## khazanah
informatika

## Optimasi Metode Klasifikasi dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk Identifikasi Penyakit Diabetes Retinopathy
Toni Arifin*, Asti Herliana Fakultas Teknik Universitas BSI Bandung Bandung *toni.tfn@bsi.ac.id
Abstrak - Penyakit diabetic retinopathy , merupakan salah satu jenis penyakit yang bermula dari diabetes mellitus . Hingga dewasa ini, penyakit diabetic retinopathy masih sulit untuk dikenali pada tahap awal. Hal ini dimungkinkan karena sifat dari penyakit ini yang menyerang bagian dalam sistem saraf  mata terlebih dulu. Hingga saat ini, para ahli masih mengandalkan pemeriksaan dengan menggunakan serangkain tes pada mata serta memeriksa rekam medis dari pasien. Metode yang digunakan hingga saat ini, selain tentunya memerlukan proses yang panjang juga menghabiskan biaya yang tidak murah. Hal ini dapat menyulitkan penderita dengan kondisi ekonomi lemah. Penelitian yang dilakukan kali ini, bermaksud untuk mendapatkan metode klasifikasi terbaik yang dapat menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi bila dikombinasikan dengan metode Particle Swarm Optimization (PSO). Setelah didapatkan metode klasifikasi terbaik, maka dikemudian hari penelitian ini dapat dikembangkan menjadi sebuah perangkat lunak pendeteksi diabetic retinopathy . Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode Neural Network (NN) merupakan metode terbaik dalam menghasilkan akurasi yang tinggi bila dikombinasikan dengan metode pemilihan fitur PSO. Kata kunci: Diabetic retinopathy , Klasifikasi, Optimasi, Particle Swarm Optimization

## 1.  Pendahuluan
Diabetes Mellitus (DM) merupakan salah satu penyakit dengan tingkat penderita yang cukup tinggi. Pada rentang antara Tahun 2007 sampai Tahun 2013, jumlah penderita diabetes di Indonesia mengalami peningkatan, dari 1.1% menjadi 2.1% [1]. Dengan tingginya penderita penyakit DM, maka akan lebih besar kemungkinan seseorang juga menderita penyakit komplikasi dari penyakit DM. Salah satu jenis penyakit yang merupakan penyakit komplikasi yang masih sulit disembuhkan dari DM adalah Diabetic retinopathy (DR). DR hingga saat ini masih sulit disembuhkan karena mayoritas penderita melakukan pemeriksaan di saat kondisi penyakit telah memasuki tahap berbahaya. Hal ini dikarenakan sifat dari penyakit DR ini yang tidak menunjukkan gejala yang terlihat bila masih pada tahap awal [2].
Dengan adanya fakta bahwa penyakit DR ini akan lebih mudah disembuhkan bila masih berada pada tahap awal, maka dibutuhkan suatu deteksi dini bagi para penderita DR agar tidak mencapai tahap lanjut. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh Antal dan Hajdu pada tahun 2014 dihasilkan sebuah basis data yang dapat dijadikan acuan bagi para peneliti dalam mengklasifikasikan kondisi penderita DR yang dikenal dengan nama mesidor dataset [3]. Dengan adanya dataset ini, maka beberapa penelitian terdahulu telah dilakukan diantaranya penelitian mengenai
komparasi metode untuk memaksimalkan hasil klasifikasi telah dilakukan oleh para peneliti. Seperti yang dilakukan oleh Valverde, Garcia, Hornero, dan Galvez pada tahun 2016 dengan memanfaatkan data berupa data citra dari mesidor dataset. Pada penelitian ini, metode yang dikomparasikan terdiri dari K- NN, Fuzzy C-Means, Neural Network, Support vector machine dan Multylaer Perceptor . Pada penelitian ini, metode yang dikomparasikan terdiri dari Fuzzy C-Means, K-NN, Multylaer Perceptor , Support vector machine dan Neural Network [4]. Berdasarkan pada penelitian yang dilakukan oleh Valverde, Garcia, Hornero dan Galvez, maka pada penelitian kali ini juga akan dilakukan komparasi metode untuk mendapatkan metode terbaik yang di kemudian akan dapat dijadikan acuan dalam pembuatan perangkat lunak deteksi penyakit DR. Untuk dapat memaksimalkan hasil klasifikasi, maka dilakukan juga optimasi pemilihan fitur dengan menggunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO). Metode optimasi pemilihan fitur dilakukan dengan mengacu kepada penelitian yang dilakukan oleh Herliana pada tahun 2016 [5] di mana pada penelitian ini dibuktikan bahwa dengan menggunakan metode optimasi pada pemilihan  fitur,  dapat  memaksimalkan  hasil  klasifikasi pada dataset yang berjumlah besar. Selain itu, penggunaan metode  optimasi  untuk  memaksimalkan  hasil  klasifikasi pada penelitian ini juga didasarkan pada penelitian yang dilakukan oleh Arifin pada tahun 2017 [6] di mana pada

## penelitian ini dibuktikan bahwa metode
Particle Swarm
Optimization (PSO) dapat digunakan untuk meningkatkan hasil  klasifikasi  pada  dataset  yang  berjumlah  besar  dan berbentuk citra.
Tabel 1. Atribut pada dataset diabetes retinopathy Name Information Atribute 0 The binary result of  quality assessment Atribute 1 The binary result of  pre-screening Atribute 2-7 The results of  MA detection Atribute 8-15 Exudates are represented by a set of points rather than the number of  pixels constructing the lesions Atribute 16 The euclidean distance of  the center of  the macula and the center of  the optic disc to provide important information regarding the patients condition Atribute 17 The diameter of  the optic disc Atribute 18 he binary result of  the AM/FM-based classification Atribute 19 Class label. 1 = contains signs of  DR (Accumulative label for the Messidor classes 1, 2, 3), 0 = no signs of  DR Class 1 = contains signs of  DR (Accumulative label for the Messidor classes 1, 2, 3), 0 = no signs of  DR. Tabel 2. Jumlah dataset berdasarkan class No Jenis Klasifikasi Jumlah Record Dataset 1 Contains signs 611 2 No signs 540 Jumlah 1151 Gambar 1. Kerangka Penelitian Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu, maka pada penelitian kali ini menggunakan metode optimasi Particle Swarm Optimization yang dikombinasikan dengan beberapa
metode  klasifikasi  untuk  mengetahui  seberapa  baikkah model  yang  diusulkan  dalam  proses  klasifikasi,  dan  dapat memudahkan  kinerja  ahli  dalam  indentifikasi  penyakit diabetes retinophaty.

## 2.  M etode
Untuk memudahkan para ahli dalam mendeteksi dini penyakit Diabetes Rethinopathy, para peneliti telah berhasil membuat sebuah dataset hasil ekstraksi data citra retina mata yang terdiri dari 2 kelas yaitu kelas normal dan kelas yang terindikasi Diabetes Rethinopathy [7]. Dataset yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 1151 data. Di bawah ini adalah tabel 1 dan 2 yang menjelaskan dataset yang digunakan.

## a.  Kerangka Penelitian
Berdasarkan gambaran dari kerangka penelitian di atas pada gambar 1, dapat dijelaskan melalui langkah-langah berikut:
a.  Langkah pertama adalah memilih dataset yang akan digunakan dalam proses penelitian, dalam penelitian ini menggunakan dataset Diabetic Rethinopathy .
b.  Langkah selanjutnya pembagian dataset Diabetic Rethinopathy menjadi 10 bagian dengan menggunakan 10 fold cross validation , semua bagian dataset akan dibagi menjadi data training dan data data testing . c.  Setelah pembagian data menjadi 2 bagian training dan testing dilakukan langkah seleksi fitur atau atribut dengan menggunakan Particle Swarm Optimization
d.  Langkah selanjutnya setelah didapatkan atribut terbaik adalah tahapan klasifikasi data dengan metode klasifikasi data mining.
e.  Sementara itu data testing yang telah terseleksi kemudian dilakukan validasi dengan data training. f.  Setalah data training dan testing divalidasi dengan menggunakan metode klasifikasi. Langkah terahir yaitu membandingkan  hasil  klasifikasi  untuk  mengetahui metode  terbaik  untuk  klasifikasi  dataset Diabetic Rethinopathy . b.  Deep Learning Deep learning mengacu pada algoritma machine learning dan andal dalam mengenali pola nonlinear yang kompleks pada data yang besar/ big data [8], [9]. Deep Learning adalah sub-bidang dari machine learning yang dibuat oleh Hinton dan terinspirasi dari arsitektur otak manusia [9]. Dalam penelitian ini  model  metode  klasifikasi  dengan  menggunakan deep learning akan diterapkan c.  Neural Network Neural Network adalah termasuk salah satu cabang dari bidang soft computing . Kemampuan dasar otak manusia menjadi acuan untuk diadopsi dalam Neural Network. Kemmapuan tersebut adalah kemampuan untuk menerima stimulus, kemudian mengolah stimulus tersebut, dan memberikan tanggapan atau ouput sebagai hasil dari pengolahan stimulus. Variasi tanggapan atau Output merupakan fungsi dari dari variasi stimulasi dan kemampuan pengolahan yang dilakukan oleh otak[10]. Gambar 2 menyajikan ilustrasi dan formula dari algoritma Neural Network [11].
Gambar 2. Ilustrasi neural network Gambar 3. Formula neural network Gambar 4. Decision tree data lensa kontak Gambar 5. Akurasi dari setiap metode
Gambar 6. AUC dari setiap metode Gambar 7. Akurasi dan AUC dari setiap metode
Gambar 8. Proses SVM yang berusaha menemukan hyperplane terbaik untuk memisahkan keuda class -1 dan +1
d.  C4.5 (Decision tree) Decision tree merupakan model data mining yang bertujuan untuk mengekstraksi pengetahuan tersembunyi dari database yang besar [10]. Model decision tree ini kebanyakan diterapkan dalam analisis keputusan yang berperan dalam mengidentifikasi atau menentukan strategi yang paling sesuai untuk tujuan tertentu [12]. Gambar 4 merupakan contoh dari decision tree yang menunjukkan deskripsi struktural untuk data lensa kontak [10].
Tabel 3. Detail hasil eksperimen metode klasifikasi + Particle Swarm Optimization (PSO) Keterangan METODE NN NN+PSO C4.5 C4.5+PSO NB NB+PSO DL DL+PSO SVM SVM+PSO Accuracy 71.76% 76.11% 53.69% 55.08% 60.30% 66.03% 71.50% 73.50% 68.20% 70.90% AUC 0.803 0.827 0.549 0.574 0.689 0.699 0.795 0.803 0.757 0.765 e. Naïve Bayes
Naïve bayes merupakan metode klasifikasi yang dikenal sederhana namun sangat efisien, model probabilistik dari proses  klasifikasi  naïve  bayes  didasarkan  pada  teorema bayes [13]. Metode ini merupakan salah satu metode yang memberikan manfaat perhitungan probabilitas dan statistik berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya [14]. Kelebihan dari metode naive bayes ini dalam proses klasifikasi adalah dalam jumlah data trainning yang diperlukan untuk menentukan estimasi parameter. Jumlah tersebut cukup kecil dibanding metode yang lain. Naive bayes selalu bekerja jauh lebih baik dibanding metode klasifikasi lain [11][5].
P ( H | X )= (1) Keterangan: X :  Data dengan class yang belum diketahui H
:  Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(H|X) :  Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X
(posteriori probabilitas)
P(H) :  Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X|H) : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) :  Probabilitas X f. Support vector machine
Support vector machine (SVM) merupakan algoritma supervised learning yang sangat populer [15]. Support vector machine lebih efektif dalam hal klasifikasi dan menghasilkan akurasi yang baik [16][6]. Support vector machine menunjukkan kinerja klasifikasi yang baik, dan secara komputasi sangat efisien untuk proses klasifikasi, selain itu SVM mewakili sekumpulan metode pembelajaran ( supervised learning ) yang banyak digunakan dalam pengenalan pola, analisis regresi dan klasifikasi [15][17].
g. Particle Swarm Optimization (PSO) Particle Swarm Optimization (PSO) adalah teknik optimasi yang terinspirasi oleh perilaku sosial kawanan burung atau ikan. Karakteristik PSO secara umum adalah:  sederhana konsepnya, komputasinya efisien, dan implementasinya mudah [18]. Sama halnya dengan GA ( Genetik Algorithm ), metode PSO adalah berbasis populasi, tetapi PSO tidak menggunakan konsep persaingan melainkan kerja sama. Partikel ke-i disajikan sebagai: xi = (xi,1, xi,2,....xi,d) dalam ruang d-dimensi. Posisi partikel ke-i terbaik sebelumnya disimpan dan disajikan sebagai pbesti = (pbesti,1, pbesti,2,...pbesti,d). Indeks partikel terbaik di antara semua partikel dalam kawanan group disajikan sebagai gbestd. Kecepatan partikel ke-i disajikan sebagai: vi = (vi,1,vi,2,....vi,d). Modifikasi kecepatan dan posisi tiap partikel dihitung menggunakan persamaan 2-3, memperhitungkan kecepatan saat ini dan jarak pbesti,d ke gbestd. [12], [18].
vi,m = w.vi,m + c1 * R * (pbesti,m - xi,m) + c2 * R * (gbestm - xi,m) (2) xid = xi,m + vi,m (3)

## 3.  Hasil dan Diskusi
Data  hasil  eksperimen  metode  klasifikasi  disajikan dalam Tabel 3. Hasil uji  akurasi dari setiap metode yang diuji dapat dilihat pada Gambar 5. Sedangkan  akurasi dan AUC dari setiap metode diilustrasikan pada Gambar 6-7.
Ilustrasi  grafik  dan  tabel  hasil  eksperimen menggunakan berbagai metode klasifikasi berbasis Particle Swarm Optimization menunjukkan bahwa hasil eksperimen metode Neural Network + Particle Swarm Optimization adalah yang terbaik dari metode klasifikasi lain yang diuji, dengan akurasi 76.11% dan AUC 0.827%.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan pada penelitian kali ini, maka didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
Penyakit Diabetic retinopathy (DR) merupakan salah satu jenis penyakit yang membutuhkan bantuan teknologi untuk melakukan deteksi dini, hal ini dikarenakan sifat dari penyakit ini yang tidak menunjukkan gejala yang Nampak sampai menginjak tahap lanjut. Agar dapat membuat sebuah perangkat lunak yang dapat membantu para ahli dalam melakukan deteksi dini pada penyakit DR, maka perlu dilakukan sejumlah percobaan untuk mendapatkan metode terbaik yang nantinya akan digunakan dalam menentukan rule pada perangkat lunak deteksi dini penyakit DR ini.
Setelah melalui serangkaian uji coba, pada penelitian ini didapatkan bahwa dengan menggunakan metode Neural Network yang dikombinasikan dengan metode seleksi fitur Particle Swarm Optimization dapat memberikan hasil akurasi terbaik bila dibandingkan dengan metode lainnya yang juga diujicobakan pada penelitian kali ini. Penelitian ini dapat dijadikan acuan dalam menentukan rule untuk pengembangan perangkat lunak deteksi awal penyakit DR dengan menerapkan metode Neural Network yang dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization.

## 5.  Daftar Pustaka
[1]   T.E. Pardede, D. Rosdiana, E. Christianto, “Gambaran Pengendalian Diabetes Melitus Berdasarkan Parameter Indeks Massa Tubuh dan Tekanan Darah di Poli Rawat Jalan Penyakit Dalam RSUD Arifin Achmad Pekanbaru”,  JOM FK Vol.4 No.1 Februari 2017
[2]   I. M. Dewi, “Mengenal Lebih Jauh Retinopathy Diabetik,” www.columbiaasia.com , 2018. [Online].
Available: https://www.columbiaasia.com/ indonesia/health-articles/mengenal-lebih-jauh- retinopathy-diabetik.
[3]    A. Antal, B., & Hajdu, “An ensemble-based system for automatic screening of diabetic retinopathy ,” Knowl. - Based Syst. , pp. 20–27, 2014.
[4]   M. L. Valverde, C., Garcia, M., Hornero, R., & Galvez, “Automated detection of diabetic retinopathy in retinal images,” Indian J. Ophthamology , vol. 64, no. 1, pp. 26–32, 2016.
[5]    A.  Herliana,  “Optimasi  Klasifikasi  Sel  Tunggal Pap Smear Menggunakan Correlation Based Features Selection ( Cfs ) Berbasis C4 . 5 Dan Naive Bayes,” J. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 148–155, 2016.
[6]    T.  Arifin,  “Implementasi  Algoritma  PSO  Dan Teknik Bagging Untuk Klasifikasi Sel Pap Smear,” J. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 155–162, 2017.
[7]   “ Machine Learning Repository,”  2018.  [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/ datasets.html.
[8]   C. Fan, F. Xiao, and Y. Zhao, “A short-term building cooling load prediction method using deep learning algorithms,” Appl. Energy , vol. 195, pp. 222–233, 2017.
[9]   W. Sun, B. Zheng, and W. Qian, “Computer aided lung cancer diagnosis with deep learning algorithms,” vol. 9785, p. 97850Z, 2016.
[10]  I. H. Witten, Data Mining Practical Machine learning Tools and Techniques , vol. 18 Suppl, no. 1. 2017.
[11]  S. A. Pattekari and A. Parveen, “Prediction system for heart disease using Naive Bayes,” Int. J. Adv.
Comput. Math. Sci. ISSN , vol. 3, no. 3, pp. 2230– 9624, 2012.
[12]  Y. Zhang, S. Wang, P. Phillips, and G. Ji, “Binary PSO with mutation operator for feature selection using decision tree applied  to  spam  detection,” Knowledge-Based Syst. , vol. 64, pp. 22–31, 2014.
[13]  S. Raschka, “Naive Bayes and Text Classification I - Introduction and Theory,” pp. 1–20, 2014.
[14]  A. Pamungkas, “Algoritma k-means clustering dan  Naive  Bayes  classifier  untuk  Pengenalan Pola  Tesktur.,” pemrogramanmatlab.com , 2016. [Online]. Available: https://pemrogramanmatlab. com/2016/06/24/algoritma-k-means-clustering- dan-naive-bayes-classifier-untuk-pengenalan- pola-tesktur/.
[15]  L. Khedher, J. Ramírez, J. M. Górriz, A. Brahim, and F. Segovia, “Early diagnosis of  Alzheimer’s disease based on partial least squares, principal component analysis and Support vector machine using  segmented  MRI  images,” Neurocomputing , vol. 151, no. P1, pp. 139–150, 2015.
[16]  G. Cavallaro, M. Riedel, M. Richerzhagen, J. A. Benediktsson, and A. Plaza, “On Understanding Big Data Impacts in Remotely Sensed Image Classification  Using Support vector machine
Methods,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs.
Remote Sens. , pp. 1–13, 2015.
[17]  C. Cortes and V. Vapnik, “ Support vector machine ,” Mach. Learn. , pp. 1303–1308, 1995.
[18]  F. Marini and B. Walczak, “ Particle Swarm Optimization (PSO).  A  tutorial,” Chemom. Intell. Lab. Syst. , vol. 149, pp. 153–165, 2015.