## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169

## Analisis Metode Ensemble Pada Klasifikasi Penyakit Jantung Berbasis Decision Tree
Mochammad Ilham Aziz * , Ahmad Zainul Fanani, Affandy
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1,* il.ilham95@gmail.com, 2 a.zainul.fanani@dsn.dinus.ac.id, 3 affandy@dsn.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi : il.ilham95@gmail.com
Abstrak− Penyakit jantung ialah salah satu penyakit yang tidak mudah di prediksi semenjak dini dan mungkin Sebagian orang tidak sadar bahwa mengidap penyakit tersebut. Data yang diperoleh WHO Lebih dari 17 juta orang di seluruh dunia meninggal karena serangan jantung pada tahun 2016. Jika gejala penyakit jantung atau serangan jantung diketahui maka dapat dilakukan antisipasi  pencegahan  terhadap  penyakit  jantung  bahkan  dapat  meminimalkan  angka  kematian.  Analisis  terhadap  penyakit jantung bertujuan untuk mengurangi angka kematian terhadap penyakit tersebut. Pada penulisan penelitian ini digunakan suatu metode algoritma decision tree, Algoritma tersebut masih memiliki kelemahan dalam melakukan keakuratan prediksi. Maka membutuhkan  suatu  cara  untuk  meningkatkan  akurasi  dari  hasil  pembelajaran  klasifikasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan hasil pembelajaran klasifikasi dari penyakit jantung dengan menggunakan metode pembelajaran ensemble yaitu Boostrap Aggregating (Bagging) dan Adaptive Boosting (Adaboost). Kedua metode tersebut diuji dengan melakukan prediksi kematian yang disebabkan oleh penyakit jantung.
Kata Kunci: Decision Tree; Penyakit Jantung; Kematian; Bagging; Adaboost
Abstract− Heart disease is one disease that is not easy to predict early on and maybe some people are not aware that they have the disease. Data obtained by WHO More than 17 million people worldwide died of heart attacks in 2016. If thesymptoms of heart disease or heart attack are known, prevention of heart disease can be anticipated and even minimized mortality. Analysis of heart disease aims to reduce mortality from the disease. In writing this research, a decision tree algorithm method is used, the  algorithm  still  has  weaknesses  in  making  prediction  accuracy.  So  we  need  a  way  to  improve  the  accuracy  of  the classification learning outcomes. This study aims to improve the learning outcomes of heart disease classification by using ensemble learning methods, namely Boostrap Aggregating (Bagging) and Adaptive Boosting (Adaboost). Both methods were tested by predicting deaths caused by heart disease.
Keywords : Decision Tree; Heart Disease; Death; Bagging; Adaboost

## 1. PENDAHULUAN
Tahapan-tahapan ini melakukan penyusunan dan juga paparan daripada pengetahuan yang telah sudah didapat dari data mining sebelumnya. Representasi daripada hasil data mining tersebut, dibuatlah sedemikian bentuknya agar orang yang masih pemula atau awam dalam dunia data mining dapat mengerti dan juga membaca respresentasinya. antisipasi  siapapun,  termasuk  anak-anak,  bisa  terkena  penyakit  jantung.  Dengan  memprediksi  risiko  penyakit jantung dapat mengetahui seseorang terkena penyakit jantung atau tidak dari gejala yang ditimbulkan.
Tekanan darah tinggi, kolesterol tinggi, stres, ketegangan, konsumsi alkohol, gaya hidup sedentari, obesitas, diabetes  adalah  faktor  utama  yang  mempengaruhi  jantung.  Tekanan  darah  tinggi  dan  kolesterol  faktor  yang mempengaruhi seseorang mengidap penyakit jantung [3].
Data mining merupakan cara untuk menemukan relasi yang bermakna, bentuk serta tren yang cenderung memeriksa jumlah daya yang disimpan memakai tehnik pola pengenalan dan dalam data mining ada metode biasa disebut  klasifikasi. Ada banyak algoritma klasifikasi, Satu  diantara metode klasifikasi  yang paling populer dan mudah untuk dipahami dan sering digunakan adalah decision tree [10,14,15].
Pohon keputusan merupakan bentuk pohon seperti diagram alur, dimana tiap titik internalnya mewakili uji karakter.  Hasil  uji  terwakili  oleh  cabang  selain  itu  label  kelas  juga  terwakili  oleh  simpul  daun.  Penilaian  uji terhadap variable atribut X pada pohon keputusanJalur pada akar atau simpul daun memegang prediksi kelas dari tupel  yang  dilacak.  Model  pembelajaran  prediktif  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  yang  mampu memetakan  observasi  terhadap  suatu  kesimpulan  berdasarkan  target  nilai.  Nilai  ini  merupakan  metode  model prediktif yang sering dipakai di statistic, data mining, dan machine learning.
Pada bentuk pohon, label kelas terwakili oleh daun serta label kelas terwakili oleh cabang yang terkoneksi fitur  [7].  Dalam  pendekatan  pohon  keputusan,  pruning  adalah  proses  eliminasi  Sebagian  cabang  yang  tidak diperlukan.  Metode  pemangkasan  selanjutnya  dengan  menggunakan  ambang  batas (threshold  pruning).  Kedua, pengujian dengan memakai metode pruning mampu mengklasifikasi pohon keputusan dengan syarat segmentasi dari algoritma C4.5 dan ID3 (biaya heterogen) pada pada enam dataset dan menyimpulkan bahwa, keduanya bisa dipakai sebagai pengklasifikasian pohon keputusan.
Ada jenis model klasifikasi terkait dengan memprediksi stroke antara lain Tsukamoto, SVM, K-NN, Naïve Bayes (NB), Neural Network and Decision Tree (C4.5) [13],[14]. Dari berbagai penelitian tersebut model Decision Tree adalah yang tertinggi untuk tingkatan akurasinya yaitu sebesar 95%. Oleh karenanya metode Decision Tree juga terdapat keunggulan seperti mampu memberikan solusi berbagai jenis overfitting, penanganan missing value atribut di data latih dan juga bisa meningkatkannya efisiensi pada komputasi. Walaupun model C4.5 atau Decision

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169
Tree lebih unggul dari model yang lain disamping itu model ini pada kasus penyakit stroke tidak bisa memprediksi secara tepat dan akurat [16].
Oleh karenanya dalam mengatasi masalah yang telah ada Sebagian peneliti sudah menerapkan teknik yang disebut  ensamble  yang  dianggap  mampu  dapat  memperbaiki  nilai  prediksi  yang  tidak  tepat  dapat  juga meningkatkannya  hasil  akurasi  dari  Model  Decision  Tree  yang  akurat  untuk  prediksi  didalam  penelitian  [17]. Berdasarkan  uraian  permasalahan  diatas,  metode  ensamble  adalah  tujuan  utamanya  penelitian  ini  dikarenakan dapat meningkatkan hasil akurasi. Maka klasifikasi penyakit jantung masih bisa ditingkatkan kinerjanya dengan menggunakkan Algoritma C4.5 dengan teknik ensemble dipilih  guna membantu  memprediksi  screening  pasien penyakit jantung.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan antara algoritma Boostrap Aggregating (Bagging) dan Adaptive Boosting (AdaBoost) dalam meningkatkan hasil akurasi klasifikasi pada data penyakit jantung dan untuk mengevaluasi metode ensemble yang tepat untuk klasifikasi penyakit jantung.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Eksperimen
Objek yang diteliti adalah tahapan dalam penyakit jantung. Data yang dikumpulkan berasal dari dataset deteksi penyakit jantung dari  website The Kaggle Learning  Repository Kumpulan data ini  berasal  dari tahun 1988 dan terdiri dari empat database: Cleveland, Hungaria, Swiss, dan Long Beach V. Dataset ini diambil dari website The Kaggle Learning Repository karena website tersebut sudah sering digunakan sebagai sumber dataset oleh pelajar, edukator dan peneliti lainnya.
Dataset  penyakit  jantung  ini  berisikan  indikator-indikator  atau  variabel  yang  dipakai  dalam mengidentifikasi  pasien.  Dataset  ini  sudah  dipisahkan  dan  dipilih  dari  variabel-variabel  pada  dataset  penyakit jantung awal dan dibuat menjadi dataset penyakit jantung baru.
Tabel 1. Heart disease dataset No  Atribut Representasi Keterangan Tipe Data Deskripsi 1 Age Age Umur Numeric Age in years 2 Sex Sex Jenis kelamin Categorical 1 : Male 2 : Female 3 Cp Chest pain type Nyeri pada dada Categorical 1 : Typical Angina 2 : Atypical Angina 3 : non angina pain 4 : asymtomatic 4 Trestbps resting blood pressure Tekanan darah pasien Numeric Mm/hg 5 Chol serum cholestoral Kadar kolestrol Numeric Mg/dl 6 Fbs fasting blood sugar Kadar gula darah Categorical 1 : True 2 : False 7 Restecg Resting electrocardiograph ic result Hasil tes elektrokardiografi Categorical 0 : Normal 1: Abnormal 2 : Probable 8 Thalach heart rate achieved Denyut jantung Numeric Detak jantung 9 Exang exercise induced angina Nyeri saat olahraga Categorical 1 : Ya 0 : tidak 10  Oldpeak depression induced by exercise relative to rest Penurunan ST disebabkan berolahraga Numeric Depresi Induksi olahraga 11  Slope Slope Slope puncak ST Setelah berolahraga Categorical 1 : upsloping 2 : flat 3: downsloping 12  Ca The number of blood vessels detected Pembulu darah Numeric Jumlah pembuluh 13  Thal Thallium Thallium Categorical 1 : Normal 2 : Fixed 3: reversable 14  Class Class Terkena penyakit jantung Categorical 1 : Ya 0 : tidak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169
Tabel 2. Heart disease prediction
No  Atribut Representasi Keterangan Tipe Data Deskripsi 1 Age Age Umur Numeric Angka 2 Sex Sex Jenis kelamin Categorical 1 : Male 2 : Female 3 Cp Chest pain type Nyeri pada dada Categorical 1 : Typical Angina 2 : Atypical Angina 3:non angina pain 4: asymtomatic 4 Bp resting blood pressure Tekanan darah pasien Numeric Mm/hg 5 Cholestrol serum cholestoral  Kadar kolestrol Numeric Mg/dl 6 Fbs over 120 fasting blood sugar Kadar gula darah Categorical 1 : Ya 0 : tidak 7 EKG result EKG Result Patient Hasil EKG Pasien Nominal 0 : ekgmo 1 : ekgdy 2 : ekgyr 8 Max HR Maximum Heart Rate Detak jantung Numeric Angka 9 Exercise Angina exercise induced angina Nyeri saat olahraga Categorical 1 : Ya 0 : tidak 10 ST Depression depression induced by exercise relative to rest Penurunan ST Disebabkan berolahraga Numeric Depresi Induksi Olahraga 11 Slope of ST Slope Slope puncak ST setelah berolahraga Categorical 1 : upsloping 2 : flat 3 : downsloping 12 Number of vessel fluro The number of blood vessels detected through the staining process Pembulu darah Numeric Jumlah Pembulu Darah 13 Thallium Thallium Kondisi Tallium Categorical 1 : Normal 2 : Fixed 3 : reversable 14 Heart Disease Heart Disease Penyakit Jantung Categorical 1 : Absence 0 : Presence Tabel 3. Heart failure prediction No Atribut Representasi Keterangan Tipe Data Deskripsi 1 Age Age Umur Numeric Angka 2 Anemia Decrease of red blood cells or hemoglobin Pasien anemia Categorical 1 : Ya 0 : Tidak 3 Ceratinine phosphokinase Level of the CPK enzyme in the blood Enzim dalam darah Numeric Mcg/L 4 Diabetes If the patient has diabetes Diabetes pasien Categorical 1 : Ya 0 : Tidak 5 Ejection Fraction Percentage of blood leaving the heart at each contraction Presentase dalam darah Numeric Angka 6 High Blood Pressure If the patient Has hypertension Tekanan Darah Categorical 1 : Ya 0 : Tidak 7 Platelets Platelets in the blood Kadar Trombosit  Numeric Kiloplatelets/ mL 8 Serum Level of serum Kadar Kreatin Numeric mg/dL

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169
No Atribut Representasi Keterangan Tipe Data Deskripsi ceratine creatinine in the blood 9 Serum Sodium Level of serum sodium in the blood Kadar Sodium Numeric mEq/L 10 Sex Sex Jenis kelamin Numeric Angka 11 Smoking If the patient smokes or not Pasien perokok Categorical 1 : Ya 0 : Tidak 12 Time Follow-up period Waktu tindak lanjut Numeric Angka 13 Death Event If the patient follow-up period Kematian pasien  Nominal 1 : Ya 0 : Tidak 2.2 Alur Metode

## Gambar 1. Alur Metode

## 2.3 Metode Evaluasi
Tahapan  selanjutnya  yaitu  preprocessing  setelahnya  selesai,  dapat  melanjutkan  pada  tahap  pelatihan  model. Memasuki tahap ketiga akan dilakukan uji klasifikasi antara algoritma Decision Tree (C4.5), C4.5 dan Bagging, C4.5  dan  AdaBoost.  Tujuan  ini  dilakukan  dengan  cara  membagi  proses  klasifikasi  menjadikan  tiga  tahapan ataupun sekenario.
Tahapan-tahapan  ini  melakukan  penyusunan  dan  juga  paparan  daripada  pengetahuan  yang  telah  sudah didapat  dari  data  mining  sebelumnya.  Representasi  daripada  hasil  data  mining  tersebut,  dibuatlah  sedemikian bentuknya agar orang yang masih pemula atau awam dalam dunia data mining dapat mengerti dan juga membaca respresentasinya.
Tabel 4. Tahapan klasifikasi Algoritma C4.5 Algoritma C4.5 + Bagging Algoritma C4.5 + Adaboost Metode ensamble di tahap belum diterapkan hanya menggunakan algoritma C4.5 saja. Metode ensamble di tahap ini akan menggunakan metode Bagging untuk mendapatkan hasil klasifikasi yang akurat. Metode ensamble di tahap ini akan menggunakan metode AdaBoost untuk mendapatkan hasil klasifikasi
yang akurat.
Berdasarkan skenario sebelumnya, langkah -langkah dalam proses klasifikasi dapat diilustrasikan ke dalam flowchart seperti Gambar dibawah ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169
1. Flowchart Klasifikasi Algoritma C4.5
Gambar 3. Flowchart Klasifikasi C4.5
2. Flowchart Klasifikasi algoritma C4.5 + Bagging
Gambar 4. Flowchart Klasifikasi C4.5 dengan Bagging
3. Flowchart Klasifikasi Algoritma C4.5 + Adaboost
Gambar 5. Flowchart klasifikasi C4.5 dengan AdaBoost

## 2.3 Seting Eksperimen
pada  tahapan  seting  eksperimen  merupakan  tahapan  akhir  dari  penelitian  adalah  model  uji  dari  masing-masing ketiga  sekenariao  klasifikasi  diatas,  yang  mana  data  digunakan  sudah  mempunyai  label  tiap  datanya.  Metode confusion matrix dilakukan untuk model pengujian ini. Sebelum dilakukan pengujian, Pengujian dilakukan yang pertam-tama adalah data harus dipisahkan jadi dua yaitu data training dan data testing. Lalu data bisa diolah dan diuji menggunakan kfold  cross-validation dengan cara membagi bagian dengan 10 bagian data secara acak dan stratified untuk mengevaluasi model.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169

## 2.4 Analisis Hasil
Pada  pengujian  sebelumnya  mengenai  pembahasan  komparasi  hasil  scenario  yang  terdiri  dari  algoritma  C4.5, algoritma C4.5 + bagging, algoritma C4.5 + adaboost. Selain itu dengan menggunakan metode yang sama, juga dilakukan analisis untuk mengetahui perbandingannya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data dari pasien penyakit jantung yang berasal dari website Kaggle (1)  Heart Disease Dataset (2) Heart Disease Prediction (3) Heart Failure Prediction.
Tabel 5. Dataset Yang Digunakan Eksperimen Dataset Jumlah Record Jumlah Atribut Jumlah Atribut Nominal Jumlah Atribut Numerik Jumlah Class Heart   Disease Dataset 1025 14 7 7 1 Heart   Disease Prediction 270 14 6 8 1 Heart   Failure Prediction 300 13 5 8 1

## 3.2 Pengolahan Data

## 3.2.1 Data Cleaning
Proses ini proses pembersihan data dapat dilaksanakan terhadap data yang missing value dari ketiga dataset yang digunakan penelitian yaitu Heart Disease Dataset, Heart Disease Prediction dan Heart Failure Prediction.
Tabel 6. Sampel Dataset Heart Disease Setelah Proses Data Cleaning
Age Sex Cp … Ca Thal Class 52 M Typical … 0 Defect 1 60 F Atypical … 0 Normal 0 : : : : : : : 70 M Typical … 0 Normal 0 54 F Atypical … 1 Normal 1 Tabel 7. Sampel Dataset Heart Disease Prediction Setelah Proses Data Cleaning Age Sex Bp … Slope Number Vessel Heart Disease 67 M 115 … Flat 0 1 65 M 124 … Upsloping 3 1 : : : : : : : 37 F 120 … Defect 2 0 45 M 160 … Flat 1 1 Tabel 8. Sampel Dataset Heart Failure Setelah Proses Data Cleaning Age Anemia Diabetes … Sex Smoking Death  Event 75 0 0 … M Yes Yes 55 0 1 … M No Yes : : : : : : : 45 1 1 … F Yes No 87 0 1 … M No Yes
3.2.2 Data Transformation Tabel 9. Sampel Dataset Heart Disease Yang Sudah Dikonversi Age Sex Cp … Ca Thal Class 52 1 0 … 0 2 1 60 0 1 … 0 1 0 : : : : : : : 70 1 0 … 0 1 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169
Age Sex Cp … Ca Thal Class 54 0 1 … 1 1 1
Beberapa  atribut  yang  memang  memiliki  data-data  kategorikal  yang  sudah  diubah  menjadi  tipe  data numerikal. Untuk mempermudahnya melihat secara detail perubahan atribut dari setiap data. Table dibawah ini melihatkan detail apa saja atribut kategorikal yang telah dilakukan perubahan tipe data.
Tabel 10. Detail Atribut Kategorikal Yang Diubah Menjadi Numerik
Atribut Kategorikal Sebelum dikonversi Sesudah dikonversi Sex Female Male Female=0 Male=1 Chest Pain Type Typical Angina Atypical Angina Non- Angina Pain Asymptomatic Typical Angina=0 Atypical Angina=1 Non-Angina Pain=2 Asymptomatic=3 Fasting Blood Sugar False True False=0 True=1 Resting Electrocardiographic Normal Having ST-T wave Probable Normal=0 Having ST-T wave=1 Probable=2 Exang Yes No Yes=1 No=0 Slope Upsloping Flat Downsloping Upsloping=0 Flat=1 Downsloping=2 Thal Normal Fixed Defect Reversable Defect Normal=1 Fixed Defect=2 Reversable Defect=3 Num <50% diameter narrowing >50% diameter narrowing <50%=0 >50%=1
Di dalam dataset Heart Disease Prediction ada sebagian atribut data yang mempunyai tipe data kategorikal antara lain adalah atribut sex, cp (chest pain type), fbs (fasting blood sugar), EKG result, Exercise Angina, slope, thal, Vessel. Table di berikut ini.
Tabel 11. Detail Atribut Heart Disease Prediction Kategorikal Yang Diubah Menjadi Numerik
Atribut Kategorikal Sebelum dikonversi Sesudah dikonversi Sex Female Male Female=0 Male=1 Chest Pain Type Typical Angina Atypical Angina Non-Angina Pain Asymptomatic Typical Angina=0 Atypical Angina=1 Non-Angina Pain=2 Asymptomatic=3 Fasting Blood Sugar False True False=0 True=1 EKG Result exercise ECG reading Normal=0 Having ST-T Wave=1 Probable=2 Exercise Angina Yes No Yes=1 No=0 Slope Upsloping Flat Downsloping Upsloping=0 Flat=1 Downsloping=2 Thal Normal Fixed Defect Reversable Defect Normal=1 Fixed Defect=2 Reversable Defect=3 Vessel Number Of Major Vessel 0-3 flouroscopy
Di dalam dataset Heart Failure ada sebagian atribut data yang mempunyai tipe data kategorikal antara lain adalah atribut sex, Diabetes, Blood Preasure, Smoking, Death Event. Table di berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169
Tabel 12. Detail Atribut Heart Failure Kategorikal Yang Diubah Menjadi Numerik Atribut Kategorikal Sebelum dikonversi Sesudah dikonversi Sex Female Male Female=0 Male=1 Diabetes History of Diabetes No Such History History of Diabetes=1 No Such History=0 Blood Preasure True False True=1 False=0 Smoking Yes No Yes=1 No=0 Death Event Yes No Yes=1 No=0

## 3.2.3 Klasifikasi Algoritma C4.5
Melihat  dari  sekenario  klasifikasi  table  diatas,  model  pelatihan  awal  adalah  mencoba  menggunakan  metode algortima  C4.5.  tahapan  kalsifikasi  akan  diolah  menggunakkan  software  RapidMiner.  Tahapan  tersebut  ketika proses pengklasifikasian mempunyai tahapan yaitu dengan dua tahapan saat prosesnya dengan data training dan testing. Agar menemukan hasil output terbaik maka maka tahapan tersebut harus dilakukan pada algoritma C.45.

## 3.2.4 Klasifikasi Algoritma C4.5 + Bagging
Melihat  dari  sekenario  klasifikasi  table  diatas,  model  pelatihan  kedua  adalah  mencoba  menggunakan  metode algortima C4.5 dengan ensamble Bagging. Tahapan tersebut ketika proses pengklasifikasian mempunyai tahapan yaitu dengan dua tahapan saat prosesnya dengan data training dan testing. Agar menemukan hasil output terbaik maka maka tahapan tersebut harus dilakukan pada algoritma C4.5 dengan Bagging.

## 3.2.5 Klasifikasi Algoritma C4.5 + Adaboost
Proses  pengkalsifikasian  untuk  data  latih  harus  dilakukan  dengan  cara  mengulang  hingga  memenuhi  batas maksimal yang telah ditentukan. Lalu setelahnya hasil dari pengulangan itu akan dipilih dari pengambilan suara yang  paling  banyak  untuk  memperoleh  keluaran yang  terbaik. Software  RapidMiner  masih  menjadi  alat  untuk mengolah proses klasifikasi kali ini dan sama dengan metode sebelum-sebelumnya.

## 3.2.6 Uji Validasi dan Evaluasi
1. Algortima C4.5
Metode confusion matrix diterapkan pada pengujian model ini, untuk mengetahui nilai dari kelas yang sebenarnya dan nilai kelas prediksi dari Dataset Penyakit Jantung.
Tabel 13. Confusion Matrix Dari Algoritma C4.5 Dataset Heart Disease
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi No Jantung Jantung Kelas Prediksi No Jantung 417 74 0.84 Jantung 82 452 0.84 Class Recall 0.83 0.85 Class F1Score 0,83 0.84 Diketahui :
Benar Positif = 417 Benar Negatif = 452 Salah Positif = 74 Salah Negatif = 82
Tabel 14. Confusion Matrix Dari Algoritma C4.5 Dataset Heart Disease Prediction
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi No Jantung Jantung Kelas Prediksi No Jantung 81 34 0.70 Jantung 39 116 0.74 Class Recall 0.67 0.77 Class F1Score 0.69 0.74 Diketahui :
Benar Positif = 81 Benar Negatif = 116 Salah Positif = 34

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169

## Salah Negatif = 39
Tabel 15. Confusion Matrix Dari Algoritma C4.5 Dataset Heart Failure Prediction
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi No Jantung Jantung Kelas Prediksi No Jantung 56 20 0.73 Jantung 40 183 0.82 Class Recall 0.58 0.90 Class F1Score 0.65 0.81 Diketahui : Benar Positif = 56
Benar Negatif = 183 Salah Positif = 20 Salah Negatif = 40

## 3.2.7 Algoritma C4.5 + Bagging
Metode confusion matrix diterapkan pada pengujian model ini, untuk mengetahui nilai dari kelas yang sebenarnya dan nilai kelas prediksi dari Dataset Penyakit Jantung.
Tabel 16. Confusion Matrix Dari Algoritma C4.5 + Bagging Dataset Heart Disease
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi No Jantung Jantung Kelas Prediksi No Jantung 440 42 0.91 Jantung 59 484 0.89 Class Recall 0.88 0.92 Class F1Score 0.90 0.92 Diketahui : Benar Positif = 440
Benar Negatif = 484 Salah Positif = 42 Salah Negati = 59
Tabel 17. Confusion Matrix Dari Algoritma C4.5 + Bagging Dataset Heart Disease Prediction
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi No Jantung Jantung Kelas Prediksi No Jantung 82 30 0.73 Jantung 38 120 0.75 Class Recall 0.68 0.80 Class F1Score 0.71 0.76 Diketahui :
Benar Positif = 82 Benar Negatif = 120 Salah Positif = 30 Salah Negatif = 38
Tabel 18. Confusion Matrix Dari Algoritma C4.5 + Bagging Dataset Heart Failure Prediction
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi No Jantung Jantung Kelas Prediksi No Jantung 61 19 0.76 Jantung 35 184 0.84 Class Recall 0.63 0.90 Class F1Score 0.69 0.83 Benar Positif = 61
Benar Negatif = 184 Salah Positif = 19 Salah Negatif = 35

## 3.2.8 Algoritma C4.5 + Adaboost
Metode  confusion  matrix  juga  digunakan  pada  pengujian  kombinasi  algoritma  C4.5  dan  AdaBoost,  untuk mengetahui nilai dari kelas yang sebenarnya dan nilai kelas prediksi dari Dataset Penyakit Jantung.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169
Tabel 19. Confusion Matrix Dari Algoritma C4.5 + Adaboost Dataset Heart Disease
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi No Jantung Jantung Kelas Prediksi No Jantung 433 55 0.88 Jantung 66 471 0.87 Class Recall 0.86 0.89 Class F1Score 0.88 0.89 Diketahui :
Benar Positif = 433 Benar Negatif = 471 Salah Positif = 66 Salah Negatif = 55
Tabel 20. Confusion Matrix Dari Algoritma C4.5 + Adaboost Dataset Heart Disease Prediction
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi No Jantung Jantung Kelas Prediksi No Jantung 87 24 0.78 Jantung 33 126 0.79 Class Recall 0.72 0.84 Class F1Score 0.75 0.81 Diketahui : Benar Positif = 87
Benar Negatif = 126 Salah Positif = 24 Salah Negatif = 33
Tabel 21. Confusion Matrix Dari Algoritma C4.5 + Adaboost Dataset Heart Failure Prediction
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi No Jantung Jantung Kelas Prediksi No Jantung 56 20 0.73 Jantung 40 183 0.82 Class Recall 0.58 0.90 Class F1Score 0.65 0.81 Diketahui : Benar Positif = 56
Benar Negatif = 183 Salah Positif = 20 Salah Negatif = 40

## 3.3 Analisis Hasil
Setelah  membahas  hasil  dari  tiap  sekenario  pada  ketiga  dataset  yang  digunakan  Dataset  Heart  Disease,  Heart Disease Prediction, dan Heart Failure Prediction untuk itu proses setelahnya yaitu melaksanakan analisis hasil dari evaluasi  dengan  cara  membanding-bandingkan  performa  pengklasifikasian.  Sekenario  yang  pertama  adalah pengklasifikasian  dengan  metode  algoritma  C4.5  dimana  ketika  metode  tersebut  dieksekusi  kedalam  software rapidminer memperoleh hasil pada table dibawah ini.
Tabel 22. Hasil Pengujian Skenario Pertama
Uji Validasi Algoritma C4.5 Heart Disease Dataset Heart Disease Prediction  Heart Failure Prediction Presisi 0.84 0.70 0.74 Spesifitas 0.85 0.77 0.90 Sensivitas 0.83 0.68 0.58 F1 Score 0.83 0.69 0.65 Akurasi 0.84 0.72 0.79
Skenario selanjutnya merupakan yang kedua adalah pengklasifikasian dengan metode C4.5 dan Bagging. Dimana dalam skenario ini adalah kombinasi dari algoritma C4.5 dan metode Bagging adalah untuk meningkatkan performa klasifikasi dari C4.5 itu sendiri.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169
Tabel 23. Hasil Pengujian Skenario Kedua
Uji Validasi C4.5 dengan Bagging Heart Disease Dataset  Heart Disease Prediction  Heart Failure Prediction Presisi 0.91 0.73 0.76 Spesifitas 0.92 0.80 0.91 Sensivitas 0.88 0.68 0.64 F1 Score 0.90 0.71 0.69 Akurasi 0.90 0.74 0.81
Skenario  selanjutnya  merupakan  yang  terakhir  adalah  pengklasifikasian  dengan  metode  C4.5  dan Adaboost. Dimana dalam skenario ini adalah kombinasi dari algoritma C4.5 dan metode Adaboost adalah untuk meningkatkan performa klasifikasi dari C4.5 itu sendiri.
Tabel 24. Hasil Pengujian Skenario Ketiga
Uji Validasi C4.5 dengan AdaBoost Heart Disease Dataset  Heart Disease Prediction  Heart Failure Prediction Presisi 0.89 0.78 0.74 Spesifitas 0.90 0.84 0.90 Sensivitas 0.87 0.73 0.58 F1 Score 0.88 0.75 0.65 Akurasi 0.88 0.78 0.79
Berdasarkan Tabel XXIII dan XXIV penerapan metode bagging dan adaboost memiliki pengaruh dalam meningkatnya nilai akurasi dari algoritma C4.5. Akurasi yang dihasilkan oleh kombinasi algoritma dengan metode bagging dan adaboost untuk klasifikasi ketiga Dataset Penyakit Jantung dapat dikatakan lebih baik dibandingkan hanya  menerapkan  satu  metode  saja.  Tabel  XXV  menunjukkan  detail  perbandingan  hasil  pengujian  untuk keseluruhan skenario klasifikasi.
Tabel 25. Perbandingan Hasil Pengujian Dataset Uji Validasi Akurasi C4.5 C4.5 + Bagging C4.5 + AdaBoost Heart  Disease Dataset 84.78% 90.14% 88.20% Heart Disease Prediction 72.96% 74.81% 78.89% Heart  Failure Prediction 79.29% 81.94% 79.93%

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan eksperimen dan memperoleh hasil untuk pengujian prediksi penyakit jantung kesimpulan yang di dapat daripada metode algortima optimasi ensamble pada algoritma Boostrap Agregating (Bagging) dan juga Adaptive  Boosting  (AdaBoost)  bisa  meningkatkan  daripada  performa  klasifikasi  algoritma  base  estimator Decision  Tree.  Berdasarkan  hasil  perbandingan  Analisa  dari  tiga  dataset  penyakit  jantung,  algortima  C4.5 menghasilkan nilai akurasi sebesar Heart Disease Dataset 84,78%, Heart Disease Prediction 72,96%, dan Heart Failure Prediction 79,29%. Setelah diterapkannya ensamble pada algoritma base estimator didapatkan pada metode ensamble  bagging  adalah  sebesar  Heart  Disease  Dataset  90,14%,  Heart  Disease  Prediction  74,81%,  dan  Heart Failure  Prediction  81,94%.  Lalu  pada  metode  ensamble  AdaBoost  mendapatkan  hasil  akurasi  pada  data  Heart Disease Dataset 88,20, Heart Disease Prediction 78,89%, dan Heart Failure Prediction 79,93%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima Kasih  kepada dosen pembimbing  saya yang selalu mendukung dan mengarahkan saya dalam penulisan jurnal ini, serta pihak-pihak kampus dan teman-teman yang selalu menyemangati dalam penulisan ini.

## REFERENCES
[1] Virani SS, Alonso A, Aparicio HJ, Benjamin EJ, Bittencourt MS, Callaway CW, et al. Heart disease and stroke statistics. 2021 update: a report from the American Heart Associationexternal icon. Circulation. 2021;143:e254–e743.
[2] enter for disease control and prevention. 2021, https://www.cdc.gov/heartdisease/facts.htm. Diakses pada 2 Januari 2022 pukul 23.12.
[3] Cheryl D. Fryar, M.S.P.H.; Te-Ching Chen, Ph.D.; and Xianfen Li, M.S. Prevalence of Uncontrolled Risk Factors for Cardiovascular Disease: United States, 1999–2010, NCHS Data Brief, No. 103, August 2012.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5169
Submitted: 26/11/2022 ; Accepted: 08/01/2023 ; Published: 28/01/2023
[4] A.  Chauhan,  A. Jain,  P.  Sharma, V.  Deep,  prediksi  penyakit  jantung  menggunakan  pembelajaran  aturan  evolusioner, dalam: Konferensi Internasional ke-4 2018 Kecerdasan Komputasi & Teknologi Komunikasi (CICT), Ghaziabad ,2018, hlm. 1-4.
[5] Larose, Daniel T. 2005. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. John Willey & Sons, Inc.
[6] Dai Qin-yun,. Zang Chun-Ping., Wu Hao. 2016. Research of Decision tree Classification Algorithm in Data Mining. Dept. of Electric and Electronic Engineering, Shijiazhuang Vocational and Technology Institute. China
[7] Sharma, R., Purushottam, Saxena, K. 2016. Efficient Heart Disease Prediction System using Decision Tree. International Conference  on  Computing,  Communication  and  Automation  (ICCCA),  Noida,  India,  15-16  May.  72-77.  DOI: 10.1109/CCAA.2015.7148346
[8] Zhang, S. (2012). Decision tree classifiers sensitive to heterogeneous costs. Journal of Systems and Software, 85(4), 771– 779. doi:10.1016/j.jss.2011.10.007
[9] Hou,  S.,  Hou,  R.,  Shi,  X.,  Wang,  J.,  &  Yuan,  C.  2014.  Research  on  C5.0  Algorithm  Improvement  and  the  Test  in Lightning Disaster Statistics.International Journal of Control and Automation, 7(1), 181-190.
[10] Kavitha, R., Kannan, E. 2016. An Efficient Framework for Heart Disease Classification using Feature Extraction and Feature Selection Technique in Data Mining. International Conference on Emerging Trends in Engineering, Technology and Science (ICETETS), pp. 1-5.
[11] Pristyanto,  Yoga.  2019.  “Penerapan  Metode  Ensemble  Untuk  Meningkatkan  Kinerja  Algoritme  Klasifikasi  Pada Imbalanced Dataset.” Jurnal TEKNOINFO 13 (1): 11–16.
[12] Puspitawuri, Annisa, Edy Santoso, and Candra Dewi. 2019. “Diagnosis Tingkat Risiko Penyakit Stroke Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Naïve Bayes.” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer 3 (4): 3319–24. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/jptiik/article/view/4916.
[13] Adelina, Vina, Dian Eka Ratnawati, and M. Ali Fauzi. 2018. “Klasifikasi Tingkat Risiko Penyakit Stroke Menggunakan Metode GA-Fuzzy.” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer 2 (September): 3015–21. https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/2513.
[14] Amini,  Leila,  Reza  Azarpazhouh,  Mohammad  Taghi  Farzadfar,  Sayed  Ali  Mousavi,  and  Farahnaz  Jazaieri.  2013. “Prediction and Control of Stroke by Data Mining.” International Journal of Preventive Medicine 4 (May): 245–49.
[15] Bisri, Achmad. 2015. “Penerapan Adaboost Untuk Penyelesaian Ketidakseimbangan Kelas Pada Penentuan Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Decision Tree.” Journal of Inteligent System 1 (1):27-32.
[16] Kansadub, Teerapat, and Sotarat Thammaboosadee. 2015. “Stroke Risk Prediction Model Based on Demographic Data.” 2015 8th Biomedical Engineering International Conference (BMEiCON),3-5.
[17] Byna, Agus, and Muhammad Basit. 2020. “Penerapan Metode Adaboost Untuk Mengoptimasi Prediksi Penyakit Stroke Dengan Algoritma Naïve Bayes.” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) 09 (November): 407–11.
[18] D.Senthil Kumar , G.Sathyadevi and S.Sivanesh. (2016). Decision Support System for Medical Diagnosis Using Data Mining. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 8, Issue 3, No. 1.
[19] Tayeb,  Shahab.,  Pirouz,  Matin.,  Sun,  Johann.,  Hall,  Kaylee.,  Chang,  Andrew.,  Li,  Jessica.,  Song,  Connor.,  Chauhan, Apoorva., Ferra, Michael., Sager, Theresa., Zhan, Justin & Latifi, Shahram. 2018. Toward Predicting Medical Conditions Using K-Nearest Neighbors. IEEE International Conference on Big Data 3897– 3903.
[20] Muslim, Much Aziz, Aldi Nurzahputra, and Budi Prasetiyo. 2018. “Improving Accuracy of C4 . 5 Algorithm Using Split Feature Reduction Model and Bagging Ensemble for Credit Card Risk Prediction.” 2018 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT), no.1996: 141–45.
[21] Hana  Rasheid  Esmaeel  (2020).  Analysis  of  classification  learning  algorithms.  Indonesian  Journal  of  Electrical Engineering and Computer Science Vol. 17, No. 2, February 2020, pp. 1029~1039
[22] Hand, David J. 2007. Principles of Data Mining. Springer:London.
[23] Gorunescu, F. 2011. Data Mining Concepts, Models, and Techniques. Springer: Berlin.
[24] Alpaydin, E. 2016. Machine Learning: the New AI. MIT Press.
[25] Carlos  J.  Mantas,  Joaquín  Abellán,  Javier  G.  Castellano  (2016).  Analysis  of  Credal-C4.5  for  classification  in  noisy domains. Express System With  Applications 61 314-326  Elsevier.
[26] Latha, C Beulah Christalin, and S Carolin Jeeva. 2019. “Improving the Accuracy of Prediction of Heart Disease Risk Based  on  Ensemble  Classification  Techniques.”  Informatics  in  Medicine  Unlocked  16  (June):  100203. https://doi.org/10.1016/j.imu.2019.100203.
[27] Tran,  Cao  Truong,  Mengjie  Zhang,  Peter  Andreae,  and  Bing  Xue.  2017a.  “Bagging  and  Feature  Selection  for Classification with Incomplete Data.” European Conference on the Applications of Evolutionary 10199 (April): 471–86.
[28] Schapire, R. E., & Freund, Y. (1997). A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Aplication to Boosting. Journal of Computer and System Sciences, 55, 119-139. https://doi.org/10.1088/00344885/55/7/004.
[29] Rokach, L. (2010). Ensemble-based classifiers. Artificial Intelligence Review. 33, 1-39. https://doi.org/10.1007/s10462- 009-9124-7.
[30] Ramdhani, Lis Saumi. 2016. “Penerapan Particle Swarm Optmization (PSO) Untuk Seleksi Atribut Dalam Meningkatkan Akurasi Prediksi Diagnosis Penyakit Hepatitis Dengan Metode Algoritma C4 . 5.” Jurnal Ilmu Komputer, Manajemen Dan Sosial (SWABUMI) IV (1): 1-5.