Analisis Perbandingan Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma Logistic Regression
Annisa Aulia Lestari 1 , Lucy Chania Agatha 1 , Anita Desiani 1 1 Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sriwijaya, Indaralaya, Indonesia Penulis Korespondensi: anita_desiani@unsri.ac.id
Abstrak – Penyakit jantung adalah kondisi ketika bagian jantung mengalami kerusakan. Sehingga, diperlukan pendeteksian  dini.  Salah  satunya  dengan  melakukan  klasifikasi  data  mining  menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes  dan  Logistic  Regression.  Pada  penelitian  ini  akan  membandingkan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Logistic Regression    melalui  metode  training  percentage  split  dan  k-fold  cross  validation  untuk  mendapatkan  hasil klasifikasi  terbaik  dalam  mendeteksi  penyakit  jantung  dengan  menghitung  nilai  rata-rata  presisi,  recall,  dan akurasi.  Algoritma  Naïve  Bayes  dengan  metode  training  percentage  split  menghasilkan  nilai  rata-rata  untuk presisi, recall, dan akurasi sebesar 83%, 82.5% dan 81%, sedangkan Algoritma Naïve bayes dengan k-fold cross validation  memberikan  hasil  nilai  rata-rata  untuk  presisi,  recall,  dan  akurasi  sebesar  83.5%,  85.5%  dan  83%. Algoritma  Logistic  Regression  dengan  metode  training  percentage  split  menghasilkan  nilai  rata-rata  untuk presisi,  recall,  dan  akurasi  sebesar  73.5%,  73.5%  dan  73%,  sedangkan  Algoritma  Logistic  Regression menggunakan  k-fold  cross  validation  menghasilkan  nilai  rata-rata  untuk  presisi,  recall,  dan  akurasi  sebesar 84%,  83.5%  dan  84%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  Algortima  Naïve  Bayes  menggunakan  percentage  split  lebih baik  dibandingkan  Logistic  Regression,  akan  tetapi  pada  saat  menggunakan  metode  k-fold  cross  validation Algoritma  Logistic  Regression  mengalami  kenaikan  signifikan  dibandingkan  Naïve  Bayes.  Sehingga  untuk melakukan klasifikasi penyakit jantung lebih baik dengan  Algoritma Logistic Regression dengan metode k-fold cross validation.

## Kata Kunci — Klasifikasi, Naïve Bayes, Logistic Regression, Penyakit Jantung
Abstract – Heart disease is a condition where parts of the heart are damaged. Thus, early detection is needed. One of them is by doing data mining classification using the Naïve Bayes and Logistic Regression algorithms. This  research  will  compare  Naïve  Bayes  and  Logistic  Regression  algorithms  through  the  training  percentage split  and  k-fold  cross  validation  methods  to  get  the  best  classification  results  in  detecting  heart  disease  by calculating  the  average  value  of  precision,  recall,  and  accuracy.  The  Naïve  Bayes  algorithm  with  the  training percentage  split  method  produces  average  values  for  precision,  recall,  and  accuracy  of  83%,  82.5%  and  81%, while  the  Naïve  Bayes  algorithm with k-fold  cross  validation  provides  average  values  for  precision,  recall,  and accuracy  of  83.5%,  85.5%  and  83%.  Logistic  Regression  algorithm  with  percentage  split  training  method produces average values for precision, recall, and accuracy of 73.5%, 73.5% and 73%, while Logistic Regression algorithm  using  k-fold  cross  validation  produces  average  values  for  precision,  recall,  and  accuracy  of  84%, 83.5%  and  84%.  This  shows  that  the  Naïve  Bayes  algorithm  using  percentage  split  is  better  than  Logistic Regression,  but  when  using  the  k-fold  cross  validation  method,  the  Logistic  Regression  algorithm  has  a significant  increase  compared  to  Naïve  Bayes.  So  that  to  classify  heart  disease  is  better  with  the  Logistic Regression Algorithm with the k-fold cross validation method.
Keyword — Classification,  Naïve Bayes, Logistic Regression,  Heart Disease

## I. PENDAHULUAN
Penyakit  jantung  adalah  dimana  kondisi  tubuh  mengalami    timbunan  lemak  menyebabkan  arteri tersumbat.  Kondisi  ini  menyebabkan  berbagai  gejala,  termasuk  nyeri  dada  dan  kejang. Selain  itu,  kejadian ini  disebabkan  oleh  gangguan  aliran  darah  ke  jantung  tidak  lancar  akibat  terjadinya  sumbatan  pada peredaran darah [1]. Faktor penyebab penyakit jantung diantaranya terjadinya penyempitan pembuluh darah di  jantung,  terjadinya  infeksi  pada  jantung  dan  kelaianan  katup  jantung,  serta  dapat  diakibatkan  karena penyakit  bawaan  [2].  Pada  tahun  2020,  terdapat  11  juta  jiwa  yang  meninggal  akibat  penyakit  jantung  dan kerusakan yang terjadi di pembuluh darah [3]. Untuk mengurangi jumlah kasus penyakit jantung, dibutuhkan deteksi dini terhadap kasus penyakit jantung pada  pengindap yang rentang risiko penyakit jantung. Sebuah saran yang bisa digunakan dalam deteksi dini yaitu data mining .
Definisi Data mining yakni sebuah proses dimana pengguna mencari pola atau teori terbaru yang berguna serta  dapat  diterapkan  pada  basis  data  yang  cukup  besar  [4].  Salah  satu  proses data  mining adalah klasifikasi  matematis,  klasifikasi  sendiri  yakni  proses  evaluasi  pada  sebuah  objek  agar  bisa  diinput  pada suatu  kategori  sesuai  dengan  jumlah  kriteria  yang  tersedia  [5].  Beberapa  metode  yang  digunakan  dalam klasifikasi data mining adalah Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression . Naïve Bayes adalah sebuah algoritma paling sederhana  dengan menghitug probabilitas  dan menggabungkan  kombinasi serta frekuensi nilai  sesuai  sekumpulan  data  [6].  Algoritma Naïve  Bayes memiliki  keunggulan  yaitu  memiliki  performa mendeteksi  yang  tinggi,  mudah  digunakan,  hanya  memerlukan    satu  kali  scan  data  training,  mampu menangani  data  kosong (missing  value) dan  data  kontinu  [7].  Beberapa  penelitian  diterapkan  dengan algoritma Naïve  Bayes ,  seperti  yang  dilakukan  oleh  Sri  [8]  yang  menerapkan Naïve  Bayes untuk pengelompokan status gizi dengan hasil akurasi 93.2%, dan Nungky [9] menerapkan Algoritma Naïve Bayes pada  pengelompokan  diabetes  melitus  dan  memperoleh  nilai  akurasi  89%.  Kekurangan  dalam menggunakan  metode  Algoritma Naïve  Bayes yaitu  probabilitas  kurang  berjalan  secara  optimal  dan  tidak untuk  tipe  data  numerik  [10].  Berbeda  dengan Naïve  Bayes .  Algoritma Logistic  Regression dapat memproses probabilitas secara optimal dan dapat menggunakan tipe data numerik.
Logistic  Regression adalah  analisis multivariate ,  bermanfaat  dalam  melakuakan  prediksi  pada  variabel terikat  sesuai  dengan  variabel  bebasnya  [11].  Algoritma Logistic  Regression ini,  digunakan  dalam mendeskripsikan  data  dan  menjelaskan  hubungan  antara  satu  variabel  independen  nominal,  variabel independen  dengan  tingkat  ordinal,  interval  atau  rasio  [12].  Parameter  yang  diprediksi  oleh  Algoritma Logistic Regression memberikan informasi penting tentang pemahaman hubungan antara satu fitur dengan fitur  lainnya  [13].  Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  algoritma Logistic  Regression seperti  penelitian yang  dilakukan  Jefri  [14]  yang  menggunakan  Algoritma Logistic  Regression sebagai  klasifikasi  penyakit mata  dan  perolehan  nilai  78.57%,  dan  Jennie  [15]  menerapkan  Algoritma Logistic  Regression pada klasifikasi  penyakit  lambung  dan  memperoleh  nilai  akurasi  82  %. Walaupun  Algoritma Logistic  Regression cocok  digunakan  untuk dataset yang  besar  dan  memproses  data  dalam  volume  besar  dengan  kecepatan tinggi. Algoritma ini rentan pada underfitting dalam dataset yang memiliki kelas tidak ada keseimbanga untuk akurasinya yang kecil.
Berdasarkan  kelebihan  dan  kekurangan  algoritma Naïve  Bayes dan Logistic  Regression yakni membandingkan  hasil  dari  kedua  algoritma  tersebut  untuk  mengidentifikasi  metode  klasifikasi  terbaik  yang dapat  digunakan  dalam  klasifikasi  penyakit  jantung.  Dalam  pengujian  data  dilakukan  dengan  dua  metode yaitu percentage  split dan  data  traning  80%  sedangkan  testing  20%  dan k-fold  cross  validation melalui  k yaitu  10.  Hasil  kinerja  kedua  metode  akan  ditunjukkan  melalui  nilai  akurasi,  presisi  dan  recall.  Kedua  hasil kinerja  tersebut  akan  dibandingkan  untuk  mengtahui  metode  terbaik  dalam  pendeteksian  dini  penyakit jantung dengan metode Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Studi  tentang  pengelompokan  penyakit  jantung  dilakukan  melalui  metode  Algoritma Naïve  Bayes dan Logistic Regression, terdapat beberapa metode berupa deskripsi data, proses data yaitu meliputi pembagian datanya menggunakan k-fold cross validation dan percentage split . Dilanjutkan dengan menerapkan metode Algoritma Naïve  Bayes dan  Algoritma Logistic Regression diakhiri  evaluasi  hasil.  Alur  metode  ditunjukkan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## A.  Deskripsi Data
Peneliti  menerapkan  data  terkai  dataset  penyakit  jantung  dan  didapat  dari  sumber website kaggle ( https://www.kaggle.com/datasets/cherngs/heart-disease-cleveland-uci )  dengan  format  csv.  Dimana  data tersebut terdiri dari 14 atribut , 14 diantaranya sebagai atribut prediksi yaitu sex, age, cp, chol, trestbps, fbs, thalach, restecg, exang, slope, oldpeak, ca, condition dan thal. Data yang tersedia 297 data. Atribut dari data diterapkan ada dalam Tabel I.
Deskripsi Data Praproses Data Penerapan Algoritma Evaluasi Hasil
Lestari, et al., Analisis Perbandingan Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Nai ̈ve Bayes dan Algoritma Logistic Regression
TABEL I.  ATRIBUT DATASET Atribut Tipe Data Range Age/umur Numerik Usia 40-80 Tahun Sex/Jenis Kelamin Nominal 1 = male; 0 = female Cp/Jenis Nyeri dada Nominal Value 0: angina tipikal Value 1: angina atipikal Value 2: nyeri non-angina Value 3: tanpa gejala Trestbps/Tekanan Darah Rendah Numerik 90/60mmHg – 120/180mmHg Chol/Kolestrol Numerik 200mg/dL Fbs/Gula Darah Normal Numerik (gulah darah > 120 mg/dl) (1 = true; 0 = false) Restecg/Elektrokardiografi Nominal Value 0: normal Value 1: memiliki kelainan gelombang ST-T (inversi gelombang T dan/atau elevasi atau depresi ST > 0,05 mV) Value 2: menunjukkan hipertrofi ventrikel kiri yang mungkin atau pasti berdasarkan kriteria Estes Thalach/Detak Jantung Maksimum Tercapai Numerik 95-170 kali/menit Exang/ Kestabilan Induksi Angina Numerik angina yang diinduksi (1 = yes; 0 = no) Oldpeak / Depresi ST diberikan induksi dari olahraga relatif pada istirahat Nominal 0-6.2 ST Slope/ Kemiringan segmen Nominal Value 0: miring Value 1: datar Value 2: menurun Ca/ Nomor Pembuluh darah Utama Numerik 0-3 diwarnai dengan flourosopi Thal Nominal 0 = normal; 1 = cacat tetap; 2 = cacat yang dapat dibalik dan label Condition Nominal 0 = tidak ada penyakit, 1 = penyakit

## B. Praproses data
Praproses  data  diterapkan  dalam  memperoleh  hasil  akurat,  mengurangi  waktu  perhitungannya  sebagai large  scale  problem, serta  membentuk  nilai  kecil  dan  tidak  melakuukan  perbuahan  pada  informasi  [16] Dalam praproses data dari 14 atribut di atas tidak ada atribut yang tidak diperlukan atau di hapus karena dari 14 atribut diperlukan dalam melakukan pengkalsifikasian penyakit jantung. Pada atribut dengan range perlu dilakukan  metode  normalisasi.  Metode  normalisasi  dalam  menyelesaikan  masalah  nilai  yang  terlalu  jauh yakni dengan Min-Max Normalization , dimana persamaannya yaitu diterapkan pada persamaan (1).
𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑 (𝑥) = 𝑚𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑥 + (𝑥 𝑚𝑖𝑛𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒)(𝑚𝑎𝑥𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 − 𝑚𝑖𝑛𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒)
𝑚𝑎𝑥𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 − 𝑚𝑖𝑛𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 (1)
Dimana  pada  persamaan  (1) 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒 ( 𝑥 )  merupakan  data  setelah  normalisasi, 𝑥 merupakan  data sebelum  normalisasi, 𝑚𝑖𝑛𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 merupakan  nilai  minimal  pada  atribut  sebelum  normalisasi, 𝑚𝑎𝑥𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 adalah  nilai  maksimal  pada  atribut  sebelum  normalisasi, 𝑚𝑖𝑛𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 merupakan  nilai  minimal  range  0  dan 𝑚𝑎𝑥𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 merupakan nilai maksimal range 1.
Pada  tahap  selanjutnya,  penerapan  metode  Algoritma Naïve  Bayes dan  Algoritma Logistic  Regression dengan    membagi  data  menjadi  dua  dengan  menggunakan percentage  split dan k-fold  cross  validation dengan  parameter  ukuran  data  training  80%  serta  data  testing  20%  dalam  Algoritma Naïve  Bayes dan Logistic Regression . lalu dilakukan dengan k-fold cross validation yang mana menggambil nilai K 10 ke pada kedua algoritma.

## C.  Penerapan Algoritma
Dalam  penerapan  algoritma  tersebut  menerapkan  beberapa  metode  yakni  Algoritma Naïve  Bayes dan Logistic Regression , penelitian ini membandingkan dua model tersebut.

## 1) Naïve Bayes
Algoritma Naïve  Bayes adalah  algoritma  metode  prediksi. Naïve  Bayes yakni  model  probabilistik  serta metode  statistik  yang  diusulkan  para  ilmuan  Inggris  Thomas  Bayes  memberikan  prediksinya  pada kemungkinan  di  waktu  mendatang  sesuai  pengalaman  masa  lalu,  dinamakan  dengan  teori  Bayes  [17]. Dalam teorema Algoritma Naïve  Bayes menetukan peluang bersyarat.  [18], metodenya menerapkan Naïve Bayes Classifier sebagai  perhitungan  bobot  kesempatan  masing-masing  atribut  [19].  Upaya  menerapkan klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes yakni:
1. Hitung banyaknya kasus dan banyaknya kejadian.
2. Hitung peluang semua variabel berdasarkan setiap kondisi yang ada kasus dengan persamaan (2).
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴).𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (2)
Yang mana 𝑃(𝐴|𝐵) merupakan probabilitas bersyarat 𝐴 yang  diberikan oleh 𝐵 . Pada 𝑃(𝐵|𝐴) dimana probabilitas  bersyarat 𝐵 yang  diberikan  oleh 𝐴 .  Untuk 𝑃(𝐴) adalah  probabilitas  kejadian 𝐴 ,  sedangkan 𝑃(𝐵) merupakan probabilitas kejadian 𝐵 [20].
3.  Menghitung semua peluang dari masing-masing kelompok pada setiap atribut.
4.  Menguji hasil yang diperoleh dari Na 𝑖̈ ve Bayes akan diambil data dan selanjutnya data akan diprediksi hasil peluang untuk setiap kejadian dengan menggunakan persamaan (3).
𝛲(𝐶|𝑥 1 . . . 𝑥 𝑛 ) = 𝑃 (𝐶) 𝑃 (𝑥1 ...𝑥𝑛 | 𝐶 ) 𝑃 (𝑥1 ...𝑥𝑛 ) (3)
Pada  persamaan  (3)  variabel 𝐶 merepresentasikan  kelas,  sementara  variabel 𝑥 1 . . . 𝑥 𝑛 merepresentasikan karakteristik petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi atau kriteria. Maka rumus  tersebut  menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya  sampel  karakteristik  tertentu  dalam  kelas 𝐶 ( Posterior )  adalah  peluang  munculnya  kelas 𝐶 (sebelum  masuknya  sampel  tersebut,  seringkali  disebut prior ),  dikali  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik-karakteristik  sampel  pada  kelas 𝐶 (disebut  juga likelihood ),  dibagi dengan peluang kemunculan karakteristik-karakteristik sampel secara global (  disebut juga evidence ).
5.  Hasil prediksi yang diperoleh sangat baik ketika  data uji dapat ditebak dengan benar.

## 2)  Algoritma Logistic Regression
Logistic  Regression adalah  algoritma  analisis  prediksi.  Penerapannya  efisien  karena  variabelnya  tidak bebas dari dataset adalah biner. Logistic Regression digunakan dalam  mendeskripsikan serta menganalisis data untuk menetukan keterkaitan satu variabel biner tidak bebas serta sutu atau lebih variabel bebas [21]. Adapun langkah dalam pengerjaan Algoritma Logistic Regression sebagai berikut :
1.  Menetukan nilai prediksi menggunakan persamaan (4).
𝒃 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥2)−(∑ 𝑥)2 (4)
Dimana  pada  persamaan  (4) ∑ 𝑦 merupakan  jumlah  seluruh  nilai  variabel  terikat  ( 𝑦) ,  untuk ∑ 𝑥 2 adalah jumlah seluruh nilai variabel bebas ( 𝑥) yang dikuadratkan, ∑ 𝑥 jumlah seluruh nilai variabel bebas ( 𝑥) , ∑ 𝑥𝑦 jumlah seluruh nilai variabel bebas yang dikalikan dengan variabel terikat ( 𝑦) , sedangkan untuk
𝑛 adalah banyak data.
2. Menentukan nilai 𝛼 pada persamaan (5).
𝜶 = ∑ 𝑦−𝒃 ∑ 𝑥 𝑛 (5)
Pada persamaan (5) ∑ 𝑦 adalah jumlah seluruh nilai variabel terikat ( 𝑦) , 𝒃 koefisien regresi, pada ∑ 𝑥 merupakan jumlah seluruh nilai variabel bebas ( 𝑥) , sedangkan pada 𝑛 adalah banyak data.
3. Menghitung nilai 𝑌 prediksi menggunakan persamaan (6).
Lestari, et al., Analisis Perbandingan Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Nai ̈ve Bayes dan Algoritma Logistic Regression
𝑌 = 𝑎 + 𝛽 1 𝑥 1𝑗 + 𝛽 2 𝑥 2𝑗 + ⋯ + 𝛽 𝑛 𝑥 𝑛𝑗 (6)
Dimana 𝑎 merupakan intercept , 𝛽 1 , … , 𝛽 𝑛 yakni  atribut  bebas  penurunan, 𝑛 yakni  banyaknya  atribut bebas, dan 𝑗 yakni banyaknya record pada dataset .
4.  Mengeksponensialkan nilai 𝑦 prediksi yang didapat dari persamaan.
5.  Menghitung nilai peluang eksponensial yang diperoleh dari nilai 𝑌 menggunakan persamaan (7). 𝑃(𝑦) = exp(𝑌) 1+exp(𝑌) (7)
Dimana 𝑌 merupakan nilai prediksi dan exp meurapakan nilai eksponen.
6.  Menghitung maksimum log likelihood dengan persamaan (8).
𝑙(𝛽) = ∑[𝑦 𝑖 𝑙𝑛𝑦̂ 𝑖 + (1 − 𝑦 𝑖 )ln (1 − 𝑦̂ 𝑖 ) (8)
Dimana 𝑦 𝑖 merupakan  nilai independent  variabel berdasarkan  kelas  yang  sudah  ditentukan, 𝑦̂ 𝑖 variabel terikat yang diprediksikan.

## D.  Evaluasi Hasil
Confusion  Matrix merupakan  matriks  yang  memiliki  fungsi  untuk  menampilkan  penaksiran  kinerja  dari algoritma,  serta  digunakan  untuk  menghitung  kinerja  perfomansi  dari  suatu  model  algoritma  dalam  suatu prediksi  aktual  dengan  berbentuk False  Positif (FP), True  Positif (TP), False  Negative (FN),  dan True Negative (TN)  dari  informasi.  Penjelasan  lengkap  dari confusion  matrix [22] . Adapun  bentuk  Counfusion matrix untuk klasifikasi dua kelas terlihat dalam Tabel II.
TABEL II. CONFUSION MATRIX Kelas Nilai Akurasi Positif Negatif Nilai Prediksi Positif True Positif (TP)
False Negatif (FN)
Negatif False Positif (FP) True Positif (TP)
Penjelasan : True Positive (TP) yakni banyaknya data positif yang pengkasifikasiannya juga positif. False Negative  (FN)  adalah  banyaknya  data  negatif  pada  pengklasifikasiannya  positif. False  Positive (FP)  yakni banyaknya data positif yang pengklasifikasiannya negatif. True Negative (TN) yakni banyaknya data negatif yang pengklasifikaisannya juga negatif [23]. Dari Confusion Matrix bisa dihitung presisi, akurasi, dan recall, sebagai  pengukuran  hasil  pengelompokan  data  yang  sesuai  pada  semua  populasi  dapat  ditentukan menggunakan akurasi [24]. Berikut rumus untuk menentukan akurasi ditunjukkan pada persamaan (9).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (9)
Presisi  digunakan  untuk  pengukuran  rasio  berupa  seberapa  tepatnya  hasil  pada  output  dari  sistem. Confusion Matrix mengidentifikasi banyaknya jumlah dari hasil yang sesuai serta juga sedikitnya hasil yang tidak benar [25]. Rumus dalam menentukan presisi ditunjukkan pada persamaan (10).
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (10)
Recall  digunakan  untuk  pengukuran  rasio  berupa  hasil  yang  sesuai  dan  diserahkan  sistem  untuk perbandingan  pada  semua  hasil. Confusion  Matrix mengidentifikasi  yakni  banyanya  hasil  yang  benar  serta sedikitnya  jumlah  hasil  yang  sesuai  dan  diberikan  diagnosis  yang  salah,  maka  dilakukannya  perhitungan recall [26]. Berikut rumus untuk menentukan recall ditunjukkan pada persamaan (11).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
(11)

## III.         HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.  Hasil Algoritma  Logistic Regression
Penerapan  Algoritma Logistic  Regression pada  penyakit  jantung. Confusion  matriks dari Algoritma Logistic  Regression pada  dataset  penyakit  jantung  dengan  penerapan percentage  split dan k-fold  cross validation dapat diperhatikan  pada Tabel III.
TABEL III. CONFUSION MATRIX ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION
Percentage Split K-Fold Cross Validation Kelas Nilai Aktual Kelas Nilai Aktual Ada Penyakit Tidak Ada Penyakit Ada Penyakit Tidak Ada Penyakit Nilai Prediksi Ada Penyakit 23 9
Nilai prediksi Ada Penyakit 143 17 Tidak Ada Penyakit 7 21 Tidak Ada Penyakit 31 106
Dari  Tabel  2  terlihat  Algoritma Logistic  Regression dengan Percentage  Split memprediksi  23  orang terkena  penyakit  juga  sebagai  orang  terkena  penyakit,  7  orang  yang  terkena  penyakit  sebagai  orang  tidak menderita  penyakit,  9  orang  tidak  menderita  penyakit  dan  menjadi  orang  yang  terkena  penyakit,  21  orang tidak  menderita  penyakit  dan  menjadi  orang  yang  tidak  terkena  penyakit.  Sesuai K-Fold  Cross  Validation memberikan  prediksinya  143  orang  menderita  penyakit  menjadi  orang  yang  terkena  penyakit,  31  orang terkena penyakit sebagai orang yang tidak terkena penyakit, 17 orang tidak terkena penyakit sebagai orang terkena  penyakit  dan  106  orang  tidak  terkena  penyakit  sebagai  orang  yang  tidak  terkena  penyakit.  Dari Algoritma Logistic  Regression dengan Percentage  Split memperoleh  akurasi  sebesar  84%.  untuk  Nilai presisi  pada  kelas  terkena  penyakit  sebesar  70%  serta  kelas  yang  tidak  terkena  penyakit  77%.  Nilai  recall terkena  penyakit  75%  serta  tidak  terkena  penyakit  72%.  Sedangkan  dengan K-Fold  Cross  Validation memperoleh akurasi sebesar 84%. Nilai presisi yang memiliki penyakit 86% serta tak terkena penyakit 82%. Nilai recall terkena penyakit 77% serta tidak terkena penyakit ada 89%.

## B.  Hasil Algoritma Naïve Bayes
Penggunaan  algoritma Naïve  Bayes pada  penyakit  jantung. Confusion  matriks dari  algoritma  Naïve Bayes dalam dataset penyakit jantung dengan training persentase split dan k-fold validation sesuai Tabel IV.
TABEL IV. CONFUSION MATRIX ALGORITMA NAÏVE BAYES
Percentage Split K-Fold Cross Validation Kelas Nilai Aktual Kelas Nilai Aktual Ada Penyakit Tidak Ada Penyakit Ada Penyakit Tidak Ada Penyakit Nilai Prediksi Ada Penyakit 26 2
Nilai prediksi Ada Penyakit 140 20 Tidak Ada Penyakit 9 23 Tidak Ada Penyakit 30 107
Dari Tabel IV Algoritma Naïve Bayes dengan Percentage Split memberikan prediksinya 26 orang terkena penyakit  sebagai  terkena  penyakit,  9  orang  terkena  penyakit  sebagai  tidak  terkena  penyakit,  2  orang  tidak terkena penyakit sebagai terkena penyakit, 23 orang tidak terkena penyakit sebagai tidak terkena penyakit. Sedangkan berdasarkan K-Fold Cross Validation memprediksi 140 orang terkena penyakit sebagai terkena penyakit, 30 orang terkena penyakit sebagai tidak terkena penyakit, 20 orang tidak terkena penyakit sebagai terkena penyakit dan 107 orang tidak terkena penyakit sebagai tidak terkena penyakit. Pada Algoritma Naïve Bayes dengan Percentage  Split memperoleh  akurasi  sebesar  81%.  Nilai  presisi  untuk  terkena  penyakit sebesar  92%  dan  untuk  tidak  terkena  penyakit  sebesar  74%.  Nilai  recall  untuk  terkena  penyakit  sebesar 72%  dan  untuk  tidak  terkena  penyakit  sebesar  93%.  Sedangkan  dengan K-Fold  Cross  Validation memperoleh akurasi sebesar 83%. Nilai presisi untuk terkena penyakit sebesar 84% dan untuk tidak terkena penyakit  sebesar  82%.  Nilai  recall  untuk  terkena  penyakit  sebesar  78%  dan  untuk  tidak  terkena  penyakit sebesar 88%.

## C. Perbandingan Hasil  Kedua Metode
Hasil prediksi dari kedua metode Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma  Logistic Regression melalui latih k-fold  cross  validation dan percantage  split menjelaskan  algoritma Na 𝑖̈ ve  Bayes dan Algoritma    Logistic
Lestari, et al., Analisis Perbandingan Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Nai ̈ve Bayes dan Algoritma Logistic Regression
Regression terebut  bekerja  baik  dalam  melakukan  prediksi  penyakit  jantung  pada  dataset kaggle . Bandingan pada hasil ukur algoritma ini terlihat  di Tabel V.
TABEL V. NILAI PRESISI, RECALL DAN AKURASI Naïve Bayes DAN ALGORITMA  LOGISTIC REGRESSION
Algoritma Pemodelan Label Presisi Recall
Akurasi Naive Bayes
Percentage split
Ada Penyakit 83% 82,5% 81% Tidak Ada Penyakit K-Fold cross Validation Ada Penyakit 83% 85% 83% Tidak Ada Penyakit Algoritma Logistic Regression Percentage split Ada Penyakit 73,5% 73,5% 73% Tidak Ada Penyakit K-Fold cross Validation Ada Penyakit 84% 83,5% 84% Tidak Ada Penyakit
Dari  Tabel  V  dapat  dilihat  pada  teknik  pengujian precentage  split algoritma Logistic  Regression menghasilkan  nilai  presisi,  recall  dan  akurasi  lebih  rendah  dibanding  algoritma Na 𝑖̈ ve  Bayes dengan  nilai masing-masing berturut 73,5%, 73,5%, dan 73%. Dan algoritma Na 𝑖̈ ve Bayes hanya memberikan hasil nilai akurasi,  presisi,  dan  recall  masing-masing  berturut  83%,  82,5%  dan  81%.  Pada  teknik  uji k-fold  cross validation algoritma Na 𝑖̈ ve  Bayes memiliki  nilai  presisi,  akurasi,  dan  recall  rendah  dibanding  algoritma Logistic Regression dengan nilai masing-masing berturut 84%, 83,5% dan 84%. Dan algoritma Na 𝑖̈ ve Bayes hanya  memiliki  akurasi,  presisi,  dan  recall  masing-masing  berturut  83%,  83%  dan  83%.  Berdasarkan  hasil kedua  teknik  pengujian  metode  algoritma Na 𝑖̈ ve  Bayes mempunyai  akurasi,  presisi  dan  recall  yang  lebih besar  dari Logistic  Regression .  Meskipun  pada  teknik  pengujian  percentage  split  yang  paling  baik  dalam melakukan  pendeteksian  penyakit  jantung    yaitu  menggunakan  Algoritma Na 𝑖̈ ve  Bayes dibandingkan Logistic Regression . Akan tetapi pada teknik pengujian K-Fold cross validation menghasilkan nilai yang lebih besar dari precentage split untuk kedua metode klasifikasi, dimana pada nilai akurasi mengalami kenaikan signifikan  yang  terjadi  pada  Algoritma Logistic  Regression walapun  selisih  nilai  yaitu  1%  dari  metode Algoritma Na 𝑖̈ ve Bayes.

## Gambar 2. Nilai Akurasi
Pada  gambar  2  dapat  dilihat  nilai  akurasi  dari  metode  Algoritma Na 𝑖̈ ve  Bayes dan Algoritma    Logistic Regression, nilai  akurasi  dengan k-fold  cross  validation lebih  besar  dari percentage  split. Pada  metode Algoritma Na 𝑖̈ ve  Bayes dan k-fold  cross  validation nilai  akurasi  memiliki  nilai  selisih  2%  lebih  tinggi  dari percantage split, sedangkan pada metode Algoritma  Logistic Regression dengan k-fold cross validation nilai akurasi memiliki nilai dengan selisih yang cukup jauh yaitu 11% lebih tinggi dari percentage split.
65% 70% 75% 80% 85% Logistic Regression NaÏve Bayes Pe rs en ta se ( %) Metode Klasifikasi Data Mining Akurasi Percentage Split
K-fold Cross Validation
Gambar 3. Nilai Rata-rata Presisi dan Recall
Pada  gambar  3  terlihat  bahwa  nilai  dari  rata-rata  presisi  dengan  metode  Algoritma Logistic  Regression dengan percentage spit dan K-fold cross validation yaitu 78,75%. Hasil dari rata-rata tersebut lebih rendah jika  dibandingkan  dengan  rata  rata  presisi  dari  Algoritma Naïve  Bayes dengan  menggunakan percentage spit dan K-fold  cross  validation yaitu  83,25%. Sedangkan  rata-rata  recall  dari  metode  Algoritma Logistic Regression dengan percentage spit dan K-fold cross validation yaitu 78,5%. Hasil rata-rata ini lebih jecil dari presisi dari Algoritma Naïve Bayes dan percentage spit dan  juga K-fold cross validation yaitu 84%. Metode Algoritma Logistic  Regression dengan K-fold  cross  validation lebih  baik  dibandingkan  dengan percentage spit. Begitupun  dengan  Naive  Bayes  dengan K-fold  cross  validation lebih  baik  dibandingkan  dengan percentage spit.

## V.         KESIMPULAN
Sesuai pada hasil yang diperoleh pada metode Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression memiliki kinerja  yang  baik  dalam  memprediksi  penyakit  jantung  akan  tetapi  yang  sangat  baik  dalam    memprediksi penyakit  jantung  yaitu  Algoritma Logistic  Regression dimana  pada  metode k-fold  cross  validation nilai akurasi  Algoritma Logistic  Regression mengalami  kenaikan  signifikan  dari  Algoritma Naïve  Bayes dengan selisih  nilai  akurasi  sebesar  1%.  Algoritma Logistic  Regression mempunyai  hasil  baik  dalam  pendeteksian dini  penyakit  jantung,  meskipun  dengan presisi dan recall pada  metode percentage  split algoritma Naïve Bayes memperoleh  hasil  yang  lebih  baik.  Pada  Algoritma Logistic  Regression dengan  metode percentage split menghasilkan nilai yang lebih rendah, Namun untuk performa dari presisi, recall dan akurasinya masih berada  diatas  70%.  Maka,  kesimpulannya  algoritma Naïve  Bayes dan Logistic  Regression baik  untuk digunakan dalam melakukan pendeteksian dini penyakit jantung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Riani, Y. Susianto, and N. Rahman, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penyakit Jantung Mengunakan Metode Naive Bayes,” J. Innov. Inf. Technol. Appl. , vol. 1, no. 01, pp. 25 –34, 2019.
[2] J. J. Pangaribuan, H. Tanjaya, and Kenichi, “Mendeteksi Penyakit Jantung Menggunakan Mechine Learning Dengan Algoritma Logistic Regression,” Mach. Learn. , vol. 45, no. 13, pp. 40 –48, 2017.
[3] S.  Sahar,  “Analisis Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes  Clasiffier  Pada  Dataset  Penyakit Jantung,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 3, pp. 79 –86, 2020.
[4] D. Y. Utami, E. Nurlelah, and F. N. Hasan, “Comparison of Neural Network Algorithms, Naive Bayes and Logistic Regression to predict diabetes,” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 53 –64, 2021.
[5] Fauziah, M. A. Tiro, and Ruliana, “Comparison of k-Nearest Neighbor (k-NN) and Support Vector Machine (SVM) Methods for Classification of Poverty Data in Papua,” ARRUS J. Math. Appl. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 83 –91, 2022.
[6] T.  Arifin  and  D. Ariesta,  “Prediksi  Penyakit  Ginjal  Kronis  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  Berbasis  Particle
66% 68% 70% 72% 74% 76% 78% 80% 82% 84% 86% Logistic Regression NaÏve Bayes Logistic Regression NaÏve Bayes Pe rc en ta se ( %) Metode Klasifikasi Data Mining Presisi Recall Percentage Split
K-fold Cross Validation
Lestari, et al., Analisis Perbandingan Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Nai ̈ve Bayes dan Algoritma Logistic Regression
Swarm Optimization,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 26 –30, 2019.
[7] I.  A.  Musdar  and  P.  Informatika,  “APLIKASI  PREDIKSI  KERUSAKAN  SMARTPHONE  MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE BAYES DAN LAPLACE SMOOTHING,” vol. 5, no. 2, pp. 8–16, 2018.
[8] S. Kusumadewi, “Klasifikasi Status Gizi Menggunakan Naive Bayesian Classification,” CommIT (Communication Inf. Technol. J. , vol. 3, no. 1, p. 6, 2009.
[9] N.  Asmiati  and  Fatmawati,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Mengklasifikasi  Pengaruh  Negatif  Game  Online  Bagi Remaja Milenial,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 2, no. 3, pp. 141 –149, 2020.
[10] A.  Saputra,  R.  P.  Hasibuan,  Renaldi,  and  Rahmad deni,  “Perbandingan  Tingkat  Kadar  Minuman  Beralkohol  di  Dunia Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  K- Nearest Neighbor,” SENTIMAS  Semin.  Nas. Penelit.  dan  Pengabdi.  Masy. ,  pp.
127 –132, 2022.
[11] A.  R.  C.  Adi,  “Analisis  Kepuasan  Pelayanan  Rumah  Sakir  Mitra  Husada  Pringsewi  Menggunakaan  Metode  Logistic Regression,” J. Ilmu Data , vol. 2, no. 12, pp. 1 –11, 2022.
[12] S.  A.  Assaidi  and  F.  Amin,  “Analisis  Sentimen  Evaluasi  Pembelajaran  Tatap  Muka  100  Persen  pada  Pengguna  Twitter menggunakan Metode Logistic Regr ession,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 6, no. 2, pp. 13217 –13227, 2022.
[13] F.  Reviantika,  Y.  Azhar,  G.  I.  Marthasari,  Wicaksono,  and  Triyono,  “Analisis  Klasifikasi  SMS  Spam  Menggunakan  Logistic Regression,” J. Sist. Cerdas , vol. 4, no. 2, pp. 37 –43, 2021.
[14] A.  Putra  Wijaya  and  H.  Santoso,  “Komparasi  Performansi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Logistic  Regression  pada  Malware Android,” J. INTEK , vol. 4, no. 2, pp. 31 –40, 2021.
[15] J. Pearce and S. Ferrier, “Evaluating the predictive performance of habitat models developed using logistic regression,” Ecol. Modell. , vol. 133, no. 3, pp. 225 –245, 2000.
[16] A.  Desiani,  “Perbandingan  Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  Pada  Klasifikasi  Penyakit  Hati,” Simkom , vol. 7, no. 2, pp. 104 –110, 2022.
[17] D.  Tien  Bui,  B.  Pradhan,  O.  Lofman,  and  I.  Revhaug,  “Landslide  susceptibility  assessment  in  vietnam  using  support  vector machines, decision tree, and nave bayes models,” Math. Probl. Eng. , vol. 2012, 2012.
[18] R.  Ardianto, T.  Rivanie, Y.  Alkhalifi,  F . S. Nugraha, and W. Gata, “Sentiment Analysis on E-Sports for Education Curriculum Using Naive Bayes and Support Vector Machine,” J. Ilmu Komput. dan Inf. , vol. 13, no. 2, pp. 109 –122, 2020.
[19] N. P. Nugraha, R. Azim, S. Z. Daffa, and P. S. Ningayu, “Perbandingan Akurasi Metode Naïve Bayes dan Metode KNN untuk Memprediksi Gagal Ginjal Kronis,” J. Rekayasa Elektro Sriwij. , vol. 5, no. 1, pp. 1 –10, 2023.
[20] D. Marutho, “Perbandingan Metode Naive Bayes , KNN , Decision Tree Pada Laporan Water Level Jakarta,” Manaj.  Inform. AMIK JTC Semarang , vol. 15, no. 2, pp. 90 –97, 2019.
[21] M.  E.  Shipe,  S.  A.  Deppen,  F.  Farjah,  and  E.  L.  Grogan,  “Developing  prediction  models  for  clinical  use  using  logistic regression: An overview,” J. Thorac. Dis. , vol. 11, no. Suppl 4, pp. S574 –S584, 2019.
[22] A.  A.  D.  Halim  and  S.  Anraeni,  “Analisis  Klasifikasi  Dataset  Citra  Penyakit  Pneumonia  menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor (KNN),” Indones. J. Data Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 01 –12, 2021.
[23] Q.  R.  Cahyani et  al. ,  “Prediksi  Risiko  Penyakit  Diabetes  menggunakan  Algoritma  Regresi  Logistik  Diabetes  Risk  Prediction using Logistic Regression Algorithm Article Info ABSTRAK,” JOMLAI J. Mach. Learn. Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 2828 –9099, 2022.
[24] P.  G. S.  C.  Nugraha,  G.  R.  Dant es, and K. Y. E. Aryanto, “Implementasi Metode C4.5 Dan Naive Bayes Berbasis Adaboost Untuk Memprediksi Kelayakan Pemberian Kredit,” Int. J. Nat. Sci. Eng. , vol. 1, no. 2, p. 65, 2017.
[25] M.  D.  Purbolaksono,  M.  Irvan  Tantowi,  A.  Imam  Hidayat,  and  A.  Adiw ijaya,  “Perbandingan  Support  Vector  Machine  dan Modified  Balanced  Random  Forest  dalam  Deteksi  Pasien  Penyakit  Diabetes,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 393 –399, 2021.
[26] H.  N.  Irmanda  and  Ria  Astriratma,  “Klasifikasi  Jenis  Pantun  Dengan  Metode  Support  Vector  Machines  (SVM),” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 915 –922, 2020.