## Deteksi Penyakit Dengue Hemorrhagic Fever dengan Pendekatan One Class Classification
Zida Ziyan Azkiya 1) , Fatma Indriani 2) , Heru Kartika Chandra 3)
12) Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas MIPA, Universitas Lambung Mangkurat Jl A Yani KM 36, Banjarbaru 70714
1) ziziyanazkiya@gmail.com
2) f.indriani@unlam.ac.id
3) Program Studi Komputerisasi Akuntansi, Politeknik Negeri Banjarmasin Jl Brigjen H. Hasan Basry, Banjarmasin 70123
3) hkc131170@gmail.com
Abstrak—  Pada  kasus  deteksi  penderita  penyakit  demam  berdarah  (Dengue  Hemorrhagic  Fever-  DHF),  data training  yang  tersedia  umumnya  hanya  data  pasien  penderita  positif.  Sedangkan  data  orang  normal  (data negatif)  tidak  tersedia  secara  khusus.  Pada  makalah  ini  dipaparkan  pembangunan  model  klasifikasi  untuk deteksi  DHF  dengan  pendekatan  One  Class  Classification  (OCC).  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  hasil  uji  darah  dari  laboratorium  dari  pasien  penderita  penyakit  demam  berdarah.  Metode  yang diteliti adalah One-class Support Vector Machine dan K-Means. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah untuk metode SVM memiliki nilai precision = 1,0, recall = 0,993, f-1 score = 0,997, dan tingkat akurasi sebesar 99,7%  sedangkan dengan metode K-Means diperoleh nilai precision = 0,901, recall = 0,973, f-1 score = 0,936, dan  tingkat  akurasi  sebesar  93,3%.  Hal  ini    menunjukkan  bahwa  metode  SVM  sedikit  lebih  unggul dibandingkan dengan K-Means untuk kasus ini.

## Kata Kunci— demam berdarah, Dengue Hemorrhagic Fever, K-Means, One Class Classification, OSVM
Abstract— Two class classification problem maps input into two target classes. In certain cases, training data is available only in the form of a single class, as in the case of Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) patients, where only data of positive patients is available. In this paper, we report our experiment in building a classification model  for  detecting  DHF  infection  using  One  Class  Classification  (OCC)  approach.  Data  from  this  study  is sourced  from  laboratory  tests  of  patients  with  dengue  fever.  The  OCC  methods  compared  are  One-Class Support Vector Machine and One-Class K-Means. The result shows SVM method obtained precision value = 1.0,  recall  =  0.993,  f-1  score  =  0.997,  and  accuracy  of  99.7%  while  the  K-Means  method  obtained  precision value = 0.901, recall = 0.973, f- 1 score = 0.936, and accuracy of 93.3%. This indicates that the SVM method is slightly superior to K-Means for One-Class Classification of DHF patients.
Keywords— Dengue Hemorrhagic Fever, K-Means, One Class Classification, OSVM
Article history:
Received 25 August 2017; Received in revised form 10 October 2017; 17 October 2017; Available online 28 October 2017

## I. P ENDAHULUAN
Klasifikasi  dua  kelas  memetakan  input  ke  dua macam kelas target. Namun pada kasus klasifikasi tertentu,  data  training  yang  tersedia  hanya  berupa satu  kelas  (kelas  positif).  Pada  kasus  penyakit demam  berdarah  (Dengue  Hemorrhagic  Fever), hanya  data  pasien  penderita  positif  yang  umum tersedia,  sedangkan  data  bukan  penderita  (data negatif)  sulit  dicari  atau  tidak  tersedia  secara khusus.  Oleh  karena  itu,  makalah  ini  bertujuan memaparkan  pembangunan  model  klasifikasi untuk  identifikasi  penyakit  Dengue  Hemorrhagic Fever  (DHF)  hanya  dengan  menggunakan  data positif. Pendekatan seperti ini disebut dengan One Class Classification (Tax, 2001).
Identifikasi  pasien  penderita  DHF  dengan klasifikasi  dua  ataupun  multi  kelas  sudah  banyak diteliti. Beberapa penelitian terdahulu menggunakan  metode  pohon  keputusan  seperti
(Astuti,  Suciati,  Mujiati,  Ayu,  Ristianah,  & Lestari,  2016),  (Haryanto,  2013),  dan  (Munah, 2015)  dengan  akurasi  terbaik  88,71%.  Sedangkan penelitian  (Lesmana,  Hikmah,  &  Karimah,  2014) menggunakan
jaringan
syaraf tiruan Backpropagation dengan akurasi 88,9%. (Suwardi, 2012)  meneliti  tiga  metode  sekaligus  yaitu Backpropagation,  Nearest-Neighbor,  dan  C4.5, dengan  akurasi  terbaik  adalah  Backpropagation 92,9%.  Semua  penelitian  tersebut  merupakan klasifikasi  2-class,  yaitu  menggunakan  data training  dari  kasus  positif  maupun  kasus  negatif, yang  bersumber  dari  pemeriksaan  awal  pasien dan/atau catatan rekam medis.
Menurut  (Khan  &  Madden,2010),  pendekatan One Class Classification (OCC) banyak diterapkan  pada  berbagai  bidang,  diantaranya klasifikasi  teks,  pengenalan  angka  tulisan  tangan, pengenalan  wajah, analisis  medis, bioinformatika, deteksi  spam,  deteksi  anomali,  serta  deteksi
kerusakan  mesin.  Selain  itu,  OCC  pernah  diteliti untuk  deteksi  kebocoran  listrik  oleh  (Nagi,  Yap, Tiong, Ahmed, & Mohamad, 2010).
Pada  bidang  penyakit,    OCC  digunakan  untuk memprediksi  wabah  flu  burung  berdasar  data lingkungan  dan  tempat  terjadinya  wabah  (Zhang, Lu, & Zhang, 2011). Di penelitian lain, (Cabral & de  Oliveira,  2014)  menerapkan  OCC  untuk diagnosis penyakit jantung.
Pada  makalah  ini  dipaparkan  deteksi  Dengue Hemorrhagic Fever dengan pendekatan One Class
Classification (OCC). Menurut (Khan & Madden,2014),    metode  OCC  digolongkan menjadi  dua  macam  yaitu  SVM  dan  non-SVM. Oleh  karena  itu,  metode  OCC  yang  kami  pilih adalah  One  Class  SVM  serta  K-Means  untuk mewakili  dua  kelompok  tersebut.  Makalah  ini memberikan  kontribusi  terkait  pengunaan  metode OCC untuk kasus deteksi deman DHF.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  yang dilakukan.

## A. Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data,  data  yang diperoleh  berasal  dari  dua  sumber.  Sumber pertama  yaitu  data  hasil  uji  cek  lab  pasien  positif penderita penyakit Dengue Hemorrhagic Fever di kota  Banjarbaru  pada  tahun  2013-2015.  Data  ini diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  Kota  Banjarbaru, Kalimantan  Selatan  dan  akan  digunakan  pada proses  training.  Sumber  kedua  yaitu  hasil  uji  lab pasien  normal  yang  diperoleh  dari  Laboratorium Klinik  Panasea  Kota  Banjarbaru,  Kalimantan Selatan.  Data  ini  akan  digunakan  sebagai  data pasien  negatif.  Proses  training  one  class classification  hanya  membutuhkan  data  positif, namun  untuk  tahap  evaluasi  (testing)  dibutuhkan juga  data  pasien  negatif.  Data  negatif  berjumlah jauh  lebih  sedikit  karena  hanya  akan  digunakan untuk testing.
Penelitian-penelitian  sebelumnya  untuk  deteksi DHF  menggunakan  data  rekam  medis  dan/atau catatan  awal  pemeriksaan.  Pada  penelitian  ini, data  tes  laboratorium  dipilih  karena  mudah tersedia  sebagai  data  training.  Selain  itu  untuk penggunaan  deteksi  setelah  dilakukan  training, data  tes  laboratorium  mudah  didapat  sebagai  data masukan oleh pengguna, tidak ambigu, serta eksak dan terstruktur.

## B. Prapemrosesan Data
Tahap  ini  dilakukan  agar  data  mentah  siap diolah  dengan  metode  One-Class  SVM  maupun One-Class K-means.
1) Data  Cleaning  :  Pemrosesan  cleaning  yang dilakukan  adalah  penghapusan  instance  jika  ada beberapa bagian atributnya yang kosong.
2) Data  Integration  :  Data  yang  diperoleh merupakan  data  penderita  penyakit  DHF  pada tahun  2013–2015.  Data  yang  akan  digunakan terdiri dari beberapa tabel. Untuk data tahun 2013 terdiri  dari  12  tabel  yang  dipisah  namun  masih dalam  file  yang  sama  dan  dibagi  sesuai  dengan bulan  yaitu  dari  Januari-Desember.  Sedangkan pada  tahun  2014  dan  2015  tabel  tidak  terpisah berdasarkan bulan. Data yang diperoleh merupakan  data  penderita  penyakit  DHF  pada tahun  2013–2015.  Setelah  penggabungan  didapat 1059  data  pasien  positif  dan  150  data  negatif. Atribut yang digunakan ditampilkan di Tabel 1.
3) Data  Transformation  :  Pada  tahap  ini,  akan dilakukan proses normalisasi MinMax [0,1] untuk menormalisasi  tiap  atribut  pada  dataset  agar  nilai rentangnya seragam antara 0 dan 1.
4) Pembentukan  dataset  training  dan  testing  :
Untuk  proses  training  klasifikasi,  data  yang digunakan  adalah  sebanyak  909  data  pasien  DHF (kelas positif). Sedangkan untuk testing, data yang digunakan  terdiri  dari  150  pasien  DHF  (kelas positif)  dan  150  bukan  penderita  (kelas  negatif). Jumlah  data  untuk  hasil  akhir  pembagian  dataset training dan testing dapat dilihat di Tabel 2.
T ABEL 1. A TRIBUT D ATA P ASIEN
No Nama atribut 1 Jenis kelamin
2 Hemoglobin
3 Trombosit 4 Hematokrit
5 Kelas (positif/negatif)
T ABEL 2. A LOKASI DATA UNTUK TRAINING DAN TESTING Data Training Testing Positif 909 150 Negatif 0 150
Selanjutnya  dilakukan  dua  buah  eksperimen klasifikasi dengan dua metode OCC yang berbeda, yaitu One-Class SVM dan One-Class K-means.

## C. One-Class SVM
Formulasi SVM reguler adalah memaksimalkan margin garis pemisah antara dua kelas data. Untuk SVM  dengan  pendekatan  one-class  classification, (Schölkopf, Williamson, Smola, Shawe-Taylor, & Platt)  memodifikasi  SVM  menjadi  pencarian hiperplane dengan jarak pemisah maksimal antara titik-titik data yang diberikan (data positif) dengan titik  origin.  Hasil  training  berupa  fungsi  biner yang  memetakan  apakah  suatu  titik  uji  memiliki probabilitas  tinggi  berada  di  daerah  data  training (positif)  atau  di  luar  daerah  (negatif).  Pada formulasi  One-class  SVM  ini  ada  tambahan parameter  yaitu  v  (nu)  yang  bernilai  antara  0  dan 1.  Nilai  v  ini  menentukan  batas  maksimal  fraksi outlier  pada  dataset  training,  sekaligus  batas
minimal  fraksi  jumlah  support  vector  terhadap jumlah data training.
Tingkat  keakuratan  metode  One-Class  SVM dalam  memprediksi  bergantung  pada  optimasi nilai  parameter  yang  digunakan  dalam  suatu penelitian,  parameter  tersebut  berupa  gamma  dan nu.  Parameter  gamma  bernilai  harus  lebih  besar dari  0,  sedangkan  parameter  nu  bernilai  di  bawah 1.  Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  terbaik, optimasi parameter diperlukakn. Langkah-langkah yang  dilakukan  yaitu  Training  One-Class  SVM dan  Testing  One-Class  SVM.  Training  One-Class SVM  menggunakan  dataset  training  dengan berbagai nilai gamma (γ)  dan nu (v). Pelaksanaan tahap  ini  menggunakan  library  libsvm  pada  Java ( https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ).  Nilai gamma  yang  diujicoba  yaitu  γ=[0,001;  0,01;  0,1; 1;  10;  100;  1000)  dan  nilai  nu  yaitu  v=[0,001; 0,01;  0,1].  Kernel  yang  digunakan  adalah  kernel RBF.  Testing  One-Class  SVM  menggunakan dataset testing

## D. One-Class K-Means
Penerapan  metode  K-Means  untuk  one  class classification  dilakukan  dengan  langkah-langkah di  bawah  ini.  Langkah  1-6  adalah  metode  K- Means  reguler  (unsupervised)  yang  diterapkan pada  data  training.  Kluster-kluster  yang  terbentuk mendeskripsikan  kelas  positif.  Pada  langkah  7-8, tiap  butir  data  testing  akan  diuji  apakah  masuk boundary  salah  satu  kluster  (positif)  atau  tidak masuk kluster manapun (negatif).
1) Menentukan nilai K:  Nilai k yang dicoba yaitu k  =  [1..15].  Clustering  data  dibantu  oleh  tool Weka.
2) Menentukan  K  sentroid:    menentukan  titik pusat kluster  awal secara random.
3) Menghitung  jarak:    tiap  data  (1…n)  dihitung jarak terhadap tiap kluster.
4) Menentukan  posisi  kluster:    yang  ditentukan oleh jarak yang terdekat.
5) Menentukan  pusat  kluster  baru  :  pusat  kluster baru ditentukan.
6) Mengulangi langkah 3 : menghitung jarak tiap data  terhadap  tiap  cluster  hingga  tidak  ada perubahan cluster.
7) mencari  jarak  maksimum  (maximum  distance)
:  Setelah  didapat  cluster,  maka  mencari  jarak maksimum (maximum distance) tiap kluster. Jarak maksimum  masing-masing  kluster  adalah  sebagai boundary dari kluster tersebut.
8) Perhitungan  data  testing  :  testing  K-Means menggunakan  dataset  testing.  Suatu  data  uji  akan diberi nilai sebagai kelas positif jika berada dalam boundary salah suatu kluster hasil training.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Metrik  yang  digunakan  untuk  evaluasi  adalah precision,  recall,  f-1  score,  dan  akurasi.  Pada kasus  di  penelitian  ini,  nilai  recall  lebih  penting dari  precision.  Hal  tersebut  dikarenakan  untuk penderita  DHF,  deteksi  pasien  yang  sebenarnya berpenyakit  tetapi  dianggap  tidak  berpenyakit (false  negative)  lebih  penting  daripada  pasien yang sebenarnya tidak berpenyakit tetapi dianggap berpenyakit  (false  positive).  Jika  pasien  yang dianggap  berpenyakit  tetapi  sebenarnya  pasien tersebut  tidak  berpenyakit,  maka  akan  dilakukan penanganan  selanjutnya  secara  medis  dan  dapat teridentifikasi  bahwa  pasien  memang  tidak berpenyakit. Sedangkan jika pasien yang dianggap tidak  berpenyakit  tetapi  sebenarnya  pasien tersebut  berpenyakit,    maka  tidak  ada  tahapan penanganan  medis  selanjutnya  dan  hal  ini  bisa berakibat fatal pada pasien.
Hasil  testing  untuk  metode  one  class  support vector machine dengan berbagai nilai gamma dan nu  ditunjukkan  pada  Tabel  3  (precision),  Tabel  4 (recall), Tabel 5 (f-1 score), dan Tabel 6 (akurasi). Precision  secara  umum  baik  jika  γ  >=  0,1  atau  v >=  0,01.  Sedangkan  recall  baik  jika  γ  di  antara 0,1-10. Untuk hasil keseluruhan berdasar f-1 score dan  akurasi,  maka  parameter  terbaik  didapat  jika γ=1 dan v=0,01.
Hasil testing untuk metode K-Means ditampilkan  pada  Tabel  7.  Dapat  dilihat  bahwa nilai precision yang dihasilkan bernilai di atas 0,5, namun  nilai  precision  sempurna  diperoleh  saat menggunakan jumlah kluster 1, 2, 3, 9, 10, 11, 13, 14,  dan  15.  Untuk  recall,  nilai  yang  dihasilkan cukup  beragam  dengan  nilai  recall  terburuk  pada saat menggunakan 14 cluster yaitu bernilai 0,230, sedangkan  nilai  recall  terbaik  diperoleh  saat menggunakan 4, 5, 6, 7, dan 8 cluster, yaitu 0,993.
T ABEL 3. H ASIL PRECISION PADA O NE -C LASS SVM
γ v 0,001 0,01 0,1
1 10 100 1000 0,001 0,645 0,75 0,887 0,993 1,0 1,0 1,0 0,01 0,702 0,993 0,993 1,0 1,0 1,0 1,0
0,1 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0
T ABEL 4. H ASIL RECALL PADA O NE -C LASS SVM γ v 0,001 0,01 0,1 1 10 100 1000 0,001 0,607 1 0,993 0,993 0,96 0,847 0,153 0,01 0,787 0,993 0,993 0,993 0,96 0,847 0,180 0,1 0,893 0,9 0,887 0,88 0,887 0,87 0,213 T ABEL 5. H ASIL F -1 SCORE PADA O NE -C LASS SVM γ v 0,001 0,01 0,1 1 10 100 1000 0,001 0,625 0,857 0,937 0,993 0,979 0,917 0,266 0,01 0,742 0,993 0,993 0,997 0,979 0,917 0,305 0,1 0,944 0,947 0,94 0,936 0,94 0,925 0,352 T ABEL 6. H ASIL ACCURACY PADA O NE -C LASS SVM γ v 0,001 0,01 0,1 1 10 100 1000 0,001 0,637 0,833 0,993 0,993 0,98 0,923 0,577 0,01 0,727 0,993 0,993 0,997 0,98 0,923 0,590 0,1 0,947 0,95 0,943 0,94 0,943 0,925 0,607
Untuk  f-1  score  pada  K-Means,  nilai  yang dihasilkan  juga  cukup  beragam  dengan  nilai  f-1 score  paling  rendah  atau  terburuk  pada  saat menggunakan 14 cluster, sedangkan nilai f-1 score tertinggi atau terbaik diperoleh saat menggunakan 12 cluster yaitu 0,936. Nilai akurasi terbaik adalah 93% dengan k=12 dan k=15.
T ABEL 7.H ASIL PRECISION , RECALL , F -1 SCORE DAN ACCURACY K-M EANS k Precision Recall F-1 Score Accuracy 1 1,0 0,460 0,630 73% 2 1,0 0,673 0,804 83.6% 3 1,0 0,530 0,696 76.7% 4 0,619 0,993 0,762 69% 5 0,634 0,993 0,774 71% 6 0,627 0,993 0,768 70% 7 0,639 0,993 0,778 71.67% 8 0,634 0,993 0,774 71% 9 1,0 0,660 0,795 83% 10 1,0 0,493 0,661 74.67% 11 1,0 0,440 0,611 72% 12 0,901 0,973 0,936 93% 13 1,0 0,640 0,780 82% 14 1,0 0,230 0,378 61.67% 15 1,0 0,867 0,928 93%
Walaupun f-1 score terbaik didapat pada k=12, namun jika hanya menekankan nilai recall seperti yang dijelaskan di awal Bagian III, maka kita bisa memilih  model  yang  lebih  sederhana,  yaitu  jika jumlah kluster  k=4.  Nilai  recall pada k=4 bahkan lebih  baik  dari  pada  k=12  (0,993  dibanding 0,973). Jika hanya menekankan pada recall,  maka nilai  precision  k=4  yang  hanya  0,619  bisa diabaikan.
Tabel 8 menunjukkan model terbaik pada One- Class  SVM  dibandingkan  dengan  model  terbaik pada  K-means.  Untuk  metode  One-Class  SVM diperoleh nilai precision = 1,0, recall = 0,993, f-1 score  =  0,997,  dan  accuracy  sebesar  0,997  atau 99,7% dengan memasukkan parameter gamma = 1 dan nu = 0,01. Sedangkan untuk metode K-Means diperoleh nilai precision = 0,901, recall = 0,973, f- 1  score  =  0,936,  dan  accuracy  sebesar  93,3  % dengan jumlah kluster k=12. Diperoleh kesimpulan  bahwa  metode  One  Class  SVM memiliki  nilai  precision,  recall,  f-1  score,  dan accuracy  yang  bernilai  lebih  tinggi  dibandingkan dengan metode K-Means.
T ABEL 8.H ASIL PRECISION , RECALL , F -1 SCORE , DAN ACCURACY PADA METODE OSVM DENGAN PARAMETER TERBAIK DAN K-M EANS DENGAN CLUSTER TERBAIK
No Pengujian OSVM K-Means Parameter γ=1, v=0,01 k=12 1 Precision 1,0 0,901 2 Recall 0,993 0,73 3 F1-Score 0,997 0,936 4 Accuracy 99,7% 93,3% Seperti sudah dipaparkan di bagian Pendahuluan,  keunggulan  pendekatan  One  Class Classification  adalah  bisa  membuat  model klasifikasi  dengan  training  dari  data  kelas  positif saja.  Hal  ini  cocok  untuk  kasus  deteksi  demam DHF  dimana  hanya  data  penderita  yang  tersedia (data  positif).  Dari  segi  kinerja  klasifikasi, pendekatan  OCC  bahkan  lebih  unggul  daripada penelitian  deteksi  DHF  yang  diteliti  sebelumnya. Metode  One  Class  SVM  dan  K-Means  untuk
OCC  memiliki  akurasi  masing-masing  sebesar 99,7% dan 93,3%.

## IV. K ESIMPULAN
Dengan metode One Class SVM diperoleh nilai precision = 1,0, recall = 0,993, f-1  score = 0,997, dan  accuracy  sebesar  0,997  atau  99,7%  dengan menggunakan  parameter  gamma  =  1,  epsilon  = 0,01, dan nu = 0,01. Sedangkan dengan metode K- Means  diperoleh  nilai  precision  =  0,901,  recall  = 0,973,  f-1  score  =  0,936,  dan  accuracy  sebesar 93,3 % dengan menggunakan k=12 cluster.
Metode  One  Class  SVM  memiliki  nilai precision,  recall,  f-1  score,  dan  accuracy  yang bernilai  sedikit  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan metode  K-Means.  Hal  itu  berarti  di  dalam penelitian ini metode One Class SVM sedikit lebih unggul  dibandingkan  dengan  metode  K-Means. Namun,  baik  metode  One  Class  SVM  ataupun metode K-Means dapat digunakan untuk penelitian ini, hanya saja untuk tingkat keakuratannya tergantung nilai optimasi parameter untuk OSVM dan jumlah cluster untuk K-Means.
Hasil  F-Score  tersebut  menunjukkan  bahwa metode one-class classification berpotensi digunakan  untuk  mengidentifikasi  penderita  DHF berdasarkan uji tes darah di laboratorium. Kinerja model ini juga jauh lebih tinggi dibanding metode klasifikasi  2-class/multiclass  yang  pernah  diteliti oleh peneliti lain. Namun untuk lebih memastikannya,  diperlukan  validasi  dengan  data yang  lebih  banyak,  disamping  juga  mengujinya dengan metode klasifikasi biasa.

## D AFTAR P USTAKA
Astuti, T., Suciati, Mujiati, I., Ayu, D., Ristianah, V., & Lestari,  W.  (2016).  Penerapan  Algoritme  J48 Untuk  Prediksi  Penyakit  Demam  Berdarah.
Telematika , 9 (2), 1-10.
Cabral,  G.,  &  de  Oliveira,  A.  (2014).  One-class Classification  for  heart  disease  diagnosis. 2014  IEEE  International  Conference  on Systems,  Man,  and  Cybernetics  (SMC)  (hal. 2551-2556). IEEE.
Haryanto,  T.  (2013).  Prediksi  Penyakit  Demam Berdarah  Dan  Typhus  Dengan  Algoritma C5.0. Skripsi, Telkom University.
Khan,  S.,  &  Madden,  M.  (2010).  A  Survey  of  Recent
Trends  in  One  Class  Classification.  Artificial Intelligence and Cognitive Science, (hal. 188- 197).
Khan,  S.,  &  Madden,  M.  (2014).  One-class classification:  taxonomy  of  study  and  review of  techniques.  The  Knowledge  Engineering Review , 29 (3), 345-374.
Lesmana, I., Hikmah, F., & Karimah, R. (2014). Model Prediktif  Identifikasi  Tersangka  Tuberkulosis Dan  Demam  Berdarah  Menggunakan  Data
Mining. Seminar Nasional Teknologi Informasi  dan  Multimedia  (hal.  2.02.1- 2.02.6). STMIK AMIKOM Yogyakarta.
Munah, M. (2015). Implementasi Algoritma C4.5 Untuk
Mengklasifikasi  Penyakit  Tipes  Dan  DBD.
Universitas Dian Nuswantoro.
Nagi,  J.,  Yap,  K.,  Tiong,  S.,  Ahmed,  S.,  &  Mohamad,
M.  (2010).  Nontechnical  Loss  Detection  for Metered  Customers  in  Power  Utility  Using Support Vector Machines. IEEE Transactions on Power Delivery (hal. 1162-1171). IEEE.
Schölkopf,  B.,  Williamson,  R.,  Smola,  A.,  Shawe- Taylor,  J.,  &  Platt,  J.  Support  vector  method for novelty detection. Proceedings of the 12th
International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS'99). Suwardi, U. (2012). Komparasi Algoritma
Backpropagation,  Nearest  Neighbor,  Dan Decision  Tree  Untuk  Mendeteksi  Penyakit Demam  Berdarah  Pada  Pasien  Opname.
Jurnal Teknologi Informasi , 8 (1), 57-67.
Tax,  D.  (2001).  One-class  classification.  Desertasi,  TU Delft.
Zhang,  J.,  Lu,  J.,  &  Zhang,  G.  (2011).  Combining  one class classification models for avian influenza outbreaks. IEEE Symposium on Computational  Intelligence  in  Multicriteria Decision-Making (MDCM). IEEE.