Implementasi Metode Naïve Bayes untuk Klasifikasi Penderita Penyakit Jantung
Bowo Hirwono 1* , Arief Hermawan 2 , Donny Avianto 3
1* Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Teknologi Yogyakarta,  Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia.
2,3 Program Studi Magister Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Teknologi Yogyakarta,  Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 21 January 2023 Received in revised form 6 April 2023 Accepted 1 May 2023 Available online July 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i3.910
Keywords:
Naïve Bayes; Heart Disease; Classification.
Kata Kunci: Naïve Bayes; Penyakit Jantung; Klasifikasi.

## a b s t r a c t
Heart attack is a very serious heart disorder. This disorder occurs when the heart muscle does not get good blood flow. This condition will interfere with the function of the heart in flowing blood flow throughout the body. This study aims to develop a system capable of classifying people with heart disease using the Naïve Bayes method. Naïve Bayes is a method that works based on the probability that a person has a heart disease or  not  based  on  their  medical  record  data.  This  algorithm  is  used  with  the  aim  of calculating  the  probability  of  a  person  suffering  from  heart  disease  based  on  their medical  records.  This  data  was  obtained  from  the  University  of  California  Irvine Machine Learning website with a total of 303 datasets with 13 attributes. This research was conducted by dividing the data into 75% for training data and 25% for training data. The results of this study indicate that the Naïve Bayes algorithm used gives a fairly high accuracy value of 86.84%.

## a b s t r a k
Serangan jantung merupakan gangguan jantung yang sangat serius. Gangguan ini terjadi ketika otot jantung tidak mendapatkan aliran darah yang baik. Kondisi inilah yang akan mengganggu fungsi jantung dalam mengalirkan aliran darah ke seluruh tubuh. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mampu mengklasifikasikan penderita penyakit jantung menggunakan metode naïve bayes. Naïve bayes adalah suatu metode yang  bekerja  berdasarkan  probabilitas  kemungkinan  seseorang  menderita  penyakit jantung atau tidak berdasarkan data rekam medisnya. Algoritma ini digunakan dengan tujuan  menghitung  probabilitas  kemungkinan  sesorang  menderita  penyakit  jantung berdasarkan rekam medisnya. Data ini diperoleh dari website University of California Irvine Machine learning dengan jumlah keseluruhan ada 303 dataset dengan 13 atribut, penelitian ini dilakukan dengan membagi data menjadi 75% untuk data latih dan 25% untuk data training, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes yang digunakan memberikan nilai akurasi yang cukup tinggi sebesar 86.84%.
*Corresponding Author. Email: hirwonob@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Kesehatan adalah yang paling utama untuk menjalani kehidupan i sehari-hari. i banyak i hal i yang harus diperhatikan dalam i menjalani kehidupan yang sehat, salah satunya menjaga i kesehatan jantung. Jantung yang  juga  merupakan  sistem peredaran darah pada manusia merupakan salah satu organ i vital yang i penting i yang i ada i pada tubuh manusia.  Jantung adalah  organ  yang  mempunyai  peranan  penting dalam kelangsungan hidup manusia karena fungsinya mendistribusikan  darah  dari  paru-paru  ke  setiap kantong  di  tubuh  yang  faktanya  bahwa  darah  ini mengandung  banyak  oksigen,  jantung  merupakan organ  penting  dalam  kehidupan  manusia  karena membantu  mengatur  metabolisme  di  tubulus manusia  [1]. Jantung bertugas i sebagai i alat i pompa i untuk mengedarkan darah i keseluruh i tubuh i manusia. Serangan  jantung  merupakan  gangguan jantung  yang  sangat  serius.  Gangguan  ini  terjadi ketika otot jantung tidak mendapatkan aliran darah yang  baik.  Kondisi  inilah  yang  akan  mengganggu fungsi  jantung  dalam  mengalirkan  aliran  darah  ke seluruh  tubuh.  Hal  ini  dapat  berakibat  fatal  bagi kesehatan manusia [2]. i
Jika i jantung i mengalami i suatu i gangguan atau kerusakan maka akan i mengakibatkan terganggunya seluruh kinerja organ didalam tubuh manusia. Berdasarkan i data Badan Kesehatan Dunia (WHO) pada 2016, total kematian di Indonesia mencapai
1.863.000 i jiwa, Sebanyak 73 persen di antaranya disebabkan oleh penyakit tidak menular. Adapun jantung koroner menjadi penyebab kematian nomor 1 sebanyak 35 persen.  Tingkat i penyakit jantung tertinggi didominasi oleh i manula berusia 75 tahun ke atas yakni 4,7 persen, Namun bukan berarti usia muda bebas dari i ancaman penyakit jantung  [2]. Serangan  Jantung  adalah  salah  satu  penyakit  yang paling mematikan di dunia. dan salah satu penyakit yang  banyak  penderitanya  adalah  Penyakit  Jantung [3],  Penyakit  jantung  adalah  suatu  penyakit degeneratif  yang  berkaitan  dengan  gaya  hidup,  dan sosial ekonomi masyarakat. Penyakit ini merupakan masalah  kesehatan  utama  di  negara  maju.  Badan Kesehatan Dunia (WHO) mencatat lebih dari 7 juta orang meninggal akibat penyakit jantung di seluruh dunia  pada  tahun  2002.  Angka  ini  diperkirakan meningkat hingga 11 juta orang pada tahun 2020 [4].
Kebanyakan  para  penderita  penyakit  jantung  tidak mengetahui  bahwa  dia  mengidap  penyakit  tersebut dikarenakan  penyakit  ini  sulit  untuk  dideteksi, sehingga tidak sedikit para penderita yang meninggal dunia  dikarenakan  serangan  penyakit  jantung  yang kambuh secara tiba-tiba. Sebenarnya penyakit jantung bisa  diketahui  sejak  dini,  namun  dikarenakan kurangnya  edukasi  sehingga  hal  tersebut  terlupakan dan penyakit tersebut akan dibawa hingga dia dewasa. sejauh ini proses untuk mengetahui bahwa penderita mengalami  penyakit  jantung  adalah  secara  manual yaitu  melakukan  pemeriksaan  ataupun  konsultasi lansung  ke  dokter  ahli  atau  spesialis  jantung  dan mengikuti beragam pemeriksaan laboratorium untuk mengetahui  hasil  apakah  orang  tersebut  mengidap penyakit jantung atau tidak. Namun banyak keluhan yang  terjadi  dikarenakan  hal  tersebut  tentu  saja memerlukan  biaya  yang  tidak  sedikit,  ditambah dengan  resiko  yang  begitu  tinggi,  maka  dengan  ini diperlukanlah  suatu  sistem  klasifikasi  yang  nantinya dapat membantu untuk mendeteksi bahwa seseorang menderita penyakit jantung secara akurat, efisien dan pastinya hanya dengan biaya yang relatif murah.
Klasifikasi  adalah  jenis  analisis  data  yang  dapat membantu  orang  memprediksi  label  kelas  sampel harus  diklasifikasikan,  Berbagai  macam  teknik klasifikasi telah diusulkan dalam bidang-bidang seperti pembelajaran  mesin,  sistem  pakar  dan  statistik[5]. Perkembangan  teknologi  informasi  dan  ilmu komputasi, telah membuka peluang yang sangat besar untuk  menjadi  bagian  dari  solusi  alternatif penyelesaian  masalah  terkait  sulitnya  identifikasi penyakit  jantung  [6].  Hal  ini  membuat  banyak  para peneliti  melakukan  penelitian  terhadap  penyakit jantung,  salah  satunya  dengan  cara  metode  yang berbasis komputer. Cara ini sudah banyak digunakan dengan komputasi yang begitu cerdas dan memproses data dengan jumlah yang begitu banyak, pengolahan data  tersebut  tentunya  dilakukan  dengan  cara klasifikasi  menggunakan  beberapa  metode  dengan hasil yang akurat dan cepat.
Penelitian yang dilakukan [7] dalam peramalan, untuk mendapatkan  hasil  yang  akurat  dan  bermanfaat, terdapat  dua  hal  yang  harus  diperhatikan.  Pertama Data  yang  dikumpulkan  haruslah  berupa  informasi yang revelan sehingga dapat menghasilkan peramalan
yang  akurat,  dan  yang  kedua  penggunaan  metode peramalan yang tepat. Selanjutnya peneliti melakukan pengujian  menghasilkan  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  [7]. Peneliti  lain  melakukan  penelitian  menggunakan Data Riset Kesehatan Dasar 2013, Badan Litbangkes Kementerian  Kesehatan  RI  dan  Data  Penduduk Sasaran,  Pusdatin  Kementerian  Kesehatan  RI. (https://m5.gs/bE42Nm).  atribut  yang  digunakan dengan 6 atribut seperti; Nama, Sesak nafas, Denyut nadi,  Mual  muntah,  gelisah,  gagal  jantung.  Proses klasifikasi  ini  menggunakan  Tools  Weka,  Setelah mengeksekusi dataset dengan algoritma yang dipilih didapatlah algoritma naïve bayes dengan hasil akurasi 80%  Untuk  pengembanganya,  peningkatan  akurasi bisa  dilakukkan  dengan  menghibridkan  algoritma klasifikasi  ini  dengan  beberapa  algoritma  lain, sehingga  tidak  menutup  kemungkinan  bisa menghasilkan  kinerja  yang  berbeda  dari  algoritma tersebut [8].
Berdasarkan  uraian  yang  disebutkan,  menunjukan bahwa  permasalahan  sistem  klasifikasi  penderita penyakit jantung menghasilkan akurasi cukup rendah, oleh  sebab  itu  penelitian  ini  kali  ini  akan mengimplementasikan  metode  naïve  bayes  untuk klasifikasi penderita penyakit jantung mengggunakan data  yang  diperoleh  dari  website  University  of California  Irvine  Machine  learning  data  repository yang di unggah oleh David W dengan judul dataset yaitu Heart Disease . Dataset ini bisa digunakan sebagai informasi  mengenai  keadaan  seseorang  apakah mengidap  penyakit  jantung  atau  tidak.  dengan menggunakan  metode  ini  yang  nantinya  dijadikan bahan  perbandingan  untuk  peneliti  lain,  sistem tersebut  diharapkan  bisa  digunakan  dalam memprediksi  penyakit  jantung  berdasarkan  gejala ataupun rekam medis yang dimiliki miliki oleh pasien.
Machine learning adalah subdivisi yang muncul dari kecerdasan buatan yang merupakan sebuah teknologi yang dapat memproses data dalam volume besar yang digunakan  oleh  perusahaan  untuk  mengubah  data mentah  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk membuat  suatu  keputusan  bisnis  yang  sangat penting.  Pada  dasarnya  Data  Mining  mempunya  7
fungsi  yaitu Description , Classification , Clustering , Assosiation , Sequencing , Forecasting ,  dan Prediction .  Data mining  memiliki  tujuan  sebagai  Explanatory  yaitu untuk  menjelaskan  beberapa  kondisi  terkait  dengan suatu  penelitian.  Fokus  utamanya adalah  merancang sistem,  memungkinkan  mereka  untuk  belajar  dan membuat  prediksi  berdasarkan  pengalaman.  Melatih algoritma pembelajaran mesin menggunakan kumpulan data pelatihan untuk membuat model [9].
2.2 Pengklasifikasi  Naive  Bayes  adalah  pengklasifikasi probabilistik  berdasarkan  teorema  Bayes,  yang mengasumsikan  bahwa  setiap  fitur  memberikan kontribusi yang independen dan setara ke kelas target. Mengasumsikan bahwa setiap fitur adalah independen dan tidak berinteraksi satu sama lain, sehingga setiap fitur secara independen dan sama-sama berkontribusi pada kemungkinan sampel untuk menjadi bagian dari kelas  tertentu,  Pengklasifikasi  Naive  Bayes  mudah diimplementasikan  dan  secara  komputasi  cepat  dan berkinerja  baik  pada  kumpulan  data  besar  yang memiliki  dimensi  tinggi.  Kondusif  untuk  aplikasi waktu  nyata  dan  tidak  sensitif  terhadap  noise. Pengklasifikasi  Naive  Bayes  memproses  set  data pelatihan  untuk  menghitung  probabilitas  kelas  dan probabilitas  bersyarat,  yang  menentukan  frekuensi setiap  nilai  fitur  untuk  nilai  kelas  tertentu  dibagi dengan frekuensi instance dengan nilai kelas tersebut. Pengklasifikasi Naive Bayes berkinerja terbaik ketika fitur  yang  berkorelasi  dihapus  karena  fitur  yang berkorelasi  akan  dipilih  dua  kali  dalam  model  yang mengarah ke penekanan berlebihan pada pentingnya fitur yang berkorelasi [2].
1) P(c|x) adalah probabilitas posterior kelas (target) diberikan prediktor (atribut).
2) P(c) adalah probabilitas kelas sebelumnya.
3) P(x|c) adalah peluang yang merupakan peluang kelas yang diberikan oleh prediktor.
4) P(x)  adalah  probabilitas  sebelumnya  dari predictor
P (c | 𝑥)   = 𝑃(𝑥 |𝑐)𝑃(𝑐)
𝑃(𝑥)
P(c | X)   =  P(x1|c)   ×  P(x1|c)  ×  P(x2|c)
×   … × P(xn|c)   ×  P(c)

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  saat  ini  menggunakan metode  experimen  atau  percobaan,  dimana  peneliti melakukan percobaan menggunakan data public yang telah  disediakan  oleh University  of  California  Irvine Machine learning data repository dengan kata kunci Heart Disease . Dataset ini kemudian di uji menggunakan tools RapidMiner  dengan  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes. Peneliti  menguji  keakuratan  hasil  dari  sistem  yang tadinya  sudah  dilakukan  dengan  menghitung persentase  dari  hasil  prediksi  sistem  yang  telah  di kerjakan.  Langkah  penelitian  adalah  proses  untuk memperoleh, menerima, mendapatkan, atau mendiskusikan  informasi  tentang  menyelsaikan masalah  yang  telah  diidentifikasi  secara  ilmiah, sistematis dan logis. Langkah-langkah penelitian yang dilakukan oleh peneliti saat ini adalah sebagai berikut.
Gambar 1. Langkah-langkah penelitian
1) Data Selection Pada  tahap  ini  dilakukan  seleksi  data menggunakan  parameter  Filter  Examplesdengan tujuan  untuk  mereduksi  dataset  pasien  penyakit jantung dan memilih fitur-fitur yang relevan dan yang tidak diperlukan terhadap diagnosis penyakit jantung.
2) Prepocessing Data  preprocessing  dilakukan  menggunakan parameter  PCA  untuk  membersihkan  data  dari noise. Teknik data preprocessing dilakukan untuk mengatasi  ukuran  database  yang  terlalu  besar adalah  dengan  cara  membagi  database  menjadi beberapa bagian sehingga akan lebih mempercepat  proses  scanning  data  saat menerapkan algoritma data mining.
3) Transformasi Transformasi  ini  dilakukan  untuk  mendeteksi keluaran  dari  prediksi  seseorang  dengan  melihat apakah  data  tersebut  sudah  sesuai  atau  tidak dengan  algoritma  yang  diterapkan.  Data  yang
berjenis numerikal akan dilakukan perubahan data menjadi bentuk kategorikal.
4) Klasifikasi Data Mining Klasifikasi  terhadap  kumpulan  dataset  ini menggunakan Algoritma Naive Bayes pada Tools RapidMiner dalam penyelesaiannya.
5) Evaluasi Tahapan  Evaluasi  langkah  akhir  yang  dilakukan untuk  melihat  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dari metode yang digunakan.

## 3. Dataset yang digunakan
Dataset yang akan digunakan adalah data Heart Disease publik dari University of California Irvine Machine learning yang sudah tersebar di internet. Dataset ini berjumlah 303 data dengan 13 variabel. Untuk pengambilan data ini  bisa  di  akses  di  internet  menggunakan  halaman website http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Heart+Disea se. Berikut adalah tabel yang berisikan kumpulan data penyakit jantung yang akan di uji.
Tabel 1. Daftar Fitur No Atribut Deskripsi Value 1 Age Age In Years Continuous 2 Sex Male or Female 1 = Male 0 = Female 3 Cp Chest Pain Type 1 = Typical Type 1 2  =  Typical  Type Agina 3 = Non-Agina Pain 4 = Asymptomatic 4 Thestbps Resting Blood Pressure Continuous Value In Mm Hg 5 Chol Serum Cholesterol Continuous Value In Mm/Dl 6 Restecg Resting Electrographic Result 0 = Norma 1 = Having_ ST_T Wave abnormal 2  =  Left  Ventricular Hypertrophy 7 Fbs Fasting Blood Sugar 1  ≥  120  Mg/Dl  0  ≤ 120 Mg/Dl 8 Thalach Maximum Heart Sugar Continuous Value 9 Exang Exercise- induced 0 = No Data Selection Prepocessing
Evaluasi Data Mining Transformasi
No Atribut Deskripsi Value Agina 1 = Yes 10 Oldpeak ST Depression Induced Bt Exercise Relative To Rest Continuous Value 11 Slope The  Slope  Of The Peak  Exercise ST Segment 1 = Unsloping 2 = Flat 3 = Downsloping 12 Ca Number Of Major Vessels Colored By Florsopy 0-3 Value 13 Thal Defect Type 3 = Normal 6 = Fixed 7 = Reversible defect
Berikut  adalah  penjelasan  masing-masing  fitur  dari dataset penyakit jantung di atas 1) Age : Usia dalam tahun (numerik);
2) Sex : 1: Laki-laki, 0: Perempuan;
3) Chest pain type (CP): (a) typical angina ( 1: angina ), (b ) atypical angina (2: abnang), (c)  nonanginal pain (3: notang),  (d)  asymptomatic  (4:  asympt) .  Pengertian secara medis: Typical angina adalah kondisi rekam medis  pasien  menunjukkan  gejala  umum  nyeri dada sehingga kemungkinan memiliki penyumbatan  arteri  koroner  yang  tinggi sedangkan Atypical angina adalah kondisi dimana gejala pasien tidak rinci sehingga kemungkinan penyumbatan lebih rendah dan Non-anginal pain adalah rasa sakit yang menusuk seperti pisau atau kondisi  menyakitkan  yang  dapat  berlangsung dalam  jangka  waktu  pendek  atau  panjang  dan yang  terahir  adalah Asymptomatic  pain tidak menunjukkan gejala penyakit dan kemungkinan tidak  akan  menyebabkan  atau  menunjukkan gejala penyakit.
4) Trestbps: resting blood pressure pasien dalam mm Hg pada saat masuk rumah sakit (numerik); 5. Chol: Serum kolesterol dalam mg/dl (numerik).
5) Fbs: Ukuran boolean yang menunjukkan apakah fasting blood sugar lebih besar dari 120 mg/dl atau tidak: (1: True; 0: false).
6) Restecg: Hasil ECG selama istirahat : 0: normal, 1: abnormal (memiliki kelainan gelombang ST-T),
2: hipertrofi ventrikel.
7) Thalac: detak  jantung  maksimum  yang  dicapai (numerik).
8) Exang: Ukuran  boolean  yang  menunjukkan apakah latihan angina induksi telah terjadi (1: ya, 0: tidak).
9) Oldpeak: segmen ST yang diperoleh dari latihan relatif terhadap istirahat (numerik).
10) Slope :  kemiringan  segmen  ST  untuk  latihan maksimum  (puncak).  Terdapat  tiga  jenis  nilai yaitu 1: upsloping , 2: flat, 3: downsloping.
11) Ca :  jumlah  vessel  utama  yang  diwarnai  oleh fluoroskopi (numerik).
12) Thal: status  jantung  (3:  normal,  6:  cacat  tetap, 7:cacat reversibel).
Deskripsi fitur diatas diperoleh dari jurnal penelitian orang  lain  yang  memiliki  kesamaan  data  dengan peneliti [10].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Data Cleaning
Tahap  awal  yang  harus  dilakukan  pada  proses  ini adalah Cleaning Data atau menghapus Missing Value, dataset  awal  yang  berjumlah  303  record  kemudian akan  di  proses  apakah  terdapat  missing  value  atau tidak. Preprocessing Missing Value ini menggunakan Operator  Filter  Examples.  Pengolahan  data  yang dilakukan  adalah  membersihkan  data  dengan  cara mengecek  apakah  data  yang  digunakan  memiliki informasi (fitur) yang hilang atau tidak atau biasa yang disebut  dengan  missing  value  (larassati,  2022). Operator  ini  menghilangkan  record  yang  kosong ataupun tidak sesuai dengan atribut, setelah dilakukan proses  ini  maka  akan  menghasilkan  sisa  data  yang lengkap  dan  sesuai  untuk  di  proses  selanjutnya. Tahapan  pada  proses  missing  value  adalah menggunakan Operator Filter Examples dan kemudian memilih  No_Missing_Attribute pada  bagian Parameter Condition. Hasil  dari  proses Filter  Examples menunjukkan bahwa tidak ada atribute yang terdapat Missing Values pada dataset penyakit jantung, hal ini menunjukkan semua atribut yang berjumlah 303 data penyakit  jantung  bisa  digunakan  tanpa  harus membuangnya. Berikut adalah gambar proses Missing Value pada RapidMiner.
Gambar 2. Proses Missing Value
Gambar 3. Hasil Missing Value
Pembagian Data Pembagian  data  dilakukan  menjadi  2  bagian  yaitu 75% data training dan 25% data testing. Data training digunakan untuk melatih classifier dalam mengenali karakteristik  pasien  yang  positif  terkena  jantung koroner  maupun  yang  negatif.  Data  testing digunakan dalam uji coba terhadap model klasifikasi yang  dihasilkan  dan  menentukan  performa  dari model klasifikasi dengan cara membandingkan hasil klasifikasi  model  terhadap  tiap  data  dalam  data testing  dengan  label  sebenarny  [11].  Dataset  yang digunakan  untuk  data  tes  dari  jumlah  total keseluruhan  dataset  yaitu  303  data,  maka  total  data yang digunakan sebagai data latih adalah 228 record sedangkan untuk data testing sebanyak 75 record.
Gambar 4. Data Training

## Gambar 5. Data Testing
Pengujian Berikut adalah persamaan dari teorema Bayes
𝑃(𝐻\𝑋) = 𝑝(𝑋 | 𝐻). 𝑝(ℎ) 𝑃(𝑋) Keterangan : 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 probability) P(H) :  Probabilitas  hipotesis  H  (prior probability) P(X|H)  :  Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H
P(X) :  Probabilitas X
Selanjutnya  adalah  proses  perhitungan  probabilitas diagnosa penyakit jantung akan sebagai berikut.
a. Probability Healthy dengan Sakit (1)
Healthy dengan hasil (1) Total Recor = 124 228 0,54385965

## b. Probability Healthy dengan Sehat (0)
Healthy dengan hasil (0) Total Recor = 104 228
Dengan  demikian  maka  diperoleh  akurasi menggunakan  Metode  Naïve  pada  Tools RapidMiner adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Naive Bayes Metode  Akurasi Precision Recall Naïve bayes 86.84%  85.07%  89.36 % 91.94 % 80.77 % Tabel 3. Perbandingan Hasil Author Data Metode Akurasi hirwonob UCI Naïve Bayes 86.84% (7) UCI Naïve Bayes 79.88% (7) UCI Neural Network 84.52% Tabel 4. Confusion Matrix True 1 True 0 Pred 1 114 20 Pred 0 10 84 Dari  proses  uji  coba  menggunakan  Tools  Rapid Miner  diketahui  bahwa  hasil  diagnosis  dengan membandingkan
hasil probability
Sakit
(1)=0,54385965  dan  Tidak  Sakit  (0)=0,45614035 sehingga hasil diagnosis adalah Sakit (1) lebih besar daripada Tidak Sakit (0).

## 4. Kesimpulan
Penelitian yang dilakukan peneliti menggunakan data penyakit  jantung  sebanyak  303  record  dengan  13 atribut  yang  diperoleh  dari  website  UCI  Machine Learning Repository kata kunci Heart Disease dengan menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Dengan membagi  jumlah  data  menjadi  75:25  atau  228  data untuk  training  dan  75  data  sebagai  testing.  Hasil penelitian ini mendapatkan nilai akurasi menggunakan Naïve Bayes tertinggi sebesar 86.84%. hal  ini  menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7] menghasilkan  akurasi  sebesar  79.88%.  hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengklasifikasian algoritma  Naïve Bayes  yang  dilakukan  oleh  peneliti kali ini tampil baik dengan cukup baik.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Wibisono,  A.B.  and  Fahrurozi,  A.,  2020. Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Dalam Pengklasifikasian  Data  Penyakit  Jantung Koroner. jurnal ilmiah teknologi dan rekayasa , 24 (3), pp.161-170. DOI: http://dx.doi.org/10.35760/tr.2019.v24i3.2
393 .
[2] Yudistira,  N.  and  Putra,  A.F.,  2021. Algoritma Decision Tree Dan Smote Untuk Klasifikasi  Serangan  Jantung  Miokarditis Yang Imbalance. Jurnal Litbang Edusaintech , 2 (2), pp.112-122. DOI: https://doi.org/10.51402/jle.v2i2.48 .
[3] Alhamad,  A.,  Azis,  A.I.,  Santoso,  B.  and Taliki,  S.,  2019.  Prediksi  Penyakit  Jantung Menggunakan  Metode-Metode  Machine Learning  Berbasis  Ensemble – Weighted Vote. JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika) , 5 (3), pp.352-360. DOI: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v5i3.37188 . [4] Riani,  A.,  Susianto,  Y.  and  Rahman,  N., 2019.  Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi Penyakit Jantung Mengunakan Metode  Naive  Bayes. Journal  of  Innovation Information Technology and Application (JINITA) , 1 (01), pp.25-34.
[5] Larassati,  D.,  Zaidiah,  A.  and  Afrizal,  S., 2022.  Sistem  prediksi  penyakit  jantung koroner  menggunakan  metode  naïve bayes. JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Pembelajaran  Informatika) , 7 (2),  pp.533-546. DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v7i2.2842 .
[6] Al Hafiz, D.M., Amaly, K., Jonathan, J. and Rachmatullah,  M.T.,  2021.  Sistem  Prediksi Penyakit  Jantung  Menggunakan  Metode Naive Bayes. Jurnal  Rekayasa Elektro Sriwijaya , 2 (2), pp.151-157. DOI:
https://doi.org/10.36706/jres.v2i2.29 .
[7] Nawawi, H.M., Purnama, J.J. and Hikmah,
A.B.,  2019.  Komparasi  Algoritma  Neural Network  Dan  Naïve  Bayes  Untuk Memprediksi  Penyakit  Jantung. Jurnal  Pilar Nusa  Mandiri , 15 (2),  pp.189-194.  DOI: https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.669 .
[8] Alhabib, I., 2022. Komparasi Metode Deep Learning, Naïve Bayes dan Random Forest untuk Prediksi Penyakit Jantung. INFORMATICS FOR EDUCATORS  AND  PROFESSIONAL:
Journal of Informatics , 6 (2), pp.176-185. DOI: https://doi.org/10.51211/itbi.v6i2.1881 .
[9] Bianto, M.A., Kusrini, K. and Sudarmawan, S.,  2020.  Perancangan  Sistem  Klasifikasi Penyakit  Jantung  Mengunakan  Naïve Bayes. Creative Information Technology Journal , 6 (1), pp.75-83. DOI:
https://doi.org/10.24076/citec.2019v6i1.2
31 .
[10] Annisa,  R.,  2019.  Analisis  Komparasi Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Prediksi  Penderita  Penyakit  Jantung. JTIK (Jurnal  Teknik  Informatika  Kaputama) , 3 (1), pp.22-28.
[11] Rasywir,  E.,  Meisak,  D.,  Pratama,  Y.  and Feranika,  A.,  2022.  Penerapan  Algoritma Naïve  Bayes  Untuk  Mengetahui  Pasien Penyakit  Gagal  Jantung. Jurnal  Informatika Dan  Rekayasa  Komputer  (JAKAKOM) , 2 (2), pp.263-266. DOI: https://doi.org/10.33998/jakakom.2022.2.
2.117 .
[12] Sahar,  S.,  2020.  Analisis  Perbandingan Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve Bayes  Clasiffier  Pada  Dataset  Penderita Penyakit  Jantung. Indonesian  Journal  of  Data and Science , 1 (3), pp.79-86. DOI: https://doi.org/10.33096/ijodas.v1i3.20 .
[13] Shah,  D.,  Patel,  S.  and  Bharti,  S.K.,  2020. Heart  disease  prediction  using  machine learning  techniques. SN  Computer  Science , 1 , pp.1-6.
DOI: https://doi.org/10.1007/s42979-020-
00365-y .
[14] Munandar,  T.A.  and  Munir,  A.Q.,  2022. Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Untuk Prototype  Sistem  Pakar  Identifikasi  Dini Penyakit  Jantung. Respati , 17 (2),  pp.44-50. DOI: https://doi.org/10.35842/jtir.v17i2.457 .
[15] Partogi,  Y.  and  Pasaribu,  A.,  2021. Perancangan  Metode  Decision  Tree Terhadap  Sistem  Perpustakaan  STMIK Kuwera. Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Teknologi (SINTEK) , 1 (2), pp.20-25. DOI: https://doi.org/10.56995/sintek.v1i2.4.