ANALISIS & IMPLEMENTASI ALGORITMA KELELAWAR SEBAGAI FITUR SELEKTOR DALAM KLASIFIKASI DERMATOLOGY - Ketut Ardha Chandra; I Made Widiartha; Agus Muliantara (Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University, 2016)
Penyakit kulit merupakan salah satu penyakit yang perlu ditangani secara serius baik dalam pencegahan maupun pengobatan.Di Indonesia, penyakit kulit merupakan penyakit yang menjangkit terbanyak kedua sejumlah 501.280 kasus. Sebagai upaya pencegahan dan pengobatan perlu diketahui klasifikasi penyakit kulit apa yang sedang diderita. Untuk mengetahui klasifikasi penyakit yang tepat perlu diketahui fitur-fitur yang tepat pula. Salah satu jenis penyakit kulit yaitu Erythemato-squamou sangat sulit untuk deteksi karena fitur klinis maupun histopatologis menampilkan 90% fitur serupa. Solusi untuk mengoptimasi kinerja klasifikasi dan memilih fitur yang tepat bisa menggunakan metode bio-inspired salah satunya algoritma kelelawar.Pada penelitian sebelumnya algoritma kelelawar mampu memberikan perfoma yang lebih baik bila dibandingkan dengan algoritma genetika, Particle Swarm Optimization dan Geometric Particle Swarm Optimization. Oleh karena Algoritma Kelelawar memberikan hasil yang baik dalam penelitian komparasi sebelumnya, pada penelitian ini Algoritma Kelelawar digunakan sebagai feature selector untuk membantu proses klasifikasi Dermatology menggunakan Naive Bayes dan Backpropagation dengan harapan akurasi yang dihasilkan klasifier lebih optimal. Penelitian ini menggunakan dua skenario dimana skenario pertama klasifikasi berjalan tanpa menggunakan algoritma kelelawar, dan skenario kedua menggunakan algoritma kelelawar.Hasil penelitian ini mendapatkan kesimpulan bahwa dengan menggunakan algoritma kelelawar akurasi klasifikasi Dermatolgy dapat meningkat. Pada klasifier Naive Bayes akurasi meningkat dari 81,81% menjadi 97,27% dan klasifier Backpropagation meningkat dari 61.40% menjadi 92.39% dengan menggunakan variabel yang paling optimal yaitu ?=0,75, ?=1 dan ?=0,25. Dari kedua klasifier yang digunakan, algoritma kelelawar mampu memberikan hasil yang konsisten sebagai feature selector dengan menghasilkan pemilihan fitur optimal yang sama yaitu fitur : itching, PNL infiltrate, Parakeratosis, Elongation of the rete ridges, Munro microabcess, dan Follicular horn plug.