## DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG PADA PONSEL MENGGUNAKAN POHON KEPUTUSAN
Febri Maspiyanti Teknik Informatika Universitas Pancasila febri.maspiyanti@univpancasila.ac.id Jullend Gatc Sistem Informasi Kalbis Institute jullend.gatc@kalbis.ac.id

## ABSTRAK
Berkembangnya  teknologi  kini  dapat  mempermudah  seorang  praktisi  medis  untuk  mendiagnosa dengan cepat dan tepat apakah seorang pasien menderita penyakit jantung atau tidak layaknya seorang dokter  spesialis  jantung  yang  sudah  berpengalaman.  Hal  tersebut  dibutuhkan  sebagai  usaha  dalam deteksi  dini  penyakit  jantung.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  pola  dari  penyakit  jantung  dan membangun sebuah aplikasi mobile untuk mendeteksi penyakit jantung berdasarkan Pohon Keputusan ( Pohon Keputusan ). Dalam penelitian ini digunakan dataset sejumlah 294 data pasien yang terdiri dari 13  atribut  dan  1  atribut  sebagai  kelas.  Kami  menggunakan age,  sex,  chest  pain  type,  resting  blood pressure, cholesterol, fasting blood sugar, resting ECG, average heart rate, examine induced angina, T or ST oldpeak, ST slope, number of major vessels, general heart  rate sebagai input, dan sehat  atau sakit  sebagai output .  Penelitian  ini  berhasil  menghasilkan  akurasi  sebesar  81,29%  dan mengimplementasikan aturan-aturan yang dihasilkan oleh Pohon Keputusan kedalam aplikasi ponsel.
Kata kunci : Penyakit Jantung, Pohon Keputusan, Ponsel.

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Penyakit  jantung  koroner  merupakan salah  satu    penyakit  yang  paling  berbahaya karena  serangannya  yang  begitu  mendadak dengan singkat  dapat  merenggut  nyawa penderitanya.  Penyakit  jantung  merupakan penyebab  kematian  tertinggi  di  Indonesia  [1]. Angka kematian yang disebabkan oleh penyakit ini  semakin  meningkat  seiring  berkembangnya gaya  hidup  yang  tidak  sehat  di  kalangan masyarakat.  Banyak  hal  yang  menjadi  faktor utama  penyebab  penyakit  jantung,  antara  lain faktor  umur,  jenis  kelamin,  tekanan  darah,  gula darah,  dan  kolesterol.  Faktor  lain  seperti  jenis kelamin,  nyeri  dada,  EKG  dalam  keadaan istirahat,  dan  thallium  juga  digunakan  sebagai tolak  ukur  untuk    mengidentifikasi  penyakit jantung.
Proses  untuk  mendeteksi  penyakit jantung  koroner umumnya masih menggunakan cara manual yaitu dengan melakukan konsultasi secara  langsung  ke  dokter  spesialis  penyakit
jantung  dan  melakukan  beberapa  pemeriksaan laboratorium yang kemudian harus dikonsultasikan  lagi  dengan  dokter  spesialis jantung. Untuk melakukan serangkaian pemeriksaan  mulai  dari  konsultasi  ke  dokter spesialis  saja  sudah  menghabiskan  banyak biaya, apalagi ditambah pemeriksaan laboratorium.  Bukan  hanya  itu,  dengan  jadwal praktik  dokter  spesialis  jantung  yang  umumnya hanya  beberapa  jam  saja,  belum  lagi  jika  kita harus antri, yang artinya kita harus menyesuaikan  jadwal  kita  dengan  dokter  setiap kali  akan  melakukan  konsultasi  ke  dokter spesialis jantung.
Penelitian dalam mendiagnosa penyakit dengan  menggunakan  teknologi  komputer semakin  meningkat  [2].  Pohon  Keputusan, Fuzzy  Logic,  Artificial  Neural  Network, algoritma  Genetic  merupakan  beberapa  teknik yang dapat digunakan untuk mendapatkan suatu sistem  yang  mampu  memberikan  pola  suatu penyakit  berdasarkan  data  training  yang diberikan.
Selain  algoritma-algoritma  yang  telah disebutkan  sebelumnya,  teknik  lain  yang  dapat digunakan adalah Algoritma C 4.5. Algoritma C 4.5 merupakan algoritma yang mampu mengolah  continuous  data  [14]  yang  memiliki banyak kelebihan diantaranya yaitu proses lebih cepat,  akurasi  tinggi,  dan  hasil  lebih  mudah untuk dimengerti dan diimplementasi [3] [4].
Dengan  makin  maraknya  penelitian dalam  deteksi  penyakit  jantung  diharapkan dapat menekan angka kematian akibat kurangnya tenaga medis yang mampu mendiagnosa seorang pasien menderita penyakit jantung atau tidak.Apalagi dalam perkembangan teknologi mobile yang semakin pesat, diharapkan  keberadaan  dokter  spesialis  yang sangat  terbatas  dapat  digantikan  dengan  suatu sistem  otomatis  yang  memiliki  kemampuan layaknya seorang dokter spesialis.Sistem otomatis tersebut diharapkan mampu menggantikan  keberadaan  dokter  spesialis ketika  dalam  kondisi  tertentu  sebagai  upaya untuk diagnosa dini penyakit jantung.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Jantung
Beberapa isu terkait tentang jantung akan dijabarkan  secara  singkat  dalam  sub  bab  ini, yaitu :
1. Organ Jantung
Jantung  merupakan  organ  vital  yang berfungsi  untuk  mensuplai  darah  yang  berisi oksigen  dan  zat-zat  lain  yang  diperlukan  oleh tubuh.  Jantung  bekerja  dengan  cara  memompa, agar  darah  dapat  didistribusikan  ke  seluruh bagian tubuh.
Gambar 2.1. Jantung Manusia [15]
2. Penyakit Jantung
Otot  jantung  membutuhkan  oksigen untuk  dapat  bekerja  menjalankan  fungsinya sebagai penyuplai darah ke seluruh tubuh.Serangan  jantung  terjadi  ketika  aliran darah  yang  membawa  oksigen  ke  otot  jantung berkurang  maupun  terhenti.  Hal  tersebut  terjadi dikarenakan  oleh  arteri  coroner  yang  berfungsi untuk  menyuplai  darah  ke  jantung  terganggu (lihat gambar 2.2) akibat timbunan lemak dalam darah,  kolesterol,  dan  substansi  lain  yang disebut  plaque  [15].  Peristiwa  tersebut  disebut artherosclerosis  yang  kemudian  dalam  kondisi paling  berbahaya  adalah  dapat  terhentinya suplai  darah  ke  jantung  lalu  menyebabkan kematian.
Heart  failure [17]adalah  suatu  kondisi dimana  jantung  tidak  mampu  memompa  darah sebagaimana  seharusnya.  Jantung  tetap  bekerja menjalankan  fungsinya  namun  tubuh  tidak mendapatkan supply darah  dan  oksigen sebanyak  yang  dibutuhkan..Gejala  awal  yang umum  dialami  pada  terduga  penyakit  jantung adalah :
 Berkeringat  di  kaki, ankle, dan  kaki.
Gejala ini disebut dengan edema.  Terdapat  cairan  berlebihan  pada  paru- paru yang disebut pulmonary congestion.
Gambar 2.2. Penyumbatan Pembuluh Darah [15]

## B. Deteksi Penyakit Jantung
Berikut  adalah  beberapa  penelitian  yang telah  dilakukan  dalam  upaya  deteksi penyakit jantung :
1. Prediksi  Penyakit  Jantung  Koroner Menggunakan Kategori Faktor Resiko Peter  W.  F.  Wilson  et  al  [5] meneliti  suatu  komunitas  sebanyak 2489  pria  dan  2856  wanita  berusia  30- 74  tahun  yang  mana  diketahui  bahwa 383  pria  dan    227  wanita  positif mengidap  penyakit  jantung  koroner. Faktor  yang  mempengaruhi  penyakit jantung  koroner  ini  antara  lain  usia,
tekanan darah, kolesterol total, kolesterol LDL, kolesterol HDL, diabetes, dan merokok. Pada  penelitian  Peter  W.  F.
Wilson  et  al  [5]  ini,  pasien  yang memiliki tekanan darah melebihi 130/85  mm  Hg,  diketahui  bahwa  28% pria dan 29% wanita mengidap penyakit jantung  koroner.  Sedangkan  pasien yang  memiliki  kolesterol  melebihi  200 mg/dl,  diketahui  bahwa  27%  pria  dan 34% wanita mengidap penyakit jantung koroner.
2. Diagnosa Penyakit Jantung Menggunakan Fuzzy Ali  Adeli dan Mehdi Neshat [10] melakukan penelitian untuk membangun  sebuah  sistem  komputasi untuk  mendiagnosa  penyakit  jantung yang  berkemampuan  layaknya  seorang pakar  dan  dapat  digunakan  sendiri  oleh para pasien. Sistem pakar ini
menggunakan  hasil  uji  laboratorium untuk  dijadikan  sebagai  input  untuk kemudian  diproses  dan  menghasilkan output  yang  menentukan  seseorang mengidap penyakit jantung atau tidak.
Ali  Adeli dan Mehdi Neshat [10] menggunakan  dataset  jantung  yang berasal  dari  repositori  University  of California Irvine (UCI) [13] yang terdiri dari  303  dataset  dengan  14  atribut,
tetapi  yang  digunakan  hanya  11  atribut sebagai  input  (chest  pain  type,  blood pressure,  cholesterol,  resting  blood sugar,  maximum  heart  rate,  resting electrocardiography  (ECG),  exercise, old  peak,  thallium  scan,  sex  dan  age), dan 1 atribut sebagai output/result. Dari pengolahan dataset dengan menggunakan logika Fuzzy pada Matlab[10], akurasi yang mampu dicapai adalah 94% .
3. Desain Sistem Pakar Fuzzy Pendeterminasi Resiko Penyakit Jantung Koroner
Novruz Allahverdi, Serhat Torun, dan Ismail Saritas [7] mendesain sebuah sistem  pakar  berbasis  Fuzzy  untuk mendeteksi  penyakit  jantung  serta persentasi  resiko  yang  dialaminya. Dengan  menggunakan  dataset  dari  UCI Repository  sebanyak  270  data  pasien dengan  14  atribut  (age,  sex,  chest  pain type, resting blood pressure, cholesterol,  fasting  blood  sugar,  resting ECG,  average  heart  rate,  examine induced  angina,  T  or  ST  oldpeak,  ST slope, number of major vessels, general heart  rate,  dan  num(result)),  lalu mengolahnya menggunakan Matlab dan Visual Basic, mereka mampu mencapai akurasi  sebesar  79%  untuk  mendeteksi penyakit  jantung  koroner  sekaligus persentasi  resiko  yang  dihadapinya, misalkan pasien dinyatakan sehat namun  memiliki  15%  resiko  untuk mengidap penyakit jantung koroner.
4. Pembelajaran  Pola  Penyakit  Jantung Koroner menggunakan Pohon Keputusan Huihui  Zhao  et  al  [8]  melakukan penelitian untuk mencari pola hubungan penyakit jantung koroner dengan sindrom Blood Stasis dengan menggunakan Pohon Keputusan.
Atribut  yang  mereka  digunakan  antara lain  :  blood  glucose  (GLU),  high density  lipoprotein  (HDL),  low  density lipoprotein  (LDL),  cholesterol  (CHO), triglyceride  (TG),  hemoglobin  (HGB),
white  blood  count  (WBC),  red  blood count  (RBC),  platelet  count  (PLT), neutrophilic  granulocyte  absolute  value (NE),  leukomonocyte  absolute  value (LY).  Dengan  menggunakan  algoritma C5.0,  akurasi  yang  mampu  dicapai adalah 82%.

## III. METODOLOGI
Secara  garis  besar,  penelitian  ini  akan dilakukan  dalam  beberapa  tahapan  seperti  studi literatur, pengumpulan data, membangun model sistem  deteksi,  melakukan  testing  dan  evaluasi model (lihat pada Gambar 3. 1 ).
Gambar 3.1. Alur Penelitian

## A. Data
Eksperimen ini akan menggunakan sebanyak  294  dataset  pasien  yang  berasal  dari repository University of California Irvine (UCI) [13].  Dataset  tersebut  terdiri  atas  14  atribut, yaitu :
1. Age :  umur pasien.
2. Sex : Jenis kelamin pasien.
3. Cp : tipe nyeri dada yang diderita pasien. Atribut ini memilik 4 nilai, yaitu :
 Tipe 1 : typical angina
 Tipe 2 : atypical angina
 Tipe 3 : non-anginal pain
 Tipe 4 : asymptomatic
4. Trestbps  : resting  blood  pressure yaitu tekanan  darah  pasien  ketika  dalam keadaan  istirahat.  Satuan  yang  dipakai adalah mm Hg.
5. Chol  : Cholesterol yaitu  kadar  kolesterol dalam darah pasien, dengan satuan mg/dl.
6. Fbs : fasting blood sugar yaitu  kadar gula darah  pasien,  atribut  fbs  ini  hanya memiliki  2  nilai  yaitu  1  jika  kadar  gula darah  pasien  lebih  dari  120  mg/dl,  dan  0 jika  kadar  gula  darah  pasien  kurang  dari sama dengan 120 mg/dl.
7. Restecg  : resting  electrocardiographic yaitu  kondisi  ECG  pasien  ketika  dalam keadaan  istirahat.  Atribut  ini  memiliki  3 nilai  yaitu  nilai  0  untuk  keadaan  normal, nilai  1  untuk  keadaan  ST-T wave abnormality yaitu keadaan dimana gelombang  inversions  T  dan  atau  ST meningkat  maupun  menurun  lebih  dari 0,5  mV,  dan  nilai  2  untuk  keadaan dimana ventricular kiri mengalami hipertropi.
8. Thalach : rata-rata detak jantung pasien.
9. Exang  :  keadaan  dimana  pasien  akan mengalami  nyeri  dada  apabila  berolah raga,  0  jika  tidak  nyeri,  dan  1  jika menyebabkan nyeri.
10. Oldpeak : penurunan ST akibat olah raga.
11. Slope  : slope dari  puncak  ST  setelah berolah  raga.  Atribut  ini  memiliki  3  nilai yaitu 1 untuk upsloping , 2 untuk flat , dan
3 untuk downsloping .
12. Ca  :  yaitu  banyaknya  pembuluh  darah yang terdeteksi melalui proses pewarnaan flourosopy.
13. Thal  :  detak  jantung  pasien.  Atribut  ini memiliki  3  nilai  yaitu  3  untuk  normal,  6 untuk fixed  defect ,  dan  7  untuk reversal defect .
14. Num : hasil diagnosa penyakit jantung.
Dataset  tersebut  kemudian  akan  diolah menggunakan  algoritma  C  4.5  yang  terdapat pada Weka [6] [7]. Algoritma C 4.5 pada Weka dikenal dengan nama J48.
Pengumpulan Data Bangun Model
Evaluasi Bangun Sistem
Ujicoba

## B. Peralatan Penelitian
Adapun  beberapa  instrument  yang  akan digunakan dalam penelitian ini terdiri dari :
1. Personal  Computer  (PC)  yang  digunakan untuk melakukan eksperimen serta membangun model deteksi penyakit jantung.
2. Aplikasi  Weka  untuk  membangun rule model program. Aplikasi ini akan di-install pada PC dan laptop yang digunakan selama eksperimen penelitian.
3. Java  SE  Development  Kit  (JDK)  dan Android  Studio  untuk  membangun  dan mensimulasikan program.

## IV. HASIL
A. Model Dari  dataset  yang  digunakan  dan  diolah menggunakan  algoritma  C  4.5  atau  yang  lebih dikenal  dengan  Pohon  Keputusan  (Decision Tree)  yang  terdapat  pada  Weka  [7],  dihasilkan model seperti Gambar 4.1. Model pada Gambar 4.1 kemudian akan diimpelementasikan  sebagai rules pada  aplikasi  diagnosa  penyakit  jantung pada ponsel dengan sistem operasi Android.
B. Evaluasi Evaluasi model pada penelitian ini adalah menggunakan penghitungan akurasi yaitu seberapa  dekat  model  yang  dihasilkan  dalam menentukan data sesuai keadaan yang sebenarnya.Akurasi  yang  diperoleh  dalam penelitian  ini  mampu  mencapai  angka  81,29% dengan  rincian confusion  matrix sebagai berikut:
sehat    sakit  diklasifikasikan sebagai 166      22     |  sehat 33      73     |  sakit
Dari  total  294  data  yang  terdiri  dari  188 pasien  sehat  dan  106  pasien  sakit,  ternyata hanya 239 pasien yang berhasil diklasifikasikan
sesuai  dengan  kelasnya,  sedangkan  sisanya diklasifikasikan  kedalam kelas yang salah. Dari 188 pasien sehat, hanya 166 yang diklasifikasikan  sebagai  pasien  sehat,  sehingga terjadi 22 pasien yang  salah  dinyatakan  sebagai sakit.  Dari  106  pasien  sakit,  hanya  73  yang berhasil  dinyatakan  sebagai  pasien  sakit sedangkan  33  pasien  sakit  lainnya  dinyatakan sebagai pasien sehat.
C. Implementasi Model Setelah  mendapatkan  model  klasifikasi,
langkah selanjutnya adalah dengan mengimplementasikan  model  yang  dihasilkan oleh  Pohon  Keputusan  menggunakan  Weka (lihat Gambar 4.1) ke dalam bahasa pemrograman  Java  untuk  kemudian  dapat digunakan  pada  ponsel  berbasis  Android.  Hasil dari  implementasi rules yang  dihasilkan  oleh Pohon  Keputusan  dapat  dilihat  pada  Gambar 4.2.
Pada  Gambar  4.2  dapat  dilihat  tampilan pada  layar  ponsel  berbasis  Android  ketika aplikasi  sedang  dijalankan.  Pada  sesi  awal, pengguna  diminta  untuk  mengisi  data  nama, umur,  dan  jenis  kelamin.  Setelah  pengguna memasukkan  nama,  umur,  dan  jenis  kelamin, kemudian proses mendiagnosa akan dilanjutkan dengan  12  pertanyaan  sesuai  dengan  data  yang telah  dijabarkan  pada  poin  III.  Metodologi  di atas.
Pada akhir sesi pengisian form pertanyaan,  sistem  akan  memulai  melakukan penarikan kesimpulan dengan berdasar if… then …  rules sesuai  model  yang  telah  dibangun menggunakan  Weka.  Hasil  diagnosa  yang  akan ditampilkan sebagai penarikan kesimpulan pada aplikasi  ini  hanya  memiliki  2  nilai  yaitu  sakit atau sehat.
Pada  pasien  yang  didiagnosa  sehat, mungkin  tidak  perlu  melakukan  pemeriksaan lanjut.  Namun  bagi  pasien  yang  didiagnosa sebagai  sakit  sebaiknya  dilakukan  pemeriksaan lanjut  serta  diberi  tindakan  dan  pengobatan sesuai dengan tata laksana medis pada penderita penyakit jantung
Gambar 4.1. Hasil Model Pohon Keputusan
Gambar 4.2. Tampilan layar aplikasi Diagnosa Penyakit Jantung

## V. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  penelitian dalam  membangun  aplikasi  untuk  mendiagnosa penyakit  jantung  pada  ponsel  adalah  sebagai berikut :
1. Pohon  Keputusan  yang  digunakan  sebagai pemodelan  dalam  kasus  Penyakit  Jantung pada dataset 294 pasien pada penelitian ini mampu menghasilkan  tingkat akurasi yang cukup tinggi yaitu 81,29%. 2. Pengimplementasian model klasifikasi penyakit  jantung  dengan  menggunakan Pohon  Keputusan  pada  ponsel  dengan sistem operasi Android akan
mempermudah  praktisi  kesehatan  untuk menentukan apakah seorang pasien menderita penyakit jantung atau tidaksecara cepat dan akurat.
B. Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  berdasarkan  hasil penelitian ini adalah:
1. Perlu  adanya  penambahan  jumlah  data untuk  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang lebih tinggi.
2. Perlu  adanya classifier pembanding  dalam klasifikasi penyakit jantung.
3. Perlu adanya pencarian pengatur parameter yang tepat dalam classifier agar menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Departemen Kesehatan RI. KMK No.854
Tentang Pengendalian Penyakit Jantung. Menkes RI. Jakarta. 2009. <http://www.hukor.depkes.go.id/up_prod _kepmenkes/KMKNo854Tahun2009ttgP engendalianPenyakitJantung.pdf>
[2] Allahverdi, Novruz, Serhat  Torun,  Ismail Saritas. Design  of  Fuzzy  Expert  System For  Determining  of  Coronary  Hearth Disease Risk . International Conference on
Computer  Systems  and  Technologies. 2007. [3] Machine Learning - http://web.cecs.pdx.edu/~mm/MachineLe arningSpring2007/DarinMorrison.pdf [4] Proceedings  of  the  Second  International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1996. <http://www.sc.ehu.es/ccwbayes/docenci a/mmcc/docs/lecturas-
clasificacion/NBTree.pdf>
[5] DMS  Tutorial  –  Pohon  Keputusans. <http://dms.irb.hr/tutorial/tut_dtrees.php>
[6] Witten,  Ian  H,  et  al. Weka:  Practical Machine  Learning  Tools  and  Techniques with  Java  Implementations .  Department of  Computer  Science  University  of Waikato. New Zealand. 2007.
[7] Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine  Learning  Software  in  Java.
<http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/>
[8] Digital  Library  Telkom  Institute  of Technology.
<http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?o ption=com_content&view=article&id=70 5:dest-ree&catid=13:rpl&Itemid=14>
[9] Wilson,  Peter  W.  F.,  et  al. Prediction  of Coronary  Heart  Disease  Using  Risk Factor  Categories .  Circulation,  The American  Heart  Association.  Dallas. 1998.
<http://circ.ahajournals.org/content/97/18
/1837>
[10] Adeli, Ali, Mehdi Neshat. A Fuzzy Expert System  for  Heart  Disease  Diagnosis . Proceedings of the International MultiConference of Engineers and
Computer Scientists. 2010.
[11] C4.5:  programs  for  machine  learning, Oleh  John  Ross  Quinlan,  morgan Kauffmann, Sydney, 1992.
[12] Zhao,  Huihui,  et  al. Characteristic Pattern Study of Coronary Heart Disease with  Blood  Stasis  Syndrome  Based  on Pohon Keputusan . IEEE. 2010.
[13] UCI  Machine  Learning  Repository. http://archive.ics.uci.edu/ml/
[14] James  Dougherty,  Ron  Kohavi,  Mehran Sahami.  Supervised  and  Unsupervised Discretization  of  Continuous  Features. Proceedings  of  the  Twelfth  International Conference,  1995,  Morgan  Kaufmann Publishers, San Francisco, CA http://www.math.unipd.it/~dulli/corso04/
disc.pdf
[15] American Heart Association. About Heart Attack. 2012.<http://www.heart.org/HEARTOR G/Conditions/HeartAttack/AboutHeartAtt acks/About-Heart-
Attacks_UCM_002038_Article.jsp>
[16] American Heart Association, 2007 http://www.heart.org/idc/groups/heart- public/@wcm/@hcm/documents/downlo adable/ucm_300313.pdf [17] WHO. Cardiovascular Disease Factsheets .  WHO  Media  Centre.  2013. http://www.who.int/mediacentre/factsheet s/fs317/en/