## KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT SERANGAN JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Aida Khalisatifa 1) , Hestiana Dela Arum 2) , Muhammad Ihsan Jambak 3)
1,2,3) Universitas Sriwijaya
Email : akhalisatf@gmail.com 1) , hestianadaa@gmail.com 2) , jambak@unsri.ac.id 3)

## ABSTRAK
Penyakit jantung termasuk serangan jantung merupakan salah satu penyakit yang menjadi perhatian serius dalam dunia medis. Deteksi dini risiko penyakit jantung sangat penting untuk mencegah dampak yang lebih serius. Penelitian ini menggunakan dataset yang terdiri dari 303 data dengan tipe numerik dan nominal. Data  tersebut  diolah  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  melakukan  klasifikasi  risiko  penyakit  serangan jantung.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  algoritma  tersebut  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  83,98%. Lebih lanjut, melalui decision tree mengidentifikasi bahwa faktor terbesar yang diketahui berkontribusi dalam penentuan risiko penyakit serangan jantung adalah faktor Cp (Chest Pain), Caa (n Major Vessels), Oldpeak, Sex, dan Exng (Exercise Angina). Temuan penelitian ini diharapkan dapat memberikan tambahan wawasan dalam upaya deteksi dini dan penanganan penyakit jantung di masa mendatang di mana model klasifikasi ini dapat  digunakan  sebagai  alat  skrining  awal  untuk  mengidentifikasi  individu  yang  berisiko  tinggi  terkena serangan jantung.

## Kata Kunci : Klasifikasi, Risiko, Serangan jantung, Algoritma C4.5

## ABSTRACT
Heart disease, including heart attacks, is a serious concern in the medical field. Early  detection of heart disease risk is crucial to prevent more serious consequences. This study utilized a dataset consisting of 303 records with both numerical and nominal data types. The data were processed using the C4.5 algorithm to classify the risk of heart attack disease. The research findings revealed that the algorithm achieved with accuracy  rate  of  83,98%.  Furthermore,  through  decision  tree  analysis,  it  was  identified  that  the  most significant contributing factor to determining the risk of heart attack disease is factor Cp (Chest Pain), Caa (n  Major  Vessels),  Oldpeak,  Sex,  and  Exng  (Exercise  Angina).  The  findings  of  this  study  are  expected  to provide  additional  insights  into  early  detection  and  management  of  heart  disease  in  the  future,  where  this classification model can serve as an early screening tool to identify individuals at high risk of heart attack..
Keywords: Classification, Risk, Heart attack, C4.5 Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Serangan  jantung  merupakan  kondisi dimana  aliran  darah  yang  membawa  oksigen ke otot jantung tiba-tiba tersumbat. Sehingga, jantung  tidak  akan  mendapat  cukup  oksigen yang  dapat  berakibat  pada  rusaknya  otot jantung. Penyebab umum penyumbatan mendadak  dikarenakan  pembentukan  bekuan darah  (thrombus).  Bekuan  darah  terbentuk akibat adanya atherosclerosis, suatu kondisi di mana  timbunan  lemak  (plak)  menumpuk  di dinding  bagian  dalam  pembuluh  darah ( Heart attack (myocardial infarction) , 2023) . Sebagian besar serangan jantung disebabkan oleh atherosclerosis.  Namun,  faktor  usia,  gaya hidup  yang  tidak  sehat,  serta  kondisi  medis lainnya  dapat  meningkatkan  resiko  terkena serangan  jantung (What  Is  a  Heart  Attack,  2022) . Penyakit jantung, termasuk serangan  jantung, adalah salah satu penyebab kematian utama di seluruh dunia. Berdasarkan data per 2021 yang dikeluarkan  oleh  WHO  (World  Health Organization),  organisasi  internasional  yang berfokus  pada  kesehatan  global,  menyatakan bahwa  penyakit  jantung  menjadi  penyebab yang  merenggut  17,9  juta  nyawa  di  dunia. Terutama,  serangan  jantung  dan  stroke  yang berkontribusi  lebih  dari  80%  kematian  akibat penyakit jantung (Cardiovascular diseases) .
Diketahui bahwa penyakit jantung menjadi permasalahan  yang  cukup  serius.  Seseorang belum tentu waspada dan mengetahui apakah dirinya  berpotensi  untuk  mengidap  penyakit tersebut.  Untuk  itu,  deteksi  secara  dini diperlukan setiap individu agar resiko tersebut dapat  dicegah  ataupun  diobati.  Dengan perkembangan teknologi yang semakin canggih, data mining dapat digunakan sebagai salah satu alternatif untuk membantu prediksi penyakit  jantung.  Dengan  menggunakan algoritma  C4.5  bisa  membantu  klasifikasi untuk  menentukan  apakah  seseorang  tersebut memiliki  resiko  serangan  jantung  atau  tidak. Metode  Decision  Tree  C4.5  digunakan  untuk membangun  model  prediksi  kelas  objek dengan memilih variabel yang signifikan, yang sering  digunakan  dalam  penelitian  di  bidang kesehatan  dan  kedokteran  (Arkamil  and Jambak, 2023).
Berdasarkan penelitian yang berjudul “Klasifikasi  Jantung  Dengan  Menggunakan Algoritma  C4.5”  yang  bertujuan  untuk memprediksi penyakit jantung dengan menggunakan  algoritma  C4.5,  hasil  yang diperoleh menunjukkan tingkat akurasi sebesar 79%  (Sepharni,  Hendrawan  and  Rozikin, 2022). Selanjutnya, penelitian berjudul “Klasifikasi Penyakit
Gagal Jantung
Menggunakan Supervised Learning” bertujuan untuk  membandingkan  performa  klasifikasi penyakit  gagal  jantung  dengan  menggunakan tiga  algoritma  berbeda,  untuk  menentukan algoritma yang memiliki tingkat akurasi paling optimal  dalam  pengujian  data  penyakit  gagal jantung.  Penelitian  tersebut  mengungkapkan bahwa  algoritma  C4.5 mencapai  nilai  akurasi tertinggi,  yakni  80% (Tasia et  al. ,  2023) .  Lalu, penelitian yang berjudul “Klasifikasi Penyakit Jantung  Menggunakan  Algoritma  Decision Tree Series C4.5 Dengan Rapidminer” dalam melakukan  proses  klasifikasi  data  penyakit jantung  berhasil  memperoleh  tingkat  akurasi sebesar  80,34% (Agus  Oka  Gunawan et  al. ,  2023) . Penelitian-penelitian tersebut memiliki kesamaan  dengan  algoritma  yang  digunakan dan  fokus  bidang  penelitian  yaitu  untuk penyakit  jantung.  Maka,  berdasarkan  hal tersebut, penelitian ini akan melihat keefektifan  algoritma  C4.5  dalam  melakukan klasifikasi  serangan  jantung  menggunakan dataset yang berbeda.

## 2. METODE
Alur  pada  penelitian  ini,  mengadopsi standardisasi dalam data mining, yaitu CRISP- DM  ( Cross-Industry  Standard  Process  for Data  Mining )  yang  terbagi  menjadi  6  tahap, meliputi Business Understanding, Data Understanding,  Data  Preparation,  Modeling, Evaluation, dan Deployment . Adapun, tahapan dalam  CRISP-DM  diilustrasikan  seperti  pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Tahapan Model CRISP-DM (North, 2016)

## 2.1. Business Understanding
Pada  tahap business  understanding , dapat  dilakukan  analisis  masalah  untuk memahami permasalahan yang telah ditemukan.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk mengetahui  faktor-faktor  atau  karakteristik yang  menjadi  penyebab  dari  risiko  penyakit serangan  jantung,  sehingga  setiap  individu dapat  lebih  waspada  dan aware akan  potensi untuk mengidap penyakit tersebut.

## 2.2. Data Understanding
Pada  penelitian  ini  menggunakan dataset Heart  Attack  Analysis yang  bersifat publik,  diakses  melalui  situs  Kaggle,  dan terdiri dari 14 atribut dengan 303 record data.
Atribut  Output  berperan  sebagai  label  pada dataset  ini.  Adapun,  informasi  mengenai dataset seperti nama atribut, deskripsi, dan tipe data dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Informasi Dataset
Atribut Deskripsi Tipe Data age Umur dalam tahun  Numerik sex Jenis kelamin (0 = wanita, 1 = pria) Biner cp Jenis nyeri dada yang dirasakan, dengan nilai kategorikal untuk jenis tertentu Nominal trtbps Tekanan darah saat istirahat, diukur dalam mmHg Numerik
chol Kadar kolesterol serum, diukur dalam mg/dL Numerik fbs Kategori apakah gula darah puasa lebih dari 120 mg/dL Biner restecg Hasil elektrokardiografi saat istirahat, dengan kategori khusus untuk berbagai hasil Nominal thalachh Detak jantung maksimum yang tercapai selama tes stres, diukur dalam BPM Numerik exng Kategori apakah angina dipicu oleh latihan Biner oldpeak Tingkat depresi segmen ST yang diinduksi oleh latihan relatif terhadap istirahat Numerik slp Kemiringan segmen ST puncak selama tes latihan, dengan kategori untuk berbagai kemiringan Nominal caa Jumlah pembuluh darah utama yang diberi warna oleh fluoroskopi, dalam rentang 0 hingga 4 Nominal thall Hasil tes stres talium, dengan kategori untuk berbagai hasil Nominal output Status risiko penyakit jantung Biner

## 2.3. Data Preparation
Pada  tahap  ini  merupakan  proses dimana  data  dipersiapkan  agar  siap  untuk dianalisis  dan  dimodelkan,  yang  meliputi
proses  menyusun,  menggabungkan,  serta mengumpulkan  data  (Damanik  and  Jambak, 2023).  Pada  penelitian  ini,  dilakukan data transformation untuk  beberapa  atribut  yang bersifat  numerik  menjadi  kategorikal.  Untuk usia  (Age)  dikategorikan  menjadi  5  kategori, sedangkan  tekanan  darah  sistolik  (Trtbps), kadar  kolesterol  (Chol),  dan  denyut  jantung maksimal  dikategorikan  menjadi  3  kategori (Santoso et  al. ,  2023) .  Untuk  atribut  lainnya ditransformasikan sesuai dengan kategori yang telah  ditetapkan  pada  informasi  dataset  yang terlihat  di  Tabel  1.  Berikut  pada  Tabel  2 merupakan  rincian record dataset  sebelum dilakukan transformasi data
Tabel 2. Dataset Heart Attack Analysis Sebelum Data Transformation
age sex cp trtbps chol old peak caa …  output
63 1 3 145 233 2.3 0 … 1 37 1 2 130 250 3.5 0 … 1 41 0 1 130 204 1.4 0 … 1 56 1 1 120 236 0.8 0 … 1 57 0 0 120 354 0.6 0 … 1
… … … … … … … … …
57 0 1 130 236 0 1 … 0
Tabel 3 di bawah ini merupakan rincian record dataset  setelah  dilakukan  transformasi  data. Dalam  hal  ini,  beberapa  atribut  yang  bertipe numerik  ditransformasikan  menjadi  tipe kategorikal.
Tabel 3. Dataset Heart Attack Analysis Setelah Data Transformation
Age Sex Cp Trtbps Chol Old peak Caa … Output
Elderly Male Asymptomatic High Threshold 2.3 0 … High Risk Adult
Male Non-anginal pain Normal High 3.5 0 … High Risk Adult Female Atypical angina Normal Threshold 1.4 0 … High
Risk
Pre-
elderly Male Atypical angina
Normal Threshold 0.8 0 … High Risk Pre-
elderly Female Typical angina Normal High 0.6 0 … High Risk … … …
… … … … …
…
Pre-
elderly Female Atypical angina Normal Threshold 0 1 … Low Risk

## 2.4. Modeling
Tahapan  berikutnya  dalam  model proses  CRISP-DM  adalah modeling. Pada tahap ini ditentukan metode data mining yang
tepat  dan  pemilihan  algoritma  agar  sesuai dengan  tujuan  bisnis  dan  jenis  data.  Dalam penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  metode klasifikasi  dengan  algoritma Decision  Tree C4.5  yang  menerapkan  operator Optimize Parameters  (Grid) seperti  pada  Gambar  2. Operator  ini  berfungsi  memberikan  nilai optimal berdasarkan set parameter yang dipilih untuk Operator dalam sub prosesnya.
Gambar 2. Rancangan Model dengan Operator Optimize Parameters (Grid)
Di  dalam  sub-proses  dari  Operator Optimize Parameters (Grid) diterapkan Operator Select Attributes dan Operator Cross Validation yang terlihat pada Gambar 3. Cross Validation digunakan untuk membagi data ke dalam beberapa fold dengan ukuran yang sama menjadi data  training dan data  testing , sehingga  dapat  memastikan  kinerja  model berjalan  dengan  baik  pada  dataset  yang berbeda.
Gambar 3. Operator Select Attributes dan Cross Validation
Metode  klasifikasi  diterapkan  untuk mengelompokkan data ke dalam kategori atau kelas  berdasarkan  fitur  atau  atribut  tertentu. Salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  banyak digunakan  adalah  C4.5.  Algoritma  C4.5 merupakan  algoritma  berbasis Decision  Tree yang digunakan untuk klasifikasi, segmentasi, atau pengelompokan data dengan membangun
model  berbentuk  pohon  keputusan  yang bersifat prediktif (Suherman et al. , 2024) , dimana setiap node pohon keputusan dibuat berdasarkan variabel yang paling berpengaruh dalam  memprediksi  kategori  suatu  objek (Arkamil  and  Jambak,  2023).  Adapun, tools yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Rapid  Miner.  Berikut  merupakan  tahapan secara  umum  dalam  membuat decision  tree menggunakan  algoritma  C4.5  (Maulana, Winanjaya and Rizki, 2022):
a. Menentukan atribut yang berperan
sebagai akar decision tree
b. Membuat  cabang  untuk  setiap  nilai  dari atribut
c. Membagi case/data ke  dalam  cabang- cabang
d. Ulangi  tahapan  2  dan  3  untuk  setiap cabang hingga semua case/data memiliki kelas yang sama.
Terdapat sub proses training dan testing di dalam operator Cross Validation seperti yang terlihat  pada  Gambar  4 . Pada  sub-proses training ,  dipilih  operator Decision  Tree yang berfungsi  untuk  melatih  dataset  agar  suatu model  dapat  dibentuk  dan  dikembangkan. Kemudian,  pada  sub-proses testing akan dilakukan  evaluasi  atau  pengujian  kinerja terhadap  model  yang  telah  dibuat.  Dengan menerapkan  operator Apply  Model dan Performance , maka akurasi dari testing dataset juga dapat diketahui.
Gambar 4. Operator Decision Tree, Apply Model, dan Performance
Setelah  seluruh  operator  diterapkan, maka  operator Optimize  Parameters  (Grid) akan  menampilkan  berbagai  parameter  dari operator Select  Attributes,  Cross  Validation, Decision Tree, Apply Model, dan
Performance. Parameter yang dipilih nantinya akan  berfokus  pada  parameter  dari  operator Cross  Validation dan Decision  Tree dengan tujuan  untuk  menemukan  kombinasi  set parameter  yang  memberikan  nilai  akurasi paling  terbaik.  Parameter  yang  dipilih  antara lain number of folds, sampling type, criterion, apply  pruning, dan apply  prepruning yang dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5. Parameter Terpilih pada Operator Optimize Parameters (Grid)
Pada  penelitian  ini, Accuracy,  Precision Recall, dan Specificity menjadi indikator untuk mengevaluasi  kinerja  model  yang  dihasilkan. Dengan  begitu,  klasifikasi  dengan  algoritma C4.5 dapat menjadi efektif dalam mengidentifikasi  individu  yang  berpotensi berisiko  rendah  atau  tinggi  terkena  serangan jantung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah dilakukan,  diperoleh  hasil  bahwa  proses  dari Optimize  Parameters  (Grid) memberikan sebanyak  704  kombinasi  parameter  dengan nilai akurasi terbaik sebesar 83,98%. Adapun, set parameter yang diperoleh melalui pengolahan Optimize  Parameters  (Grid), meliputi:
a. Number of Folds = 90
b. Sampling Type = Automatic
c. Criterion = Information gain
d. Apply Pruning = False
e. Apply Prepruning = True
Melalui  pemodelan  yang  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma Decision Tree , maka diperoleh ilustrasi pola atau rules dari dataset Heart Attack Analysis yang terlihat pada Gambar 6 berikut:
Gambar 6. Pohon Keputusan Heart Attack Analysis
Dataset
Berdasarkan ilustrasi pola pohon keputusan  yang  telah  dihasilkan,  maka  dapat diketahui  bahwa  terdapat  5  atribut  yang menjadi  karakteristik  utama  penyebab  dari individu berisiko mengalami penyakit serangan  jantung.  Atribut tersebut  terdiri dari Cp  ( Chest  Pain ),  Caa  (n Major  Vessels ), Oldpeak,  Sex,  dan  Exng  ( Exercise  Angina ). Atribut  Cp  atau Chest  Pain berperan  sebagai akar  ( root )  dari  pohon  keputusan,  dimana faktor chest  pain perlu  diperhatikan  pertama kali dalam mengidentifikasi apakah seseorang berisiko mengalami penyakit serangan jantung yang tinggi atau rendah.
Melalui  pohon  keputusan  yang  ada, diperoleh  aturan  atau rule, yaitu  aturan  IF- THEN  yang  menggambarkan  jalur  dari  akar pohon  ke  daun. Rule menjadi  cara  yang  baik untuk  merepresentasikan  informasi  atau potongan-potongan pengetahuan yang terkandung  di  dalam  pohon  keputusan  (Han, Kamber  and  Pei,  2012).  Berikut  merupakan rule yang  terbentuk  dari  pohon  keputusan Heart Attack Analysis di atas:

## Tree
Cp  =  Asymptomatic:  High  Risk  {High Risk=16, Low Risk=7}
Cp = Atypical angina
|   Caa > 0.500: High Risk {High Risk=7, Low Risk=6}
|   Caa ≤ 0.500
|      |      Oldpeak  >  0.250:  High  Risk  {High Risk=9, Low Risk=3}
|      |      Oldpeak  ≤  0.250:  High  Risk  {High
Risk=25, Low Risk=0}
Cp = Non-anginal pain |   Oldpeak > 1.950: Low Risk {High Risk=3,
Low Risk=8} |   Oldpeak ≤ 1.950
|   |   Sex = Female: High Risk {High Risk=34,
Low Risk=1}
|   |   Sex = Male
|      |      |      Oldpeak  >  0.550:  High  Risk  {High Risk=12, Low Risk=6}
|      |      |      Oldpeak  ≤  0.550:  High  Risk  {High Risk=20, Low Risk=3}
Cp = Typical angina |   Caa > 0.500 |   |   Oldpeak > 0.450
|   |   |   Sex = Female: Low Risk {High Risk=1, Low Risk=12}
|   |   |   Sex = Male: Low Risk {High Risk=0, Low Risk=46}
|   |   Oldpeak ≤ 0.450: Low Risk {High Risk=4, Low Risk=15} |   Caa ≤ 0.500 |   |   Exng = No
|      |      |      Sex  =  Female:  High  Risk  {High Risk=11, Low Risk=1}
|   |   |   Sex = Male
|   |   |   |   Oldpeak > 0.450: High Risk {High Risk=5, Low Risk=5}
|   |   |   |   Oldpeak ≤ 0.450: High Risk {High Risk=9, Low Risk=2}
|   |   Exng = Yes
|      |      |      Oldpeak  >  0.700:  Low  Risk  {High Risk=2, Low Risk=19}
|      |      |      Oldpeak  ≤  0.700:  High  Risk  {High Risk=7, Low Risk=4}
Berdasarkan rule yang  di  atas,  diperoleh pemahaman  bahwa  atribut  Cp  menjadi  hal yang  pertama  ditinjau  dari  seorang  individu. Individu dengan chest pain kategori Asymptomatic ,  dikategorikan  sebagai High Risk dengan jumlah sampel 16 High Risk dan
7 Low  Risk .  Individu  dengan chest  pain kategori Atypical  Angina ,  terbagi  lebih  lanjut berdasarkan  Caa  (n Major  Vessels )  dan Oldpeak. Individu dengan chest pain kategori Non-anginal Pain dan memiliki Oldpeak lebih dari  1.95,  maka  dikategorikan  sebagai Low Risk .  Jika  Oldpeak  lebih  rendah  dan  berjenis kelamin Female ,  maka  dikategorikan  sebagai High Risk dengan jumlah sampel sebanyak 34 High Risk . Sementara, untuk individu dengan chest  pain kategori Typical  Angina, perlu memperhatikan  beberapa  atribut  seperti  Caa, Oldpeak,  Sex,  dan  Exng  ( Exercise  Angina ).
Setiap  atribut  pada  rule  di  atas  memiliki pengaruh  yang  cukup  signifikan  terhadap risiko penyakit serangan jantung bagi individu. Setelah melalui proses dalam membangun dan menguji  model,  maka  dilakukan  evaluasi kinerja model dengan menggunakan confusion matrix seperti pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Confusion Matrix
true High Risk true Low Risk class Precision pred. High Risk 154 (TP) 38 (FP) 80.21% pred. Low Risk 11 (FN) 100 (TN) 90.09% class Recall 93.33% 72.46% accuracy: 83.98% +/- 18.91% (micro average: 83.83%)
Berdasarkan confusion  matrix yang tercantum  pada  tabel  di  atas,  terlihat  bahwa terdapat 154 case yang diprediksi mengalami High Risk serangan jantung dan sesuai dengan kenyataannya (TP). Terdapat 38 case diprediksi  mengalami  High  Risk,  tetapi kenyataannya mengalami Low Risk (FP).
11 case diprediksi mengalami Low Risk, tetapi kenyataannya mengalami High Risk (FN), dan terdapat  100 case diprediksi  mengalami  Low Risk yang sesuai dengan kenyataannya (TN).
Adapun  metrik Accuracy,  Precision, Recall, dan Specificity digunakan  sebagai indikator  untuk  mengevaluasi  kinerja  model yang dihasilkan (Arkamil and Jambak, 2023). Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  dari
beberapa  indikator  evaluasi  kinerja  model yang disebutkan:
a. Accuracy 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃  +  𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 × 100% = 154 + 100 154 + 11 + 38 + 100 × 100% = 254 303 × 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 83 , 83%
b. Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100% = 154 154 + 38 × 100% = 154 192 × 100% = 80 . 21%
c. Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% = 154 154 + 11 × 100% = 154 165 × 100% = 93 . 33%
d. Specificity
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 × 100% = 100 38 + 100 × 100% = 100 138 × 100% = 72 . 46%

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini, dapat  diketahui  dari  dataset  yang  ada berjumlah 303 data dengan tipe data numerik dan  nominal  dengan  proses  pengolahan  data menggunakan  algoritma  C4.5  menghasilkan nilai  akurasi  terbaik  sebesar  83,98%  melalui kombinasi  beberapa  parameter  dari  proses Optimize Parameters (Grid). Diketahui bahwa faktor-faktor, seperti Cp (Chest Pain), Caa (n
Major  Vessels),  Oldpeak,  Sex,  dan  Exng (Exercise  Angina)  memiliki  kontribusi  yang cukup  signifikan  dalam  menentukan  risiko penyakit  serangan  jantung.  Selain  itu,  juga diperoleh nilai akurasi dari indikator evaluasi kinerja model dengan akurasi sebesar 83,83%, nilai  precision  sebesar  80,21%,  nilai  recall sebesar  93,33%,  dan  nilai  specificity  sebesar 72.46%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa hasil pengolahan data ini menunjukkan bahwa  algoritma  C4.5  cukup  baik  untuk digunakan  dalam  mengklasifikasi  risiko penyakit  serangan  jantung  serta  mengetahui faktor-faktor  yang  menjadi  penentu  kriteria seseorang berisiko mengalami penyakit serangan jantung.

## 4.2. Saran
Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan agar  dapat  menambahkan  dataset  untuk meningkatkan  akurasi  dari  model  yang dihasilkan.  Selanjutnya  dapat  dilakukan optimalisasi untuk meningkatkan nilai akurasi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Agus  Oka  Gunawan,  I.M. et  al. (2023) ‘Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Decision Tree Series C4.5 Dengan Rapidminer’, Jurnal
Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis ,
5(2), pp. 73–83. Available at:
https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i2.77
5.
Arkamil,  R.F.  and  Jambak,  M.I.  (2023) ‘Klasifikasi  Tindakan  Persalinan  Pada Pasien  Ibu  Bersalin  Menggunakan Metode  Decision  Tree  C4.  5’, KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , 4(1), pp. 513–523.
Cardiovascular  diseases (no  date) World Health  Organization .  Available  at:
https://www.who.int/health- topics/cardiovascular-diseases#
(Accessed: 31 March 2024).
Damanik,  S.D.  and  Jambak,  M.I.  (2023) ‘Klasifikasi  Customer  Churn  pada Telekomunikasi  Industri  Untuk  Retensi Pelanggan Menggunakan Algoritma C4.
5’, KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , 3(6), pp. 1303–1309.
Han,  J.,  Kamber,  M.  and  Pei,  J.  (2012) Data Mining: Concepts and Techniques Third Edition . UK: Elsevier.
Heart  attack  (myocardial  infarction) (2023) Harvard  Health  Publishing .  Available at: https://www.health.harvard.edu/a_to_z/ heart-attack-myocardial-infarction-a-to- z (Accessed: 31 March 2024).
Maulana,  Y.,  Winanjaya,  R.  and  Rizki,  F.
(2022) ‘Penerapan Data Mining dengan
Algoritma  C.  45  Dalam  Memprediksi Penjualan Tempe’, Bulletin of Computer Science Research , 2(2), pp. 53–58.
North, M. (2016) Data Mining for the Masses . CreateSpace  Independent  Publishing Platform. Available at: https://books.google.co.id/books?id=Lq CfjwEACAAJ. Santoso, M. et al. (2023) ‘Klasifikasi Potensi Penyakit
Jantung
Menggunakan
Algoritma C4. 5’, Jurnal INSAN Journal of  Information  System  Management Innovation , 3(2), pp. 96–103.
Sepharni, A., Hendrawan, I.E. and Rozikin, C.
(2022)  ‘Klasifikasi  Penyakit  Jantung dengan Menggunakan Algoritma C4. 5’,
STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan Inovasi Teknologi) , 7(2), pp. 117–126.
Suherman,  S. et  al. (2024)  ‘KLASIFIKASI GAYA BELAJAR PADA MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE  ALGORITMA  C4.  5’, JIKA (Jurnal Informatika) , 8(1), pp. 104–111. Tasia,  E. et  al. (2023) Klasifikasi  Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Supervised  Learning .  Available  at: https://journal.irpi.or.id/index.php/senti mas.
What  Is  a  Heart  Attack? (2022) National Heart,  Lung,  and  Blood  Institute . Available
at:
https://www.nhlbi.nih.gov/health/heart- attack (Accessed: 31 March 2024).