## Klasifikasi Cardiovascular Diseases Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN)
Classification of Cardiovascular Diseases using K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm
Vera Artanti 1 , Muhammad Faisal 2 , Fachrul Kurniawan 3 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Kota Malang, Indonesia e-mail: 1 200605110039@student.uin-malang.ac.id, 2 mfaisal@ti.uin-malang.ac.id ,
3 fachrulk@ti.uin-malang.ac.id

## Abstrak
Penyakit Kardiovaskular ( Cardiovascular Diseases ) adalah faktor utama kematian global, dengan jumlah korban mencapai 17,9 juta jiwa setiap tahun atau sekitar 32% dari total kematian global ( World  Health  Organization ,  2021).  Faktor  risiko  penyakit  kardiovaskular  diantaranya  faktor usia,  semakin  bertambahnya  usia  seseorang,  maka  semakin  tinggi  risiko  terkena  penyakit kardiovaskular.  Faktor  lain  yaitu  memiliki  riwayat  penyakit  kardiovaskular  dalam  keluarga, diabetes,  tekanan  darah  tinggi,  obesitas  (kegemukan),  Pola  hidup  tidak  sehat,  dan  Stres. (Kemenkes  RI,  2021).  Masalah  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana  mengetahui  model K- Nearest Neighbors (KNN) dengan baik melalui perhitungan accuracy , recall , precision , dan f1- score pada klasifikasi penyakit kardiovaskular. Tujuan penelitin ini adalah mengetahui kinerja K- Nearest Neighbors (KNN) dengan baik melalui perhitungan accuracy , recall , precision , dan f1- score pada klasifikasi penyakit kardiovaskular. Metode K-Nearest Neighbor (KNN) adalah salah satu  metode  klasifikasi  yang  memanfaatkan  pola-pola  data  yang  ada  dalam dataset untuk mengklasifikasi kategori atau kelas dari suatu sampel yang belum diketahui. Hasil klasifikasi data pelatihan menunjukkan akurasi sebesar 85.49%, dengan precision 84,43%, recall 87,04%, dan f1- score 85,71%. Melalui uji coba menggunakan KNN, diperoleh hasil dengan akurasi sebesar 91% dan nilai presisi 90%, recall 93%, dan f1-score 92%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN) memiliki hasil yang baik untuk melakukan klasifikasi pada penyakit kardiovaskular yaitu akurasinya 91%.
Kata kunci: Penyakit Kardiovaskular, K-Nearest Neighbors (KNN), Kematian

## Abstract
Cardiovascular  diseases  are  a  major  factor  in  global  mortality,  with  the  number  of  victims reaching  17.9  million  each  year  or  around  32%  of  total  global  deaths  (World  Health Organization, 2021). Risk factors for cardiovascular disease include age, the older a person is, the higher the risk of developing cardiovascular disease. Other factors include having a family history of cardiovascular disease, diabetes, high blood pressure, obesity, unhealthy lifestyle, and stress.  (Kemenkes  RI,  2021).  The  problem  in  this  study  is  how  to  determine  the  K-Nearest Neighbors (KNN) model well through the calculation of accuracy, recall, precision, and f1-score in the classification of cardiovascular disease. The purpose of this research is to determine the performance  of  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  well  through  the  calculation  of  accuracy,  recall, precision, and f1-score in the classification of cardiovascular disease. The K-Nearest Neighbor (KNN) method is a classification method that utilizes existing data patterns in a dataset to classify categories or classes of an unknown sample. The classification results of the training data show an accuracy of 85.49%, with a precision of 84,43%, recall of 87,04%, and f1-score of 85.71%. Through trials using KNN, results were obtained with an accuracy of 91% and a precision value of 90%, recall 93%, and f1-score 92%. The conclusion of this research is that the K-Nearest Neighbor  (KNN)  method  has  good  results  for  classifying  cardiovascular  disease,  namely  its accuracy 91%.
Keywords: Cardiovascular Disease, K-Nearest Neighbors (KNN), Death

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Kardiovaskular, yang juga disebut sebagai penyakit gagal jantung dan pembuluh darah, merupakan permasalahan yang serius dalam ranah kesehatan global. Data menunjukkan bahwa penyakit ini merupakan faktor utama kematian di seluruh dunia. Pada tahun 2019, sekitar 17,9 juta kematian dikaitkan dengan penyakit kardiovaskular, menyumbang sekitar 32% dari total kematian  global  global  ( World  Health  Organization ,  2021)[1].  Data  pada  tahun  2022,  di Kementerian Kesehatan Republik Indonesia (Kemenkes RI) memberikan informasi bahwa faktor penyebab  penyakit  kardiovaskular  melibatkan  gangguan  pada  jantung  dan  sistem  pembuluh darah, termasuk penyakit jantung koroner, gagal jantung, hipertensi, dan stroke ( American Heart Association ,  2022).  Kematian  di  Indonesia  akibat  penyakit  Kardiovaskular  mencapai  651.481 penduduk per tahun, yang terdiri dari stroke 331.349 kematian, penyakit jantung koroner 245.343 kematian,  Penyakit  jantung  hipertensi  50.620  kematian,  dan  penyakit  kardiovaskular  lainnya ( Institute  for  Health  Matrics  and  Evaluation ,  2019).  Faktor  risiko  penyakit  kardiovaskular diantaranya  faktor  usia,  semakin  bertambahnya  usia  seseorang,  maka  semakin  tinggi  risiko terkena  penyakit  kardiovaskular.  Faktor  lain  yaitu  memiliki  riwayat  penyakit  kardiovaskular dalam keluarga, diabetes, tekanan darah tinggi, obesitas (kegemukan), Pola hidup tidak sehat, dan Stres. Ketika seseorang stres, tubuh mereka mengeluarkan hormon kontisol yang mengakibatkan kakunya pembuluh darah (Kemenkes RI, 2021).
Strategi Kementerian kesehatan (Kemenkes) untuk mencegah penyakit kardiovaskular atau penyakit jantung yaitu yang pertama dengan mengupayakan informasi edukasi sebanyak mungkin kepada  masyarakat  melalui  media-media.  Kedua  adalah  deteksi  dini,  masyarakat  diimbau melakukan deteksi dini lebih awal, dengan cara ukur tekanan darah, ukur gula darah, ukur indeks massa tubuh atau lingkar perut. Ketiga yaitu perlindungan khusus, seperti menerapkan kawasan tanpa  rokok.  Cara  terakhir  yaitu  pengobatan,  yang  merupakan  fase  terakhir  ketika  seseorang sudah terdeteksi penyakit jantung (Kemenkes RI, 2019).  Diagnosis dini dan penanganan yang efektif  bagi  individu  yang  menderita  jantung  memiliki  peran  yang  sangat  signifikan.  Kondisi kadar  gula  yang  tidak  terkendali  dapat  menyebabkan  faktor  kerusakan  pada  organ  tubuh  dan meningkatkan  risiko  terjadinya  penyakit  jantung,  gangguan  ginjal,  merusak  saraf.  Karena  itu penting untuk mengembangkan metode klasifikasi yang akurat dan efektif dalam proses diagnosis penyakit kardiovaskular[2]. Tidak dapat dianggap remeh pentingnya deteksi dini dan penanganan yang efektif bagi penderita kardiovaskular. Ketidakstabilan kadar gula darah dapat memberikan dampak serius pada organ tubuh, meningkatkan risiko terkena penyakit kardiovaskular, merusak ginjal, dan menimbulkan berbagai komplikasi lainnya. Karena itu, merupakan suatu keharusan untuk  mengembangkan  metode  klasifikasi  yang  akurat  dan  efektif  dalam  proses  diagnosis penyakit kardiovaskular.[3].
Klasifikasi  penyakit  kardiovaskular  berdasarkan  faktor-faktor  risiko  tertentu  dapat membantu dalam mengidentifikasi kelompok individu yang lebih rentan terhadap penyakit ini. Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  adalah  algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN). Metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  memanfaatkan pola-pola data yang ada dalam dataset untuk mengklasifikasi kategori atau kelas dari suatu sampel yang  belum  diketahui. Pengklasifikasi K-Nearest  Neighbor (KNN)  telah  membuktikan fleksibilitas  yang  tinggi  dalam  permasalahan  klasifikasi  yang  kompleks.  Penelitian  ini mengarahkan  fokusnya  pada  penerapan  algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN)  dalam mengklasifikasikan penyakit kardiovaskular[4]. Metode KNN digunakan karena Konsep dasar K- Nearest Neighbors (KNN) adalah sederhana, yaitu mencari "tetangga terdekat" dari suatu data berdasarkan  kesamaan  fitur  atau  atribut.  Cara  kerja K-Nearest  Neighbors (KNN)  melibatkan perbandingan  data  yang  akan  diklasifikasikan  dengan  data  pelatihan  yang  sudah  ada  dalam dataset. Kelebihan dari algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) adalah sederhana untuk dipahami dan mudah diimplementasikan.
Penelitian ini akan dilakukan untuk mengembangkan klasifikasi kematian akibat penyakit kardiovaskular dengan memanfaatkan algoritma KNN. Data diambil dari pasien yang terdiagnosa jantung dan yang tidak terdiagnosa akan dianalisis untuk mengidentifikasi pola yang berkaitan
dengan penyakit ini. Berbagai atribut seperti usia, tekanan darah, dan hasil tes laboratorium terkait gula darah akan diintegrasikan sebagai fitur-fitur analisis. Diharapkan bahwa dengan penerapan algoritma KNN, penelitian ini akan memberikan hasil mendiagnosis kardiovaskular yang lebih akurat  dan  memungkinkan  penanganan  lebih  dini.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memiliki potensi  untuk  memberikan  sumbangan  penting  dalam  meningkatkan  pemahaman  kita  tentang penggunaan  algoritma  KNN  dalam  diagnosa  penyakit  kardiovaskular[5].  Sejumlah  penelitian sebelumnya  telah  mengembangkan  metode  klasifikasi  kardiovaskular  dengan  memanfaatkan algoritma KNN. Beberapa penelitian telah mengenali atribut-atribut yang memiliki peran krusial dalam diagnosis kardiovaskular, seperti usia, indeks massa tubuh (BMI), tekanan darah, dan hasil uji laboratorium terkait gula darah. Keefektifan algoritma KNN telah terbukti dalam menciptakan aturan-aturan yang dapat diterapkan untuk mengelompokkan pasien ke dalam kategori penderita kardiovaskular atau bukan kardiovaskular, berdasarkan atribut-atribut tersebut.[6].
Penelitian  oleh  Gupta  et  al.  (2018)  menggunakan  algoritma  Decision  Tree  untuk mendiagnosis kardiovaskular berdasarkan atribut seperti usia, jenis kelamin, riwayat keluarga, indeks massa tubuh, dan riwayat penyakit lainnya. Penelitian ini mencapai tingkat akurasi yang baik dalam mengklasifikasikan pasien sebagai penderita kardiovaskular atau non-kardiovaskular. Pada  penelitian  ini  mempunyai  pembeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini menggunakan  algoritma  KNN  sebagai  metode  klasifikasi  untuk  mendiagnosis  penyakit kardiovaskular.  Algoritma  KNN  bekerja  dengan  membandingkan  titik  data  yang  baru  dengan tetangga  terdekatnya  dalam  ruang  fitur  dan  mengklasifikasikannya  berdasarkan  mayoritas tetangga  terdekat.  Pemilihan  algoritma  ini  berbeda  dari  penelitian  sebelumnya  yang menggunakan  metode  klasifikasi  lainnya,  seperti  Decision  Tree  atau  Random  Forest[7]. Keputusan  menggunakan  algoritma  KNN  dapat  memberikan  hasil  yang  berbeda  dalam  hal akurasi dan performa klasifikasi. Penelitian ini menggunakan dataset terdiri dari 12 fitur yang relevan  untuk  mengklasifikasi  kematian  akibat  gagal  jantung  pada  penyakit  kardiovaskular. Dataset ini memiliki komposisi dan karakteristik yang berbeda dari dataset yang digunakan dalam penelitian sebelumnya. Perbedaan dalam dataset, seperti jumlah dan jenis fitur yang digunakan, dapat  mempengaruhi  hasil  dan  keakuratan  klasifikasi  yang  dicapai  dalam  penelitian  ini.  Dan dalam penelitian ini memberikan informasi tentang hasil klasifikasi yang dicapai menggunakan algoritma KNN. Hasil ini mencakup akurasi klasifikasi, serta precision, recall, dan f1-score untuk kedua kelas (pasien yang tidak akan meninggal dan pasien yang akan meninggal)[8]. Evaluasi ini memberikan gambaran tentang performa metode klasifikasi dalam penelitian ini. Perbandingan hasil dan evaluasi dengan penelitian sebelumnya dapat membantu dalam memahami keunggulan atau perbedaan dari pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini[9], [10].
Berdasarkan  pada  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan,  rumusan  masalah  yang  diambil adalah  bagaimana  mengetahui  model K-Nearest  Neighbors (KNN)  dengan  baik  melalui perhitungan accuracy , recall , precision , dan f1-score pada klasifikasi penyakit kardiovaskular. Tujuannya  mengetahui  kinerja K-Nearest  Neighbors (KNN)  dengan  baik  melalui  perhitungan accuracy , recall , precision ,  dan f1-score pada  klasifikasi  penyakit  kardiovaskular  agar  dapat meningkatkan  keakuratan  diagnosis  penyakit  kardiovaskular  melalui  penggunaan  model K- Nearest Neighbors (KNN), serta deteksi lebih dini agar memudahkan dokter dalam penanganan pasien  yang  terkena  penyakit  kardiovaskular  dan  tidak.  Deteksi  lebih  dini  sangat  bagus  agar menghindari  kematian  pada  penyakit  kardiovaskular  ini.  Dokter  agar  lebih  mudah  melihat keakuratan hasil pemeriksaan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbors (KNN).  Metode K-Nearest Neighbors (KNN) adalah klasifikasi yang digunakan dalam bidang pembelajaran mesin. Prinsip dasar  dari  KNN  adalah  untuk  mengklasifikasikan  suatu  data  baru  berdasarkan  mayoritas klasifikasi dari tetangga terdekatnya dalam ruang fitur. Metode KNN digunakan karena Konsep dasar K-Nearest Neighbors (KNN) adalah sederhana, yaitu mencari "tetangga terdekat" dari suatu data berdasarkan kesamaan fitur atau atribut. Cara kerja K-Nearest Neighbors (KNN) melibatkan
perbandingan  data  yang  akan  diklasifikasikan  dengan  data  pelatihan  yang  sudah  ada  dalam dataset. Kelebihan dari algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) adalah sederhana untuk dipahami dan mudah diimplementasikan. Algoritma ini cocok untuk masalah klasifikasi, di mana kita ingin mengklasifikasikan  suatu  data  ke  dalam  salah  satu  kelas  berdasarkan  atribut-atribut  yang dimilikinya[11]. Alur metode penelitian dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 1. Alur Penelitian
2.1 Pengumpulan data Data untuk penelitian ini yaitu data sekunder dari dataset “ Heart Failure Prediction ” yang merupakan open access data web dari BMC Medical Informatics and Decision Making [12]. Data yang dibutuhkan mencakup informasi tentang pasien yang mengalami penyakit kardiovaskular dan fitur-fitur yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi kematian akibat gagal jantung. Proses ini dapat melibatkan akses ke data medis elektronik, kerjasama dengan institusi kesehatan, atau penggunaan dataset publik yang tersedia. Penting untuk dipastikan bahwa data yang dikumpulkan ini memenuhi kriteria inklusi yang ditetapkan untuk penelitian ini. Dataset ini dikumpulkan oleh Davide  Chicco  dan  Giuseppe  Jurman dari  rekam  medis  299  pasien  gagal  jantung  di  Punjab, Pakistan.  Data  ini  dikumpulkan  di Institut  Kardiologi  Faisalabad yang  bekerja  sama  dengan Rumah Sakit Faisalabad . Penelitian lain yang menggunakan data ini yaitu (Sabilla Wilda Imama et  al .,  2022)  tentang  Implementasi  Multilayer  Perceptron  Untuk  Memprediksi  Harapan  Hidup Pada  Pasien  Penyakit  Kardiovaskula  [13].  Penelitian  ini  juga  menggunakan  data  yang  sama dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan  sekarang,  tetapi  terdapat  perbedaan  pada  metode klasifikasi  yang  akan  digunakan  yanitu  dengan  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbors (KNN).
Tabel 1. Deskripsi Data Fitur Penjelasan Pengukuran Jangkauan Age Usia Tahun [40,…,95] Anaemia Penurunan sel darah merah Boolean 0, 1 High blood pressure Tekanan darah tinggi Boolean 0, 1
Creatinine phosphokinase Tingkat enzim dalam darah mcg/L [23,...,7861] Diabetes Jika pasien menderita diabetes Boolean 0, 1 Ejection fraction Persentase  darah  yang  keluar dari  jantung  pada  setiap kontraksi Percentage [14,..., 80] Platelets Trombosit didalam darah kiloplatelets/mL  [25.01,..., 850.00] Serum creatinine Tingkat kreatinin dalam darah mg/dL [0.50,..., 9.40] Serum sodium Tingkat sodium dalam darah mEq/L [114,..., 148] Smoking Jika pasien merokok Boolean 0, 1 (target) death event Jika  pasien  meninggal  selama masa tindak lanjut Boolean 0, 1 2.2 Preprocessing Data
Pada  tahapan  ini  adalah  pra-pemrosesan  data,  yang  melibatkan  beberapa  tahap  untuk membersihkan dan mempersiapkan data sebelum diterapkan dalam analisis. Tahap preprocessing mencakup  langkah-langkah  seperti  penghapusan  data  yang  tidak  lengkap  atau  tidak  valid, penyesuaian skala fitur-fitur yang berbeda agar memiliki rentang yang serupa, dan penghapusan outlier yang mungkin mempengaruhi hasil analisis. Selain itu, data juga akan dipisahkan menjadi subset pelatihan dan pengujian untuk memvalidasi kinerja model. Preprocessing yang hati-hati dan  teliti  sangat  penting  untuk  keakuratan  dan  keandalan  analisis  yang  akan  dilakukan selanjutnya.  Hal  tersebut  juga  dapat  melibatkan  teknik  seperti  imputasi  data  yang  hilang  atau pengkodean ulang variabel kategorikal menjadi bentuk yang dapat dianalisis lebih lanjut[14].
2.3 Analisis Fitur
Pada tahap ini, akan di analisis setiap fitur yang ada dalam dataset untuk mengidentifikasi korelasi dan hubungan dengan kematian akibat gagal jantung. Metode analisis statistik dan teknik eksplorasi data dapat digunakan, seperti uji korelasi, analisis regresi, atau visualisasi data. Tujuan dari analisis fitur adalah untuk memahami karakteristik setiap fitur dan memilih fitur-fitur yang paling berpengaruh dalam mengklasifikasi kematian akibat gagal jantung.
Fitur-fitur yang tidak memiliki korelasi yang signifikan atau memberikan kontribusi yang rendah dalam klasifikasi dapat dieliminasi untuk memfokuskan analisis pada fitur-fitur yang lebih informatif. Terdapat dua pilihan fitur yaitu fitur numerik dan fitur Kelas target. Fitur numerik dapat memvisualisasikan histogram untuk setiap fitur numerik dalam dataset secara bersamaan, dan dengan menggunakan warna yang berbeda untuk setiap histogram. Sedangkan Kelas target dapat  memvisualisasikan  countplot  untuk  setiap  fitur  kategori  dalam  dataset  dengan memperhatikan kategori target 'DEATH_EVENT' .
Gambar 2. Fitur Numerik

## Gambar 3. Fitur Kelas Target
2.4 Implementasi Metode K-Nearest Neighbors (KNN).
Metode K-Nearest  Neighbors (KNN)  yaitu  algoritma  didalam  machine  learning  yang digunakan untuk mengklasifikasi dan regresi. Algoritma ini didasarkan pada konsep bahwa objek yang memiliki atribut serupa cenderung memiliki label atau nilai target yang sama. Selanjutnya akan  menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN)  sebagai  metode  klasifikasi  dalam penelitian ini. Model KNN akan dibangun dengan menggunakan subset data yang telah dipilih sebagai data pelatihan[15].
Gambar 4 Flowchart Implementasi Metode KNN
Pada gambar 4 Flowchart tersebut terdapat beberapa tahap sebelum mendapatkan klasifikasi. Pada tahap awal yaitu input data Heart Failure Prediction . Sebelum memulai proses perhitungan nilai jarak, langkah berikutnya yaitu menentukan parameter k, yang merupakan jumlah tetangga terdekat  yang  akan  digunakan  dalam  klasifikasi.  Setelah  itu,  langkah  selanjutnya  adalah menghitung nilai jarak menggunakan metode Euclidean Distance .
Setelah  proses  perhitungan  jarak  selesai,  langkah  berikutnya  adalah  menyusun  hasil perhitungan tersebut dalam urutan dari nilai terkecil ke terbesar, atau secara ascending . Setelah data diurutkan, langkah selanjutnya adalah mengambil sejumlah k data terkecil, sesuai dengan jumlah tetangga terdekat yang sudah ditetapkan sebelumnya.
Untuk mencari pendekatan KNN dapat menggunakan rumus (1):
𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 (𝑥 ! , 𝑥 # ) =   /0( $
%&' 𝑥 !% − 𝑥 #% ) #
(1)
Hasil dari rumus ini adalah jarak Euclidean antara dua titik data dalam ruang fitur. Dalam konteks KNN, kita akan menggunakan rumus ini untuk mengukur jarak antara titik data yang akan diklasifikasi (x1) dan titik data pelatihan lainnya (x2). Kita kemudian akan mengambil k titik data pelatihan terdekat dengan x1 berdasarkan jarak ini untuk melakukan klasifikasi atau regresi. KNN memungkinkan kita untuk mengklasifikasikan atau mengklasifikasi nilai titik data x1 berdasarkan mayoritas kelas atau nilai dari k tetangga terdekatnya[11].
Algoritma KNN bekerja dengan mencari k-terdekat tetangga dari setiap titik data yang baru, di  mana  nilai  k  adalah  parameter  yang  perlu  ditentukan.  Langkah-langkah  penerapan  KNN meliputi menentukan parameter k yang optimal, menghitung jarak antara titik data menggunakan metrik  jarak  (seperti Euclidean atau Manhattan  distance ),  dan  menentukan  kelas  target berdasarkan mayoritas kelas tetangga terdekat[16]. Dalam tahap ini, menggunakan implementasi algoritma  KNN  yang  tersedia  dalam  perpustakaan  atau  menggunakan  kode  yang  telah dikembangkan sebelumnya[17].
Gambar 4. GridSearchCV
Pada  gambar  4  diatas,  adalah  GridSearch  yang  digunakan  untuk  mencari  nilai  k.  dengan menggunakan itu akan mempermudah mencari nilai k yang terbaik untuk klasifikasi algoritma KNN ini.
2.5 Evaluasi Model
Setelah membangun model KNN, selanjutnya akan dilakukan evaluasi kinerja model untuk mengukur  sejauh  mana  model  dapat  mengklasifikasi  kematian  akibat  gagal  jantung  dengan akurat[18].  Evaluasi  model  dilakukan  menggunakan Confusion  matrik  model yang  meliputi metrik  evaluasi  seperti  akurasi,  presisi, recall ,  F1-score.  Selain  itu  juga  akan  di  evaluasi menggunakan kurva receiver operating characteristic (ROC-AUC). Data pengujian yang terpisah dari  dataset  awal  akan  digunakan  untuk  menguji  model  yang  telah  dilatih.  Dengan membandingkan klasifikasi model dengan label kelas aktual, dan dapat mengevaluasi seberapa baik model dapat mengklasifikasikan kasus kematian akibat gagal jantung[19]. Hasil evaluasi ini akan  memberikan  wawasan  mengenai  keandalan  dan  kualitas  model  yang  dikembangkan. Confusion matrix model dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Confusion matrix model
Nilai Sebenarnya True False Nilai Prediksi True FP (False Positive Correct Result) FP (False Positive Correct Result) False FN (False Negative Correct Result) FN (False Negative Correct Result)
2.6 Validasi
Tahapan ini, melakukan validasi terhadap model yang dikembangkan. Validasi ini bertujuan untuk memastikan bahwa model dapat menghasilkan klasifikasi yang konsisten dan generalisasi yang baik di data yang belum pernah ada sebelumnya. Metode validasi yang umum digunakan adalah validasi silang, di mana data dibagi menjadi beberapa subset dan model dievaluasi secara berulang  menggunakan  subset  pelatihan  dan  pengujian  yang  berbeda.  Setelah  validasi,  akan dibahas  hasil  dan  temuan  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini,  termasuk  interpretasi  terhadap kemampuan model dalam mengklasifikasi kemungkinan pasien meninggal karena gagal jantung. Diskusi  juga  dapat  mencakup  keterbatasan  model,  potensi  pengembangan  lebih  lanjut,  dan implikasi praktis dari penelitian ini[20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  penyakit  kardiovaskular  menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbors (KNN). Dataset ini dikumpulkan oleh Davide Chicco dan Giuseppe Jurman berdasarkan rekam medis 299 pasien gagal jantung di Punjab, Pakistan. Data yang digunakan terdiri dari 12 kelas fitur yang relevan untuk mengklasifikasikan kematian akibat gagal jantung. [19].  Dalam  data  tersebut  terdapat  kelas  terget  yaitu death  event ,  kelas  target  ini  untuk mengklasifikasi antara pasien meninggal dan tidak meninggal. Berdasarkan laporan klasifikasi data pelatihan ini mampu memberikan hasil yang cukup akurat dalam mengklasifikasi kematian akibat gagal jantung. Penelitian ini dilakukan split data yaitu dengan rasio 60:40, yang mana data latih 60% dan data uji 40%.

## Gambar 5. Hasil klasifikasi data pelatihan
Tahap  klasifikasi  data  pelatihan  diatas  mendapat  akurasi,  presisi,  recall,  F1-score  sebesar 85.49%. Selain itu, precision 84,43%, recall 87,04%, dan f1-score 85,71%. Hasil ini memberikan nilai yang baik untuk kedua kelas, menunjukkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan dengan benar pasien akibat gagal jantung.
Proses hyperparameter yaitu  untuk  mencari  parameter  (nilai  k)  optimal  dengan menggunakan GridSearchCV . GridSearchCV adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  mencari hyperparameter terbaik  guna  membentuk  model  yang  optimal  sehingga  menghasilkan  skor akurasi tertinggi. GridSearchCV dirancang untuk menentukan hyperparameter optimal yang akan menghasilkan performa terbaik untuk model K-Nearest Neighbors . Parameter yang digunakan peneliti yaitu:
Tabel 2. Parameter Parameter Keterangan n_neighbors = list ( range (2,12))
Nilai jarak k yang dicari mulai dari 2-11
weight_options = [ “ uniform ”, distance ”] Berfungsi mengontrol bagaimana tetangga diberi "bobot" saat melakukan klasifikasi
Hasil  parameter  nilai  k  pada  penelitian  ini  didapatkan  melalui  teknik GridSearchCV sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil rata-rata skor dan parameter (k) mean_test_score params 0.762976 {'n_neighbors': 2} 0.869284 {'n_neighbors': 3} 0.839076 {'n_neighbors': 4} 0.875669 {'n_neighbors': 5} 0.823318 {'n_neighbors': 6} 0.859506 {'n_neighbors': 7} 0.824845 {'n_neighbors': 8} 0.855720 {'n_neighbors': 9} 0.836012 {'n_neighbors': 10} 0.844570 {'n_neighbors': 11}
Tabel  3  menunjukkan  hasil  parameter  yang  didapatkan,  kemudian  akan  diambil  satu parameter yang terbaik yaitu nilai k (nilai n_neighbor ) terbaik yang digunakan pada model K- Nearest  Neighbor adalah  k  =  5  dengan  skor  rata-rata  data  pengujian  untuk  setiap  kombinasi hyperparameter adalah = 0.875669.
Pemilihan nilai k yang optimal juga perlu diperhatikan, karena sangat berpengaruh terhadap hasil akurasi yang akan didapatkan. Semakin baik nilai k maka nilai akurasi akan semakin baik dan lebih akurat.  Dengan terus mengembangkan dan meningkatkan model klasifikasi kematian akibat gagal jantung, diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam diagnosis dini,  penanganan  yang  tepat,  dan  pencegahan  penyakit  kardiovaskular,  serta  meningkatkan kualitas hidup pasien.
Hasil klasifikasi pada data uji seperti pada gambar 6 dibawah.
Gambar 6. Hasil Klasifikasi Data Uji
Hasil klasifikasi data uji dengan metode K-Nearest Neighbors (KNN) pada penelitian disini menghasilkan model yang dapat mengklasifikasi kematian akibat gagal jantung dengan tingkat akurasi yang baik. Evaluasi model menunjukkan bahwa KNN dapat mengklasifikasikan pasien dengan presisi, recall , dan f1-score yang tinggi. Untuk pasien yang tidak meninggal akibat gagal jantung,  model  memiliki  presisi  sebesar  93%.  Selain  itu,  recall  sebesar  90%  menunjukkan kemampuan  model  dalam  mengidentifikasi  sebagian  besar  pasien  yang  sebenarnya  meninggal akibat gagal jantung.
Untuk pasien yang meninggal akibat gagal jantung, model memiliki presisi 90% dan recall 93%,  menunjukkan  kemampuan  model  dalam  mengklasifikasikan  dengan  benar  pasien  yang meninggal.  Seluruh  performa  ini  menghasilkan  f1-score  sebesar  0.91  untuk  pasien  yang  tidak meninggal dan 0.92 untuk pasien yang meninggal akibat gagal jantung. Dengan tingkat akurasi sebesar  91%,  model  KNN  memberikan  klasifikasi  yang  cukup  akurat  dalam  mendiagnosis kemungkinan kematian akibat gagal jantung.
Menurut [22] 90%-100% merupakan kategori klasifikasi sangat baik, 80%-90% merupakan kategori  klasifikasi  baik,  70%-80%  merupakan  kategori  klasifikasi  cukup  baik,  60%-70% merupakan kategori klasifikasi kurang baik, dan 50%-60% merupakan kategori klasifikasi gagal. Berdasarkan pernyataan tersebut maka hasil penelitian ini termasuk kategori klasifikasi sangat baik karena menghasilkan nilai akurasi 91%.
Gambar 7. Confusion Matrix
Berdasarkan hasil Confusion Matrix diatas, terdapat 37 jumlah pasien yang benar-benar tidak meninggal,  dan  model  berhasil  mengidentifikasi  mereka  dengan  benar.  Terdapat  38 mencerminkan pasien meninggal. Di sisi lain, angka 4 menunjukkan kesalahan di mana pasien yang  sebenarnya  tidak  meninggal  diklasifikasi  meninggal,  sedangkan  angka  3  mencerminkan pasien yang sebenarnya meninggal, tetapi diklasifikasi tidak meninggal.
Gambar 7. Kurva ROC
Terlihat  bahwa  model  KNN  memiliki  jarak  yang  signifikan  dari  garis  putus-putus  yang mewakili kurva ROC dari pengklasifikasi, menunjukkan kinerja yang baik dalam membedakan pasien yang meninggal akibat gagal jantung. Selain itu, area di bawah kurva (AUC) sebesar 0.92 yang  dihasilkan  oleh  model  KNN  adalah  yang  tertinggi,  mendekati  nilai  1.  Nilai  AUC  ketika mendekati  nilai  1  maka  hasil  tersebut  sangat  baik,  sedangkan  ketika  jauh  dari  nilai  1  maka hasilnya  kurang  baik.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  KNN  adalah  model  terbaik  dalam melakukan klasifikasi pada dataset ini, dengan kemampuan yang superior dalam mengklasifikasi kematian akibat gagal jantung.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN)  klasifikasi  pada  pasien dengan  penyakit  kardiovaskular.  Berdasarkan  hasil  uji  coba  dengan  dilakukan  split  data  yaitu dengan rasio 60:40, yang mana data latih 60% dan data uji 40%. Mendapatkan hasil akurasi 91% serta nilai presisi 90%, recall 93%, dan f1-score 92%. Selain didapatkan hasil akurasi, presisi, recall,  dan  f1-score  didapatkan  juga  hasil  AUC  sebesar  0,92  atau  92%.  Hasil  tersebut  adalah sangat baik karena nilai AUC mendekati nilai 1.
Hasil  dari  penelitian  sebelumnya  “Implementasi K-Nearest  Neighbor Untuk Prototype Sistem  Pakar  Identifikasi  Dini  Penyakit  Jantung”  [23]  menunjukkan  tingkat  akurasi k-nearest neighbor sebesar 70.04%. Hasil dari “ Comparison of correlated algorithm accuracy Naive Bayes Classifier  and  Naive  Bayes  Classifier  for  heart  failure  classification ”  menunjukkan  tingkat akurasi  80.6%  yang  menggunakan dataset  Heart  Failure  Prediction dengan  299  data.  Hasil penelitian  dari  [22]  menunjukkan  bahwa  pada  jurnal  ini  mengklasifikasi  pasien  berdasarkan serum creatinine dan ejection fraction , yang menggunakan beberapa metode dan evaluasi ROC . Dataset yang digunakan adalah Heart Failure Prediction dengan 299 data. Dari penelitian ini dihasilkan Random forests memiliki akurasi 74% dan AUC 80%. Selain akurasi, penelitian ini juga mengevaluasi metrik penting lainnya seperti presisi (90%), recall (93%), dan f1-score (92%). Kesimpulannya  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa memberikan  kontribusi  yaitu  metode KNN  dapat  mencapai  akurasi  yang  sangat  tinggi  yaitu  91%.  Ini  adalah  peningkatan  yang signifikan dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritma serupa atau berbeda,  seperti  yang  ditunjukkan  dengan  akurasi  70.04%  pada  penelitian  sebelumnya menggunakan KNN [23] dan akurasi 80.6% menggunakan Naive Bayes Classifier pada dataset yang sama [22]. Saran untuk penelitian ini adalah dapat menggunakan metode klasifikasi yang berbeda sehingga dapat membandingkan nilai akurasi yang didapatkan agar mendapatkan metode klasifikasi  yang  terbaik,  dan  dapat  menggunakan  proses hyperparameter yang  berbeda  selain GridSearchCV untuk K-Nearest Neighbor .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Lianou, D. Rallis, M. Baltogianni, A. Vlahos, H. Milionis, And V. Giapros, “Biomarkers Of Cardiovascular Disease Risk In The Neonatal Population,” Journal Of Developmental Origins Of Health And Disease , Vol. 14, No. 2. Cambridge University Press, Pp. 155–165, Apr. 03, 2023. Doi: 10.1017/S2040174422000459.
[2]  H. Hachimi, École Nationale Des Sciences Appliquées De Kénitra, Institute Of Electrical And  Electronics  Engineers,  And  Institute  Of  Electrical  And  Electronics  Engineers. Morocco  Section, 2019  International  Conference  On  Optimization  And  Applications (Icoa) : April 25-26, 2019, Ensa Of Kenitra, Ibn Tofail University, Kenitra, Morocco . 2019.
[3]  K. M. Mohi Uddin, R. Ripa, N. Yeasmin, N. Biswas, And S. K. Dey, “Machine Learning- Based  Approach  To  The  Diagnosis  Of  Cardiovascular  Vascular  Disease  Using  A Combined Dataset,” Intell Based Med , Vol. 7, Jan. 2023, Doi: 10.1016/J.Ibmed.2023.100100.
[4]  W.  Sangkatip  And  J.  Phuboon-Ob,  “Non-Communicable  Diseases  Classification  Using Multi-Label  Learning  Techniques,”  In Incit  2020  -  5th  International  Conference  On
Information Technology , Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc., Oct. 2020, Pp. 17–21. Doi: 10.1109/Incit50588.2020.9310978.
[5]  M. Swathy And K. Saruladha, “A Comparative Study Of Classification And Prediction Of Cardio-Vascular  Diseases  (Cvd)  Using  Machine  Learning  And  Deep  Learning Techniques,” Ict  Express ,  Vol.  8,  No.  1,  Pp.  109–116,  Mar.  2022,  Doi: 10.1016/J.Icte.2021.08.021.
[6]  T. S. H. Jørgensen, M. K. Wium-Andersen, M. B. Jørgensen, And M. Osler, “The Impact Of  Mental  Vulnerability  On  The  Relationship  Between  Cardiovascular  Disease  And Depression,” European Psychiatry , Vol. 63, No. 1, 2020, Doi: 10.1192/J.Eurpsy.2020.20.
[7]  Savita,  G.  Sharma,  G.  Rani,  And  V.  Singh  Dhaka,  “A  Review  On  Machine  Learning Techniques  For  Prediction  Of  Cardiovascular  Diseases,”  In Pdgc  2020  -  2020  6th International  Conference  On  Parallel,  Distributed  And  Grid  Computing ,  Institute  Of Electrical  And  Electronics  Engineers  Inc.,  Nov.  2020,  Pp.  237–242.  Doi: 10.1109/Pdgc50313.2020.9315747.
[8]  B.  E.  Alekseev,  A.  I.  Skorobogatova,  D.  A.  Egorov,  And  A.  A.  Anisimov,  “Baroreflex Function Analysis For Assessing The Cardiovascular System’s Health,” In Proceedings Of The  2021  Ieee  Conference  Of  Russian  Young  Researchers  In  Electrical  And  Electronic Engineering, Elconrus 2021 , Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc., Jan. 2021, Pp. 1713–1717. Doi: 10.1109/Elconrus51938.2021.9396321.
[9]  M.  El  Bekkali,  Institute  Of  Electrical  And  Electronics  Engineers.  Morocco  Section,  F. École Nationale Des Sciences Appliquées, Jāmiʻat Sīdī Muḥammad Ibn ʻabd Allāh, And Institute  Of  Electrical  And  Electronics  Engineers, The  7th  Mediterranean  Congress  Of Telecommunications 2019 : Cmt 2019 : October 24-25, 2019, Ensa Of Fez - Transmission And Information Processing Laboratory, Usmba University, Fez, Morocco . 2019.
[10] R. Hagan, C. J. Gillan, And F. Mallett, “Comparison Of Machine Learning Methods For The Classification Of Cardiovascular Disease,” Inform Med Unlocked , Vol. 24, Jan. 2021, Doi: 10.1016/J.Imu.2021.100606.
[11] Z. Li And H. Zhang, “Fusing Deep Metric Learning With Knn For 12-Lead Multi-Labelled Ecg  Classification,” Biomed  Signal  Process  Control ,  Vol.  85,  Aug.  2023,  Doi: 10.1016/J.Bspc.2023.104849.
[12] A.  B.  Wibisono  And  A.  Fahrurozi,  “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Dalam Pengklasifikasian  Data  Penyakit  Jantung  Koroner,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Dan Rekayasa , Vol. 24, No. 3, Pp. 161–170, 2019, Doi: 10.35760/Tr.2019.V24i3.2393.
[13] Sabilla Wilda Imama, Vista Candra Bella, And Suryani Dhebys, “Implementasi Multilayer Perceptron  Untuk  Memprediksi  Harapan  Hidup  Pada  Pasien  Penyakit  Kardiovaskular,” 2022.
[14] T. Magrupov, Y. Talatov, M. Magrupova, And D. Ripka, “A Technique For Classifying The  Ecg  Signal  Into  Various  Possible  States  Of  The  Cardiovascular  System,”  In Proceedings Of The 2020 Ieee International Conference On Electrical Engineering And Photonics, Eexpolytech 2020 , Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc., Oct. 2020, Pp. 127–131. Doi: 10.1109/Eexpolytech50912.2020.9243864.
[15] S.  Alim,  “Implementasi  Orange  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes Orange Data Mining Implementation  For  Student  Graduation  Classification  Using  K-Nearest  Neighbor, Decision Tree And Naive Bayes Models,” 2021.
[16] T. A. Munandar And A. Q. Munir, “Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Prototype Sistem Pakar Identifikasi Dini Penyakit Jantung K-Nearest Neighbor For Prototype Expert System For Early Identification Of Heart Disease,” Jurnal Teknologi Informasi , Vol. Xvii, No. 2, 2022.
[17] H. W. Dhany, Seminar Nasional Informatika (Senatika) Prosiding Senatika 2021 Performa Algoritma K-Nearest Neighbour Dalam Memprediksi Penyakit Jantung . 2021. [Online]. Available: Https://Www.Kaggle.Com/
[18] M. Ary, D. Ayu, And F. Rismiati, “Satin-Sains Dan Teknologi Informasi Ukuran Akurasi Klasifikasi  Penyakit  Mesothelioma  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dan Backward  Elimination,”  Vol.  5,  No.  1,  2019,  [Online].  Available:  Http://Jurnal.Stmik- Amik-Riau.Ac.Id
[19] A. Samosir, M. Hasibuan, W. E. Justino, And T. Hariyono, “Komparasi Algoritma Random Forest, Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Data Penyakit Jantung,” Cardiovascular Diseases , Vol. 15, No. 2, Pp. 189–194, 2019.
[20] M. Sholeh, D. Andayati, R. Yuliana Rachmawati, P. Studi Informatika, And F. Teknologi Informasi  Dan  Bisnis,  “Data  Mining  Model  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  Dengan  Normalisasi  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes  Data  Mining Model  Classification  Using  Algorithm  K-Nearest  Neighbor  With  Normalization  For Diabetes Prediction,” 2022.
[21] R. Arisandi, “Perbandingan Model Klasifikasi Random Forest Dengan Resampling Dan Tanpa Resampling Pada Pasien Penderita Gagal Jantung,” Jurnal  Gaussian , Vol. 12, No. 1, Pp. 136–145, May 2023, Doi: 10.14710/J.Gauss.12.1.136-145.
[22] P. Subarkah, W. R. Damayanti, And R. A. Permana, “Comparison Of Correlated Algorithm Accuracy Naive Bayes Classifier And Naive Bayes Classifier For Classification Of Heart Failure,” Ilkom  Jurnal  Ilmiah ,  Vol.  14,  No.  2,  Pp.  120–125,  Aug.  2022,  Doi: 10.33096/Ilkom.V14i2.1148.120-125.
[23] T. A. Munandar And A. Q. Munir, “Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Prototype Sistem Pakar Identifikasi Dini Penyakit Jantung K-Nearest Neighbor For Prototype Expert System For Early Identification Of Heart Disease,” Jurnal Teknik Informatika , 2022.
[24] D. Chicco And G. Jurman, “Machine Learning Can Predict Survival Of Patients With Heart Failure  From  Serum  Creatinine  And  Ejection  Fraction  Alone,” Bmc  Med  Inform  Decis Mak , Vol. 20, No. 1, Feb. 2020, Doi: 10.1186/S12911-020-1023-5.