BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Dataset

Transkripsi

1 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian diuraikan dalam skema tahap penelitian untuk memberikan petunjuk atau gambaran yang jelas, teratur, dan sistematis seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.1 dibawah ini: Pengumpulan Data Dataset Analisis dan Perancangan Proses Data Cleaning Proses Pelatihan dengan Naïve Bayes dan AdaBoost Cross Validation Pengembangan Aplikasi Menentukan Software dan Hardware Requirement Menulis Kode Program Pengujian Metode Menguji kinerja dan keefektifan metode Naïve Bayes dan AdaBoost Gambar 3.1 Alur Metodologi Penelitian Pengumpulan Data Dataset Dataset diperoleh dari UCI Machine Learning Repository berupa data stadium awal penyakit ginjal kronik (CKD) terhadap orang India (Lichman, 2013). 37

2 Analisis dan Perancangan Proses Data Cleaning Proses data cleaning dilakukan sebelum data dibagi menjadi data training dan data testing. Bertujuan untuk membuang data yang tidak konsisten dan noise. Termasuk didalamnya penanganan terhadap missing value yang terdapat dalam data (bisa diisi dengan nilai yang paling sesuai atau diabaikan begitu saja) (Turban, et al., 2011). Proses yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu dengan me-replace data yang hilang atau kosong (missing value) dengan mean untuk atribut numerik dan modus untuk atribut nominal. Mean adalah nilai rata-rata dari suatu informasi, sedangkan modus dalam suatu data adalah nilai yang paling sering muncul. Berikut merupakan rumus dari mean: x = N i=1 x i N = x 1 + x x N N Proses Pelatihan dengan Naïve Bayes dan AdaBoost (3.1) Proses pelatihan dengan menghitung probabilitas masing-masing atribut yang menyertai berdasarkan kelasnya. Untuk menghindari terjadinya probabilitas yang bernilai 0, maka dilakukan proses smoothing dengan menggunakan laplacian correction. P(X = x k C i ) = N ik + p N i + p. N k (3.2) Untuk attribut yang memiliki nilai kontinyu (continous-valued), maka perhitungan probabilitasnya diasumsikan memiliki distribusi Gauss dengan dengan mean μ dan standar deviasi σ, yang dirumuskan sebagai berikut: g(x, μ, σ) = 1 (x μ) 2 2πσ e 2σ 2 (3.3) Kemudian setelah dilakukan pelatihan dengan menggunakan metode Naïve Bayes, pelatihan selanjutnya dengan menggunakan metode boosting AdaBoost. Pada dasarnya, metode boosting ini bertujuan untuk meningkatkan ketelitian dalam proses klasifikasi dan prediksi dengan cara membangkitkan kombinasi dari suatu model, tetapi hasil klasifikasi atau prediksi yang dipilih adalah model yang

3 39 memiliki atribut nilai bobot terbesar. Jumlah perulangan yang dilakukan dalam percobaan menggunakan metode AdaBoost dibatasi sebanyak 10 kali. Pembagian data training dan testing untuk pelatihan menggunakan validasi 10-fold cross validation yang kemudian hasil pengukuran kinerja tersebut saling dibandingkan antara metode Naïve Bayes dan metode Naïve Bayes yang telah dilakukan boosting menggunakan AdaBoost Cross Validation Dalam k-fold cross validation, data awal dibagi secara acak menjadi k subset saling eksklusif (berdiri sendiri) atau disebut dengan fold, dari ukuran yang kirakira sama. Proses training dan testing dilakukan sebanyak k kali eksperimen. Pada setiap iterasi, dimana satu partisi digunakan sebagai data testing dan memanfaatkan sisa partisi lainnya sebagai data training. Sebagai contoh apabila terdapat subset D1, D2,..., Dk, maka untuk iterasi pertama, subset D1 digunakan sebagai data testing sedangkan sisanya D2,..., Dk digunakan sebagai data training untuk memperoleh model pertama, begitu juga untuk iterasi kedua, maka D2 digunakan untuk data testing dan sisanya D1, D3,...,Dk digunakan untuk data training, begitu seterusnya sampai subset terakhir Dk. Hasil perkiraan akurasi cross validation diperoleh dari jumlah keseluruhan klasifikasi yang benar dari iterasi k, dibagi dengan jumlah total tuple dalam data awal. Secara umum, stratified 10-fold cross validation dianjurkan untuk memperkirakan akurasi (meskipun daya komputasi memungkinkan untuk meggunakan fold yang lebih banyak) dikarenakan bias dan variansi yang relatif rendah (Han, et al., 2012). Gambar 3.2 merupakan gambaran alur kerja sistem yang diusulkan.

4 40 Dataset Data Cleaning New Dataset 10-Fold Cross Validation Model Naïve Bayes AdaBoost Data Training Data Testing Evaluasi Confusion Matrix Perbandingan Akurasi Gambar 3.2 Alur Kerja Sistem Pengembangan Aplikasi Pada tahap ini dilakukan penentuan kebutuhan baik perangkat lunak dan perangkat keras dalam mengimplementasikan sistem. Penulisan kode program untuk pembangunan aplikasi juga termasuk dalam tahap ini Pengujian dan Analisis Hasil Pengujian dilakukan untuk mengukur keakuratan hasil dari tiap model yang diusulkan. Pengukuran kinerja ini menggunakan perhitungan nilai accuracy, precision, recall, dan F1-score (disebut juga sebagai F-score atau F-measure) untuk mengetahui seberapa besar perbedaan antara metode Naïve Bayes dengan metode Naïve Bayes dan AdaBoost dalam menangani kasus prediksi penyakit ginjal kronik. Accuracy didefinisikan sebagai tingkat kedekatan antara nilai prediksi

5 41 dengan nilai aktual. Definisi dari precision adalah proporsi kasus yang diprediksi positif yang juga positif benar pada data sebenarnya, sedangkan recall adalah proporsi dari kasus positif kejadian sebenarnya yang diprediksi positif secara benar (Powers, 2011). F1-score atau F-measure merupakan rata-rata harmonik dari nilai precision dan recall, dimana F1-score ini mencapai nilai terbaik pada 1 dan terburuk pada 0 (range penilaian dari 1-0). Pengukuran akurasi terhadap model dengan menggunakan confusion matrix yang menitik beratkan pada kelasnya. Kelas Sebenarnya Tabel 3.2 Confusion Matrix yes Kelas Prediksi yes True Positive (TP) False Negative (FN) no False Positive (FP) True Negative (TN) no Dari tabel 3.2, maka dapat dirumuskan untuk masing-masing nilai accuracy, presicion, recall, dan F1-score sebagai berikut: F 1 = TP + TN accuracy = TP + TN + FP + FN precision = TP TP + FP TP recall = TP + FN 2 precision recall 2 TP = precision + recall 2 TP + FP + FN (3.4) (3.5) (3.6) (3.7) True positive adalah jumlah record positif yang diklasifikasikan sebagai positif oleh classifier. True negative adalah jumlah record negatif yang diklasifikasikan sebagai negatif oleh clasifier. False positive adalah jumlah record negatif yang diklasifikasikan sebagai positif, sedangkan false negative adalah jumlah record positif yang diklasifikasikan sebagai negatif oleh classifier.

6 42 Analisis hasil dan pengujian dibagi menjadi dua skenario, yaitu yang pertama pengujian dan analisis hasil terhadap model Naïve Bayes dan AdaBoost dengan dataset asli yang masih memiliki missing value. Kedua yaitu pengujian dan analisis hasil terhadap model Naïve Bayes dan AdaBoost dengan dataset yang sudah melalui proses data cleaning. Hasil dari masing-masing model yang diajukan lalu dibandingkan untuk memperoleh hasil terbaik.