## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 3 No. 1, pp. 232-235

## PERBANDINGAN ALGORITMA  SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM) DAN NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG
Muhammad Dion Febrian Tino 1 , Herliyani Hasanah 2 , Tri Djoko Santosa 3
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta Email: 190103111@fikom.udb.ac.id 1 , herliyani_hasanah@udb.ac.id 2 , tri_djoko@udb.ac.id 3

## ABSTRACT
One of the most important organs of the body is the heart. Blood can be distributed well throughout the body if there is a heart. requirements for sample characterization of coronary disease. The algorithms used are Support Vector Machines (SVM) and Neural Net algorithms. This dataset has a total of 416 instances. The SVM calculation has  14  incorrect  predictions  and  70  correct  predictions.  There  are  74  incorrect  predictions  and  344  correct predictions in the Confusion Matrix Neural Network algorithm. The accuracy of the SVM algorithm is higher than the Neural Net can be seen from the results of AUC 0.833, CA 0.83, F1 0.835, Accuracy 0.835 and Review 0.835. Based on experiments on the two algorithms, the SVM algorithm is better at classifying heart  disease with an accuracy of 83%, while the Neural Net algorithm is better at solving problems related to heart disease with an accuracy value of 82%.

## ABSTRAK
Salah satu organ tubuh yang paling penting adalah jantung. Darah dapat didistribusikan dengan baik ke seluruh tubuh jika ada jantung. persyaratan untuk contoh karakterisasi penyakit koroner. algoritma  yang digunakan adalah Support Vector Machines (SVM) dan algoritma Neural Net . Kumpulan dataset ini memiliki jumlah 416 instance. Perhitungan SVM  memiliki 14 prediksi salah dan 70 prediksi benar. Ada 74 prediksi salah dan 344 prediksi benar pada algoritma Confusion Matrix Neural Network. Keakuratan algoritma SVM lebih tinggi dari pada Neural Net dapat  dilihat  dari  hasil AUC  0.833,  CA  0.83,  F1  0.835, Accuracy  0.835  serta  Review  0.835.Dari  percobaan terhadap kedua model tersebut, model SVM dapat memiliki hasil lebih baik dengan melakukan klasifikasi yang menghasilkan  akurasi  83%,  sedangkan  algoritma Neural  Net lebih  baik  dalam  menyelesaikan  masalah  terkait penyakit jantung dengan nilai akurasi 82% .
Kata Kunci: Jantung, Confusion Matrix, Support Vector Machines, Nerual Network
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima   : 25-05-2023
Tanggal revisi : 28-05-2023
Tanggal terbit
: 29-05-2023

## DOI    :
https://doi.org/10.31949/infotech.vxix.xxx
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0 Copyright
© 20xx By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Salah  satu  organ  tubuh  yang  paling  penting  adalah jantung. Darah dapat didistribusikan dengan baik ke seluruh tubuh jika terdapat jantung. Organ lain akan berhenti  bekerja  dan  orang  tersebut  akan  mati  jika jantung di dalam tubuh tidak berfungsi dengan baik. (Hasanah, 2023).
Menurut  data  WHO  kematian  akibat  penyakit jantung  mencapai  angka  26,6  juta  kematian  dari populasi  orang  dewasa  (Utomo  &  Mesran,  2020) . Serta  berdasarkan  Riskesdas  tahun  2018  penyakit jantung meningkat setiap tahun nya, peningkatan ini terjadi  pada  pria  (1,3%)  dan  wanita  (1,6%).  Jadi kurang  lebih  2.784.064  jiwa  di  indonesia  memiliki riwayat  heart  disease.(Bahar  &  Moordiningsih, 2021). Penyakit jantung susah di deteksi sejak dini, sehingga  membuat  banyak  masyarakat  yang mengidap penyakit tersebut tidak dapat diselamatkan.
Kami memerlukan pola klasifikasi penyakit jantung untuk  membantu  diagnosis  awal.  Klasifikasi  yang digunakan  merupakan Algoritma  SVM  dan Neural Net yang  merupakan  perhitungan  dasar  dengan eksekusi yang sangat baik.
Untuk  menemukan  solusi  untuk  masalah  ini,  akan dilakukan  perbandingan  antara  algoritma Support Vector  Machines (SVM)  dengan  algoritma Neural Net yang akan dilakukan dengan bahas p ython untuk pengolahan  data  penyakit  jantung.  Dengan  cara  Ini akan memungkinkan untuk mendapatkan hasil yang tepat dari kedua algoritma untuk penyakit jantung.
1.2. Tinjuan Pustaka
1. Penyakit Jantung
Salah  satu  organ  tubuh  yang  paling  penting  adalah jantung. Darah dapat didistribusikan dengan baik ke seluruh tubuh jika terdapat jantung. Organ lain akan berhenti  bekerja  dan  orang  tersebut  akan  mati  jika jantung di dalam tubuh tidak berfungsi dengan baik. (Hasanah, 2023).
2. Data Mining
Data mining adalah proses menentukan sebuah pola yang dapat diartikan memisahkan banyak data yang besar  lalu  di  simpan  dalam  repository,  untuk pengolahan  data  tersebut  menggunakan  teknik statistik, teknologi pengenalan pola dan matematika(Nabila et al., 2021).
3. Algoritma Support Vector Machines (SVM)
Support  Vector  Machines (SVM)  merupakan  suatu metode machine  learning yang  bertujuan  untuk memisahkan  dua  buah  kelas (hyperplane) agar mendapatkan  hyperplane  yang  terbaik.  Untuk menggunakan  algoritma  SVM  dibutuhkan  data traning,  yang  dimana  data  traning  tersebut  akan diolah  dan  diubah  menjadi  prediksi  data  baru  atau
biasa  disebut  dengan  testing  data(Suryati  et  al., 2023).

## 4. Algoritma Neural Network
Algoritma Neural  Network adalah  sebuah  syaraf yang ditiru dalam model non  liner yang dibangung menggunakan induvidu dari model refgresi(Dairoh et al., 2021).
5. Confusion Matrix
Confusion matrix biasa disebut dengan error matrix. Confusion  matrix biasa  nya  dapat  menenukan perbandingan  klasifikasi  dari  data  asli  dengan klasifikasi yang di olah pada sistem(Daffa Setiawan Suparno, 2021).
1.3. Metodologi Penelitian
1. Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  diperoleh dari website UCI Machine Learning Repository yaitu kumpulan data penyakit jantung.

## 2. Variable Data
Dataset ini berisi kumpulan dari dua dataset jantung yang  di  gabungkan  dengan  76    atribut,  akan  tetapi untuk  eksperimen  hanya  mengacu  pada  12  atribut. Pada  dataset  ini  memiliki  total  416 instance, yang dimana dataset dari Hungaria memiliki 294 observasi dan dataset dari Switzerland memiliki 122 obsenvasi.
3. Tahapan Penelitian
1) Identifikasi Masalah
Indetifikasi  masalah  pada  penelitian  ini  adalah bagaimana kita daat memprediksi menggunakan kondisi  medis  bahwan  sesorang  terkena penyakit jantung.
2) Pengumpulan dan Praprosesing Data
Data  yang  diolah  ialah  data  dari  website UCI Machine  Learning  Repository .  Jumlah  dari dataset keseluruhan yaitu 416 instance yang siap untuk di olah.
3) Model Mining

## Pada tahapan ini penelitian menggunakan model
Support Vector Machines (SVM) dan algoritma Neural Network . Semua algoritma diimplementasikan menggunakan bahasa python dan pustaka scikit.
4) Learner
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penelitian  dari dataset.
5) Evaluasi
Tahapan  evaluasi  prediki  menggunakan  AUC, CA,  F1, Precission,  Recall,  Confussion  Matrix dan ROC analysis.

## 2. PEMBAHASAN

## 2.1 Implementasi Algoritma Support Vector
Machines (SVM) dan Algoritma Neural Network.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  dataset  pasien  jantung  dan  kondisi klinis  yang  diambil  dari  website  UCI  Machine Learning.  Dataset  ini,  memiliki  416 instance dengan 12 atribut. Pada dataset pasien jantung dari UCI  Machine  Learning,  terdapat  11  atribut  yang menjadi kondisi klinis pasien agar dapat digunakan untuk  atribut  prediksi.  Pada  atribut  terakhir memiliki 2 nilai, yang pertama nilai  1 untuk  para pasien  penyakit  jantung  dan  yang  kedua  nilai  0 untuk  para  pasien  tidak  terkena  penyakit  jantung. Berikut merupakan gambaran atribut dalam bentuk tabulasi :
Tabel 1. Atribut Prediksi No Atrbut Tipe Data Keterangan 𝐗 𝟏 Age numerik Usia pasien 𝐗 𝟐 Sex numerik Jenis kelamin 𝐗 𝟑 ChestPainType numerik Jenis sakit dada 𝐗 𝟒 RestingBP numerik Tekanan darah 𝐗 𝟓 Cholesterol numerik Jumlah koletrol 𝐗 𝟔 FastingBS numerik Tekanan gula darah 𝐗 𝟕 RestingECG numerik Hasil tes tekanan electrodiogram 𝐗 𝟖 MaxHR numerik Detak jantung maksimum 𝐗 𝟗 ExerciseAngina numerik Nyeri dada ketika olahraga 𝐗 𝟏𝟎 Oldpeak numerik Oldpeak 𝐗 𝟏𝟏 ST_Slope numerik Kemiringan detak jantung setelah berolahraga Y HeartDisease text 1: positif 0: negatif
2.2 Evaluasi Pada tahapan evaluasi prediksi, meliputi AUC,CA,F1, Precission , Recall , Confussion Matrix dan  ROC analysis .  CA  merupakan  sebuah  akurasi yang  diambil  dari  dataset. Precission merupakan keadaan  akurasi  data  yang  dimana  terjadi  dua kemungkinan yaitu 1 dan 0. Recall berfungsi sebagai rasio.  F1  sebagai  pebanding  antara recall dan precission. Berikut merupakan hasil prediksi menggunakan confusion  matrix pada  gambar  di bawah .
Gambar 2. Confusion Matrix SVM
Confusion  Matrix algoritma Support  Vector Machines (SVM) pada gambar 2 memiliki total data testing  84,  terdapat  70  prediksi  yang  benar  dan  14 prediksi yang salah. Jadi tingkat akurasi pada dataset dapat dihitung 70 84 100% = 83 %.
Gambar 3. Confusion Matrix Neural Net
Confusion  Matrix algoritma Neural  Network ada gambar  3  memiliki  total  data  testing  418,  terdapat 344 prediksi yang benar dan 74 prediksi yang salah. Jadi  tingkat  akurasi  pada  dataset  dapat  dihitung 344
418 100% = 82% . 0 50 100 150 200 250 POSITIF NEGATIF
Tabel 2. Kinerja Model Model  AUC CA F1 Precision Recall SVM   0.833 0.83 0.835 0.835 0.835 NN 0.823 0.82 0.825 0.825 0.82 Dapat dilihat pada tabel 2 Algoritma Support Vector Machine (SVM)  mengungguli  algoritma  NN  dalam akurasi.Nilai yang dihasilkan ialah AUC 0,833, CA 0,83, F1 0,835, Precision 0,835 serta Recall 0,835.
Gambar 4. ROC SVM Gambar 5. ROC Neural Net
Dari analisis kedua kurva  ROC diatas dapat dilihat nilai TP  Rate dan FP  Rate kurang  dari  1.  Kedua kurva  ROC  diatas  memiliki  nilai  kualitas classifier good karena  kedua  ROC  memiliki  rentan  akurasi 0,80-0,90.  Jadi  dapat  diketahui  bahwa  model  SVM memiliki  tingkat  akurasi  pada classifie lebih  baik dibandingkan  algoritma Neural  Net, dikarenakan nilai  kruva  SVM  lebih  besar  dibandingkan  kurva Neural Net.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas,  algoritma Support  Vector  Machines (SVM)  lebih  akurat dibandingkan  dengan  algoritma Neural  Net dalam menyelesaikan klasifikasi penyakit jantung, algritma SVM  memiliki  akurasi  83%.  Diketahui  dari  hasil ROC bahwa classifier algoritma SVM memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dengan nilai AUC sebesar 0,833,  sedangkan  classifier  algoritma  Neural  Net memiliki  nilai  akurasi  dengan  nilai  AUC  sebesar 0,823.

## PUSTAKA
Bahar,  R.  N.  A.,  &  Moordiningsih,  M.  (2021). Meningkatkan Kesejahteraan Subjektif Penderita Penyakit Jantung Melalui Pelatihan Kebersyukuran. Jurnal Studia Insania , 8 (2), 119. https://doi.org/10.18592/jsi.v8i2.3881 Daffa Setiawan Suparno. (2021). Pengenalan Pola Untuk Mengetahui Jumlah Target Pengunjung Mall Berdasarkan Usia, Gender, Pendapatan Pertahun, Pengeluaran, Tujuannya Untuk Mempermudah Mengetahui  Target  Pasar  Menggunakan Metode EDA, K-Means, Hierarchial Clustering,  Confusion  Matrix. SAKTI  –
Sains,  Aplikasi,  Komputasi  Dan  Teknologi Informasi. , 3 , 61–69.
Dairoh,  D.,  Bakti,  V.  K.,  &  Naufal,  M.  (2021).
Neural  Network  dan  Particle  Swam Optimization  untuk  Penunjang  Keputusan Antipasi  Mahasiswa  Pra  Lulus  Bekerja Sesuai Bidang. MATRIK : Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan Rekayasa  Komputer , 21 (1),  151–158. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1164 Hasanah, H. (2023). Perbandingan Tingkat Akurasi Algoritma Support Vector Machines (SVM) dan C45 dalam Prediksi Penyakit Jantung. In Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri.  Kediri (Vol. 2).
Nabila, Z., Rahman Isnain, A., & Abidin, Z. (2021). ANALISIS  DATA  MINING  UNTUK CLUSTERING  KASUS  COVID-19  DI
PROVINSI LAMPUNG DENGAN
ALGORITMA K-MEANS. Jurnal Teknologi Dan  Sistem  Informasi  (JTSI) , 2 (2),  100. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI Suryati, E., Ari Aldino, A., Penulis Korespondensi, N., & Suryati Submitted, E. (2023). Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan Ekstraksi  Fitur  Model  Word2vec  Text Embedding  Dan  Algoritma  Support  Vector
Machine (SVM) . 4 (1), 96–106.
https://doi.org/10.33365/jtsi.v4i1.2445 Utomo, D. P., & Mesran, M. (2020). Analisis Komparasi Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan  Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 4 (2), 437. https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.2080