## PEMILIHAN ATRIBUT PADA ALGORITMA C4.5 MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK MENINGKATKAN AKURASI PREDIKSI DIAGNOSIS PENYAKIT LIVER
Elah Nurlelah 1 ; M. Sukrisno Mardiyanto 2
1 Program Studi Sistem Informasi
Universitas Bina Sarana Informatika http://bsi.ac.id/ elah.enl@bsi.ac.id
2 Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung (ITB) http://itb.ac.id/ sukrisno@informatika.org
Abstract — The  liver  is  a  vital  human  organ  that has  complex  and  diverse  functions,  one  of  which  is to  maintain  the  needs  of  organs  in  the  body, especially the brain, because the brain is a complex liver  function,  therefore  liver  health  needs  to  be considered early so that the body remains healthy. Liver  or  liver  disease  is  one  of  the  10  biggest diseases  that  cause  death  in  Indonesia,  but  the public's  understanding  of  liver  disease  is  still  very low.  As  a  result,  many  of  them  do  not  get  early treatment  appropriately.  In  this  study  the  C4.5 algorithm  was  optimized  by  using  Particle  Swarm Optimization to improve the accuracy of predictions of  liver  disease  diagnosis.  After  testing  with  two models,  namely  C4.5  Algorithm  and  C4.5 Optimization  using  Particle  Swarm  Optimization, the results obtained by testing using C4.5 where the accuracy  value  is  78,86%  and  the  AUC  value  is 0,815%,  while  testing  using  Optimization  of  C4.5 with Particle Swarm Optimization obtained 82,08% accuracy value and AUC value was 0,829 with good classification  diagnosis.  So  that  the  two  methods have  different  levels  of  accuracy  that  is  equal  to 3,22%  and  the  difference  in  the  AUC  value  is 0,014%. It can be concluded that the application of the  Particle  Swarm  Optimization  optimization technique  is  able  to  select  attributes  on  C4.5, resulting  in  a  better  level  of  diagnosis  of  liver disease  than  using  the  individual  method  C4.5 algorithm.
Keywords :  Liver,  Algorithm  C4.5,  Selection Attributes, Particle Swarm Optimization.
Intisari — Hati  adalah  organ  vital  manusia  yang memiliki  fungsi  kompleks  dan  beragam,  salah satunya adalah dengan menjaga kebutuhan organ dalam tubuh, khususnya otak, karena otak adalah fungsi  hati  yang  kompleks,  oleh  karena  itu, kesehatan  hatipun  perlu  diperhatikan  sejak  dini
agar  tubuh  tetap  sehat.  Penyakit  hati  atau  liver merupakan  salah  satu  dari  10  penyakit  terbesar penyebab kematian di Indonesia, tetapi pemahaman  masyarakat  mengenai  penyakit  liver ini  masih  sangat  rendah.  Akibatnya  banyak  dari mereka yang tidak mendapatkan penanganan dini secara  tepat.  Karenanya,  penting  bagi  kita  untuk dapat mengenali gejala dini penyakit liver sebelum terlambat.  Selain  itu,  deteksi  dini  terhadap penyakit  liver  memungkinkan  penderita  penyakit ini dapat disembuhkan lebih cepat. Sudah banyak penelitian  untuk  memprediksi  penyakit  liver, salah  satunya  yaitu  dengan  menerapkan  metode C4.5.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  optimasi algoritma  C4.5  dengan  menggunakan  Particle Swarm Optimization untuk meningkatkan akurasi prediksi  diagnosis  penyakit  liver.  Setelah dilakukan  pengujian  dengan  dua  model  yaitu Algoritma  C4.5  dan  Optimasi  C4.5  menggunakan Particle  Swarm  Optimization maka  hasil  yang didapat  pengujian  dengan  menggunakan  C4.5 dimana didapat nilai accuracy adalah 78,86% dan nilai  AUC  adalah  0,815%,  sedangkan    pengujian dengan  menggunakan  Optimasi  C4.5  dengan Particle  Swarm  Optimization didapatkan  nilai accuracy  82,08%  dan  nilai  AUC  adalah  0,829 dengan  tingkat  diagnosa good    classification . Sehingga    kedua    metode  tersebut  memiliki perbedaan  tingkat  akurasi  yaitu  sebesar  3,22% dan  perbedaan  nilai  AUC  sebesar  0,014%.  Dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  teknik  optimasi Particle  Swarm  Optimization mampu  menyeleksi atribut  pada  C4.5,  sehingga  menghasilkan  tingkat akurasi  diagnosis  penyakit  liver  yang  lebih  baik dibanding dengan menggunakan metode individual algoritma C4.5.
Kata  Kunci :  Liver,  Algoritma  C4.5,  Pemilihan Atribut, Particle Swarm Optimization.
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.706

## PENDAHULUAN
Hati merupakan organ vital manusia yang memiliki  fungsi  kompleks  dan  beragam  seperti menawarkan  dan  menetralisir  zat-zat  racun  yang tidak bisa diserap oleh usus dan menyaring darah yang  datang  dari  usus  melalui  vena  porta, kemudian  bahan  makanan  dari  vena  porta tersebut  disimpan  dan  diubah  yang  selanjutnya bahan  makanan  dikirim  sesuai  kebutuhan  ke dalam darah. (Falatehan, Hidayat, & Brata, 2018). Di  dalam  hati,  makanan  yang  mengandung  racun akan  dinetralisir  terlebih  dahulu  sehingga  jika telah  melewati  hati  makanan  tersebut  tidak  akan mengandung  racun.  Hati  itu  sendiri  memiliki peran  yang  sangat  vital  di  dalam  tubuh  manusia, salah  satunya  adalah  dengan  menjaga  kebutuhan organ  dalam  tubuh,  khususnya  otak,  karena  otak adalah fungsi hati yang kompleks dan beragam.
Penyebab  penyakit  hati  yang  paling umum adalah konsumsi alkohol berlebihan, virus, kecanduan  obat  (khususnya  dalam  pembuluh darah),  reaksi  yang  berlawanan  dari  berbagai macam  obat  (seperti  analgesik,  obat-obat  anti peradangan, beberapa antibiotik, obat-obatan anti jamur dan penekan kekebalan (Latifatul Khairiah, Tursina,  2017).  Oleh  karena  itu  penyakit  hati harus ditangani secara dini karena jika tidak maka akan  berkembang  menjadi  kanker  hati  bahkan dapat berujung pada kematian.
Angka  pasti  prevalensi  dan  kejadian penyakit  liver  di  Indonesia  pada  tahun  2007 belum  diketahui  tingkat  kenaikannya,  tetapi berdasarkan data WHO (World Health Organization)  pada  tahun  2007  menunjukkan bahwa  Indonesia  termasuk  dalam  peringkat endemik yang tinggi (Restiani, 2018).
Sudah banyak penelitian untuk memprediksi  penyakit  liver,  seperti  penelitian yang  telah  dilakukan  (Bahramirad,  Mustapha,  & Eshraghi,  2013)  tentang  klasifikasi  diagnosis penyakit  liver  dengan  cara  melakukan  komparasi 11  algoritma,  dan  yang  lebih  akurat  yaitu menggunakan metode Logistic, penelitian selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  (Sontakke, Lohokare,  &  Dani,  2017)  yaitu  tentang  diagnosis penyakit  liver  menggunakan machine learning , dengan  menggunakan  metode Support  Vector Machine dan Back  Propagation .  Penelitian  yang dilakukan oleh (Widodo, 2014) tentang rule-based classifier untuk  mendeteksi  penyakit  liver,  dan  di dalamnya menggunakan beberapa algoritma yaitu zeroR,  oneR,  RIPPER  dan  juga  algoritma  C4.5 dengan  cara  membandingkan  algoritma  tersebut. Keuntungan pengklasifikasian menggunakan pohon  keputusan  memiliki  kelebihan  dalam memecahkan struktur kompleks menjadi struktur yang lebih sederhana sehingga lebih mudah untuk
diimplementasikan
(Cho, Lee, & Jun, 2011),(Abellán  &  Masegosa,  2012).  Akan  tetapi pohon  keputusan  memiliki  kelemahan  dalam menangani
data yang besar dan ketidakseimbangan  data  yang  disebabkan  oleh banyaknya  atribut  pada  sebuah  dataset  (Sarkar, Sana,  &  Chaudhuri,  2011)  dan  muncul  noise  data ketika  salah  pelabelan  (Abellán  &  Masegosa, 2012).
Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan Particle  Swarm  Optimization untuk mengeliminasi  atribut  input  pada  metode Algoritma  C4.5,  untuk  meningkatkan  akurasi prediksi  penyakit  liver.  Hasil  dari  penelitian  ini berupa  hasil  proses  pengolahan  kualitatif  dan kuantitatif  yang  telah  dikumpulkan  dengan perhitungan  berdasarkan  model  yang  diusulkan. Penelitian akan dilakukan terhadap semua dataset yang  tersedia.  Eksperimen  dan  pengujian  dalam penelitian dilakukan melakukan prediksi terhadap dataset  dengan  C4.5  tanpa  PSO,  dan  metode seleksi  atribut  dengan  menggunakan  PSO. Eksperimen akan dilakukan terhadap dataset yang telah divalidasi.

## BAHAN DAN METODE

## A. Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang dilakukan pada penelitian ini  adalah  jenis  penelitian experiment ,  yaitu penelitian  yang  dilakukan  dengan  cara  menguji keberanan sebuah hipotesis dengan statistik yang melibatkan  penyelidikan  beberapa  variabel dengan menggunakan tes tertentu dan menghubungkannya  dengan  masalah  penelitian. Data  utama  diperoleh  dari  data  rekap  medik rumah  sakit  pasien  yang  positif  liver  dan  pasien yang negatif liver dengan jumlah 279 record yang terdiri  dari 199 record (71,32%)  pasien  liver  dan 80 record (28,68%)  pasien  negatif  liver.  Dengan jumlah 11 atribut.

## B. Instrumen Penelitian
Beberapa hal penting yang menjadi instrumen pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  menggunakan  data  primer berupa  data  pasien  yang  menderita  penyakit liver  ataupun  tidak  yang  akan  digunakan sebagai  instrumen  guna  memperoleh  data dalam proses mendiagnosa penyakit liver.
2. Data  disajikan  dalam  bentuk  tabulasi  model dan  variabel  masing-masing    sebanyak  279 pasien  yang  terdiri  dari  pasien  positif  liver sebanyak  199  dan  pasien  tidak  positif  liver sebanyak  80  pasien  yang  diambil  pada  tahun 2016-2018.
3. Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk menganalisis  adalah  Rapid  Miner    dan
DOI: 10.33480/pilar.v15i2.706
Graphical  User  Interface  (GUI)  untuk  menguji rule algoritma terpilih adalah  PHP.

## C. Metode Analisa dan Pengujian Data
Dua pendekatan utama  dalam penelitian yaitu pendekatan  kualitatif  dan  pendekatan  kuantitatif. Dalam penelitian ini metode yang digunakan yaitu metode  penelitian  kuantitatif.  Jenis  penelitian yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  jenis penelitian experiment ,  dan  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode experiment dengan  model CRISP-DM ( Cross-    Industry   Standard  Process for Data  Mining) (Nuraeni,  2017).  Ada  6  fase  yang saling  berhubungan  untuk  menggambarkan proses data mining yaitu:
1. Tahap Pemahaman Bisnis ( Business
Understanding ) Dalam  penelitian  ini,  berdasarkan  data  yang berasal  dari  data  internal  Rumah  Sakit  Betha Medika  tahun  2016-2018  yang  menderita penyakit  liver  itu  sekitar  279  orang,  untuk mengurangi  jumlah  resiko  penyakit  liver  maka harus dilakukan pemeriksaan sejak dini terhadap pasien agar dapat dideteksi penyakitnya.
2. Tahap Pemahaman Data ( Data Understanding ) Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  data  primer.  Data  penelitian  ini diambil  dari  data  rekam  medik  penyakit  liver Positif dan Liver Negatif, yang di dapat dari Rumah Sakit  Betha  Medika,  dengan  jumlah  279  record yang terdiri dari 199 record (71,32%) positif liver dan 80 record (28,68%) negatif liver.
3. Tahap Persiapan Data ( Data Preparation ) Jumlah data yang diperoleh pada penelitian ini sebanyak 279 record, baik pasien liver dan pasien tidak liver ,  akan  tetapi  data  tersebut  masih mengandung anomali atau inkonsisten data.
4. Tahap Pemodelan ( Modelling ) Tahap modelling dilakukan untuk menerapkan teknik  yang  tepat  guna  mendapatkan  hasil  yang optimal  dalam  memprediksi  penyakit  liver.  Pada penelitian  ini  model  yang  digunakan  yaitu algoritma  terpilih  pohon  keputusan  C4.5  dan algoritma pohon keputusan C4.5 berbasis Particle Swarm  Optimization (PSO).  Tahap modelling dilakukan dengan dua cara yaitu cara manual dan dengan  menggunakan software rapid  miner. Perhitungan  manual  untuk  pembuatan  model dengan menggunakan algoritma pohon keputusan C4.5  dilakukan  dengan  cara  mencari  nilai  gain tertinggi dari setiap atribut, sedangkan perhitungan manual untuk model algoritma pohon keputusan  C4.5  berbasis  PSO  diperoleh  dari dataset dengan candidate split yang berbeda.
5. Tahap Evaluasi ( Evaluation ) Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap model-model  untuk  mendapatkan  informasi model  yang  akurat.  Evaluasi  dan  validasi
menggunakan  metode Confision Matrix dan kurva ROC.

## 6. Tahap Deployment
Pada tahap ini diterapkan model yang memiliki akurasi  tinggi  atau  yang  paling  baik  pada departemen kesehatan atau instansi yang relevan untuk  mendiagnosa  atau  memprediksi  penyakit Liver dengan menggunakan data baru.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam membuat pohon keputusan terlebih dahulu kita  harus  menghitung  jumlah class yang  terkena penyakit  liver  yang Positif dan  yang negative dan juga entropy dari masing-masing class berdasarkan atribut yang telah ditentukan.

## Hasil pemodelan dengan Algoritma C4.5
Pemodelan  menggunakan  algoritma  C4.5 dilakukan pada dataset yang terdiri dari 11 atribut yang  merupakan  atribut  dari  diagnosis  penyakit liver  dan class yang  merupakan  hasil  akhir prediksi.  Data  tersebut  kemudian  di  validasi dengan  tujuan  agar  proses  pelatihan  dapat berjalan  dengan  cepat  dan  mampu  digunakan untuk melakukan pelatihan.
Model  dari  algoritma  C4.5  yaitu  berupa pohon  keputusan,  untuk  dapat  membuat  pohon keputusan,  langkah  pertama  adalah  menghitung jumlah class yang  terkena  penyakit  liver  yang Positif dan yang negative dari masing-masing class berdasarkan atribut yang telah ditentukan dengan menggunakan data training . Kemudian menghitung Entropy (Total):
Entropy (Total)=
((− 199 279 )𝑙𝑜𝑔2 ( 199 279 )) + ((− 80 279 )𝑙𝑜𝑔2 ( 80 279 ))
Entropy (Total) = 0,864470605 Untuk mendapatkan gain tiap atribut, maka harus dihitung entropy atribut  berdasarkan  tiap-tiap kasus.
Entropy (Age,<=14) = ((− 2 279 )𝑙𝑜𝑔2 ( 2 279 )) + ((− 4 279 )𝑙𝑜𝑔2 ( 4 279 )) Entropy (Age,<=14) = 0,918295834
Entropy (Age,15-49) = ((− 112 279 )𝑙𝑜𝑔2 ( 112 279 )) + ((− 44 279 )𝑙𝑜𝑔2 ( 44 279 )) Entropy (Age,15-49) = 0,858230793
Entropy (Age, >= 50) = ((− 85 279 )𝑙𝑜𝑔2 ( 85 279 )) + ((− 32 279 )𝑙𝑜𝑔2 ( 32 279 )) Entropy (Age, >= 50) = 0,846448228
Setelah entropy dari  atribut  sudah  di  dapat  maka langkah  berikutnya  menghitung gain sebagai berikut:
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.706
Gain(Total ,Age ) = 0,864470605- ((( 6 279 ) ∗ 0,918295834) +
(( 156 279 ) ∗ 0,858230793) + (( 117 279 ) ∗ 0,846448228))
Gain (Total, Age) = 0,009889167
Hasil  dari  perhitungan  keseluruhan  atribut dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel1. Perhitungan manual entropy dan gain total Node Atribut Jml Kasus (S) Positif Liver (Si) Negatif Liver (Si) Entropy Gain 1 Total 279 199 80 0,864470605 AGE <= 14 6 2 4 0,918295834 15 – 49 156 112 44 0,858230793 >= 50 117 85 32 0,846448228 0,009889167 GENDER MALE 249 179 70 0,856978497 FEMALE 30 20 10 0,918295834 0,000898846 TB <= 1.0 121 65 56 0,996005523 1.1 – 2.0 46 32 14 0,886540893 2.1 – 3.0 24 20 4 0,650022422 3.1 – 9.0 44 38 6 0,574635698 >9.0 44 44 0 0 0,13980373 DB <= 1.0 168 99 69 0,976874013 1.1 – 2.0 41 36 5 0,534943699 2.1 – 5.0 27 21 6 0,764204507 >5.0 43 43 0 0 0,123678321 ALPKHOS <= 140 13 10 3 0,779349837 141 – 210 111 63 48 0,98678672 211 – 280 70 60 10 0,591672779 281 – 420 54 43 11 0,729273942 >420 31 23 8 0,823811633 0,054431459 SGPT <= 40 139 85 54 0,963817658 41 – 80 72 54 18 0,811278124 81 – 120 21 15 6 0,863120569 121- 200 21 19 2 0,453716339 >200 26 26 0 0 0,075810195 SGOT <= 41 104 56 48 0,995727452 42-82 71 48 23 0,908618598 83 – 164 48 42 6 0,543564443 > 164 56 53 3 0,301378644 0,108069628 TP <5.0 16 11 5 0,896038233 5.0 – 5.9 75 51 24 0,904381458 >= 6.0 188 137 51 0,843290512 0,001732837 ALB 0.0 – 1.9 17 10 7 0,977417818 2.0 – 2.9 103 81 22 0,748293286 3.0 – 3.7 107 81 26 0,799978361 3.8 – 6.0 52 27 25 0,998932655 0,035680304 A/G RATIO 0.0 – 0.97 156 115 41 0,830972808 1.0 – 1.18 114 79 35 0,889700675 >1.18 9 5 4 0,99107606 0,004336844 Sumber: (Nurlelah & Mardiyanto, 2019)
Dari  hasil  perhitungan entropy dan gain di  atas, diketahui  bahwa  atribut  TB  memiliki  nilai  paling tinggi yaitu 0,13980373, oleh karena itu atribut TB menjadi akar atau node yang pertama dari pohon
keputusan  yang  terbentuk.  Pada  atribut  ini terdapat  empat  cabang  yaitu  <=1.0 , 1.1-2.0,  2.1- 3.0,  3.1  -  9.0  dan  >9.0 . Cabang  >9.0  sudah terklasifikasi  sehingga  tidak  perlu  lagi  dilakukan
DOI: 10.33480/pilar.v15i2.706
perhitungan entropy dan gain untuk  cabang tersebut. Sedangkan untuk cabang <=1.0 , 1.1-2.0, 2.1-3.0  dan  3.1-9.0  masih  belum  terklasifikasi sehingga perlu dilakukan perhitungan entropy dan gain kembali. Setelah didapatkan hasil
perhitungan entropy dan gain ,  maka  pohon keputusan  yang  terbentuk  dapat  dilihat  seperti gambar dibawah ini:
Sumber:(Nurlelah & Mardiyanto, 2019) Gambar 1. Pohon Keputusan Klasifikasi Penyakit Liver C4.5
Terdapat  35  rule  yang  dihasilkan  dari  pohon keputusan  algoritma  klasifikasi  C4.5,  dengan jumlah  class  NO  sebanyak  16  rule  dan  19  rule untuk class YES liver.
Hasil  dari  uji  coba  yang  dilakukan  yaitu  untuk menghasilkan  nilai accuracy dan  nilai AUC ( Area Under Curve ). Model confusion  matrix akan  membentuk  matrix yang terdiri dari true positif atau  tupel positif dan true negatif atau tupel negatif, kemudian masukan data testing yang  sudah  disiapkan  ke  dalam confusion  matrix sehingga  didapatkan  hasil  pada tabel dibawah ini:
Tabel 2. Confusion Matrix Algoritma C4.5
true YES true NO class precision pred. YES 39 18 68.42% pred. NO 41 181 81.53% class recall 48.75% 90.95% Sumber: (Nurlelah & Mardiyanto, 2019)
Berdasarkan tabel diatas dari data testing terdapat rincian jumlah True Positive (TP) 39, False Negative (FN) 18, False  Positive  (FP) adalah  41  dan True Negative (TN) 181. Dari data tersebut  maka dapat dihitung nilai accuracy, sensitvity, specifity, PPV dan NPV .
Accuracy = 39+181 39+181+41+18 = 0,7886 / 78.86% Sensitivity = 39 39+18 = 0,6842 / 68,42%
Specificity = 181 181+41 = 0,8153 / 81,53% PPV = 39 39+41 = 0,4875 / 48,75% NPV = 181
181+18 = 0,9095 / 90,95%
Hasil  pengujian  terhadap  data  yang  digunakan untuk algoritma C4.5 terhadap nilai ROC diketahui pada gambar di bawah ini:
Sumber: (Nurlelah & Mardiyanto, 2019) Gambar 2. Nilai AUC Algoritma C4.5 dalam Grafik

## ROC
Hasil pemodelan dengan Algoritma C4.5 – PSO Pada  PSO,  Perhitungan  pada  keseluruhan  data dilakukan  dengan  Rapid  miner,  model  yang terbentuk  dengan  algoritma  C4.5  sendiri  akan dibandingkan  dengan  model  yang  terbentuk setelah  proses  pembobotan  attribut.  Nilai  bobot atribut akan diberikan kepada setiap partikel PSO. Model  yang  terbentuk  akan  diuji  sehingga  dapat diketahui akurasi model yang terbentuk, setelah itu partikel PSO akan bergerak ke arah partikel terbaik
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.706
agar  akurasi  model  yang  dihasilkan  dapat  lebih tinggi dari sebelumnya.
Sumber: (Nurlelah & Mardiyanto, 2019) Gambar 3. Pohon Keputusan Klasifikasi Penyakit Liver C4.5-PSO
Terdapat  31  rule  yang  dihasilkan  dari  pohon keputusan  algoritma  klasifikasi  C4.5,  dengan jumlah  class  NO  sebanyak  11  rule  dan  20  rule untuk  class  YES  LIVER.  Sedangkan  atribut  yang terseleksi  dari  10  atribut  menjadi  7  atribut,  yang terdiri dari AGE, GENDER, TB, ALPKHOS, SGPT, TP dan ALB.
Berikut  model  confusion  matrix  Algoritma  C4.5  – PSO pada tabel dibawah ini:
Tabel 3. Confusion Matrix Algoritma C4.5 - PSO true YES true NO class precision pred. YES  44 14 75.86% pred. NO 36 185 83.71% class recall 55.00% 92.96% Sumber: (Nurlelah & Mardiyanto, 2019)
Berdasarkan  tabel  diatas  terdapat  rincian  jumlah True Positive (TP) 44, False Negative (FN) 14, False Positive (FP) adalah 36 dan True Negative (TN) 185. Dari  data  tersebut  maka  dapat  dihitung  nilai accuracy, sensitvity, specifity dan NPV . Accuracy = 44+185 43+185+36+14 = 0,8208 / 82,08%
Sensitivity = 44 44+14 = 0,7586 / 75,86%
Specificity = 185 185+36 = 0,8371 / 83,71%
PPV = 44 44+36 = 0,55 / 55,00% NPV = 185 185+14 = 0,9296 / 92,96%
Hasil  pengujian  terhadap  data testing untuk algoritma C4.5 - PSO terhadap nilai ROC diketahui pada gambar di bawah ini:
Sumber: (Nurlelah & Mardiyanto, 2019) Gambar 4. Nilai AUC Algoritma C4.5 - PSO dalam
grafik ROC
Uji  Beda  t-Test  untuk  Model  Algoritma  C4.5 dengan  Model  Algoritma  C4.5  dan Particle Swarm Optimization
Untuk menjamin hasil hipotesis dari penelitian ini, dilakukan evaluasi terhadap hipotesis menggunakan  metode  yang  paling  umum  dalam metode  statistik  tradisional,  yaitu t-Test. Metode tersebut  biasanya  menggunakan  nilai  signifikan α=0.05.  Untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya perbedaan  antara  penggunaan  metode  Algoritma C4.5  dengan  Algoritma  C4.5  dan Particle  Swarm Optimization membutuhkan  pengujian,  salah satunya  dengan  uji  t-Test.  Untuk  mengukur seberapa  signifikan  hipotesis  tersebut  teruji.  Jika nilai  α<0,05  maka  menunjukkan  hipotesis  nol ditolak atau disebut hipotesis alternatif  (Sumanto, 2014).  Hipotesis  nol  menyatakan  tidak  dapat meningkatkan  akurasi,  sedangkan  hipotesis alternatif menyatakan dapat meningkatkan akurasi.
DOI: 10.33480/pilar.v15i2.706
Tabel  4.  Uji  t-Test  Model  C4.5  dengan  Model  C4.5 dan Particle Swarm Optimization C4.5 C4.5-PSO Accuracy 0.763 +/- 0.056 0.821 +/- 0.060 C4.5 0.763 +/- 0.056 0.045 C4.5-PSO 0.821 +/- 0.060
Sumber: (Nurlelah & Mardiyanto, 2019)
Pada  Tabel  6  menampilkan    t-Test    untuk  hasil Accuracy pada dataset liver  menunjukkan liver nol ditolak (hipotesis alternatif) yaitu dengan nilai α < 0,05 yaitu 0,045.
Hasil  t-Test  dengan  hipotesis  nol  ditolak  tersebut menunjukkan  bahwa  antara  penggunaan  metode algoritma  C4.5  dengan  algoritma  C4.5  dan  PSO menunjukkan  adanya  pengaruh  atau  perbedaan yang  signifikan.  Metode  algoritma  C4.5  dan  PSO menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik dibanding dengan menggunakan metode algoritma saja.
Pengembangan  Aplikasi  Model  dari  Algoritma C4.5 dan Particle Swarm Optimization
Berdasarkan  evaluasi  pada  optimasi  algoritma klasifikasi  C4.5  berbasis  PSO  diketahui  bahwa hasilnya  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan algoritma  klasifikasi  C4.5,  sehingga  rule  yang dihasilkan  dari  algoritma  C4.5  berbasis  PSO dijadikan sebagai rule untuk pembuatan Graphical User  Interface guna  membantu  dokter,  tim  medis atau  masyarakat  awam  dalam  mendiagnosis penyakit  liver. Interface yang  digunakan  dalam penelitian ini dibuat dengan menggunakan aplikasi berbasis web seperti pada gambar dibawah ini:
Sumber: (Nurlelah & Mardiyanto, 2019) Gambar 5. Pengujian Aplikasi Model Algoritma C4.5 dan Particle Swarm Optimization

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  untuk  akurasi  algoritma klasifikasi  C4.5  sebesar  78,86%,  sedangkan  untuk akurasi  algoritma  klasifikasi  dengan  PSO sebesar 82,08%,  sehingga  didapat  selisih  peningkatan akurasi  sebesar  3,22%.  Sedangkan  evaluasi menggunakan ROC  curve diperoleh  hasil  untuk algoritma  C4.5  bernilai  0,815  dengan  tingkat diagnosa Good Classification dan  Optimasi algoritma  C4.5  menggunakan  PSO  bernilai  0,829 dengan  tingkat  diagnosa Good Classification , didapatkan  selisih  nilai  AUC  sebesar  0,014%. Dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  teknik optimasi particle  swarm  optimization mampu menyeleksi atribut pada C4.5, sehingga menghasilkan  tingkat  akurasi  diagnosis  penyakit liver  yang  lebih  baik  dibanding  dengan menggunakan metode individual algoritma C4.5.

## REFERENSI
Abellán,  J.,  &  Masegosa,  A.  R.  (2012).  Bagging schemes  on  the  presence  of  class  noise  in classification.
Expert Systems with Applications , 39 (8), 6827–6837. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.01.013
Bahramirad,  S.,  Mustapha,  A.,  &  Eshraghi,  M. (2013).  Classification  of  liver  disease diagnosis:  A  comparative  study. 2013  2nd International  Conference  on  Informatics  and
Applications, ICIA 2013 , 42–46. https://doi.org/10.1109/ICoIA.2013.665022
7
Cho,  Y.-J.,  Lee,  H.-S.,  &  Jun,  C.-H.  (2011).
Optimization of Decision Tree for
Classification  Using  a  Particle  Swarm. Industrial  Engineering  and  Management Systems , 10 (4), 272–278. https://doi.org/10.7232/iems.2011.10.4.272 Falatehan,  A.  I.,  Hidayat,  N.,  &  Brata,  K.  C.  (2018).
Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Hati Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto Berbasis  Android. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J- PTIIK)  Universitas  Brawijaya , 2 (8),  2373– 2381. Retrieved from http://j-ptiik.ub.ac.id
Latifatul  Khairiah,  Tursina,  T.  R.  (2017).  Sistem Diagnosis  Penyakit  Hati  Dengan  Metode Dempstershafer  Berbasis  Android. Coding Jurnal  Komputer  Dan  Aplikasi , 5 (2),  57–66. Retrieved from http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskomm ipa/article/view/19889
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.706
Nuraeni,  N.  (2017).  Penentuan  Kelayakan  Kredit Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier : Studi  Kasus  Bank  Mayapada  Mitra  Usaha Cabang  PGC. Jurnal  Teknik  Komputer  AMIK BSI (JTK) , 3 (1), 9–15.
Nurlelah,  E.,  &  Mardiyanto,  M.  S.  (2019). Laporan Akhir  Penelitian  -  Pemilihan  Atribut  Pada Algoritma C4.5  Menggunakan Particle Swarm Optimization  Untuk  Meningkatkan  Akurasi Prediksi Diagnosis Penyakit Liver .
Restiani, D. (2018). Kombinasi Algoritma C-Ripper untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Liver. JTI (Jurnal  Teknik  Informatika)  UIN  Syarif Hidayatullah , 11 (1),  31–36.  Retrieved  from http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/ti/articl e/download/6660/pdf
Sarkar,  B.  K.,  Sana,  S.  S.,  &  Chaudhuri,  K.  (2011). Selecting  informative  rules  with  parallel genetic  algorithm  in  classification  problem. Applied  Mathematics  and  Computation , 218 (7), 3247–3264. https://doi.org/10.1016/j.amc.2011.08.065
Sontakke,  S.,  Lohokare,  J.,  &  Dani,  R.  (2017). Diagnosis  of  liver  diseases  using  machine learning. 2017  International  Conference  on
Emerging  Trends  and  Innovation  in  ICT,  ICEI 2017 , 129–133. https://doi.org/10.1109/ETIICT.2017.79770 23 Widodo,  P.  (2014).  Rule-Based  Classifier  untuk Mendeteksi Penyakit Liver. Bianglala Informatika , II (1), 71–80.