Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022
Klasifikasi Kematian Akibat Gagal Jantung Menggunakan Algoritma Logistic Regression Berbasis Forward Selection Helmi Imaduddin 1 , Brian Aditya Hermansyah 2 , Muhammad Mutawadhi’ Alfajri 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia
1 helmi.imaduddin@ums.ac.id
2 brian.adityaherman@gmail.com
3 alfajrimutawadhi@gmail.com
Received: 11-07-2022; Accepted: 27-08-2023; Published: 12-09-2023
Abstrak — Gagal jantung adalah masalah kesehatan masyarakat utama yang beban penyakitnya meningkat seiring bertambahnya  usia.  Kondisi  jantung  dalam  kasus  ini menandakan bahwa jantung tidak mampu lagi untuk memompa darah  secara  optimal  dan  ketidakmampuan  jantung  dalam memenuhi  kuota  darah  normal  yang  dibutuhkan  oleh  tubuh. Berdasarkan  timbulnya  gejala,  gagal  jantung  dapat  terjadi secara tiba-tiba atau lebih dikenal dengan gagal jantung akut, dan  gagal  jantung  yang  berkembang  secara  perlahan  karena kondisi jantung yang melemah atau lebih dikenal dengan istilah gagal  jantung  kronis.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mendapatkan  model  klasifikasi  penyakit  gagal  jantung  untuk membuat  sistem  penunjang  keputusan  sebagai  deteksi  dini penyakit gagal jantung. Setelah itu model yang sudah diperoleh akan  dievaluasi  untuk  mengetahui  performanya  dengan akurasi,  spesifisitas  dan  sensitivitas.  Metode  yang  digunakan untuk  melakukan  klasifikasi  menggunakan  metode  Support Vector  Machine,  Decision  Tree,  Logistic  Regression  dan Random Forest. Pengukuran performa klasifikasi menggunakan matrik akurasi, sensitivitas dan spesivisitas, hasil klasifikasi  menunjukan  bahwa  algoritma  logistic  regression memiliki  performa  paling  baik  dengan  memperoleh  akurasi sebesar 90% dan spesivisitas 80%.
Kata kunci — Gagal jantung, machine learning, forward selection
Heart  failure  is  a  major public  health  problem  whose  disease burden  increases  with  age.  The  heart  condition,  in  this  case, indicates  that  the  heart  is  no  longer  able  to  pump  blood optimally  and  the  heart's  inability  to  meet  the  normal  blood quota needed by the body. Based on the onset of symptoms, heart failure  can  occur  suddenly,  or  better  known  as  acute  heart failure, and heart failure that develops slowly due to a weakened heart condition, or better known as chronic heart failure. The purpose  of  this  study  was  to  obtain  a  classification  model  of heart  failure  to  create a  decision  support system  for the  early detection  of  heart  failure.  After that,  the  model  that has  been obtained  will  be  evaluated  to  determine  its  performance  with accuracy, specificity, and sensitivity. The method used to classify uses  the  Support  Vector  Machine,  Decision  Tree,  Logistic Regression,  and  Random  Forest  methods.  Measurement  of classification  performance  using  accuracy,  sensitivity  and specificity  metrics,  the  classification  results  show  that  the logistic  regression  algorithm  has  the  best  performance  by obtaining an accuracy of 90% and specificity of 80%.
Keyword — Heart failure, machine learning, forward selection

## I. P ENDAHULUAN
Jantung merupakan organ berotot yang bekerja sebagai alat pemompa darah serta oksigen ke seluruh organ tubuh. Jantung  manusia,  memiliki  rongga  berupa  kerucut  serta mempunyai  dimensi  sebesar  kepalan  tangan  [1].  Jantung berada di area rongga bagian dada, tepatnya paru-paru kiri bagian  bawah,  jantung  terlindungi  oleh  beberapa  tulang seperti  tulang  dada  dan  tulang  rusuk.  Jantung  memiliki beberapa  bagian  antara  lain vena  kava  superior,  katup trikuspidalis,  arteri  pulmonalis,  katup  aorta,  aorta, ventrikel,  vena  pulmonalis,  vena  kava  inferior,  atrium, katup  mitral,  katup  atrioventricular dan  dinding  jantung. Setiap  bagian  dalam  jantung  menjalankan  fungsinya masing-masing dalam memompa darah. Darah terdeoksigenasi dari atrium kanan dan ventrikel bertekanan rendah  didorong  ke  bagian  paru-paru.  Kemudian  darah yang sudah mengandung oksigen memasuki atrium kiri dan ventrikel ,  yang  mendorong  darah  ke  seluruh  tubuh  pada tekanan sistemik . Kamar dipisahkan oleh septa  interatrial dan interventrikular , dan aliran searah dibentuk oleh katup atrio-ventrikular dan ventrikel-arteri . Sistem elektrofisiologi intrinsik dengan cepat menyebarkan impuls listrik dari nodus sinoatrial ke nodus atrioventrikular , dan sepanjang  serat Purkinje ke  puncak  di  mana  kontraksi dimulai [2]. Seperti organ tubuh lainnya, jantung juga dapat rusak atau terkena suatu penyakit yang dapat menyebabkan kematian.  Berdasarkan  laman  resmi World  Health Organization (WHO),  terdapat  17,9  juta  orang  yang meninggal  setiap  tahun  di  seluruh  setiap  tahunnya dikarenakan  penyakit kardiovaskular yang  menyerang bagian  jantung. Kardiovaskular juga  dapat  menyebabkan penyakit gagal jantung.
Penelitian  mengenai  klasifikasi  penyakit  gagal  jantung sudah  pernah  dilakukan,  diantaranya  Dhimas  [3] melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode ekstraksi  fitur  menggunakan Multifractal  Detrended Fluctuation  Analysis (MFDFA)  dan  algoritma  klasifikasi menggunakan ANN, hasil penelitian tersebut memperoleh skor akurasi sebesar 67.24%.
Pada penelitian lain Duwi [4] menggunakan seleksi fitur algoritma genetika untuk membuat klasifikasi naïve bayes menjadi  lebih  optimal,  hasilnya  penelitian  tersebut mendapatkan  akuasi  sebesar  96,67%,  naik  sangat signifikan  daripada  menggunakan  naïve  bayes  saja  yang hanya mendapatkan akurasi sebesar 69,6%.
Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022
Selain  itu  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Elin  [5] menggunakan  dataset  yang  berasal  dari  UCI repository , sama  seperti  penelitian  yang  sedang  dilakukan,  Elin menggunakan  fitur  seleksi Forward  Selection yang dipadukan  dengan  algoritma  C4.5  untuk  mengklasifikasi penyakit gagal jantung, hasilnya akurasi naik dari 77,89% menjadi 84,29%.
Berdasarkan  masalah  tersebut,  penulis  melakukan penelitian  untuk  membuat  sistem  berbasis machine learning yang  dapat  mengklasifikasikan  kematian  pada gagal jantung. Algoritma yang digunakan untuk klasifikasi pada penelitian  ini ada  beberapa  jenis  yaitu decision  tree , logistic  regression,  support  vector  machine dan random forest . Kemudian proses seleksi fitur menggunkan metode forward selection . II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman python untuk  menyusun  kode  programnya. Selain  itu  penulis  juga  menggunakan  beberapa library untuk  menjalankan machine  learning yang  sudah disediakan  oleh python .  Kode  program  dijalankan  pada cloud  computing yang  dimiliki  oleh  google,  yaitu google colabolatory yang  memiliki  GPU  untuk  mempercepat proses  training machine  learning .  Selain  itu  fasilitas  ini bersifat gratis yang disediakan oleh google dan bisa diakses pada laman https://colab.research.google.com/.
Alur  penelitian  dimulai  dari  mencari  dataset  pada  UCI machine  learning  repository ,  setelah  dataset  diperoleh kemudian dataset tersebut dibagi menjadi dua macam data yang  berbeda,  yaitu  data training yang  berfungsi  dalam proses pembuatan model dan data testing berfungsi dalam proses  evaluasi  model.  Setelah  itu  proses  selanjutnya adalah  melakukan  seleksi  fitur  untuk  membuat  dataset menjadi  lebih  kecil  tanpa  harus  mengurangi  nilai  penting yang digunakan untuk klasifikasi, selain itu fitur seleksi ini juga  akan  mempercepat  proses  klasifikasi.  Proses selanjutnya  melakukan  klasifikasi  dengan  beberapa lagoritma  dan  melakukan  evaluasi  terhadap  model  yang sudah  dibuat.  Alur  penelitian  dapat  dilihat  selengkapnya pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian A. Dataset
Dataset  pada  penelitian  ini  berasal  dari Government College University , Faisalabad, Pakistan, dan dapat diakses secara gratis pada laman UCI machine learning repository . Dataset yang dipakai memiliki 299 records dan 13 atribut yang  digunakan  dalam  pegukuran,  yaitu age,  creatinine phosphokinase,  anemia,  serum  creatinine,  sex,  diabetes, ejection  fraction,  platelets,  serum  sodium,  high  blood pressure, smoking dan time . Secara lengkap dataset beserta keterangan atribut bisa dilihat pada Tabel 1.
TABEL I

## KETERANGAN DATASET
No Atribut Keterangan 1 Age Usia 2 Anemia Penurunan sel darah merah atau hemoglobin 3 High blood pressure Riwayat hipertensi 4 Creatinine phosphokinase Tingkat enzim CPK pada darah 5 Diabetes Riwayat diabetes 6 Ejection fraction Presentase darah meninggalkan jantung pada setiap kontraksi 7 Platelets Kadar trombosit dalam darah 8 Sex Jenis kelamin 9 Serum creatinine Tingkat serum kreatinin pada darah
Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022
10 Serum sodium Kadar serum natrium pada darah 11 Smoking Perokok atau tidak 12 Time Periode tindak lanjut 13 Death event Apakah pasien meninggal ketika sedang dalam masa tindak lanjut

## B. Pembagian Dataset
Proses  pembagian  dataset  atau split  dataset akan membagi  dataset  yang  diperoleh  menjadi  dua  macam, bagian  pertama  sebagai  data training ,  bagian  sisanya sebagai  data testing .  Proses training merupakan  proses yang berfungsi untuk pembuatan model machine learning , model  yang  sudah  dibuat  akan  dipakai  untuk  klasifikasi data testing .
Pada  proses  pembuatan  model machine  learning data yang  digunakan  adalah  data training ,  sedangkan  data testing yang diperoleh dari hasil split dataset dipakai untuk melakukan proses testing pada model yang sudah jadi. Hal tersebut diperlukan untuk mengetahui performa klasifikasi yang  dilakukan  diperoleh.  Data  yang  digunakan  untuk testing akan dipisahkan dengan data training , data tersebut tidak  boleh  digunakan  pada  proses  pembelajaran,  supaya pada saat testing , model benar benar akan belajar dari data baru. Pembagian besarnya dataset yang dipakai adalah 8:2, dimana  sebanyak 80% digunakan untuk data training dan 20% untuk data testing . C. Fitur Ekstraksi
Fitur ekstraksi merupakan proses yang digunakan untuk mengurangi  fitur  yang  ada  pada  dataset.  Proses pengurangan  ini  berguna  untuk  membuat  data  menjadi lebih  efisien,  mempercepat  waktu  komputasi  dan meningkatkan performa klasifikasi. Proses pemilihan fitur paling  optimal  dilakukan  dengan  cara  mencari  hubungan paling dekat antara fitur dengan target klasifikasi. Ada dua macam  pendekatan  yang  digunakan  pada  fitur  ekstraksi, yaitu metode filter dan metode wrapper . Metode filter akan memberikan  waktu  yang  lebih  cepat,  sedangkan  metode wrapper akan memberikan hasil yang lebih baik [6].
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  pendekatan forward  selection yang  merupakan  salah  satu  pendekatan di metode wrapper yang dapat menghilangkan atribut yang tidak relevan atau pengaruhnya terhadap klasifikasi sedikit. Forward  selection akan  memilih  variabel independent yang  memiliki  korelasi  paling  besar  kedalam  variabel dependent , proses itu akan berlanjut ke variabel berikutnya sampai tidak ada lagi variabel independent yang potensial. D. Klasifikasi Data
Klasifikasi  adalah  suatu  proses  analisis  pada  dataset yang  befungsi  untuk  mengelompokan  data  menjadi beberapa bagian sesuai dengan jenisnya. Model klasifikasi yang  telah  didibuat  dapat  digunakan  untuk  memastikan kelas yang tercantum pada suatu data yang telah diberikan label.  Model  untuk  klasifikasi  tersebut  diberi  nama classifier ,  jadi  dengan  menggunakan classifier kita  bisa menentukan beberapa kelas yang terdapat dalam dataset [7]. Pada  riset  yang  dilakukan  model  klasifikasi  digunakan
sebagai  alat  untuk  mengelompokkan  dataset  menjadi  dua polaritas utama, yaitu polaritas 1 serta 0.
Proses  Klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan beberapa algoritma yaitu decision tree , logistic regression , support  vector  machine dan random  forest untuk menentukan kelas dari death event . Setelah diperoleh hasil klasifikasi,  kemudian  penulis  membandingkan  seluruh hasil  tersebut  untuk  mencari  performa  klasifikasi  yang terbaik diantara beberapa algoritma tersebut.

## E. Gagal Jantung
Gagal  jantung  merupakan  istilah  umum  untuk menyebutkan  gagal  jantung  kongestif  atau Congestive Heart  Failure (CHF).  Gagal  jantung  adalah  masalah kesehatan  masyarakat  utama  yang  beban  penyakitnya meningkat  seiring  bertambahnya  usia  [8].  Gagal  jantung adalah  sindrom  kompleks  dengan  tampilan  gejala  khas seperti  sesak  saat  aktivitas,  kelelahan,  serta  tanda  retensi cairan  seperti  kongesti  paru  [9].  Kondisi  jantung  dalam kasus  ini  menandakan  bahwa  jantung  tidak  mampu  lagi untuk memompa darah secara optimal dan ketidakmampuan  jantung  dalam  memenuhi  kuota  darah normal  yang  dibutuhkan  oleh  tubuh.  Berdasarkan timbulnya  gejala,  gagal  jantung  dapat  terjadi  secara  tiba- tiba atau lebih dikenal dengan gagal jantung akut, dan gagal jantung  yang  berkembang  secara  perlahan  karena  kondisi jantung  yang  melemah  atau  lebih  dikenal  dengan  istilah gagal jantung kronis.
Penyakit  gagal  jantung  dapat  dipicu  dikarenakan beberapa faktor. Menurut Hou [10] menyatakan bahwa usia merupakan  faktor  utama  penyebab  seseorang  mengalami gagal  jantung.  Pada  penelitian  lainnya  Ardini  [11] menyebutkan  bahwa  CHF  atau  CHF  kongestif  terjadi paling  banyak  pada  orang  yang  berusia  kurang  dari  60 tahun  atau  pada  kelompok  usia  dewasa  dibandingkan dengan kelompok usia lanjut atau lebih dari 60 tahun. Hal lain  yang  menjadi  faktor  penyebab  gagal  jantung  adalah rokok,  hipertensi,  kadar  gula  darah  dan  obesitas. Berdasarkan  hasil  penelitian  da  Lam  [12]  menunjukan bahwa peningkatan pasien gagal jantung di Asia Tenggara lebih banyak dibandingkan dengan negara barat.
F. Evaluasi
Evaluasi adalah proses yang digunakan untuk mengukur seberapa  baik  model  klasifikasi,  proses  evaluasi  akan memakai data testing yang sudah disiapkan. Evaluasi pada penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metode confusion matrix ,  nilai  yang  diperoleh  dari confusion  matrix akan digunakan  untuk  mencari  skor  akurasi,  sensitifitas spesifisitas.  Motode confusion  matrix akan  menghasilkan nilai True  Positive,  False  Negative,  True  Negative dan False  Positive. Gambar  2  menunjukan  ilustrasi  dari Confusion matrix .
Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Gambar 2. Confusion Matrix
Penelitian ini akan menggunakan matriks akurasi untuk mengukur
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 (3)

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan menggunakan data rekam medis gagal  jantung  yang  berasal  dari  UCI machine  learning repository .  Proses  seleksi  fitur  menggunakan  metode forward  selection untuk  memilih  atribut  yang  memiliki pengaruh paling besar terhadap kelas target klasifikasi, dan algoritma  klasifikasi  menggunakan decision  tree , logistic regression , support vector machine dan random forest . Pada  awalnya  dataset  memiliki  13  atribut,  kemudian setelah  melalui  proses forward  selection atribut  dipilih menjadi  lima  saja  yang  memiliki  pengaruh  kuat  terhadap kelas  klasifikasi  yaitu  kelas death  event .  Lima  atribut tersebut  adalah creatinine_phosphokinase,  diabetes, ejection_fraction,  serum_creatinine dan time .  Kemudian fitur  yang  sudah  dipilih  tersebut  dijadikan  input  untuk beberapa  algoritma  klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  dari penelitian yang dilakukan diperlihatkan pada Tabel 2.
TABEL 2 HASIL KLASIFIKASI Algoritma Akurasi Sensitivitas Spesifisitas Support Vector Machine 86% 93% 70% Decision Tree 81% 92% 60% Logistic Regression 90% 93% 80% Random Forest 88% 95% 72%
Pada  Tabel  2  menunjukan  bahwa  nilai  akurasi  paling baik  diperoleh  oleh  algoritma logistic  regression dengan akurasi 90%, sedangkan nilai akurasi paling rendah didapat oleh algoritma decision tree dengan 81%. Nilai sensitivitas paling  tinggi  diperoleh  oleh  algoritma random  forest
sebanyak 95%, nilai sensitivitas paling rendah 92% dengan algoritma decision tree . Dan nilai spesifisitas paling besar adalah  80%  diperoleh  algoritma logistic  regression dan paling rendah 60% oleh algoritma decision tree . IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dijelaskan sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma logistic regression memiliki  performa  yang  sangat  baik  ketika digunakan  untuk  klasifikasi  penentuan  kematian  akibat gagal jantung, karena bisa menghasilkan akurasi sebesar 90% dan  spesifisitas  sebesar  80%.  Selain  itu  penambahan metode  seleksi  fitur forward  selection dapat  membuat dataset yang ada menjadi lebih kecil tanpa menghilangkan nilai penting didalamnya. Hasil penelitian ini memperoleh nilai akurasi lebih baik daripada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Elin menggunakan algortima C4.5 dan fitur seleksi forward selection .
Selanjutnya  hasil  penelitian  ini  bisa  digunakan  untuk menjadi acuan bagi peneliti selanjutnya dalam melakukan analisis  klasifikasi,  baik  untuk  data  medis  ataupun  non- medis.  Penulis  menyarankan  penelitian  selanjutnya  bisa menggunakan  algoritma deep  learning supaya  dapat mempeoleh hasil yang lebih baik.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas Muhammadiyah Surakarta atas semua dukungan yang telah diberikan  kepada  penulis,  sehingga  dengannya  penulis dapat menyelesaikan penelitian ini.
R EFERENSI
[1] Wahyudi,  A.  K.,  Kairupan,  Y.  J.,  &  Masengi,  Y.  C.  Alat  Peraga Jantung Manusia Berbasis Augmented Reality dengan Menggunakan Teknik 3D Object Tracking. CogITo Smart Journal, 2018, 4(1), 46–59.
[2] Litviňuková,  M.,  Talavera-López,  C.,  Maatz,  H.,  Reichart,  D., Worth, C. L., Lindberg, E. L., Kanda, M., Polanski, K., Heinig, M., Lee, M., Nadelmann, E. R., Roberts, K.,  Tuck,  L., Fasouli, E. S., DeLaughter, D. M., McDonough, B., Wakimoto, H., Gorham, J. M., Samari, S., … Teichmann, S. A. (2020). Cells of the adult human heart. Nature 2020 588:7838, 588(7838), 466–472. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2797-4.
[3] Dhimas,  Y.  A.  Klasifikasi  Penyakit  Gagal  Jantung  Kongestif Menggunakan  Artificial  Neural  Network  (Ann)  Berdasarkan Ekstraksi Fitur Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (Mfdfa) Pada Variabilitas Denyut Jantung, 2017.
[4] Duwi, C. P. B. Penerapan Algoritma Naïve Bayes dengan Seleksi Fitur  Algoritma  Genetika  untuk  Prediksi  Gagal  Jantung.  Evolusi: Jurnal Sains dan Manajemen, 2021, Vol 9 No. 2.
[5] Elin,  N.,  Ultach,  E.  Penerapan  Fitur  Seleksi  Forward  Selection Untuk Menentukan Kematian Akibat Gagal Jantung Menggunakan Algoritma  C4.5.  JUTIM  (Jurnal  Teknik  Informatika  Musirawas), 2021, Vol. 6, No. 1.
[6] Matthias  Reif,  Faisal  Shahait,  ”Efficient  Feature  Size  Reduction Via  Predicitive  Forward  Selection”.  Pattern  Recognition  ,2014, 1664–1673.
[7] Sutoyo,  I.  Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik. Jurnal PILAR Nusa Mandiri, 2018, Vol. 14, No.2.
[8] Wong, C. M., Hawkins, N. M., Ezekowitz, J. A., Jhund, P. S., Savu, A., MacDonald, M. R., Kristensen, S. L., Petrie, M. C., McMurray, J. J. V., McAlister, F. A., & Kaul, P. Heart Failure in Young Adults Is  Associated  With  High  Mortality:  A  Contemporary  Population- Level  Analysis.  Canadian  Journal  of  Cardiology,  2017,  33(11), 1472–1477. https://doi.org/10.1016/j.cjca.2017.05.009
Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022
[9] Imaligy,  E.  U.  Gagal  Jantung  pada  Geriatri.  Cermin  Dunia Kedokteran, 2014, 41(1), 19–24. https://doi.org/10.55175/CDK.V41I1.1167.
[10] Hou, N. Relationship of age and sex to health-related quality of life in  patients  with  heart  failure.  Am  J  Crit  Care  2004  March,  2004, 13(20:153-61).
[11] Ardini, D. N. E. Perbedaan Etiologi Gagal Jantung Kongestif Pada Usia  Lanjut  Dengan  Usia  Dewasa  Di  Rumah  Sakit  Dr.  Kariadi Januari- Desember 2006. 2007.
[12] Lam, C. S. P. Heart  failure in Southeast Asia: facts and numbers. ESC Heart Failure, 2015, 2(2), 46–49. https://doi.org/10.1002/EHF2.12036.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.