BERKALA SAINSTEK 2022 10(3): 124-132 doi: 10.19184/bst.v10i3.22259 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BST/article/view/22259

## RESEARCH   ARTICLE

## Classification of Cardiovascular Disease Gene Data Using Discriminant Analysis and Support Vector Machine (SVM)
(Pengklasifikasian Data Gen Penyakit Kardiovaskuler Menggunakan Analisis Diskriminan dan Support Vector Machine (SVM))
Rizky Prayogo, Dian Anggraeni * , Alfian Futuhul Hadi Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Jember, Jl. Kalimantan No.37, Jember, Indonesia

## ABSTRACT
Cardiovascular disease is a disease caused by impaired function of the heart and blood vessels. This disease is caused by many factors, one of which is genetics, while the causes are age, gender, and family history. In this study, classification of 62 individuals with normal response and cardiovascular disease was carried out. Discriminant Analysis (AD) is a method that classifies data into two or more groups based on several variables where data that has been entered into one group will not be included in another group. The Support Vector Machine (SVM) performs classification by building an N-dimensional hyperplane that optimally separates data into two categories in the input space. Furthermore, AD and SVM will be compared to get which method has the best accuracy, after that it will be added to clustering using k-means and k-means kernels to improve the accuracy of each method. The results of this study are AD and SVM have accuracy values of 83.33% and 91.66%, for AD and SVM which are subjected to k-means have accuracy values of 91.66 % and 91.66 %, and for AD and SVM subjected to k-means kernel has an accuracy value of 100 % and 100 %.
Penyakit kardiovaskuler adalah penyakit yang disebabkan gangguan fungsi jantung dan pembuluh darah. Penyakit ini disebabkan oleh banyak faktor salah satunya genetika, adapun penyebabnya adalah umur, jenis kelamin, dan riwayat keluarga. Dalam penelitian ini dilakukan klasifikasi terhadap 62 individu dengan respon normal dan terjangkit kardiovaskuler. Analisis diskriminan (AD) metode yang mengklasifikasikan data kedalam dua atau beberapa kelompok berdasarkan beberapa variabel dimana data yang sudah masuk kedalam satu kelompok tidak akan masuk kedalam kelompok yang lain. Support Vector Machine (SVM) melakukan klasifikasi dengan membangun sebuah hyperplane N-dimensi yang optimal memisahkan data menjadi dua kategori pada input space. Selanjutnya akan dibandingkan AD dan SVM untuk didapatkan mana metode yang mempunyai akurasi terbaik, setelah itu akan ditambahi diklastering menggunakan  k-means  dan  kerel  k-means  untuk  memperbaiki  hasil  akurasi  dari  masing-masing  metode.  Didapatkan  hasil  dari penelitian ini adalah AD dan SVM mempunyai nilai akurasi sebesar 83,33% dan 91,66%, untuk AD dan SVM yang dikenai k-means mempunyai nilai akurasi sebesar 91,66 % dan 91,66 %, dan untuk AD dan SVM yang dikenai kernel k-means mempunyai nilai akurasi sebesar 100 % dan 100 %.
Keywords: Kardiovaskuler, Analisis diskriminan, Support Vector Machine (SVM), K-Means, Kernel K-Means .

## PENDAHULUAN
Penyakit  kardiovaskuler  adalah  penyakit  yang disebabkan  gangguan  fungsi  jantung  dan  pembuluh darah. World  Health  Organization (WHO)  melaporkan penyakit  kardiovaskuler  adalah  penyakit  kematian nomer  satu  di  dunia.  Ada  banyak  macam  penyakit kardiovaskuler,  tetapi  yang  paling  umum  dan  paling terkenal adalah penyakit jantung koroner, stroke dan gagal  jantung  [1].  Penyakit  kardiovaskuler  adalah penyakit  yang  disebabkan  oleh  penyumbatan  aliran
darah yang membawa sari-sari makanan dan oksigen menuju  otot  jantung  [2].  Kebanyakan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  penyakit  kardiovaskular  yaitu merokok, kurang aktifitas gerak, obesitas dan tekanan darah tinggi atau hipertensi [3]. Selain faktor kebiasaan hidup yang bisa mempengaruhi penyakit kardiovaskular  ada  juga  faktor  keturunan  seperti halnya  jenis  kelamin,  umur  dan  riwayat  keluarga (genetika) [1].
Penggunaan sistem
klasifikasi dalam mengdiagnosis  penyakit  kardiovaskular    meningkat,
*) Corresponding author: Dian Anggraeni E-mail: dian_a.fmipa@unej.ac.id
Prayogo, Classification of Cardiovascular Disease …
Dalam bidang ilmu statistika kita bisa mengklasifikasikan  genetika  penderita    penyakit kardiovaskuler  untuk  mengetahui  apakah  orang tersebut dengan gen yang terkandung dalam tubuhnya mempunyai resiko penyakit kardiovaskuler. pengklasifikasian  penyakit  kardiovaskuler  dalam disiplin  ilmu  satatistika  antara  lain  Analisis Diskriminan (AD) dan Support Vector Machine (SVM). Analisis diskriminan merupakan metode statistika untuk  mengelompokkan  atau  mengklasifikasikan sejumlah obyek ke dalam dua atau beberapa kelompok berdasarkan  beberapa  variabel.  Analisis  diskriminan mengasumsikan data berdistribusi normal multivariat dan matriks kovarian yang homogen. Sedangkan SVM menggunakan cara pengklasifikasian dengan menggunakan  Hyperplane  N-dimensi  yang  bisa memisahkan data menjadi dua kategori yang berbeda, secara  sederhana  konsep  SVM  adalah  sebagai  usaha mencari hyperplane terbaik  yang  berfungsi  sebagai pemisah  dua  buah  kelas. Pattern yang  merupakan anggota buah kelas : +1 dan -1 dan berbagi alternative garis pemisah ( Discrimination Boundaries ). Margin adalah jarak antara hyperplane tersebut dengan pattern terdekat dari masing-masing kelas. Pattern yang paling dekat ini disebut sebagai support vector [4].
Penelitian dilakukan Suwardika [5] tentang metode SVM dibandingkan dengan Analisis Diskriminan pada data Echocardiogram dengan akurasi 88 % untuk SVM dan  96%  untuk  analisis  diskriminan.  Penelitian  yang dilakukan Huang dkk. membandingkin model logistics regression , multivariate  discriminan  analysis , neural  network dan  SVM,    pada  analisis  peringkat  kredit  dari  hasil penelitian  tersebut  model  yang  mempunyai accuracy ketepatan lebih tinggi adalah dengan model NN dan SVM yaitu  80 % [6].
Selain itu penelitian ini mencari metode mana dan akurat  untuk  klasifikasi  data  yang  berukuran  besar. Secara garis besar penilitian ini akan dilakukan dengan menggunakan  2  metode  berbeda  yakni  analisis diskriminan dan SVM. Serta data akan dibagi menjadi dua yakni untuk data training dan data testing , dan untuk mendapatkan  hasil  terbaik  akan  menggunakan  K- Means dan Kernel K-Means.

## METODE PENELITIAN

## Kardiovaskuler
Kardiovaskuler  adalah  penyakit  yang  pada umumnya menyerang jantung dan sesekali menyerang
pembuluh  darah,  kardiovaskular  banyak  macamnya yang sering kita dengar adalah jantung koroner, stroke dan gagal jantung. Faktor yang sering dijumpai ada 2 (dua) faktor yang mempengruhi penyakit kardiovaskuler yang pertama karena keturunan/bawaan  ( congenital  heart  diseases )  dan  yang kedua  karena  didapatkan  sebab  pola  hidup  ( acquired heart  diseases )  menurut survey terbaru  penyakit kardiovaskuler  adalah  penyakit  yang  paling  banyak menyebabkan kematian diseluruh dunia. . Pada tahun 2005 ada sekitar 17,5 juga orang mengidap penyakit ini dan 30 % meninggal pada tahun yang sama [7].
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penyakit kardiovaskuler secara garis besar dibedakan menjadi 2 (dua) yang pertama dikenal dengan faktor resiko yang kedua  dikenal  dengan  faktor  prognosis.  Faktor  yang dapat  memperberat  atau  mempengaruhi  perjalanan penyakit kardiovaskular yang telah ada disebut sebagai faktor prognosis, istilah faktor risiko digunakan untuk menggambarkan faktor-faktor yang dapat mempermudah  serta  faktor-faktor  yang  dapat memperberat atau mempengaruhi perjalanan timbulnya  penyakit  kardiovaskular,  namun  secara prakteknya  kedua  faktor  ini  sering  disandingkan karena  faktor  resiko  sudah  mencakup  faktor prognosis.
Faktor  risiko  kardiovaskuler  adalah  faktor-faktor yang memudahkan timbul dan memberat dari penyakit ini sendiri. Secara umum, faktor risiko ini dibedakan atas  faktor  risiko  yang  tidak  dapat  diubah  (seperti umur,  jenis  kelamin,  ras  dan  riwayat  keluarga menderita  kelainan  kardiovaskuler)  dan  faktor  risiko yang  dapat  diubah  (seperti  kebiasaan  merokok,  diet, aktivitas fisik yang kurang, kegemukan, tekanan darah tinggi, penyakit diabetes dan sebagainya) [8].

## Klasifikasi
Klasifikasi adalah aspek yang harus ada pada data mining .  Teknik  klasifikasi  telah  banyak  digunakan dalam  berbagai  permasalahan  dalam  sebuah penelitian.Klasifikasi  merupakan  suatu  metode pengelompokan  data  yang  akan  mempelajari data training dengan menggunakan algoritma pengklasifikasian,  adapun  beberapa  algoritma klasifikasi  antara  lain Bayesian  classification,  K-Nearst Neighbor,  Decision  Tree  Induction,  Case-Based  Reasoning, Genetic  Algorithms, Support  Vector  Mechine (SVM) dan Linear Discriminant Analysis [9].
Prayogo, Classification of Cardiovascular Disease …

## Analisis Diskriminan (AD)
Analisis  diskriminan  (AD)  merupakan  metode statistika untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan sejumlah obyek ke dalam dua atau beberapa  kelompok  berdasarkan  beberapa  variabel. Setiap  obyek  yang  diklasifikasikan  akan  menjadi anggota dari salah satu kelompok dan tidak ada obyek yang menjadi anggota lebih dari satu kelompok [10]. Analisis diskriminan mengasumsikan data berdistribusi normal multivariat dan matriks kovarian yang  homogen.  Uji  asumsi  distribusi  normal multivariat dapat dilakukan Chi-Square plot sedangkan asumsi homogenitas matriks kovarian diuji dengan uji Box’s  M  [11].  Terdapat  asumsi  yang  harus  dipenuhi dalam  analisis  diskriminan  yaitu  bahwa  data  harus memenuhi  asumsi  berdistribusi  normal  multivariate dan matrik varian kovarian antara kategori terjangkit dan kategori normal homogen. Dengan meggunakan hipotesis.
Hipotesis:
𝐻 0 : Data berdistribusi normal multivariate.
𝐻 1 : Data tidak berdistrbusi normal multivariate. 𝛼 = 0.05
Uji homogenan matrik varian dan kovarian antara kategori 0 dan 1 dengan menggunkan Box-M dengan hepotesis sebagai berikut.
Hipotesis:
𝐻 0 : 𝛴 1 = 𝛴 2 = ⋯ = 𝛴 𝑘 dimana 𝑘 =observasi sampai ke-k 𝐻 1 ∶   𝛴 𝑖 ≠ 𝛴 𝑗 untuk 𝑖 ≠ 𝑗 dimana 𝑖, 𝑗 = 1,2, … , 𝑛 𝛼 = 0.05
Support Vector Machine (SVM) Suatu Support  Vector  Machine (SVM)  melakukan klasifikasi dengan membangun sebuah hyperplane N- dimensi yang optimal memisahkan data menjadi dua kategori.  Konsep    SVM  dapat  dijelaskan  secara sederhana  sebagai  usaha  mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai  pemisah dua buah kelas pada input  space . Pattern yang  merupakan  anggota  dari  dua buah  kelas  :  +1  dan  -1  dan  berbagi  alternative  garis pemisah ( discrimination boundaries ). Margin adalah jarak antara hyperplane tersebut dengan pattern terdekat dari masing-masing  kelas. Pattern yang  paling  dekat  ini disebut sebagai support vector [4].
Linear Support Vector Machine
Setiap data yang ada pada SVM dinotasikan sebagai 𝑥 𝑖 ɛ 𝑅 𝑝 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 dimana n adalah banyaknya data. Kelas positif  dinotasikan dengan +1,dan kelas negatif
dinotasikan  dengan  -1.  Dengan  demikian  ,tiap  data dan  dari  masing-masing  kelas  dinotasikan  dengan ∶ 𝑦 𝑖 ɛ  {0,1}. Diasumsikan bahwa kedua kelas tersebut dapat  dipisahkan  secara  baik  oleh  masing-masing hyperplane di D-dimensional  feature  space.  Hyperplane tersebut didefinisikan sebaga berkut:
𝑤 ⃗⃗ . 𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗  + 𝑏 = 0 (1)
Data 𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ yang tergolong ke dalam kelas -1 (sampel negatif)  adalah    yang  memenuhi  pertidaksamaan berikut:
𝑤 ⃗⃗ . 𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗  + 𝑏  ≥ −1 (2)
Adapun  data 𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ yang  tergolong  ke  dalam  kelas  1 (sampel positif) adalah yang memenuhi pertidaksamaan berikut :
𝑤 ⃗⃗ . 𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗  + 𝑏  ≥ 1 (3) Margin terbesar bisa dihitung dengan memaksimalkan  jarak  antara  hyperplane  dan  pattern terdekat. Jarak ini dirumuskan sebagai 1/||𝑤 ⃗⃗ || ( ||𝑤 ⃗⃗ || adalah  norm  dari  vector  w).  Selanjutnya,masalah  ini diformulasikan  ke  dalam Quadratic  Programming (QP) problem,  dengan  meminimalkan  invers  persamaan berikut:
||𝑤 ⃗⃗ || 2 = 𝑤 𝑇 (4)
𝑦 𝑖 (𝑤. 𝑥 𝑖 + 𝑏) − 1 ≥ 0, ∀ 𝑖 (5)
Optimasi ini dapat diselesaikan dengan menggunakan  terknik  komputasi  salah  satunya lagrange multipliers :
𝐿(𝑤 ⃗⃗ , 𝑏, 𝑎) = 1 2 ||𝑤 ⃗⃗ || 2 − ∑ ∝ 𝑖 𝑦 𝑖 (𝑤 ⃗⃗ . 𝑥 𝑖 + 𝑏 − 1) 𝑛 𝑖=2 (6)
𝛼 𝑖 adalah Lagrange multiplier yang berkorespondensi dengan 𝑥 𝑖 . Nilai 𝛼 𝑖 adalah nol atau positif.  Untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut. Pertama-tama  meminimakan  L  terhadap  w,dan memaksimalkan L terhadap 𝛼 𝑖 . Dengan memodifikasi persamaan (9), memaksimalkan masalah diatas dapat direpresentasikan dalam 𝛼 𝑖 .
∑ 𝛼 𝑖 − 1 2 ∑ 𝛼 𝑖 𝑙 𝑖,𝑗=1 𝑛 𝑖=1 𝛼 𝑗 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 (7)
𝛼 𝑖 ≥ 0, ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 = 0 𝑛 𝑖=1 (8)
Solusi  dari  permasalahan  di  atas  menghasilkan banyak  nilai 𝛼 𝑖 nol.  Data  yang  berkorespondensi dengan 𝛼 𝑖 yang tak nol,merupakan support vectors ,yaitu
Prayogo, Classification of Cardiovascular Disease …
data  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan hyperplane [13].
Non Linear Support Vector Mechine SVM merupakan salah satu varian dari linear machine sehingga  banyak  dapat  dipakai  untuk  menyelesaikan masalah  yang  sifatnya linear  separable. Untuk  dapat dipakai dalam kasus non-linear, pertama-tama data yang berada pada ruang vector awal ({𝑥 𝑖 𝜖 ℜ 𝐷 }) berdimensi D,harus  dipetakan  ke  ruang  vector  baru  yang berdimensi lebih tinggi ({𝑥 𝑖 ′ 𝜖 ℜ 𝑄 }). Fungsi pemetaan tersebut  dinotasikan  sebagai 𝛷(𝑥). Pemetaan  ini bertujuan  untuk  merepresentasikan  data  kedalam format  yang linaer  separable pada  ruang  vector  yang baru.
𝛷 ∶   ℜ 𝑑 →   ℜ 𝑞 , 𝑑 < 𝑞 (9) (15)
Proses  optimimisasi  pada  fase  ini  memerlukan perhitungan dot product dua buah variabel pada ruang vektor baru. Dot product kedua buah vektor (𝑥 𝑖 ) dan (𝑥 𝑗 ) dinotasikan sebagai 𝛷(𝑥 𝑖 ). 𝛷(𝑥 𝑗 ). nilai dot product kedua  buah  vektor  ini  dapat  dihitung  secara  tak langsung,yaitu tanpa mengetahui fungsi transformasi Φ.  komponen  kedua  buah  vetor  tersbut  diruang vektor asal sebagai berikut.
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝛷(𝑥 𝑖 ). 𝛷(𝑥 𝑗 ) (10)
Berbagai jenis fungsi dapat dipakai sebagai kernel k,sebagaimana tercantum pada Tabel 1 [12].
Tabel 1. Fungsi kernel dalam SVM Nama kernel Definisi Linear 𝐾(𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ . 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ ) = (𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ . 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ ) Polynomial 𝐾(𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ . 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ ) = (𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ . 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗  + 1) 𝑝
Gaussian RBF
𝐾(𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ . 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ ) = exp(− ||  𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ . 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ || 2
2𝜎 2 ) Sigmoid 𝐾(𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ . 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ ) = tanh(𝛼𝑥 𝑖 . 𝑥 𝑗 + 𝛽)
Tabel 2. Confusion matrix
Confusion Matrix Nilai Prediksi TRUE FALSE Nilai Riil TRUE TP (True positive) FP (False positive) FALSE FN (False negative) TN ( True negative)
Klastering K-Means dan Kernel K-Means Klastering secara umum digunakan untuk melihat kesamaan  antar  objek  dan  mengelompokkannya  ke dalam  beberapa  bagian.  Peran  klastering  dalam  ilmu pengetahuan  menjadi  semakin  pesat  berkembang seiring  dengan  kebutuhannya  yang  semakin meningkat, K-means dan Kernel K-Means merupakan salah  satu  algoritma  populer  dalam  pembentukan klastering. Selain karena kemudahan, algoritma ini juga mampu memberikan hasil yang efektif.
K-Means  adalah  algoritma  klastering  untuk menemukan kelompok dari objek yang non overlapping [14]. K-Means juga dianggap sebagai algoritma yang efektif   untuk  mengelompokkan  suatu  data  [15].  K- means adalah algoritma klastering dalam bidang data mining yang hanya mampu menangkap fitur kelas yang linear . Hal ini digunakan untuk klastering analisis, dan memiliki  efisiensi  tinggi  pada  partisi  data  terutama dalam dataset besar [16].
Kernel  k-means  bekerja  dengan  mengubah  data dari initial  space ke  dalam featured  space dan  k-means dijalankan  menggunakan  data featured  space tersebut. Kernel  K-Means  algoritma  klastering  yang  mampu menangkap fitur pembagian kelas yang non linear dari data yang diinisialisasi, tidak hanya itu Kernel K-means juga  mampu  mengekspresikan  hasil  kompleksnya pemetaan nonlinear [17] .
Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) Kurva ROC menunjukkan akurasi dan membandingkan  klasifikasi  secara  visual.  ROC mengekspresikan confusion  matrix .  ROC  adalah  grafik dua  dimensi  dengan false  positives sebagai  garis horizontal  dan true positive sebagai  garis  vertikal  [18]. Confusion  matrix adalah  alat  ukur  berbentuk  matriks yang digunakan untuk mendapatkan jumlah ketepatan klasifikasi  terhadap  kelas  dengan  algoritma  yang dipakai.  Berikut  disajikan  bentuk  confusion  matrix pada Tabel 2.
Prayogo, Classification of Cardiovascular Disease …
Pada Tabel 2 nilai TP ( True Positive ) dan TN ( True Negative )  menunjukan  tingkat  ketepatan  klasifikasi. Berikut formulasi untuk menghitung akurasi, specitifity , sensitivity pada  pembentukan  model  klasifikasi ditunjukkan  pada  persamaan  (11),  persamaan  (12), persamaan (13).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (11) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 (12) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 (13)
Menunjukkan proporsi klasifikasi kelas negative ( false positive rate ), dalam kasus ini termasuk dalam kategori normal. Sensitivity menunjukkan klasifikasi kelas positive ( true  positive  rate ).  ROC  memiliki  tingkat  nilai diagnose/klasifikasi yaitu sebagai berikut: [19]
Tabel 3. Tingkat akurasi kurva ROC Akurasi Tingkat klasifikasi 0,90-1,00 excellent classification 0,80-0,90 good classification 0,70-0,80 fair classification 0,60-0,70 poor classification 0,50-0,60 Failure
Model Development Data  yang  digunakan  oleh  penulis  terdiri  dari Variabel  dependen  dan  independen,  variabel dependen yaitu 62 individu yang diklasifikasi kedalam kelas  ya  (terjangkit  kardiovaskuler)  didefinisikan dengan positive ,  dan  tidak  (normal)  didefinisikan dengan negative .  Sedangkan  variabel  independen berupa 2000 variabel gen penyakit kardiovaskuler pada setiap  individu.  Tahapan  selanjutnya  adalah menganalisis, proses analisis sebagai berikut.
1. Mengambil  data  awal  pengamatan  gen  penyakit kardiovaskuler
2. Data  dibagi  menjadi  2    dengan  perbandingan 80 % untuk training dan 20 %  untuk testing dengan proporsi sama setiap kelasnya.
3. Data  diklasifikasi  menggunakan  AD  dan  SVM tanpa klastering setelah itu dicari kurva ROC dan AUC
4. Data diklastering menggunakan K-Means setelah itu data klasifikasi dengan AD dan SVM setelah itu dicari kurva ROC dan AUC
5. Data diklastering menggunakan Kernel K-Means setelah itu data klasifikasi dengan AD dan SVM setelah itu dicari kurva ROC dan AUC 6. Didapatkan hasil akurasi metode terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  microarray  yang  digunakan  yaitu  dalam bentuk  62  individu  dengan  masing-masing  individu jumlahnya  genetikanya  sebanyak  2000  variabel. Sebanyak  22  individu  tergolong  ke  dalam  kelas negative  (normal),  dan  40  individu  termasuk  kelas positive (terjangkit kardiovaskuler), ekspresi gen yang tersedia akan dibagi menjadi 80 % untuk training dan 20 % untuk testing. Setelah itu akan dibandingkan AD, AD K-Means, AD Kernel K-Means, SVM, SVM K- Means, dan SVM Kernel K-Means.
Klasifikasi AD dan SVM Tanpa Klastering Klasifikasi AD tanpa kastering akan membagi data training  dan  testing    dengan  jumlah  data  training sebanyak 50 data dan jumlah data testing sebanyak 12 data. dalam tahap AD dan SVM, Jumlah pembagian data dapat dilihat pada tabel 3.
Untuk  hasil  dari  AD  dan  SVM  data  testing  bisa dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4.  Confsusion  Matrix  Pengujian  Data  Testing
AD dan SVM Tanpa Klastering Confusion Matrix AD SVM AD SVM Normal Kardiovaskuler Normal 8 8 0 0 Kardiovaskuler 2 1 2 3
Jumlah data testing yang akan diuji pada AD adalah sebanyak 12 data dengan perbandingan 8 data normal dan 2 data terjangkit kardiovaskuler, terjadi kesalahan prediksi  data  normal  sebanyak  2  orang  yang  masuk kedalam  kelas  terjangkit  kardiovaskuler.  Didapatkan hasil  akurasi  dari  data  testing  yaitu  sebesar  83.33 %, Hasil  akurasi  prediksi  proses  testing  menghasilkan tingkat  akurasi  83,3  %,  performa  specitifity  sebesar 100 %, sedangkan performa sensitivity sebesar 80 %.
Untuk  hasil  dari    SVM  Jumlah  data  testing  yang akan  diuji  adalah  sebanyak  12  data  dengan perbandingan  8  data  normal  dan  3  terjangkit kardiovaskuler,  pada  kelas  normal  terjadi  kesalahan prediksi  data  yang  terbaca  dalam  kelas  terjangkit
Prayogo, Classification of Cardiovascular Disease …
kardiovaskuler  sebanyak  1  orang  didapatkan  hasil akurasi  prediksi  data  testing  sebesar    91,66  %.  Hasil akurasi  prediksi  proses  testing  menghasilkan  tigkat akurasi  91,6  %,  performa  specitifity  sebesar  100  %,
sedangkan performa sensitivity sebesar 88,8 %. Untuk kurva ROC seperti Tabel 5.
Tabel 5. Perjumpaan MEP di Resort Kucur TNAP Kurva ROC dan AUC Interpretasi
Gambar 1. Kurva ROC data testing AD tanpa klastering
Hasil evaluasi dengan kurva ROC terhadap data training pada gambar didapatkan nilai akurasi sebesar 0,83, maka menunjukan bahwa termasuk good classification .
Gambar 2. Kurva ROC data testing SVM tanpa klastering
Hasil  evaluasi  dengan  kurva  ROC  terhadap  data testing pada gambar didapatkan nilai akurasi sebesar 0,916, dan diketahui  nilai  AUC  sebesar  0,875  maka  menunjukan bahwa termasuk excellent classification.
Klasifikasi AD dan SVM Menggunakan K-Means Klasifikasi AD dan SVM menggunakan K-Means dengan  jumlah  data training sebanyak  50  data  dan jumlah  data testing sebanyak  12  data. Kemudian  data yang sudah dipartisi dibentuk menjadi data frame untuk digunakan dalam tahap AD dan SVM menggunakan K-Means. Jumlah pembagian data dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
Untuk  hasil  dari  AD  dan  SVM  dengan  K-Means data testing bisa dilihat pada tabel 6. Berikut.
Tabel 6. Confsusion Matrix Pengujian Data Testing AD dan SVM dengan K-Means Confusion Matrix AD SVM AD SVM Normal Kardiovaskuler Normal 8 8 1 1 Kardiovaskuler 0 0 3 3
Jumlah  data testing AD  K-Means  yang  akan  diuji adalah sebanyak 12 data dengan perbandingan 8  data normal  dan  3  terjangkit  kardiovaskuler,  pada  kelas terjangkit  kardiovaskuler  terjadi  kesalahan  prediksi data  yang  terbaca  dalam  kelas  terjangkit  normal sebanyak 1 orang. Didapatka hasil akurasi data testing sebesar  91,66 %. Hasil akurasi prediksi proses testing menghasilkan tigkat akurasi 91,6 %, performa specitifity sebesar  75  %,  sedangkan  performa sensitivity sebesar 100 %.
Jumlah data testing SVM K-Means yang akan diuji adalah sebanyak 12 data dengan perbandingan 8  data normal  dan  3  terjangkit  kardiovaskuler,  pada  kelas terjangkit  kardiovaskuler  terjadi  kesalahan  prediksi data  yang  terbaca  dalam  kelas  normal  sebanyak  1 orang  didapatkan  hasil  akurasi  prediksi  data testing sebesar  91,66 %. Hasil akurasi prediksi proses testing
Prayogo, Classification of Cardiovascular Disease …
menghasilkan tigkat akurasi 91,6 %, performa specitifity sebesar  75  %,  sedangkan  performa sensitivity sebesar
100 %. Untuk kurva ROC seperti Tabel 7.
Tabel 7. Kurva ROC dan AUC AD dan SVM dengan K-Means Kurva ROC dan AUC Interpretasi
Gambar 3. Kurva ROC data testing AD menggunakan k- means
Hasil  evaluasi  dengan  kurva  ROC  terhadap  data testing pada  gambar  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  0,916, maka menunjukan bahwa termasuk excellent classification .
Gambar 4. Kurva ROC data testing SVM menggunakan K-Means
Hasil  evaluasi  dengan  kurva  ROC  terhadap  data testing pada  gambar  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  1  pada program, dan diketahui nilai AUC sebesar 0,944  maka menunjukan bahwa termasuk excellent classification.

## Klasifikasi AD dan SVM menggunakan Kernel K-
Means Klasifikasi AD dan SVM menggunakan Kernel K- Means  dengan  menggunakanjumlah  data training sebanyak 50 data dan jumlah data testing sebanyak 12 data.  Kemudian  data  yang  sudah  dipartisi  dibentuk menjadi data frame untuk digunakan dalam tahap AD dan  SVM  menggunakan  Kernel  K-Means,  Jumlah pembagian data dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Confsusion Matrix Pengujian Data Testing AD dan SVM dengan Kernel K-Means Confusion Matrix AD SVM AD SVM Normal Kardiovaskuler Normal 3 3 0 0 Kardiovaskuler 0 0 9 9
Jumlah data testing AD Kernel K-Means yang akan diuji adalah sebanyak 12 data dengan perbandingan 3 data normal dan 9 terjangkit kardiovaskuler, didapatka hasil akurasi prediksi data testing sebesar 100 %. Hasil perhitungan  di  atas  menghasilkan  akurasi  prediksi proses testing menghasilkan tigkat akurasi 100 %, untuk performa specitifity dan performa sensitivity sama-sama sebesar 100 %. Untuk kurva ROC seperti gambar 6. dibawah.
Jumlah data testing SVM Kernel K-Mean yang akan diuji adalah sebanyak 12 data dengan perbandingan 3 data normal dan 9 terjangkit kardiovaskular, didapatka hasil  akurasi  prediksi  data training sebesar    100  %. Hasil  akurasi  prediksi  proses testing menghasilkan tigkat akurasi 100 %, performa specitifity sebesar 100 %, sedangkan  performa sensitivity sebesar  100  %.  Untuk kurva ROC seperti Tabel 9.
Prayogo, Classification of Cardiovascular Disease …
Tabel 9. Kurva ROC dan AUC AD dan SVM dengan Kernel K-Means
Kurva ROC dan AUC
Interpretasi
Gambar  5.  Kurva  ROC  data testing AD  menggunakan
Kernel K-Means
Hasil evaluasi dengan kurva ROC terhadap data training pada  gambar  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  1,  maka menunjukan bahwa termasuk excellent classification.
Gambar 6. Kurva ROC data testing SVM menggunakan
Kernel K-Means
Hasil  evaluasi  dengan  kurva  ROC  terhadap  data testing pada  gambar  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  1,  dan diketahui nilai AUC sebesar 1 maka menunjukan bahwa termasuk excellent classification. Hasil Klasifikasi Terbaik Hasil akurasi terbaik didapatkan dari
membandingkan  antara  AD,  AD  K-Means,  ADK Kernel K-Means, SVM, SVM K-Means, SVM Kernel
K-Means. Pencarian hasil klasifikasi terbaik ini dilihat dari tingkat akurasi terbaik. Hasil akurasi terbaik dari masing-masing metode diatas dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil akurasi terbaik masing-masing metode
Jenis Data Tanpa klastering Dengan klastering K Means Kernel K-Means AD SVM AD SVM AD SVM Training 98% 100% 100% 100% 100% 100% Testing 83,33% 91,66% 91,66% 91,66% 100% 100%
Dari  tabel  diatas  bisa  diketahui  bahwa  untuk metode terbaik ditunjukan oleh AD Kernel K-Means dan  SVM  Kernel  K-Means  dengan  tingkat  akurasi masing-masing 100 %.

## KESIMPULAN
Percobaan klasifikasi data gen penyakit kardiovaskular  dilakukan  dengan  Menggunakan  6 metode yaitu AD, AD K-Means, AD Kernel K-Means, SVM,  SVM  K-Means,  dan  SVM  Kernel  K-Means. Metode  terbaik  ditunjukan  dengan  tingkat  akurasi
tertinggi pada data training dan testing, untuk hasil dari masing-masing metode adalah sebagai berikut : 1. Hasil dari AD tanpa klastering untuk akurasi dari data training 98  %  dan testing 83,33  %,  untuk akurasi  AD  K-Means  adalah  untuk  data training 100%  dan testing 100  %,  sedangkan  akurasi  dari AD Kernel K-Means data training dan testing sama- sama mempunyai akurasi 100 %.
2. Hasil  dari  SVM  tanpa  klastering  untuk  akurasi dari data training 100 % dan testing 91,66 %, untuk akurasi SVM K-Means adalah untuk data training 100 % dan testing 91,66 %, sedangkan akurasi dari
Prayogo, Classification of Cardiovascular Disease …
SVM Kernel K-Means dari dari data training dan testing sama-sama sebesar 100 %.
3. Hasil  perbandingan  metode  terbaik  adalah metode yang menggunakan Kernel K-Means baik pada  AD  maupun  SVM  dengan  akurasi  data training dan testing sebesar 100 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Kementerian  Kesehatan  RI.  2014.  Situasi  Kesehatan Jantung. Jakarta: Infodatin.
[2]   Kurniadi,  Helmanu.  Stop  Gejala  Penakit  Jantung Koroner. Yogyakarta: Familia, 2013.
[3]  World  Health  Organization,  World  Health  Statistic 2013. Geneva: WHO Press, 2013
[4]   N.  Cristianini  and  J.  S.  Taylor,  an  Introduction  to Support  Vector  Machines  and  Other  Kernel-Based Learning Methods. Cambridge Press University, 2000.
[5]  G.  Suwardika,  “Pengklasifikasian  pada  data echocardiogram dengan menggunakan support vector machine dan analisis diskriminan,” International Journal of  Natural Science and Engineering , vol.1, no. 1 pp. 1-7,
2017.
[6]   Z. Huang, H. Chen, C. J. Hsu, W. H. Chen, and S. Wu,
“Credit  analysis  with  support  vector  machines  and neural network: a market comparative study, decision support system 37. Elsevier , pp. 543-558, 2003
[7]   L.  H.  Lindholm  and  S.  Mendhis,  “Prevention  of cardiovascular  in  developing  countries,” The  Lancet , vol. 370, no. 9589, pp. 720-722, 2007.
[8]   J. Mackay and G. A. Mensah. The atlas of  heart disease and stroke, Geneva WHO, 2004, pp. 30-49.
[9]   Khan,  aurngzeb,  B  baharudin,  L.  H.  Lee,    and    K. Khan. Review of  Machine Learning: Algorithms and Applications, New York : CRC press, 2010.
[10] R.  A.  Johnson  and  D.  W.    Wichern,  Applied Multivariate  Statistical  Analysis.  NJ:  PrenticeHall, 1992.
[11] W. R. Dillon and M. Goldstein, Multivariate Analysis Methods and Application. NY: John Wiley and Sons, Inc, 1984.
[12] A. S. Nugroho, A.B. Witarto and D. Handoko, Support vector machines:  Teori Aplikasinya Dalam
Bioinformatika.  Kuliah  Umum  Ilmu  Komputer.com, 2003
[13] E.  Prasetyo,  Data  mining  Konsep  dan  Aplikasi Menggunakan MATLAB, Yogyakarata: Andi, 2012
[14] X. Wu, B. Wu,  J. Sun, S. Qiu, and X. Li, A hybrid fuzzy
K-harmonic  means  clustering  algorithm,  Aplied mathematical model, 2015, pp. 3398- 3409
[15]  D.  T.  Larose,  Discovering  Knowledge  in  Data:  An Introduction  to  Data  Mining,  New  Jersey:  Wiley Interscience, 2005.
[16] Y. Yao, Y. Liu, Y. Yu, H. Xu, W. Lv, Z. Li, and X. Chen, “K-SVM:  An  effective  SVM  algorithm  based  on  k- means clustering,” Journal of  Computers , pp. 2632-2639, 2013.
[17] K.  Aprianto,  “Optimasi  kernel  k-means  dan pengelompokan  kabupaten/kota  berdasarkan  indeks pembangunan manusia Indonesia,” J Math and Its Appl , vol. 15, no. 1, pp. 1-15, 2018.
[18] C.  Vercellis,  Business  Intelligence.  United  Kingdom: John Wiley and Sons, 2009.
[19]  F.  Gorunescu,  Data  Mining  Concepts,  Models  and Techniques. Berlin: Springer, 2011.