## PENERAPAN FITUR SELEKSI FORWARD SELECTION UNTUK

## MENENTUKAN KEMATIAN AKIBAT GAGAL JANTUNG MENGGUNAKAN
ALGORITMA C4.5
Elin Nurlia 1 , Ultach Enri 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang 1,2 e-mail: elin.nurlia17088@student.unsika.ac.id 1 , ultach@staff.unsika.ac.id 2

## Abstrak
Penyakit kardiovaskular merupakan penyakit yang disebabkan oleh gangguan fungsi jantung dan pembuluh  darah.  Beberapa  kasus  penyakit  kardiovaskular  yaitu  jantung  koroner,  hipertensi, stroke,  gagal  jantung,  dan  penyakit  lainnya.  Gagal  jantung  merupakan  penyakit  yang  terjadi karena kegagalan jantung dalam memompa darah dan menyebabkan tingkat kematian yang tinggi. Oleh  karena  itu,  penting  untuk  mengetahui  faktor  yang  menyebabkan  kematian  akibat  gagal jantung sehingga dapat melakukan pencegahan dini. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kematian akibat penyakit gagal jantung menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma C4.5 berbasis forward  selection . Forward  selection digunakan  sebagai  seleksi  fitur  untuk meningkatkan hasil klasifikasi yang dihasilkan dan menentukan atribut paling berpengaruh yang menyebabkan  kematian.  Pengujian  algoritma  C4.5  menghasilkan  akurasi  sebesar  77,89%  dan nilai AUC 0,750 yang termasuk kategori fair classification , sedangkan algoritma C4.5 berbasis forward  selection memperoleh  akurasi  sebesar  84,29%  dan  nilai  AUC  0,785  yang  termasuk kategori fair  classification .  Sehingga  penerapan forward  selection pada  algoritma  C.45  dinilai memiliki performa yang cukup baik, karena meningkatkan akurasi sebesar 6,4% dan nilai AUC 0,035.  Seleksi  fitur  dengan forward  selection menunjukan  atribut time dan serum  creatinine sebagai faktor yang paling berpengaruh pada kematian akibat gagal jantung karena memiliki nilai weight 1.
Kata kunci : Algoritma C4.5; Gagal Jantung,; Forward Selection ; Seleksi Fitur

## Abstract
Cardiovascular  disease  is  a  disease  caused  by  malfunctioning  of  the  heart  and  blood  vessels. Some  cases  of  cardiovascular  disease  are  coronary  heart  disease,  hypertension,  stroke,  heart failure, and other diseases. Heart failure is a disease that occurs due to the failure of the heart to pump blood and causes a high death rate. Therefore, it is important to look at the factors that cause death from heart failure so that early prevention can be taken. This study aims to predict mortality from heart disease using the classification method with the C4.5 algorithm based on advanced  selection.  The  advanced  choice  is  used  as  feature  selection  to  improve  the  resulting classification results and determine the influential attributes that cause death. Testing the C4.5 algorithm produces an accuracy of 77.89% and an AUC value of 0.750 which is included in the fair classification category, while the C4.5 algorithm based on forward selection is accurate at 84.29% and an AUC value of 0.785 which is included in the fair classification category. So that the implementation of forward selection on the C.45 algorithm has a pretty good performance, because it increases the accuracy by 6.4% and the AUC value is 0.035. The selection of features with advanced options shows time and serum creatinine as the most influencing factors in death due to heart failure because they have a weight value of 1.
Keywords : C4.5 Algorithm; Heart Failure; Feature Selection; Forward Selection
I. PENDAHULUAN Cardivascular  Disease (CVD)  atau penyakit kardiovaskular merupakan
penyakit  yang  disebabkan  oleh  gangguan fungsi  jantung  dan  pembuluh  darah  [1]. Penyakit kardiovaskular telah menyebabkan kematian  17,9  juta  nyawa  setiap  tahunnya, bahkan 31% diantaranya merupakan korban meninggal  [2].  Gagal  jantung  merupakan penyakit  kardiovaskular  yang  diakibatkan kegagalan  jantung  dalam  memompa  darah keseluruh  tubuh  sehingga  mempengaruhi kinerja  sirkulasi  fisiologis  [3].  Tingkat kematian yang tinggi terjadi akibat
kegagalan  jantung.  Di  Amerika  gagal jantung  menjadi  pembunuh  nomor  satu karena  dari  5,7  juta  orang  menderita kegagalan jantung hampir 300.000
diantaranya  meninggal  dunia  [4].  Oleh karena  itu,  penting  untuk  mengetahui tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kematian  akibat  penyakit  ini  agar  dapat dilakukan  pencegahan  dini.  Salah  satunya dengan memprediksi kematian gagal jantung menggunakan data mining metode klasifikasi.
Klasifikasi  adalah  teknik  pengolahan data yang membagi objek menjadi beberapa kelas  sesuai  dengan  jumlah  kelas  yang diinginkan.  Salah  satu  algoritma  metode klasifikasi  adalah  C4.5.  Penelitian  untuk memprediksi kematian akibat gagal jantung dengan serum kreatin dan fraksi ejeksi telah dilakukan  sebelumnya  memakai  algoritma decision tree dengan hasil nilai AUC 0,681 yang  termasuk failure  classification [5].
Karena  masih  termasuk  kategori failure classification ,  maka  diperlukan  optimasi untuk meningkatkan tingkat klasifikasi baik berdasarkan  akurasi  atau  nilai  AUC,  salah satunya  dengan feature  selection . Forward selection merupakan salah satu metode yang sering  dipakai  dalam feature  selection [6]. Forward selection dinilai mampu
meningkatkan  hasil  klasifikasi,  seperti digunakan untuk klasifikasi penyakit
diabetes dengan algoritma k-nearest neighbor yang mampu meningkatkan akurasi dari 95,29% menjadi 96,08%.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan kematian  yang  disebabkan  oleh  kegagalan jantung  dengan  menggunakan  algoritma C4.5  berbasis forward  selection sebagai seleksi  fitur  untuk  meningkatkan  tingkat klasifikasi dari model yang dihasilkan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Gagal Jantung Cardivascular Disease (CVD) merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh gangguan  fungsi  jantung  dan  pembuluh darah  [1].  Penyakit  ini    menjadi  salah  satu penyakit utama yang menyebabkan
kematian, bahkan dibeberapa negara terjadi kematian dini pada usia muda yang tampak sehat. Penyakit kardiovaskular telah menyebabkan  kematian  17.9  juta  nyawa setiap  tahunnya,  bahkan  31%  diantaranya merupakan korban meninggal [2]. Beberapa kasus penyakit kardiovaskular ini antara lain coronary heart disease, hypertension, brain stroke,  heart  failure ,  dan  penyakit  lainnya [3]. Heart failure adalah kegagalan jantung dalam  memompa  darah  keseluruh  tubuh sehingga  mempengaruhi  kinerja  sirkulasi fisiologis [3].

## 2.2 Data Mining
Data  mining merupakan  proses penggalian  informasi  dan  pola  yang bermanfaat dari data yang sangat besar. Data mining mencangkup  pengumpulan  data, ekstraksi  data,  analisis  data,  dan  statistik data. Data  mining juga  dikenal  sebagai knowledge discovery, knowledge extraction,
data/pattern analysis, information harvesting . Data  mining bertujuan  untuk menemukan  pola  yang  sebelumnya  tidak diketahui.  Jika  pola-pola  tersebut  telah diperoleh  maka  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan
berbagai macam
permasalahan [7].

## 2.3 Metode Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  teknik  pengolahan data yang membagi objek menjadi beberapa kelas  sesuai  dengan  jumlah  kelas  yang diinginkan.  Klasifikasi  merupakan  suatu teknik menemukan suatu pola yang mampu memisahkan  kelas  data  yang  satu  dengan yang lainnya untuk menentukan objek yang masuk  dengan  kategori  tertentu  dengan melihat kelakuan dan atribut dari kelompok yang telah didefiniiskan. Teknik ini mampu mengklarifikasi data baru dengan menggunakan  hasilnya  untuk  memberikan sejumlah aturan [8].

## 2.4 Algoritma C4.5
Pohon  Keputusan  ( decision  tree )  adalah struktur pohon, yang mana setiap node leaf atau daun mempresentasikan kelompok data kelas tertentu. Level node paling atas disebut dengan root yang  memiliki  pengaruh terbesar pada suatu kelas, dan dapat sebagai rule  yang  paling  pertama  yang  [9]. Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu algoritma  decision  tree  yang  sering  dipakai untuk  memecahkan  masalah  pada  teknik klasifikasi.  Algoritma  C4.5  merupakan pengembangan dari algoritma ID3 ( Iterative Dichotomiser 3).  Untuk  menyelesaikan kasus  pada  algoritma  C4.5  ada  beberapa elemen  yang  perlu  diketahui  yaitu entropy dan gain [10].  Adapun  rumus  untuk algoritma decision tree C4.5 adalah sebagai
berikut [8] : (1) Keterangan : pi : rasio antara jumlah sampel di kelas i dengan jumlah data. (2) Keterangan : S : Himpunan kasus A : Atribut
n : Banyaknya partisi Atribut A |S 1 | : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah kasus dalam S

## 2.5 CRISP-DM
Cross-Industry  Standard  Process  For Data Mining (CRISP-DM) merupakan suatu standar yang telah dikembangkan pada tahun 1996  yang  ditujukan  untuk  melakukan proses  analisis  dari  suatu  industri  sebagai strategi pemecahan masalah dari bisnis atau unit penelitian. CRISP-DM ditulis sedemikian rupa sehingga bersifat
konseptual  menjadi  sesuatu  yang  dapat diterapkan terlepas dari hal tertentu alat atau jenis data. Proses tersebut  terdiri dari  enam langkah atau fase [11] :
Gambar 1 Tahapan dalam Metodologi
CRIPS-DM
(Sumber : North, 2012)
1. Business Understanding atau
Pemahaman  Bisnis.  Pada  tahapan  ini didefinisikan  pengetahuan  apa  yang akan  didapatkan  kedalam  bentuk pertanyaan-pertanyaan  yang  sifatnya umum  yang  mana  pertanyaan  teresbut untuk  dipecahkan  permasalahannya. Dapat diilustrasikan juga jika anda akan memulai membuat mobil tanpa terlebih dulu  menentukan  tujuan  kendaraan anda lakukan dan tanpa mendesain apa yang akan anda buat.
2. Data  Understanding atau  Pemahaman Data. Pada tahapan ini bertujuan untuk mengumpulkan,  melakukan  analisis penyelidikan  data  untuk  mengenali lebih lanjut mengenai data didalamnya kemudian mengevaluasi kualitas data.
3. Data Preparation atau Persiapan Data.
Setelah data terkumpul pada tahapan ini memilihi  kasus  dan  variabel  yang dianalisis  dan  yang  sesuai  dengan analisis  yang  dilakukan  kemudian dilakukan  beberapa  perubahan  pada variabel yang dibutuhkan.
4. Modelling atau  Pemodelan.  Pada
tahapan  ini  merupakan  representasi observasi dunia nyata yang terkomputerisasi  yang  mana  pada tahapan  ini  merupakan  penerapan algoritma untuk mencari, mengidentifikasi  dan  menampilkan pola apapun dalam data. 5. Evaluation atau Evaluasi. Pada tahapan ini dapat dilakukan dengan menggunakan  sejumlah  teknik  baik matematika  maupun  logika  untuk menentukan nilai kegunaannya.
6. Deployment atau  Penyebaran.  Setelah melakukan semua tahapan sebelumnya maka  pada  tahapan  ini  menggunakan hasil yang telah dibuat.

## 2.6 Forward Selection
Forward  Selection merupakan  salah satu  metode  permodelan  (pembangunan model  linier)  untuk  menemukan  kombinasi peubah  yang  “terbaik”  dari  suatu  gugus peubah. Dalam prosedur forward Selection , sekalinya variabel masuk kedalam
persamaan  maka  tidak  bisa  dihilangkan. Selain  itu, forward  selection dapat  berarti memasukan  variabel  bebas  yang  memiliki korelasi yang paling erat dengan variabel tak bebasnya  (variabel  yang  paling  potensial untuk  memiliki  hubungan  linier  dengan  Y) [12].

## 2.7 Penelitian Terdahulu
Forward selection telah dipakai untuk meningkatkan  tingkat  klasifikasi  oleh beberapa  kasus  seperti  untuk  menganalisis kepuasan pemasangan iklan terhadap pelayanan  yang  ada  dengan  hasil  akurasi
algoritma decision  tree 84,50%  namun setelah  menerapkan forward  selection mengalami  peningkatan  akurasi  sebesar 90%  [13].  Lalu forward  selection juga digabungkan  dengan  algoritma k-nearest neighboor untuk  mendiagnosis  penyakit diabetes  di  Kota  Semarang,  hasil  akurasi algoritma k-nearest  neighbor 95,29%  dan
setelah  menerapkan forward  selection meningkat menjadi 96,08% [14]. Implementasi forward selection juga digunakan pada algoritma naïve bayes untuk menentukan atribut yang paling berpengaruh pada kelulusan mahasiswa Fasilkom UNAKI  Semarang,  hasil  akurasi  dengan algoritma naïve  bayes sebesar  90,95%  dan setelah  menerapkan forward  selection menjadi  97,14%  [15].  Selain  itu forward selection juga dipakai untuk
mengklasifikasikan  debitur  untuk  produk kredit  tanpa  agunan  (KTA)  memakai algortima C4.5 dengan hasil akurasi sebesar 92%,  dan  meningkat  setelah  diterapkan forward selection sebesar 93% [16].
. III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan untuk menentukan kematian akibat penyakit gagal jantung  menggunakan  kumpulan  data catatan  medis  pasien  gagal  jantung  yang diperoleh  dari UCI  Machine  Learning Repository yang terdiri dari 299 records data pasien dengan 13 atribut di dalamnya. Dari data  tersebut  sebanyak  203  pasien  tidak meninggal  dan  96  pasien  meninggal  akibat gagal jantung. Adapun alur untuk penelitian ini adalah sebagai beikut :
Gambar 2 Alur Penelitian (Sumber : Data Diolah, 2021)
Alur penelitian pada Gambar 2 dimulai dari pengumpulan data yang diperoleh dari UCI
Machine  Learning  Repository ,  selanjutnya untuk menganalisis data digunakan metodologi  CRISP-DM  ( Cross  Industry Standard Process for Data Mining ) dengan 6  tahapan  yaitu  tahap  pemahaman  bisnis, tahap  pemahaman  data,  tahap  persiapan data,  tahap  pemodelan,  tahap  evaluasi  dan tahap  penyebaran  [11].  Berikut  tahap-tahap CRISP-DM pada penelitian ini : 1. Pemahaman Bisnis
a. Masalah  :  Penyakit  gagal  jantung seringkali  menyebabkan  kematian pada  pasiennya.  Ada  beberapa kondisi  fisik  yang  mempengaruhi kematian  akibat  gagal  jantung. Untuk  membantu  diagnosis  dokter dibutuhkan  model  yang  dapat memprediksi  kematian pasien agar dapat dilakukan pencegahan dini. b. Tujuan  :  Membuat  model  prediksi kematian pada pasien yang menderita penyakit gagal jantung.
2. Pemahaman Data Data  yang  digunakan  adalah  catatan medis pasien dengan gagal jantung yang diperoleh  dari UCI  Machine  Learning Repository ,  yang  berisi  299 records dan 13  atribut  [17].  Deskripsi  dari  setiap atribut untuk membantu pemahaman data sebelum  penambangan  disajikan  pada
Tabel 1 di bawah ini: Tabel  1 Keterangan Dataset Atribut Keterangan Age usia pasien Anemia penurunan  sel  darah merah atau hemoglobin High blood pressure apakah pasien memiliki Riwayat hipertensi Creatinine phosphokinase (CPK) tingkat  enzim  CPK pada darah Diabetes apakah pasien memiliki riwaayat diabetes Ejection fraction presentase darah meninggalkan jantung  pada  setiap kontraksi Platelets Kadar trombosit dalam darah Sex jenis kelamin Serum creatinine tingkat serum kreatinin pada darah Serum sodium kadar  serum  natrium pada darah Smooking apakah pasien perokok atau bukan Time periode tindak lanjut Death event apakah pasien meninggal ketika sedang  dalam  masa tindak lanjut (Sumber : UCI Machine Learning Repository, 2020)

## 3. Persiapan Data
Tahap-tahap  pada    data preparation adalah sebagai berikut :
a. Data cleaning ,  dilakukan  untuk memperbaiki missing  value dan noisy  data .  Proses  ini  dilakukan untuk memastikan data sudah sesuai agar model yang dihasilkan
memiliki kualitas yang bagus.
b. Data reduction ,  digunakan  untuk memperoleh  dataset  yang  memiliki ukuran  lebih  kecil.  Salah  satu metode  yang  digunakan  pada  data
reduction ini adalah attribute subset selection [13].  Dengan attribute subset selection bisa mereduksi data dengan menghilangkan atribut yang tidak relevan. Teknik yang digunakan pada penelitian ini adalah forward selection . 4. Pemodelan,  untuk  mencapai  tujuan  dari penelitian ini yaitu memprediksi
kematian  akibat  penyakit  gagal  jantung digunakan  algoritma  C4.5  berbasis forward  selection .  Selain  itu cross- validation juga dipakai untuk pembagian data training dan data testing [18].
5. Evaluasi, pada penelitian ini menggunakan confusion matrix
( accuracy )  dan  nilai  AUC  dari  kurva ROC.
6. Penyebaran,  setelah  melakukan  semua tahapan  sebelumnya  maka  pada  tahapan ini menggunakan hasil yang telah dibuat yaitu  berupa  hasil  dari  kinerja forward selection dalam  menentukan  kematian akibat gagal jantung.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengolahan  data  sesuai dengan tahapan CRISP-DM dengan
memakai tools RapidMiner . Penelitian ini dilakukan menggunakan data catatan medis pasien  gagal  jantung  yang  terdiri  dari  13 atribut.  Untuk  menentukan  kemungkinan kematian pasien memakai teknik klasifikasi dengan  algoritma  C4.5.  Maka  untuk beberapa atribut dengan tipe data binominal  yaitu anemia,  high  blood pressure,  diabetes,  sex,  smooking  dan death event yang masih berisi nilai kurang tepat  yaitu 0 dan 1 perlu dilakukan proses data  cleaning.  Proses  data  cleaning dilakukan  dengan  mengganti  nilai  1
menjadi  ‘YES’  dan  0  menjadi  ‘NO’  pada atribut anemia,  high  blood  pressure, diabetes,  smooking dan death  event . Sedangkan  untuk  atribut sex nilai  0 menjadi  ‘ woman’ dan  1  menjadi  ‘ man’ . Penentuan  label  yaitu  pada  atribut death event .  Pembagian  data training dan  data testing pada  penelitian  ini  menggunakan 10- fold cross-validation . Tahap pemodelan  bertujuan    untuk  komparasi antara  C4.5  dan  C4.5  berbasis forward selection dalam  menentukan  kematian pasien  gagal  jantung  dilakukan  memakai
software RapidMiner . Hasil pemodelan dengan menggunakan  algoritma  C4.5  diperoleh pohon  keputusan  seperti  terlihat  pada
Gambar 3 di bawah ini :
Gambar 3 Pohon Keputusan C4.5
(Sumber : Data Diolah, 2021)
Pada Gambar  3 terlihat  dari  13 atribut  dengan  data  sebanyak  299 records terbentuk  pohon  keputusan  dan  untuk root utama  yaitu time yang  berarti  atribut  ini merupakan  aspek  yang  paling  berpengaruh diantara atribut lainnya.
Hasil prediksi dari penerapan
algoritma  C4.5  disajikan  pada Tabel  2 di bawah ini :
Tabel  2 Confusion  Matrix Algoritma C4.5 True Yes True No Class Precision Pred Yes 59 29 67.05% Pred No 37 174 82.46% Class Recall 61.46%  85.71%
(Sumber : Data Diolah, 2021)
Berdasarkan confusion  matrix pada Tabel  2 terlihat  bahwa  sebanyak  59  data pasien  diprediksi  meninggal  dan  174  data pasien  diprediksi  tidak  meninggal  yang artinya sebanyak 233 data diprediksi secara valid  ( accurate ).  Sedangkan  66  data diprediksi  tidak  valid  ( error )  yaitu  29  data diprediksi meninggal dan 37 data diprediksi tidak  meninggal.  Sehingga  diperoleh  nilai akurasi diperoleh sebesar 77.89%, precision sebesar  67.95%  ,  nilai recall 61.46%  dan nilai AUC 0,750 yang termasuk kategori fair classification.
Selanjutnya  pengujian  menggunakan algoritma  C4.5  dengan  menambahkan seleksi  fitur forward  selection .  Hasil prediksi  dari  pemodelan  ini  disajikan  pada Tabel 3 di bawah ini :
Tabel  3 Confusion Matrix C4.5 + Forward Selection True Yes True No Class Precision Pred Yes 62 3 82.67% Pred No 34 190 84.82% Class Recall 64.58%  93.60%
(Sumber : Data Diolah, 2021)
Berdasarkan confusion  matrix pada Tabel  3 terlihat  bahwa  sebanyak  62  data pasien  diprediksi  meninggal  dan  190  data pasien  diprediksi  tidak  meninggal  yang artinya sebanyak 152 data diprediksi secara valid  ( accurate ).  Sedangkan  37  data
diprediksi  tidak  valid  ( error )  yaitu  3  data diprediksi meninggal dan 34 data diprediksi tidak  meninggal.  Sehingga  nilai  akurasi diperoleh sebesar 84.29%, precision sebesar 82.67%, nilai recall 64.58%, dan nilai AUC 0.785 yang termasuk kategori fair classification .
Seleksi fitur dengan forward selection diperoleh nilai  weight pada  setiap  atribut untuk  mengetahui  atribut  yang  paling berpengaruh, seperti terlihat pada Tabel 4 di bawah ini :
Tabel  4 Nilai Atribut Weight Attribute Weight serum_creatinine 1 time 1 sex 0 anemia 0 diabetes 0 high_blood_pressure 0 smoking 0 age 0 creatinine_phosphokinase 0 ejection_fraction 0 platelets 0 serum_sodium 0
(Sumber : Data Diolah, 2021)
Berdasarkan Tabel 4 dapat diketahui bahwa  atribut serum  creatinine dan time merupakan  atribut  paling  berpengaruh dalam  mentnukan  kematian  akibat  gagal jantung dengan nilai weight 1.
Dari pengujian yang dilakukan membuktikan  penerapan forward  selection pada  algoritma  C4.5  untuk  menentukan kematian  akibat  gagal  jantung  dapat meningkatkan performa klasifikasi.
Tabel  5 Hasil Komparasi C4.5 C4.5 + Forward Selection Akurasi  77.89% 84.29% AUC 0.750 0.785 (Sumber : Data Diolah, 2021) Berdasarkan Tabel  5 telihat  bahwa implementasi forward selection pada algoritma  C4.5  mampu  meningkatkan akurasi  dari  77,89%  menjadi  84,29%  dan nilai  AUC  dari  0,750  menjadi  0,785  yang termasuk kategori fair classification . Sehingga  untuk  akurasi  meningkat  sebesar 6.4%  dan  untuk  nilai  AUC  meningkat sebesar 0.035.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah diuraikan dalam menentukan kematian akibat penyakit jantung dilakukan menggunakan  algoritma  C4.5  berbasis forward  selection diperoleh  kesimpulan sebagai berikut :
1. Penerapan forward selection pada
algoritma C4.5 untuk menentukan kematian  akibat  gagal  jantung  dengan sebagai  seleksi  fitur  menunjukan  atribut
time atau waktu lamanya penanganan dan kadar serum  creatinine pada  darah memiliki  nilai weight 1  sehingga merupakan  faktor  paling  berpengaruh dalam menentukan kematian akibat gagal jantung.
2. Dengan penambahan seleksi fitur
forward selection mampu meningkatkan performa algoritma C4.5 dalam
melakukan  klasifikasi.  Algoritma  C4.5 menghasilkan  akurasi  sebesar  77,89% dan  nilai  AUC  0,750  yang  termasuk kategori fair  classification .  Setelah penggabungan  algoritma  C4.5  berbasis forward  selection menghasilkan  akurasi 84,29%  dan  nilai  AUC  0,785  yang termasuk  kategori fair  classification .
Dari  penerapan forward  selection pada dataset  ini  dinilai  mampu  meningkatkan akurasi  sebesar  6.4%  dan  nilai  AUC sebesar 0,035.

## VI. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  ada  beberapa  saran  yang  dapat diusulkan  untuk  penelitian  selanjutnya yaitu sebagai berikut :
1. Nilai  akurasi  serta  tingkat  klasifikasi yang  diperoleh  dari  nilai  AUC  pada penelitian ini masih masuk kategori fair classification maka untuk meningkatkannya  agar  menjadi  lebih baik bisa dilakukan dengan menggunakan algoritma klasifikasi
yang lain.
2. Pada  proses preprocessing data  untuk mengurangi  kompleksitas  atribut  dan mengurangi dimensi model guna mempercepat  proses  pemodelan  serta meningkatkan kategori klasifikasi maupun  akurasinya  bisa  digunakan teknik seleksi fitur lain seperti backward  elimination atau  algoritma optimasi seperti PSO.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Martiningsih  and  A.  Haris, “Risiko  Penyakit  Kardiovaskuler Pada  Peserta  Program  Pengelolaan Penyakit Kronis (Prolanis) Di Puskesmas  Kota  Bima:  Korelasinya Dengan  Ankle  Brachial  Index  Dan Obesitas,” J. Keperawatan Indones. ,
2019, doi: 10.7454/jki.v22i3.880.
[2] J. S. Lucena, P. P. García, M. P. M. Suarez, and L. A. P. Alonso, Clinico- Pathological Atlas of Cardiovascular Diseases . New York: Springer, 2014. [3] K. Pesek, Atherosclerotic Cardiovascular  Disease .  Croatia: Ksenija Pesek, 2011.
[4] R. Weiss, E. Daoud, MD, FHRS, and FACC, Sudden  Cardiac  Death,  An
Issue  of  Heart  Failure  Clinic .
Elsevier Health Sciences, 2011. [5] C.  S.  Wu,  M.  Badshah,  and  V.
Bhagwat,  “Heart  disease  prediction using data mining techniques,” ACM
Int.  Conf.  Proceeding  Ser. ,  no.
January  2016,  pp.  7–11,  2019,  doi:
10.1145/3352411.3352413.
[6] G. Borboudakis and I. Tsamardinos, “Forward-backward  selection  with early  dropping,” J.  Mach.  Learn. Res. , vol. 20, pp. 1–39, 2019.
[7] M.  Arhami  and  M.  Nasir, DATA MINING Algoritma dan Implementasi .  Yogyakarta:  Penerbit Andi, 2020. [8] I.  Romli  and  A.  T.  Zy,  “Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma  C4.5,” J.  Sains  Komput. Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  694–702,
2020.
[9] H.  Hafizan  and  N.  A.  Putri,
“Penerapan Metode Klasifikasi Decision  Tree  Pada  Status  Gizi Balita Di Kabupaten Simalungun,” J.
Penerapan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp.
68–72, 2020.
[10] D. Nofriyansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma  Data  Mining dan Pengujian . Yogyakarta: Deepublish, 2015. [11] M.  A.  North, Data  Mining  for  the
Masses.  Computer  Global  Text Project . Georgia: Global Text Project, 2012. [12] Z.  Sidik,  “Klasifikasi  Kelancaran Kredit Furniture Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis  Forward  Selection,”  2019, doi: 10.31227/osf.io/huvsa.
[13] J. A. Baba, G. Yanti, K. Sari, S. Pahu, and  R.  H.  Saputra,  “Penerapan Algoritma Decision Tree dan Feature
Selection  Forward  untuk  Analisis Kepuasan Pemasang  Iklan Terhadap
Pelayanan Iklan,” Transistor Elektro dan Inform. (TRANSISTOR EI) , vol.
3, no. 3, pp. 133–139, 2018.
[14] L. Hermawanti and A. N. Safriandono, “Penggabungan Algoritma Forward Selection Dan K- Nearest Neighbor Untuk Mendiagnosis  Penyakit  Diabetes  Di
Kota  Semarang,” J.  Chem.  Inf. Model. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  28–31,
2016.
[15] M.  F.  Nugroho  and  S.  Wibowo, “Fitur  Seleksi  Forward  Selection Untuk  Menetukan  Atribut  Yang Berpengaruh Pada Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa  Fakultas  Ilmu Komputer UNAKI Semarang Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Inform. Upgris , vol. 3, no. 1, pp. 63–70, 2017, doi: 10.26877/jiu.v3i1.1669. [16] P.  G.  S.  C.  Nugraha  and  G.  S.
Mahendra,  “Explorasi  Algoritma
C4.5 Dan Forward Feature Selection Untuk  Menentukan  Debitur  Baik Dan  Debitur  Bermasalah  Pada Produk Kredit Tanpa Agunan (Kta),” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 9, no.  1,  pp.  39–46,  2020,  doi: 10.23887/jst-undiksha.v9i1.24627.
[17] UCI  Machine  Learning  Repository, “Heart  failure  clinical  records  Data Set,” 2020. https://archive.ics.uci.edu/ml/dataset s/Heart+failure+clinical+records. [18] F. Fitriyani and T. Arifin, “Implementasi  Greedy  Forward Selection  untuk  Prediksi  Metode Penyakit Kutil Menggunakan Decision  Tree,” JST  (Jurnal  Sains dan Teknol. , vol. 9, no. 1, pp. 76–85, 2020, doi: 10.23887/jst- undiksha.v9i1.24896.