## Implementasi Metode Support Vector Machine (SVM) dan t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)

## untuk Klasifikasi Depresi
Satria Abimayu 1) , Nurdin Bahtiar * 2) , Eko Adi Sarwoko 3)
1,2,3 Departemen Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro, Semarang
1 satriaabimayu01@gmail.com, *2 nurdinbahtiar@lecturer.undip.ac.id,
3 ekoadisarwoko@lecturer.undip.ac.id

## Abstrak
Depresi  merupakan  salah  satu  gangguan  kesehatan  mental.  Sekitar  300  juta  jiwa  atau 3,76%  populasi  di  dunia  dari  segala  usia  dan  komunitas  menderita  depresi.  WHO memprediksi bahwa depresi akan menjadi penyebab kematian paling berdampak dalam 15 tahun ke depan. Penelitian terdahulu yang melakukan klasifikasi terhadap depresi untuk instrumen Depression Anxiety Stress Scales (DASS-42) masih sangat sedikit. Penelitian ini mengidentifikasi seseorang memiliki kemungkinan depresi, melalui proses pelatihan model klasifikasi  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  dan  t-Distributed  Stochastic Neighbor Embedding pada set data DASS-42. Set data DASS-42 terdiri dari 39.776 data dan dapat digunakan untuk mengklasifikasi 3 fenomena yang berbeda yaitu, depresi, stress dan kecemasan. Model Support Vector Machine dilatih menggunakan data DASS-42 yang telah  dibersihkan,  normalisasi  dan  balancing  serta  menggunakan  atribut  yang  telah direduksi  melalui  proses  reduksi  dimensi  t-Distributed  Stochastic  Neighbor  Embedding. Data  latih  dan  data  uji  dibagi  dengan  rasio  80:20.  Berdasarkan  hasil  pengujian, implementasi  metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  t-Distributed  Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) untuk klasifikasi depresi pada data DASS-42 menunjukkan performa  yang  lebih  baik  dengan  akurasi  terbaik  sebesar  100%  pada  data  sebelum balancing dan 91,71% pada data setelah balancing.
Kata  kunci :    Support  Vector  Machine,  t-Distributed  Stochastic  Neighbor  Embedding, Klasifikasi, Depresi

## Abstract
Depression is a mental health disorder. About 300 million people or 3.76% of the world's population  of  all  ages  and  communities  suffer  from  depression.  WHO  predicts  that depression will be the most impactful cause of death in the next 15 years. Very few previous studies  have  classified  depression  for  the  Depression  Anxiety  Stress  Scales  (DASS-42) instrument. This study identifies someone who has the possibility of depression, through a process  of  classifying  the  model  using  the  Support  Vector  Machine  and  t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding methods in the DASS-42 data set. The DASS-42 data set consists  of  39,776  data  and  can  be  used  to  classify  3  different  phenomena  namely, depression,  stress  and  anxiety.  The  maintenance  Support  Vector  Machine  model  uses DASS-42  data that  has  been  cleaned,  normalized and  balanced and  uses attributes that have been reduced through the t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding dimension reduction process. Training data and test data are divided by the ratio of 80:20. Based on the test  results,  the  application  of the Support  Vector Machine (SVM)  and  t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) methods for depression classification on DASS-
42 data shows better performance with the best accuracy of 100% on data before balancing and 91, 71% on data after balancing.
Keywords  :    Support  Vector  Machine,  t-Distributed  Stochastic  Neighbor  Embedding, Classification, Depression

## 1 P ENDAHULUAN
Depresi merupakan salah satu gangguan kesehatan mental. Kondisi ini berkaitan dengan hilangnya minat dan keinginan untuk beraktivitas, berpikir negatif, sedih yang berkepanjangan, kesulitan bersosial dan dapat mengarah ke kasus bunuh diri dalam beberapa kasus [1]. Sekitar 300 juta jiwa atau 3.76% populasi di dunia dari segala usia dan komunitas menderita depresi [2]. World Health Organization (WHO) memprediksi bahwa depresi akan menjadi penyebab kematian yang paling berdampak pada masa 15 tahun ke depan. Depresi dapat mempengaruhi kualitas  hidup  secara  signifikan  dan  menyebabkan  masalah  baru  seperti  penurunan  prestasi, kehilangan ide kreatif serta kurangnya produktivitas di tempat kerja yang tentunya mempersulit seseorang untuk menikmati kegiatan yang biasanya menyenangkan ([3]–[5].
Beberapa penelitian menggunakan metode klasifikasi untuk mengidentifikasi seseorang yang memiliki kemungkinan gejala depresi[6]–[8]. Salah satu metode klasifikasi yang sering gunakan dalam klasifikasi depresi adalah Support Vector Machine (SVM) [8], [9]. Metode ini digunakan  untuk  menemukan  pembatas  (hyperplane)  yang  optimal  diantara  set  data  dari berbagai kelas yang berbeda di dalam ruang vektor. Kelebihan yang dimiliki oleh metode SVM adalah  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  tidak  sensitif  terhadap  noise  di  dalam  data.  Namun metode ini tidak luput dari kekurangan[10], [11]. Jika set data memiliki ukuran yang besar maka waktu  yang  dibutuhkan  untuk  pelatihan  model  menjadi  bertambah  lama,  serta  informasi mengenai  probabilitas  setiap  kelas  tidak  dijelaskan  [12].  Beberapa  penelitian  menunjukkan bahwa metode SVM terbukti cocok digunakan untuk mengklasifikasi berbagai set data dengan mempertahankan tingkat akurasi yang tinggi [13]–[16].
Penggunaan  metode  t-Distributed  Stochastic  Neighbor  Embedding  (t-SNE)  untuk mereduksi dimensi data dan mengekstraksi fitur dilakukan dalam penelitian ini. Harapannya, metode t-SNE dapat menyajikan visualisasi data dengan baik. Metode t-SNE merupakan teknik yang digunakan pada data dengan dimensi  tinggi  yang direduksi ke data  yang dimensi  yang lebih rendah tanpa mengubah struktur dari data [17]. Cara kerja metode t-SNE adalah dengan mengukur jarak antar titik pada data dalam dimensi tinggi dan menyajikannya dalam dimensi yang  lebih  rendah.  Metode  t-SNE  juga  dapat  digunakan  untuk  memudahkan  visualisasi  dan eksplorasi  karakteristik  dari  set  data  [18].  Pemilihan  metode  t-SNE  sebagai  preprocessing terbukti cocok digunakan pada data dengan ukuran besar dan membantu visualisasi yang baik tanpa mengubah struktur data[17], [19]–[21].
Set  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  DASS-42  (Depression  Anxiety Stress Scale) yang diperoleh dari Open Psychometrics pada Kaggle. DASS-42 merupakan skala yang digunakan untuk mengukur tingkat depresi, kecemasan dan stres pada individu [22]. Skala ini  terdiri  dari  42  pertanyaan  yang  mengelompokkan  individu  ke  dalam  beberapa  tingkat instrumen  yaitu,  normal,  ringan,  sedang,  berat  dan  sangat  berat.  Fondasi  teori  dari  skala  ini
didasarkan pada model tripartite kecemasan dan depresi yang di ajukan oleh Clark dkk. pada tahun  1991  [1].  DASS  terdiri  dari  tiga  skala  diantaranya,  depresi  (menilai  keadaan  mood dysphoria),  kecemasan  (menilai  keadaan  gairah)  dan  stres  (menilai  labilitas  emosi  negatif terhadap  penyebab  dan  ketegangan  umum)  [23].  Terdapat  dua  versi  dari  skala  ini,  ada  yang versi 42-item dan versi 21-item. Walaupun Data DASS-42 dapat mengetahui tingkat depresi, kecemasan  dan  stress  individu,  penelitian  ini  berfokus  pada  tingkat  depresi  berdasarkan jawaban  yang  telah  diberikan.  Data  DASS-42  dikoleksi  pada  tahun  2017  –  2019  terdiri  dari 39.775 responden dengan 172 fitur.
Dengan  seluruh  keunggulan  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  penelitian  ini mengimplementasikan  metode  SVM  dan  t-SNE  untuk  mengklasifikasi  depresi  pada  data DASS-42. Harapannya atribut data DASS-42 dapat diekstrak dengan memanfaatkan visualisasi reduksi dimensi t-SNE dan dapat menghasilkan keakuratan yang baik untuk klasifikasi depresi menggunakan  metode  SVM.  Sehingga  apabila  seseorang  menemukan  gejala  depresi  setelah melakukan  deteksi  dini  menggunakan  instrumen  DASS-42,  dapat  direkomendasikan  untuk menemui psikolog atau dokter spesialis kejiwaan lebih cepat.

## 2 METODE PENELITIAN

## 2.1  G ARIS B ESAR P ENYELESAIAN M ASALAH
Implementasi dari metode SVM dan t-SNE untuk klasifikasi depresi pada data DASS-42 memiliki  beberapa  proses  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  masalah.  Gambar  1 menjelaskan tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini.
Gambar 1. Garis Besar Penyelesaian Masalah

## 2.2  P ENGUMPULAN D ATA
Set data yang digunakan berasal dari Open Psychomatrics. Data DASS-42 dikoleksi oleh Open Psychometrics pada tahun 2017 – 2019 yang terdiri dari 39.775 responden dengan 172 atribut dan terbagi menjadi 5 kelas depresi yaitu normal, ringan, sedang, berat, dan sangat berat.

## 2.3  P RA -P EMROSESAN
Sebelum  melakukan  pembagian  data  latih  dan  data  uji,  dalam  penelitian  ini  dilakukan pra-pemrosesan data terlebih dahulu.
a. Reduksi Atribut, Pembersihan Data, Pengisian Nilai dan Pemberian Label
Data  DASS-42  dalam  penelitian  ini  memiliki  beberapa  atribut  yang  tidak  berkaitan terhadap perhitungan skor untuk menentukan tingkat depresi seseorang [22]. Selain itu masih ada beberapa atribut yang tidak berkaitan dengan depresi. Sehingga atribut dari Data DASS-42 langsung  direduksi  dari  172  atribut  menjadi  63  atribut.  Setelah  memilih  atribut  yang berpengaruh  terhadap  depresi,  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  pembersihan  data  dan pengisian nilai. Pada tahap ini, setiap atribut yang tidak terdistribusi  normal dibersihkan dan
atribut  yang  memiliki  banyak  nilai  yang  hilang  atau  kosong  diisi  menggunakan  nilai  mean dengan  pembulatan  ke  atas.  Sehingga  jumlah  data  DASS-42  sebelum  dinormalisasi  berubah dari 39.775 data menjadi 36.023 data. Setelah melakukan pembersihan data dan pengisian nilai, maka dilakukan tahap pemberian label untuk melengkapi set data agar dapat digunakan dalam penelitian ini. Pemberian label dilakukan sesuai dengan manual pembagian skor DASS-42 [22], [24], [25]. Setelah melakukan langkah pemberian label, maka sebaran kondisi depresi pada data DASS-42 dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Sebaran Kondisi Depresi Data DASS-42

## b. Balancing Data
Pada  Gambar  2  terdapat  beberapa  kelas  kondisi  yang  tidak  tersebar  secara  merata sehingga kelas-kelas perlu diseimbangkan agar model yang digunakan dapat mengklasifikasi kondisi depresi secara tepat. Metode yang digunakan untuk melakukan balancing data adalah SMOTE. Sehingga setelah dilakukan balancing data, sebaran kondisi depresi pada Data DASS- 42 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Sebaran Kondisi Depresi Data DASS-42 setelah Balancing

## c. Transformasi Data
Langkah pra-pemrosesan selanjutnya adalah transformasi data. Pada tahap ini dilakukan normalisasi  data  yang  sudah  dibersihkan  dan  diseleksi.  Hal  ini  dilakukan  karena  terdapat perbedaan  nilai  yang  besar  antara  satu  atribut  dengan  data  lainnya.  Langkah  normalisasi dilakukan  dengan  menggunakan  Normalisasi  Min-Max.  Sehingga  hasil  akhir  dari  proses  ini memiliki atribut yang memiliki nilai 0 – 1.
8242 3498 6579 1698 16006 0 5000 10000 15000 20000 Normal Depresi Ringan Depresi Sedang Depresi Berat Depresi Sangat Berat Kondisi Depresi 16006 16006 16006 16006 16006 0 5000 10000 15000 20000 Normal Depresi
Ringan Depresi Sedang Depresi Berat Depresi Sangat Berat Kondisi Depresi

## d. Proses t-SNE
Setelah  melakukan  proses  normalisasi,  set  data  divisualisasi  menjadi  2  dimensi menggunakan  metode  t-SNE.  Proses  ini  dilakukan  dengan  memanfaatkan  metode  reduksi dimensi t-SNE dengan perplexity = 40 [26]. Langkah yang dilakukan dalam proses t-SNE pada penelitian ini diantaranya:
1. Menghitung jarak antar data
2. Menghitung nilai variansi yang baru menggunakan binary search, probabilitas data pada dimensi asli, dan nilai perplexity yang baru
3. Mengulang proses sebelumnya hingga menemukan variansi paling baru
4. Menghitung probabuilitas data pada dimensi baru
5. Menghitung nilai similarity menggunakan persamaan Gradiant Descent
6. Mengulangi proses diatas sebanyak 300 iterasi
Dengan  melakukan  langkah  dan  perhitungan  yang  sama,  maka  diperoleh  visualisasi reduksi  dimensi  t-SNE  dengan  memanfaatkan  scatterplot  dari  library  scikit-learn.  Pada penelitian  ini,  dilakukan  8  skenario  fitur  data  DASS-42  yang  berbeda  dengan  tujuan  untuk menghasilkan  visualisasi  yang  terbaik.  Kelompok  atribut  dalam  skenario  reduksi  dimensi  t- SNE dibagi menjadi  4 kelompok, yaitu jawaban  dari seluruh pertanyaan  DASS-42, jawaban dari  pertanyaan  DASS-42  subskala  depresi,  jawaban  dari  TIPI,  dan  jawaban  terkait  latar belakang responden. Tabel 1 memperlihatkan visualisasi reduksi dimensi t-SNE.

## 2.4  P EMBAGIAN D ATA L ATIH DAN D ATA U JI
Setelah melalui pra-pemrosesan, set data DASS-42 dibagi menjadi data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk membangun model klasifikasi dengan menggunakan metode SVM, sedangkan data uji digunakan untuk mengevaluasi model. Set data DASS-42 yang berjumlah 80.030 data dibagi dengan komposisi perbandingan jumlah data latih dan data uji adalah 80:20 [8]. Sehingga 64.024 data digunakan menjadi data latih dan 16.006 data digunakan sebagai data uji.

## 2.5  P ELATIHAN M ODEL SVM
Set  data  latih  selanjutnya  melakukan  proses  pelatihan  menggunakan  metode  Support Vector  Machine  One-Against-All  dengan  memanfaatkan  kernel  Polinomial.  Berikut  adalah proses pelatihan model SVM OAA menggunakan kernel Polinomial.

## 1. Menghitung kernel polinomial
Pada proses ini ditetapkan bahwa c = 1 [27] dan degree = 2 [28].
2. Menghitung matiks hessian Inisialisasi awal λ = 0,5 [29]
3. Menghitung nilai epsilon Inisialisasi awal α = 0 [30]
4. Menghitung nilai deltha alpha Inisialisasi awal γ = 0,00001 dan C=1 [29].
5. Menghitung nilai alpha
6. Menghitung update nilai epsilon
7. Menghitung update nilai delta alpha
8. Menghitung update nilai alpha
9. Menghitung kernel positif dan negatif
Kernel  positif  didapatkan  melalui  pencarian  nilai  positif  terbesar  dan  kernel  negatif didapatkan pada nilai negatif terbesar pada matriks hessian.
10. Menghitung bobot positif dan negatif
11. Menghitung nilai bias

## 2.6  P ENGUJIAN M ODEL SVM
Pengujian model SVM pada metode Sequential  Training dilakukan dengan melakukan perhitungan fungsi diskriminan f(x) dan menggunakan data uji. Jika hasil dari f(x) positif maka diklasifikasikan sebagai kelas positif, dan begitu juga sebaliknya.

## 2.7  E VALUASI
Untuk mengukur akurasi dan performa dari model yang telah dibangun, perlu dilakukan evaluasi model. Penelitian ini menggunakan metode evaluasi bernama k-fold cross validation. Evaluasi hasil dari penelitian ini dilakukan dengan menghitung rata-rata akurasi dari sebanyak k-fold. Untuk setiap iterasi yang berbeda berdasarkan pasangan atribut dan visualisasi t-SNE dibuat  sebanyak  10  lipatan.  Nilai  akurasi  dapat  dihitung  dengan  menjumlah  data  uji  yang diprediksi  benar  dan  dibagi  dengan  jumlah  seluruh  data  uji.  Kemudian  hasil  dari  rata-rata akurasi dari setiap k dibandingkan.

## 3 HASIL PENELITIAN

## 3.1  S KENARIO P ENGUJIAN
Skenario  pengujian  dilakukan  untuk  menguji  model  Support  Vector  Machine  terhadap data DASS-42. Dalam penelitian ini terdapat 3 skenario pengujian. Skenario yang dilakukan diantara  lain  adalah  membandingkan  pasangan  terbaik  berdasakan  hasil  visualisasi  reduksi dimensi  t-SNE,  membandingkan  set  data  DASS-42  sebelum  dan  sesudah  balancing menggunakan  SMOTE,  dan  memvalidasi  performa  pengujian  berdasarkan  rata-rata  akurasi sebanyak  k  dari  k-fold  cross  validation.  Ketiga  skenario  pengujian  dilakukan  dengan menggunakan Support Vector Machine One-Against-All kernel Polinomial dengan nilai degree = 2 dan c = 1 [27], [28].

## 3.2  S KENARIO P ENGUJIAN 1: P ERBANDINGAN P ASANGAN A TRIBUT
Skenario  pengujian  pertama  dilakukan  untuk  membandingkan  pasangan  atribut berdasarkan skenario visualisasi reduksi dimensi t-SNE. Dalam skenario pengujian 1, data yang sudah  melalui  pra-pemrosesan  tanpa  balancing  dilakukan  perbandingan  pengujian menggunakan  8  pasangan  atribut  data  yang  berbeda  seperti  pada  Tabel  1.  Tabel  2 memperlihatkan hasil dari skenario pengujian 1.
Tabel 2. Hasil Pengujian Skenario 1. Skenario Pasangan Atribut Akurasi 1 Q1A - Q42A, TIPI1 - TIPI10, Education, Urban, Gender, Age, Hand, Religion, Orientation, Race, Voted, Married, Familysize 99,49% 2 Q1A - Q42A, TIPI1 - TIPI10 99,54% 3 Q1A - Q42A, Education, Urban, Gender, Age, Hand, Religion, Orientation, Race, Voted, Married, Familysize 99,04% 4 Q1A - Q42A 98,79% 5 Q3A, Q5A, Q10A, Q13A, Q16A, Q17A, Q21A, Q24A, Q26A, Q31A, Q34A, Q37A, Q38A, Q42A, TIPI1 - TIPI10, Education, Urban, Gender, Age, Hand, Religion, Orientation, Race, Voted, Married, Familysize 99,92% 6 Q3A, Q5A, Q10A, Q13A, Q16A, Q17A, Q21A, Q24A, Q26A, Q31A, Q34A, Q37A, Q38A, Q42A, TIPI1 - TIPI10 99,93% 7 Q3A, Q5A, Q10A, Q13A, Q16A, Q17A, Q21A, Q24A, Q26A, Q31A, Q34A, Q37A, Q38A, Q42A, Education, Urban, Gender, Age, Hand, Religion, Orientation, Race, Voted, Married, Familysize 99,96% 8 Q3A, Q5A, Q10A, Q13A, Q16A, Q17A, Q21A, Q24A, Q26A, Q31A, Q34A, Q37A, Q38A, Q42A 100%
Pasangan atribut pada Skenario Pengujian 1 dipasangkan berdasarkan kelompok jawaban dari set data DASS-42. Kelompok jawaban dari set data DASS-42 diantaranya adalah jawaban dari  seluruh  pertanyaan  DASS-42,  jawaban  dari  pasangan  pertanyaan  depresi,  jawaban  dari TIPI,  serta  jawaban  mengenai  latar  belakang  responden.  Pada  Tabel  4.1  hasil  pengujian menunjukkan bahwa skenario ke-8 memperoleh akurasi terbaik. Pasangan atribut skenario ke- 8 memiliki skor akurasi sebesar 100%. Hal ini bisa terjadi karena atribut yang digunakan dalam prosesnya  adalah  jawaban  dari  pertanyaan  yang  berkaitan  dengan  fenomena  depresi,  serta visualisasi yang hasilkan melalui reduksi dimensi t-SNE menggambarkan sebaran kondisi kelas depresi pada data DASS-42 yang lebih terkelompok dan memiliki noise yang lebih sedikit.

## 3.3  S KENARIO P ENGUJIAN 2: P ERBANDINGAN D ATA S EBELUM DAN S ESUDAH B ALANCING
Skenario  pengujian  kedua  dilakukan  untuk  membandingkan  set  data  DASS-42  yang digunakan dalam pemodelan SVM OAA. Dalam skenario ini, set data DASS-42 yang belum diseimbangkan  dibandingkan  dengan  yang  sudah  diseimbangkan  menggunakan  metode SMOTE. Tabel 3 memperlihatkan hasil dari skenario pengujian 2.
Tabel 3. Hasil Pengujian Skenario 2.
Skenario Akurasi Data dengan Balancing Data tanpa Balancing 1 86,51% 99,49% 2 86,51% 99,54% 3 86,73% 99,04% 4 87,04% 98,79% 5 86,07% 99,92% 6 85,53% 99,93% 7 86,10% 99,96% 8 91,71% 100%
Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  Skenario  2  menunjukkan  bahwa  proses balancing data yang dilakukan pada set data DASS-42 memperoleh performa yang tidak lebih baik  dari  yang  sebelum  balancing.  Akurasi  yang  dihasilkan  oleh  data  sebelum  dan  sesudah balancing memiliki perbedaan sebesar 9-13%. Hal ini dapat disebabkan oleh overfitting yang terjadi pada label kelas yang dilakukan balancing [31]. Meskipun demikian, hasil dari pengujian skenario ke-2 tetap membuktikan bahwa reduksi dimensi t-SNE menghasilkan akurasi terbaik pada data balancing maupun tanpa balancing.

## 3.4  S KENARIO P ENGUJIAN 3: V ALIDASI P ERFORMA
Skenario  pengujian  ketiga  dilakukan  untuk  memvalidasi  hasil  dari  skenario  pengujian pertama dan kedua. Validasi dilakukan dengan membandingkan hasil akurasi dari perhitungan pada pengujian 1 dan 2 berdasarkan k-fold yang diinisialisasi. Penelitian ini menggunakan 10- fold untuk memvalidasi hasil skenario pengujian 1 dan 2. Tabel 4 memperlihatkan hasil dari skenario pengujian 3.
Tabel 4. Hasil Pengujian Skenario 3.
K Skenario Akurasi Data dengan Balancing Data tanpa Balancing 10
1 86,51% 99,49%
2 86,51% 99,54% 3 86,73% 99,04% 4 87,04% 98,79% 5 86,07% 99,92% 6 85,53% 99,93% 7 86,10% 99,96% 8 91,71% 100%
Hasil pengujian yang telah dilakukan pada Tabel 4 menunjukkan bahwa validasi 10-Fold Cross  Validation  pada  skenario  ke-8  reduksi  dimensi  t-SNE  masih  memperoleh  rata-rata akurasi terbaik. Akurasi yang dihasilkan dari validasi tidak jauh berbeda dengan akurasi dari pengujian skenario ke-2.

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan hasil pengujian skenario 1 sampai dengan skenario 3 menggunakan set data DASS-42 menggunakan metode Support Vector Machine One-Against-All kernel Polinomial, berikut adalah beberapa hasil analisa yang diperoleh
Pada pengujian skenario 1, akurasi terbaik dihasilkan oleh pasangan atribut skenario ke- 8 reduksi dimensi t-SNE. Dengan jumlah atribut sebanyak 14 dan nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 100%. Pasangan atribut pada skenario ke-8 merupakan jawaban dari pertanyaan yang berhubungan dengan fenomena depresi. Pada pengujian skenario 2, set data DASS-42 sesudah diseimbangkan tidak memperoleh hasil akurasi yang lebih tinggi dari sebelum diseimbangkan. Akurasi terbaik yang dihasilkan oleh set data DASS-42 setelah balancing adalah 91,71% pada skenario  ke-8.  Sedangkan  nilai  akurasi  terendahnya  berada  pada  nilai  85,53%.  Meskipun demikian, pengujian skenario 2 menunjukkan bahwa reduksi dimensi t-SNE dengan skenario ke-8 merupakan pasangan atribut dengan akurasi terbaik.
Selanjutnya  pada  pengujian  skenario  ke-3,  data  dengan  balancing  SMOTE  dan  tanpa balancing  dilakukan  validasi  dengan  menggunakan  10-fold  cross  validation.  Hasil  rata-rata akurasi  terbaik  yang  dihasilkan  tidak  berbeda  jauh  yaitu  sebesar  91,71%  untuk  setelah balancing  dan  100%  untuk  sebelum  balancing.  Metode  Support  Vector  Machine  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasi  depresi  pada  data  DASS-42.  Performa  terbaik  dihasilkan dengan menggunakan pasangan atribut skenario ke-8 reduksi dimensi t-SNE, dan menggunakan data yang belum diseimbangkan. Akurasi terbaik yang dihasilkan sebesar 100% telah divalidasi menggunakan 10-Fold Cross Validation.

## 5 K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian mengenai Implementasi Metode Support Vector Machine (SVM) dan  t-Distributed  Stochastic  Neighbor  Embedding  (t-SNE)  untuk  Klasifikasi  Depresi  dapat disimpulkan bahwa implementasi metode Support Vector Machine dan t-Distributed Stochastic Neighbor  Embedding  (t-SNE)  dalam  mengklasifikasi  kondisi  depresi  pada  data  Depression Anxiety Stress Scales (DASS-42) menunjukkan performa yang lebih baik. Selain itu, klasifikasi depresi pada data Depression Anxiety Stress Scales (DASS-42) menunjukkan performa yang lebih baik dengan menggunakan set data yang belum dibalancing. Untuk penelitian selanjutnya, metode dapat diimplementasikan pada kasus data set lain untuk mengetahui lebih dalam dan lebih detail mengenai performa yang dihasilkan, berikut kelebihan dan kekurangannya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. C. B. Vignola and A. M. Tucci, “Adaptation and Validation of the Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS) to Brazilian Portuguese,” J Affect Disord, vol. 155, pp. 104– 109, 2014, doi: https://doi.org/10.1016/j.jad.2013.10.031.
[2] J. Balbuena, S. Almeyda, J. Mendoza, and J. A. Pow-Sang, “Depression Detection Using Audio-Visual  Data  and  Artificial  Intelligence:  A  Systematic  Mapping  Study,”  in Proceedings  of  Fifth  International  Congress  on  Information  and  Communication Technology, S. and D. N. and J. A. Yang Xin-She and Sherratt, Ed., Singapore: Springer Singapore, 2021, pp. 296–306.
[3] H.  Dibeklioğlu,  Z.  Hammal,  and  J.  F.  Cohn,  “Dynamic  Multimodal  Measurement  of Depression Severity Using Deep Autoencoding,” IEEE J Biomed Health Inform, vol. 22, no. 2, pp. 525–536, 2018, doi: 10.1109/JBHI.2017.2676878.
[4] K.  Dianovinina,  “Depresi  pada  Remaja:  Gejala  dan  Permasalahannya,”  Jurnal Psikogenesis, vol. 6, no. 1, 2018, doi: https://doi.org/10.24854/jps.v6i1.634.
[5] P. E. Greenberg, A. A. Fournier, T. Sisitsky, C. T. Pike, and R. C. Kessler, “The economic burden of adults with major depressive disorder in the United States (2005 and 2010),” Journal  of  Clinical  Psychiatry,  vol.  76,  no.  2,  pp.  155–162,  Feb.  2015,  doi: 10.4088/JCP.14m09298.
[6] A. Budiman, J. C. Young, and A. Suryadibrata, “Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Konten Twitter dengan Indikasi Depresi,” Jurnal  Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 6, no. 2, 2021.
[7] N. Aini, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Radial Basis Function (RBF) untuk  Klasifikasi  Gangguan  Depresi,”  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim Riau, 2021.
[8] S. Aprilla, M. T. Furqon, and M. A. Fauzi, “Klasifikasi Penyakit Skizofrenia dan Episode Depresi  Pada  Gangguan  Kejiwaan  Dengan  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine  (SVM),”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  e- ISSN, vol. 2548, p. 964X, 2018.
[9] K. S. Srinath, K. Kiran, S. Pranavi, M. Amrutha, P. D. Shenoy, and K. R. Venugopal, “Prediction of Depression, Anxiety and Stress Levels Using Dass-42,” in 2022 IEEE 7th International  conference  for  Convergence  in  Technology,  I2CT  2022,  Institute  of Electrical and Electronics Engineers Inc., Apr. 2022. doi:
10.1109/I2CT54291.2022.9824087.
[10]  C.  P.  Diehl  and  G.  Cauwenberghs,  “SVM  Incremental  Learning,  Adaptation  and Optimization,” in Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2003., 2003, pp. 2685–2690 vol.4. doi: 10.1109/IJCNN.2003.1223991.
[11]  R.  Cosme  and  R.  Krohling,  “Support  Vector  Machines  Applied  to  Noisy  Data Classification Using Differential Evolution with Local Search,” Jan. 2011.
[12]  K. Mujib, A. Hidayatno, and T. Prakoso, “Pengenalan Wajah Menggunakan Local Binary Pattern (LBP) Dan Support  Vector Machine (SVM),” Transient: Jurnal  Ilmiah Teknik Elektro, vol.
7, no. 1, pp. 123–130, 2018, doi:
https://doi.org/10.14710/transient.v7i1.123-130.
[13]  W.  Agustina,  M.  T.  Furqon,  and  B.  Rahayudi,  “Implementasi  Metode  Support  Vector Machine  (SVM)  Untuk  Klasifikasi  Rumah  Layak  Huni  (Studi  Kasus:  Desa  Kidal Kecamatan  Tumpang  Kabupaten  Malang),”  vol.  2,  no.  10,  pp.  3366–3372,  2018, Accessed:  Mar.  02,  2023.  [Online].  Available:  https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/2615
[14]  H. Peiqing, “Multidimensional State Data Reduction and Evaluation of College Students’ Mental  Health  Based  on  SVM,”  Journal  of  Mathematics,  vol.  2022,  2022,  doi: 10.1155/2022/4961203.
[15]  N. A. Utami, W. Maharani, and I. Atastina, “Personality Classification of Facebook Users According  to  Big  Five  Personality  Using  SVM  (Support  Vector  Machine)  Method,” Procedia Comput Sci, vol. 179, pp. 177–184, Jan. 2021, doi: 10.1016/J.PROCS.2020.12.023.
[16]  Y. Li and F. Fan, “Classification of Schizophrenia and Depression by EEG with ANNs*,” in 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference, 2005, pp. 2679–2682. doi: 10.1109/IEMBS.2005.1617022.
[17]  B.  Melit  Devassy  and  S.  George,  “Dimensionality  Reduction  and  Visualisation  of Hyperspectral Ink Data using t-SNE,” Forensic Sci Int, vol. 311, p. 110194, Jun. 2020, doi: 10.1016/J.FORSCIINT.2020.110194.
[18]  F.  Anowar,  S.  Sadaoui,  and  B.  Selim,  “Conceptual  and  Empirical  Comparison  of Dimensionality Reduction Algorithms (PCA, KPCA, LDA, MDS, SVD, LLE, ISOMAP, LE,  ICA,  t-SNE),”  Comput  Sci  Rev,  vol.  40,  p.  100378,  May  2021,  doi: 10.1016/J.COSREV.2021.100378.
[19]  A. Russo  and A. Borras,  “Comparison  of Dimension Reduction Techniques applied to the Analysis of Airborne Radionuclide Activity Concentration,” J Environ Radioact, vol. 244–245, p. 106813, Apr. 2022, doi: 10.1016/J.JENVRAD.2022.106813.
[20]  C. Xiao, F. Khayatian, and G. Dall’O’, “Unsupervised Learning for Feature Projection: Extracting Patterns from Multidimensional Building Measurements,” Energy Build, vol. 224, p. 110228, Oct. 2020, doi: 10.1016/J.ENBUILD.2020.110228.
[21]  A. K. Abbas, A. I. Khalil, and S. A. Abdulkader, “Social Touch Recognition Based on Support  Vector  Machine  and  T-Distributed  Stochastic  Neighbour  Embedding  as  Pre- processing,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 1076, no. 1, p. 012042, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1076/1/012042.
[22]  S. H. Lovibond and P. F. Lovibond, Manual for the Depression, Anxiety and Stress Scales (DASS), vol. 2. 1995.
[23]  P. J. Norton, “Depression Anxiety and Stress Scales (DASS-21): Psychometric Analysis Across Four Racial Groups,” Anxiety Stress Coping, vol. 20, no. 3, pp. 253–265, Sep. 2007, doi: 10.1080/10615800701309279.
[24]  M. M. Antony and R. P. Swinson, “Psychometric Properties of the 42-item and 21-item Versions of the Depression Axiety Stress Scales in Clinical Groups and A Community Sample ,” Psychol Assess, Jun. 1998, doi: 10.1037/1040-3590.10.2.176.
[25]  A.  Afzali,  A.  Delavar,  A.  Borjali,  and  S.-M.  Mirzamani,  “Psychometric  Properties  of DASS-42  as  Assessed  in  a  Sample  of  Kermanshah  High  School  students.,”  Journal  of Research in Behavioural Sciences, vol. 5, pp. 81–92, Jan. 2007.
[26]  L. van der Maaten and G. Hinton, “Visualizing Data using t-SNE,” Journal of Machine Learning  Research,  vol.  9,  no.  86,  pp.  2579–2605,  2008,  [Online].  Available: http://jmlr.org/papers/v9/vandermaaten08a.html
[27]  H. Al Azies, D. Trishnanti, and E. Mustikawati, “Comparison of Kernel Support Vector Machine  (SVM)  in  Classification  of  Human  Development  Index  (HDI),”  in  IPTEK
Journal of Proceedings Series, 2019. doi:
http://dx.doi.org/10.12962/j23546026.y2019i6.6394.
[28]  S. Ali and K. Smith-Miles, “On Optimal Degree Selection for Polynomial Kernel with Support  Vector  Machines :  Theoretical  and  Empirical  Investigations,”  International Journal of Knowledge-Based and Intelligent Engineering Systems, vol. 11, no. 1, pp. 1– 18, 2007, doi: 10.3233/KES-2007-11101.
[29]  R. A. Wijayanti, M. T. Furqon, and S. Adinugroho, “Penerapan Algoritme Support Vector Machine Terhadap Klasifikasi Tingkat Risiko Pasien Gagal Ginjal,” vol. 2, no. 10, pp. 3500–3507, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[30]  S. Vijayakumar and S. Wu, “Sequential Support Vector Classifiers and Regression,” Mar. 1999.
[31]  M.  Decuyper,  M.  Stockhoff,  S.  Vandenberghe,  al  -,  and  X.  Ying,  “An  Overview  of Overfitting and its Solutions,” J Phys Conf Ser, vol. 1168, no. 2, p. 022022, Feb. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1168/2/022022.

## L AMPIRAN

## Tabel 1. Hasil Visualisasi Rediksi DImensi t-SNE
Skenario Atribut Visualisasi Keterangan Waktu Pemrosesan
1
Q1A - Q42A, TIPI1 - TIPI10,
Education, Urban, Gender, Age, Hand, Religion, Orientation, Race, Voted, Married, Familysize
Pasangan  atribut  dari skenario  1  terdiri  dari seluruh  atribut  dari  set data DASS-42. Waktu: 8 menit 54 detik KL Divergence : 4,464113
2 Q1A - Q42A, TIPI1 - TIPI10 Pasangan  atribut  dari skenario  2  terdiri  dari seluruh  atribut  dari  set data  DASS-42  tanpa latar belakang responden. Waktu: 11 menit 19 detik
KL Divergence :
4,735845
3 Q1A - Q42A , Education, Urban, Gender, Age, Hand, Religion, Orientation, Race, Voted, Married, Familysize
Pasangan  atribut  dari skenario  3  merupakan seluruh  atribut  dari  set data  DASS-42  tanpa
jawaban TIPI atau pertanyaan kepribadian.
Waktu: 11 menit 1 detik KL Divergence : 4,355434 4 Q1A - Q42A Pasangan  atribut  dari skenario 4 hanya terdiri dari  jawaban  dari  42 pertanyaan DASS-42 Waktu: 9 menit 10 detik KL Divergence : 4,652343 5
Q3A, Q5A, Q10A, Q13A, Q16A, Q17A, Q21A, Q24A,
Q26A, Q31A, Q34A, Q37A, Q38A, Q42A, TIPI1 - TIPI10,
Education, Urban, Gender, Age, Hand, Religion, Orientation,
Race, Voted, Married,
Familysize Pasangan  atribut  dari skenario  5  terdiri  dari jawaban pertanyaan yang berkorelasi dengan Depresi, jawaban TIPI dan latar belakang responden Waktu: 9 menit 17 detik KL Divergence : 4,525468 6 Q3A, Q5A, Q10A, Q13A, Q16A, Q17A, Q21A, Q24A, Q26A, Q31A, Q34A, Q37A, Q38A, Q42A, TIPI1 - TIPI10 Pasangan  atribut  dari skenario  6  terdiri  dari jawaban pertanyaan yang
berkorelasi dengan  depresi,  dan jawaban TIPI atau pertanyaan kepribadian
Waktu:
9 menit 20 detik KL Divergence : 4,878942
Skenario Atribut Visualisasi Keterangan Waktu Pemrosesan
7 Q3A, Q5A, Q10A, Q13A, Q16A, Q17A, Q21A, Q24A, Q26A, Q31A, Q34A, Q37A,
Q38A, Q42A, Education, Urban, Gender, Age, Hand, Religion, Orientation, Race, Voted, Married, Familysize
Pasangan  atribut  dari skenario  7  terdiri  dari jawaban pertanyaan yang berkorelasi dengan  depresi  dan latar belakang responden
Waktu: 9 menit 14 detik KL Divergence : 4,281454
8 Q3A, Q5A, Q10A, Q13A, Q16A, Q17A, Q21A, Q24A,
Q26A, Q31A, Q34A, Q37A, Q38A, Q42A Pasangan  atribut  dari skenario 8 hanya terdiri dari jawaban pertanyaan yang berkorelasi dengan depresi. Waktu: 9 menit 12 detik KL Divergence :
5,556355