## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Analisa Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Ginjal Kronik Dengan Algoritma Regresi Linier
Angga Kurniadi Hermawan, Agung Nugroho, Edora Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email: 1 angga.hermawan76@gmail.com, 2 agung@pelitabangsa.ac.id, 3 * edora@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: angga.hermawan76@gmail.com
Abstrak −  Dalam  penelitian  ini,  kami  mengevaluasi  kemampuan  data  mining  untuk  memprediksi  penyakit  ginjal  kronis menggunakan algoritma regresi linier. Kami mengekstrak fitur dari data klinis pasien dan mengaplikasikan algoritma regresi linier untuk  membuat  model  prediksi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  regresi  linier  kami  mampu  memprediksi  dengan akurasi yang cukup tinggi dan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengdiagnosaan penyakit ginjal kronis. Selain itu, kami juga  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  risiko  terkena  penyakit  ginjal  kronis  dan  menyarankan  tindakan  preventif yang dapat dilakukan untuk mengurangi risiko terkena penyakit tersebut. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh dokter untuk meningkatkan efisiensi dalam pengdiagnosaan dan pencegahan penyakit ginjal kronis. Selain itu, hasil ini juga dapat digunakan sebagai  dasar  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam  bidang  data  mining  dan  penyakit  ginjal  kronis.  Proses  pengujian  data  pada penelitian ini menggunakan algoritma regresi linear mampu memberikan hasil yang baik dengan nilai Root Mean Squared Error: 0.285 +/- 0.000 dan Squared Error: 0.081 +/- 0.234..
Kata Kunci : Data Mining, Regresi Linier, Penyait Ginjal.
Abstract- In this study, we evaluate the ability of data mining to predict chronic kidney disease using a linear regression algorithm. We  extract  features  from  patient  clinical  data  and  apply  a  linear  regression  algorithm  to  build  a  predictive  model.  The  results showed that our linear regression model was able to predict with high accuracy and could be used as an aid in diagnosing chronic kidney disease. In addition, we also analyze the factors that influence the risk of developing chronic kidney disease and suggest preventive measures that can be taken to reduce the risk of developing the disease. The results of this study can be used by doctors to improve efficiency in diagnosing and preventing chronic kidney disease. In addition, these results can also be used as a basis for further research in the field of data mining and chronic kidney disease. The process of testing the data in this study using a linear regression algorithm is able to provide good results with a Root Mean Squared Error: 0.285 +/- 0.000 and Squared Error: 0.081 +/- 0.234..
Keywords : Data Mining, Linear Reggression, Chronic Kidney Disease

## 1. PENDAHULUAN
Data mining adalah suatu teknik analisis yang memanfaatkan teknologi pemrosesan data dan metodologi statistik untuk  menemukan  pola  dan  hubungan  dalam  data.  Dalam  bidang  kedokteran,  data  mining  dapat  digunakan  untuk memprediksi penyakit dan membantu dalam pengambilan keputusan klinis.
Salah satu penyakit yang dapat dianalisis dengan data mining adalah penyakit ginjal kronik. Penyakit ginjal kronik adalah suatu kondisi di mana ginjal tidak dapat berfungsi dengan normal selama periode waktu yang lama. Ini dapat menyebabkan kerusakan permanen pada ginjal dan membutuhkan terapi medis atau bahkan transplantasi ginjal. Untuk memprediksi penyakit ginjal kronik, algoritma regresi linier dapat digunakan. Algoritma regresi linier adalah metode  statistik  yang  digunakan  untuk  menentukan  hubungan  antara  variabel  dependen  dan  beberapa  variabel independen. Ini dapat membantu dalam memprediksi apakah seseorang memiliki risiko terkena penyakit ginjal kronik berdasarkan faktor-faktor seperti usia, riwayat kesehatan, dan gaya hidup. Dengan menggunakan analisis data mining dan algoritma regresi linier, dokter dan ahli kesehatan dapat  memperoleh informasi  yang lebih baik tentang  faktor risiko  terkena  penyakit  ginjal  kronik  dan  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  tentang  pencegahan  dan  perawatan. Oleh  karena  itu,  analisis  data  mining  dan  algoritma  regresi  linier  memiliki  potensi  besar  untuk  membantu meminimalkan  dampak  negatif  dari  penyakit  ginjal  kronik  dan  mempromosikan  kesehatan  jangka  panjang.  Untuk mempelajari analisis data mining dan algoritma regresi linier secara lebih dalam, data pasien dengan riwayat penyakit ginjal  kronik  dapat  dianalisis  dan  dibandingkan  dengan  data  pasien  yang  sehat.  Faktor-faktor  seperti  usia,  urin berdarah, sakit kepala, dan lain-lain dapat diamati untuk melihat apakah ada hubungan antara faktor-faktor tersebut dengan kejadian penyakit ginjal kronik.
Hasil dari analisis ini dapat digunakan untuk membuat model prediksi penyakit ginjal kronik yang akurat. Model ini dapat menentukan tingkat risiko seseorang terkena penyakit ginjal kronik berdasarkan faktor-faktor yang diamati. Ini dapat membantu dokter dan ahli kesehatan dalam pengambilan keputusan klinis dan membuat rencana pencegahan dan  perawatan  yang  sesuai.  Namun,  penting  untuk  diingat  bahwa  analisis  data  mining  dan  algoritma  regresi  linier hanya merupakan salah satu alat dalam memprediksi penyakit ginjal kronik. Hasil dari analisis ini harus diterapkan dengan hati-hati dan dipandu oleh evaluasi klinis dan diagnostik tradisional.
Secara keseluruhan, analisis data mining dan algoritma regresi linier memiliki potensi besar untuk membantu dalam memprediksi dan mencegah penyakit ginjal kronik. Dengan menggabungkan teknologi dan metodologi yang tepat, kita dapat mempromosikan kesehatan jangka panjang dan meminimalkan dampak negatif dari penyakit ginjal kronik. Penyakit  ginjal  adalah  suatu  kondisi  di  mana  ginjal  tidak  dapat  berfungsi  dengan  normal.  Ini  dapat  menyebabkan kerusakan permanen pada ginjal dan membutuhkan perawatan medis atau bahkan transplantasi ginjal. Penyakit ginjal dapat disebabkan oleh berbagai faktor seperti infeksi, kerusakan pembuluh darah, penyakit diabetes, dan gaya hidup

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
yang tidak sehat. Beberapa jenis penyakit ginjal termasuk  glomerulonefritis, nefritis interstitial,  nefropati diabetik, dan penyakit ginjal polikistik. Penyakit ginjal kronik adalah suatu kondisi di mana ginjal tidak dapat berfungsi dengan normal selama periode waktu yang lama. [1]
Data Mining adalah suatu proses untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang tidak diketahui sebelumnya dalam data besar. Ini menggunakan teknik statistik, machine learning, dan analisis database untuk mengekstrak informasi yang  berguna  dari  data.  Tujuan  dari  data  mining  adalah  untuk  menemukan  informasi  baru  yang  bermanfaat  dan membuat keputusan yang bijaksana dari data tersebut. Data mining membantu dalam memecahkan masalah bisnis dan mengambil  keuntungan  dari  data  yang  tersedia.  Contohnya,  data  mining  dapat  digunakan  untuk  menentukan  pola pembelian  konsumen,  memprediksi  penjualan  produk,  atau  menentukan  faktor  risiko  yang  terkait  dengan  suatu penyakit.  Data  mining  juga  membantu  dalam  memahami  dan  memecahkan  masalah  kompleks  dengan  cara menggabungkan data dari berbagai sumber dan menemukan pola yang tidak terlihat. [2]
Prediksi adalah proses memperkirakan atau menebak apa yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi yang  tersedia.  Prediksi  dapat digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  bisnis,  ekonomi,  ilmu  pengetahuan,  dan lain-lain.[3]
Regresi Linier adalah suatu metode statistik yang digunakan untuk memprediksi hubungan antara variabel dependen (variabel yang dicari) dan variabel independen (variabel yang mempengaruhi). Ini membuat asumsi bahwa hubungan antara kedua variabel tersebut adalah linier, yaitu bahwa perubahan dalam variabel independen akan mempengaruhi perubahan yang sama dalam variabel dependen. Regresi linier menentukan hubungan antara variabel dependen dan independen dengan menentukan garis terbaik (atau garis regresi) yang menggambarkan hubungan tersebut. Garis ini ditemukan  dengan  mencari  kombinasi  yang  paling  baik  dari  variabel  independen  untuk  memprediksi  variabel dependen.  Regresi  linier  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti  ekonomi,  epidemiologi,  dan  fisika,  untuk memprediksi tingkat kejadian, memahami faktor risiko, dan memecahkan masalah lainnya. Meskipun hanya membuat asumsi  linier,  regresi  linier  dapat  menjadi  metode  yang  efektif  untuk  memprediksi  hubungan  antara  variabel  jika asumsi tersebut valid. Namun, jika asumsi linier tidak valid, metode lain seperti regresi non-linier atau model machine learning mungkin lebih cocok. [4]
Algoritma  machine  learning  yang  menentukan  garis  regresi  linier  yang  paling  baik  untuk  memprediksi  hubungan antara  variabel  dependen  dan  independen.  Algoritma  ini  bekerja  dengan  menggunakan  teknik  optimisasi  untuk menemukan  kombinasi  terbaik  dari  variabel  independen  yang  mempengaruhi  variabel  dependen.  Proses  algoritma regresi linier melibatkan beberapa tahap seperti: 1. Persiapan data: Pertama, data yang akan digunakan dalam regresi linier harus dipersiapkan dengan benar. Data harus dibersihkan dan dipreproses sebelum digunakan dalam algoritma. 2. Memilih variabel independen: Kedua, variabel independen yang akan digunakan dalam regresi linier harus dipilih. Ini bisa melibatkan pemilihan variabel yang memiliki hubungan signifikan dengan variabel dependen. 3. Menentukan model:  Ketiga,  model  regresi  linier  harus  didefinisikan  dengan  memasukkan  variabel  independen  yang  dipilih.  Ini bisa  melibatkan  pemilihan  koefisien  untuk  setiap  variabel  independen.  4.  Melatih  model:  Keempat,  model  regresi linier harus dilatih dengan menggunakan data pelatihan. Ini melibatkan menentukan garis regresi linier yang paling baik dengan menggunakan teknik optimisasi. 5. Melakukan prediksi: Terakhir, model regresi linier digunakan untuk memprediksi hubungan antara variabel dependen dan independen pada data baru. Ini dilakukan dengan menggunakan garis regresi linier yang ditemukan selama proses pelatihan.[5]
Algoritma regresi linier dapat menjadi alat yang efektif untuk memprediksi hubungan antara variabel jika asumsi linier valid.  Namun,  jika  asumsi  linier  tidak  valid,  metode  lain  seperti  regresi  non-linier  atau  model  machine  learning mungkin lebih cocok. [6]
Data  mining dapat dikategorikan  ke dalam beberapa kategori utama,  yaitu: 1.Klasifikasi: Klasifikasi adalah teknik data  mining  yang  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  suatu  item  berdasarkan  fitur  atribut  yang  dimilikinya.  2. Regresi: Regresi adalah teknik data mining yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik suatu item berdasarkan fitur atribut yang dimilikinya. 3.Kluster: Kluster adalah teknik data mining yang digunakan untuk mengelompokkan item ke dalam kelompok yang berbeda berdasarkan fitur atribut yang dimilikinya. 4.Asosiasi: Asosiasi adalah teknik data mining yang digunakan untuk menemukan hubungan antar item. 5.Segmentasi: Segmentasi adalah teknik data mining  yang  digunakan  untuk  membagi  data  menjadi  bagian-bagian  yang  berbeda.  6.Dimensionalitas  reduksi: Dimensionalitas reduksi adalah teknik data mining yang digunakan untuk mengurangi jumlah fitur yang dimiliki data tanpa mengorbankan informasi yang penting. 7.Data Visualization: Data visualization adalah teknik data mining yang digunakan untuk menggambarkan data dengan cara yang mudah dipahami oleh manusia. Setiap kategori data mining memiliki  tujuan  dan  aplikasi  yang  berbeda  dan  dapat  digunakan  secara  terpisah  atau  bersama-sama  untuk memecahkan masalah yang berbeda. [7]
Data mining bertujuan untuk memecahkan masalah bisnis dan mengambil informasi dan pengetahuan berguna dari data yang besar dan kompleks. Fungsi data mining sangat bervariasi dan dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah dan memenuhi berbagai kebutuhan bisnis. [8]
Data  mining  memiliki  banyak  kegunaan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  bisnis,  pemerintahan,  kesehatan, pendidikan, dan ilmu pengetahuan. [9]
Proses tahapan data mining meliputi beberapa tahap penting untuk mengambil informasi dan pengetahuan berguna dari  data.  Berikut  adalah  tahapan  proses  data  mining:  1.Persiapan  data:  Tahap  ini  melibatkan  pengumpulan, pembersihan,  dan  persiapan  data  sebelum  dilakukan  analisis.  2.Seleksi  fitur:  Tahap  ini  melibatkan  pemilihan  fitur atribut yang akan digunakan sebagai input untuk algoritma data mining. 3.Transformasi fitur: Tahap ini melibatkan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
pengubahan atau modifikasi fitur untuk memastikan bahwa data sesuai dengan format yang dibutuhkan oleh algoritma data  mining.  4.Pemodelan:  Tahap  ini  melibatkan  aplikasi  algoritma  data  mining  untuk  membuat  model  yang menggambarkan pola dan hubungan dalam data. 5.Evaluasi: Tahap ini melibatkan evaluasi model yang dibuat untuk memastikan bahwa model tersebut akurat dan berguna. 6.Penyebaran pengetahuan: Tahap ini melibatkan penerapan dan  penyebaran  pengetahuan  yang  diperoleh  dari  data  mining  kepada  bisnis  atau  organisasi.  7.Monitoring  dan evaluasi:  Tahap  ini  melibatkan  pemantauan  dan  evaluasi  terhadap  model  dan  pengetahuan  yang  diperoleh  untuk memastikan  bahwa  model  tetap  akurat  dan  berguna.  Proses  tahapan  data  mining  adalah  iteratif  dan  dapat membutuhkan beberapa iterasi sebelum mencapai hasil yang optimal. Setiap tahap memiliki tugas dan keputusan yang berbeda yang memerlukan analisis dan pemikiran yang cermat. [10]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Proses Tahapan Data Mining
Untuk melakukan prediksi pada penyakit ginjal kronik yang akan di uji dengan memanfaatkan pemodelan data yang akan digunakan supaya mempermudah dalam proses penelitian, maka dibuat alur tahapan data mining sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Selection
Data selection merupakan bagian penting dari proses analisis data dan machine learning karena dapat mempengaruhi kualitas analisis dan hasil prediksi. Oleh karena itu, data selection harus dilakukan dengan benar dan hati-hati untuk memastikan bahwa data yang digunakan sesuai dan representatif.
Tabel 1. Data Selection Usia Urin Berdarah Sakit Kepala Gata l 56 2 1 1 58 2 1 1 81 1 2 2 64 2 1 1 62 2 2 2 72 2 2 2 60 1 1 1 61 2 2 2 60 2 2 2 49 1 1 1 53 1 1 1 58 1 2 2 61 2 2 2 68 1 1 1

## 2.3 Data Transformation
Data transformation adalah proses mengubah atau memodifikasi data sebelum digunakan dalam suatu analisis atau model machine learning. Proses ini dilakukan untuk memastikan bahwa data memenuhi persyaratan analisis dan machine learning dan memiliki distribusi yang baik.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 2. Data Transformation Usia Urin Berdarah 56 2 58 2 81 1 64 2 62 2 72 2 60 1 61 2 60 2 49 1 53 1 58 1 61 2 68 1

## 2.4 Pemodelan
Pemodelan dalam regresi linier adalah proses membuat model matematika yang mewakili hubungan antara variabel dependen (y) dan variabel independen (x). Dalam regresi linier, model dapat ditulis sebagai persamaan garis lurus y = a + bx, di mana "a" adalah intercept dan "b" adalah koefisien regresi. Langkah-langkah dalam pemodelan regresi linier meliputi:
1. Pemilihan  variabel:  Variabel  yang  akan  digunakan  sebagai  variabel  dependen  dan  variabel  independen  harus dipilih dan ditentukan.
2. Analisis korelasi: Korelasi antara variabel independen dan dependen harus dianalisis untuk memastikan bahwa hubungan antara kedua variabel adalah linier.
3. Pembuatan  model  matematika:  Model  matematika  harus  dibuat  dengan  menggunakan  data  pelatihan  dan menentukan nilai intercept dan koefisien regresi.
4. Validasi model: Model harus divalidasi dengan menggunakan data uji untuk memastikan bahwa model bekerja dengan baik dan memiliki akurasi yang baik.
5. Interpretasi hasil: Hasil model harus diterjemahkan dan diterima sebagai kesimpulan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan. Pemodelan regresi linier merupakan bagian penting dari proses analisis data dan machine learning  karena  membuat  model  matematika  yang  dapat  memprediksi  variabel  dependen  dari  variabel independen. Oleh karena itu, pemodelan harus dilakukan dengan benar dan hati-hati untuk memastikan bahwa model yang dibuat representatif dan akurat.
Bentuk Rumus Regresi Linear Sederhana:
Keterangan : n: banyaknya jumlah data yi: variabel dependen (nilai yang diprediksikan) xi: variabel independen b : Koefisiensi Regresi (hasil perhitungan menggunakan rumus) a : Konstanta (untuk menghitung hasil dari koefisien regresi) Menghitung permasan regrensi linearnya Y = a + bX

## 2.5 Evaluasi dan Hasil
Evaluasi dan Hasil adalah proses untuk melihat, megetahui dan menganalisa dari hasil penelitian dan pengujian data yang telah diuji menggunakan metode prediksi algoritma regresi linier apakah berfungsi dengan baik atau tidak.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Proses pengujian data menggunakan cara manual yaitu menghitung dengan rumus regresi linier sederhana dan cara komputerisasi mengunakan tools RapidMiner.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian

## 3.1.1 Data Uji
Penelitian yang telah diteliti yaitu menggunakan metode prediksi algoritma regresi linier. Hasil klasifikasi data dari penyakit ginjal maka mendapatkan hasil RMSE (Root Mean Square Error) yang sangat baik dan sangat akurat, maka dapat digunakan dalam pengambilan keputusan bagi pasien yang terkena penyakit ginjal dan yang tidak. Sumber data berasal dari situs Kaggle.com, dan data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari atribut atau variabel seperti usia, urin berdarah dan hasil test.

## 3.1.2 Split Validation
Split validation adalah teknik validasi model yang menggunakan bagian dari data untuk pelatihan dan bagian lainnya untuk uji. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa model dapat bekerja dengan baik pada data baru yang belum dilihat sebelumnya.
Tabel 3. Dataset Usia Urin Berdarah Hasil Tes 56 2 1 58 2 1 81 1 1 64 2 1 62 2 1 72 2 1 60 1 1 61 2 1 60 2 1 49 1 1 53 1 1 58 1 1 61 2 1 68 1 1 60 2 1 72 1 1 72 1 1 57 2 1 51 2 1 54 2 1 56 1 1 77 2 1 64 1 1 57 2 1 66 2 1 70 2 1 53 1 1 51 2 1 58 2 1 58 2 1 63 1 0 51 2 1

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
61 1 1 61 2 1 76 2 1 71 2 1 69 1 1 56 2 1 67 1 1 54 2 1 63 1 1 47 2 1 62 2 1 65 2 1 63 2 1 64 1 1 65 2 1 51 1 1 56 1 1 70 2 1 58 2 1 67 2 1 62 1 1 74 1 1 69 2 0 64 2 0 75 2 1 47 2 0 57 2 0 56 1 1 68 1 0 55 1 1 62 2 1 73 2 1 68 2 1 75 1 1 63 1 1 61 1 1 62 1 1 44 1 1 56 2 1 54 1 1 57 1 0 56 1 1 69 1 1 72 1 1 59 2 1 70 1 1 64 2 1 61 2 1 72 2 1

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
63 2 1 74 2 1 71 1 1 71 2 0 72 2 1 77 2 1 72 1 1 55 2 1 65 2 1 67 2 1 69 1 1 55 2 1 51 2 1 64 1 1 63 1 1 69 1 1 64 1 1 59 1 1 73 2 1 3.1.3 Perhitungan Regresi Linier
Didalam perhitungan Regresi Linier, untuk mencari nilai : X1Y
: Usia X Hasil Test
X2Y : Urin Berdarah X Hasil Test X1X2 : Usia X Urin Berdarah X12 : Usia2 X22 : Urin Brdarah2
Tabel 4 . Perhitungan Regresi Linier Usia (X 1 ) Urin Berdarah (X 2 ) Hasil Tes (Y) X 1 Y
X 2 Y X 1 X 2 (X 1 ) 2 (X 2 ) 2 56 2 1 56 2 11 2 3136 4 58 2 1 58 2 11 6 3364 4 81 1 1 81 1 81 6561 1 64 2 1 64 2 12 8 4096 4 62 2 1 62 2 12 4 3844 4 72 2 1 72 2 14 4 5184 4 60 1 1 60 1 60 3600 1 61 2 1 61 2 12 2 3721 4 60 2 1 60 2 12 0 3600 4 49 1 1 49 1 49 2401 1 53 1 1 53 1 53 2809 1 58 1 1 58 1 58 3364 1 61 2 1 61 2 12 2 3721 4 68 1 1 68 1 68 4624 1 60 2 1 60 2 12 0 3600 4 72 1 1 72 1 72 5184 1 72 1 1 72 1 72 5184 1 57 2 1 57 2 11 4 3249 4

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
51 2 1 51 2 10 2 2601 4 54 2 1 54 2 10 8 2916 4 56 1 1 56 1 56 3136 1 77 2 1 77 2 15 4 5929 4 64 1 1 64 1 64 4096 1 57 2 1 57 2 11 4 3249 4 66 2 1 66 2 13 2 4356 4 70 2 1 70 2 14 0 4900 4 53 1 1 53 1 53 2809 1 51 2 1 51 2 10 2 2601 4 58 2 1 58 2 11 6 3364 4 58 2 1 58 2 11 6 3364 4 63 1 0 0 0 63 3969 1 51 2 1 51 2 10 2 2601 4 61 1 1 61 1 61 3721 1 61 2 1 61 2 12 2 3721 4 76 2 1 76 2 15 2 5776 4 71 2 1 71 2 14 2 5041 4 69 1 1 69 1 69 4761 1 56 2 1 56 2 11 2 3136 4 67 1 1 67 1 67 4489 1 54 2 1 54 2 10 8 2916 4 63 1 1 63 1 63 3969 1 47 2 1 47 2 94 2209 4 62 2 1 62 2 12 4 3844 4 65 2 1 65 2 13 0 4225 4 63 2 1 63 2 12 6 3969 4 64 1 1 64 1 64 4096 1 65 2 1 65 2 13 0 4225 4 51 1 1 51 1 51 2601 1 56 1 1 56 1 56 3136 1 70 2 1 70 2 14 0 4900 4 58 2 1 58 2 11 6 3364 4 67 2 1 67 2 13 4 4489 4 62 1 1 62 1 62 3844 1 74 1 1 74 1 74 5476 1 69 2 0 0 0 13 8 4761 4 64 2 0 0 0 12 8 4096 4

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
75 2 1 75 2 15 0 5625 4 47 2 0 0 0 94 2209 4 57 2 0 0 0 11 4 3249 4 56 1 1 56 1 56 3136 1 68 1 0 0 0 68 4624 1 55 1 1 55 1 55 3025 1 62 2 1 62 2 12 4 3844 4 73 2 1 73 2 14 6 5329 4 68 2 1 68 2 13 6 4624 4 75 1 1 75 1 75 5625 1 63 1 1 63 1 63 3969 1 61 1 1 61 1 61 3721 1 62 1 1 62 1 62 3844 1 44 1 1 44 1 44 1936 1 56 2 1 56 2 11 2 3136 4 54 1 1 54 1 54 2916 1 57 1 0 0 0 57 3249 1 56 1 1 56 1 56 3136 1 69 1 1 69 1 69 4761 1 72 1 1 72 1 72 5184 1 59 2 1 59 2 11 8 3481 4 70 1 1 70 1 70 4900 1 64 2 1 64 2 12 8 4096 4 61 2 1 61 2 12 2 3721 4 72 2 1 72 2 14 4 5184 4 63 2 1 63 2 12 6 3969 4 74 2 1 74 2 14 8 5476 4 71 1 1 71 1 71 5041 1 71 2 0 0 0 14 2 5041 4 72 2 1 72 2 14 4 5184 4 77 2 1 77 2 15 4 5929 4 72 1 1 72 1 72 5184 1 55 2 1 55 2 11 0 3025 4 65 2 1 65 2 13 0 4225 4 67 2 1 67 2 13 4 4489 4 69 1 1 69 1 69 4761 1 55 2 1 55 2 11 0 3025 4 51 2 1 51 2 10 2 2601 4 64 1 1 64 1 64 4096 1 63 1 1 63 1 63 3969 1

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
69 1 1 69 1 69 4761 1 64 1 1 64 1 64 4096 1 59 1 1 59 1 59 3481 1 73 2 1 73 2 14 6 5329 4 62 78 157 92 57 82 144 98 47 4001 04 271
Nilai a ini adalah hasil perhitungan antara b1 dan b2 sehingga menghasilkan nilai Konstanta (a). Diambil dari 3 contoh data random untuk memprediksi apakah akurat atau tidaknya meggunakan cara hitung manual sebagai berikut :
Tabel 5. Kolom data random prediksi penyakit ginjal N o Usia ( X 1 ) Nyeri Dada ( X 2 ) Hasil Tes (Y) 1 73 2 ? 2 59 1 ? 3 64 1 ?
Menghitung Persaman Regresi Linear Y = a + b1X1 + b2X2 𝐲 = 𝟎 , 𝟕𝟗𝟐𝟓𝟕𝟕𝟖𝟔𝟓𝟕𝟏𝟑𝟑𝟗 + ( 𝟎 , 𝟎𝟎𝟏𝟎𝟒𝟓𝟎𝟐𝟑𝟎𝟕𝟕𝟓𝐱 73) + ( − 𝟎 , 𝟎𝟏𝟕𝟗𝟓𝟏𝟖𝟓𝟔𝟑𝟖𝟓𝟏𝟒𝑥 2) = 0,83296083760061 𝐲 = 𝟎 , 𝟕𝟗𝟐𝟓𝟕𝟕𝟖𝟔𝟓𝟕𝟏𝟑𝟑𝟗 + ( 𝟎 , 𝟎𝟎𝟏𝟎𝟒𝟓𝟎𝟐𝟑𝟎𝟕𝟕𝟓 𝐱 59) + ( − 𝟎 , 𝟎𝟏𝟕𝟗𝟓𝟏𝟖𝟓𝟔𝟑𝟖𝟓𝟏𝟒𝑥 1) = 0,83628237090075 𝐲 = 𝟎 , 𝟕𝟗𝟐𝟓𝟕𝟕𝟖𝟔𝟓𝟕𝟏𝟑𝟑𝟗 + ( 𝟎 , 𝟎𝟎𝟏𝟎𝟒𝟓𝟎𝟐𝟑𝟎𝟕𝟕𝟓 𝐱 64) + ( − 𝟎 , 𝟎𝟏𝟕𝟗𝟓𝟏𝟖𝟓𝟔𝟑𝟖𝟓𝟏𝟒 𝑥 1)
= 0,8415074862882
3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Proses Pengujian Data (RapidMiner)
Melakukan select attributes yaitu untuk mengetahui hasil prediksi dari rapidminer, hasil perhitungan manual dan hasil uji di rapidminer.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 2. Proses RapidMiner
Ketika prediksi sudah ketemu, langkah selanjutnya mencari tingkat akurasi yang ada menggunakan Performance pada gambar 3.
Gambar 3. Proses Pencarian Root Mean Squared Error dan Squared Error Untuk mempermudah dalam pembacaan akurasi data penyakit ginjal, maka perlu di masukan tools performance untuk mencari RMSE (Root Mean Squared Error) dan Squared Error.
Gambar 4 . Hasil Pengujian Root Mean Square Error dan Square Error

## 3.2.2 Analisa Hasil
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan tools RapidMiner bahwa atribut (usia, urin berdarah dan hasil tes) berpengaruh signifikan terhadap penelitian ini terbukti dengan  menggunakan algoritma regresi linier mampu memberikan hasil yang sangat baik dan sangat akurat dengan nilai Root Mean Squared Error: 0.285 +/- 0.000 dan Squared Error: 0.081 +/- 0.234.

## 4. KESIMPULAN
Algoritma regresi linier efektif digunakan dalam memprediksi risiko penyakit ginjal berdasarkan analisis dari dataset yang  ada.  Kemampuan  algoritma  regresi  linier  sangat  baik  dalam  memprediksi  penderita  penyakit  ginjal  dengan memanfaatkan data atribut (usia, urin berdarah dan hasil tes). Hasil prediksi dari algoritma regresi linier sangat baik dan akurat dibandingkan dengan metode lain dalam memprediksi risiko penyakit ginjal. Proses pengujian data pada penelitian  ini  menggunakan  algoritma  regresi  linear  mampu  memberikan  hasil  yang  baik  dengan  nilai  Root  Mean Squared Error: 0.285 +/- 0.000 dan Squared Error: 0.081 +/- 0.234.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada segenap jajaran pihak kampus, bapak, ibu beserta keluarga yang lainnya, kekasih yang senantiasa selalu mendampingi dan teman-teman yang terus mensupport saya dalam proses pengerjaan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] K. Jurusan and K. Tangerang, “Hubungan Kepatuhan Menjalani Hemodialisis Dan Dukungan Keluarga Dengan  Kualitas  Hidup  Pasien  Gagal  Ginjal  Kronik  Di Ruang  Hemodialisa  Rumah  Sakit  Umum Kabupaten Tangerang,” 2018.
[2] C. Zai and T. Komputer, “IMPLEMENTASI DATA MINING SEBAGAI PENGOLAHAN DATA.”
[3] A. Fahreza, “2022 25 Penerapan Data Mining dengan Metode Single Moving Average dalam Pengolahan Data Penerimaan Siswa Baru.”

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 37 - 48 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 475 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[4] K. Puteri and A. Silvanie, “MACHINE LEARNING UNTUK MODEL PREDIKSI HARGA SEMBAKO DENGAN  METODE  REGRESI LINIER  BERGANDA  1),”  2020.  [Online].  Available: www.data.jakarta.go.id.
[5] T. Akhir, “Analisa Algoritma Regresi Linear dan Decision Tree Dalam Prediksi Penjualan Produk (Studi Kasus: Lookma Boutique).” [Online]. Available: https://lib.mercubuana.ac.id/
[6] F. H. Hamdanah and D. Fitrianah, “Analisis Performansi Algoritma Linear Regression dengan Generalized Linear  Model  untuk  Prediksi  Penjualan  pada  Usaha  Mikra,  Kecil,  dan  Menengah,” Jurnal  Nasional Pendidikan  Teknik  Informatika  (JANAPATI) ,  vol.  10,  no.  1,  p.  23,  Apr.  2021,  doi: 10.23887/janapati.v10i1.31035. “ 204-Article Text-389-1-10-20130819”.
[7] “KLASIFIKASI  PENYAKIT  JANTUNG  MENGGUNAKAN  PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATION DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS.”
[8] E. Widodo, “PELITA TEKNOLOGI Prediksi Penjurusan IPA, IPS dan BAHASA dengan Menggunakan Machine Learning Abstrak Informasi Artikel,” Jurnal Pelita Teknologi , vol. 15, no. 1, pp. 37–48.
[9] K. Erwansyah, “J-SISKO TECH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Implementasi Data  Mining  Untuk  Menganalisa  Hubungan  Data  Penjualan  Produk  Bahan  Kimia  Terhadap  Persedian Stok Barang Menggunakan Algoritma FP (Frequent Pattern) Growth Pada PT. Grand Multi Chemicals,” n, vol. 30, no. 2, pp. 30–40, 2019.