## Teknik Scaling Menggunakan Robust Scaler Untuk Mengatasi Outlier Data Pada Model Prediksi Serangan Jantung
Scaling Technique Using Robust Scaler to Overcome Data Outliers in the Heart Attack Prediction Model
Wahyu Nugraha 1 , Raja Sabaruddin 2 , Sri Murni 3 1,2,3 Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika E-mail: 1 wahyu.whn@bsi.ac.id, 2 raja.rjd@bsi.ac.id, 3 sri.six@bsi.ac.id

## Abstrak
Serangan  jantung  adalah  salah  satu  faktor  utama  dalam  tingginya  tingkat  angkat  penyebab kematian  di  seluruh  dunia  dan  memerlukan  prosedur  diagnosa  yang  canggih  sehingga  dapat mengakibatkan  peningkatan  biaya  yang  signifikan.  Memprediksi  penyakit  jantung  merupakan tantangan utama dalam bidang kesehatan karena keterbatasan peralatan diagnosis penyakit ini. Prediksi penyakit jantung yang akurat sangat penting untuk mengobati pasien sebelum serangan jantung  terjadi.  Prediksi  ini  dapat  dicapai  dengan  menggunakan  model  pembelajaran  mesin ( machine learning ) yang optimal dengan data layanan kesehatan yang kaya ( datasets ) mengenai penyakit jantung. Namun, Permasalahan yang umumnya dihadapi oleh model prediksi penyakit jantung seperti data yang menyimpang secara ekstrim ( outliers ), data yang hilang, data yang tidak konsisten, dan data yang tercampur baik secara numerik maupun kategorikal. Data yang tidak konsisten  menyebabkan  kemungkinan  kesalahan  prediksi  dan  akan  mempengaruhi  hasil  dari prediksi.  Pada  penelitian  ini  kami  mencoba  mengatasi  masalah outlier pada dataset penyakit jantung menggunakan salah satu metode feature scaling yaitu robust scaler . Hasil Eksperimen dengan model klasifikasi algoritma K-Nearest Neighbors menggunakan metode scaling robust scaler memperoleh  nilai  lebih  baik  dibandingkan  dengan  tanpa robust  scaler dengan  nilai  F1 score sebesar 0.83.
Kata kunci: Prediksi serangan jantung, Outlier data, Robust scaler , Klasifikasi.

## Abstract
Heart  disease  is  one  of  the  main  factors  in  the  high  rate  of  death  worldwide  and  requires sophisticated diagnostic procedures that can result in significant increases in costs. Predicting heart disease is a major challenge in the health sector due to limited diagnostic equipment for this disease. Accurate heart disease prediction is essential to treat patients before a heart attack occurs.  These  predictions  can  be  achieved  using  optimal  machine  learning  models  with  rich healthcare data (datasets) on heart disease. However, problems generally faced by heart disease prediction models include data that has extreme deviations (outliers), missing data, inconsistent data, and data that is mixed both numerically and categorically. Inconsistent data causes the possibility of prediction errors and will affect the results of the predictions. In this research, we try to overcome the outlier problem in the heart disease dataset using one of the feature scaling methods, namely the robust scaler. Experimental results with the K-Nearest Neighbors algorithm classification model using the robust scaler scaling method obtained better scores compared to those without the robust scaler with an F1 score of 0.83.
Keywords: Heart attack prediction, Outlier data, Robust scaler, Classification

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  jantung  merupakan  salah  satu  penyebab  utama  tingginya  angka  kematian  di seluruh dunia dan membutuhkan proses diagnosis yang canggih dengan biaya yang cukup mahal [1]⁠. Berdasarkan data dari organisasi kesehatan dunia atau WHO menyatakan bahwa lebih dari 18 juta kematian terjadi setiap tahun di dunia akibat penyakit jantung [2][3]. Prediksi penyakit jantung ( heart disease ) merupakan salah satu masalah kesehatan yang paling penting dan sulit untuk dilakukan karena terbatasnya peralatan untuk melakukan diagnosis [1]. Diagnosis penyakit jantung  berdasarkan  dari  riwayat  pasien  dan  pemeriksaan  pasien  seperti  tekanan  darah,  gula darah, kolesterol dan berlanjut ke tahap pemeriksaan elektrokardiogram, tes stres olahraga, sinar- X, ekokardiogram, angiografi koroner, tes radionuklida, pemindaian MRI, dan CT scan [4]. Oleh karena  itu,  model  prediksi  penyakit  jantung  dengan  tambahan  informasi  pasien  dan  riwayat kesehatan pada tahap awal diagnosis dapat menghemat waktu dan biaya serta bermanfaat bagi pelaku  medis  maupun  non  medis  [5]⁠.  Beberapa  penelitian  menerapkan  pendekatan machine learning untuk  membangun  sistem  deteksi  penyakit  jantung,  sehingga  pengobatan  yang  tepat dengan  didukung  oleh  model  sistem  prediksi  penyakit  jantung  dapat  mencegah  meningkatnya angka kematian dan mengurangi resiko penyakit jantung [1][4]⁠.
Penerapan machine  learning dalam  deteksi  dini  berbagai  penyakit  semakin  banyak digunakan  karena  mampu  membuat  kesimpulan  yang  sejalan  dengan  informasi  baru  dengan mendeteksi pola-pola tersembunyi dari sebuah dataset [4]. Machine learning dapat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap dunia medis dengan memberikan diagnosis penyakit yang akurat dan efisien [6]⁠. Karena deteksi dini penyakit jantung dapat menurunkan angka kematian, sehingga salah satu cara efektif dalam mengidentifikasi dan memprediksi penyakit jantung adalah dengan menggunakan algoritma machine learning [7]⁠. Machine learning dapat membuat model yang dapat digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data hasil observasi [2]⁠. Machine  learning mampu  mengatasi  berbagai  kerumitan  dalam  proses  mendiagnosis penyakit jantung dengan model prediksi menggunakan beberapa algoritma seperti support vector machine (SVM), k-nearest  neighbors  algorithm (k-NN), artificial  neural  network (ANN), decision tree (DT), logistic regression (LR), AdaBoost (AB), Naive Bayes (NB), logika fuzzy (FL) dan lainnya [8]⁠.
Tantangan yang terjadi terhadap penyakit jantung ialah kualitas dataset yang mengalami masalah  seperti  data  yang  menyimpang  secara  ekstrim  ( outliers ),  data  yang  hilang,  data  yang tidak konsisten, dan data yang tercampur baik secara numerik maupun kategorikal [1][2]⁠. Data yang  tidak  konsisten  menyebabkan  kemungkinan  kesalahan  prediksi  dan  akan  mempengaruhi hasil dari prediksi. Sebelum menentukan model untuk prediksi seringkali memerlukan banyak langkah pra-pemrosesan. Beberapa langkah prapemrosesan yang penting meliputi pembersihan data, pemangkasan, pemilihan fitur, dan penskalaan ( feature scaling ) [9]. Feature scaling penting dalam  beberapa  algoritma  pembelajaran  mesin  dan  teknik  analisis  data.  Beberapa  algoritma, seperti regresi linear , regresi logistik, dan algoritma berbasis jarak seperti k-nearest neighbor s (k-NN) dan support vector machines (SVM), bergantung pada perhitungan jarak antar-fitur [10]⁠. Jika  fitur-fitur  memiliki  skala  yang  berbeda,  fitur  dengan  skala  yang  besar  akan  memiliki pengaruh yang lebih besar terhadap perhitungan jarak. Hal ini dapat mengarah pada hasil yang bias atau tidak akurat.
Robust  scaler merupakan  salah  satu  metode feature  scaling yang  digunakan  dalam analisis data. Metode ini bertujuan untuk mengubah skala fitur-fitur dalam dataset agar lebih tahan terhadap outlier atau nilai ekstrem [11]⁠. Outlier dapat mempengaruhi perhitungan statistik seperti rata-rata dan simpangan baku, dan dapat memiliki dampak yang signifikan pada hasil analisis data [12]⁠.  Oleh  karena  itu,  dalam  beberapa  kasus,  penting  untuk  melakukan  normalisasi  atau standarisasi yang tidak terpengaruh oleh nilai outlier . Robust Scaler menggunakan pendekatan yang  berbeda  untuk  menangani  outlier  dibandingkan  dengan  metode feature  scaling lainnya seperti min-max scaling atau standarisasi. Metode ini menggunakan estimasi statistik yang lebih tahan terhadap outlier , yaitu median dan kuartil, untuk melakukan scaling . Pada penelitian ini kami mencoba menganalisa dan mencoba mengatasi masalah outlier
pada dataset penyakit jantung menggunakan salah satu metode feature scaling yaitu robust scaler . Penggunaan metode ini diharapkan dapat meningkatkan performa algoritma machine learning dan menghindari bias yang disebabkan oleh skala yang berbeda di antara fitur-fitur. Penelitian kami  bertujuan  untuk  membuat  model  terbaik  untuk  prediksi  jantung  dan  melakukan  analisa apakan robust scaler mempengaruhi hasil prediksi menjadi lebih baik. Dalam penelitian ini, kami menggunakan dataset yang memiliki masalah outlier yang berasal dari kumpulan kaggle datasets yang  dapat  di  unduh  https://www.kaggle.com/datasets/rashikrahmanpritom/heart-attack- analysis-prediction-dataset. Dataset ini  berisi  rincian  data  pasien  penyakit  jantung  dengan  14 fitur. Variabel target adalah variabel biner dengan data 0 = less chance of heart attack 1 = more chance  of  heart  attack .  Eksperimen  ini  menggunakan  bahasa  pemograman python  language dengan beberapa library . Dari model prediksi yang telah dibangun selanjutnya akan dilakukan perbandingan hasil menggunakan Confussion Matrix . Dari matrik konfusi akan diperoleh nilai accuracy,  recall,  precision dan  F1 Score .  Hasil  Eksperimen  memperlihatkan  bahwa  model prediksi klasifikasi algoritma K-Nearest Neighbors menggunakan metode scaling robust scaler memperlihatkan rata-rata nilai lebih baik dibandingkan dengan tanpa robust scaler dengan nilai accuracy sebesar 0.82, precision sebesar 0.87, recall sebesar 0.80 dan F1 score sebesar 0.83. Penelitian yang dilakukan [13] terhadap penyakit parkinson, penelitiannya berfokus pada standarisasi data yang diberikan dan pemilihan fitur sekuensial untuk menganalisis karakteristik yang  dipilih.  Penelitiannya  menggunakan  algoritma  klasifikasi Random  Forest , Logistic Regression , SVM, Gaussian Naive Bayes , dan KNN. Robust scaler digunakan pada penelitian ini untuk menskala fitur dengan outlier yang ekstrim. Hasil penelitiannya memberikan hasil terbaik pada pengklasifikasi AdaBoost dengan tingkat akurasi 100%.
Penelitian yang dilakukan [4] untuk prediksi penyakit jantung menggunakan algoritma Classification  and  Regression  Tree (CART).  Metode  pembelajaran  mesin  mengekstrak  aturan keputusan  dalam  memperjelas  hubungan  antara  variabel  masukan  dan  keluaran.  Selain  itu, temuan penelitian ini mengurutkan fitur-fitur yang mempengaruhi penyakit jantung berdasarkan kepentingannya. Saat mempertimbangkan semua parameter kinerja, akurasi prediksi sebesar 87% memvalidasi keandalan model. Di sisi lain, aturan pengambilan keputusan yang dilaporkan dalam penelitian ini dapat menyederhanakan penggunaan tujuan klinis tanpa memerlukan pengetahuan tambahan.  Secara  keseluruhan,  algoritma  yang  diusulkan  dapat  mendukung  tidak  hanya profesional kesehatan tetapi juga pasien.
Penelitian yang dilakukan oleh [14] membuat model algoritma Generalized Logistic (GL) yang mengubah skala data secara seragam ke interval yang sesuai dengan mempelajari fungsi logistik umum untuk sesuai dengan fungsi distribusi kumulatif empiris dari data. Algoritma GL sederhana namun efektif; secara intrinsik tahan terhadap outlier , sehingga sangat cocok untuk model diagnostik/klasifikasi dalam aplikasi klinis/medis di mana jumlah sampel biasanya kecil, ia  mengubah  skala  data  secara non-linear ,  yang  dapat  meningkatkan  akurasi  potensial. eksperimen pada 16 tugas klasifikasi biner dengan jenis variabel yang berbeda dan mencakup berbagai  aplikasi.  Kinerja  hasil  dalam  hal  area  di  bawah  kurva  karakteristik  operasi  penerima (AUROC)  dan  persentase  klasifikasi  yang  benar  menunjukkan  bahwa  model  yang  dipelajari menggunakan  data  yang  diubah  skala  oleh  algoritma  GL  memiliki  kinerja  lebih  baik dibandingkan dengan yang menggunakan data yang diubah skala oleh algoritma Min-max dan Z- score ,  yang  merupakan  algoritma  pengubahan  skala  data  yang  paling  umum  digunakan. Algoritma  ini  tahan  terhadap outlier ,  sehingga  tidak  diperlukan  langkah  tambahan  untuk membersihkan  atau  mendeteksi outlier dalam  pra-pemrosesan  data.  Hasil  empiris  juga menunjukkan  bahwa  model  yang  dipelajari  dari  data  yang  diubah  skala  oleh  algoritma  GL memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma pengubahan skala data yang umum digunakan.
Pada  penelitian  ini,  kami  berupaya  menganalisis  dan  mengatasi  permasalahan outlier pada dataset penyakit jantung dengan menggunakan metode feature scaling , yakni robust scaler . Penggunaan metode ini diharapkan dapat meningkatkan kinerja algoritma machine learning dan mengurangi bias yang timbul akibat perbedaan skala antar fitur. Tujuan penelitian kami adalah menciptakan model prediksi jantung terbaik dan mengevaluasi apakah penggunaan robust scaler
berdampak positif pada hasil prediksi.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang terkait penyakit jantung dan juga terkait dengan masalah outlier sehingga sesuai dengan tujuan dari penelitian ini. Dataset diperoleh dari kaggle dataset repository dengan format ekstensi CSV ( a comma separated values ) yang  diunduh  dari  https://www.kaggle.com/datasets/rashikrahmanpritom/heart-attack-analysis- prediction-dataset. Dataset terdiri  dari  14  variabel  yang  berisi  rician  variabel-variabel heart attack . Variabel target adalah variabel biner dengan data 0 = less chance of heart attack 1 = more chance  of  heart  attack .  Variabel  prediktor  terdiri  dari age,  sex,  cp,  trtbps,  chol,  fbs,  restecg, thalachh, exng, oldpeak, slp, caa dan thall . Tabel 1 merupakan overview data primer heart attack yang akan digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1 Sampel dataset heart attack analysis prediction age sex  cp  trtbps  chol  fbs  restecg  thalachh  exng  oldpeak  slp  caa  thall 63 1 3 145 233 1 0 150 0 2.3 0 0 1 37 1 2 130 250 0 1 187 0 3.5 0 0 2 41 0 1 130 204 0 0 172 0 1.4 2 0 2 56 1 1 120 236 0 1 178 0 0.8 2 0 2 57 0 0 120 354 0 1 163 1 0.6 2 0 2

## 2.2 Outlier Data
Outlier dalam konteks data mining merujuk pada observasi atau titik data yang secara signifikan berbeda dari mayoritas data dalam sebuah dataset . Outlier sering kali merupakan data yang  langka  atau  tidak  biasa,  dan  mereka  bisa  menjadi  penting  karena  mereka  dapat mengindikasikan  kesalahan  dalam  pengumpulan  data,  atau  mereka  bisa  menjadi  informasi berharga yang mengungkapkan pola atau anomali yang tidak terduga dalam data [15]. Salah satu teknik  untuk  mengatasi outlier pada  data  adalah  menggunakan robust  scaler .  Metode Robust Scaler adalah  salah  satu  teknik pre-processing dalam  analisis  data  yang  digunakan  untuk menormalkan data dengan mengurangi pengaruh outlier . Rumus dari metode Robust Scaler dapat dijelaskan pada persamaan di bawah ini.
𝑋 !"#$%& = !"#$(!) #'(!)"#$(!) (1)
𝑋 ()*+,- adalah  nilai  yang  telah  dinormalisasi. X adalah  nilai  asli  pada dataset . Q1(X) adalah kuartil pertama dari dataset X . Q3 ( X ) adalah kuartil ketiga dari dataset X . Persamaan di atas mengurangi setiap nilai pada dataset dengan kuartil pertama, kemudian dibagi dengan selisih antara kuartil ketiga dan kuartil pertama. Hal ini dilakukan agar nilai-nilai yang memiliki jarak yang jauh dari kuartil pertama dan kuartil ketiga ( outlier ) tidak memiliki pengaruh yang besar terhadap proses normalisasi.
2.3 Pemodelan
Pada penelitian ini optimasi model machine learning menggunakan feature scaling yaitu robust scaler . Gambar 1 Menunjukkan tahapan eksperimen yang dilakukan yaitu dimulai dari import dataset , data preprocessing , Exploratory Data Analysis (EDA), Data preparation, uji coba menggunakan algoritma klasifikasi K-NN dan langkah akhir dilakukan evalusi performa model menggunakan confusion matrix .
Gambar 1 Model eksperimen heart attack analysis prediction Langkah awal eksperimen yaitu melakukan pemilihan dataset yang tepat sesuai tujuan penelitian. Dataset penyakit jantung dipilih karena memiliki kasus outlier dan ini sesuai dengan kriteria  tujuan  penelitian  ini.  Selanjutnya  pada  tahap  preprocessing  dilakukan  dengan  memuat pustaka python ,  mengecek  duplikasi  data  dan  menghilangkan  fitur  yang  dianggap  tidak dibutuhkan untuk membangun model prediksi. Langkah selanjutnya setelah data siap dilakukan tahapan analisis eksplorasi data yang bertujuan untuk melihat tingkat korelasi hubungan antar variabel,  ketidakseimbangan  kelas,  melihat  varibel  yang  numerikan  maupun  kategorikal  yang bertujuan untuk proses pembuatan model.
Proses  membagun  model  prediksi  data  dibagi  menjadi  70%  data training dan  30% sebagai data testing . Data training harus lebih besar dari data testing agar pembelajaran mesin menjadi lebih baik. Untuk rasio data training dan testing dapat mempengaruhi kinerja dari model prediksi [16]. Eksperimen ini akan menggunakan ratio 70/30 untuk training dan testing karena secara umum sebagian besar peneliti menggunakan rasio ini. Proses membangun model algoritma K-NN akan diuji menggunakan dataset yang telah melalui proses scaling dan akan dibandingkan dengan dataset tanpa proses scaling . Tujuannya agar dapat diperoleh perbedaan dan mengetahui
apakah  proses scaling menggunakan robust  scaler mampu  meningkatkan  kinerja  dari  model prediksi. Hasil pengujian menggunakan metrik evalusi confusion matrix dimana matrik ini sangat umum digunakan pada klasifikasi binari [17].
Confusion  matrix berperan  penting  untuk  mengetahui  seberapa  baik  model  yang  telah dibangun.  Dari  tabel  konfusi  akan  diperoleh True Positif  (TP):  Prediksi class positif  yang diprediksi  benar  atau real  transaction . False Negatif  (FN): Prediksi  class negatif,  tetapi  nilai sebenarnya positif atau prediksi salah ( type II error ). False Positif (FP): Prediksi class positif, tetapi nilai sebenarnya negatif atau prediksi salah ( type I error ). True Negatif (TN): Prediksi class negatif  yang  diprediksi  benar  atau  nilai  sebenarnya  negatif.  Hasil  pengujian  akan  diukur menggunakan  confusion  matrix  atau  matrik  konfusi  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  2  untuk mendapatkan nilai akurasi, precision , recall dan F1 Score yang dinyatakan dalam pernyataan 2, 3, 4, dan 5. Confusion matrix memberikan penilaian kinerja model klasifikasi berdasarkan jumlah objek yang diprediksi dengan benar dan salah.
Tabel 2 Model Confusion Matrix Classification Predicted Class Observed Class Class = YES Class = NO Class = YES A ( true positive -TP) B ( false negative -FN) Class = NO C ( false positive -FP) D ( true negative -TN) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (4) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (5)

## 2.4 Validation and Evaluation Model
Model validasi untuk pembelajaran dan pengujian menggunakan 10-fold cross-validation melibatkan pembagian data latih menjadi 10 subset yang sama ukurannya. Proses pembelajaran dilakukan  sebanyak  10  kali,  di  mana  setiap  kali  pembelajaran  dilakukan  pada  9 subset dan pengujian dilakukan pada subset yang tersisa. Dari Tabel 3, terlihat bahwa dalam setiap iterasi, satu  bagian  dipilih  sebagai  data  pengujian,  sementara  sisa  data  sebanyak  9  bagian  digunakan sebagai data pembelajaran. Setelah itu, dihitung nilai rata-rata dan nilai penyimpangan ( deviation value ) dari 10 kali jumlah pengujian yang berbeda [18]. Penelitian ini menggunakan k-fold cross validation karena metode ini telah menjadi metode validasi standar dan state-of-the-art [19].
Tabel 3 Stratified 10 Fold Cross Validation n-validation Dataset’s Partition 1 2 3 4 5 6 7 8
9

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen  untuk  mencapai  hasil  dari  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap eksperimen diantaranya data preprocessing, exploratory data analysis (EDA) dan model fitting (pengujian model yang menggunakan robust scaler dan tanpa robust scaler ) dan evaluasi hasil untuk menentukan hasil terbaik dari semua pengujian model. Eksperimen dimulai dari import beberapa library yang  dibutuhkan  dalam  prapemrosesan  data.  Eksperimen  ini  menggunakan bahasa python versi  3  dengan tool  google  colab dimana library yang  digunakan  diantaranya numpy,  pandas,  matplotlib,  seaborn,  plotly  dan  lainnya.  Selanjutnya  dengan library pandas dataset dengan  format  CSV  dimuat.  Selanjutnya  dilakukan  observasi  data  untuk  menemukan duplikasi data serta mengecek apakah ada data yang hilang atau missing value . Pengujian model klasifikasi pada eksperimen ini menggunakan algoritma klasifikasi K- Nn  dengan  komposisi  70%  data training dan  30%  sebagai  data testing .  Pengujian  model klasifikasi  K-Nn  pada dataset dilakukan  apa  adanya  tanpa  proses scaling .  Kemudian  akan dibandingkan dengan model yang menggunakan teknik scaling robust scaler . Dari seluruh model yang dibangun akan dicari model terbaik berdasarkan hasil eksekusi. Penentuan model terbaik dari dua pengujian maka pengukuran terhadap model algoritma klasifikasi menggunakan metrik pengukuran confusion matrix . Dari hasil pengujian yang telah dilakukan diperoleh nilai confusion matrix dari masing-masing algoritma klasifikasi yang dapat dilihat pada tabel 4 dan tabel 5. Nilai yang diperoleh dari matriks konfusi adalah akurasi, recall , precision dan F1 score . Model klasifikasi K-NN tanpa melalui proses scaling pada Tabel 4 menunjukkan hasil dari  tabel  konfusi  yang  kurang  baik  dengan  nilai accuracy  score :  0.61, precision  score :  0.71, recall score : 0.67, dan  F1 score : 0.68.
Tabel 4 Confusion matrix tanpa proses scaling True label 0 80 58 1 47 118 0 1

## Predicted Label
Model  klasifikasi  K-NN  dengan  proses  scaling  dengan robust  scaler pada  Tabel  5 menunjukkan hasil dari tabel konfusi yang lebih baik atau meningkat dibandingkan model tanpa proses scaling dengan nilai accuracy score : 0.82, precision score : 0.87, recall score : 0.80, dan F1 score : 0.83.
Tabel 5 Confusion matrix dengan robust scaler True label 0 98 30 1 18 124 0 1 Predicted Label
Berdasarkan tabel 4 dan 5 menggambarkan bahwa dari model yang telah diujikan, model algoritma  dengan robust  scaler memperoleh  nilai  rata-rata  tertinggi  berdasarkan confusion matrix. Jika dilihat secara rata-rata maka penerapan robust scaler cukup memberikan dampak yang signifikan terhadap performa model dengan data yang outlier . Peningkatan tersebut terlihat dari  nilai  F1 score yang  meningkat  cukup  signifikan  dari  0.68  menjadi  0.83.  Untuk  hasil keseluruhan dapat dilihat pada tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6 Perbandingan Hasil Berdasarkan Confusion Matrix Metode Scaling Accuracy Precision Recall F1 Score Original 0.61 0.71 0.67 0.68 Robust Scaler 0.82 0.87 0.80 0.83

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan menggunakan dataset Kaggle dataset repository (heart  failure  prediction) dapat  disimpulkan  bahwa  model  klasifikasi  menggunakan  K-NN dengan robust  scaler rata-rata  memperoleh  nilai  tertinggi  baik  menggunakan  pengukuran accuracy, recall, precision dan F1 score .
Secara  umum,  algoritma  K-NN  menggunakan  teknik scaling  robust  scaler bekerja dengan baik bahkan pada data yang mengalami outlier . Model dibangun dari algoritma tersebut memberikan hasil yang baik pada data yang outlier dengan memberikan mekanisme untuk lebih fokus  mengatasi  masalah  tersebut  dan  menyesuaikan  algoritma  pelatihan.  Penelitian  ini  dapat disimpulkan bahwa dengan mengubah data yang mengalamai outlier kami mengamati perubahan pada nilai recall , akurasi, precision dan f1 score meningkat cukup signifikan.
Peneliti  menyarankan  untuk  lebih  menekankan  pentingnya  untuk  mendapatkan pengetahuan yang lebih mendalam mengenai masalah yang dihadapi saat proses pelatihan. Pada kasus ini outlier pada data menjadi salah satu masalah yang sering dihadapi pada model prediksi penyakit jantung. Namun, solusi yang diberikan sebaiknya berdasarkan permintaan pemangku kepentingan sehingga peneliti mampu membuat perubahan sesuai kebutuhan.
Meskipun  metode Robust  Scaler lebih  tahan  terhadap outlier dibandingkan  dengan metode Standard Scaler ( z-score scaling ), metode ini masih dapat dipengaruhi oleh outlier yang sangat ekstrem. Outlier yang sangat ekstrem masih bisa mempengaruhi perhitungan median dan kuartil,  sehingga  dapat  mempengaruhi  hasil scaling .  Walaupun  memiliki  kelemahan,  metode Robust Scaler tetap berguna dalam banyak situasi, terutama ketika data mengandung outlier yang perlu  ditangani  dengan  hati-hati.  Keputusan  untuk  menggunakan  metode  ini  atau  metode preprocessing lainnya harus didasarkan pada karakteristik data dan tujuan analisis atau model yang akan dibangun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. M. Ahsan, M. A. P. Mahmud, P. K. Saha, K. D. Gupta, and Z. Siddique, “Effect of Data Scaling Methods on Machine Learning Algorithms and Model Performance,” Technologies (Basel) , vol. 9, no. 3, pp. 5–9, 2021, doi: 10.3390/technologies9030052.
[2] F. Ali et al. , “A smart healthcare monitoring system for heart disease prediction based on ensemble  deep  learning  and  feature  fusion,” Information  Fusion ,  vol.  63,  pp.  208–222, 2020, doi: 10.1016/j.inffus.2020.06.008.
[3] J.  S.  Soni,  U.  Ansari,  D.  Sharma,  and  S.  Soni,  “Predictive  Data  Mining  for  Medical Diagnosis: An Overview of Heart Disease Prediction,” International Journal of Computer
Applications (0975-8887) , vol. 17, no. 8, pp. 43–48, 2011, doi: 10.4337/9781848442986.00014.
[4] M. Ozcan and S. Peker, “A classification and regression tree algorithm for heart disease modeling and prediction,” Healthcare Analytics , vol. 3, no. December 2022, p. 100130, 2023, doi: 10.1016/j.health.2022.100130.
[5] W. P. Lord and D. C. Wiggins, Medical decision support systems , G. Spekowi. Springer: Berlin/Heidelberg, 2006.
[6] R. Williams, T. Shongwe, A. N. Hasan, and V. Rameshar, “Heart Disease Prediction using Machine  Learning  Techniques,” 2021  International  Conference  on  Data  Analytics  for Business  and  Industry,  ICDABI  2021 ,  no.  October,  pp.  118–123,  2021,  doi: 10.1109/ICDABI53623.2021.9655783.
[7] P.  Ghosh et  al. ,  “Efficient  prediction  of  cardiovascular  disease  using  machine  learning algorithms  with  relief  and  lasso  feature  selection  techniques,” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp. 19304–19326, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3053759.
[8] A. U. Haq, J. P. Li, M. H. Memon, S. Nazir, R. Sun, and I. Garciá-Magarinõ, “A hybrid intelligent system framework for the prediction of heart disease using machine learning algorithms,” Mobile Information Systems , vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/3860146.
[9] M. S. Maulana, R. Sabarudin, and W. Nugraha, “Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Diploma dengan Komparasi Algoritma Klasifikasi,” JUSTIN , vol. 07, no. 03, pp. 202–206, 2019.
[10]  H.  Qian,  Q.  Wen,  L.  Sun,  J.  Gu,  Q.  Niu,  and  Z.  Tang,  “RobustScaler:  QoS-Aware Autoscaling  for  Complex  Workloads,”  Apr.  2022,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/2204.07197
[11]  K.  V.  A.  Reddy,  S.  R.  Ambati,  Y.  S.  Rithik  Reddy,  and  A.  N.  Reddy,  “AdaBoost  for Parkinson’s Disease Detection using Robust Scaler and SFS from Acoustic Features,” in 2021 Smart Technologies, Communication and Robotics (STCR) , IEEE, Oct. 2021, pp. 1– 6. doi: 10.1109/STCR51658.2021.9588906.
[12]  S.  Yulianto  and  K.  H.  Hidayatullah,  “Analisis  klaster  untuk  pengelompokan kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat,” J. Statistika. Univ. Muhammadiyah Semarang , vol. 2, no. 1, pp. 56–63, May 2014.
[13]  K.  V.  A.  Reddy,  S.  R.  Ambati,  Y.  S.  Rithik  Reddy,  and  A.  N.  Reddy,  “AdaBoost  for Parkinson’s Disease Detection using Robust Scaler and SFS from Acoustic Features,” in 2021  Smart  Technologies,  Communication  and  Robotics  (STCR) ,  2021,  pp.  1–6.  doi: 10.1109/STCR51658.2021.9588906.
[14]  X. H. Cao, I. Stojkovic, and Z. Obradovic, “A robust data scaling algorithm to improve classification  accuracies  in  biomedical  data,” BMC  Bioinformatics ,  vol.  17,  no.  1,  Sep. 2016, doi: 10.1186/s12859-016-1236-x.
[15]  S. Agarwal, “Data Mining: Data Mining Concepts and Techniques,” 2013 International Conference on Machine Intelligence and Research Advancement , pp. 203-207, 2013, doi: 10.1109/ICMIRA.2013.45.
[16]  Q.  H.  Nguyen et  al. ,  “Influence  of  data  splitting  on  performance  of  machine  learning models  in  prediction  of  shear  strength  of  soil,” Math  Probl  Eng ,  vol.  2021,  2021,  doi: 10.1155/2021/4832864.
[17]  A. Luque, A. Carrasco, A. Martín, and A. de las Heras, “The impact of class imbalance in classification  performance  metrics  based  on  the  binary  confusion  matrix,” Pattern Recognit , vol. 91, pp. 216–231, 2019, doi: 10.1016/j.patcog.2019.02.023.
[18]  R. S. Wahono, N. S. Herman, and S. Ahmad, “A Comparison Framework of Classification Models  for  Software  Defect  Prediction,”  vol.  20,  no.  10,  pp.  1945–1950,  2014,  doi: 10.1166/asl.2014.5640.
[19]  I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining Third Edition. Elsevier Inc, 2011.