INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 2 Tahun 2024 Page 3347-3357 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Deteksi Awal Kelangsungan Hidup Pasien Gagal Jantung Menggunakan Machine Learning Metode Random Forest
Boy Fransiskus Sitanggang 1 ✉ , Pardomuan Sitompul 2
Universitas Negeri Medan
Email: boysitanggang416@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penyakit gagal jantung menjadi penyebab kematian tertinggi di dunia dan kedua di Indonesia.  Gagal jantung adalah kondisi dimana jantung tidak mampu memompa darah ke jaringan untuk memenuhi kebutuhan  metabolisme  tubuh.  Perkembangan  teknologi  telah  memberikan  kontribusi  dalam mengatasi permasalahan di berbagai bidang terutama pada bidang kesehatan, salah satunya dalam pengklasifikasian  dan  deteksi  penyakit  menggunakan machine  learning.  Random  Forest  merupakan metode  pembelajaran  mesin  ( machine  learning)  yang  terkenal  dan  dapat  digunakan  untuk mengembangkan model prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja Random Forest dan hasil peningkatan kinerja menggunakan hyperparameter tuning dalam mendeteksi awal kelangsungan hidup pasien gagal jantung berdasarkan metrik evaluasi model. Data yang digunakan dalam penelitian yaitu  data  rekam  medis  299  pasien  yang  mengalami  gagal  jantung  diperoleh  dari  situs  resmi  UCI Machine  Learning  Repository.  Berdasarkan  metrik  evaluasi  model,  kinerja  Random  Forest  sebelum menggunakan hyperparameter tuning mendapatkan akurasi 80%, recall 57.89% dan spesitifitas 90.24%. Hasil  kinerja Random  Forest  menggunakan  hyperparameter  tuning  dengan  Random  Search mendapatkan  akurasi  83,33%,  recall  57.89%  dan  spesitifitas  95.12%.  Hasil  kinerja Random  Forest menggunakan hyperparameter tuning dengan Grid Search mendapatkan akurasi 85%, recall 57.89% dan spesitifitas 97.56%. Penggunaaan hyperparameter tuning dengan Grid Search memiliki kinerja yang terbaik sehingga model dapat digunakan dalam mendeteksi awal status keselamatan atau kelangsungan hidup pasien gagal jantung dengan baik.
Kata Kunci: Gagal Jantung, Machine Learning, Random Forest, Hyperparameter Tuning

## Abstract
Heart failure is the second leading cause of death in the world and second in Indonesia. Heart failure is a condition where the heart is unable to pump blood to the tissues to fulfil the body's metabolic needs. The development of technology has contributed to overcoming problems in various fields, especially in the health sector, one of which is in the classification and detection of diseases using machine learning. Random  Forest  is  a  well-known  machine  learning  method  that  can  be  used  to  develop  prediction models. This study aims to determine the performance of Random Forest and the results of performance improvement using hyperparameter tuning in detecting early survival of heart failure patients based on model evaluation metrics. The data used in the study are medical records of 299 patients with heart failure obtained from the official website  of the UCI Machine Learning Repository. Based on model evaluation  metrics,  Random  Forest performance  before  using  hyperparameter  tuning  gets  accuracy 80%, recall 57.89%  and specificity 90.24%. Random Forest performance results using hyperparameter tuning with Random Search get accuracy 83.33%, recall 57.89%  and specificity 95.12%. Random Forest performance results using hyperparameter tuning with Grid Search get accuracy 85%, recall 57.89%  and specificity 97.56%. The use of hyperparameter tuning with Grid Search has the best performance so that the model can be used to detect early safety status or survival of heart failure patients well.
Keywords: Heart Failure, Machine Learning, Random Forest, Hyperparameter Tuning

## PENDAHULUAN
Jantung adalah salah satu organ penting yang mempunyai fungsi untuk memompa darah ke seluruh tubuh. Apabila jantung mengalami kesulitan dalam memompa darah yang mengandung  oksigen  sesuai  dengan  kebutuhan  tubuh,  maka  dapat  meningkatkan kemungkinan terjadinya suatu kondisi medis yang disebut gagal jantung. Pada umumnya, gagal  jantung  dapat  ditandai  dengan  beberapa  gejala  seperti  kesulitan  bernapas  saat melakukan  aktivitas  fisik  atau  beristirahat,  mudah  lelah,  dan  mudah  berkeringat  di  area perut,  pergelangan  tangan  atau  kaki.    Beberapa  faktor  yang  biasanya  menyebabkan penyakit gagal  jantung adalah  diabetes, tekanan darah tinggi, anemia,  pola  hidup yang kurang sehat dan minimnya aktifitas fisik.
Menurut WHO (2020) [1] penyakit jantung telah menjadi penyebab kematian tertinggi di  dunia  yang  menyebabkan  16%  dari  total  kematian  di  dunia.  Sejak  tahun  2000, menunjukan peningkatan kematian dari 2 juta menjadi 8,9 juta kematian pada tahun 2019. Penyakit gagal jantung menjadi penyebab kematian tertinggi kedua di Indonesia setelah penyakit stroke. Berdasarkan diagnosis dokter yang dilaporkan oleh Riset Kesehatan Dasar Kementerian  Kesehatan  Indonesia  pada  tahun  2018,  tercatat  sekitar  1,5%  atau  sekitar 1.017.290 orang menderita gagal jantung di Indonesia. Penyakit gagal jantung menunjukkan peningkatan pasien dibandingkan dengan tahun 2013 yang hanya sekitar 0.5% atau sekitar
883.447 orang [2].  Hal ini yang menjadi masalah serius dikarenakan pentingnya organ vital jantung dan tingginya tingkat kematian yang diakibatkan penyakit gagal jantung.  Dengan tingkat kematian yang tinggi, maka diperlukan perhatian yang lebih untuk mendeteksi awal pasien gagal jantung.
Perkembangan  teknologi  telah  memberikan  kontribusi  dalam  mengatasi permasalahan di berbagai bidang terutama pada bidang kesehatan, salah satunya dalam pengklasifikasian dan deteksi penyakit menggunakan metode machine learning. Machine learning atau pembelajaran mesin merupakan suatu cabang dari kecerdasan buatan yang mempelajari cara komputer belajar dari data dengan tujuan meningkatkan kecerdasannya [3].  Beberapa  metode  yang  umum  digunakan  dalam machine  learning  adalah  Artificial Neural  Network,  K-Nearest  Neighbors,  Decision  Tree,  Random  Forest,  Naive  Bayes,  dan Support Vector Machine. Dalam mendeteksi awal kelangsungan hidup pasien gagal jantung, penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Random  Forest.  Hal  ini  dikarenakan  metode Random Forest dapat memberikan tingkat akurasi yang tinggi dan dapat menangani data yang  besar  dan  kompleks.  Metode Random  Forest  adalah  metode  ensemble  yang menggabungkan hasil dari beberapa pohon keputusan yang dapat meningkatkan akurasi dan mengurangi masalah overfitting serta dapat mengidentifikasi fitur yang paling penting untuk digunakan pada data latih [4].
Dalam  membangun  model Random  Forest,  tantangan  yang  sering  muncul  adalah menentukan  parameter  yang  optimal  untuk  meningkatkan  kinerja  model.  Menentukan kombinasi  parameter  yang  tepat  secara  manual  bisa  menjadi  rumit  dan  menghabiskan waktu. Maka, pilihan tepat yang dapat dilakukan untuk mendapatkan kombinasi parameter terbaik yaitu hyperparameter tuning. Dalam proses hyperparameter tuning, terdapat dua metode yang umum digunakan adalah Grid Search dan Random Search. Metode tersebut bertujuan untuk mencari kombinasi hyperparameter yang memberikan kinerja model yang optimal,  tetapi  keduanya  mengadopsi  pendekatan  yang  berbeda  dalam  mengeksplorasi ruang hyperparameter.
Penelitian  terdahulu  mengenai  kelangsungan  hidup  pasien  penyakit  gagal  jantung telah dilakukan oleh Ahmad,dkk [5] yang menunjukkan bahwa dengan faktor-faktor seperti usia, disfungsi ginjal, tekanan darah tinggi, fraksi ejeksi rendah, dan anemia secara signifikan meningkatkan  risiko  kematian  pada  pasien  gagal  jantung.  Penelitian  serupa  mengenai kelangsungan hidup pasien gagal jantung telah dilakukan oleh Prahasti dan Fauzi [6] yang terdapat 3 variabel yang mempengaruhi risiko kematian pada gagal jantung bahkan setelah mempertimbangkan  variabel  lain,  yaitu  status  anemia,  denyut  jantung  dan  status trombositopenia.
Penelitian  terdahulu  selanjutnya  dilakukan  dengan  membandingkan  algoritma Random Forest dengan algoritma Artificial Neural Network dalam diagnosa penyakit yang telah dilakukan oleh Eky Cahya Putra Witjaksana, dkk  [7]. Hasil dari penelitian ini adalah algoritma Random  Forest  memiliki  akurasi  90.62%  sedangkan  algoritma  Artificial  Neural Network memiliki akurasi 82.29%.
Berdasarkan uraian diatas, maka penulis melakukan penelitian dengan tujuan untuk mengetahui  kinerja Random  Forest  dan  hasil  peningkatan  kinerja  menggunakan hyperparameter tuning dalam mendeteksi awal kelangsungan hidup pasien gagal jantung berdasarkan metrik evaluasi model.

## METODE PENELITIAN
Tempat  penelitian  dilaksanakan  di Digital  Library  Universitas  Negeri  Medan  dan sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  diperoleh  dari  UCI Machine  Learning Repository tahun  2020  berjudul  “ Heart  Failure  Clinical  Records  Dataset ” . Data  yang diperoleh  merupakan  data  sekunder  yang  berupa  data  rekam  medis  299  pasien  yang mengalami  gagal  jantung  dan  dikumpulkan  selama  masa  tindak  lanjut  dimana  dataset memiliki 12 variabel prediktor dan 1 variabel target.
Diagram alir dari prosedur penelitian yang akan dilakukan:
Gambar 1. Diagram Alir Prosedur Penelitian
Gambar  1  menjelaskan  bahwa  tahapan  pertama  peneliti  mencari,  memahami,  dan mengumpulkan  informasi  dari  penelitian  serupa  untuk  mendapatkan  teori  pendukung.
Pengumpulan dan pemahaman data menggunakan dataset dari UCI Machine Learning dan selanjutnya  melakukan data  preprocessing  seperti  pembersihan  dan  normalisasi  data. Setelah itu dataset akan dipartisi menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji, kemudian diproses menggunakan metode Random Forest. Tahapan berikutnya adalah peningkatan kinerja  menggunakan hyperparameter  tuning  dengan  Random  Search  dan  Grid  Search. Proses kinerja model dievaluasi menggunakkan confusion matrix untuk mengetahui nilai akurasi,  recall,  dan  spesitifitas.  Proses  selesai  saat  hasil  kinerja  dengan  metode Random Forest dengan penggunaan hyperparameter tuning mendapatkan performa yang optimal dalam mendeteksi awal kelangsungan hidup pasien gagal jantung.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kumpulan data yang digunakan dalam penelitian diperoleh dari UCI Machine Learning Repository tahun  2020  berjudul  “ Heart  Failure  Clinical  Records  Dataset ” . Data  yang diperoleh  merupakan  data  sekunder  yang  berupa  data  rekam  medis  299  pasien  yang mengalami  gagal  jantung  dan  dikumpulkan  selama  masa  tindak  lanjut  dimana  dataset memiliki  12  variabel  prediktor  dan  1  variabel  target.  Adapun  variabel  penelitian  yang digunakan dideskripsikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Variabel Penelitian No Variabel Deskripsi Tipe Data Contoh Data 1 Age Umur dari pasien Integer 40 (tahun) 2 Anaemia Penurunan sel darah merah atau hemoglobin Boolean 1 = Ya 0 = Tidak 3 Creatinine  Phosphoki nase (CPK) Tingkat enzim CPK dalam darah Integer 582 (mcg/L) 4 Diabetes Pasien menderita diabetes atau tidak Boolean 1 = Ya 0 = Tidak 5 Ejection Fraction Persentase darah yang meninggalkan jantung pada setiap kontraksi Integer 10 (%) 6 High Blood Pressure Pasien menderita hipertensi atau tidak Boolean 1 = Ya 0 = Tidak 7 Platelets Jumlah trombosit dalam tubuh Float 263358.03 (kiloplatelets/mL) 8 Serum Creatinine Jumlah kreatin serum yang terdapat pada darah Float 1.9 (mg/dL)
9 Serum Sodium Jumlah natrium serum yang terdapat pada darah Integer 120 (mEq/L) 10 Sex Jenis kelamin pasien Boolean 1 = Pria 0 = Wanita 11 Smoking Pasien merokok atau tidak Boolean 1 = Ya 0 = Tidak 12 Time Waktu tindak lanjut Integer 5 (hari) 13 Death Event Pasien telah meninggal atau tidak selama waktu tindak lanjut Boolean 1 = Tidak Selamat 0 = Selamat
Data yang telah terkumpul kemudian dilakukan tahap preprocessing untuk mengubah data tersebut menjadi data yang lebih normal dan tidak memiliki penyimpangan yang besar, dalam  artian  semua  data  akan  memiliki  skala  dan  rentang  nilai  yang  sama. Data preprocessing pada penelitian menggunakan MinMaxScaler dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil data preprocessing
Pada Gambar 2. data telah dilakukan normalisasi menggunakan MinMaxScaler yang mengubah skala data dari rentang asli, sehingga seluruh nilai berada dalam rentang antara 0 dan 1.
Data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dengan proporsi 80% dan data uji dengan proporsi 20%. 239 data latih akan digunakan untuk pemodelan dan 60 data uji akan digunakan  untuk  menghitung  pengukuran  akurasi  klasifikasi.  Pembagian  data  dilakukan secara  acak  dengan  stratifikasi  pada  variabel  terikat  (Y).  Pembagian  dataset  dilakukan menggunakan software Python dengan syntax sebagai berikut:
Data latih yang telah dipartisi akan digunakan untuk mengenali pola menggunakan metode Random Forest , kemudian akan dilakukan pengujian pada data uji. Hasil evaluasi kinerja Random Forest menggunakan confusin matrix dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Confusion matrix sebelum Hyperparameter Tuning
Classification Predict Class Negatif Positif Actual Class Negatif 37 4 Positif 8 11
Ukuran-ukuran  ketepatan  klasifikasi  dapat  dihitung  dengan  perhitungan  sebagai berikut:
TP  = 11
TN  = 37 FP  = 4 FN  = 8
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 × 100% = 11+37 11+37+8+4 × 100% = 80%
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% = 11 11+8 × 100% = 57.89%
Spesitifitas = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 × 100% = 37 37+4 × 100% = 90.24%
Hasil kinerja Random Forest nilai akurasi 80% yang menunjukkan bahwa terdapat 80% pasien dapat memprediksi data secara benar positif (meninggal) dan negatif (selamat). Nilai recall 57.89% yang menunjukkan bahwa terdapat 57.89% pasien dengan kelas asli positif (meninggal)  yang  diprediksi  secara  benar  untuk  didiagnosis  positif  (meninggal).  Nilai spesitifitas 90.24% menunjukkan bahwa terdapat 90.24% pasien dengan kelas asli negatif (selamat) yang diprediksi secara benar untuk didiagnosis negatif (selamat).
Setelah menggunakan metode Random Forest selanjutnya akan dilakukan penyetelan hyperparameter ( hyperparameter tuning) dengan pencarian acak (random search) untuk mengatasi overfitting dan mengoptimalkan kinerja Random Forest. Hyperparameter yang akan disetel (dituning) menggunakan pencarian acak ( random search) sebagai berikut:
Parameter  terbaik  yang  diperoleh  dengan  pencarian  acak  ( random  search)  yaitu n_estimator  =  233,  min_samples_split  =  2,  min_samples_leaf  =  5,  max_features  =  auto, max_depth = 37, criterion = entropy. Hasil evaluasi kinerja Random Forest setelah dilakukan penyetelan  hyperparameter  ( hyperparameter  tuning)  dengan  pencarian  acak  (random search) menggunakan confusin matrix dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Confusion matrix dengan Random Search
Classification Predict Class Negatif Positif Actual Class Negatif 39 2 Positif 8 11
Ukuran-ukuran  ketepatan  klasifikasi  dapat  dihitung  dengan  perhitungan  sebagai berikut:
TP  = 11
TN  = 39
FP  = 2 FN  = 8
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 × 100% = 11+39 11+39+8+2 × 100% = 83.33% Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% = 11 11+8 × 100% = 57.89%
Spesitifitas = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 × 100% = 39 39+2 × 100% = 95.12%
Hasil  kinerja Random  Forest  setelah  dilakukan  penyetelan  hyperparameter  dengan random search didapatkan nilai akurasi 83.33% yang menunjukkan bahwa terdapat 83.33% pasien dapat memprediksi data secara benar positif (meninggal) dan negatif (selamat). Nilai recall 57.89% yang menunjukkan bahwa terdapat 57.89% pasien dengan kelas asli positif (meninggal)  yang  diprediksi  secara  benar  untuk  didiagnosis  positif  (meninggal).  Nilai spesitifitas 95.12% menunjukkan bahwa terdapat 95.12% pasien dengan kelas asli negatif (selamat) yang diprediksi secara benar untuk didiagnosis negatif (selamat).
Selanjutnya  akan  dilakukan  penyetelan  hyperparameter  ( hyperparameter  tuning) dengan  pencarian  grid  ( grid  search).  Hyperparameter  yang  akan  disetel  (dituning) menggunakan pencarian grid ( grid search) sebagai berikut:
Parameter  terbaik  yang  diperoleh  dengan  pencarian  grid  ( grid  search)  yaitu n_estimator  =  50,  min_samples_split  =  7,  min_samples_leaf  =  7,  max_features  =  log2, max_depth = 10, criterion = entropy. Hasil evaluasi kinerja Random Forest setelah dilakukan penyetelan hyperparameter ( hyperparameter tuning) dengan pencarian grid (grid search) menggunakan confusin matrix dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Confusion matrix dengan Grid Search Classification Predict Class Negatif Positif Actual Class Negatif 40 1 Positif 8 11
Ukuran-ukuran  ketepatan  klasifikasi  dapat  dihitung  dengan  perhitungan  sebagai berikut:
TP  = 11
TN  = 40
FP  = 1 FN  = 8
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 × 100% = 11+40 11+40+8+1 × 100% = 85% Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% = 11 11+8 × 100% = 57.89%
Spesitifitas = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 × 100% = 40 40+1 × 100% = 97.56%
Hasil  kinerja Random  Forest  setelah  dilakukan  penyetelan  hyperparameter  dengan random search didapatkan nilai akurasi 85%yang menunjukkan bahwa terdapat 85%pasien dapat memprediksi data secara benar positif (meninggal) dan negatif (selamat). Nilai recall 57.89%  yang  menunjukkan  bahwa  terdapat  57.89%  pasien  dengan  kelas  asli  positif (meninggal)  yang  diprediksi  secara  benar  untuk  didiagnosis  positif  (meninggal).  Nilai
spesitifitas 97.56% menunjukkan bahwa terdapat 97.56% pasien dengan kelas asli negatif (selamat) yang diprediksi secara benar untuk didiagnosis negatif (selamat).
Perbandingan  kinerja Random  Forest  dalam  mendeteksi  awal  kelangsungan  hidup pasien  gagal  jantung  sebelum dan  sesudah  menggunakan  hyperparameter  tuning berdasarkan metrik evaluasi model dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Perbandingan Kinerja Metode Random Forest Metode Akurasi Recall Spesitifitas Random Forest 80 % 57.89% 90.24% Random Forest Dengan Random Search  83.33 %  57.89% 95.12% Random Forest Dengan Grid Search 85 % 57.89% 97.56%
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  perbedaan  antara  setiap  nilai sebelum  dan sesudah hyperparameter tuning dengan Random Search dan  Grid Search. Hasil kinerja Random Forest setelah menggunakan hyperparameter tuning dengan Random Search  maupun  Grid  Search  berhasil  mengoptimalkan  kinerja,  menghindari  overfitting, meningkatkan efisiensi pelatihan. Pada penelitian ini penggunaan hyperparameter tuning dengan Grid Search memiliki kinerja yang terbaik sehingga model dapat digunakan dalam mendeteksi awal status keselamatan atau kelangsungan hidup pasien gagal jantung dengan baik.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil dan  pembahasan  pada bab sebelumnya, diperoleh  kesimpulan sebagai berikut:
1. Kinerja Random  Forest  mendapatkan  akurasi  80%,  recall  57.89%  dan  spesitifitas 90.24%.  Berdasarkan  metrik  evaluasi  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  model memiliki nilai yang cukup baik dalam mendeteksi awal kelangsungan hidup pasien gagal jantung.
2. Hasil  peningkatan  kinerja Random  Forest  menggunakan  hyperparameter  tuning dalam  mendeteksi  awal  kelangsungan  hidup  pasien  gagal  jantung  berdasarkan metrik evaluasi model adalah sebagai berikut:
a. Hasil  kinerja Random  Forest  menggunakan  hyperparameter  tuning  dengan Random  Search  mendapatkan  akurasi  83,33%,  recall  57.89%  dan  spesitifitas 95.12%.  Parameter  terbaik  yang  diperoleh  dengan  pencarian  acak  ( random search) yaitu n_estimator = 233, min_samples_split = 2, min_samples_leaf = 5, max_features = auto, max_depth = 37, criterion = entropy.
b. Hasil kinerja Random Forest menggunakan hyperparameter tuning dengan Grid Search  mendapatkan  akurasi  85%,  recall  57.89%  dan  spesitifitas  97.56%. Parameter  terbaik  yang  diperoleh  dengan  pencarian  grid  ( grid  search)  yaitu n_estimator = 50, min_samples_split = 7, min_samples_leaf = 7, max_features = log2, max_depth = 10, criterion = entropy.
Hasil kinerja Random Forest setelah menggunakan hyperparameter tuning dengan Random Search maupun Grid Search berhasil meningkatkan, mengoptimalkan kinerja dan menghindari overfitting. Pada penelitian ini penggunaan hyperparameter tuning dengan Grid  Search  memiliki  kinerja  yang  terbaik  sehingga  model  dapat  digunakan  dalam mendeteksi  awal  status  keselamatan  atau  kelangsungan  hidup  pasien  gagal  jantung dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
WHO,  “The  top  10  causes  of  death.”  [Online].  Available:  https://www.who.int/news - room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death
Rokom, “Penyakit  Jantung Penyebab Kematian Terbanyak ke - 2 di Indonesia.” [Online].
Available: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis- media/20220929/0541166/penyakit-jantung-penyebab-utama-kematian- kemenkes-perkuat-layanan-primer/
T. Wahyono, Fundamental of Python for Machine Learning (Dasar-dasar Pemrograman Python untuk Machine Learning dan Kecerdasan Buatan). Yogyakarta: Gava Media, 2018.
S. Polamuri, “How the Random Forest Algorithm Works In Machine Learning.” [Online]. Available: https://dataaspirant.com/random-forest-algorithm-machine-learing/
T. Ahmad, A. Munir, S. H. Bhatti, M. Aftab, and M. A. Raza, “Survival analysis of heart failure patients:  A  case  study,” PLoS  One,  vol.  12,  no.  7,  pp.  1 – 8,  2017,  doi: 10.1371/journal.pone.0181001.
S. D. Prahasti and L. Fauzi, “Risiko Kematian Pasien Gagal Jantung Kongestif (GJK): Studi Kohort Retrospektif Berbasis Rumah Sakit,” Indones. J. Public Heal. Nutr., vol. 1, no.
3, pp.
388 – 395, 2021, [Online]. Available:
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/IJPHN/article/view/48101/20503
E. C. P. Witjaksana, R. R. Saedudin, and V. P. Widartha, “Perbandingan Akurasi Algoritma Random Forest dan Algoritma Artificial Neural Network untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes,” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 5, pp. 9765 – 9772, 2021.