## ANALISA ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE PADA DATA BUNGA IRIS
Oleh : Muhammad Ridho Pradana 1)
Rio Septian Hardinata 2) Zulfahmi Syahputra 3) Fakultas Sains dan Tekhnologi Universitas Pembangunan Pancabudi Medan 1,2,3)
E-mail: mhdridho417@gmail.com 1) rioseptianhardinata@gmail.com 2) zulfahmisyahputra@gmail.com 3)

## ABSTRACT
The SVM concept  can be easily explained as an attempt to  find  the optimal  hyperplane that acts as a delimiter for the two classes in the input space. The use of SVM is very suitable for binary  classification  problems.  The  SVM  method  performs  the  initial  process,  namely  by inputting  predetermined  data,  then  the  data  is  processed  by  performing  a  classification process using the SVM method to obtain accuracy results using that method. The initial step taken is to determine the attributes of the data that are used as parameters in classifying and getting data accuracy results. The training and test set (training set and test set) is Iris. This study found  that the highest  level  of  accuracy is good from data  testing  carried out  using a data set that has been tested with 150 data and 3 classes of data can lead to the acquisition of analysis.  Equalization  is  a  decision-making  technique  in  the  process  of  summarizing  the different  elements  by  their  weighting.  The  weighting  can  be  objective  by  using  statistical calculations  or  subjectively by giving  according  to  certain considerations. This  study shows that  SVM  has  good  results  for  solving  problems  even  on  small  datasets.  The  results  of  the analysis  using  the  support  vector  machine  method  showed  the  correct  answer  rate  was 95.00%. These results indicate that SVM is successful and has an effect on the application of attributes to numeric values. The more attributes we use, the slower the time and speed, and the less accurate and complex it becomes.
Keywords: SVM, Iris, Classification, Accuracy

## ABSTRAK
Konsep  SVM  dapat  dengan  mudah  dijelaskan  sebagai  upaya  untuk  menemukan  hyperplane optimal yang bertindak sebagai pembatas untuk dua kelas di ruang input. Penggunaan SVM sangat  cocok  untuk  masalah  klasifikasi  biner.  Metode  SVM  melakukan  proses  awal  yaitu dengan  menginputkan  data  yang  telah  ditentukan,  kemudian  data  tersebut  diolah  dengan melakukan  proses  klasifikasi  menggunakan  metode  SVM  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi menggunakan  metode  tersebut.  Langkah  awal  yang  dilakukan  adalah  menentukan  atribut- atribut  data  yang  dijadikan  parameter  dalam  mengklasifikasikan  dan  mendapatkan  hasil akurasi  data.  Set  pelatihan  dan  tes  (set  pelatihan  dan  set  tes)  adalah  Iris.  Penelitian  ini menemukan bahwa tingkat akurasi tertinggi baik dari pengujian data yang dilakukan dengan menggunakan  kumpulan  data  yang  telah  diuji  dengan  150  data  dan  3  kelas  data  dapat mengarah  pada  perolehan  analisis.  Ekualisasi  adalah  teknik  pengambilan  keputusan  dalam proses  meringkas  elemen  yang  berbeda  dengan  pembobotannya.  Pembobotan  dapat  bersifat obyektif dengan menggunakan perhitungan statistik atau secara subyektif dengan memberikan menurut pertimbangan tertentu. Studi ini menunjukkan bahwa SVM memiliki hasil yang baik untuk  memecahkan  masalah  bahkan  pada  dataset  kecil.  Hasil  analisis  menggunakan  metode support  vector  machine  menunjukkan  tingkat  jawaban  benar  sebesar  95,00%.  Hasil  ini menunjukkan bahwa SVM berhasil dan berpengaruh pada penerapan atribut ke nilai numerik. Semakin  banyak  atribut  yang  kita  gunakan,  semakin  lambat  waktu  dan  kecepatannya,  dan semakin tidak akurat dan kompleks jadinya.
Kata kunci: SVM, Iris, Klasifikasi, Akurasi

## 1. PENDAHULUAN
Support Vector Machines (SVM) pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Vapnik pada  tahun  1992  sebagai  rangkaian untuk  menyelaraskan  konsep  yang  baik di  bidang  pengenalan  pola.  Sebagai teknologi  pengenalan  pola,  SVM  masih tergolong baru. Namun, telah dikategorikan  sebagai  pengenalan  pola tingkat  lanjut  karena  kemampuannya dalam  berbagai  aplikasi  dan  merupakan salah  satu  topik  yang  paling  cepat berkembang saat ini. Penelitian (Rachman,  2011)  akurasi  pada  metode SVM  lebih  unggul  daripada  metode Naive  Bayes.  SVM  sangat  menjanjikan karena  merupakan  metode  berbasis pembelajaran mesin, kuat, dan diterapkan  dalam  mengklasifikasi  dan mengestimasi  data.  Pola  data  latih biasanya  digunakan  untuk  menentukan kelas data uji, sehingga menentukan data latih  yang  dapat  mempengaruhi  hasil pengujian.  Hal  ini  juga  mempengaruhi nilai tertinggi pada precision, recall, dan accuracy dari data latih yang digunakan. (Ridwan, 2013)

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
SVM  digunakan  sebagai  salah satu  metode  pattern  recognition,  usia SVM  terbilang  masih  relatif  muda. Walaupun demikian, evaluasi kemampuannya dalam berbagai aplikasinya  menempatkannya  sebagai state of the art dalam pattern recognition. SVM merupakan teknik machine learning yang bekerja berdasarkan prinsip  Structural  Risk  Minimization (SRM) dengan tujuan menemukan hyperplane  optimal  yang  memisahkan dua  kelas  dalam  ruang  input.  Penelitian ini  menjelaskan  teori  dasar  SVM  dan aplikasinya dalam ilmu komputer, khususnya  dalam  analisis  ekspresi  gen yang  diperoleh  dari  analisis  microarray. Konsep  SVM  dapat  dengan  mudah dijelaskan sebagai upaya untuk menemukan  hyperplane  optimal  yang bertindak  sebagai  pembatas  untuk  dua kelas  di  ruang  input.  Penggunaan  SVM sangat  cocok  untuk  masalah  klasifikasi biner.  Adapun  contohnya  dapat  dilihat sebagai berikut:
Gambar 1. Support Vector Machine

## 3. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini menjelaskan tentang alur penelitian dengan melakukan metode SVM. Adapun diagram yang digunakan adalah sebagai berikut:
Pada  rancangan  tersebut  dengan menggunakan metode SVM dengan melakukan  proses  awal  yaitu  dengan  input data  yang  telah  ditetapkan,  kemudian  data tersebut  diproses  dengan  melakukan  proses klasifikasi  menggunakan  metode  SVM untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  dengan menggunakan  metode  tersebut.  Langkah awal  yang  dilakukan  adalah  dengan
melakukan  penentuan  atribut  pada  data yang  digunakan  sebagai  parameter  dalam melakukan  klasifikasi  dan  mendapatkan hasil  akurasi  data.  Dataset  pelatihan  dan pengujian  (training  set  and  test  set)  adalah Iris. Rincian setiap catatan dapat ditampilkan pada tabel dibawah:
Tabel 1. Dataset
. Data . Sets _. . Instances _ . Attributes . _ . Classes . _ Iris . 150 . 4 . 3 .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data _ Iris mempunyai data dengan banyak data sebesar150 data, memiliki atribut dengan banyak 4 atribut dan memiliki kelas dengan banyaknya kelas sejumlah 3 kelas.
Table 2. Data _ Iris
Atribut .
sepal _ length . sepal _ width . petal _ length . petal _ width . kelas .
Jumlah
Setosa _. 150 _.
150 _. 150 _. 150 _. Versicolor _.
. Data _.
Virginica _.
Pada SVM menerapkan sebuah model dan menggunakan dataset yang telah ditentukan dari aplikasi RapidMiner dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 3. Penentuan Atribut Support Vector Machine Gambar  di  atas  adalah  proses  menentukan atribut  dan  menentukan  label  dengan  kelas yang  ditentukan  dari  algoritma  SVM  yang pada  tersebut  menggunakan  data  numerik pada atributnya dan binomial pada kelasnya.  Proses  tersebut  digunakan  untuk dapat  membentk  sebuah  model  dengan jumlah  keberhasilan  dengan  jumlah  data yang  ada.  Proses  ini  adalah  proses pengolahan data dengan melakukan
perubahan  tipe  data  integer  ke  binomial. Proses ini bertujuan agar memperjelas kerja metode  dengan  output  biner  negative  dan positif  tanpa  adanya  regresi.  Hal  ini merupakan  Analisa  statistic  pada  referensi data  yang  diuji  dengan  tujuan  dapat melakukan  penentuan  pengaruh  dari  2 variabel atau lebih.
Gambar 4 Perancangan Model
Rancangan  model  SVM  dengan menggunakan Rapidminer dengan menggunakan  validasi  serta  performance classification agar dapat mengetahui
performa  dari  algoritma  yang  di  uji. Rancangan  model  ini  dilakukan  agar  data yang di uji dapat diproses dan mendapatkan hasil klasifikasi dan akurasinya.

## Gambar 5. Grafik SVM
Pada gambar diatas adalah hasil dari grafik  dari  SVM  dimana  iris  setosa berwarna biru, dan iris versi color berwarna merah.  Terlihat  pada  gambar  tersebut bahwa pengelompokan terjadi pada masing- masing  atribut  dan  classnya.  Maka  dapat dilihat  hasil  klasifikasi  tersebut  dalam bentuk plot diatas. Hasil klasifikasi tersebut merupakan  hasil  dari  klasifikasi  terhadap dataset  yang  telah  tersedia  dengan  banyak jumlah  data  yang  terdapat  pada  masing- masing atribut adalah _ sepal _ length, sepal . width, petal _ length, dan petal _ width.
Penelitian  ini  menemukan  tingkat akurasi  tertinggi  yang  baik  dari  pengujian data yang dilakukan menggunakan
kumpulan data yang telah diuji dengan 150 data dan 3 kelas data dapat mengarah pada perolehan analisis. Ekualisasi adalah teknik pengambilan  keputusan  dalam  proses meringkas  elemen  yang  berbeda  dengan pembobotannya. Pembobotan dapat bersifat obyektif  dengan  menggunakan  perhitungan statistik  atau  subyektif  dengan  pemberian menurut  pertimbangan  tertentu.  Algoritme mesin  vektor  dukungan  memiliki  analisis bobot  dari  kumpulan  data  yang  diuji. Hasilnya pada tabel dibawah ini:
Tabel 3. Weight Metode SVM attribute _ weight sepal _ length -43.31090974585944 sepal _ width -23.673558740964314 petal _ length -31.83303940079134 petal _ width -11.982181949171888
Pembobotan  data  dilakukan  untuk menekankan  derajat  kandungan  informasi dalam  data  dengan  menerapkan  metode pembobotan  yang  diterapkan  pada  SVM untuk meningkatkan  hasil  klasifikasi. Penggunaan  metode  pembobotan  dua  kali yang  menggunakan  metode  pembobotan untuk  membuat  antarmuka  yang  bagus untuk interaksi pengguna dengan mudah.
Tabel  berikut  menunjukkan  hasil pengujian  menggunakan  model  support
vector  machine.  Tabel  diketahui  dari  100 tanggal,  49  diklasifikasikan  sebagai  iris setosa  menurut  prediksi  yang  dibuat  oleh metode  SVM  berbasis  particle  swarm optimization  (PSO),  dan  versi  warna memprediksi  4  tanggal,  tetapi  hasilnya adalah prediksi iris.  Nilai  92,45%, satu iris setosa data, dan 46 versi merupakan warna prediksi dengan kelas akurasi 97,87%. class _ precision
pred.
Iris _ setosa 49 _ 4 92.45% pred. Iris _ versicolor 1 _ 46 97.87% class recall 98.00% 92.00% Tabel 5. Tabel Hasil Analisa SVM berbasis PSO Counte Label Function Alpha Abs(Al  Support Sepal . L  Sepal _ PetalLe  Petal _ r Value pha) Vector ength Width ngth Width _ Iris- - support 0 2.665049  1 1 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa vector 973 Iris- - support 1 2.049856  1 1 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa vector 06 Iris- - support 2 3.126660  1 1 5 3.5 1.3 0.3 setosa vector 307 Iris- - support 3 2.861724  1 1 5 3.5 1.6 0.6 setosa vector 04 Iris- 0.227  0.2270  support 4 versic  1 7 3.2 4.7 1.4 0129  129 vector olor Iris- 1.526772 support 5 versic 1 1 5.6 3 4.5 1.5 02 vector olor Iris- 0.476154 support 6 versic 1 1 6.3 2.5 4.9 1.5 245 vector olor
Iris- - support 7 versic  0.209301  1 1 6.7 3 5 1.7 vector olor 837 Iris- 2.695838 support 8 versic 1 1 5.5 2.4 3.7 1 41 vector olor Iris- - support 9 versic  0.496413  1 1 6 2.7 5.1 1.6 vector olor 094 Iris- 1.142046 support 10 versic 1 1 6.7 3.1 4.7 1.5 287 vector olor Iris- 2.793463 support 11 versic 1 1 5.6 3 4.1 1.3 233 vector olor Iris- 1.924437 support 12 versic 1 1 5 2.3 3.3 1 27 vector olor Iris- 2.877977 support 13 versic 1 1 5.7 3 4.2 1.2 717 vector olor Iris- - support 14 2.289697  1 1 6.3 3.3 6 2.5 setosa vector 93 Iris- - support 15 0.331863  1 1 4.9 2.5 4.5 1.7 setosa vector 728 Iris- - support 16 2.525238  1 1 6.7 2.5 5.8 1.8
setosa vector
657 Iris- - support 17 1.508265  1 1 5.7 2.5 5 2 setosa vector 302 Iris- - support 18 2.287478  1 1 6.5 3 5.5 1.8 setosa vector 787 Iris- - support 19 1.738040  1 1 7.7 3.8 6.7 2.2 setosa vector 172 Iris- - support 20 1.670875  1 1 7.7 2.6 6.9 2.3 setosa vector 551 Iris- - support 21 1.323168  1 1 5.6 2.8 4.9 2 setosa vector 328 Iris- - support 22 3.145619  1 1 7.2 3.2 6 1.8 setosa vector 324 Iris- - support 23 0.095675  1 1 6.2 2.8 4.8 1.8 setosa vector 531 Iris- - support 24 0.411693  1 1 6.1 3 4.9 1.8 setosa vector 436 Iris- - support 25 2.743399  1 1 7.2 3 5.8 1.6 setosa vector
Hasil pada tabel di atas adalah hasil pengujian _ RapidMiner. Penelitian ini menunjukkan  bahwa  SVM  memiliki  hasil yang  baik  untuk  menyelesaikan  masalah bahkan  pada  dataset  dengan  jumlah  yang kecil. Hasil analisis dengan metode support vector machine menunjukkan tingkat jawaban  benar  sebesar  95,00%.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  SVM  berhasil  dan berpengaruh  terhadap  penerapan  atribut  ke nilai  numerik.  Semakin  bertambah  banyak atribut  yang  kita  gunakan,  semakin  lambat waktu  dan  kecepatannya,  serta  semakin tidak akurat dan rumitnya.

## 5. SIMPULAN
Penulis  mencapai  kesimpulan  sebagai berikut.
1. Hasil penelitian dengan menggunakan  dataset  Iris mendapatkan  hasil  prediksi dari  metode  SVM  dengan mendapatkan hasil nilai akurasi yang tinggi.
2. SVM  dapat  meningkatkan akurasi ketika rata-rata peningkatan  akurasi  terbaik diperoleh  pada  dataset  iris, dengan  hasil  akurasi  sebesar
95,00%.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Bramer,M. 2007.
Principles _ of _ Data _ Mining .
_ London: _ Springer . _
Darsyah, M.Y. 2014. Klasifikasi _ Tuberkulosis _ Dengan _ P endekatan _ MetodeSupports  Vector Machine  (SVM). Jurnal  Statistika Unimus, 2(2), 37-41.
Fiska,  Ryci,  Rahmatil.  2017.  Penerapan Teknik Dara Mining dengan Metode Support  Vector  Machine  untuk memprediksi siswa yang berpeluang Drop  Out  (Studi  Kasus  di  SMKN  1 Sutera). Sains dan Teknologi Informasi, Volume.3. No. 1. Gorunescu,F. . 2011. . Data . Mining: . Concepts, Models . and . Techniques.
. Berlin: Springer-Verlag. .
Han, . J.and . Kamber, . M. . 2006. .
“Data . Mining . Concepts . and . Techniq ues . Second Edition”.
. Morgan . Kauffman, . San . Francisco.
Han,  J., . Kamber, . M. . 2001
“Data . Mining . Concepts . and . Techni ques” ,Morgan . Kaufman . Pub., USA.
Han,  J.,Kamber,M.,&Pei,J. . 2011. . Data Mining: . Concepts . and . Techniques . (3 rd ed.). San . Francisco:
. Morgan . Kaufmann . Publishers . Inc. . Pattekari,
S. A.,
Parveen,A.2012. Prediction . System . f or . Heart . Disease Using Naive
Bayes .  International  Journal  of
Advanced
Computer and Mathematical Sciences, ISSN 2230-
9624, Vol. 3, No 3, Hal 290-294.
Raikwal.  J.S  &  Saxena,  Kanak.  2012.
Performance  Evaluation  of  SVM and  K-Nearest  Neighbor  Algorithm over Medical Data set. International
Journal  of  Computer Applications
(0975-8887). Volume.50. No. 14.