## KOMPARASI ALGORITMA NEURAL NETWORK DAN NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG
Hendri Mahmud Nawawi 1 ; Jajang Jaya Purnama 2 ; Agung Baitul Hikmah 3
1, 2 Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id
1 mahmudhend94@gmail.com, 2 jajangja2412@bsi.ac.id
3 Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id agung.abl@bsi.ac.id
Abstract — Heart  disease  is  one  of  the  types  of  deadly diseases whose treatment must be dealt with as soon as possible  because  it  can  occur  suddenly  to  the  sufferer. Factors  of  heart  disease  that  are  recognized  based  on the condition of the body of a sufferer need to be known from  an  early  age  so  that  the  risk  of  possible  instant attacks can be minimized or can be overcome in various ways  such  as  a  healthy  lifestyle  and  regular  exercise that can regulate heart health in the body.  By looking at the condition of a person's body based on sex, blood pressure,  age,  whether  or  not  a  smoker  and  some indicators  that  cause  a  person's  affected  by  heart disease  are  described  in  a  study  using  the  Neural Network  and  Naïve  Bayes  algorithm  with  the  aim  of comparing the level of accuracy to attributes influential to predict heart disease, so the results of this study can be used as a reference to predict whether a person has heart  disease  or  not  based  on  health  data  used  as research benchmarks.
Keywords: Heart  Disease,  Neural  Network  Algorithm, Naïve Bayes Algorithm
Intisari — Penyakit  jantung  merupakan  salah  satu dari jenis penyakit mematikan yang penangannannya harus  diatasi  sesegera  mungkin  karena  bisa  terjadi secara mendadak kepada penderitanya. Faktor-faktor penyakit  jantung  yang  dikenali  berdasarkan  kondisi tubuh  seorang  penderitanya  perlu  di  ketahui  sejak dini  sehingga  resiko  kemungkinan  terjadi  serangan seketika  bisa  diminimalisir  atau  bisa  diatasi  dengan berbagai cara misalnya pola hidup sehat dan olahraga teratur yang  bisa mengatur  kesehatan  jantung dalam tubuh.  Dengan  melihat  kondisi  tubuh  seseorang berdasarkan  jenis  kelamin,  tensi  darah,  usia,  apakah perokok  atau  tidak  dan  beberapa  indikator  yang menjadi  penyebab  seseorang  terkena  penyakit jantung  diuraikan  dalam  sebuah  penelitian  dengan menggunakan  algoritma  Neural  Network  dan  Naïve Bayes  dengan  tujuan  untuk  membandingkan  tingkat akurasi  terhadap  atribut  berpengaruh  untuk memprediksi  penyakit  jantung,  sehingga  hasil  dari
penelitian  ini  bisa  dijadikan  referensi  untuk memprediksi  apakah  seseorang  terkena  penyakit jantung  atau  tidak  berdasarkan  data  kesehatan  yang dijadikan tolak ukur penelitian.
Kata Kunci : Penyakit Jantung, Neural Network, Naïve Bayes

## PENDAHULUAN
Dunia  kesehatan  memiliki  database  yang  sangat banyak  untuk  dijadikan  bahan  penelitian  bagi  dunia pendidikan.    Namun  dataset  yang  tersedia  biasanya hanya digunakan sebagai arsip misalnya data hasil cek Lab  atau  hasil  pemeriksaan  pasien  yang  menderita gejala  atau  penyakit  tertentu.    Arsip  tersebut  akan sangat  bermanfaat  apabila  dapat  digunakan  dan diolah  dengan  baik  dan  tepat  hal  ini  bertujuan  untuk mempelajari  kejadian  dimasa  lalu  untuk  dijadikan pertimbangan  dimasa  yang  akan  datang  apabila terjadi  kasus  atau  kejadian  yang  sama  dengan  data kesehatan  yang sama sehingga efisiensi pendeteksian penyakit  bisa  diketahui  sedini  mungkin.    Penulis tertarik  untuk  membuat  artikel  tentang  prediksi penyakit  jantung  yang  merupakan  salah  satu  jenis penyakit  mematikan  dengan  melakukan  analisa terhadap  gejala-gejala  dan  data  kesehatan  tubuh  dari penyakit  jantung  yang  diperoleh  dari  data  publik dengan  tujuan  untuk  mempresentasikan  dengan  data kesehatan  yang  telah  dianalisa  apakah  sesuai  antara prediksi  yang  dihasilkan  dari  perhitungan  dengan menggunakan machine learning berdasarkan algoritma Neural Network dan Algoritma Naïve Bayes yang  penulis  gunakan  pada  penelitian  ini  dengan prediksi  sesungguhnya  dari  hasil  cek  lab.    Penulis melakukan  komparasi  atau  perbandingan  antara algoritma  Neural  Network  dengan  Algoritma  Naïve Bayes  dengan  tujuan  untuk  membandingkan algoritma  mana  yang  paling  relevan  dan  nilai akurasinya  paling  tinggi  untuk  mendeteksi  penyakit jantung berdasarkan 14 attribut input, pada algoritma Naïve  Bayes  penulis  menambahkan  optimasi.  Naïve
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/ pilar.v15i2.669
Bayes  Classifier  perlu  dioptimasi  dengan  cara memberikan  bobot  pada  atribut  agar  naïve  bayes classifier  dapat  bekerja  lebih  efektif  (Muhamad  et  al., 2017)  sedangkan  pada  algoritma  Neural  Network penulis menggunakan backpropagation.
Penyakit  jantung  merupakan  penyakit  yang sangat berbahaya dan merupakan penyakit pembunuh nomor satu di dunia, oleh karena itu penting diketahui ciri-ciri  penyakit  jantung  agar  dapat  ditanggulangi sejak  dini  (dedaunan.com,  2019).  Beberapa  faktor yang dapat menyebabkan penyakit jantung umumnya adalah  kebiasaan  hidup  tidak  sehat,  merokok, begadang  dan  pola  makan  yang  tidak  baik.  Penyebab utama penyakit jantung adalah penggunaan tembakau, fisik tidak aktif, diet yang tidak sehat dan penggunaan alkohol,  meningkatnya  usia,  tekanan  darah  tinggi, mempunyai  kolesterol  tinggi,  dan  kelebihan  berat badan (Lestari, 2014).
Untuk  melakukan  prediksi  beberapa  faktor  yang telah  disebutkan  diatas  dapat  dambil  kesimpulan bahwasanya  penyakit  jantung  merupakan  penyakit yang banyak penyebabnya dan penyebab tersebut bisa saja  kegiatan  yang  selama  ini  tanpa  kita  sadari terbiasa melakukannya, untuk itu beberapa penyebab tersebut  dirumuskan  kedalam  sebuah  tabel  yang merangkum  faktor  penyebab  seseorang  terkena penyakit  jantung.    Data  dari  tabel  tersebut  diolah menjadi  data training untuk  diolah  kedalam  machine learning,  agar  memudahkan  dalam  perhitungan  dan mendapatkan  nilai  akurasi  dan  prediksi  yang  baik penulis  menggunakan  dua  metode  berbeda  untuk melakukan  prediksi  dan  membandingkan  akurasi terhadap  penyakit  jantung  tersebut  yaitu  algoritma neural network dan naïve bayes.

## BAHAN DAN METODE
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  sebuah metodologi  penelitian  perlu  dikembangkan,  pada tulisan  ini  penulis  menggunakan  model  estimasi berbasis ANN untuk pengujian data validasi hasil dari tahap training dan  algoritma  naïve  bayes  untuk melihat  perbedaan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan. Bayes  memiliki  akurasi  dan  kecepatan  yang  sangat tinggi  saat  diaplikasi  ke  dalam  database  dengan  data yang besar (Widiastuti, Santosa, & Supriyanto, 2014).
Dalam  buku  Heaton Neural  Network adalah jaringan  saraf  yang  mensimulasikan  jaringan  saraf biologis  manusia  kedalam  arsitektur  computer  dan arsistektur  algoritma  baru  terhadap  computer konvensional.  Hal  ini  memungkinkan  penggunaan operasi  komputasi  (penambahan,  pengurangan,  dan elemen  logika  fundamental)  yang  sangat  sederhana untuk  memecahkan  masalah  yang  kompleks, matematis  yang  tidak  jelas,  masalah  nonlinear  atau masalah stokastik (Yunita, 2015).
Sebagaimana  kita  ketahui  bahwa  peramalan merupakan  dugaan  atau  prediksi  terhadap  kejadian
yang  akan  datang  setelah  mempelajari  kejadian dimasa  lalu  atau  kejadian  yang  pernah  dialami sebelumnya.  Peramalan  juga  bisa  digunakan  dalam aktivitas  bisnis  dimana  dapat  memperkirakan  jumlah penjualan  dan  penggunaan  produk  di  periode  yang akan  datang,  sehingga  produk  dapat  dibuat  dalam kuantitas  yang  tepat  sesuai  dengan  hasil  peramalan (Habibi & Riksakomara, 2017).
Perubahan  terjadi  jika  tidak  diantisipasi, hasilnya  bisa  menjadi  bencana.  Suatu  perusahaan mempersiapkan untuk perubahan dengan perencanaan,  yang  pada  gilirannya  memerlukan pembuatan perkiraan, menetapkan tujuan berdasarkan  perkiraan  dan  menentukan  bagaimana busur tujuan untuk dihubungi. Singkatnya, peramalan merupakan  bagian  integral  dari  proses  perencanaan (Kusumodestoni & Zyen, 2015).
Dalam  peramalan,  untuk  mendapatkan  hasil yang  akurat  dan  bermanfaat,  terdapat  dua  hal  yang harus diperhatikan :
1. Data  yang  dikumpulkan  haruslah  berupa informasi yang revelan sehingga dapat menghasilkan peramalan yang akurat.
2. Penggunaan metode peramalan yang tepat (Habibi & Riksakomara, 2017)
Secara  umum  peramalan  dengan  metode neural  network  backpropaganda  adalah  sebagai berikut  dimana terdiri dari  3 neuron atau  layer yaitu layer input, layer dan layer output.
Sumber: (Effendy, Subagja, & Faisal, 2008) Gambar 1 Konsep Jaringan Sarap Tiruan Backpropagation
Alur penyelesaian algoritma pelatihan JST – BP adalah sebagai berikut 1. Definisi masalah, misalkan matriks masukan ( P ) dan matriks target ( T ).
2. Inisialisasi, menentukan bentuk jaringan dan menetapkan nilai-nilai bobot sinaptik W 1 dan W 2, dan learning rate ( lr ).
3. Pelatihan Jaringan :
a. Perhitungan Maju Galat ( E ) merupakan selisih antara nilai keluaran yang diinginkan (T) dengan keluaran yang sesungguhnya (A 2 ), sebagai berikut :
𝐸 = 𝑇𝐴𝑟 2 ………………………………………………... (1) Sum Square Error (SSE) yang dinyatakan oleh persamaan berikut :
SSE = ∑ 𝐸 2 ……  ………………….……... (2)
b. Perhitungan Balik 𝐷2 = 𝐴2 (1 − 𝐴2) 𝐸 ………………………..……… (3) dW2 = dW2 + (lr x D2 x A 1 ) D1= A 1 (1-A 1 ) x (W2 x D2) dW1 = dW1 + (lr x D1 x P)
c. Perbaikan Bobot Jaringan 𝑇𝑊2 = 𝑊2 + 𝑑𝑊2 …………………………………. (4) TW1 = W1 = dW1
W2 = TW2
W1 = TW1

## Keluaran untuk lapisan tersembunyi
𝐴1 = 1 − ∑ (𝑃1)𝑥 𝑊1 𝑗𝑖 𝑛
𝑖=1 1+ ⋴ …………………………………………….. (5)
Hasil  keluaran  lapisan  tersembunyi  dipakai untuk mendapatkan lapisan keluaran :
𝐴1 = 1 − ∑ (𝐴𝑖𝑗)𝑥 𝑊2 𝑗𝑖 𝑛
𝑖=1
1+ ⋴ …………………………………………….. (6)
4. Langkah-langkah  di  atas  adalah  untuk  satu  kali siklus  pelatihan  (satu epoch ),  sehingga  harus diulang-ulang  sampai  jumlah epoch yang ditentukan  atau  telah  tercapai SSE ( Sum  Square Error) yang diinginkan.
5. Hasil akhir pelatihan jaringan adalah didapatkannya bobot W 1 dan W 2 yang kemudian disimpan untuk pengujian jaringan. (Effendy et al., 2008)

## Metode Naive Bayes
Naive  bayes merupakan  salah  satu  metode statistik  untuk  klasifikasi  yang  memungkinkan  untuk menangkap  ketidakpastian  tentang  suatu  model dengan  cara  berprinsip  pada  mendefinisikan  hasil probabilitas. Metode ini digunakan untuk menyelesaikan  masalah  diagnosa  dan  prediksi (Supriyatna  &  Mustika,  2018).  Definisi  lain mengatakan Naive
Bayes merupakan pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuan  Inggris Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa depan  berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Teorema  Bayes  memiliki  bentuk  umum  sebagai berikut:
P(H|X) = 𝑃 (𝑥|𝐻).𝑃(𝐻)
𝑃(𝑥) …………………………… ……………. (7) Dimana : X = Data dengan class yang belum diketahui. H = Hipotesis Data X merupakan suatu class spesifik
P(H|X)   = probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H)   = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H)   = probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut
P(X) = probabilitas dari X Umumnya, Bayes mudah  dihitung untuk fitur bertipe  kategoris    seperti  pada  kasus  fitur  “jenis kelamin”  dengan  nilai  {pria,  wanita}  namun  untuk fitur  numerik  ada  perlakuan  khusus  sebelum dimasukkan dalam Naive Bayes. Caranya adalah a. Melakukan  diskretisasi  pada  setiap  fitur  kontinu dan mengganti nilai fitur kontinu  tersebut dengan nilai  interval  diskret.  Pendekatan  ini  dilakukan dengan  mentransformasikan  fitur  kontinu  ke dalam fitur ordinal.
b. Mengasumsikan  bentuk  tertentu  dari  distribusi probabilitas untuk fitur kontinu dan memperkirakan  parameter  distribusi  dengan  data pelatihan.  Distribusi  Gaussian  sering  dipilih  untuk merepresentasikan  peluang  kelas  bersyarat  untuk atribut  kontinu.  Distribusi  dikarakterisasi  dengan dua parameter yaitu mean, µ, dan varian, σ 2 . untuk tiap kelas y j , peluang kelas bersyarat untuk atribut x i adalah:
𝑃(𝑋1 = 𝑥1|𝑌 = 𝑦1)) = 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 exp(𝑥1 − 𝜇)2 ..  ..(8)
Dimana : P  : Peluang Xi  :  Atribut ke i xi  : Nilai atribut ke i Y  : Kelas yang dicari Yi  : sub kelas Y yang dicari µ  :  Mean,  menyatakan  varian  dari  seluruh atribut σ  :  deviasi  standar,  menyatakan  varian  dari seluruh atribut (Supriyatna & Mustika, 2018).

## Nilai AUC
Nilai  AUC  pada  data  mining  dibagi  menjadi beberapa kelompok yaitu sangat baik untuk nilai 0.90- 1.00,  klasifikasi  baik  untuk  nilai  0.80-0.90,  klasifikasi cukup  untuk  nilai  0.70-0.80,  klasifikasi  buruk  untuk nilai  0.60-0.70  dan  klasifikasi  salah  untuk  nilai  0.50- 0.60 (Lestari, 2014).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Objek  permasalahan  mengenai  penyakit  jantung yang  diperoleh  dari  dataset  global  UCI  Repository membuat  klasifikasi  ciri-ciri  penderita  yang  terkena
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/ pilar.v15i2.669
penyakit  jantung  berdasarkan  14  attribut,  attribut tersebut diolah dengan algoritma neural network dan naïve  bayes.    Berikut  adalah  kriteria-kriteria  yang yang  dijadikan  attribute  sebagai  prediksi  terhadap pasien penderita penyakit jantung.
1. Usia  :  usia  dituliskan  dalam  bentuk  angka numerical
2. Gender : dituliskan 1 untuk “laki-laki’ dan 0 untuk “perempuan”
3. Type  nyeri  dada  berdasarkan  gejala-gejala  khas angina,  angina  atipikal,  nyeri  non-angina  dan tanpa gejala
4. Tb : Tekanan darah saat istirahat (dihitung mm Hg saat masuk ke rumah sakit)
5. Kol : serum kolestoral dalam mg / dl
6. Fbs : nilai 1 jika “Ya” dan 0 jika “Tidak”
7. Restecg : beristirahat hasil elektrokardiografi - Nilai 0: normal
- Nilai  1:  memiliki  kelainan  gelombang  ST-T (inversi gelombang  T dan / atau  elevasi atau depresi ST> 0,05 mV)
- Nilai 2: menunjukkan hipertrofi ventrikel kiri yang mungkin atau pasti berdasarkan kriteria Estes
8. Thalach: denyut jantung maksimum tercapai
9. Exang : olahraga yang diinduksi angina (1 = ya; 0 = tidak)
10. Oldpeak  :  ST  depresi  yang  disebabkan  oleh olahraga relatif terhadap istirahat
11. Slope : kemiringan segmen ST latihan puncak - Nilai 1: menanjak
- Nilai 2: datar
- Nilai 3: downsloping
12. Ca:  jumlah  kapal  utama  (0-3)  diwarnai  oleh flourosopy
13. Thal : 3 = normal; 6 = cacat tetap; 7 = cacat yang dapat dibalik
14. Predikisi attribute
Tabel 1 Data Training Us ia G e n C p Bp s
C h o l F b s Res tec g Tha lac E x a Old p S l o p C a T h a l Pre d
63 1 1 14 5 2 3 3 1 2 150 0 2,3 3 0 0 0
67 1 4 16 0 2 8 6 0 2 108 1 1,5 2 3 3 2 67 1 4 12 0 2 2 9 0 2 129 1 2,6 2 2 2 1 37 1 3 13 0 2 5 0 0 0 187 0 3,5 3 0 0 0
… …  … … … … … … … … .. … .. .. 37 0 2 12
0
2 0 4 0 2 172 1 1,4 1 0 0 0
65 1 1 13 0 2
5 5 1 1 178 1 0,8 1 2 0 2
Sumber : (Nawawi, Purnama, & Hikmah, 2019)
Dari  tabel  diatas  direpresentasikan  kedalam sebuah  metode  algoritma  Neural  Network  dan  Naïve
Bayes  untuk  melihat  perbandingan  algoritma  mana yang  memiliki  akurasi  tertinggi.    Dengan  metode jaringan  sarap  tiruan  backpropagation  14  attribute tersebut  diolah  kedalam  machine  learning  rapid miner.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  14  attribut  dihasilkan jaringan sarap tiruan berupa neuron sebagai berikut
Sumber: (Nawawi et al., 2019) Gambar 2 Output Jaringan Sarap Tiruan Backpropagation
Dari gambar diatas bisa dilihat bahwa dengan merancang  nilai  inputan  ( Layer input )  sebanyak  14 atribut  atau  14  elemen  pemrosesan  ( neuron )  yang sesuai  dengan  14  parameter  tersebut  dihasilkan  dua nilai output setelah dilakukan percobaan sebanyak 10 (sepuluh) kali ( hidden layer) selama tahap pengujian. Konfigurasi  JST  yang  digunakan  untuk menghasilkan output tersebut  berdasarkan  14 parameter input adalah sebagai berikut:
Tabel 2 Parameter JST Parameter Nilai Jumlah sel lapisan masuk 14 Jumlah  sel  lapisan  tersembunyi (hidden 1) 10 Jumlah sel lapisan keluaran 2 Maksimum  pelatihan  (training cycle) 200 Learning Rate 0,01 Momentum 0,9 Performance Goal 1.0E-4 Sumber : (Nawawi et al., 2019)
Berdasarkan  nilai  inputan  diatas  untuk prediksi  penyakit  jantung  dengan  menggunakan  14 attribut  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  84,52  % dengan rata-rata terkecil adalah 84,49%.
Selanjutnya  untuk  melihat  perbandingan dengan metode algoritma Naïve  Bayes  atribut-atribut
tesebut  dianalisa  dan  disajikan  dengan  data  numerik menggunakan  Distrbusi Gaussian untuk mencari nilai mean  dan  varian  yang  diklasifikasikan  menurut kelasnya.    Rata-rata  dan  standar  deviasi  dihitung setiap  attributnya.  Sehingga  diperoleh  nilai  sebagai berikut :

## Tabel 3 Parameter Naïve Bayes
Attribute Parameter Mean Standar Deviasi 1 0 1 0 Usia 57 53,992 7,061 9,280 Gender 0,733 0,671 0,447 0,471 Type nyeri dada 3,067 3,174 0,986 0,957 TB 139,067 130,403 20,163 16,828 Kol 247,911 246,481 51,116 51,987 Restecg 1,156 0,961 0,999 0,993 Thalac 149,178 149,682 22,227 23,027 Exang 0,356 0,322 0,484 0,468 Oldpeak 1,056 1,037 1,072 1,178 Slope 1,689 1,585 0,701 0,600 Ca 0,978 0,609 1,076 0,898 Thal 5,089 4,659 1,917 1,957 Pred 1,111 0,907 1,283 1,219 Sumber : (Nawawi et al., 2019)
Berdasarkan  parameter-parameter  diatas  dari  data training yang  diolah menggunakan  perhitungan algoritma  Naïve  Bayes  dengan  ditambahkan  optimasi diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  79,88%  dengan  nilai rata-rata minimum sebesar 79,87%.
Selanjutnya  untuk  melihat  perbandingan antara algoritma neural network JST Backpropagation dengan  Naïve  Bayes  klasifikasi  dari  14  atribut  yang dijadikan  parameter  untuk  memprediksi  penyakit jantung  bisa  dilihat  perbandingannya  pada  tabel berikut:
Tabel 4 Perbandingan Algoritma Neural Network dengan Naïve Bayes Neural Network  Naïve Bayes Akurasi 84,52% 79,88% Presisi 85,31% 85,86% Recall 98,85% 91,45% AUC (optimistis) 0,601 0,577 AUC 0,601 0,577 AUC (Pesimistis) 0,601 0,577 Sumber: (Nawawi et al., 2019)
Dari  table  4  diatas  prediksi  penyakit  jantung dengan 14 atribut Usia, Gender, Tb, Kol, Fbs, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal bisa dijadikan sebagai  tolak  ukur  untuk  memprediksi  kesehatan jantung seseorang dengan akurasi 84,52% menggunakan
algoritma
Neural Network
backpropagation dan 79,88% menggunakan algoritma
Naïve  Bayes  menggunakan  optimasi  dan  ini menunjukan  bahwa  dengan  14  attribut  yang  sama untuk memprediksi penyakit jantung algoritma neural network  jauh  lebih  baik  daripada  algoritma  Naïve Bayes  dengan    Nilai  AUC  pada  Algoritma  Neural Network  sebesar  0,601%  (klasifikasi  buruk) sedangkan  pada  Algoritma  Naïve  Bayes  0,577% (klasifikasi salah).

## KESIMPULAN
Dari  perbandingan  kedua  algoritma  Neural Network  dan  Naïve  Bayes  untuk  melakukan  prediksi terhadap penyakit jantung dengan 14 atribut hasilnya lebih  dari  75%  tepat  untuk  mendeteksi  penyakit jantung pada manusia hal ini bisa dijadikan tolak ukur untuk menjadi perhatian kepada orang yang memiliki data  kesehatan  berdasarkan  data training diatas, namun  meskipun  memliki  akurasi  yang  baik, Algoritma Neural Network dan Algoritma Naïve Bayes memiliki nilai klasifikasi AUC yang buruk dan salah hal ini  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  misalnya dengan  menambahkan  beberapa  atribut  lain  yang berhubungan  dengan  penyakit  jantung  sehingga akurasi dan nilai AUC nya sesuai harapan yaitu akurasi yang baik diperoleh dari klasifikasi yang baik juga.

## REFERENSI
dedaunan.com. (2019). Ciri-Ciri Penyakit Jantung yang
Wajib Anda Ketahui. Retrieved from https://dedaunan.com/ciri-ciri-penyakit- jantung-yang-wajib-anda-ketahui/
Effendy,  N.,  Subagja,  &  Faisal,  A.  (2008).  Prediksi penyakit  jantung  koroner  (  PJK  )  berdasarkan faktor  risiko  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  backpropagation. Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2008 (SNATI 2008) , (January), E19–E24.
Habibi, M. Y. (Institut S. M., & Riksakomara, E. I. S. M. (2017). Peramalan  Harga  Garam  Konsumsi Menggunakan Artificial Neural Network Feedforward-Backpropagation  (  Studi  Kasus : 6 (2), A306–A310.
Kusumodestoni, R. H., & Zyen, A. K. (2015). PREDIKSI KECEPATAN  ANGIN  MENGGUNAKAN  MODEL NEURAL  NETWORK  UNTUK  MENGHETAHUI BESAR DAYA LISTRIK YANG DIHASILKAN. Jurnal DISPROTEK , 6 (1), 53–39.
Lestari,  M.  E.  I.  (2014).  PENERAPAN  ALGORITMA KLASIFIKASI  NEAREST  NEIGHBOR  (  K-NN  ) UNTUK  MENDETEKSI  PENYAKIT  JANTUNG. Faktor Exacta , 7 (September 2010), 366–371.
Muhamad,  H.,  Prasojo,  C.  A.,  Sugianto,  N.  A., Surtiningsih,  L.,  Cholissodin,  I.,  Ilmu,  F.,  … Optimization,  P.  S.  (2017).  OPTIMASI  NAÏVE BAYES  CLASSIFIER  DENGAN  MENGGUNAKAN PARTICLE. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer (JTIIK) , 4 (3), 180–184.
Nawawi, H. M., Purnama, J. J., & Hikmah, A. B. (2019). KOMPARASI  ALGORITMA  NEURAL  NETWORK DAN  NAÏVE  BAYES  UNTUK  MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG. Jurnal PILAR Nusa Mandiri .
Supriyatna,  A.,  &  Mustika,  W.  P.  (2018).  Komparasi Algoritma  Naive  bayes  dan  SVM  Untuk Memprediksi  Keberhasilan  Imunoterapi  Pada Penyakit  Kutil. Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika (J-SAKTI) , Volume (2) (2), 152–161.
Widiastuti,  N.  A.,  Santosa,  S.,  &  Supriyanto,  C.  (2014). ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING NAÏVE BAYES  BERBASIS  PARTICLE  SWARM. Jurnal
Pseudocode , Volme 1 No , 11–14.
Yunita.  (2015).  Prediksi  Cuaca  Menggunakan  Metode Neural  Network. PARADIGMA  VOL.  XVII  NO.  2
MARET 2015 , XVII (2), 47–53.