## PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI DALAM PENGKLASIFIKASIAN DATA PENYAKIT JANTUNG KORONER
1 Ardea Bagas Wibisono, 2 Achmad Fahrurozi
1,2 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 ardeabagas22@gmail.com, 2 achmad_fahrurozi@staffsite.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Penyakit Jantung Koroner (PJK) menjadi penyebab kematian tertinggi pada semua umur setelah stroke. Hal ini mendorong banyak penelitian terhadap penyakit jantung koroner, salah satunya menggunakan metode berbasis komputer. Pengolahan data dalam jumlah besar dapat dilakukan  dengan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  tertentu  sehingga  hasilnya  cepat  dan akurat. Metode klasifikasi yang umum digunakan antara lain Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Decision  Tree  dan  Random  Forest.  Metode    Naïve  Bayes  menggunakan  probabilitas  disetiap data,  metode  K-Nearest  Neighbor  menggunakan  perhitungan  jarak,  metode  Decision  Tree menggunakan  pohon  keputusan,  sedangkan  metode  Random  Forest  menggunakan  beberapa pohon  keputusan  yang  disatukan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  keempat algoritma  tersebut  dalam  mengklasifikasikan  data  penyakit  jantung  koroner.  Perbandingan algoritma  akan  dilihat  berdasarkan  performance  measure  yang  terdiri  dari  tingkatan  akurasi, recall disetiap kelas, dan presisi disetiap kelas. Pada setiap algoritma diuji menggunakan cross validation.  Berdasarkan  hasil  perbandingan  terhadap  300  dataset  penyakit  jantung  koroner, algoritma Random Forest lebih baik dan optimal dibanding dengan Algoritma Naïve Bayes, K- Nearest Neighbor, dan Decision Tree untuk mengklasifikasikan penyakit jantung koroner. Hasil klasifikasi dengan algoritma Random  Forest memiliki rerata tingkat akurasi sebesar 85,668 % dengan  recall  kelas  ’1’  adalah  89  %,  recall  kelas  ’0’  adalah  83,6%,  presisi  kelas  ’1’  adalah 85%, dan presisi kelas ’0’ adalah 85,8%.
Kata Kunci : Klasifikasi, machine learning, penyakit jantung koroner.

## Abstract
Coronary Artery Disease (CAD) is the highest cause of death in all age categories after stroke. This  fact  encourages  numerous  studies  on  coronary  artery  disease,  one  of  which  using computer-based methods. Processing big data can be done by using classification with certain algorithms  to  obtain  fast  and  accurate  results.  The  commonly  used  classification  methods include Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Decision Tree and Random Forest. The Naïve Bayes method  uses  probability  in  each  data,  the  K-Nearest  Neighbor  uses  distance  calculation,  the Decision  Tree  uses  a  decision  tree,  and  the  Random  Forest  uses  several  integrated  decision trees.  This  study  aims  to  compare  the  four  algorithms  in  classifying  coronary  artery  disease data. Algorithm comparison was determined based on performance measure of each algorithm, which  consists  of  accuracy  level,  recall  in  each  class,  and  precision  in  each  class.  Each algorithm  was  tested  using  cross  validation.  Based  on  the  comparison  results  of  300  coronary artery  disease  data,  the  Random  Forest  algorithm  was  better  and  more  optimum  compared to the  Naïve  Bayes  Algorithm,  K-Nearest  Neighbor,  and  Decision  Tree  in  classifying  coronary artery  disease.  Classification  results  with  the  Random  Forest  algorithm  have  an  average accuracy rate of 85.668% based on the following data: the class ‘1’ recall was 89%, the class ‘0’ recall was 83.6%, the class ‘1’ precision was 85%, and the class ‘0’ precision was 85.8%.
Keywords : classification, coronary artery disease, machine learning.

## PENDAHULUAN
Sistem peredaran darah manusia merupakan  salah  satu  sistem  yang  penting pada tubuh  manusia.  Sistem  ini  memiliki  dua fungsi  utama,  yakni  untuk  mengedarkan oksigen  dan  nutrisi  keseluruh  organ  tubuh manusia serta mengangkut sisa hasil metabolisme.  Salah  satu  organ  yang  penting dalam sistem peredaran darah manusia adalah jantung.  Jantung  bertugas  sebagai  alat pompa untuk  mengedarkan  darah  keseluruh  tubuh manusia.  Jika  jantung  mengalami  suatu gangguan atau kerusakan maka akan mengakibatkan  terganggunya  seluruh  kinerja organ didalam tubuh manusia. Menurut survei Sample  Regristration  System (SRS)  pada 2014  di  Indonesia  menunjukkan  bahwa Penyakit  Jantung  Koroner  (PJK)  menjadi penyebab  kematian  tertinggi  pada  semua umur setelah stroke, yakni sebesar 12,9% [1].
Kebanyakan  pasien  penderita  penyakit jantung  tidak  mengetahui  gejala-gejala  awal yang  dirasakan  dan  tidak  sedikit  banyak penderita  penyakit  jantung  konorer  yang meninggal  disebabkan  oleh  serangan  jantung. Masih  kurangnya  kesadaran  terhadap  pola hidup  yang  sehat  dan  kurangnya  informasi penyakit jantung konorer yang dapat membuat  seseorang  tidak  dapat  mengenali gejala  awalnya.  Proses  untuk  mendeteksi penyakit jantung dapat dilakukan dengan cara manual,  yakni  dengan  konsultasi  langsung  ke dokter  spesialis  jantung  dan  melakukan beberapa  pemeriksaan  laboratorium  yang
kemudian harus dikonsultasikan kembali oleh dokter  spesialis  jantung.  Hal  ini  tentu  saja memerlukan biaya yang relatif besar. Dengan resiko  kematian  yang  sangat  tinggi,  maka diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  mendeteksi penyakit  jantung  koroner  pada  penderita secara  akurat  serta  dengan  biaya  yang  tidak besar.
Hal  ini  mendorong  banyak  penelitian terhadap  penyakit  jantung  koroner,  salah satunya menggunakan metode berbasis komputer.  Metode  ini  banyak  dikembangkan dengan bantuan komputasi cerdas yang mampu mengolah  data  dalam  jumlah  yang  besar. Pengolahan  data  dalam  jumlah  besar  dapat dilakukan  dengan  klasifikasi  menggunakan algoritma  tertentu  sehingga  hasilnya  cepat dan akurat.
Metode klasifikasi yang umum digunakan  antara  lain Naïve  Bayes [2] ,  K- Nearest Neighbor [2, 3] , Decision Tree [2, 4] , Random  Forest [5]  dan Support  Vector Machines [6].  Pada  penelitian  ini,  beberapa metode  klasifikasi  diimplementasikan  pada kasus  pengenalan  penyakit  jantung  koroner untuk kemudian dibandingkan hasil performance measure (akurasi, recall , dan presisi).
Beberapa  penelitian  yang  membahas klasifikasi penyakit jantung koroner diantaranya  penelitian  oleh  Retnasari  dan Rahmawati.  Penelitian  tersebut  membandingkan dua  algoritma,  yakni  algoritma Naïve  Bayes dan  algoritma C4.5 .  Pada  hasil  penelitian tersebut menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mendapatkan  nilai  akurasi  86,67%  dan
algoritma C4.5 mendapatkan  nilai  83,70%
[7].
Algoritma Naïve Bayes, Random  Forest, Decision  Tree dan K-Nearest  Neighbor adalah  algoritma  pengklasifikasian  dokumen teks  yang  umumnya  mendapat  nilai  akurasi relatif  tinggi.  Hal  ini  dibuktikan  melalui penelitian yang dilakukan oleh Dewi. Penelitian  tersebut  membandingkan  lima algoritma,  yakni  algoritma Neural  Network, Decision  Tree,  Naïve  Bayes,  K-Nearest Neighbor dan Logistic  Regresion .  Hasil penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa algoritma Neural  Network mendapatkan  nilai akurasi  tertinggi  yaitu  89,71%.  Algoritma dengan  nilai  akurasi  kedua  tertinggi  yaitu algoritma Logistic  Regression yang  mendapat- kan  nilai  akurasi  89,32%,  lalu  algoritma Decision  Tree mendapatkan  nilai  akurasi 89,10%.  Selanjutnya,  algoritma K - Nearest Neighbor dengan  nilai  akurasi  87,79%  dan yang  terakhir  algoritma Naïve  Bayes dengan nilai akurasi 84,70% [8].
Algoritma Naïve Bayes, Random  Forest, Decision Tree dan K-Nearest Neighbor masing- masing  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan. Dengan demikian, pada penelitian ini dilakukan  perbandingan  antara  keempat algoritma tersebut untuk memperoleh algoritma yang paling cocok dalam klasifikasi terhadap  data  penyakit  jantung  koroner. Parameter  pembanding  keempat  algoritma tersebut  yakni  hasil performance  measure (akurasi, recall , dan presisi).

## METODE PENELITIAN
Pada  metode  penelitian  terdiri  atas beberapa  tahapan  proses,  yakni  mengakuisisi data  yang  akan  digunakan  untuk  implementasi lalu  menganalisa  parameter  yang  digunakan untuk  memproses  data  dengan  melakukan pembagian data yang telah diolah. Pembagian data  untuk  data training dan  data testing dengan perbandingan sebesar 80:20. Kemudian merancang  sebuah  model  algoritma Naïve Bayes,  K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree dan Random  Forest .  Setelah  itu  melakukan proses  pelatihan  data  dengan  algoritma  yang telah  dipilih.  Pada  tahap  ini  model  akan mempelajari feature yang  didapat  dan melakukan pengubahan nilai parameter selama latihan berlangsung. Tahap berikutnya yakni  mempelajari  model  dengan  data  uji yang  kemudian  data  uji  akan  diklasifikasikan hasilnya  dan  dibandingkan  dengan  nilai parameter  data  uji  yang  sesungguhnya sehingga  mendapatkan  tingkat  akurasi  dalam klasifikasi  proses  uji  data  dan  data  uji  yang sesungguhnya.  Percobaan  akan  dilakukan dengan menggunakan cross validation , sehingga  membutuhkan  beberapa  percobaan, dalam  penelitian  ini  dilakukan  5  percobaan dalam  satu  algoritma.  Hasil  akhir  dengan menggunakan cross  validation dinyatakan dari  rata-rata  hasil  akurasi  dari  5  percobaan yang  diterapkan  pada  setiap  algoritma. Gambaran  umum  mengenai  alur  proses  dari penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.
Gambar 1. Skema Umum Penelitian

## Akuisisi Data
Proses  akuisisi  data  dilakukan  dengan mengunduh dataset penyakit  jantung  koroner yang  berasal  dari  lokasi Cleveland  Clinic Foundation yang  telah  diadopsi  oleh  instansi Hungarian  Institute  of  Cardiology di  Budapest [9].  Data  yang  diambil  terdiri  dari  300  data pasien  jantung  koroner,  di  mana  masing- masing  data memiliki 14 variabel, terdiri atas 13 variabel independen dan 1 variabel dependen yang  merupakan  parameter  hasil  diagnosis penyakit  jantung  koroner  (memiliki  2  buah nilai,  yakni  nilai  0  untuk  positif  dan  nilai  1 untuk negatif).

## Dataset
Pada dataset penyakit  jantung  koroner terdapat  14  variabel  yang  terbagi  menjadi  13 independen dan 1 variabel dependen. Variabel independen sebagai berikut:
1. Age : Umur pasien.
2. Sex :  Jenis  kelamin  pasien,  atribut  ini memiliki 2 nilai, yakni nilai 1 untuk laki- laki dan nilai 0 untuk perempuan.
3. Cp : Tipe nyeri dada yang diderita pasien.
Atribut ini memilik 4 nilai, yaitu :
Nilai 0: asymptomatic
Nilai 1: atypical angina
Nilai 2: non-anginal pain
Nilai 3: typical angina
4. Trestbps : resting  blood  pressure yaitu tekanan  darah  pasien  ketika  dalam keadaan  istirahat.  Satuan  yang  dipakai adalah mm Hg.
5. Chol : Cholesterol yaitu  kadar  kolesterol dalam  darah  pasien,  dengan  satuan mg/dl.
6. Fbs : fasting blood sugar yaitu kadar gula darah  pasien,  atribut fbs ini  hanya memiliki 2 nilai yaitu 1 jika kadar gula
darah pasien lebih  dari 120 mg/dl,  dan 0 jika  kadar  gula  darah  pasien  kurang  dari sama dengan 120 mg/dl.
7. Restecg : resting  electrocardiographic yaitu  kondisi ECG pasien  ketika  dalam keadaan  istirahat.  Atribut  ini  memiliki  3 nilai  yaitu nilai 1 untuk keadaan normal, nilai  2  untuk  keadaan ST-T  wave abnormality yaitu keadaan dimana gelombang  inversions  T  dan  atau  ST meningkat  maupun  menurun  lebih  dari 0,5 mV  dan nilai 3 untuk  keadaan  dimana ventricular kiri mengalami hipertropi.
8. Thalach :  rata-rata  detak  jantung  pasien dalam satu menit.
9. Exang :  keadaan  dimana  pasien  akan mengalami  nyeri  dada  apabila  berolah raga,  0  jika  tidak  nyeri,  dan  1  jika menyebabkan nyeri.
10. Oldpeak : penurunan ST akibat olahraga.
11. Slope : slope dari  puncak  ST  setelah berolah raga. Atribut ini memiliki 3 nilai yaitu  0  untuk downsloping, 1  untuk flat , dan 2 untuk upsloping .
12. Ca :  banyaknya  pembuluh  darah  yang terdeteksi  melalui  proses  pewarnaan flourosopy .
13. Thal :  detak  jantung  pasien.  Atribut  ini memiliki  3  nilai  yaitu  1  untuk fixed defect, 2  untuk  normal  dan  3  untuk reversal defect .
Variabel  dependen  pada  penelitian  ini yaitu  variabel  target  yang  berarti  hasil diagnosa  penyakit  jantung,  memiliki  2  nilai, yakni  0  untuk  terdiagnosa  positif  terkena
penyakit jantung koroner, dan 1 untuk negatif terkena penyakit jantung koroner.
Pembagian Data Training dan Data Testing Pada  tahap  ini  dilakukan  pemisahan dataset menjadi  dua  bagian,  yakni  data training dan data testing . Jumlah data training dan  data testing yang  digunakan  adalah perbandingan  80:20.  Pada  penelitian  ini terdapat  300  data  pasien  jantung  koroner, sehingga jumlah data training dan data testing berturut-turut  adalah  240  data  dan  60  data. Data training digunakan  untuk  melatih classifier dalam  mengenali  karakteristik pasien  yang  positif  terkena  jantung  koroner maupun  yang  negatif.  Data testing digunakan dalam  uji  coba  terhadap  model  klasifikasi yang  dihasilkan  dan  menentukan  performa  dari model  klasifikasi  dengan  cara  membandingkan hasil  klasifikasi  model  terhadap  tiap  data dalam data testing dengan label sebenarnya.

## Perancangan Model
Perancangan  model  algoritma Naïve Bayes,  K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree dan  Random  Forest yang  dibangun  akan digunakan sebagai classifier untuk mengelompokkan  data  yang  positif  terkena penyakit jantung koroner atau tidak berdasarkan parameter yang diberikan.
1. Perancangan Model Algoritma Naïve Bayes Perancangan model algoritma Naïve Bayes tidak  memiliki  banyak  pengaturan  karena algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma pengklasifikasian  sederhana  yang  meng-
hitung  sekumpulan  probabilitas  dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi nilai  dari dataset yang  diberikan.  Dalam penelitian  ini  digunakan  distribusi  frekuensi Normal dalam model perhitungan
probabilitasnya,  sehingga  data  penyakit jantung  koroner  yang  dihimpun  di- asumsikan  berdistribusi  Normal  standar. Gambar  2  merupakan  alur  pembentukan model Naïve Bayes .
Gambar 2. Alur Model Naïve Bayes

## 2. Algoritma k-Nearest Neighbor
Pada  proses  perancangan  model  algoritma k-Nearest  Neighbor ,  model  algoritma k- Nearest Neighbor dibangun dengan menggunakan beberapa nilai k yang umum digunakan,  untuk  kemudian  dipilih  nilai  k yang  mengahsilkan  performa  terbaik. Ukuran  jarak  yang  digunakan  adalah Euclidean Distance dan Manhattan Distance untuk  kemudian  dibandingkan dan  diambil  yang  memberikan  performa terbaik  dalam  kasus  data  penyakit  jantung koroner.

## 3. Algoritma Decision Tree
Pada  proses  perancangan  model  algoritma Decision  Tree ,  model  algoritma Decision Tree yang dibangun menggunakan algoritma CART sebagai criterion- nya, serta  menggunakan splitter best untuk mendapatkan  hasil  akurasi  terbaik  dalam kasus data penyakit jantung koroner.
4. Algoritma Random Forest
Pada  proses  perancangan  model  algoritma Random  Forest ,  model  algoritma Random Forest yang dibangun dengan menggunakan ‘n’  pohon Decision  Tree dengan  mencari
nilai  ‘n’  terbaik,  maka  didapatkan  hasil optimum  dari  algoritma Random  Forest , algoritma CART sebagai criterion nya, serta  menggunakan splitter  best untuk mendapatkan  hasil  akurasi  terbaik  dalam kasus data penyakit jantung koroner.

## Pelatihan Model
Tahap  selanjutnya  adalah  proses pelatihan  model  dengan menggunakan algoritma Naïve  Bayes,  k-Nearest Neighbor, Decision  Tree ,  serta Random  Forest .  Proses pelatihan  ini  dilakukan  dengan  prinsip k-fold cross  validation ,  yaitu  dengan  cara  membagi data  menjadi  sejumlah k himpunan  bagian,
sedemikian  sehingga  setiap  kali  salah  satu himpunan  bagian  digunakan  sebagai  data testing , maka k – 1  himpunan bagian sisanya disatukan  untuk  membentuk  data training .
Estimasi  kesalahan  dirata-rata  pada  tiap  uji coba,  di  mana  uji  coba  dilakukan  berulang sebanyak k kali, sedemikian sehingga masing- masing  himpunan  bagian  dari k himpunan bagian  tersebut  berperan  menjadi  himpunan testing sebanyak  tepat  satu  kali.  Hal  ini dilakukan untuk mendapatkan efektivitas total dari dataset yang ada. Pengulangan  data latih dan  data  uji  ini  secara  signifikan  mengurangi varians  karena  sebagian  besar  data  juga digunakan dalam data uji.

## Pengujian Model
Pengujian  dilakukan  terhadap  model- model  yang  dihasilkan  dari 4 buah algoritma, yaitu  algoritma Naïve  Bayes,  algoritma  k-
Nearest  Neighbor,  algoritma  Decision  Tree dan algoritma Random Forest , yang menghasilkan performance  measure yang berbeda-beda  terhadap  kasus  data  penyakit jantung  koroner.  Berdasarkan  prinsip k-fold cross  validation ,  maka performance  measure yang diberikan adalah nilai rata-rata performa dari  tiap  model  yang  dihasilkan  dari k percobaan  terhadap  masing-masing  model tersebut.  Adapun performance  measure yang digunakan  adalah recall ,  presisi,  dan  akurasi yang  disajikan  dalam  bentuk  persentase dengan  rumusan  masing-masing  berdasarkan nilai-nilai pada confusion matrix .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  terhadap  empat  algoritma, yakni  algoritma Naïve  Bayes, algoritma K- Nearest  Neighbor, algoritma Decision  Tree dan  algoritma Random  Forest menghasilkan akurasi  yang  berbeda-beda  terhadap  kasus penyakit jantung koroner. Pengujian menggunakan  300  jumlah  data  dari dataset yang  disediakan.  Setiap  data  diuji  terhadap seluruh  data  yang  ada.  Kemudian  hasil pengujian tersebut diukur untuk  mendapatkan tingkat  ketepatan  dalam  mengklasifikasikan penyakit  jantung  koroner  dengan  menghitung rata-rata recall , presisi, dan akurasi dari setiap percobaan  menggunakan cross  validation yang  disajikan  dalam  bentuk  persentase. Tabel  1  menunjukkan  rangkuman  dari  hasil performance  measure terhadap  seluruh  hasil pengujian  dalam  masing-masing  algoritma.
Tabel 1. Hasil Performance Measure Klasifikasi Penyakit Jantung Koroner
Hasil performance measure pada Tabel 1  menunjukan  akurasi  paling  optimal  untuk keempat algoritma. Berdasarkan hasil perbandingan pada Tabel 1 dapat disimpulkan bahwa  hasil  akurasi  tertinggi  terhadap klasifikasi penyakit jantung koroner diperoleh algoritma Random  Forest sebesar  85,67  %
dengan recall kelas  ’1’  adalah  89  %, recall kelas  ’0’  adalah  83,6%,  presisi  kelas  ’1’ adalah  85%,  dan  presisi  kelas  ’0’  adalah 85,8%. Hasil akurasi yang diperoleh algoritma Naïve  Bayes sebesar  80,33  % dengan recall kelas  ’1’  adalah  84,8%, recall kelas  ’0’  adalah  78,4%,  presisi  kelas  ’1’ adalah  80,8%,  dan  presisi  kelas  ’0’  adalah 81,2%.  Algoritma Decision  Tree memiliki akurasi  sebesar  80,33%  dengan recall kelas ’1’  adalah  82,8%, recall kelas  ’0’  adalah 78,2%,  presisi  kelas  ’1’  adalah  81,2%,  dan presisi  kelas  ’0’  adalah  79,4%.  Hasil  akurasi yang  terendah  yaitu  algoritma K-Nearest Neighbor dengan  akurasi  sebesar  69,67% dengan recall kelas  ’1’  adalah  73,4%, recall kelas ’0’ adalah 68%, presisi kelas ’1’ adalah 72,2%,  dan  presisi  kelas  ’0’  adalah  68,2%. Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  model klasifikasi algoritma Random Forest
menghasilkan performance  measure yang terbaik  untuk  mengklasifikasikan  penyakit
jantung  koroner  dibandingkan  dengan  model klasifikasi  algoritma Naïve  Bayes , Algoritma Decision  Tree dan  Algoritma K-Nearest Neighbor .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa implementasi  dan  perbandingan  algoritma Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbor,  Decision Tree dan  Random  Forest  terhadap  data  kasus penyakit  jantung  koroner  berhasil  direalisasikan. Implementasi  dan  uji  coba  telah  dilakukan 300 dataset penyakit  jantung  koroner.  Selain itu,  telah  dilakukan  perbandingan  terhadap hasil  uji  coba  Algoritma Naïve  Bayes,  K- Nearest Neighbor, Decision Tree dan Random Forest .
Berdasarkan  perbandingan  hasil  uji coba, performance measure algoritma Random  Forest memiliki  hasil  yang  lebih baik  dibanding  dengan  algoritma Naïve Bayes,  K-Nearest  Neighbor dan Decision Tree dengan  metode k-fold  cross  validation . Algoritma Random  Forest dapat  memberikan rerata  hasil  akurasi  sebesar  85,668  %  dengan recall kelas  ’1’  adalah  89  %, recall kelas  ’0’ adalah  83,6%,  presisi  kelas  ’1’  adalah  85%,
Algoritma Performance Measure Recall ‘1’ Recall ‘0’ Presisi ‘1’ Presisi ‘0’ Akurasi Naïve Bayes 84,8 % 78,4 % 80,8 % 81,2 % 80,33 % K-Nearest Neighbor 73,4 % 68 % 72,2 % 68,2 % 69,67 % Decision Tree 82,8 % 78,2 % 81,2 % 79,4 % 80,33 % Random Forest 89 % 83,6 % 85 % 85,8 % 85,668 %
dan  presisi  kelas  ’0’  adalah  85,8%.  Dengan demikian  dapat  dikatakan  bahwa  algoritma Random Forest adalah algoritma yang terbaik dalam mengklasifikasi kasus penyakit jantung koroner  dibanding  dengan  algoritma Naïve Bayes,  K-Nearest  Neighbor dan Decision Tree .
Pada  penelitian  ini  dilakukan  uji  coba menggunakan  data  dalam  jumlah  kecil, sehingga  pada  penelitian  selanjutnya  dapat dikembangkan  dengan  melakukan  uji  coba pada  data  dengan  jumlah  yang  lebih  besar. Pada  penelitian  lebih  lanjut  dapat  juga menambahkan  algoritma  klasifikasi  lainnya sehingga  mendapat  perbandingan  yang  lebih beragam.  Selain  itu,  penelitian  lebih  lanjut juga  dapat  mengembangkan  klasifikasi  kelas yang  digunakan,  agar  menjadi  rinci  dalam mengklasifikasi  penyakit  jantung  koroner berdasarkan level atau tingkatan tertentu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian  Kesehatan  RI,  “Penyakit jantung  penyebab  kematian  tertinggi, kemenkes ingatkan cerdik,” Kementerian
Kesehatan RI , 2017. [Daring]. Tersedia: http://www.depkes.go.id/article/view/1 7073100005/penyakit-jantung- penyebab-kematian-tertinggi- kemenkes-ingatkan-cerdik-.html.
[Diakses: 25 April 2019].
[2] D.  Sartika dan D. I. Sensuse,
“Perbandingan  algoritma  klasifikasi Naive  Bayes,  Nearest  Neighbour,  dan
Decision Tree pada studi kasus pengambilan  keputusan  pemilihan  pola pakaian,” Jatisi , vol. 1, no. 2, hal. 153 – 154, 2017.
[3] M.  Lestari,  “Penerapan  algoritma klasifikasi  Nearest  Neighbor  (K-NN) untuk  mendeteksi  penyakit  jantung,”
Faktor Exacta , vol. 7, no. 4, hal. 366  –
371, 2014.
[4] F.  Maspiyanti  dan  J.  Gatc,  “Diagnosa penyakit jantung pada ponsel menggunakan  pohon  keputusan,”
Jurnal  Teknologi  Terpadu ,  vol.  1,  no.
1, hal. 13 – 20, 2015.
[5] M.  R.  Amiarrahman  dan  T.  Handhika,
“Analisis  dan  implementasi  algoritma klasifikasi Random Forest dalam pengenalan  Bahasa  Isyarat  Indonesia (BISINDO),” Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi,  2017, hal. 83 – 88.
[6] A. M. Puspitasari, D. E. Ratnawati, dan A.  W.  Widodo,  “Klasifikasi  penyakit gigi  dan  mulut  menggunakan  metode Support  Vector  Machine,” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  2,  no.  2,  hal.
802 – 810, 2018.
[7] T.  Retnasari  dan  E.  Rahmawati, “Diagnosa  prediksi  penyakit  jantung dengan  model  algoritma  Naïve  Bayes dan algoritma C4.5,” Prosiding
Konferensi  Nasional  Ilmu  Sosial  dan
Teknologi (KNiST), 2017, hal. 7 – 12.
[8] S.  Dewi,  “Komparasi  5  metode algoritma  klasifikasi  data  mining  pada prediksi keberhasilan pemasaran produk  layanan  perbankan,” Jurnal Techno  Nusa  Mandiri, vol.  8,  no.  1,
hal. 60 – 66, 2016. [9] Kaggle  Dataset,  “Heart  disease  UCI,”
Kaggle Dataset , 2019. [Daring]. Tersedia: https://www.kaggle.com/ronitf/heart- disease-uci. [Diakses: 22 April 2019].