## ALGORITMA NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG

## Bakhtiar Rifai
AMIK Bina Sarana Informatika http://www.bsi.ac.id bakhtiar.bri@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Heart disease is the occurrence of partial or total blockage of a blood vessel over, as a result of the  self  blockage  deep  chemical  energy  supply  to  the  heart  muscle  is  reduced,  resulting  in impaired balance between supply and in predicting heart disease have been carried out by several previous  investigators.  In  this  study  will  be  done  for  heart  disease  prediction  algorithm  using neural network and improved the performance of neural network algorithm is implemented on the data of heart disease patients. From the test results by measuring method using a neural network- based, it is known that neural network algorithms yield accuracy values 91.45%, precision 92.79 %,  recall  94.27%  and  AUC  values  obtained    0.937.  by  looking  at  the  accuracy,  the  algorithm- based neural network into the category of groups is very good, because AUC values between 0.90 – 1.00.
Keywords : neural network, heart disease

## I. Pendahuluan
Dalam  indrustri  kesehatan  dan  medis keakuratan  prediksi  sebuah  penyakit  sangatlah penting  dan  memerlukan  keputusan  yang efektif  dalam  mengambil    suatu  analisa  dan keakuratan  prediksi  suatu  penyakit  yang diderita pasien. Penyakit jantung (Hananta & Muhammad, 2011) adalah terjadinya terganggunya  keseimbangan  antara  suplai  dan kebutuhan darah yang terjadi akibat penyumbatan  pembuluh  darah.  Kematian akibat  penyakit  jantung  mencapai  959.227 pasien,  yakni  41,4  %  dari  seluruh  kematian atau  setiap  hari  2600  penduduk  meninggal akibat penyakit jantung (Hananta & Muhammad, 2011).
Metode prediksi penyakit jantung banyak diusulkan dengan mengunakan Genetic Algorithm (Anbarasi,  Anupriya,  &  Iyengar, 2010), native  bayes dan decision  trees (Palaniappan  &  Awang,  2008) ,  decision support  naïve  bayes (Subbalakshmi,  Ramesh, &  Chinna  Rao,  2011), Multilayer  Perceptron (Khemphila & Boonjing, 2011). Faktor  gejala  yang  terdiagnosa  sebagai penyakit  jantung  antara  lain  adalah  jenis  sakit dada  ( cheasr  pain ),  tekanan  darah  tinggi ( tresbps ),  kolesterol  ( chol ),  nilai  tes  EKG ( resting  electrodiagraphic  ”restacg”) ),  denyut jantung ( thalach ) dan kadar gula ( fasting blood sugar  “FBS” )  (Mahmood  &  Kuppa,  2010). Dan beberapa factor lainnya yang
menindentifikasi  bahwa  seseorang  mempunyai penyakit jantung.
Penyakit jantung meliputi aortic regurgition,  cardiogenic  shock,  congenital heart  disease,  cardiomyopathy,  peripartum cardiomyopa-thy, tricuspid regurgitation (Hananta  &  Muhammad,  2011)  yang  sering menjangkit  pada  anak-anak,  orang  dewasa  dan tetap menjadi masalah utama di Negara-negara berkembang.
Pada  studi  ini  akan  menggunakan algoritma neural  network dengan  optimal sehingga  hasil  prediksi  yang  didapat  lebih akurat.  Dan  bisa  digunakan  untuk  prediksi penyakit jantung lebih baik.

## II. Kajian Literatur
Studi  tentang  prediksipenyakit  jantung telah  cukup  banyak.  Berikut  ini  beberapa penelitian  terkait  yang  mengangkat  topik tentang  penykit jantung:
a. Enhanced Prediction of Heart Disease with Feature  Subset  Selection  using  Genetic Algorithm
Dalam  penelitian  ini Genetic  algorithm ( naive  bayes,  clustering dan decision  tree ) tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi secara  lebih  akurat  adanya  penyakit  jantung dengan  mengurangi  jumlah  atribut.  Awalnya, atribut yang digunakan adalah tiga belas atribut dalam  memprediksi  penyakit  jantung.  Tiga belas  atribut  dikurangi  sampai  6  atribut menggunakan  pencarian  genetik.  Selanjutnya,
tiga  pengklasifikasi  seperti Naive  Bayes , Klasifikasi dengan clustering dan decision tree digunakan untuk memprediksi diagnosis pasien dengan  akurasi  yang  sama  sebagaimana diperoleh sebelum pengurangan jumlah atribut. Juga  pengamatan  menunjukkan  bahwa  Pohon keputusan  teknik  data  mining  melebihi  yang lain dua teknik data mining setelah menggabungkan  fitur  subset  seleksi  dengan model  yang  relatif  tinggi  waktu  konstruksi. Naive  Bayes melakukan  secara  konsisten sebelum  dan  sesudah  pengurangan  atribut dengan  waktu  konstruksi  model  yang  sama. Klasifikasi  melalui  pengelompokan  melakukan dengan membandingkan dua metode. (Anbarasi, Anupriya, & Iyengar, 2010).
b. Intelligent Heart Disease Prediction System Using Data Mining Techniques penelitian  ini  telah  mengembangkan prototipe  sistem  cerdas  prediksi  penyakit jantung  menggunakan  data  mining  yaitu decision trees, naïve bayes and neural network . sistem  dukungan  keputusan  tradisional  tidak bisa.  Menggunakan  profil  kesehatan  seperti usia,  jenis  kelamin,  tekanan  darah  dan  darah gula  dapat  memprediksi  kemungkinan  pasien mendapatkan penyakit hati. Hal ini memungkinkan  pengetahuan  yang  signifikan, misalnya  pola,  hubungan  antara  faktor-faktor medis yang berkaitan dengan penyakit jantung. (Palaniappan & Awang, 2008)
c. Combination data mining methods with new medical  data  to  predicting  outcome  of
Coronary Heart Disease Penelitian ini mengkombinasikan metode  data  mining  dengan  data  medis  baru untuk memprediksi hasil dari Penyakit Jantung
Koroner hasil penelitian dari prediksi kelangsungan  hidup  penyakit  jantung  koroner (PJK) menjadi masalah penelitian bagi masyarakat  medis,  penelitian  ini  dilakukan menggunakan  observasi  klinis.  Dengan  hasil penelitian  menunjukan  SVM  menunjukan  nilai terbaik  dengan  akurasi  92,1  %,  sedangkan ANN  mempunyai  nilai  akurasi  91,0  %  dan decision  tree  mempunyai  nilai  akurasi  89,6  %. (Xing, Wang, Zhao, & Gao, 2007) d. Decision Support in Heart Disease Prediction System using Naive Bayes. Penelitian  ini  telah  mengembangkan sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam prediksi  penyakit  pantung  (DSHDPS)  dengan menggunakan  teknik  pemodelan  data  mining, yaitu Bayes Sederhana.  Menggunakan  profil medis seperti usia, jenis kelamin, tekanan darah dan gula darah dapat memprediksi kemungkinan  pasien  mendapatkan  penyakit
jantung  (Subbalakshmi,  Ramesh,  &  Chinna Rao, 2011) e. Enhanced Prediction of Heart Disease with Feature  Subset  Selection  using  Genetic Algorithm
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan Multi-Layer  Perceptron  (MLP)  dengan  Back- Propagation Learning Algorithm untuk mendeteksi penyakit jantung dengan mengurangi  atribut  yang  biasa  digunakan menggunakan 13 atribut menjadi 8 atribut pada penelitian  ini  diperoleh  nilai  akurasi  yang diperoleh adalah 1.1% dan validasi dataset 0.82 % (Khemphila & Boonjing, 2011).

## 1. Algoritma Neural Network
Neural  Network (NN)  adalah  suatu usaha untuk  meniru  fungsi otak  manusia. Otak manusia  diyakini  terdiri  dari  jutaan  unit pengolahan  kecil,  yang  disebut  neuron,  yang bekerja secara paralel. Neuron saling terhubung satu sama lain melalui koneksi neuron. . setiap individu  neuron  mengambil  input  dari  satu  set neuron. Ini kemudian memproses input tersebut dan  melewati  output  untuk  satu  set  neuron. Keluaran  dikumpulkan  oleh  neuron  lain  untuk diproses  lebih  lanjut.  (Shukla,  Tiwari,  &  Kala, 2010)
Input 1 Hidden 3 Hidden 2 Hidden 1 Hidden 4 Input 2 Input 3 Hidden 5 Output 1 Output 2

## Gambar 1. Arsitektur Neural Network
Jenis  –  jenis  desain neural  network seperti back-propagasi ( feed forward ), recurrent  network , self  organizing  map , Bayesian networ k,
McCulloch-Pitt  mengajukan    unit  batas binary  sebagai  model  komputasi  untuk  ANN.
Model  ini  menghitung  jumlah  dari n signal input =  1,  2,  ..  , n yang  diberi  bobot  dan menghasilkan nilai 1 bila jumlah tersebut diatas batas  tertentu  dan  0  bila  dibawah  batas tersebut. Secara matematis bila ditulis
Dimana (.)  adalah  fungsi  aktivasi  dan w adalah bobot sesuai dengan input ke- j .
Sebuah  neuron  (Santoso,  2007)  adalah unit  memproses  informasi  yang  sangat  vital dalam  operasi  suatu  neuron.  Model  nuuron yang  menjadi  dasar  desain  suatu  neural network.  Elemen-elemen  dasar  model  neuron adalah
1. Set  synapis atau  link  penghubung,  yang ditandai  dengan  adanya  bobot  atau kekuatan  dari  link  ini.  Secara  lebih  detail,
suatu sinyal
pada sypnasis j
dihubungkan  ke  neuron k dikalikan dengan bobot perlu dicatat bagaimana indeks pada bobot sypnasis ini dituliskan. Indeks petama yaitu k menunjukan  neuron  dan  indeks  kedua j menunjukan input keberapa
2. Penambah,  yaitu  untuk  menjumlahkan signal input yang diberikan bobot. Operasi ini adalah kombinasi linier.
3. Fungsi aktivasi ( activation function ) untuk membatasi  besarnya  output  dari  suatu neuron.

## 2. Algoritma Back-Progation
Metode multilayer  neural  network
adalah algoritma back-propagasi yang menggunakan learning  rule  gradient  descent . Algoritma ini sangat bermanfaat, cukup handal dan  mudah  dipahami.  Selain  itu  banyak algoritma  yang  berdasarkan  prosesnya  pada back-propagation. Algoritma mempunyai
pengatuaran hubungan  yang  sangat  sederhana  yaitu:  jika keluaran  memberikan  hasil  yang  salah,  maka penimbang  ( weight )  dikoreksi  supaya  galatnya dapat diperkecil dan respon jaringan selanjutnya  diharapkan  akan  mendekati  nilai yang benar.  Algoritma ini juga berkemampuan untuk  memperbaiki  penimbang  pada  lapisan tersembunyi  ( hidden  layer) (Purnomo  & Kurniawan, 2006).
Algoritma  pelatihan backpropagation terdiri  dari  dua  tahapan, feed  forward dan backpropagation dari  galatnya  (Purnomo  & Kurniawan, 2006).
1. Langkah 0 Pemberian inisialisasi penimbang (diberika nilai kecil secara acak) 2. Langkah 1 Ulangi  langkah  2  hingga  9  sampai kondisi akhir iteraksi terpenuhi
3. Langkah 2 Untuk  masing-masing  pasangan  data pelatihan (traning data) lakukan langkah 3 hingga 8
4. Langkah 3 umpan balik ( feedforward ) Masing-masing  unit  masukan  (X i ,  i =,………….n) menerima sinyal masukan X i dan sinyal tersebut disebarkan ke unit-unit bagian berikutnya (unit-unit lapis tersembunyi)
5. Langkah 4 Masing-masing unit dilapis tersembunyi dikalikan dengan penimbang dan dijumlahkan  serta  ditambah  dengan biasnya Kemudian dihitung sesuai dengan fungsi pengaktif yang digunakan
Bila  yang  digunakan  adalah  fungsi sigmoid  maka  bentuk  fungsi  tersebut adalah
Sinyal  keluaran  dari  fungsi  pengaktif tersebut  dikirimkan  ke  semua  unit  di lapis keluaran (unit keluaran) 6. Langkah 5
Masing-masing unit keluaran ( , k=1,2,3……m) dikalihkan dnegan penimbang dan dijumlahkan serta ditambah dengan biasnya
Kemudian dihitung sesuai dengan fungsi pengaktif
7. Langkah 6 back-progation dan galatnya Masing-masing unit keluaran ( ,
k=1,2,3……m)  menerima  pola  target sesuai  dengan  pola  masukan  saaat pelatihan  atau  training  dan  dihitung galatnya
Karena = menggunakan fungsi sigmoid, maka Kemudian  perbaikan  penimbang  (untuk memperbaiki ). Menghitung perbaikan koreksi Dan  menggunakan  nilai  delta pada semua unit lapis sebelumnya. 8. Langkah 7 Masing-masing penimbang yang menghubungkan unit-unit lapis keluaran dengan unit-unit pada lapisan tersembunyi ( dikalihkan
delta dan  dijumlahkan  sebagai masukan ke unit-unit lapis berikutnya Selanjutnya  dikalikan  dengan  turunan dari fungsi pengaktifnya untuk menghitung galatnya.
Langkah berikutnya
menghitung
perbaikan  penimbang  (digunakan  untuk memperbaiki )
Kemudian  menghitung  perbaikan  bias (digunakan untuk memperbaiki 9. Langkah  8 memperbaiki  penimbang dan bias Masing-masing keluaran unit diperbaiki  bias  dan
penimbangnya (j = 0,….p),
Masing-masing unit tersembunyi diperbaiki  bias  dan penimbangnya (j = 0,….n) 10. Langkah 9
Uji kondisi perberhentian (akhir iterasi)

## III. Metode Penelitian
Dalam penelitian  ini  menggunakan data pasien yang melakukan pemeriksaaan penyakit jantung  yang  didapat  dari  UCI  (Universitas California, Invene) Machine Learning Repository (Janosi  &  Steinbrunn,  2011) .
Penelitian  ini  adalah  penelitian experiment yang melibatkan penyelidikan tentang perlakuan  pada  parameter  dan  variabel  yang semuanya tergantung pada peneliti itu sendiri.

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Data yang diperoleh sebanyak 573 orang yang  diperiksa  dan  sebanyak  259  pasien terdeteksi sakit dan 314 paseien terdeteksi sehat (Janosi & Steinbrunn, 2011).
Dari data yang diperoleh untuk penelitian ini sebanyak 572 record pemeriksaaan penyakit jantung baik menderita atau tidak menderita.

## Tabel 1. Atribut dan data penyakit jantung
NO Umur Jenis Kelamin Jenis Sakit Dada Tekanan Darah Kolestrol Kadar Gula Elektrokardi ografi Tekanan Jantung Agina Induksi oldpeak Segmen _st Flauroso py Denyut Jantung Hasil 1 63 male angina 145 233 TRUE hyper 150 FALSE 2.3 down 0 fixed healthy 2 67 male asympt 160 286 FALSE hyper 108 TRUE 1.5 flat 3 norm sick 3 67 male asympt 120 229 FALSE hyper 129 TRUE 2.6 flat 2 rever sick 4 37 male notang 130 250 FALSE norm 187 FALSE 3.5 down 0 norm healthy 5 41 femele abnang 130 204 FALSE hyper 172 FALSE 1.4 up 0 norm healthy 6 56 male abnang 120 236 FALSE norm 178 FALSE 0.8 up 0 norm healthy 7 62 femele asympt 140 268 FALSE hyper 160 FALSE 3.6 down 2 norm sick 8 57 femele asympt 120 354 FALSE norm 163 TRUE 0.6 up 0 norm healthy 9 63 male asympt 130 254 FALSE hyper 147 FALSE 1.4 flat 1 rever sick 10 53 male asympt 140 203 TRUE hyper 155 TRUE 3.1 down 0 rever sick 11 57 male asympt 140 192 FALSE norm 148 FALSE 0.4 flat 0 fixed healthy 12 56 femele abnang 140 294 FALSE hyper 153 FALSE 1.3 flat 0 norm healthy 13 56 male notang 130 256 TRUE hyper 142 TRUE 0.6 flat 1 fixed sick 14 44 male abnang 120 263 FALSE norm 173 FALSE 0 up 0 rever healthy 15 49 male abnang 130 266 FALSE norm 171 FALSE 0.6 up 0 norm healthy 16 64 male angina 110 211 FALSE hyper 144 TRUE 1.8 flat 0 norm healthy 17 58 femele angina 150 283 TRUE hyper 162 FALSE 1 up 0 norm healthy 18 58 male abnang 120 284 FALSE hyper 160 FALSE 1.8 flat 0 norm sick 19 58 male notang 132 224 FALSE hyper 173 FALSE 3.2 up 2 rever sick 20 60 male asympt 130 206 FALSE hyper 132 TRUE 2.4 flat 2 rever sick Tetapi  dalam  data  tersebut  masih mengandung  duplikasi  dan  anomali  atau inkonsisten  data  maka  dengan  ini  dilakukan replace missing dengan menggunakan
program framework RapidMiner versi
5.2.001.
Gambar 3. Raplece Missing
Dengan jumlah missing attributes sebanyak  96  atribut  yang  didalamnya  terdapat record yang hilang atau rusak.
Dari parameter-parameter diatas
diperlukan teknik dalam preprocessing (Han & Kember, 2006) yaitu:
a. Data  cleaning bekerja  membersihkan nilai  kosong,  tidak  konsisten  atau  tupel kosong ( missing value dan noisy ).
b. Data  integration menyatukan  tempat penyimpanan  (arsip)  yang  berbeda dalam satu arsip.
c. Data  reduction jumlah  atribut  yang digunakan  untuk  data  traning  terlalu besar  sehingga  ada  beberapa  atribut yang tidak diperlukan dihapus.
IV. Pembahasan
Algoritma Neural network adalah algoritma  untuk  pelatihan supervised dan didesain  untuk  operasi  pada feed  forward multilapis.  Algoritma Neural  network bisa dideksripsikan  sebagai  berikut:  ketika  jaringan diberikan pola  masukan  sebagai pola pelatihan maka  pola  tersebut  menuju  ke  unit-unit  pada lapisan  tersembunyi  untuk  diteruskan  ke  unit- unit lapisan terluar.
Formula-formula pada algoritma Neural Network sudah  dirangkum  dalam  model algoritma neural  network pada framework RapidMiner. Formulanya sebagai berikut:
Gambar 4. Ekperimen Neural Network Model algortima neural network
dilakukan proses traning model dengan memberikan: 1. Traning cycles : 500 2. Learning rate : 0.3 3. Momentum : 0.2 Dari  ekperimen  di  atas  maka  didapat arsitektur neural  network dengan  menghasilkan sembilan hiddden layer dengan tiga belas atribut input layer dan dua output layer
Gambar 5. Neural Network
Dengan  nilai  setiap  note-note  model algoritma neural  network adalah  sebagai berikut:

## Tabel 2. Nilai bobot hidden layer
Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Node 5 Node 6 Node 7 Node 8 Node 9 Node 10 Node 11 Node 12 Node 13 Node 14 Node 15
Jenis Kelamin = Male -3.306 -0.109 -3.308 2.392 -2.558 -1.48 -1.547 0 -4.839 -3.097 0.264 -2.058 -2.68 -4.994 -0.493 Jenis Kelamin = Femele -0.014 0.687 -0.329 -1.33 0.881 0.26 -1.155 0.209 0.613 -0.117 -0.179 -0.249 0.63 -0.561 -1.247 Jenis Sakit Dada = Angina -1.438 -1.228 1.348 -2.406 -2.525 2.638 2.669 -0.437 -0.008 2.776 1.292 -1.238 -2.608 -1.038 -0.93 Jenis Sakit Dada = Asympt -2.286 0.388 0.619 3.914 3.058 0.951 0.669 1.484 1.425 -1.277 -2.361 0.221 0.869 4.973 1.36 Jenis Sakit Dada = Notang 3.333 0.202 -0.082 -2.274 -1.995 1.742 5.301 -0.502 -1.087 0.801 3.036 1.999 1.334 -1.102 -0.637 Jenis Sakit Dada = Abnang 1.848 1.227 -1.5 -0.623 1.613 -2.025 -2.777 1.069 1.197 -1.63 0.201 0.685 -0.495 -0.382 1.567 kadar Gula = True 2.137 -0.607 3.705 3.244 -0.702 -0.788 0.463 0.32 -1.684 0.217 2.838 0.556 1.241 1.308 0.874 kadar Gula = False -2.118 0.541 -3.715 -3.216 0.625 0.798 -0.493 -0.349 1.676 -0.212 -2.815 -0.56 -1.242 -1.348 -0.865 Kadar Gula = Falsese 0.687 0.251 0.189 -0.663 0.077 1.677 2.9 0.781 0.722 0.306 1.029 0.861 -0.453 1.153 0.155 Elektrokardiografi = Hyper -2.295 -0.927 3.335 0.634 1.093 -1.47 2.5 -0.804 -0.425 0.928 0.595 -1.946 -1.324 1.122 1.148 Elektrokardiografi = Norm 1.67 0.947 -3.034 -0.918 -1.43 1.716 -1.295 0.804 0.307 -0.804 -0.447 1.175 0.988 -1.041 -0.859 Agina Induksi = False -0.845 0.308 -1.063 0.355 -1.431 -0.003 0.212 0.712 -1.342 0.345 -2.186 1.215 -1.077 0.971 -0.175 Agina Induksi = True 0.862 -0.343 1.076 -0.325 1.435 0.001 -0.279 -0.655 1.355 -0.31 2.175 -1.241 1.031 -0.936 0.16 Segmen_st = Down 1.732 0.225 1.185 -0.748 2.614 1.051 1.382 0.36 0.779 1.107 1.305 0.211 2.344 3.539 -0.316 Segmen_st = Flat -2.295 -0.886 -3.422 -0.736 -1.487 -0.562 -2.41 1.406 -0.185 -2.481 -1.531 1.093 -0.377 -0.815 0.072 Segmen_st = Up 1.236 0.985 2.349 0.673 -1.062 1.243 3.92 -0.953 0.249 1.784 1.3 -0.541 -2.373 -1.471 0.418 Denyut Jantung = Fixed -1.353 0.163 0.781 1.791 -0.882 0.426 1.619 0.85 2.805 0.407 0.416 0.701 -0.434 2.11 -0.232 Denyut Jantung = Norm 2.742 -0.766 -0.225 -2.232 -0.484 2.575 1.362 -0.559 1.344 0.83 -1.687 0.062 -2.219 -1.244 0.007 Denyut Jantung = Rever -0.704 1.044 -0.315 -0.625 0.917 -1.335 -0.085 0.98 -2.769 -0.926 3.053 0.527 1.645 0.419 0.306 Denyut Jantung = ? 0.73 0.063 0.069 -0.354 0.538 1.766 2.885 0.48 0.066 0.249 0.206 0.407 -0.026 1.053 0.279 Umur 1.649 -1.644 -5.764 -3.024 -2.386 7.088 11.572 1.237 0.533 1.614 -3.513 0.874 -6.289 -8.89 3.369 Tekanan Darah -1.437 1.238 -9.999 0.582 3.761 1.786 -0.888 -0.026 3.401 3 -7.044 -0.723 1.928 -3.164 -1.684 Kolestrol 0.495 -0.66 -1.661 0.207 0.491 3.494 7.043 0.516 -1.409 -1.268 -0.211 0.426 0.303 -1.427 1.781 Tekanan Jantung 0.976 -0.014 -1.937 1.646 2.141 1.273 1.643 0.129 6.12 -2.739 -0.881 0.025 -0.086 5.092 3.997 Oldpeak -0.683 0.761 -3.533 4.08 -2.877 0.304 -3.236 -0.175 1.436 -1.526 -3.362 -0.854 3.027 -0.995 1.847 Flaurosopy 0.981 1.446 -8.548 6.577 3.07 -5.141 -5.141 2.691 -5.066 -4.965 -0.734 2.847 -0.506 -9.088 -0.069 Bias -0.738 -0.342 -0.191 0.688 -0.03 -1.635 -2.898 -0.819 -0.697 -0.297 -1.032 -0.827 0.483 -1.245 -0.144
Input
Dari  nilaibobot  pada  hiden  layar  didapat nilai output
yang
dihasilkan oleh algoritma neural network :
Tabel 3.  Nilai Output
Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Node 5 Node 6 Node 7 Node 8 Node 9 Node 10 Node 11 Node 12 Node 13 Node 14 Node 15 Theshold
Class "healthy" 5.451 1.069 5.386 -6.512 -7.645 -4.787 -5.181 3.346 5.664 3.623 5.144 4.286 -7.613 5.838 -2.903 -4.356 Class "sick" -5451 -1.069 -5.386 6.511 7.645 4.785 5.182 -3.356 -5.664 -3.623 -5.144 -4.277 7.611 -5.836 2.903 4.356 Output Hasil  dari  pengujian  model  yang dilakukan adalah menentukan prediksi penyakit jantung dengan neural network untuk menentukan nilai accuracy dan AUC .
Dalam menentukan nilai tingkat keakurasian  dalam  model neural  network dan neural  network berbasis adaboost. Metode pengujiannya menggunakan cross validation
Pada penelitian penyakit jantung menggunakan algoritma neural network
Gambar 7. Model pengujian validasi neural network
Berdasarkan  dari  analisa  pengujian dengan menggunakan neural network diperoleh nilai accuracy,  Presicion,  Recall dan  AUC maka  dapat  dirangkumkan  adalah  sebagai berikut:

## Tabel 3. Performance algoritma
Neural Network Accuracy 91.45 % Presicion 92.79 % Recall 94.27 % AUC 0.937 V. Dari  hasil  penelitian  untuk  penerapan prediksi penyakit jantung menggunakan neuralnetwork didapat hasil akurasi  91.45%  dengan  nilai  presisi  adalah 92.79  %,  recall  94.27  %  sedangankan  untuk nilai AUC adalah 0.937

## VI. Kesimpulan
Dalam  jurnal  ini  dilakukan  pengujian model  dengan  menggunakan  algoritma  neural nework dengan menggunakan data pasien yang melakukan  pengecekan  terhadap  penyakit jantung.
Model  yang  dihasilkan  diuji  untuk mendapatkan  nilai accuracy , precision,  recall dan  AUC  dari  algoritma  sehingga  didapat pengujian dengan menggunakan neural network didapat nilai accuracy adalah 91.45 % dengan nilai precision 92.79 % dan nilai  AUC adalah 0.937.
Dengan  demikian  dari  hasil  pengujian model  diatas  dapat  disimpulkan  bawa neural
network memberikan pemecahan untuk permasalahan penyakit jantung lebih akurat.

## Daftar Pustaka

## VII.
Anbarasi,  M.,  Anupriya,  E.,  &  Iyengar,  N.
(2010).  Enhanced  Prediction  of  Heart
Disease with Feature Subset Selection using Genetic Algorithm. International  Journal  of  Engineering Science  and  Technology  Vol.  2(10),
2010, 5370-53 , 5370-5376.
Han,  J.,  &  Kember,  M.  (2006). Data  Mining Concepts adn Techniques. San Fransisco: Morgan Kauffman.
Hananta,  I.  Y.,  &  Muhammad,  H.  F.  (2011). Dietisien  Deteksi  Dini  &  Pencegahan 7  Penyakit  Penyebab  Mati  Muda.
Yogyakarta: Media Pressindo.
Janosi, A., & Steinbrunn, W. (2011, November 13). UCI MAchine Learning Repository. Retrieved  from  UCI MAchine Learning Repository: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ Heart+Disease
Khemphila,  A.,  &  Boonjing,  V.  (2011).  Heart
disease  Classification  using  Neural Network  and  Feature  Selection. 2011
21st  International  Conference  on
Systems Engineering , 407-409.
Mahmood,  A.  M.,  &  Kuppa,  M.  R.  (2010). Early Detection Of Clinical Parameters  In  Heart  Desease  By Improved  Decision  Tree  Algorithm. 2011  Second  Vaagdevi  Internasional Conference on Information Technology for Real World Problems , 24-28.
Palaniappan,  S.,  &  Awang,  R.  (2008). Intelligent  Heart  Disease  Prediction System Using Data Mining Techniques. IJCSNS  International Journal  of  Computer  Science  and
Network Security, VOL.8 No.8, August 2008 , 343-350.
Purnomo,  M.  H.,  &  Kurniawan,  A.  (2006).
Supervised Neural Network dan Aplikasinya. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Santoso,  B.  (2007). Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan
Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Shukla, A., Tiwari, R., & Kala, R. (2010). Real Life  Applications  of  Soft  Computing. United  States  of  America  on:  Taylor and Francis Group, LLC.
Subbalakshmi, G., Ramesh, K., & Chinna Rao,
M.  (2011).  Decision  Support  in  Heart
Disease  Prediction  System  using
Naive  Bayes. Indian  Journal  of
Computer  Science  and  Engineering
(IJCSE) , 170-176.
Widyanto, M. R., & Fatichah, C. (2009). Studi Analisis  terhadap  metode  Support Vector  machine  dan  Boosting  Untuk Deteksi Objek Manusia. 161-170.
Xing,  Y.,  Wang,  J.,  Zhao,  Z.,  &  Gao,  Y.
(2007).  Combination  data  mining methods  with  new  medical  data  to predicting outcome of Coronary Heart Disease. 2007 International Conference on Convergence Information Technology , 868-872.