## Penerapan Metode Komparasi Probabilitas Penentuan Penyakit Jantung
Vincencius Agung Wibowo Joyopranoto 1) , Mikha El Charisto Rahardjo 2) , Bernaditus Yordan Baraga 3) , Diwahana Mutiara Candrasari Hermanto 4)
1,2,3,4) Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Yos Sudarso Jl. SMP 5, Windusara, Karangklesem, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas , Jawa Tengah 53144 Info Articles ___________________ Keywords: Data Analysis; Heart Disease; K-Nearest Neighbor; Naïve Bayes; Probability. ____________________ Abstrak ____________________________________________________________
Penyakit  jantung,  sebagai  salah  satu  penyebab  utama  kematian  global, memerlukan  pendekatan  diagnostik  yang  cepat  dan  akurat  untuk pencegahannya dan pengelolaannya yang efektif. Dengan berkembangnya era  teknologi  informasi  dan  analisis  data,  metode  komparasi  probabilitas menawarkan perspektif baru dalam evaluasi risiko dan diagnosis penyakit jantung, memanfaatkan pendekatan probabilistik untuk menilai kemungkinan  individu  terkena  penyakit  ini  berdasarkan  analisis  berbagai faktor  risiko.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  dan membandingkan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  KNN  untuk  mengetahui kalsifikasi penyakit jantung. Dataset tersebut terdiri dari 300 data dengan 14 atribut yaitu keberadaan penyakit jantung. metode KNN dan Naïve Bayes digunakan  untuk  menentukan  klasifikasi  penyakit  jantung,  dengan mengeksplorasi efektivitas kombinasi atribut dalam meningkatkan akurasi diagnosa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naïve Bayes, baik dengan atau tanpa normalisasi, mencapai akurasi sebesar 92.67%, sedangkan KNN normalisasi menghasilkan akurasi lebih tinggi yaitu 93.33% dibandingkan tanpa  normalisasi  yang  hanya  menghasilkan  79.33%.  Penelitian  ini menyimpulkan  bahwa  metode  komparasi  probabilitas,  melalui  algoritma Naïve  Bayes  dan  KNN,  memiliki  potensi  signifikan  dalam  meningkatkan akurasi klasifikasi risiko penyakit jantung, dengan penggunaan normalisasi pada KNN memberikan peningkatan akurasi  yang signifikan. Kesimpulan ini  mendukung  potensi  integrasi  metode  analisis  data  probabilitas  dalam sistem kesehatan untuk deteksi dini dan manajemen penyakit jantung yang lebih efisien.
____________________________________________________________
Heart disease, a major global cause of mortality, necessitates a swift and precise  diagnostic  approach  for  effective  prevention  and  management. In the era of information technology, probabilistic comparison methods such as Naïve Bayes and KNN offer a fresh perspective on assessing the risk and diagnosis of heart disease. This research, based on a dataset of 300 records with 14 attributes indicating the presence of heart disease, implements and compares  these  algorithms.  The  study  reveals  that  Naïve  Bayes,  with  or without normalization, achieves an accuracy of 92.67%, while normalized KNN  outperforms  with  93.33%  accuracy,  compared  to  79.33%  without normalization. Conclusively, the study supports the significant potential of probabilistic  data  analysis  methods,  emphasizing  the  integration  of  these techniques  in  the  healthcare  system  for  more  accurate  risk  classification, early detection, and efficient management of heart disease.
 Alamat Korespondensi E-mail: 1) vincensius.202203008@student.stikomyos.ac.id , 2) mikha.202203011@student.stikomyos.ac.id
3) bernaditus.202203024@student.stikomyos.ac.id , 4 ) candrasari5860@stikomyos.ac.id
p-ISSN 2621-9484 e-ISSN 2620-8415

## PENDAHULUAN
Penyakit  jantung  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  memiliki  dampak  serius terhadap  kesehatan  masyarakat  global.  Menurut World  Health  Organization (WHO), penyakit  jantung  dan  pembuluh  darah  merupakan  penyebab  kematian  nomor  satu  di dunia. Oleh karena itu, penentuan penyakit jantung dengan cepat dan akurat sangat krusial dalam upaya pencegahan dan pengelolaan penyakit tersebut [1][2][3]. Jantung merupakan organ  manusia  yang  berperan  dalam  sistem  peredaran  darah.  Penyakit  jantung  adalah sebuah kondisi dimana jantung tidak dapat melaksanakan tugasnya dengan baik. Secara global, penyebab kematian nomor satu setiap tahunnya adalah penyakit kardiovaskuler. Penyakit kardiovaskuler adalah penyakit yang disebabkan gangguan fungsi jantung dan pembuluh darah[4][5].
Dalam era teknologi informasi dan perkembangan metode analisis data, penerapan metode  komparasi  probabilitas  menjadi  suatu  pendekatan  yang  menarik  dalam menentukan  risiko  dan  diagnosis  penyakit  jantung.  Metode  ini  memungkinkan penggunaan  probabilistik  untuk  mengukur  sejauh  mana  suatu  individu  memiliki kemungkinan terkena penyakit jantung berdasarkan sejumlah faktor risiko yang dianalisis [2][7].  Hasran  membahas  penelitiannya  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor terhadap dataset penyakit jantung yang didapat dari pusat dataset UCI Machine Learning Repository dan memperoleh hasil nilai K=6 dengan akurasi sebesar 85% [3].
Berdasarkan atas hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk  Komporasi antara K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes .
1. Data mining
Data mining adalah analisa terhadap data untuk menemukan hubungan yang jelas serta menyimpulkannya yang belum diketahui sebelumnya dengan cara terkini dipahami dan berguna bagi pemilik data tersebut [4]. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstrasi dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai  database  besar  [5].  Metode data  Mining dalam  penelitian  ini  berguna  untuk mengetahui pola dataset sehingga dapat dijadikan sebagai faktor pengambilan keputusan dalam memprediksi resiko penyakit jantung. Pada gambar 1 adalah proses data meaning.
gambar 1 Metode Data Meaning 2. K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  sebuah  metode  supervised  yang  berarti membutuhkan data training untuk mengklasifikasikan objek yang jaraknya paling dekat. Prinsip kerja K-Nearest Neighbor adalah mencari jarak terdekat antara data yang akan di evaluasi  dengan  k  tetangga  ( neighbor )  dalam  data  penyakit  jantung  [6].  Kelebihan K- Nearest Neighbor adalah tidak terlalu terpengeruh jika banyak data noise [12].
3. Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan metode pengklasifikasian probabilistik sederhana. Metode ini akan  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan.  Metode  naive  bayes  menganggap  semua atribut pada setiap kategori tidak memiliki ketergantungan satu sama lain [7]. Kelemahan penggunaan Naive Bayes yaitu lebih efesien jika data yang digunakan berjumlah sedikit latih untuk menentukan accuracy dari dataset penyakit jantung [14].
4. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses mengelompokkan suatu data menjadi kelas-kelas tertentu dengan  memanfaatkan  struktur  data.  Pengklasifikasian  data  dapat  diselesaikan  dengan berbagai  metode,  contohnya K-Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes [15].  Penggunaan metode  dalam  klasifikasi  berguna  untuk mempermudah  proses  atribut dataset penyakit jantung. Untuk mempermudah estimasi, penelitian ini menggunakan dataset yang sudah tersedia  untuk  umum  dari  situs Kaggle.  Dataset yang  digunakan  memiliki  judul Heart Disease dan memuat 300 data dengan 12 atribut, dimana 11 atribut berupa input dan 1 atribut  berupa  target.  Target  yang  dihasilkan  adalah  ‘0’  untuk  data  pasien  yang  tidak mengalami penyakit jantung dan ‘1’ untuk data pasien yang mengalami penyakit jantung.
Pada tabel 1 adalah klasifikasi masing-masing atribut.

## Tabel 1 Informasi Atribut
NO Atribut Keterangan 1 Umur -
2 Jenis Kelamin - 3 Tipe Nyeri Dada ATA (1) NAP (2) ASY (3) TA (4)
4 Tekanan Dada Istirahat Tekanan Darah Istirahat 5 Kolesterol Kolestrol 6 Gula Darah Puasa
Gula Darah Puasa (+1) 7 Elektrokardiogram Istirahat NORMAL (1) ST (2) LVH (3) 8 Denyut Nadi Maksimun
Denyut Nadi Maksimum 9 Nyeri Dada N (1) Y (2) 10 Pengukuran Tes Jantung
Pengukuran Tes Jantung (+1)
11 Kemiringan Elektrokardiogram DOWN (1) FLAT (2) UP (3) 12 Penyakit Jantung 0 (Tidak) 1 (Ya)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Dataset
Dataset 300 pada data penyakit jantung. penelitian ini menggunakan metode naïve bayes dan knn untuk menghasilkan akurasi yang lebih baik dan akurat. Dataset terdiri dari 12 atribut diantaranya umur, jenis kelamin, tipe nyeri dada, tekanan darah istirahat, kolesterol, gula darah puasa, elektrokardiogram istirahat, denyut nadi maksimum, nyeri dada, pengukurun tes jantung, kemiringan elektrokardiogram penyakit jantung.
Tabel 1 DataSet Penyakit Jantung
No Umur Jenis Kelamin Tipe Nyeri Dada Tekanan Darah Istirahat Kolestrol Gula Darah Puasa Elektrokardiogra m Istirahat Denyut Nadi Maksimum Nyeri Dada Pengukuran Tes Jantung Kemiringan Elektrokardiogram Penyakit Jantung
1 28 M 1 130 132 1 3 185 1 1 3 Tidak 2 29 M 1 120 243 1 1 160 1 1 3 Tidak
3 29 M 1 140 263 1 1 170 1 1 3 Tidak
4 30 F 4 170 237 1 2 170 1 1 3 Tidak 5
31 M 3 120 270 1 1 153 2 2,5 2
Ya
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . … … … … … … … … … … … … … 300 66 M 3 140 139 1 1 94 2 2 2
Ya

## 2. Medeologi Penilitian
Metodologi penelitian merupakan tahapan-tahapan yang sistematis dilakukan pada penelitian  ini  sehingga  penelitian  ini  terarah  dengan  baik.  Berikut  adalah  metodologi penelitian yang dilakukan.

## Gambar2 Medeologi Penelitian

## 3. Hasil Pengujian
Pengujian dilakukan untuk memutuskan apabila perhitungan yang telah dilakukan tepat untuk  memutuskan  status  Penyakit  Jantung  dengan  menggunakan K-Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes .  Uji  coba  dilakukan  dengan  menentukan  12  data  testing  yang  telah dipilih,  Dimana  11  atribut  berupa  input  dan  1  atribut  berupa  target. Data  testing akan mencari nilai prediksinya menggunakan RapidMiner . Pada gambar 2 adalah proses data menggunakan K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes .
Gambar 3 Proses Data Penyakit Jantung
Gambar 4 K-Nearest Neighbor tanpa menggunakan normalisasi
Pada  Gambar  4  adalah accuracy dari K-Nearest  Neighbor tanpa  menggunakan normalisasi hasilnya 79.33%. Hasil yang cukup baik.
Gambar 5 K-Nearest Neighbor Menggunakan normalisasi
Pada  Gambar  5  adalah accuracy dari K-Nearest  Neighbor menggunakan normalisasi hasilnya 93.33%. Hasil yang sangat baik, karena keunggulan data K-Nearest Neighbor tidak terpengaruh data noise.
Gambar 6 Naïve Bayes tanpa menggunakan normalisasi
Pada Gambar 6 adalah accuracy dari Naïve Bayes tanpa menggunakan normalisasi hasilnya  92.67%.  Hasil  yang  sangat  baik,  Karena  keunggulan  data Naïve  Bayes adalah lansung menghitung dengan cepat hasil probabilitas.
Gambar 7 Naïve Bayes tanpa menggunakan normalisasi
Pada Gambar 7 adalah akurasi dari Naïve Bayes tanpa menggunakan normalisasi hasilnya  92.67%.  Hasil  yang  sangat  baik,  Karena  keunggulan  data  Naïve  Bayes  adalah lansung menghitung dengan cepat hasil probabilitas, Hasil accuracy Naïve Bayes tanpa menggunakan normalisasi dan menggunakan normalisasi signifikan tidak ada perubahan.
Berdasarkan 300 dataset yang telah diuji, didapatkan hasil perhitungan accuracy dari  masing-masing K-Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes .  Hasil  pengukuran  data accuracy yang  diperoleh  dari  data K-Nearest  Neighbor memiliki  perbedaan  hasil pengujian menggunakan normalisasi sebesar 93.33% sedangkan yang tidak menggunakan normalisasi  sebesar  79.33%,  untuk  pengujian akurasi  metode  Naïve  Bayes  yang  tidak menggunakan  normalisasi  maupun  yang tidak  menggunakan  normalisasi  memiliki  hasil accuracy yang sama yaitu 92.67%.
Gambar 8 Tekanan darah istirahat
Pada  gambar  adalah  salah  satu  data  histogram  batang  yang  memperngaruhi indikasi  penyakit  jantung.  Dari  uji  coba  untuk  algortima  naive  bayes accuracy yang dihasilkan  cukup  baik,  hal  ini  karena  keunggulan  dari metode naive  bayes sendiri yaitu sederhana  dan  cepat  probabilitas  dapat  langsung  dihitung  dan  karena  data  yang  di normalisasi mempengaruhi hasil akurasi dari K-Nearest Neighbor .

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan terhadap dataset mengenai penyakit  jantung  menggunakan  metode  komparasi  probabilitas  memiliki  kemampuan dalam meningkatkan akurasi untuk menentukan klasifikasi resiko penyakit jantung dengan menerapkan  metode Naive  Bayes dan K-Nearest  Neighbor .  Dari  pengujian  kinerja  dari metode K-Nearest  Neighbor menggunakan  normalisasi  lebih  unggul  dari  metode K- Nearest Neighbor . Terbukti bahwa dari 300  data uji yang digunakan metode K-Nearest Neighbor mendapatkan hasil yang tidak signifikan tetapi saat menggunakan normalisasi accuracy  K-Nearest  Neighbor lebih  tinggi  karena  keunggulan  dari  motode K-Nearest Neighbor tangguh  terhadap  noise.  metode  Naive  Bayes  tanpa  normalisasi  dan menggunakan  normalisasi  hasilnya  signifikan.  Oleh  karena  itu,  disarankan  jika  ingin mendapatkan hasil accuracy yang baik, maka diperlukan metode K-Nearest Neighbor .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Ridwanmo, M. Fadillah, And T. H. Irfani, “Deteksi Dini Faktor Risiko Penyakit Jantung  Dan  Pembuluh  Darah,  Hubungan  Antara  Obesitas,  Aktivitas  Fisik  Dan Kolesterol Total Di Kecamatan Kertapati, Kota Palembang,” Jurnal Epidemiologi Kesehatan Komunitas , Vol. 5, No. 2, 2020, Doi: 10.14710/Jekk.V5i2.6729.
[2] K. Di Penyakit Jantung Koroner Pada Pasien Rsud Prof Dr W Z Johannes Kupang Ice  J  Johanis,  I.  A.  Tedju  Hinga,  And  A.  B.  Sir,  “Media  Kesehatan  Masyarakat Faktor  Risiko  Hipertensi,  Merokok  Dan  Usia  Terhadap,”  Vol.  2,  No.  1,  2020, [Online]. Available: Https://Ejurnal.Undana.Ac.Id/Mkm
[3] M. Saputri And S. R. Dewi, “Potensi Interaksi Polifarmasi Pasien Jantung Koroner (Pjk) Di Rumah Sakit I.A. Moeis Samarinda,” Jurnal Sains Dan Kesehatan , Vol. 5, No. 2, Pp. 109–114, Apr. 2023, Doi: 10.25026/Jsk.V5i2.1709.
[4] A. Ridwanmo, M. Fadillah, Dan Tri Hari Irfani, And B. Ilmu Kesehatan Masyarakat Ilmu Kedokteran Komunitas Fakultas Kedokteran Universitas Sriwijaya, “Deteksi Dini  Faktor  Risiko  Penyakit  Jantung  Dan  Pembuluh  Darah,  Hubungan  Antara Obesitas,  Aktivitas  Fisik  Dan  Kolesterol  Total  Di  Kecamatan  Kertapati,  Kota Palembang.”
[5] H.  Sulastomo Et  Al. ,  “Edukasi  Pencegahan  Dan  Deteksi  Dini  Penyakit Kardiovaskular Di Masa Pandemi Covid-19,” 2023.
[6] P.  S.  Ramadhan,  “Penerapan  Komparasi  Teorema  Bayes  Dengan  Euclidean Probability Dalam Pendiagnosaan Dermatic Bacterial,” Infotekjar (Jurnal Nasional Informatika  Dan  Teknologi  Jaringan) ,  Vol.  4,  No.  1,  Pp.  1–7,  Sep.  2019,  Doi: 10.30743/Infotekjar.V4i1.1579.
[7] K. Di Penyakit Jantung Koroner Pada Pasien Rsud Prof Dr W Z Johannes Kupang Ice  J  Johanis,  I.  A.  Tedju  Hinga,  And  A.  B.  Sir,  “Media  Kesehatan  Masyarakat Faktor  Risiko  Hipertensi,  Merokok  Dan  Usia  Terhadap,”  Vol.  2,  No.  1,  2020, [Online]. Available: Https://Ejurnal.Undana.Ac.Id/Mkm
[8] Hasran,  “Indonesian  Journal  Of  Data  And  Science  Klasifikasi  Penyakit  Jantung Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,”  Vol.  1,  No.  1,  Pp.  6–10,  2020, [Online]. Available: Http://Bit.Ly/Datasetcardio.
[9] N. Noviyanto, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Jumlah Kematian Penderita  Covid-19  Berdasarkan  Negara  Di  Benua  Asia,” Paradigma  -  Jurnal Komputer Dan Informatika , Vol. 22, No. 2, 2020, Doi: 10.31294/P.V22i2.8808.
[10]  J. Media And A. Issn, “Analisis Algoritma Clustering Dalam Kasus Penentuan Jenis Bunga Iris,” 2017.
[11]  R. N. Devita, H. W. Herwanto, And A. P. Wibawa, “Perbandingan Kinerja Metode Naive  Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Artikel  Berbahasa Indonesia,” Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , Vol. 5, No. 4, Pp. 427– 434, Oct. 2018, Doi: 10.25126/Jtiik.201854773.
[12]  I. A.  Angreni, S.  A. Adisasmita, M. I. Ramli, And S. Hamid, “Pengaruh Nilai K Pada  Metode  K-Nearest  Neighbor  (Knn)  Terhadap  Tingkat  Akurasi  Identifikasi Kerusakan  Jalan,” Rekayasa  Sipil ,  Vol.  7,  No.  2,  P.  63,  Jan.  2019,  Doi: 10.22441/Jrs.2018.V07.I2.01.
[13]  A.  Nafalski  And  A.  P.  Wibawa,  “Machine  Translation  With  Javanese  Speech Levels’  Classification,” Informatics,  Control,  Measurement  In  Economy  And Environment  Protection ,  Vol.  6,  No.  1,  Pp.  21–25,  Feb.  2016,  Doi: 10.5604/20830157.1194260.
[14]  A.  Ashari  Muin,  “Metode  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Kelulusan  (Studi  Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi),” Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , Vol. 2, No. 1, 2016, [Online]. Available: Http://Ejournal.Fikom-Unasman.Ac.Id
[15]  A.  A.  Wulandari Et  Al. ,  “Klasifikasi  Data  Mining  Menggunakan  Naïve  Bayes
Classifier Dengan Algoritma C5.0 (Classification Data Mining Using Naïve Bayes Classifier With C5.0 Algorithm).” [Online]. Available: Https://Magestic.Unej.Ac.Id/
Joined Journal (Journal of Informatics Education) 7 (1) (2024)