## PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA RANDOM FLOREST CLASSIFIER DAN LIGHTGBM CLASSIFIER UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG
Filbert Duran 1)* , Frederico Wijaya 2) , Yakin Rianto Hulu 3) , Mawaddah Harahap 4) , Agung Prabowo 5) filbertduran140803@gmail.com 1)* , fredericowijaya45@gmail.com 2) , yakin22hulu@gmail.com 3) , mawaddah@unprimdn.ac.id 4) , agung.prabowo2610@gmail.com 5)
1,2,3,4,5) Universitas Prima Indonesia
Received: 10 Maret 2024 Accepted: 30 April 2024 Published: 5 Mei 2024 * filbertduran140803@gmail.com Abstrak  : Penyakit  jantung  merupakan  masalah  kesehatan  serius  yang dapat dicegah dan diobati. Dengan menjaga gaya hidup sehat, melakukan pemeriksaan  kesehatan  secara  rutin,  dan  mengikuti  anjuran  dokter[1], risiko  penyakit  jantung  dapat  dikurangi.  Random  Forest  Classifier  (RFC) bagaikan hutan pohon keputusan yang bekerja sama untuk menghasilkan prediksi  yang  lebih  jitu.  Algoritma  ini  tergolong  handal  dan  fleksibel, mampu menangani berbagai tugas klasifikasi dan regresi. Kelebihannya, RFC menawarkan akurasi tinggi, tahan terhadap overfitting, dan mudah diinterpretasikan[2].  RFC  adalah  algoritma  machine  learning  yang  kuat dengan  banyak  keunggulan,  namun  perlu  dipertimbangkan  pula keterbatasannya  dalam  hal  komputasi  dan  fleksibilitas[3].  LightGBM merupakan  algoritma  machine  learning  yang  kuat  dan  efisien  untuk klasifikasi  dan  regresi.  Kecepatan,  akurasi,  dan  kemudahan penggunaannya  menjadikannya  pilihan  yang  menarik  untuk  berbagai aplikasi[4]. Dari hasil yang didapat dari penelitian ini adalah metode RFC dan LightGBM dapat disimpulkan bahwa metode RFC merupakan metode yang  tergolong  efektif  dalam  analisis  penyakit  jantung  dengan  akurasi prediksi  dari  model  adalah  95,37%.,  dapat  dikatakan  bahwa  metode Random  Florest  Classifier  cocok  untuk  melakukan  analisis  penyakit jantung bedasarkan dataset yang ada.
Kata Kunci: algoritma random florest classifier, lightgbm classifier, pneyakit jantung, prediksi
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Random  Forest  Classifier  (RFC)  bagaikan  hutan  pohon  keputusan  yang  bekerja  sama  untuk  menghasilkan prediksi  yang  lebih  jitu.  Algoritma  ini  tergolong  handal  dan  fleksibel,  mampu  menangani  berbagai  tugas klasifikasi dan regresi. Kelebihannya, RFC menawarkan akurasi tinggi, tahan terhadap overfitting, dan mudah diinterpretasikan. Namun, bagaikan pohon yang membutuhkan waktu untuk tumbuh, membangun hutan RFC bisa memakan waktu lama, terutama pada dataset besar. Selain itu, fleksibilitasnya terbatas, sehingga kurang optimal untuk tugas-tugas tertentu seperti klasifikasi multi-kelas[5]. LightGBM Classifier (LightGBM) bagaikan jagoan klasifikasi yang tak tertandingi. Algoritma ini terkenal dengan kecepatannya yang luar biasa dan hasil prediksi yang jitu, menjadikannya pilihan utama untuk berbagai tugas klasifikasi. Rahasia di balik kekuatan LightGBM  terletak  pada  algoritma  Gradient  Boosting  Decision  Tree  (GBDT)  yang  dioptimalkan  untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas. Mirip dengan Random Forest Classifier, LightGBM membangun hutan pohon keputusan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan stabil. LightGBM merupakan algoritma machine  learning  yang  kuat  dan  efisien  untuk  klasifikasi  dan  regresi.  Kecepatan,  akurasi,  dan  kemudahan penggunaannya menjadikannya pilihan yang menarik untuk berbagai aplikasi[6].

## TINJAUAN LITERATUR
Penelitian  terkait  dengan  prediksi  penyakit  jantung  telah  dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya,  pada penelitian  sebelumnya  mengunakan  berbagai  macam  jenis  Algoritma  Machine  Learning,  peneltian  yang mengunakan  jenis  Algoritma  klasifikasi  pada  machine  learning  seperti  Random  Forest,  Support  Vector Machines,  Gradient  Boosting  Machines,  XGBOOST,  Light  GBM  telah  dilakukan  oleh  Wahyu  Nugraha.  Pada penelitian  yang  telah  dilakukan  mendapatkan  hasil  sebuah  aplikasi  website  untuk  memprediksi  penyakit Jantung  Kardiovaskular.  Berdasarkan  penelitiannya  yang  dilakukan  menggunakan  dataset  Kaggle  dataset repository (Heart Failure Prediction) dapat disimpulkan bahwa model klasifikasi menggunakan XGBOOST rata- rata  memperoleh  nilai  tertinggi  baik  menggunakan  pengukuran  accuracy,  F1  score  maupun  AUC.  Model klasifikasi SVM memperoleh nilai rata-rata hampir mirip dengan model Gradient Boosting. Sedangkan untuk model pengukuran dengan nilai terendah diperoleh dengan model klasifikasi LightGBM.[7]

## METODE PENELITIAN

## 1. Analisis dan Pembahasan Riset Penelitian
a. Input data
Sumber data set yang dipakai diambil dari kaggle.com, yang berisi data umur, gender, max heart rate, dll. Data-data tersebut kita perlukan untuk melakukan penelitian ini.

## Gambar 1 Melakukan Input data

## b. Membersihkan data
Proses  ini  berguna  untuk  mengidentifikasi  dan  memperbaiki  kesalahan  yang  timbul  saat mengolah  data  dari  berbagai  sumber. Dengan  menghapus  ketidakkonsistenan  dan ketidakakuratan,  data  cleaning  dapat  memastikan  bahwa  suatu  kumpulan  data  dapat dipercaya. Jadi data yang tidak penting atau kosong dihapus pada tahap ini.
Gambar 2 cleaning data(1)

## c. Comparing model
Untuk  memilih  model  pembelajaran  mesin  terbaik  untuk  kumpulan  data  tertentu,  penting untuk  mempertimbangkan  fitur  atau  parameter  model  .  Parameter  dan  tujuan  model membantu mengukur fleksibilitas model, asumsi, dan gaya belajar.

## Gambar 3 Comparing model
d. Melakukan train dan validation data
Training  dataset adalah  himpunan  data  yang  digunakan  untuk  melatih  atau  membangun model.  Kemudian, validation  dataset adalah  himpunan  data  yang  digunakan  untuk mengoptimasi  saat  melatih  model.  Model  dilatih  menggunakan training  dataset ,  kemudian kinerja  saat  latihan  tersebut  diuji  menggunakan validation  dataset .  Hal  ini  bertujuan  untuk melihat  kemampuan  model  pada  saat training apakah  dapat  mengenal  pola  secara umum. Validation dataset juga dapat digunakan untuk melihat akurasi dari model yang dibuat

## Gambar 4 Scaling data

## Gambar 5 Visualisasi data
Memilih  model  RFC  sebagai  model  utama  yang  akan  digunakan  bedasarkan  hasil  akurasi  terbaik  yang didapatkan
e. Menampilkan dan menguji akurasi dari analisis yang dilakukan

## Gambar 6 Menguji hasil olahan data

## Gambar 7 Mengvisualisasikan hasil uji olahan data

## HASIL PENELITIAN
Dari hasil yang didapat dari penelitian ini adalah metode RFC dan LightGBM dapat disimpulkan bahwa metode RFC merupakan metode yang tergolong efektif dalam analisis penyakit jantung dengan akurasi  prediksi dari model adalah 95,37%. Riset ini juga memberi pengalaman yang cukup banyak kepada Saya dalam membuat riset  menggunakan  machine  learing,  mengajarkan  Saya  tahapan-tahapan  dalam  pengolahan  data,  dan meningkatkan kemampuan analisis. Kegiatan riset ini juga melatih Saya dalam menggunakan kedua metode tersebut untuk melakukan analisis mendalam dalam suatu dataset.

## PEMBAHASAN
Penelitian  ini membangun sebuah model untuk  melakukan prediksi produksi tanaman padi. Pada proses sebelumnya telah dilakukan proses rangkaian untuk pembuatan model RFC (Random Forest Classifier) dan LightGBM[8].  Random  Forest  Classifier  adalah  algoritma  machine  learning  yang  kuat  dengan  banyak keunggulan, namun perlu dipertimbangkan pula keterbatasannya dalam hal komputasi dan fleksibilitas. Dan LightGBM adalah algoritma machine learning yang kuat dan efisien untuk klasifikasi dan regresi. Kecepatan, akurasi,  dan  kemudahan  penggunaannya  menjadikannya  pilihan  yang  menarik  untuk  berbagai  aplikasi[9]. Berdasarkan hasil kerja dan perbandingan antara kedua metode tersebut bisa disimpulkan hasil penelitian ini dimenangkan  oleh  Random  Florest  Classifier  Bedasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  dataset tersebut, penelitian ini mendapatkan hasil akurasi 95,37% yang dapat dikatakan bahwa metode Random Florest Classifier cocok untuk melakukan analisis penyakit jantung bedasarkan dataset yang ada.

## KESIMPULAN
Penyakit jantung merupakan masalah kesehatan serius yang dapat dicegah dan diobati. Dengan menjaga gaya hidup sehat, melakukan pemeriksaan kesehatan secara rutin, dan mengikuti anjuran dokter, risiko penyakit jantung dapat dikurangi[7]. Random Forest Classifier (RFC) bagaikan hutan pohon keputusan yang bekerja sama untuk menghasilkan prediksi yang lebih jitu. Algoritma ini tergolong handal dan fleksibel, mampu menangani berbagai tugas klasifikasi dan regresi. Kelebihannya, RFC menawarkan akurasi tinggi, tahan terhadap overfitting, dan mudah diinterpretasikan[10]. RFC adalah algoritma machine learning yang kuat dengan banyak keunggulan, namun perlu dipertimbangkan pula keterbatasannya dalam hal komputasi dan fleksibilitas. LightGBM merupakan algoritma machine learning yang kuat dan efisien untuk klasifikasi dan regresi. Kecepatan, akurasi, dan kemudahan penggunaannya menjadikannya pilihan yang menarik untuk berbagai aplikasi[11]. Bedasarkan pengujian yang telah dilakukan pada dataset tersebut, penelitian ini mendapatkan hasil akurasi 95,37% yang dapat dikatakan bahwa metode Random Florest Classifier cocok untuk melakukan analisis penyakit jantung bedasarkan dataset yang ada[12]. Untuk penelitian selanjutnya dapatlebih di kembangkan lagi untuk data yang akan digunakan agar model yang dibuat lebih bagus.

## REFERENCES
[1] A.  A.  Mahottama,  “PREVALENSI  HIPERTENSI  PADA  PENDERITA  PENYAKIT JANTUNG KORONER (PJK) DI RSUP SANGLAH DENPASAR MARET – SEPTEMBER 2019 FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS UDAYANA.” Accessed: Apr. 26, 2024.
[Online]. Available: https://ojs.unud.ac.id/index.php/eum/article/view/72265
[2] X.  Wang,  E.  R. Andrinopoulou,  K.  M.  Veen, A.  J.  J.  C.  Bogers,  and  J.  J.  M.  Takkenberg, “Statistical  primer:  An  introduction  to  the  application  of  linear  mixed-effects  models  in cardiothoracic  surgery  outcomes  research  -  a  case  study  using  homograft  pulmonary  valve replacement data,” European Journal of Cardio-thoracic Surgery , vol. 62, no. 4, Oct. 2022, doi: 10.1093/ejcts/ezac429.
[3] A. Liaw and M. Wiener, “Classification and Regression by randomForest,” 2002. [Online]. Available: http://www.stat.berkeley.edu/
[4] G.  Ke et  al. ,  “LightGBM: A  Highly  Efficient  Gradient  Boosting  Decision Tree.”  [Online]. Available: https://github.com/Microsoft/LightGBM.
[5] yanli  Liu,  yourong  Wang,  and  jian  Zhang,  “New  Machine  Learning Algorithm:  Random Forest.” Accessed: Apr. 26, 2024. [Online]. Available:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-34062-8_32
[6] R. Kanth, “How Does Random Forest Work.” Accessed: Apr. 26, 2024. [Online]. Available: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/how-does-random-forest-work/
[7] W. Nugraha, “PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG CARDIOVASCULAR MENGGUNAKAN MODEL ALGORITMA KLASIFIKASI.” [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/358561013 [8] J. Sanchez, Random Forest Algorithm And Parameters by Jason Sanchez , (2015). Accessed: Apr. 26, 2024. [Online Video]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=GofidHdilas
[9] S.  Raharjo,  “Cara  Mengatasi  Soal  Angket  yang  Tidak  Valid.”  Accessed:  Apr.  26,  2024. [Online]. Available: https://www.konsistensi.com/2014/03/mengatasi-angkettidak-valid.html
[10]  G. G. Kurniawati, “Machine Learning Python: Kenali Dua Library Python Terbaik, PyTorch vs  TensorFlow.”  Accessed:  Apr.  26,  2024.  [Online].  Available:  https://dqlab.id/belajar- machine-learning-python-bersama-dqlab-550
[11]  S.  Karray,  “LightGBM:  an  Effective  Decision  Tree  Gradient  Boosting  Method  to  Predict Customer  Loyalty  in  the  Finance  Industry.” Accessed: Apr.  26,  2024.  [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/8845529
[12]  B.  So,  “Enhanced  Gradient  Boosting  for  Zero-Inflated  Insurance  Claims  and  Comparative Analysis  of  CatBoost,  XGBoost,  and  LightGBM,”  Jul.  2023,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/2307.07771