundus yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 44 buah data. Setiap Data  citra  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  12  buah  subcitra  berdasarkan  pembagian penilaian  citra  OCT  sehingga  jumlah  data  yang  digunakan  berjumlah  528  subcitra. Beberapa tahapan utama yang akan dilakukan pada penelitian ini antara lain Pembagian citra menjadi sub citra, Esktraksi fitur, Seleksi fitur, Klasifikasi dan Evaluasi Metodologi yang diusulkan untuk digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 dan setiap tahapan – tahapan pada metode yang diusulkan akan dijelaskan pada setiap subbagian bab.
Gambar 1. Alur Proses Penelitian

## Penyusunan Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset yang digunakan pada penelitian yang dilakukan oleh (Septiarini et al., 2018) yang berjumlah 44 buah.. Akurasi dari  semua  citra  fundus  diverifikasi  oleh  seorang  dokter  mata.  Setiap  label  dari  citra fundus  tersebut  ditentukan  dengan  menganalisa  12  subsektor  yang  berbeda.  Subsektor tersebut berdasarkan citra Optical Coherence Tomography dengan referensi searah jarum jam

## Pembagian citra menjadi subcitra
Pada tahapan pembagian citra menjadi subcitra, dilakukan segmentasi Optic nerve head  (ONH)  pada  citra  fundus  menggunakan  metode  segmentasi  yang  diterapkan  pada penelitian pada penelitian (Septiarini et al., 2017)  Ilustrasi segmentasi ONH dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi segmentasi ONH
Setelah  dilakukan  segmentasi  ONH,  citra  tersebut  kemudian  akan  dilakukan pembagian menjadi 12 sub citra. Pembagian tersebut didasari dari citra OCT berdasarkan angka jam.

## Preprocessing
Tahapan preprocessing dilakukan dengan cara mengubah citra berwarna menjadi citra  grayscale.  Hal  ini  dilakukan  karena  metode  esktraksi  fitur  tekstur  GLCM mengharuskan citra yang diolah adalah citra grayscale atau citra yang memiliki 1 layer warna.

## Ekstraski fitur GLCM
Setelah  semua  subcitra  mengalami  proses  preprocessing,  maka  dilakukan  tahap ekstraksi  fitur GLCM.  Gray Level  Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah teknik untuk memperoleh teksturcitra dengan menggunakan perhitungan pada orde kedua  (Öztürk & Akdemir,  2018).  Gray  level  co-occurrence  matrix  (GLCM)  merupakan  matrik  yang menggambarkan  frekuensi  munculnya pasangan piksel pada jarak d dan orientasi arah dengan sudut 𝜃 dalam citra yang digunakan untuk menghitung fitur-fitur glcm (Zulpe & Pawar,  2012).  Fitur  GLCM  yang  akan  digunakan  berjumlah  21  fitur  dan  4  buah  sudut yaitu 0, 45, 90 dan 135 derajat.  Fitur  – fitur yang digunakan antara lain  (Clausi, 2002; Haralick et al., 1993; Soh & Tsatsoulis, 1999)  : Contrast,  Correlation, Difference entropy, Difference  variance,  Energy,  Inverse  Difference  Moment,  Information  measure  of
correlation 1, Informaiton measure of correlation 2, Sum average, Sum entropy, Sum of squares:  Variance,  Sum  variance,  Autocorrelation,  Cluster  Prominence,  Cluster  Shade, Dissimilarity, Entropy, Maximum probability, Homogeneity, Inverse Difference Moment Normalized dan Inverse Difference Normalized.

## Seleksi fitur
Pada tahapan ini digunakan seleksi fitur menggunakan Algoritma Artificial Bee Colony.  Metode  Aritificial  Bee  Colony  (ABC)  adalah  suatu  algoritma  optimasi metaheuristic yang terinspirasi dari perilaku cerdas koloni lebah madu. Metode ini sering dipakai  untuk  menemukan  solusi  optimal  dari  perilaku  lebah  madu  dalam  mencari  dan mengeksplorasi makanan. Metode ini terdiri dari tiga macam lebah madu yaitu Employed bees (Lebah Pekerja), Onlooker bees (Lebah Penjaga) , dan Scout bees (Lebah Pemandu) (Keles & Kılıç, 2018) .
Pada  algoritma  artificial  bee  colony,  lebah  penjaga  memilih  submer  makanan berdasarkan  nilai  probabilitis  yang  terdapat  pada  sumber  makanan  tersebut.  Persamaan Langkah tersebut dapat dilihat pada persamaan 3.1 berikut.
𝑃𝑖 = 𝑓𝑖𝑡 𝑗 ∑ 𝑓𝑖𝑡 𝑛 𝑆𝑁 𝑛=1 ………………………………………………………..(1)
Dimana SN adalah  jumlah  sumber  makanan  yang  sama  dengan  jumlah  lebah pekerja dan fit i adalah nilai fitness yang digunakan. Untuk menentukan posisi dari sumber makanan yang telah tersimpan digunakan persamaan 3.2 berikut.
𝑣 𝑖𝑗 =   𝑧 𝑖𝑗 + 𝜑 𝑖𝑗 (𝑧 𝑖𝑗 − 𝑧 𝑘𝑗 ) …………………………………………(2)
Pada sumber makanan yang isinya telah habis kemudian diganti dengan sumber makanan baru oleh lebah pemandu. Langkah tersebut disimulasikan dengan mempoduksi posisi secara random kemudian mengganti posisi yang telah ditinggalkan dengan posisi random  tersebut.  Pada  algoritma  artificial  bee  colony,  Ketika  suatu  posisi  sumber makanan tidak dapat ditingkatkan setelah melalui beberapa perputaran atau cycle , maka posisi tersebut dapat dinyatakan sebagai posisi yang ditinggalkan. Jumlah cycle tersebut adalah parameter yang sangat penting pada algoritma Artificial bee colony.
Lebah  Pemandu  kemudian  mencari  suatu  sumber  baru  untuk  digunakan. Persamaan yang digunakan dapat dilihat pada persamaan 3.3 berikut :
𝑧 𝑗 𝑖 = 𝑧 𝑚𝑖𝑛 𝑗 + 𝑟𝑎𝑛𝑑 (0,1)(𝑧 𝑚𝑎𝑥 𝑗 − 𝑧 𝑚𝑖𝑛 𝑗 ) ……………………………..(3)
. Setelah  setiap  kandidat  sumber  posisi  makanan 𝑣 𝑖𝑗 diproduksi  dan  kemudian dievaluasi, kinerja dari posisi tersebut dibandingkan dengan posisi yang lama. Jika sumber makanan baru memiliki nektar yang sama atau lebih baik dari sumber yang lama, maka dilakukan penggantian sumber makanan. Jika tidak, sumber yang lama tetap  disimpan. Dengan  kata  lain,  mekanisme  seleksi  greedy  digunakan  sebagai  operasi  seleksi  antara sumber makanan yang lama dan sumber makanan yang baru. (Karaboga & Ozturk, 2011)

## Klasifikasi
Pada tahapan Klasifikasi, data yang telah mengalami proses seleksi fitur kemudian diklasifikasi  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine.  Support  Vector  Machine adalah  suatu  metode  yang  dapat  memprediksi  untuk  kasus  klasifikasi  maupun  kasus regresi. Support Vector Machine memiliki prinsip linier dimana data dipisahkan secara linier. Metode ini pun dapat diformulasikan untuk data yang tidak bersifat linear dengan menggunakan fungsi – fungsi kernel dan parameter (Monika Parapat &  Tanzil Furqon, 2018).

## Evaluasi
Dalam  tahap  pengujian  ,  tolak  ukur  untuk  menilai  klasifikasi  sebagai  klasifikasi yang baik menggunakan akurasi, specificity dan sensitifity. akurasi adalah kemampuan sistem klasifikasi untuk membedakan citra fundus yang memiliki RNFL dan yang tidak memiliki RNFL. Specificity adalah kemampuan sistem klasifikasi untuk mengetahui citra fundus yang memiliki RNFL dan Sensitifity adalah kemampuan  sistem klasifikasi untuk mengetahui citra fundus yang tidak memiliki RNFL. Persamaan nilai Akurasi,Specifity dan sensitifity terdapat pada persamaan 3.1 sampai 3.3.
𝑨𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 = 𝑻𝑷+𝑻𝑵
𝑻𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑷+𝑭𝑵 ..................................................................................(4) 𝑺𝒑𝒆𝒄𝒊𝒇𝒊𝒄𝒊𝒕𝒚 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑵 ........................................................................................(5) 𝑺𝒆𝒏𝒔𝒊𝒕𝒊𝒇𝒊𝒕𝒚 = 𝑻𝑷 𝑻𝑵+𝑭𝑷 .........................................................................................(6)
Dimana : TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini digunakan data berjumlah 44 buah data yang jug digunakan pada  penelitian  sebelumnya  (Septiarini  et  al.,  2017),  data  tersebut  kemudian  dibagi menjadi  12  buah  subcitra  dikarenakan  pelabelan  ada  ada  atau  tidaknnya  RNFL berdasarkan subcitra.

## Pembagian citra mencadi subcitra
Pada  proses  pembagian  citra  menjadi  subcitra,  Citra  OCT  digunakan  sebagai rujukan. Pembagian dilakukan disetiap 30 derajat perputaran, sehingga setiap data fundus yang digunakan dalam penelitian memiliki 12 subcitra sehingga dari 44 data citra fundus akan didapatkan data sebsar 528 buah data subcitra Subcitra tersebut yang kemudian akan diekstraksi  dan  di  klasifikasi.  Ilustrasi  pembagian  citar  menjadi  sub  citra  dapat  dilihat pada gambar 4.
Gambar 3 . Ilustrasi pembagian citra menjadi subcitra

## Preprocessing
Setelah dilakukan pembagian subcitra, masing-masing subcitra mengalami proses preprocessing. Proses preprocessing dilakukan karena metode GLCM menggunakan citra yang  memiliki  ruang  warna  grayscale  Ilustrasi  dari  proses  preprocessing  dapat  dilihat pada gambar 5.
Gambar 4 . Ilustrasi tahapan preprocessing Ekstraksi Fitur GLCM
Setelah  semua  data  subcitra  mengalami  proses  preprocessing  maka  dilakukan proses  selanjutanya  yaitu  proses  ekstraksi  ciri  tekstur.  Proses  ekstarksi  ciri  tekstur menggunakan metode Gray matrix co occurrence (GLCM) menggunakan 21 fitur dan 4 arah maka total fitur yang akan digunakan berjumlah 84 buah.

## Seleksi Fitur Menggunakan Algoritma Artificial Bee Colony.
Setelah dilakukan prroses ekstraksi fitur, fitur – fitur tersebut kemudian akan di seleksi  menggunakan  algoritma  Artficial  Bee  Colony  menggunakan  parameter  yaitu solusi yang memungkinan berjumlah , 20 jumlah iterasi dan limit yang digunakan adalah 10 . Dari 84 buah fitur tersebut tersisa 32 fitur. Jumlah Solusi yang digunakan berjumlah 100 dan jumlah iterasi sebanyak 20 iterasi. Fitur yang tersisa antara lain : Auto Correlation 0 0 , Auto Correlation 45 0 , Auto Correlation 90 0 , Contrast 135 0 ,Correlation 90 0 ,Difference Entrophy  0 0 ,  Difference  Entrophy  45 0 ,  Difference  Entrophy  90 0 ,Dissimilarity  0 0 , Dissimilarity 135 0 ,Difference Variance 0 0 , Difference Variance 90 0 , Difference Variance 135 0 ,Homogeneity  0 0 ,  Homogenity  45 0 ,  Information  of  Measures  Correlation  1  90 0 , Information of Measures Correlation 1 135 0 , Information of Measures Correlation 2 45 0
, Information of Measures Correlation 2 135 0 , Inverse Difference 0 0 , Inverse Difference 90 0 , Inverse Difference Moment Normalized 0 0 , Inverse Difference Moment Normalized 135 0 , Inverse Difference Normalized 45 0 , Inverse Difference Normalized 90 0 , Maximum Probability 90 0 , Maximum Probability 135 0 ,Sum Average 90 0 , Sum Entrophy 0 0 dan Sum Entrophy 135 0 .

## Klasifikasi
Pada tahapan klasifikasi data – data dibagi menjadi menjadi dua buah data yaitu data training dan data testing. Pada penelitian ini 528 data subcitra terbagi menjadi 80% data  training  dan  20%  data  testing.  Proses  klasifikasi  menggunakan  metode  Support vector machine

## Evaluasi
Proses Evaluasi dilakukan  dengan membandingkan hasil klasifikasi tanpa seleksi fitur  dan  hasil  klasifikasi  menggunakan  seleksi  fitur  Algoritma  Artificial  Bee  Colony. Berdasarkan hasil percobaan yang dilakukan dapat dilihat hasilnya pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan hasil klasifikasi tanpa seleksi dan menggunakan seleksi fitur
Klasifikasi menggunakan sleuruh fitur Klasifikasi menggunakan fitur yang telah di seleksi fitur menggunakan ABC Akurasi 93.8389 % 95.0237% Specificity 90.3226 % 95.9184 % Sensitifity 92.6102 % 93.7853 %
Berdasarkan hasil evaluasi pada tabel 1, Proses klasifikasi menggunakan seleksi fitur  Artificial  Bee  Colony  mendapatkan  akurasi  sebesar    95  %,  dibandingkan  dengan akurasi yang didapatkan dari klasifikasi tanpa menggunakan proses seleksi fitur sebesar 93,8%. Nilai specifity dan sensittify juga mendapatkan nilai masing – masing  95,9  % dan  93,7  %, lebih besar dari proses yang tidak menggunakan selski fitur yaitu masing – masing hanya sebesar 90,3   % dan   92,6 %.
Gambar 5. Grafik 1
Seleksi  fitur  yang  telah  diterapkan  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Algoritma  Bee  Colony  telah  menunjukan  peningkatan  akurasi  saat  proses  kalsifikasi Retinal Nerve Fiber Layer dengan algoritma SVM. Algoritma SVM tanpa menggunakan seleksi  fitur  mencapai  akurasi  optimal  93,8  %  sedangkan  algoritma  SVM  yang dikombinasi dengan Algoritma Bee Colony untuk seleksi fitur berhasil mencapai akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 95 %.
87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 SVM SVM + Algoritma Bee Colony Perbandingan Performa Akurasi Specificity Sensitifity

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  seleksi  fitur menggunakan algoritma Artificial Bee Colony dapat meningkatkan hasil klasifikasi dari Retinal Nerve Fiber Later dibandingkan dengan tidak menggunakan seleksi fitur   Metode Seleksi  fitur  Artificial  Bee  Colony  mendapatkan  32  fitur  terbaik  dari  84  fitur  yang didapatkan dari ekstraksi fitur GLCM. Hasil klasifikasi menggunakan metode SVM yang dikombinasikan dengan Seleksi fitur menggunakan Artficifial Bee Colony mendapatkan akurasi sebesar 95 % dibandingkan dengan klasifikasi menggunakan Metode SVM tanpa kombinasi Seleksi fitur yang hanya sebsar 93,8% . Metode - metode yang digunakan pada penelitian  ini  dapat  digunakan  juga  untuk  optimasi  pada  bidang  lain  seperti  klasifikasi data dan citra, optimasi jadwal dan lain-lain. Untuk penelitian kedepannya, klasifikasi bisa menggunakan algoritma evolusi yang lain dan metode klasifikasi yang lain. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu telah terjadi peningkatan akurasi algoritma Backpropagation yang cukup  signifikan  setelah  dilakukan  nya  proses  seleksi  atribut  dengan  menggunakan algoritma ABC-kNN terhadap cleveland heart disease dataset.

## DAFTAR RUJUKAN
Aly, R. H. M., Rahouma, K. H., & Hamed, H. F. A. (2019). Brain Tumors Diagnosis and Prediction Based on Applying the Learning Metaheuristic Optimization Techniques of Particle Swarm, Ant Colony and Bee Colony. Procedia Computer Science , 163 , 165–179. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.098
Barani, F., & Mirhosseini, M. (2018). Classification of binary problems with SVM and a mixed artificial bee colony algorithm. 3rd Conference on Swarm Intelligence and Evolutionary Computation, CSIEC 2018 , 1–5.
https://doi.org/10.1109/CSIEC.2018.8405413
Chakrabarty,  L.,  Joshi,  G.  D.,  Chakravarty,  A.,  Raman,  G.  v.,  Krishnadas,  S.  R.,  &
Sivaswamy,  J.  (2016).  Automated  Detection  of  Glaucoma  from  Topographic Features  of  the  Optic  Nerve  Head  in  Color  Fundus  Photographs. Journal  of Glaucoma , 25 (7), 590–597. https://doi.org/10.1097/IJG.0000000000000354
Chen, R. C., Dewi, C., Huang, S. W., & Caraka, R. E. (2020). Selecting critical features for data classification based on machine learning methods. Journal of Big Data , 7 (1). https://doi.org/10.1186/s40537-020-00327-4
Clausi, D. A. (2002). An analysis of co-occurrence texture statistics as a function of grey level  quantization. Canadian  Journal  of  Remote  Sensing , 28 (1),  45–62. https://doi.org/10.5589/m02-004
Haralick,  R.,  Shanmugam,  K.,  &  Its’Hak,  D.  (1993).  Textural  features  for  image classification. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics , 610–621.
Jain,  D.,  &  Singh,  V.  (2018).  Feature  selection  and  classification  systems  for  chronic disease  prediction:  A  review. Egyptian  Informatics  Journal , 19 (3),  179–189. https://doi.org/10.1016/j.eij.2018.03.002
Karaboga, D., & Ozturk, C. (2011). A novel clustering approach: Artificial Bee Colony (ABC)  algorithm. Applied  Soft  Computing  Journal , 11 (1),  652–657. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2009.12.025
Kaya  Keles,  M.,  &  Kilic,  U.  (2018).  Artificial  Bee  Colony  Algorithm  for  Feature Selection  on  SCADI  Dataset. UBMK  2018  -  3rd  International  Conference  on
Computer Science and Engineering , 463–466.
https://doi.org/10.1109/UBMK.2018.8566287
Keles, M. K., & Kılıç, Ü. (2018). Artificial Bee Colony Algorithm for Feature Selection on SCADI Dataset. 2018 3rd  International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK) , 463–466.
Monika  Parapat,  I.,  &  Tanzil  Furqon,  M.  (2018). Penerapan  Metode  Support  Vector Machine (SVM) Pada Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak (Vol. 2, Issue 10). http://j-ptiik.ub.ac.id
Öztürk, Ş., & Akdemir, B. (2018). Application of Feature Extraction and Classification Methods for Histopathological Image using GLCM, LBP, LBGLCM, GLRLM and SFTA. Procedia Computer Science , 132 , 40–46.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.057
Sekhar,  P.  R.,  &  Sujatha,  B.  (2020).  A  literature  review  on  feature  selection  using evolutionary algorithms. 2020 7th International Conference on Smart Structures and Systems, ICSSS 2020 . https://doi.org/10.1109/ICSSS49621.2020.9202257
Septiarini,  A.,  Harjoko,  A.,  Pulungan,  R.,  &  Ekantini,  R.  (2017).  Optic  disc  and  cup segmentation by automatic thresholding with morphological operation for glaucoma evaluation. Signal, Image and Video Processing , 11 (5), 945–952. https://doi.org/10.1007/s11760-016-1043-x
Septiarini, A., Harjoko, A., Pulungan, R., & Ekantini, R. (2018). Automated detection of retinal  nerve  fiber  layer  by  texture-based  analysis  for  glaucoma  evaluation.
Healthcare Informatics Research , 24 (4), 335–345. https://doi.org/10.4258/hir.2018.24.4.335
Singh,  S.,  &  Malik,  K.  (2022).  Feature  selection  and  classification  improvement  of
Kinnow using SVM classifier.
Measurement: Sensors , 24 . https://doi.org/10.1016/j.measen.2022.100518
Soh, L. K., & Tsatsoulis, C. (1999). Texture analysis of sar sea ice imagery using gray level  co-occurrence  matrices. IEEE  Transactions  on  Geoscience  and  Remote Sensing , 37 (2 I), 780–795. https://doi.org/10.1109/36.752194
Zulpe, N., & Pawar, V. (2012). GLCM Textural Features for Brain Tumor Classification. International Journal of Computer Science Issues , 9 (3). www.IJCSI.org