Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1000-1009

## Optimasi Prediksi Gagal Jantung dengan Teknik Ensemble Bagging

## Pada Neural Network
Angga Ariawan
Ilmu Komputer, Universitas Media Nusantara Citra, Jakarta Barat, Indonesia E-mail:angga.ariawan@mncu.ac.id

## Abstract
Prediction  of  heart  failure  is  an  important  step  in  the  early  management  of  serious cardiovascular disease. This research uses the Ensemble bagging algorithm with Neural Network. The dataset is taken from Heart Failure Clinical Records available in the UCI Machine Learning Repository. The use of training data in this research was 80% of the total data set, and 20% of the test  data.  The  dataset  is  divided  into  two  feature  models,  namely  features  with  categorical  data and  continuous  data.  At  the  data  transformation  stage,  continuous  data  is  subjected  to  value scaling.  several  single  classifier  machine  learning  algorithms  have  been  tested  in  this  research such  as  Logistic  Regression,  Artificial  Neural  Networks  (ANN),  Naïve  Bayes,  SVM.  Single classifier  Artificial  Neural  Networks  (ANN)  produces  an  accuracy  value  of  82%.  Ensemble learning using the bagging method on Artificial Neural Networks (ANN) was carried out to get a higher  accuracy  value.  Ensemble  learning  using  the  bagging  method  on  Artificial  Neural Networks (ANN) obtained an accuracy value of 98%. This method is proven to have increased the accuracy  value  by  16%  better  than  just  using  a  Single  Classifier  Artificial  Neural  Networks (ANN) in the case of the Heart Failure Clinical Records dataset.
Keywords: Ensamble, Bagging, Neural Network, Heart Failure, Machine Learning

## Abstrak
Prediksi  kegagalan  jantung  merupakan  langkah  penting  dalam  penanganan  dini  penyakit kardiovaskular  yang  serius.  Penelitian  ini  menggunakan  Algoritme  Ensemble  bagging  dengan Neural  Network.  Dataset  diambil  dari  Heart  Failure  Clinical  Records  yang  tersedia  di  UCI Machine  Learning  Repository.  Penggunaan  data  training  pada  penelitian  ini  adalah  sebanyak 80% pada jumlah data set , dan 20 % pada data uji. Pada dataset tersebut dibagi dua model fitur yaitu  fitur  dengan  data  katagori  dan  data  kontinu.  Pada  tahap  transformasi  data,  data  kontinu dilakukan  penskalaan  nilai.  beberapa  algoritme  pembelajaran  mesin  single  classifier  telah diujikan pada penelitian ini seperti Logistic Regression, Artificial Neural Networks (ANN), Naïve Bayes, SVM . Single  clasifier Artificial Neural Networks (ANN) menghasilkan nilai akurasi 82%. Ensemble  learning  dengan  metode  bagging  pada  Artificial  Neural  Networks  (ANN)  dilakukan untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi,  pada  Ensemble  learning  dengan  metode bagging  Artificial  Neural  Networks  (ANN)  didapatkan  nilai  Akurasi  sebesar  98%.  Methode  ini terbukti  telah  meningkatkan  nilai  akurasi  sebanyak  16%  lebih  baik  dibandingkan  hanya menggunakan  Single  Classifier  Artificial  Neural  Networks  (ANN)    pada  kasus  dataset  Heart Failure Clinical Records .
Kata Kunci: Ensamble, Bagging, Neural Network, Gagal Jantung, Machine Learning

## 1. Pendahuluan
Jantung  merupakan  organ  tubuh  yang  sangat  vital  pada  manusia.  Menurut  statistik  dunia, terdapat  9,4 juta  kematian setiap  tahun  yang  disebabkan  oleh  penyakit  kardiovaskular,  dan  45% kematian tersebut disebabkan oleh penyakit jantung koroner, dengan angka yang terus meningkat setiap tahunnya[1]. Penyakit jantung koroner adalah gangguan fungsi jantung akibat penyempitan pada pembuluh darah koroner atau arteri koroner, yang dapat dicegah dengan pola hidup sehat[2]. Selain  itu,  beberapa  pemicu  lainnya  seperti  tekanan  darah  tinggi  yang  terus  menerus,  diabetes,
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1000-1009
usia,  kadar  natrium  dalam  darah,  dan  kadar  kolesterol  juga  berkontribusi  terhadap  penyakit jantung  koroner[2],  [3].  Pendeteksian  dini  penyakit  jantung  koroner  sangat  diperlukan  guna mengurangi  risiko  kematian  mendadak  dan  untuk  pengelolaan  penyakit  yang  lebih  efektif. Dengan mengidentifikasi masalah jantung pada tahap awal, pasien dapat mendapatkan terapi yang tepat  dan  menerapkan  perubahan  pola  hidup  serta  gaya  hidup  sehat  seperti  diet  yang  seimbang, olahraga  teratur,  dan  menghindari  kebiasaan  buruk  seperti  merokok.  Selain  itu,  deteksi  dini penyakit  jantung  koroner  dapat  mencegah  kerusakan  jantung  lebih  lanjut  akibat  penundaan diagnosis[3].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menggunakan  data  medis  pernah  diusulkan.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Fakhrurazi,  Studi  terkait  menggunakan  teknik ensemble seperti Bagging , menunjukkan  peningkatan  kinerja  dalam  memprediksi  hasil  klinis.  Eksperimen  yang  dilakukan pada tiga dataset klinis menunjukkan bahwa model yang menggunakan Bagging neural networks secara  konsisten  mencapai  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  daripada  jaringan  saraf  tradisional dengan nilai akurasi sebesar 96%.
Selain  itu  azizul  hakim,dkk [4] melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  data  medis  untuk memprediksi stroke , teknik Bagging dimodifikasi dan diterapkan pada prediksi stroke . Metode ini, yang menggabungkan pemangkasan berbasis akurasi, menunjukkan peningkatan signifikan dalam akurasi  prediksi,  mengungguli  teknik bagging tradisional  ,  memiliki  nilai  akurasi  sebesar 96%[4] . Studi  terbaru  juga  mengevaluasi  model  prediksi  penyakit  jantung  dengan  menggunakan algoritme Machine  Learning ,  seperti Logistic  Regression , Random  Forest  Classifier ,  dan  k-NN. Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model  yang  menggunakan  teknik ensemble ,  khususnya Bagging , memiliki kinerja yang lebih baik dalam memprediksi penyakit jantung daripada model individual [5],  [6]. Penelitian  dengan  model  data  non  medis  juga  pernah  diusulkan  dengan menggunakan  metode Bagging dalam  pengembangan  model  hibrida  untuk  indurasi  pelet  bijih besi. Dengan memadukan teknik ensemble dengan pemodelan kinetik, penelitian ini menunjukkan peningkatan  akurasi  dan  kinerja  dibandingkan  dengan  model  kinetik  tradisional [7]. Penelitian yang  dilakukan  oleh  pebrianti,dkk  tentang  penggunaan ensamble  learning dapat  meningkatkan nilai  akurasi  pernah  diusulkan  dengan  model  data  non  medis  hasilnya  bisa  meningkatkan  nilai akurasi  sebesar  13,3%  dibanding  menggunakan single  classifier [8].  Berdasarkan  analisis  dari penelitian  sebelumnya,  ditemukan  bahwa  berbagai  peneliti  telah  mengusulkan  teknik  yang berbeda  untuk  memprediksi  data-data  klinis.  Dapat  disimpulkan  bahwa algoritme  ensemble dengan  teknik Bagging  neural  network merupakan  suatu  metode  yang  memiliki  akurasi  cukup tinggi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  mengembangkan  model  yang  sesuai  untuk  prediksi gagal jantung dengan akurasi yang lebih tinggi menggunakan ensemble learning .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  berikut:  Bagaimana  teknik Bagging dengan neural  network dapat  meningkatkan  akurasi  prediksi  penyakit jantung  koroner? Apakah  metode  ini  lebih  efektif  dibandingkan  dengan  metode  prediksi  lainnya?  Manfaat  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  bidang  teknologi informasi,  sistem  informasi,  rekayasa  perangkat  lunak,  multimedia,  dan  ilmu  komputer, khususnya dalam pengembangan model prediksi penyakit yang lebih akurat dan efisien.

## 2. Metodologi Penelitian
Berikut adalah deskripsi singkat dari setiap tahapan dalam diagram alur proses:
1) Pengumpulan  Data : Tahap  ini  melibatkan  pengumpulan  dataset  yang  akan  digunakan dalam  analisis  dan  pemodelan.  Data  dapat  dikumpulkan  dari Heart  Failure  Clinical Records yang tersedia di UCI Machine Learning Repository .
2) Data  Preprocessing : Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  dikumpulkan  dibersihkan  dan dipersiapkan  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Ini  melibatkan  penanganan  nilai  yang  hilang, normalisasi data, penghapusan outlier , dan transformasi fitur.
3) Exploration Data: Tahap eksplorasi data melibatkan analisis data secara mendalam untuk memahami  distribusi,  hubungan  antar  fitur,  dan  pola  yang  mungkin  ada  dalam  data.  Ini sering dilakukan dengan visualisasi data dan teknik statistik deskriptif.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
4) Dataset  Training:  Data  yang  telah  diproses  dan  dieksplorasi  kemudian  dibagi  menjadi dataset pelatihan. Dataset ini digunakan untuk melatih model machine learning .
5) Model : Pada  tahap  ini,  berbagai  algoritme machine  learning diterapkan  pada  dataset pelatihan untuk membuat model prediktif.
6) Evaluation : Model yang telah dibuat dievaluasi menggunakan dataset uji. Kinerja model diukur berdasarkan akurasinya.
7) Komparasi : Hasil  evaluasi  dari  berbagai  model  dibandingkan  untuk  menentukan  model yang memiliki kinerja terbaik.
8) Seleksi model terpilih dengan nilai  akurasi tinggi : Model dengan kinerja terbaik dipilih berdasarkan hasil evaluasi dan perbandingan.
Berikut Gambar 1 Merupakan tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini:
Gambar 1. Tahapan penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut adalah penjelasan setiap tahapan yang digunakan dalam penelitian ini

## 3.1 . Pengumpulan Data
Dataset  ini  diambil  dari Heart  Failure  Clinical  Records yang  tersedia  di  UCI Machine Learning Repository . Dataset ini mengandung 299 data pasien dengan 13 fitur yang relevan untuk menganalisis  kondisi  kesehatan  pasien  yang  menderita  gagal  jantung.  Berikut  adalah  penjelasan tentang setiap fitur yang ada di dalam dataset:
1. Age : Usia pasien (dalam tahun).
2. Anaemia : Mengindikasikan apakah pasien mengalami anemia (0 = Tidak, 1 = Ya).
3. High  Blood  Pressure :  Mengindikasikan  apakah  pasien  memiliki  tekanan  darah  tinggi  (0  = Tidak, 1 = Ya).
4. Creatinine Phosphokinase (CPK): Tingkat enzim CPK dalam darah (mcg/L).
5. Diabetes: Mengindikasikan apakah pasien menderita diabetes (0 = Tidak, 1 = Ya).
6. Ejection Fraction : Persentase darah yang keluar dari jantung pada setiap kontraksi (%).
7. Platelets : Jumlah platelet dalam darah (kiloplatelet/mL).
8. Serum Creatinine : Tingkat kreatinin serum dalam darah (mg/dL).
9. Serum Sodium : Tingkat natrium serum dalam darah (mEq/L).
10. Sex : Jenis kelamin pasien (0 = Wanita, 1 = Pria).
11. Smoking : Mengindikasikan apakah pasien merokok (0 = Tidak, 1 = Ya).
12. Time : Waktu (dalam hari) setelah follow-up ketika kejadian terjadi.
13. DEATH_EVENT: Mengindikasikan apakah pasien meninggal selama periode follow-up (0 = Tidak, 1 = Ya).
Dataset  ini  umumnya  digunakan  untuk  memprediksi  potensi  kematian  pasien  berdasarkan fitur-fitur  yang  ada,  mengidentifikasi  faktor  risiko  utama  yang  berkontribusi  terhadap  gagal jantung,  serta  membangun  model  prediksi  yang  dapat  membantu  dokter  dalam  membuat keputusan  klinis.  Contoh  penggunaannya  meliputi  analisis  statistik  deskriptif  yang  menyediakan gambaran umum tentang distribusi fitur-fitur dalam dataset, seperti mean, median, dan distribusi frekuensi.  Selain  itu,  visualisasi  data  melalui  grafik  dan  plot  membantu  memahami  hubungan antara  berbagai  fitur  dan  outcome  ( DEATH_EVENT ).  Pemodelan  prediktif  menggunakan  teknik pembelajaran  mesin  seperti  regresi  logistik,  svm, neural  networks , naïve  bayes dan ensemble learning yang  nanti  akan  digunakan  untuk  memprediksi  kematian  pasien.  Analisis  faktor  risiko juga  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  fitur  mana  yang  memiliki  pengaruh  paling  signifikan terhadap  kematian  akibat  gagal  jantung  melalui  analisis  regresi  atau  metode  statistik  lainnya. Dataset  ini  sangat  berguna  dalam  bidang  kesehatan  untuk  meningkatkan  penanganan  pasien dengan gagal jantung dan menyediakan wawasan yang l ebih baik bagi dokter dan peneliti.

## 3.2 . Data Preprocessing
Dari  dataset  yang  memiliki  13  fitur  tersebut,  fitur  yang  akan  dijadikan  kelas  prediksi  adalah DEATH_EVENT ,  sementara  yang  lainnya  akan  digunakan  sebagai  fitur  input.  Untuk mempersiapkan dataset ini sebelum digunakan dalam analisis atau pemodelan, beberapa langkah preprocessing perlu dilakukan.
Langkah pertama adalah melakukan eksplorasi data. Ini meliputi:
a. Shape data: Mengecek dimensi dataset untuk memahami jumlah baris dan kolom yang ada.
b. Cek apakah data tersebut mengandung unsur NAN: Memastikan tidak ada nilai yang hilang atau null dalam dataset yang dapat mengganggu analisis.
c. Cek  mana  data  yang  termasuk  katagorikal  dan  mana  data  yang  termasuk numerikal : Mengidentifikasi jenis data untuk menentukan metode preprocessing yang tepat.
Jika  data  numerikal  memiliki  rentang  nilai  yang  terlalu  besar,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan scaling atau  transformasi  data  agar  nilainya  berada  dalam  rentang  0-1  atau  dalam bilangan yang lebih mudah diproses. Hal ini bertujuan untuk memudahkan komputasi.
Beberapa teknik preprocessing yang dapat diterapkan meliputi:
1. Data Cleaning :  Tahap  pertama  adalah  membersihkan  data  mentah  dengan  menghapus  data yang tidak lengkap, tidak relevan, dan tidak akurat. Ini penting untuk  menghindari kesalahan saat menganalisis data, dalam case ini dilakukan pencarian outlier.
2. Transformasi/  Data: Scaling data  untuk  fitur  yang  bersifat  kontinu  dilakukan  pada  tahap transformasi data dalam proses preprocessing. Setelah membersihkan data dari nilai yang tidak lengkap,  tidak  relevan,  atau  tidak  akurat  pada  tahap  data cleaning ,  serta  memastikan  format yang konsisten pada tahap data integration.
Langkah  berikutnya  adalah  transformasi  data,  Pada tahap  ini,  kita  mengidentifikasi fitur-fitur kontinu  dan  kategorikal.  Fitur  kontinu,  seperti  usia,  kadar  enzim creatinine  phosphokinase , ejection fraction , jumlah platelet, kadar serum creatinine , kadar serum sodium, dan waktu, perlu di scalling agar  nilai-nilainya  berada  dalam  rentang  yang  lebih  kecil,  seperti  0-1,  untuk memudahkan  komputasi.  Teknik  yang  umum  digunakan  untuk  scaling  termasuk Min-Max Scaling ,  yang  mengubah  nilai  data  kontinu  ke  dalam  rentang  [0,  1],  dan standardization ,  yang mengubah  nilai  data  kontinu  sehingga  memiliki  mean  0  dan  standar  deviasi  1.  Selain  itu,  fitur kategorikal juga dapat diubah menjadi bentuk numerikal jika diperlukan, misalnya dengan teknik one-hot  encoding .  Setelah  transformasi  data,  langkah  terakhir  adalah  mengurangi  jumlah  data dengan  teknik  seperti  dimensionality  reduction,  numerosity  reduction,  dan  data  compression untuk  memastikan  dataset  siap  digunakan  dalam  analisis  atau  pemodelan  prediksi.  Dengan mengikuti  langkah-langkah  ini,  dataset  akan  lebih  mudah  diproses  dan  dianalisis,  memberikan hasil yang lebih akurat dan efisien.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 3.3. Exploratory Data Analyst (EDA)
Setelah melakukan proses preprocessing pada dataset Heart Failure Clinical Records, langkah selanjutnya  adalah  melakukan Exploratory  Data  Analysis  (EDA) untuk  memahami  karakteristik data yang telah diproses.
a. Distribusi  data  Kategorikal : Langkah  pertama  adalah  memeriksa  distribusi  fitur  kategorikal dalam dataset .  Fitur  kategorikal  dalam  dataset  ini  termasuk  anaemia,  diabetes, high_blood_pressure , sex ,  dan smoking .  Distribusi  data  kategorikal  bisa  diperiksa  dengan metode  tabulasi  frekuensi  atau  visualisasi  seperti  bar  plot.  Ini  membantu  dalam  memahami proporsi  masing-masing  kategori  dalam  fitur  tersebut,  misalnya,  berapa  banyak  pasien  yang menderita  anemia  atau  berapa  banyak  pasien  yang  merokok.  Distribusi  data  katagorikal ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Distribusi data katagorikal
b. Density  Dataset : Memeriksa  kepadatan  data  ( density )  dari  fitur-fitur  numerikal  untuk memahami distribusi nilai mereka. Density plot bisa digunakan untuk visualisasi ini. Density plot  akan  menunjukkan  bagaimana  nilai-nilai  fitur  seperti  usia,  kadar  enzim  creatinine phosphokinase,  ejection  fraction,  jumlah  platelet,  kadar  serum  creatinine,  kadar  serum sodium,  dan  waktu  terdistribusi  dalam  dataset.  Ini  membantu  dalam  mengidentifikasi  pola umum, seperti apakah data tersebut berdistribusi normal atau memiliki skewness tertentu. Density dataset skewness ditunjukan oleh Gambar 3.
Gambar 3. Grafik density data kontinu

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
c. Handling  Outlier , Outlier bisa  mempengaruhi  hasil  analisis  dan  pemodelan,  sehingga  perlu memeriksa  dan  menentukan  apakah outlier perlu  ditangani. Outlier dapat  diidentifikasi menggunakan box plot , yang akan menyoroti nilai-nilai ekstrim yang jauh dari kuartil bawah dan  atas.  Setelah  mengidentifikasi  outlier,  perlu  diputuskan  apakah  outlier  tersebut  harus dihapus, ditransformasi, atau dipertahankan. Keputusan ini didasarkan pada pengaruh outlier terhadap  analisis  dan  hasil  prediksi.  Gambar  sampling  Outlier  fitur ejection  fraction ditunjukan oleh Gambar 4
Gambar 4. Outlier fitur ejection fraction
d. Korelasi  Data : Memeriksa  korelasi  antara  fitur-fitur  dalam  dataset  untuk  memahami hubungan antara fitur. Korelasi membantu dalam  memahami sejauh mana perubahan dalam satu  fitur  mungkin  mempengaruhi  fitur  lain.  Matriks  korelasi  dapat  digunakan  untuk menunjukkan  nilai  korelasi  antara  setiap  pasangan  fitur,  yang  kemudian  divisualisasikan menggunakan heatmap .  Ini  membantu  mengidentifikasi  fitur  yang  memiliki  hubungan  kuat satu sama lain.
Gambar Heatmap korelasi antar fitur ditunjukan oleh Gambar 5.
Gambar 5. Grafik heatmap korelasi antar fitur
Dengan melakukan langkah-langkah EDA ini setelah preprocessing , diperoleh wawasan yang lebih mendalam tentang data yang telah diproses,  identifikasi hubungan penting antara fitur, dan persiapan  data  untuk  tahap  pemodelan  lebih  lanjut  dengan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang karakteristik dataset .

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 3.4. Dataset Training dan dataset Uji
Setelah melakukan langkah-langkah EDA ini dan memperoleh wawasan yang lebih mendalam tentang data yang telah diproses serta mengidentifikasi hubungan penting antara fitur, dataset siap untuk  tahap  pemodelan  lebih  lanjut. Dataset tersebut kemudian  dibagi  menjadi dua  bagian  80% dari dataset digunakan sebagai data training , yang akan digunakan untuk melatih model, dan 20% sisanya digunakan sebagai data uji, yang akan digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Data uji  diambil  dari  dataset  yang  terpisah  dari  data training untuk  memastikan  bahwa  model  yang dikembangkan  dapat  diuji  dengan  data  yang  belum  pernah  dilihat  selama  proses  pelatihan.  Ini penting  untuk  memberikan  evaluasi  yang  lebih  objektif  dan  realistis  terhadap  performa  model, karena  menguji  model  dengan  data  yang  sama  yang  digunakan  untuk  melatihnya  dapat menyebabkan overfitting ,  di  mana  model  tampil  sangat  baik  pada  data training tetapi  kurang mampu  menggeneralisasi pada data baru atau tak terlihat. Pembagian ini membantu memastikan bahwa  model  tidak  hanya  menghafal  data training ,  tetapi  juga  belajar  pola  yang  dapat diaplikasikan pada data lain.

## 3.5. Model, Evaluasi dan Komparasi
Berikut adalah beberapa algoritme yang akan dilakukan pengujian
a. Super Vector Machine
Dalam  proses  pengujian  model, Support  Vector  Machine (SVM)  digunakan  dengan  berbagai jenis  kernel  untuk  menentukan  kernel  mana  yang  memberikan  akurasi  terbaik.  Kernel  adalah fungsi  yang  digunakan  oleh  SVM  untuk  memproyeksikan  data  ke  dalam  dimensi  yang  lebih tinggi,  sehingga  memudahkan  dalam  pemisahan  kelas.  Pada  percobaan  ini,  empat  jenis  kernel digunakan:  linear,  radial  basis  function  (rbf),  polynomial  (poly),  dan  sigmoid.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  kernel  linear  memberikan  akurasi  tertinggi  sebesar  80%,  sedangkan  kernel rbf  dan  poly  masing-masing  memberikan  akurasi  sebesar  73%,  dan  kernel  sigmoid  memberikan akurasi sebesar 77%. hasil komparasi akurasi dari berbagai kernel dengan parameter c = 100 yang digunakan ditunjukan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Evaluasi Akurasi SVM dengan Berbagai Kernel No Kernel Nilai Akurasi 1 Linear 80% 2 RBF 73% 3 Polynomial 73% 4 Sigmoid 77%
b. Artificial Neural Network (Multilayer Perceptron)
Dalam pengujian model, digunakan Multi-Layer Perceptron (MLP) classifier dengan berbagai konfigurasi hidden  layer untuk  menentukan  arsitektur  mana  yang  memberikan  akurasi  terbaik. MLP  adalah  jenis  jaringan  saraf  tiruan  yang  terdiri  dari  beberapa  lapisan  ( layer )  yang  masing- masing  berisi  sejumlah node  (neuro n).  Setiap  lapisan neuron memproses input dari  lapisan sebelumnya  dan  mengirimkan  outputnya  ke  lapisan  berikutnya.  Pada  percobaan  ini,  lima konfigurasi hidden layer diuji:
1. ( 4,5,6) : Artinya, model memiliki tiga lapisan tersembunyi ( hidden layers ). Lapisan pertama memiliki 4 neuron , lapisan kedua memiliki 5 neuron , dan lapisan ketiga memiliki 6 neuron . 2. (4,7,9) : Model  memiliki  tiga  lapisan  tersembunyi  dengan  4 neuron di  lapisan  pertama,  7 neuron di lapisan kedua, dan 9 neuron di lapisan ketiga.
3. (3,7,9,10) : Model memiliki empat lapisan tersembunyi dengan 3 neuron di lapisan pertama, 7 neuron di lapisan kedua, 9 neuron di lapisan ketiga, dan 10 neuron di lapisan keempat. 4. (2,4,6) : Model  memiliki  tiga  lapisan  tersembunyi  dengan  2 neuron di  lapisan  pertama,  4 neuron di lapisan kedua, dan 6 neuron di lapisan ketiga.
5. (8,8,8) : Model memiliki tiga lapisan tersembunyi, masing-masing dengan 8 neuron . Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  konfigurasi  (4,7,9)  memberikan  akurasi  tertinggi  sebesar 82%.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1000-1009
Berikut  adalah  tabel  yang  merangkum  hasil  komparasi  akurasi  dari  berbagai  konfigurasi hidden layer yang digunakan ditujnjukan oleh Tabel 2.
Tabel 2 . Hasil Evaluasi Akurasi Neural Network dengan Multilayer Perceptron No  Jumlah Layer dan Node  Nilai Akurasi 1 (4,5,6) 78% 2 (4,7,9) 82% 3 (3,7,9,10) 80% 4 (2,4,6) 76% 5 (8,8,8) 69%

## c. Logistic Regression
Dalam pengujian model selanjutnya, kita melakukan evaluasi menggunakan logistic regression dengan iterasi sebanyak 1000 kali. Penggunaan parameter “ max_iter =1000” menunjukkan bahwa algoritma  optimasi  akan  melakukan  penyesuaian  parameter  model  hingga  1000  iterasi,  dengan tujuan  meminimalkan  fungsi  kerugian.  Hasil  dari  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  model logistic  regression mencapai  akurasi  sebesar  80%.  Ini  menunjukkan  bahwa  model  mampu mengklasifikasikan data dengan baik. Hasil ini menunjukkan efektivitas dari peningkatan jumlah iterasi  dalam  mencapai  konvergensi  yang  lebih  baik,  sehingga  model  dapat  mempelajari  pola dalam data secara lebih baik. Namun masih ada beberapa algoritme yang harus di Uji coba untuk mencari nilai akurasi yang lebih tinggi.

## d. Naïve bayes
Selanjutnya,  dilakukan  evaluasi  dengan Naive  Bayes  Gaussian yang  menghasilkan  akurasi sebesar  70%.  Meskipun  akurasi  ini  lebih  rendah  daripada logistic  regression ,  namun  penilaian terhadap berbagai algoritme tersebut membuka kesempatan untuk mencari solusi yang lebih baik dan memastikan bahwa model yang dipilih memiliki kinerja optimal untuk tugas klasifikasi pada dataset yang digunakan.

## e. Ensamble Learning
Dalam  langkah  berikutnya,  akan  disajikan  hasil  evaluasi  dari  beberapa  algoritme  klasifikasi yang  telah  diuji  sebelumnya.  Evaluasi  ini  mencakup  akurasi  masing-masing  model  dalam melakukan  prediksi  pada  dataset  yang  digunakan.  Dengan  menyajikan  hasil  evaluasi  ini,  maka dibuat keputusan yang lebih baik dalam pemilihan algoritma untuk pengujian selanjutnya. Tabel 3 menunjukan komparasi hasil Single Classifier yang telah diujikan.
Tabel 3 komparasi hasil pengujian single Classifier No  Algoritme Konfigurasi Nilai Akurasi 1 SVM Linear 80% 2 SVM RBF 73% 3 SVM Polynomial 73% 4 SVM Sigmoid 77% 5 MLP (4,5,6) 78% 6 MLP (4,7,9) 82% 7 MLP (3,7,9,10) 80% 8 MLP (2,4,6) 76% 9 MLP (8,8,8) 69% 10  Logistic Regression 1000 iterasi 80% 11  Naïve Bayes Gaussian NB 70%
Setelah  mengevaluasi  beberapa  algoritma  klasifikasi,  diputuskan  untuk  menggunakan  teknik ensamble  Neural  Network  Bagging .  Keputusan  ini  didasarkan  pada  observasi  bahwa  dalam pengujian sebelumnya, Neural Network menunjukkan kinerja yang unggul dibandingkan dengan algoritma  lainnya.  Dengan  demikian,  dengan  menerapkan  ensamble Neural  Network Bagging ,

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
didapatkan  keunggulan Neural  Network untuk  meningkatkan  kinerja  prediksi  secara  signifikan. Bagging adalah teknik ensamble yang menggabungkan hasil prediksi dari beberapa model Neural Network yang berbeda yang dilatih pada subset acak dari data training . Melalui proses ini, variasi antar  model  dapat  dikurangi,  meningkatkan  stabilitas  dan  akurasi  keseluruhan  dari  model ensamble .  Dengan  menggunakan  teknik ensamble  Neural  Network  Bagging ,  tujuannya  adalah menghasilkan  model  klasifikasi  yang  lebih  kuat dan dapat  diandalkan  untuk  tugas  prediksi  pada dataset  yang  digunakan.  Dalam  konteks  dataset  kegagalan  jantung,  teknik Bagging diterapkan untuk  melatih  model neural  network .  Setelah  evaluasi  dilakukan,  hasil  yang  diperoleh menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  98%.  Berikut  adalah  langkah-langkah  yang  diambil  dalam penerapan teknik Bagging dengan Neural Network .
1. Pemuatan dan Persiapan Dataset : Misalkan dataset asli adalah , dengan jumlah sampel . 2. Pembuatan Dataset Bootstrap :
a) Buat
subset bootstrap
dari dataset . b) Setiap subset bootstrap dibuat dengan pengambilan sampel acak dengan penggantian dari , sehingga setiap subset memiliki jumlah sampel yang sama dengan .
c) Setiap subset bootstrap dibuat dengan pengambilan sampel acak dengan penggantian dari * + (1) 3. Inisialisasi Model Dasar a) Siapkan model neural network , Untuk setiap subset bootstrasp .
b) Setiap model direpresentasikan sebagai model Neural Network yang akan dilatih dengan dataset bootstrap
.
4. Pelatihan Model Dasar :
a) Latih setiap model dengan dataset bootstrap ( ) (2) b) Proses  pelatihan  dilakukan  dengan  memasukkan dataset  bootstrap ke  dalam  model Neural Network .
c) Hasil dari proses pelatihan ini adalah model Neural Network yang terlatih
5. Prediksi menggunakan bagging
a. Prediksi Model Dasar
1. Setelah  semua  model  dasar
dilatih,  gunakan  model-model  ini  untuk  melakukan
prediksi pada dataset pengujian
.
2. Output dari setiap model dasar adalah prediksi kelas ̂ untuk setiap sampel data uji
. di mana (jumlah sampel data uji). ̂ ( )
b. Penggabungan Prediksi:
Hitung prediksi akhir untuk setiap sampel data uji

## 4. Kesimpulan
Dalam konteks penggunaan teknik Bagging untuk melatih model neural network pada dataset kegagalan jantung,  evaluasi  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  mencapai  98%.  Langkah- langkah  yang  diambil  dalam  penerapan  teknik  ini  mencakup  pembuatan  dataset bootstrap , inisialisasi model dasar, pelatihan model dasar, penggabungan output model dasar, dan penentuan hasil akhir melalui metode voting .
1. Hasil akhir dari teknik Bagging ini menunjukkan bahwa kelas yang paling sering diprediksi oleh  sebagian  besar  model  dasar  menjadi  hasil  akhir  dari  proses  klasifikasi.  Dengan demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  teknik  Bagging  Tradisional  efektif  digunakan  untuk meningkatkan akurasi prediksi pada dataset kegagalan jantung.
2. Pengujian  Model  pada  Data  yang  Berbeda: Meskipun  tingkat  akurasi  yang  tinggi  diperoleh pada dataset yang digunakan, penting untuk menguji model pada dataset yang berbeda untuk menilai kestabilan dan generalisasi dari model yang dilatih.
3. Penggunaan Metrik Evaluasi yang Lebih Komprehensif: Selain akurasi, metrik evaluasi lain seperti  presisi,  recall,  F1-score,  dan  area  di  bawah  kurva  ROC  (AUC-ROC)  dapat memberikan pemahaman yang lebih holistik tentang kinerja model.
Daftar Pustaka [1] L.  Ghani Et  Al. ,  „Faktor  Risiko  Dominan  Penyakit  Jantung  Koroner  Di  Indonesia Dominant Risk Factors Of Coronary Heart Disease In Indonesia‟.
[2] A.  Dwi  Erawati,  „Peningkatan  Pengetahuan  Tentang  Penyakit  Jantung  Koroner‟, Jurnal Abdimas-Hip , Vol. 2, 2021.
[3] Mamat  Supriyono,  „Tesis  Faktor-Faktor  Risiko  Yang  Berpengaruh  Terhadap  Kejadian Penyakit  Jantung  Koroner  Pada  Kelompok  Usia  <  45  Tahun  Program  Pasca  Sarjana- Magister Epidemiologi Universitas Diponegoro Semarang Tahun 2008‟.
[4] D.  Das,  Md.  I.  Abu  Bakar,  Rajshahi  University.  Faculty  Of  Engineering,  Institute  Of Electrical And Electronics Engineers. Bangladesh Section., And Institute Of Electrical And Electronics  Engineers, 5th  International  Conference  On  Computer,  Communication, Chemical, Materials And Electronic Engineering : Ic 4 me 2 : 11-12 July, 2019 . [5] A.  Mehmood Et  Al. ,  „Prediction  Of  Heart  Disease  Using  Deep  Convolutional  Neural Networks‟, Arab  J  Sci  Eng ,  Vol.  46,  No.  4,  Pp.  3409–3422,  Apr.  2021,  Doi: 10.1007/S13369-020-05105-1.
[6] M. Ward, K. Malmsten, H. Salamy, And C. H. Min, „Data Balanced Bagging Ensemble Of Convolutional-Lstm  Neural  Networks  For  Time  Series  Data  Classification  With  An Imbalanced  Dataset‟,  In Proceedings  -  Ieee  International  Symposium  On  Circuits  And Systems ,  Institute  Of  Electrical  And  Electronics  Engineers  Inc.,  2021.  Doi: 10.1109/Iscas51556.2021.9401389.
[7] Dongbei  Gong  Xue  Yuan,  Ieee  Control  Systems  Society,  And  Ieee  Singapore  Section. Industrial Electronics Chapter, The 26th Chinese Control And Decision Conference (2014 Ccdc) : 31 May - 2 June 2014, Changsha, China .
[8] D. Pebrianti, „Technical Job Distribution At Bsd Sharp Service Center Using Combination Of Naïve Bayes And K-Nearest Neighbour‟.