p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Optimasi Prediksi Kematian pada Gagal Jantung: Analisis Perbandingan Algoritma Pembelajaran Ensemble dan Teknik Penyeimbangan Data pada Dataset
Andhar Siraj Munir a1 , Retno Waluyo a2
a Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Purwokerto Jl. Letjend Pol. Soemarto No.127, Watumas, Purwanegara, Kec. Purwokerto Utara, Kabupaten Banyumas, Jawa
Tengah 53127
1 andhar.moenir@gmail.com
2 waluyo@amikompurwokerto.ac.id

## Abstrak
Penyakit  jantung  merupakan  penyebab  utama  kematian  di  seluruh  dunia,  termasuk  di  Indonesia.  Identifikasi penyakit kardiovaskular (CVD) memerlukan pertimbangan berbagai faktor, seperti tekanan darah tinggi, kadar kolesterol, diabetes, dan lainnya, dengan gejala yang dapat bervariasi antar jenis kelamin. Meskipun angiografi dianggap  metode  yang  akurat,  biayanya  tinggi  dan  kurang  terjangkau  oleh  keluarga  berpendapatan  rendah. Biaya  penyakit  kardiovaskular  juga  memberikan  dampak  finansial  signifikan  pada  sistem  kesehatan.  Dalam upaya  untuk  meningkatkan  prediksi  penyakit  jantung,  penelitian  ini  menggunakan  metode  ensemble  learning, seperti Random Forest, Bagging, Adaboost, Gradient Boosting, dan XGBoost, dengan penyetelan hyperparameter. Eksperimen  pada  dataset  gagal  jantung  menunjukkan  bahwa  penerapan  teknik  Synthetic  Minority  Over- sampling  Technique  (SMOTE)  pada  algoritma  Extreme  Gradient  Boosting  (XGB)  memberikan  hasil  terbaik, mencapai  akurasi  88.9%,  F1-score  87.7%,  dan  Matthews  Correlation  Coefficient  (MCC)  75.8%.  Penggunaan metode  balancing  data,  seperti  SMOTE,  ROS,  dan  RUS,  secara  signifikan  memengaruhi  performa  algoritma, menyoroti  pentingnya  pemilihan  metode  sesuai  dengan  karakteristik  dataset.  Hasil  ini  memiliki  implikasi penting dalam meningkatkan prediksi dan manajemen risiko kematian pada pasien gagal jantung secara dini dan lebih hemat biaya.
Kata kunci: Gagal Jantung, Prediksi Kematian, Algoritma Pembelajaran Ensemble, Teknik Penyeimbangan Data

## Optimizing Heart Failure Mortality Prediction: Comparative Analysis of Ensemble Learning Algorithms and Data Balancing Techniques on a Dataset

## Abstract
Heart  disease is a leading cause of death worldwide, including in  Indonesia. Identifying cardiovascular disease (CVD) involves considering various factors such as high blood pressure, cholesterol levels, diabetes, and others, with symptoms that can vary between genders. Although angiography is considered an accurate method, its cost is  high  and  less  accessible  to  low-income  families.  The  financial  impact  of  cardiovascular  disease  is  also significant  on  the  healthcare  system.  In  an  effort  to  improve  heart  disease  prediction,  this  research  employs ensemble  learning  methods  such  as  Random  Forest,  Bagging,  Adaboost,  Gradient  Boosting,  and  XGBoost,  with hyperparameter tuning. Experiments on heart failure datasets show that applying the Synthetic Minority Over- sampling  Technique  (SMOTE)  to  the  Extreme  Gradient  Boosting  (XGB)  algorithm  yields  the  best  results, achieving an accuracy of 88.9%, F1-score of 87.7%, and Matthews Correlation Coefficient (MCC) of 75.8%. The use  of  data  balancing  methods,  such  as  SMOTE,  ROS,  and  RUS,  significantly  impacts  algorithm  performance, highlighting the importance of method selection based on dataset characteristics. These findings have important implications  for  improving  early  prediction  and  management  of  death  risk  in  heart  failure  patients,  in  a  cost- effective manner.
Keywords: Heart Failure, Mortality Prediction, Ensemble Learning Algorithms, Data Balancing Techniques
I. P ENDAHULUAN
Berdasarkan  data  dari World  Health  Organization (WHO),  Penyakit  Jantung  merupakan  penyebab  utama
kematian  di  seluruh  dunia  [1].  Kementrian  kesehatan Republik  Indonesia  juga  menyampaikan  bahwa  penyakit jantung  menjadi  penyebab  utama  kematian  di  Indonesia [2].  Data  dari  Riset  Kesehatan  Dasar  (Riskesdas)  pada tahun  2013  dan  2018  menunjukkan  bahwa  prevalensi penyakit  jantung  mengalami  peningkatan  dari  0,5%  pada tahun  2013  menjadi  1,5%  pada  tahun  2018  [3].  Di samping  itu,  17,2%  dari  pasien  yang  mengalami  gagal jantung  di  Indonesia  meninggal  selama  perawatan  di rumah  sakit,  dan  11,3%  meninggal  dalam  satu  tahun setelah  perawatan.  Selain  itu,  serta  sebanyak  17%  dari mereka harus menjalani rawat inap berulang karena gejala dan tanda gagal jantung yang memburuk [4].
Penyakit gagal jantung adalah salah satu jenis penyakit kardiovaskular  (CVD)  [5],  proses  identifikasi  penyakit kardiovaskular (CVD) cukup sulit karena beberapa faktor kontributor yang berkontribusi pada CVD, seperti tekanan darah tinggi, kadar kolesterol, diabetes, denyut  nadi  yang tidak  normal,  dan  banyak  faktor  lainnya  [5].  Terkadang gejala CVD dapat  bervariasi  antar jenis kelamin. Sebagai contoh, pasien pria lebih cenderung mengalami nyeri dada, sementara  pasien  wanita  memiliki  gejala  lain  bersamaan dengan  nyeri  dada  seperti  ketidaknyamanan  dada,  mual, kelelahan  ekstrem,  dan  sesak  nafas  [6].  Berbagai penelitian  telah  menyelidiki  berbagai  metode  untuk memprediksi  penyakit  jantung,  namun  pada  tahap  awal, ketepatan  prediksi  terkendala  oleh  sejumlah  faktor, termasuk  kompleksitas  model  yang  digunakan,  waktu eksekusi  yang  diperlukan,  dan  akurasi  hasil  prediksi  [7]. Maka dari itu, pengobatan dan diagnosis yang tepat dapat menyelamatkan banyak nyawa.
Diagnosis  dini  dapat  membantu  mencegah  gagal jantung yang mengakibatkan kematian seseorang. Angiografi  dianggap  sebagai  metode  yang  paling  tepat dan  akurat  untuk  memprediksi  penyakit  arteri  koroner (CAD)  [8],  namun  biayanya  sangat  tinggi  sehingga membuatnya  kurang  dapat  diakses  oleh  keluarga berpendapatan  rendah.  Biaya  penyakit  kardiovaskular memberikan  dampak  finansial  yang  besar  pada  sistem kesehatan Amerika Serikat. Pada periode tahun 2014 dan 2015,  total  biayanya  mencapai  sekitar  $219  miliar  per tahun,  mencakup  layanan  kesehatan,  pengeluaran  obat- obatan, dan produktivitas yang hilang akibat kematian [9].
Dalam era modern, catatan kesehatan elektronik (EHRs) juga  bermanfaat  untuk  tujuan  klinis  dan  penelitian  [10]. Data  mining memainkan  peran  besar  dalam  mengekstrak informasi  yang  berguna  dari big  data .  Ini  secara  luas digunakan  di  hampir  setiap  bidang  kehidupan  seperti kedokteran, teknik, bisnis, dan pendidikan. Pertambangan data digunakan untuk menjelajahi data untuk mengekstrak informasi  penting  pengambilan  keputusan  dari  kumpulan repositori  masa  lalu  untuk  masa  depan.  Berbagai algoritma  pembelajaran  mesin  telah  digunakan  untuk memahami  kompleksitas  dan  interaksi  non-linear  antara faktor-faktor yang berbeda dengan mengurangi  kesalahan dalam  prediksi  dan  hasil  faktual  [11].  Karena  data  medis yang terus meningkat, kita perlu memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk membantu profesional kesehatan  medis  dalam  menganalisis  data  dan  membuat keputusan  diagnostik  yang  akurat  dan  tepat.  Dalam
pertambangan  data  medis,  berbagai  algoritma  klasifikasi digunakan  untuk  memprediksi  CVD  pada  pasien  dan prediksi kematian akibat serangan jantung [12].
Ahmad  dkk.  [13]  merilis  sebuah  dataset  yang  terdiri dari  catatan  medis  pasien  jantung  yang  sebelumnya mengalami  gagal  jantung,  yang  dikumpulkan  di Institute of  Cardiology  dan  Allied  Hospital  Faisalabad ,  Pakistan. Para  penulis  memprediksi  tingkat  kematian  dengan menerapkan  regresi  Cox.  Penelitian  tersebut  juga menyoroti  pola-pola  kelangsungan  hidup  menggunakan Plot  Kaplan-Meier.  Penting  untuk  dicatat  bahwa  mereka telah  membuat  dataset  tersebut  tersedia  untuk  komunitas ilmiah.  Ishaq,  A.  dkk  [14]  berhasil  melakukan  penerapan 9 algoritma machine learning (ML) terhadap dataset gagal jantung  di  Pakistan  tersebut  dan  didapatkan  akurasi terbaik  hingga  92.6%.  Namun  pada  penelitian  tersebut hanya berfokus terhadap akurasi  prediksi  saja, sedangkan untuk  data binary perlu  diperhatikan  metrik f1-score bahkan Matthews correlation coefficient (MCC) [15].
Dari  hasil  penelitian  tersebut  mendorong  upaya  untuk membantu profesional kesehatan dengan mengembangkan teknik pembelajaran mesin dalam diagnosis kelangsungan hidup  pasien  CVD.  Penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan menerapkan ensemble  techniques [16],  dengan  model Random  Forest [17], Bagging [18], Adaboost [19], Gradient  Boosting [20]  dan XGBoost [21].  Pada  masing- masing  model  akan  dilakukan  penyetelan hyperparaneter untuk  mendapatkan  model  terbaik  dalam  memprediksi penyakit gagal jantung.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  akan  mengadopsi  beberapa  metode, metode tersebut ditunjukan pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Metode Penelitian

## A. Dataset
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  dirilis  oleh Ahmad  dkk.  [13]  yang  dikumpulkan  berdasarkan  analisis kelangsungan hidup  pasien gagal  jantung yang dirawat  di Institute  of  Cardiology  dan  Allied  Hospital  Faisalabad
Pakistan  selama  bulan  April-Desember  (2015).  Semua pasien  berusia  40  tahun  ke  atas  dan  mengalami  disfungsi sistolik  ventrikel  kiri,  termasuk  NYHA  kelas  III  dan  IV. Dataset  yang  terkumpul  sebanyak  299  pasien  gagal jantung  yang  terdiri  dari  105  wanita  dan  194  pria  untuk detail spesifikasi dataset ditunjukan pada Tabel I berikut.
TABEL I
SPESIFIKASI DATASET No. Atribut Deskripsi Nilai 1 Age Usia pasien 40 - 95 2 Anemia Status anemia 0 - 1 3 Creatinine Phosphoki nase (CPK) Kadar enzim CPK dalam darah 23 - 7861 4 Diabetes Status diabetes 0 - 1 5 Ejection Fraction Persentase ejeksi jantung 14 - 80 6 High Blood Pressure Status darah tinggi 0 - 1 7 Platelets Jumlah trombosit dalam darah 25100 - 850000 8 Serum Creatinine Kadar kreatinin dalam serum 0.5 - 9.4 9 Serum Sodium Kadar natrium dalam serum 113 - 148 10 Sex Jenis kelamin pasien 0 - 1 11 Smoking Status perokok 0 - 1 12 Time Waktu pengamatan 4 - 285 13 Death Event (target) Kejadian kematian 0 - 1
Dataset  diatas  memiliki  distribusi  data  yang  tidak seimbang  berdasarkan  atribut  targetnya  yaitu ‘Death Event’ . Distribusi data ditunjukan pada Gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Distribusi Atribut Target
Maka  dari  itu  diperlukan  penanganan balancing  data dalam proses selanjutnya.
B. Split Data
Tahap split  data ini  akan  dilakukan  proses  pembagian dataset  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Dengan memberikan  rasio  pembagian  data  dapat  berpengaruh besar  pada  proses  valudasi  pengujian  model  [22].  Rasio yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  70:30 dengan detail dijelaskan pada Tabel II berikut.
No. Data Rasio Jumlah Data 1 Data Latih 70 % 209 2 Data Uji 30 % 90 C. Feature Selection
Gambar 3. Feature Importance
Random  forest (RF) digunakan  sebagai  model  untuk mendapatkan feature  importance dikarenakan  RF  lebih unggul  dibandingkan  model  lain  [23].  Gambar  3 menunjukan  urutan  pentingnya  fitur,  dan  yang  paling relevan  adalah time,  serum_creainine,  ejection_fraction, age, CPK, serum_sodium, platelets .
D. Balancing Data
Teknik machine  learning modern  berupaya  mengatasi data  yang  tidak  seimbang  dengan  cara  melakukan oversampling atau undersampling [24].  SMOTE  bekerja dengan cara membuat sampel sintetis (buatan) untuk kelas minoritas  berdasarkan  sampel  yang  sudah  ada  [25]. Random  Over-sampling (ROS)  adalah  suatu  metode dalam penanganan masalah ketidakseimbangan kelas pada pembelajaran mesin dengan meningkatkan jumlah sampel pada kelas minoritas dengan cara menambahkan beberapa salinan  acak  dari  sampel  yang  sudah  ada  dalam  kelas tersebut  [26]. Random  Under-sampling (RUS)  metode lain  dalam  menangani  masalah  ketidakseimbangan  kelas dengan  mengurangi  jumlah  sampel  pada  kelas  mayoritas dengan  cara  menghapus  beberapa  sampel  secara  acak. [27].  Hasil  dari  proses balancing data  latih  ditunjukan pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Balancing Data
E. Training
Hyperparameter  tuning pada  proses  pelatihan  model machine  learning merupakan  suatu  yang  hal  penting dalam  mendapatkan  model  ML  yang  efektif  terhadap dataset  [28].  Proses hyperparameter  tuning dilakukan dengan menyetel nilai parameter pada setiap model.  Pada penelitian ini melakukan hyperparameter tuning terhadap 5  model ensemble  learning ,  detail  parameter  yang  akan dituning ditunjukan pada Tabel III berikut.
TABEL III P ARAMETER H YPERPARAMETER T UNING No. Model Parameter Nilai 1 Random Forest n_estimators [50, 100, 200] max_depth [None, 10, 20, 30] min_samples_spl it [2, 5, 10] min_samples_lea f [1, 2, 4] 2 Bagging base_estimator__ max_depth [None, 5, 10, 15] base_estimator__ min_samples_spl it [2, 5, 10] n_estimators [10, 50, 100] 3 Adaboost n_estimators [50, 100, 200] learning_rate [0.01, 0.1, 0.5, 1.0] 4 Gradient Boosting n_estimators [50, 100, 200] learning_rate [0.01, 0.1, 0.5] max_depth [3, 5, 7] min_samples_spl it [2, 5, 10] 5 XGBoost n_estimators [50, 100, 200] learning_rate [0.01, 0.1, 0.5] max_depth [3, 5, 7] min_child_weigh t [1, 3, 5]
subsample [0.8, 1.0] colsample_bytree [0.8, 1.0]
Hasil hyperparameter  tuning pada  setiap  modelnya ditampilkan pada Tabel IV berikut.
TABEL IV H ASIL H YPERPARAMETER T UNING No. Model Parameter Nilai 1 Random Forest n_estimators 100 max_depth 10 min_samples_spl it 10 min_samples_lea f 4 2 Bagging base_estimator__ max_depth None base_estimator__ min_samples_spl it 10 n_estimators 100 3 Adaboost n_estimators 50 learning_rate 0.01 4 Gradient Boosting n_estimators 200 learning_rate 0.1 max_depth 7 min_samples_spl it 10 5 XGBoost n_estimators 50 learning_rate 0.1 max_depth 5 min_child_weigh t 3 subsample 0.8 colsample_bytree 0.8

## F. Evaluasi
Evaluasi  model  dilakukan  untuk  mendapatkan  model terbaik dengan melakukan pengujian model terhadap data uji.  Evaluasi  dilakukan  dengan  beberapa  metrik  yaitu accuracy,  precision,  recall,  f1-score dan Matthews correlation coefficient (MCC).
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Eksperimen  dilakukan  untuk  mendapatkan  model ensemble dengan  evaluasi  terbaik  untuk  prediksi kelangsungan  hidup  pasien  dengan  gagal  jantung.  Model akan diuji terhadap data uji, baik dengan data semua fitur atau  dengan  fitur  terpenting,  dan  model  dengan  hasil balancing data .

## A. Hasil Eksperimen Model Original
Gambar 5. Hasil Eksperimen Semua Fitur
Gambar 6. Hasil Eksperimen Menggunakan 7 Fitur
Gambar  5  dan  6  menampilkan  hasil  kinerja  model terhadap dataset dengan semua fitur dan dataset dengan 7 fitur.  Dataset  pada  eksperimen  ini  masih  imbalance,  dan diketahui  hasil  evaluasi  dalam  kedua  situasi,  algoritma Gradient  Boosting (GB)  tetap  menjadi  pilihan  utama dengan performa yang konsisten dan optimal. Pada dataset dengan  seluruh  fitur,  GB  menunjukkan  akurasi  sebesar 86.7%, F1-score sebesar 85.6%, dan Matthews Correlation  Coefficient (MCC) sebesar 72.9%, sementara pada  dataset  dengan  seleksi  fitur,  GB  mencapai  akurasi 87.8%, F1-score 86.8%,  dan  MCC  74.7%.  Temuan  ini menunjukkan  bahwa  GB  mampu  mengatasi  perbedaan dalam  jumlah  fitur,  dan  bahkan  dengan  fitur  yang  lebih sedikit, performanya tetap tinggi.
Pentingnya penerapan seleksi fitur juga diperkuat oleh penurunan  performa  yang  diamati  pada  beberapa algoritma, seperti Random Forest (RF) dan Bagging (BG), setelah  menggunakan  dataset  dengan  seleksi  fitur.  Ini menunjukkan  bahwa  tidak  semua  algoritma  memiliki fleksibilitas yang sama terhadap perubahan dalam jumlah fitur,  dan  dalam  beberapa  kasus,  pengurangan  fitur  dapat mengurangi  kemampuan  prediktif  algoritma.  Namun demikian, Extreme Gradient Boosting (XGB)
menunjukkan  performa  yang  konsisten  di  kedua  kondisi dataset,  menegaskan  bahwa  tidak  semua  algoritma merespon seleksi fitur dengan cara yang sama.
Selain  itu,  penurunan  performa  yang  signifikan  pada algoritma AdaBoost (AB)  di  kedua  situasi  dataset menyoroti  kelemahan  tertentu  dalam  algoritma  tersebut, yang  perlu  dipertimbangkan  saat  memilih  model  untuk dataset yang tidak seimbang.

## B. Hasil Eksperimen Model SMOTE
Gambar 7. Hasil Eksperimen Semua Fitur dengan SMOTE

## Gambar 8. Hasil Eksperimen Menggunakan 7 Fitur dengan SMOTE
Dari  hasil  eksperimen  dan  analisis  yang  ditunjukan pada  Gambar  7  dan  8,  terlihat  bahwa  penerapan  teknik Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique (SMOTE) memberikan  dampak  yang  signifikan  terhadap  performa algoritma  klasifikasi  pada  kedua  kondisi  dataset,  baik pada  dataset  dengan  seluruh  fitur  maupun  dataset  setelah dilakukan  seleksi  fitur.  Langkah  ini  menjadi  penting karena  ketidakseimbangan  kelas  dapat  menyebabkan  bias dalam  model  klasifikasi,  di  mana  model  cenderung  lebih
baik  dalam  memprediksi  kelas  mayoritas  daripada  kelas minoritas.
Pada  dataset  dengan  seluruh  fitur,  terlihat  bahwa algoritma Extreme  Gradient  Boosting (XGB)  mencapai akurasi tertinggi sebesar 88.9%, yang disertai dengan nilai presisi, recall , F1-score ,  dan Matthews  Correlation Coefficient (MCC)  yang  sangat  baik.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  XGB  mampu  menangani  perubahan dalam  fitur  dengan  baik  dan  memberikan  prediksi  yang konsisten.  Namun,  pada  dataset  seleksi  fitur,  meskipun XGB mengalami penurunan performa, algoritma Gradient Boosting (GB) tetap mendominasi dengan akurasi sebesar 87.8% dan mencapai nilai F1-score dan MCC yang tinggi. Selain itu, penerapan SMOTE pada dataset seleksi fitur juga berhasil meningkatkan performa Random Forest (RF) dan  AdaBoost  (AB),  menunjukkan  efektivitas  SMOTE dalam  meningkatkan  keberlanjutan  algoritma  klasifikasi pada  dataset  yang  mengalami  ketidakseimbangan  kelas. Namun, terdapat beberapa algoritma, seperti Bagging (BG) dan  XGB,  yang  mengalami  penurunan  performa  pada dataset  seleksi  fitur.  Hal  ini  menandakan  bahwa  efek SMOTE  tidak  selalu  konsisten  di  semua  algoritma  dan dapat  bergantung  pada  karakteristik  data  dan  algoritma yang digunakan.

## C. Hasil Eksperimen Model ROS
Gambar 9. Hasil Eksperimen Semua Fitur dengan ROS
Gambar 10. Hasil Eksperimen Menggunakan 7 Fitur dengan ROS
Pada  eksperimen  ini,  penerapan  teknik Random  Over Sampling (ROS)  pada  dataset  dengan  seluruh  fitur  dan dataset  setelah  dilakukan  seleksi  fitur  telah  memberikan
pengaruh  dari  ROS  terhadap  performa  model  klasifikasi. Sebagaimana  ditunjukan pada Gambar 9 dan 10, hasilnya menunjukkan bahwa ROS berhasil meningkatkan performa beberapa algoritma pada dataset dengan seluruh fitur.  Algoritma Gradient  Boosting (GB)  mencapai akurasi  tertinggi  sebesar  86.7%,  dengan  nilai  presisi, recall,  F1-score,  dan  Matthews  Correlation  Coefficient (MCC) yang baik. Pada dataset  seleksi  fitur setelah ROS, GB  tetap  mendominasi  dengan  akurasi  87.8%  dan  nilai F1-score serta MCC yang tinggi.
Namun, perlu diperhatikan bahwa beberapa algoritma, seperti Random  Forest (RF)  dan Bagging (BG), mengalami  penurunan  performa  pada  dataset  seleksi  fitur setelah ROS, sementara Extreme Gradient Boosting (XGB) menunjukkan  penurunan  yang  lebih  signifikan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pengaruh  ROS  tidak  konsisten  di semua  algoritma  dan  dapat  bergantung  pada  karakteristik dataset, terutama setelah dilakukan seleksi fitur.

## D. Hasil Eksperimen Model RUS

## Gambar 11. Hasil Eksperimen Semua Fitur dengan RUS

## Gambar 12. Hasil Eksperimen Menggunakan 7 Fitur dengan RUS
Dari  hasil  evaluasi  eksperimen  terakhir  seperti  pada Gambar  11  dan  12,  terlihat  bahwa  penerapan  teknik Random  Under  Sampling (RUS)  memberikan  dampak yang  signifikan  terhadap  performa  algoritma  klasifikasi pada  kedua  jenis  dataset,  baik  dengan  seluruh  fitur maupun  setelah  dilakukan  seleksi  fitur.  Secara  khusus, pada  dataset  dengan  seluruh  fitur,  algoritma Gradient Boosting (GB)  menunjukkan  performa  paling  unggul dengan  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar  86.7%,  serta
nilai  presisi ,  recall,  F1-score ,  dan Matthews  Correlation Coefficient (MCC)  yang  tinggi.  Bahkan,  setelah  RUS diterapkan  pada  dataset  dengan  seleksi  fitur,  GB mengalami  peningkatan  akurasi  mencapai  87.8%,  serta mencapai  nilai  tertinggi  dalam F1-score dan MCC . Meskipun  demikian,  penurunan  performa  terlihat  pada beberapa  algoritma  seperti Random  Forest (RF)  dan Bagging (BG)  setelah  dilakukan  seleksi  fitur  dan penerapan  RUS,  namun  algoritma Adaboost (AB)  dan Extreme Gradient Boosting (XGB) menunjukkan performa yang stabil dengan hasil evaluasi terendah.
Peningkatan  yang  signifikan  dalam  performa  GB setelah  RUS  menunjukkan  efektivitas  teknik  tersebut dalam  menangani  ketidakseimbangan  kelas  pada  dataset. Meskipun  demikian,  perubahan  performa  yang  bervariasi pada  algoritma  lain  menunjukkan  bahwa  dampak  dari RUS  dapat  bergantung  pada  karakteristik  masing-masing algoritma dan dataset.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  eksperimen  memprediksi  kematian  pada  pasien gagal  jantung  menggunakan  dataset heart  failure , penelitian  ini  mengevaluasi  performa  lima  algoritma klasifikasi,  yaitu Random  Forest (RF), Bagging (BG), AdaBoost (AB), Gradient  Boosting (GB),  dan Extreme Gradient Boosting (XGB), pada berbagai  kondisi dataset. Meskipun hasil eksperimen menunjukkan bahwa mayoritas  hasil  evaluasi  tertinggi  didapatkan  oleh  model Gradient  Boosting ,  namun  model  terbaik  diperoleh dengan  menerapkan  teknik Synthetic  Minority  Over- sampling  Technique (SMOTE)  pada  algoritma Extreme Gradient  Boosting (XGB)  pada  dataset  dengan  seluruh fitur,  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar  88.9%, F1-score 87.7%,  dan Matthews  Correlation  Coefficient (MCC) 75.8%.  Penerapan  metode balancing  data ,  seperti SMOTE,  ROS,  dan  RUS,  memberikan  dampak  yang signifikan  terhadap  performa  algoritma,  namun  perlu dipilih dengan cermat sesuai  dengan karakteristik dataset. Dengan  demikian,  temuan  ini  diharapkan  memberikan kontribusi  penting  dalam  upaya  meningkatkan  prediksi dan  manajemen  risiko  kematian  lebih  awal  pada  pasien gagal jantung dalam bidang kesehatan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] WHO, “The top 10 causes of death.”
https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10- causes-of-death
[2] Rokom, “Penyakit Jantung Penyebab Utama Kematian, Kemenkes Perkuat Layanan Primer.” https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis- media/20220929/0541166/penyakit-jantung-penyebab-utama- kematian-kemenkes-perkuat-layanan-primer/
[3] Kementetrian Kesehatan RI, “Hasil Utama Riskesdas 2018,” 2018. https://kesmas.kemkes.go.id/ (accessed Apr. 28, 2024).
[4] R. Lestari, “Angka Kematian karena Gagal Jantung di Indonesia Tergolong Tinggi,” 2022. https://www.medcom.id/gaya/fitness-health/0k8XZ4gk-angka- kematian-karena-gagal-jantung-di-indonesia-tergolong-tinggi (accessed Apr. 28, 2024).
[5] Cooper et al. , “Trends and disparities in coronary heart disease, stroke, and other cardiovascular diseases in the United States: findings of the national conference on cardiovascular disease prevention.,” Circulation , vol. 102, no. 25, pp. 3137–3147, 2000.
[6] S. Suman, J. Pravalika, P. Manjula, and U. Farooq, “Gender and CVD- Does It Really Matters?,” Curr. Probl. Cardiol. , vol. 48, no. 5, 2023.
[7] L. A. Allen et al. , “Decision Making in Advanced Heart Failure A Scientific Statement From the American Heart Association,” Circulation , vol. 125, no. 15, pp. 1928–1952,
2012.
[8] Z. Arabasadi, R. Alizadehsani, M. Roshanzamir, H. Moosaei, and A. A. Y. A, “Computer aided decision making for heart disease detection using hybrid neural network-Genetic algorithm,” Comput. Methods Programs Biomed. , vol. 141, pp. 19–26, 2017.
[9] C. T. L. Emelia J Benjamin, Paul Muntner, Alvaro Alonso, Marcio S Bittencourt, Clifton W Callaway, April P Carson, Alanna M Chamberlain, Alexander R Chang, Susan Cheng, Sandeep R Das, Francesca N Delling, Luc Djousse, Mitchell S V Elkind, Jane F Ferguson, Myriam F et al. , “Heart Disease and Stroke Statistics—2019 Update: A Report From the American Heart Association,” Circulation , vol. 139, no. 10, pp. 356-e528, 2019.
[10] B. Chapman, A. D. DeVore, R. J. Mentz, and M. Metra, “Clinical profiles in acute heart failure: an urgent need for a new approach,” ESC Hear. Fail , vol. 6, no. 3, pp. 464–474,
2019.
[11] S. F. Weng, J. Reps, J. Kai, J. M. Garibaldi, and N. Qureshi, “Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data?,” PLoS One , vol. 12, no. 4, p. e0174944, 2017.
[12] V. V Ramalingam and A. Dandapath, “Heart disease prediction using machine learning techniques: A survey,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2.8, p. 684, 2017.
[13] 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, p. e0181001, 2017.
[14] A. Ishaq et al. , “Improving the Prediction of Heart Failure Patients’ Survival Using SMOTE and Effective Data Mining Techniques,” IEEE Access , vol. 9, pp. 39707–39716, 2021. [15]
D. Chicco and G. Jurman, “The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation,” BMC Genomics , vol. 21, no. 6, pp. 1–13, 2020.
[16] M. Zounemat-Kermani, O. Batelaan, M. Fadaee, and R. Hinkelmann, “Ensemble machine learning paradigms in hydrology: A review,” J. Hydrol. , vol. 598, no. 33, 2021.
[17] M. Belgiu and L. Drăguţ, “Random forest in remote sensing: A review of applications and future directions,” ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. , vol. 114, pp. 24–31, 2016.
[18] L. Breiman, “Bagging predictors,” Mach. Learn. , vol. 24, pp. 123–140, 1996.
[19] T. Hastie, S. Rosset, J. Zhu, and H. Zou, “Multi-class adaboost,” Stat. Interface , vol. 2, no. 3, pp. 349–360, 2009.
[20] A. Natekin and A. Knoll, “Gradient boosting machines, a tutorial,” Front. Neurorobot. , vol. 7, p. 21, 2013.
[21] T. Chen and C. Guestrin, “XGBoost: A Scalable Tree Boosting System,” Proc. 22nd acm sigkdd Int. Conf. Knowl. Discov.
data Min. , pp. 785–794, 2016.
[22] A. Rácz, D. Bajusz, and K. Héberger, “Effect of Dataset Size and Train/Test Split Ratios in QSAR/QSPR Multiclass Classification,” Molecules , vol. 26, no. 4, p. 1111, 2021.
[23] A. Altmann, L. Toloşi, O. Sander, and T. Lengauer, “Permutation importance: a corrected feature importance measure,” Bioinformatics , vol. 26, no. 10, pp. 1340–1347, 2010.
[24] F. Thabtah, S. Hammoud, F. Kamalov, and A. Gonsalves, “Data imbalance in classification: Experimental evaluation,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 513, pp. 429–441, 2020.
[25] N. V. Chawla, K. W. Bowyer, L. O. Hall, and W. P. Kegelmeyer, “SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling
Technique,” J. Artif. Intell. Res. , vol. 16, pp. 321–357, 2002. [26] M. Hayaty, S. Muthmainah, and S. M. Ghufran, “Random and Synthetic Over-Sampling Approach to Resolve Data Imbalance in Classification,” Int. J. Artif. Intell. Res. , vol. 4, no. 20, pp. 86–94, 2020.
[27] T. Hasanin and T. Khoshgoftaar, “The Effects of Random Undersampling with Simulated Class Imbalance for Big Data,” in IEEE International Conference on Information Reuse and
Integration (IRI) , 2018, pp. 70–79.
[28] S. Ambesange, R. Nadagoudar, R. Uppin, V. Patil, S. Patil, and S. Patil, “Liver Diseases Prediction using KNN with Hyper Parameter Tuning Techniques,” in 2020 IEEE Bangalore Humanitarian Technology Conference (B-HTC) , 2020, pp. 1–6. doi: 10.1109/B-HTC50970.2020.9297949.