## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.149

## HEART DISEASE CLASSIFICATION MODEL IN LEVEL II HOSPITAL MOH. RIDWAN MEUREKSA USING NAVE BAYES
Akhmad Zamroni 1 , Nelly Novitawati 2 , Dhian Nur Rahayu 3 , Rouli Doharma 4 , Ahmad Taufik 5
1,2,3 Fakultas Teknologi Informasi
4,5 Sistem Informasi
1,2,3 Universitas Budi Luhur Jakarta, Indonesia.
4,5 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widuri Jakarta, Indonesia.
Correspondence email : rouly.doharma@gmail.com
Article history:   Submission date: October 25, 2022    Revised date: Novomber 24, 2022   Published date: November 30, 2022

## ABSTRACT
Heart disease is the number one cause of death in the world. Heart disease is a disease due to blockage of the heart's blood vessels which causes a disturbance in the balance between blood supply and demand. Level II Hospital Ridwan Meureksa is a hospital that provides inpatient, outpatient and emergency services. One of the services at the Level II Hospital Moh. Ridwan Meureksa is dealing with matters related to the human heart. In January 2021 to December 2021  at  the  Moh.  Ridwan  Meureksa  the  number  of  people with  heart  disease  has  increased  and  it  is necessary  to anticipate the increase in the future. This study aims to classify based on probability or probability from previous data, as well as obtain information about accuracy, precision and recall obtained when testing patient data using the Naive Bayes algorithm. The data used is medical record data of 3970 patients with heart disease cases. The results of the analysis show that symptoms of shortness of breath, rapid pulse, palpitations, weight loss, fever and decreased consciousness  can  be  indicators  for  diagnosing  heart  disease.  The  results  of  this  study  are  99.7%  and  98.7%, accuracy, 99.8% and 99.3%, precision and 99.8 % and 99.3%.recall.
Keywords: Classification, Heart Disease, Naïve Bayes, Data Mining.

## ABSTRAK
Penyakit jantung  merupakan penyebab kematian nomor satu didunia. Penyakit jantung merupakan penyakit akibat penyumbatan  pembuluh  darah  jantung  yang  menyebabkan  gangguan  keseimbangan  antara  suplay  dan  kebutuhan darah. Rumah Sakit Tingkat II Ridwan Meureksa adalah rumah sakit yang menyediakan pelayanan rawat inap, rawat jalan dan gawat darurat. Salah satu pelayanan di Rumah Sakit Tingkat II Moh. Ridwan Meureksa adalah menangani hal-hal  yang berkaitan dengan jantung  manusia.  Pada  bulan januari  2021 sampai dengan  desember 2021  di rumah sakit tingkat II Moh. Ridwan Meureksa jumlah penderita penyakit jantung mengalami peningkatan dan perlu adanya antisipasi  dalam  penaggulangan  peningkatan  di  masa  yang  akan  datang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi berdasarkan probabilitas atau kemungkinan dari data sebelumnya, serta mendapatkan informasi mengenai akurasi, presicion dan recall yang didapat saat melakukan pengujian data pasien menggunakan algoritma naive bayes . Data yang digunakan adalah data rekam medis sebanyak 3970 data pasien kasus penyakit jantung. Hasil analisis menunjukkan bahwa  gejala  sesak  nafas,  nadi  cepat,  jantung  berdebar,  penurunan  berat  badan,  demam  dan penurunan kesadaran bisa menjadi indikator untuk mendiagnosis penyakit jantung. Hasil d a r i  penelitian ini adalah akurasi sebesar 99.7% dan 98.7%, presisi sebesar 99.8% dan 99.3%, sedangkan Recall sebesar 99.8 % dan 99.3%.
Kata Kunci: Klasifikasi , Penyakit Jantung, Naïve bayes, Data Mining.

## PENDAHULUAN
Penyakit jantung  merupakan penyebab kematian nomor satu didunia, yang menyebabkan kematian setiap tahunnya dengan angka 17,6 juta/tahun (WHO. (2013).
Penyakit  jantung  adalah  suatu  kondisi  dimana jantung  dan  pembuluh  darah  tidak  berfungsi  secara normalnya akibat dari gangguan, sehingga menyebabkan munculnya  penyakit  seperti  penyakit  jantung  koroner, penyakit  jantung  kongenital,  penyakit  jantung  rematik dan hipertensi.
VOL. 8 No. 2 November 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Statistik  dunia  menyatakan  bahwa  45%  dari  9,4 juta  kematian  disebabkan  oleh heart  coronary  disease . Diperkirakan  pula  angka  kematian  tersebut  akan mengalami  peningkatan  hingga  23,3  juta  pada  tahun 2030 (Rachmawati, Martini, and Artanti 2021).
Berdasarkan  data  Riset  Kesehatan  Dasar (Riskesdas) tahun 2018, angka kejadian penyakit jantung dan  pembuluh  darah  dari  tahun  ke  tahun  mengalami peningkatan,  yaitu  sekitar  2.784.064  individu  di Indonesia menderita penyakit jantung atau 15 dari 1000 orang  menderita  penyakit  jantung. Prevalensi  Penyakit Jantung  berdasarkan  diagnosis  dokter  di  Indonesia mencapai 1,5%, dengan prevalensi tertinggi terdapat di Provinsi  Kalimantan  Utara  sebesar  2,2%,  DIY  sebesar 2%,  Gorontalo  sebesar  2%,  dan  terdapat  8  provinsi lainnya  dengan  prevalensi  yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  prevalensi  nasional.  Delapan provinsi  tersebut  adalah,  Aceh  sebesar  1,6%,  Sumatera Barat  sebesar  1,6%,  DKI  Jakarta  sebesar  1,9%,  Jawa Barat  sebesar  1,6%,  Jawa  Tengah  sebesar  1,6%, Kalimantan Timur sebesar 1,9%, Sulawesi Utara sebesar 1,8%  dan  Sulawesi  Tengah  sebesar  1,9%  (Nurmasani and Pristyanto 2021). Dari 8 provinsi dapat dirumuskan provinsi  yang  memiliki prevalensi  tertinggi  penyakit jantung  dan  pembuluh  darah  adalah  DKI  Jakarta, Kalimantan Timur dan Sulawesi Tengah.
Di  Indonesia,  penyakit  ini  masih  menjadi penyebab kematian tertinggi. Khususnya  provinsi DKI Jakarta  menjadi  urutan  pertama  sehingga  seluruh masyarakat  Indonesia  perlu  mengambil  peran  dalam mencegah  tingginya  angka  kesakitan  dan  kematian. Penyakit  jantung  masih  menjadi  berita  buruk  karena merupakan  pembunuh  nomor  satu.  Namun,  penyakit jantung  sangat  mungkin  untuk  bisa  dicegah.  Seluruh masyarakat  perlu  bergerak  bersama  untuk  membuat program  pencegahan  penyakit  jantung  jangka  panjang agar bisa menurunkan angka kesakitan dan kematian. Di rumah  sakit  Tk.  II  Ridwan  Meuraksa  angka  penyakit jantung  mengalami  peningkatan  pada  periode  Januari 2021  sampai  dengan  Desember  2021  yaitu  sejumlah 3.958  orang  dibandingan  tahun  2020  yaitu  sejumlah 1.985  orang,  dimana  pasien  tersebut  terdiri  dari  pasien umum dan bpjs.
Beberapa prosedur pemeriksaan untuk mendiagnosis penyakit
jantung adalah Electrocardiography (ECG)  yaitu  pemeriksaan  yang bertujuan untuk merekam sinyal kelistrikan pada organ jantung  guna  mendeteksi  adanya  kelainan  pada  irama dan  struktur  jantung.  Prosedur  ini  dilakukan  dalam keadaan pasien beristirahat dengan menempelkan 12-15 elektroda  ke  tubuhnya,  yang  masing-masing  terhubung dengan elektroda untuk merekam sinyal listrik jantung.
Sinyal  jantung  manusia  bervariasi  pada  setiap individu, dipengaruhi oleh  usia, jenis kelamin, genetik, serta  kondisi  medisnya  sendiri.    Selain  itu  deteksi  dini penyakit  jantung  juga  dapat  dilakukan  dengan  metode lain  diantaranya  dengan  menggunakan  teknologi informasi (Septiani 2020).
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Bianto  dkk  (2012)  dengan  melakukan  klasifikasi penyakit jantung dengan naïve bayes dengan hasil yang didapatkan adalah nilai rata-rata akurasi sebesar 90,61%, presisi  sebesar  87,44  %,  dan  recall  sebesar  87,95%. Sedangkan  penelitian  lainya  oleh  Nur  Aeni  Widiastuti, dkk  (2014)  dengan  melakukan  klasifikasi  penyakit jantung  dengan  naïve  bayes  berbasis particle  swarm optimization dengan  hasil  akurasi  meningkat  menjadi 92.86%.
Penelitian  juga  dilakukan  oleh  Nyoman  Wisnu Wardana (2014) dengan melakukan klasifikasi penyakit hipertensi  dengan  naïve  bayes  dengan  hasil  yang didapatkan adalah nilai rata-rata akurasi sebesar 92.5%. kemudian  penelitian  juga  dilakukan  oleh  Maftahatul Hakimah  dkk  (2021)  dengan  melakukan  klasifikasi penyakit jantung dengan naïve bayes dengan Chi-Square dengan hasil  menunjukkan adanya peningkatan akurasi dan  presisi  masing-masing  1%  dan  5%  pada  taraf signifikansi  sebesar  0,01.  Namun,  untuk  pengukuran recall,  kinerja  Naïve  Bayes  tanpa  pemilihan  atribut menunjukkan performansi terbaik dibandingkan dengan Naïve Bayes dengan Chi-square.
Penelitian juga dilakukan oleh Mei lestari (2014) dengan  melakukan  identifikasi  penyakit  Jantung Menggunakan  Metode  Algoritma  Klasifikasi Nearest Neighbor (K-NN) dengan hasil yang didapatkan adalah nilai rata-rata akurasi sebesar 70%. Beberapa penelitian tersebut  sesuai  dengan  Tabel  2.2  pada  Bab  2  yaitu mengenai  penelitian  sebelumnya  tentang  klasifikasi penyakit jantung dengan menggunakan Naïve Bayes.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  maka penelitian ini akan dilakukan klasifikasi penyakit jantung dengan  menggunakan  Naïve  Bayes.  Dengan  tujuan memberikan  kontribusi  penelitian  melalui  konfigurasi penerapan model algoritma dengan mekanisme validasi pengujian untuk hasil tingkat akurasi, presisi, dan recall yang  lebih  akurat.  Pengembangan  model  baru  pada model  Naive  Bayes  dianggap  cocok  digunakan  untuk klasifikasi penyakit jantung secara tepat waktu, sehingga dapat  menggali  informasi  mengenai  hasil data  mining pada  prediksi  penyakit  jantung,  dan    dapat  mengukur hasil  dari  model  ini  secara  tepat  waktu  khususnya  di rumah sakit tingkat II Moh. Ridwan Meureksa.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.149
Urgensi  pada  penelitian  ini  adalah  penyakit jantung adalah penyebab kematian nomor satu didunia, peningkatan  angka  kematian  pasien  dirumah  sakit melambangkan  buruknya  citra  dan    pelayanan  rumah sakit  dan  kasus  penyakit  jantung  harus  segera  diatasi karena  bersangkutan  dengan  nyawa  dan  untuk meminimalisir terjadinya kematian.
Alasan  penelitian  menggunakan  metode  Naïve Bayes adalah Naïve Bayes menunjukkan kinerja terbaik, bekerja  lebih  baik  dan  memiliki  tingkat  akurasi  yang baik.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif ekperimental  yaitu  metode  penelitian  yang  digunakan untuk meneliti dengan mengembangkan dan menggunakan  model-model  matematis,  teori-teori  dan hipotesis  yang  berkaitan  dengan  data  tertentu.  Metode penelitian ini diperoleh dari hasil pengolahan data pada penerapan  algoritma  Naïve  Bayes,  Adapun  tahapan penelitian sesuai gambar 1.
(Sumber : Wikipedia.org) Gambar 1.  Tahapan Penelitian
Berdasarkan  Gambar 1 tentang  tahapan penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut;
1. Tahap Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada penelitian ini melalui studi  lapangan yaitu salah satu cara untuk mendapatkan data yang di lakukan dengan cara  melakukan  penelitian  langsung  ke  lokasi  studi. Metode pengumpulan data diambil dari data pasien yang bersumber  dari server rumah  sakit  tingkat  II  Ridwan Meureksa  dari  bulan  Januari  2021  sampai  dengan Desember 2021 yaitu sejumlah 3970 orang berupa data exel.  Adapun  teknik  ini  pengumpulan  data  yang dilakukan adalah
a. Metode Observasi (Pengamatan) Merupakan  salah  satu  metode  pengumpulan data  yang  cukup  efektif  untuk  mempelajari  suatu system, kegiatan observasi dilakukan untuk mengetahui secara  langsung/pengamatan  langsung  di  rumah  sakit tingkat II Ridwan Meureksa agar data yang didapatkan lebih akurat.
b. Metode Wawancara ( Interview )
Wawancara  merupakan  metode  yang  teknik pengumpulan  data  dengan  cara  tanya  jawab  secara langsung dengan narasumber yang terkait. Wawancara  dilakukan  dengan  seorang  pakar  di bidang kesehatan jantung yaitu dokter jantung  rumah sakit  tingkat  II  Moh.  Ridwan  Meureksa  dan  dapat simpulkan  bahwa  penyakit  jantung  dapat  berakibat fatal jika tidak segera ditangani.
Terdapat  beberapa  faktor  pencetus  penyakit jantung seperti usia, jenis kelamin, obesitas, merokok, pola  hidup,  pola  makan,  penyakit  bawaan  seperti diabetes militus, kurang olah raga, stress dan depresi, minuman beralkohol, obat-obatan terlarang dan faktor pencetus lainnya.
Sedangkan  gejala  atau  keluhan  penyakit jantung  dapat  berupa  seperti  sesak  nafas,  jantung berdebar,  nyeri  dada,  nadi  teraba  cepat  dan  tidak beraturan,  terdapat  tekanan  di  dada,  pembengkakan pada tungkai dan pergelangan kaki, takikardia ventrikel, terdapat  ruam  pruritik,  penurunan    berat  badan,  Nyeri otot,  demam,  pusing,  lemas,  sulit  bernafas,  berkeringat sampai dengan adanya penurunan kesadaran.
Selain  faktor  pencetus  dan  gejala,  dokter mengatakan  bahwa  penyakit  jantung  mempunyai tingkatan, dari tingkat ringan, sedang dan berat. Penyakit jantung  juga  mempunyai  banyak  diagnose  diantaranya miokarditis  hipersensitivitas,    miokarditis giant  cell, tumor jantung primer jinak dan ganas, aritmia ventrikel, takikardia  supraventricular,  bradikardia,  atrial  flutter  , sindrom wolff-parkinson-white dan diagnose lainnya. Wawancara  juga  dilakukan  dengan  staf  IT rumah  sakit  tingkat  II  Moh.  Ridwan  Meureksa  untuk mengetahui  jumlah  data  penyakit  jantung  pada  tahun 2020  dan  2021  serta  untuk  mengetahui  peningkatan kasus penyakit jantung yang ada di rumah sakit tingkat II  Moh.  Ridwan.  Dari  hasil  wawancara  tersebut didapatkan kasus penyakit jantung tahun 2020 sebanyak 1985 orang dan tahun 2021 sebanyak 3970 orang.
c. Metode Studi Pustaka Metode studi pustaka merupakan metode untuk memperoleh  data-data  yang  berhubungan  dari berbagai sumber bacaan seperti buku, jurnal dan lain sebagainya  sebagai  acuan.  Metode  pengumpulan  data dilakukan  dengan  mempelajari,  meneliti  dan  membaca jurnal,  makalah  ilmiah,  buku  dan  tesis  yang  berkaitan dengan topik penelitian ini.
d. Data Internal Data Internal yang digunakan untuk penelitian ini yaitu  data  penyakit  jantung  dari  rumah  sakit  tingkat  II Ridwan  Meureksa selama  satu  tahun,  terhitung  sejak bulan Januari 2021 sampai Desember 2021.
VOL. 8 No. 2 November 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## 2. Tahap Pengolahan Data
Pengolahan  data  merupakan  proses  manipulasi data  untuk  menjadi  sebuah  informasi  yang  bermakna agar  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan. Adapun langkah-langkah dalam pengolahan data adalah mempelajari dan memahami literatur dan pengumpulan data  yang  selanjutnya  data  tersebut  dilakukan pengolahan data  yang  meliputi selection , cleaning , dan data transformation . Proses seleksi data yaitu dengan cara mengelompokan  data  sesuai  dengan kebutuhan, sedangkan data cleaning bertujuan untuk mengidentifikasi  dan  menghapus  anomali  atau inkonsiten data. Keadaan  tersebut  bisa  terjadi  karena dapat missing value dan terdapat juga nilai yang salah. Data integration dan transformation dilakukan untuk  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  algoritma. Data  dalam  penelitian  ini  di  kategorikan  atau diklasifikasikan.  Setelah  mendapatkan  sumber  data, kemudian data di integration dan transformation yaitu dengan menghilangkan atribut yang sama.

## 3. Tahap Pemodelan dan Pengujian
Pada  tahap  pemodelan  ini  dilakukan  dengan menggunakan  Naïve  Bayes  terhadap  hasil  pengolahan data  yang  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya  yaitu melakukan  analisa  dengan  cara  data  dihitung  dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes melalui beberapa langkah  pengujian  data,  kemudian  dilihat  tingkat akurasinya  dari  algoritma  ini  dan  keterkaitan  antara setiap  atribut,  kemudian  setiap  atribut  target dievaluasi.  Pengujian  algoritma  dilakukan  terhadap sejumlah aturan asosiasi dengan nilai confidence terbesar yang  dihasilkan  oleh  masing-  masing  algoritma Naïve Bayes dan pemrogaman python.
Pengujian sistem bertujuan untuk menilai apakah mekanisme  sistem  pengolahan  data  dapat  berfungsi dengan  baik  atau  tidak,  apakah  pengujian  sudah  sesuai harapan atau belum.
Pengujian  sistem  juga  bertujuan  untuk  menilai  apakah spesifikasi  kebutuhan  telah  diakomodasi  dalam  sistem atau perangkat lunak yang dikembangkan.
Pengujian  juga  menyediakan  jaminan  akhir  bahwa apakah  perangkat  memenuhi  semua  persyaratan  atau tidak  seperti  informasi,  fungsional,  operasional  dan persyaratan  lainnya  sebelum  sistem  tersebut  digunakan oleh  pengguna  yang  berkepentingan  yaitu  rumah  sakit tingkat  II  Ridwan  Meureksa  khususnya  poli  jantung rumah sakit tingkat II Ridwan Meureksa.
Pengujian  pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk menguji  hipotesis,  sedangkan  teknik  pengujiannya dengan  pendekatan blackbox testing  dengan  metode Focus Group Discussion (FGD).
FGD  merupakan  diskusi  kelompok  yang pesertanya terbatas yaitu hanya staf yang terkait dengan penelitian ini, seperti staf IT, staf dokter jantung, dokter jantung, staf personalya dan lainnya yang berkepentingan.
1. Split Validation
Split Validation merupakan teknik validasi yang membagi  data  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  training dan  sebagian  data  testing.  Data  yang  sudah  disiapkan untuk  klasifikasi  dibagi  menjadi  dua  menggunakan teknik sampling random untuk data training (80%) dan data  testing  (20%).  Contoh  perhitungan  untuk pengambilan data  training dan  data  testing  adalah sebagai berikut :
Jumlah data keseluruhan (N)  = 3970………..(1) Jumlah data training  = 80% x 3970 = 3176…(2) Jumlah data testing  = 20% x 3970 = 794……(3)
2. Model Klasifikasi Model Klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan 3 model yaitu sebagai berikut;
a. Naive Bayes
Naïve  bayes merupakan  metode  penggolongan dengan  menggunakan  pendekatan  statistik  yang fundamental  dalam  pengenalan  pola,  pendekatan  ini didasarkan  pada  kuantifikasi trade-off antara  berbagai keputusan klasifikasi dengan menggunakan probabilitas dan ongkos yang di timbulkan dalam keputusan tersebut. naïve  bayes  juga  dapat  memprediksi  probabilitas keanggotaan  suatu  class  yang  memiliki  kemampuan klasifikasi  serupa.  Keuntungan  pendekatan  metode  ini akan  mendapatkan  nilai error yang  lebih  kecil  dalam pengklasifikasian ketika data set berjumlah besar (Putri, Suparti, and Rahmawati 2014). b. Confusion matrix Confusion matrix merupakan salah satu metode untuk mengukur kinerja suatu metode klasifikasi dan sebagai  pembanding  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan oleh sistem dengan hasil klasifikasi yang seharusnya. Pengukuran  kinerja  menggunakan confusion  matrix terdapat  4  (empat)  istilah  sebagai  representasi  hasil proses  klasifikasi  yaitu  True Positive (TP), True Negative (TN), False  Positive (FP)  dan False Negative (FN). c. Pemrograman Python
Python pertama kali diluncurkan pada tahun 1992 dan  merupakan  bahasa  pemrograman  interpretatif, berbasis data yang berorientasi objek dan bahasa coding yang  ideal  yang  dapat  digunakan  diberbagai platform , python  merupakan  bahasa  pemrograman  yang  mudah dipahami.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.149
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## 4. Tahap Evaluasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  terhadap pengujian  model,  pengecekan  terhadap  setiap  nilai atribut  dan  model  yang  sudah  dibangun,  evaluasi terhadap  hasil dengan  melakukan analisis dari  setiap variable  output atau  karakteristik  informasi  yang dihasilkan  oleh  model data  mining. Pada  tahap  ini juga  dilakukan  perbaikan  kembali  bila  terjadi kekurangan,  sampai  hasil  sesuai  dengan  harapan. setelah evaluasi dianggap sudah cukup, maka langkah selanjutnya adalah tahap pengembangan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  data  mining untuk klasifikasi penyakit jantung dengan menggunakan Naive bayes dengan tahapan data seleksi, data cleaning dan dilanjutkan  penghitungan  dengan  menghitung jumlah  kelas,  menghitung  jumlah  kasus yang  sama dengan  kelas  yang  sama,  ,  mengkalikan  semua  hasil penghitungan, dan dilanjutkan menghitung nilai akurasi, presisi  dan  recall.  Kemudian  dilanjutkan  dengan pemrograman  python  3 melalui  tahapan  impor  data, seleksi data,  cleaning  data,  preprosesing,  proses menjalanan algoritma data mining dan kesimpulan hasil. Adapun  tahapan  penghitungan  dengan  naïve bayes adalah sebagai sebagai berikut;
1. Menghitung jumlah kelas Menghitung jumlah kelas dengan rumus sebagai berikut; P(Ci)
P(Positif) = Jumlah data training
Jumlah data keseluruhan …………(4 )
P(Negatif) = Jumlah data training Jumlah data keseluruhan ………...(5)
2. Menghitung jumlah kasus yang sama dengan kelas yang sama.
Perhitungan  dan  hasil  jumlah  kasus  yang  sama dengan kelas yang sama dengan rumus (P(X | Ci). Dari  rumus  tersebut  dapat  dihitung  dari  data keseluruhan  3.970  dengan  sistem  80:20  sehingga jumlah  data  training  menjadi  3.176  :  794, perhitungan data 3.176 dari 2 kelas dan 32 atribut.
3. Mengkalikan semua hasil penghitungan ( positif dan negatif )
Mengkalikan semua hasil penghitungan ( positif dan negatif ) dengan rumus dibawah ini: P(X | Positif ) P(X | Negatif ) P(X | Negatif )= P(X | Ci * P(Ci) P(X | Positif ) * P( Positif ) P(X | Ci* Negatif ) * P (Negatif )
4. Distribusi Label
Dari tahapan diatas maka distribusi labelnya sesuai Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Distribusi Label No. Atribut Penjumlahan Class 3176 Jumlah Class Positif Jumlah Class Negatif 1 Sesak napas 0.9959 0.0041 2 Jantung berdebar 0.9402 0.0598 3 Nyeri dada 0.9673 0.0327 4 Nadi cepat 0.7393 0.2607 5 Sulit bernapas ketika berbarin 0.4871 0.5129 6 Berkeringat dingin 0.7207 0.2793 7 Takikardia ventrikel 0.5916 0.4084 8 Terdapat ruam pruritik 0.5740 0.4260 9 Sesak napas setelah aktivitas 0.6307 0.3693 10 Batuk terutama saat tidur telentang 0.7251 0.2749 11 Edema pada pergelangan kaki 0.4405 0.5595 12 Terdapat tekanan di dada 0.7311 0.2689 13 Detak jantung makin cepat saat berbaring 0.4339 0.5661 14 Cepat lelah 0.6565 0.3435 15 Lemas 0.7815 0.2185 16 Pusing 0.7475 0.2525 17 Tdk nafsu makan 0.5504 0.4496 18 Penurunan  berat badan 0.7903 0.2097 19 Nyeri otot 0.7084 0.2916 20 Mual 0.5724 0.4276 21 Muntah 0.6458 0.3542 22 Kepala terasa ringan 0.5998 0.4002 23 Kehitaman pada bibir 0.4446 0.5554 24 Penglihatan berkunang-kunang, 0.4713 0.5287
VOL. 8 No. 2 November 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
No. Atribut Penjumlahan Class 3176 Jumlah Class Positif Jumlah Class Negatif 25 Cemas dan ketakutan 0.4651 0.5349 26 Kulit dan wajah pucat 0.7563 0.2437 27 Badan kurus 0.5982 0.4018 28 Kebingungan 0.2683 0.7317 29 Penurunan kesadaran 0.5586 0.4414 30 Pembesaran jantung 0.5923 0.4077 31 Batuk darah 0.3929 0.6071 32 Edema pada pergelangan perut 0.3662 0.6338 Jumlah Positif dan Negatif 19.9436 12.0564 Jumlah Positif 19.9436 20.3778 Jumlah Total Positif 40.3215 (Sumber : Zamroni, 2022) Tabel 2. Distribusi Label No. Atribut Penjumlahan Class dan Kasus yang sama 3176 Hasil Class Positif Seluruh Data Negatif 1 Sesak napas 0.9958 1.0000 2 Jantung berdebar 0.9617 0.8592 3 Nyeri dada 1.0000 0.1972 4 Nadi cepat 0.7527 0.1549 5 Sulit bernapas ketika berbarin 0.4963 0.0845 6 Berkeringat dingin 0.7176 0.8592 7 Takikardia ventrikel 0.6045 0.0282 8 Terdapat ruam pruritik 0.5858 0.0563 9 Sesak napas setelah aktivitas 0.6441 0.0563
No. Atribut Penjumlahan Class dan Kasus yang sama 3176 Hasil Class Positif Seluruh Data Negatif 10 Batuk terutama saat tidur telentang 0.7378 0.1690 11 Edema pada pergelangan kaki 0.4499 0.0282 12 Terdapat tekanan di dada 0.7440 0.1690 13 Detak jantung makin cepat saat berbaring 0.4422 0.0704 14 Cepat lelah 0.6696 0.0845 15 Lemas 0.7965 0.1268 16 Pusing 0.7604 0.1831 17 Tdk nafsu makan 0.5446 0.8028 18 Penurunan  berat badan 0.7897 0.8169 19 Nyeri otot 0.7227 0.0845 20 Mual 0.5839 0.0704 21 Muntah 0.6602 0.0845 22 Kepala terasa ringan 0.6100 0.1549 23 Kehitaman pada bibir 0.4528 0.0845 24 Penglihatan berkunang-kunang, 0.4805 0.0704 25 Cemas dan ketakutan 0.4541 0.9437 26 Kulit dan wajah pucat 0.7726 0.0423 27 Badan kurus 0.6103 0.0704 28 Kebingungan 0.2721 0.0141 29 Penurunan kesadaran 0.5697 0.0704 30 Pembesaran jantung 0.6042 0.0704 31 Batuk darah 0.4010 0.0423 32 Edema pada pergelangan perut 0.3726 0.0141 Jumlah Positif dan Negatif 20.2599 7.5634 Jumlah  Negatif 12.0564 11.6222 Jumlah Total Negatif 51.5018 ( Sumber : Zamroni, 2022)

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v8i2.149
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Berdasarkan Tabel 1 dan 2 dapat diketahui bahwa hasil  perhitungan  setiap  kelas  dari  32  atribut  yaitu menunjukan  nilai  positif    lebih  besar  dari  pada  nilai negatif dan menunjukan keakuratan data sehingga proses selanjutnya dapat di lanjutkan untuk menambah validasi data dan hasil.
Sedangkan  data  uji  yang  digunakan  adalah berjumlah 3.176 dan 794 dengan rincian sebagai berikut;
a) Jumlah data yang diuji : 3.176
b) Jumlah data yang di prediksi benar “Positif” :
3100
c) Jumlah data yang di prediksi benar “Negatif” : 66
d) Jumlah data yang di prediksi salah “Positif” : 5
e) Jumlah data yang di prediksi salah “Negatif” : 5
f) Data uji 794 dengan rincian sebagai berikut;
g) Jumlah data yang diuji : 794
h) Jumlah data yang di prediksi benar “Positif” : 752
i) Jumlah data yang di prediksi benar “Negatif” : 66
j) Jumlah data yang di prediksi salah “Positif” : 5
k) Jumlah data yang di prediksi salah “Negatif” : 5 Adapun  hasil  dari  kedua  model  tersebut  sesuai Tabel 3.  dan Gambar 2.
Tabel 3. Hasil dan perbandingan model
( Sumber : Akhmad Zamroni, 2022)
Berdasarkan  Tabel  3 dengan menggunakan metode naïve bayes adalah akurasi sebesar 99.70% dan 98.70%, presisi sebesar 99.80% dan 99.30%, sedangkan Recall  sebesar  99.80  %  dan  99.30%.  Sedangkan  hasil yang  diperoleh  menggunakan  pemrograman  python adalah akurasi sebesar 99.00%, presisi sebesar 99.00%, dan Recall sebesar 99.00%. Dari perhitungan dengan 2 (dua)  metode  ditemukan  angka  persamaan  dan menunjukan keakuratan data.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  didapatkan  kesimpulan bahwa penggunaan model algoritma naive bayes pada klasifikasi  penyakit  jantung mendapatkan  hasil  yang cukup  baik, yaitu dengan  metode naïve bayes dengan nilai  akurasi  sebesar  99.7% dan  98.7%, presisi  sebesar 99.8% dan 99.3%, sedangkan Recall sebesar 99.8 % dan 99.3%.
Dan  menggunakan  python  3  adalah  akurasi  sebesar 99.00%,  presisi  sebesar  99.00%,  dan  Recall  sebesar 99.00%. Dari hasil perhitungan keduanya  mendapatkan nilai yang stabil dan menunjukan keakuratan data, akan tetapi  pengujian  tersebut  perlu  adanya  modifikasi model  dengan  harapan  hasil  yang  lebih  maksimal sehingga prediksi kelasnya semakin akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Chandani,  V.  (2015).  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi Machine  Learning  Dan  Feature  Selection  pada Analisis  Sentimen  Review  Film. Journal  of Intelligent Systems , 1 (1), 56–60.
Dona, D., Maradona, H., & Masdewi, M. (2021). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Jantung Dengan Metode Case  Based  Reasoning  (Cbr). ZONAsi:  Jurnal Sistem Informasi , 3 (1), 1–12.
https://doi.org/10.31849/zn.v3i1.6442
Novianti,  D.  (2019). Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis  Menggunakan Rapid Miner . XXI (1). https://doi.org/10.31294. Nurmasani,  A.,  &  Pristyanto,  Y.  (2021).  Algoritme Stacking Untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Pada Dataset Imbalanced Class. Pseudocode , 8 (1), 21– 26.  https://doi.org/10.33369/pseudocode.8.1.21- 26
Pratama,  F.  A.,  Narasati,  R.,  &  Amalia,  D.  R.  (2019). Pengaruh Kata Cashback Terhadap Peningkatan Penjualan Menggunakan Data Mining . 3 (2), 1–5. Putri,  R.  E.,  Suparti,  &  Rahmawati,  R.  (2014). Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Naãve  Bayes Dan  K-Nearest  Neighbor  Pada  Analisis  Data Status  Kerja  Di  Kabupaten  Demak  Tahun  2012. Jurnal Gaussian , 3 (4), 831–838.
Rachmawati,  C.,  Martini,  S.,  &  Artanti,  K.  D.  (2021). Analisis  Faktor  Risiko  Modifikasi  Penyakit Jantung  Koroner  Di  RSU  Haji  Surabaya  Tahun 2019  Modification  Risk  Factorsa  Analysis  in Coronary  Heart  Disease  in  Haji  Hospital Surabaya in 2019 . 1–6.
Septiani,  A.  (2020). Klasifikasi  penyakit  jantung menggunakan  metode  recurrent  neural  network (rnn) . 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.
WHO. (2013). About cardiovascular diseases. Retrieved From https://www.who.int/cardiovascular_ diseases/about_cvd/en/ . (n.d.).
No. Model Data Uji Akurasi Presisi Recall 1 Naive Bayes 3.176 99.70% 99.80% 99.80% 794 98.70% 99.30% 99.30% 2 Pemrograman Python 3.176 99.00% 99.00% 99.00%
VOL. 8 No. 2 November 2022
P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri