## PREDIKSI PENYAKIT GAGAL JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN RANDOM FOREST
Edric, Saut Parsaoran Tamba Universitas Prima Indonesia Jalan Sampul, Medan, Indonesia E-mail : *sautparsaorantamba@unprimdn.ac.id
ABSTRAK- Lebih  dari  4  dari  5  kematian  atas Cardiovascular  disease (CVD)  pada  jantung  dan  pembuluh darah yang termasuk diataranya: coronary heart disease , cerebrovascular disease , rheumatic heart disease , dan kondisi  jantung  lainnya.  Faktor  resiko  penyakit  ini  seringnya  disebabkan  oleh  diet  yang  tidak  sehat,  kurang berolahraga,  serta  penggunaan  rokok  dan  alkohol  yang  berlebih.  Pada  penelitian  ini,  tim  peneliti  memutuskan untuk memprediksi probabilitas penyakit gagal jantung menggunakan Random Forest . Data yang dipakai untuk melatih  algoritma Random  Forest yang  dipakai  diambil  dari  kompilasi  beberapa  observasi  yang  mana  total akhirnya  berjumlah  918  observasi  dengan  12  atribut.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menunjukkan  kemampuan Random  Forest dalam  memprediksi  penyakit  gagal  jantung  dengan  hasil  peforma yang baik serta membuat model klasifikasi yang sederhana namun beperforma baik. Manfaat dari penelitian ini adalah  untuk  menjembatani  penelitian  deteksi  dan  ekstraksi  fitur  EKG  sebelumnya  sehingga  mampu dimanfaatkan  dan  dikembangkan  untuk  tahap  selanjutnya  hingga  produk  siap  pakai.  Proses  implementasi algoritma  Random  Forest  yang  digunakan  sukses  dengan  meraih  tingkat  akurasi  sebesar  82,6087%  yang kemudian  dioptimasi  dengan  teknik K-Fold dan GridSearchCV menjadi  85,058%.  Sistem  klasifikasi  dengan Random  Forest yang  dibuat  dapat  dimplementasikan  kedalam  rangkaian  alat  untuk  menciptakan  alat  deteksi aritmia  EKG  otomatis portable .  Hubungan  antara  informasi  yang  disajikan  oleh  alat  juga  dengan  sukses dibuktikan  kontribusi  pentingnya  terhadap  diagnosa  positif  negatifnya  seseorang  mempunyai  penyakit  jantung terutama melalui Gelombang ST.
Kata kunci : Prediksi, penyakit gagal jantung, random forest.

## 1.  PENDAHULUAN
Penyakit  gagal  jantung  dapat  disebabkan  oleh beberapa  kondisi  penyakit  jantung.  Menurut  WHO, penyakit  jantung  atau  yang  disingkat  sebagai  CVD ( Cardiovascular disease) adalah kelompok gangguan  pada  jantung  dan  pembuluh  darah  yang termasuk  diataranya: coronary  heart  disease, cerebrovascular  disease,  rheumatic  heart  disease, dan  kondisi  jantung  lainnya.  Lebih  dari  4  dari  5 kematian  atas  CVD  disebabkan  oleh  gagal  jantung dan strokes, dan  sepertiga  dari  angka  kematian tersebut  merupakan  orang  yang  mati  premature dibawah  umur  70  [1,2] . Faktor  resiko  penyakit  ini seringnya  disebabkan  oleh  diet  yang  tidak  sehat, kurang  berolahraga,  serta  penggunaan  rokok  dan alkohol  yang  berlebih.  Sifatnya  yang  menyerang mendadak menyebabkan dikembangkannya teknologi  yang  dapat  memprevensi.  EKG  sebagai salah  satu  teknologi  hasil  yang  dikembangkan berkontribusi memberikan tanda dan informasi akan aktifitas aliran listrik pada jantung.
Pada  penelitian  ini,  tim  peneliti  memutuskan untuk  memprediksi  probabilitas  penyakit  gagal jantung  menggunakan  Random  Forest.  Data  yang dipakai  untuk  melatih  algoritma  Random  Forest yang  dipakai  diambil  dari  kompilasi  beberapa observasi  yang  mana  total  akhirnya  berjumlah  918 observasi dengan 12 atribut [3].
Pemilihan algoritma Random Forest dikarenakan algoritma  tersebut  adalah  salah  satu  dari  peringkat
10  terbesar  algoritma Machine  Learning .  Kualitas algoritma yang dipilih diharapkan mampu menghasilkan  hasil prediksi  yang aktual, akurat dan dapat  diandalkan.  Penelitian  ini  juga  diharapkan sebagai  jembatan  antar  penelitian  deteksi  dan ekstraksi  fitur  EKG  yang  sebelumnya  sering dilakukan  yang  diharapkan  pada  akhirnya  dapat tercipta  suatu  model  lengkap  dari  alat  hingga klasifikasi  dengan  desain user  interface yang menarik  sehingga  mampu  dipakai  dan  diterapkan oleh para  tenaga  medis  maupun untuk personal  use [4,5].
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menunjukkan  kemampuan  Random  Forest  dalam memprediksi  penyakit  gagal  jantung  dengan  hasil peforma  yang  baik  serta  membuat  model  klasifikasi yang sederhana namun beperforma baik.
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  batasan  masalah dari permasalahan yang ada, yaitu :
1. Dataset  terdiri  dari  918  observasi  dengan  12 atribut  yang  merupakan  integrasi  antar  11  fitur umum dari beberapa observasi, diantaranya: 303 observasi  Cleveland,  294  observasi  Hungarian, 123  observasi  Switzerland,  200  observasi  Long Beach  VA,  dan  270  observasi  Stalog  (Heart) Data  Set.  Total  keseluruhan  terdapat  1190 observasi  namun  diantaranya  terdapat  272  data observasi duplikat / sama.
2. Algoritma  yang  digunakan  adalah  Random Forest.
3. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah bahasa  Python  dengan  memanfaatkan  beberapa library yang  telah  ada,  yaitu: pandas,  numpy, seaborn, matplotlib, sklearn, yellowbrick, colorama, dan termcolor.
4. Hasil  penelitian  difokuskan  pada  penerapan algoritma  Random  Forest  yang  kemudian  akan dilakukan validasi dengan teknik cross validation dan  GridCV.  Data  independen  terdiri dari  11  kolom  hasil  integrasi  fitur  penyakit jantung  yang  umum  dan  sama.  Dataset  yang dipakai  tidak  memiliki  data  hilang  dan  data dependen  yang  akan  dijadikan  sebagai  target adalah  kolom  HeartDisease  yang  sudah  bertipe data Boolean. Dari keseluruhan dataset  terdapat 5 kolom bertipe data kategori dan sisanya bertipe integer.  Data  kategori  tersebut  nantinya  akan diberi  data dummy ( dummy  variables )  terlebih dahulu.
Penelitian  yang  berkaitan  sebelumnya  dimulai dengan  penelitian  dengan  judul  “ Abnormalities State Detection from P-Wave, QRS Complex, and T- Wave in Noisy ECG ” [6]. Tujuan penelitian tersebut adalah  membangun  sistemasi  algoritma  yang  dapat diterapkan kedalam alat portabel. Penelitian tersebut secara spesifik meneliti tentang proses filterasi EKG hingga  ekstraksi  fitur  yang  dilakukan  pada  subjek dengan  tiga  kondisi  (duduk-istirahat,  berjalan  dan jalan  cepat).  Hasil  penelitian  tersebut  yang menggunakan FIR dan Butterworth filter menunjukan  data  sinyal  mentah  yang  direkam berhasil  di  filter  dengan  baik  dan  desain  model ekstraksi  fitur  QRS  complex  dapat  dengan  akurat menandai puncak QRS. Kesimpulan penelitian yang didapat  menunjukkan  bahwa  data  EKG dan ekstraksi  fitur  yang  dilakukan  belum  diterapkan algoritma  klasifikasi  dan  belum  diimplementasi kedalam alat portable siap pakai.
Penelitian  berikutnya  dari  tahapan  yang  sama mengubah  penerapan  dari  subjek  manusia  remaja- dewasa  menjadi  fetus  dalam  kandungan  (ibu  hamil) dengan  judul  “ An  Application  of  Modified  Filter Algorithm  Fetal  Electrocardiogram  Signals  with Various  Subjects ”.  Penelitian  tersebut  berfokuskan pada  proses  deteksi  sinyal  fetus  dalam  kandungan untuk  mendapat  hasil  EKG  dini.  Hasil  penelitian menunjukkan  proses  filterasi  noise  terhadap  FEKG yang direkam  namun tidak  meneruskannya  kedalam tahap ekstraksi fitur maupun klasifikasi EKG [7].
Penelitian  yang  ditulis  peneliti  ini  diharapkan dapat dijadikan sebagai penyelesaian tahapan proses sinyal EKG yaitu proses klasifikasi EKG berdasarkan  data  aktual  dan  data  medis  dengan diagnosa yang telah dilakukan oleh professionalnya. Hasil  penelitian  ini  dapat  juga  digunakan  sebagai bahan acuan untuk melanjutkan penelitian sebelumnya  ke  tahap  selanjutnya.  Proses  klasifikasi pada  proses  sinyal  EKG  adalah  yang  terpenting
untuk  dapat  memberikan  informasi  yang  dapat digunakan baik pengguna maupun tenaga medis.
Penelitian sebelumnya mengenai klasifikasi EKG masih  banyak  yang  menggunakan  dataset  aritmia dari  MIT-BIH.  Salah  satu  dari  penelitian  tersebut yang  dijadikan  sebagai  referensi  penelitian  ini berjudul “Deteksi Arritmia pada Sinyal EKG dengan Deep Neural Network”.  Penelitian  tersebut menyajikan hasil validasi data akhir sebesar 99.62% dan  sensitivitas  98.92%.  Algoritma  yang  digunakan adalah Dense Neural Network dengan beberapa nilai parameter  yang  dicoba.  Sumber  referensi  penelitian tersebut menunjukkan bahwa tidak sedikit penelitian sebelumnya  dengan  database  yang  sama  telah memperoleh  hasil  signifikan  diatas  95%  tersebut. Confusion  Matriks  hasil  penelitian  tersebut  namun menunjukkan  kelemahan  dataset  yang  dipakai dimana  lebih  banyak  data  normal  dari  abnormal pada dataset MIT-BIH [ 8 ].

## 2. ISI PENELITIAN

## 2.1. Metode Penelitian
Adapun  jenis  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian ini yaitu penelitian eksperimental kuantitatif. Penelitian eksperimental adalah penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  akibat yang  ditimbulkan  dari  suatu  perlakuan  yang diberikan  secara  sengaja  oleh  peneliti.  Penelitian kuantitatif adalah suatu proses menemukan pengetahuan  yang  menggunakan  data  berupa  angka sebagai  alat  menganalisis  keterangan  mengenai  apa yang ingin diketahui.

## 2.2 Prosedur Penelitian
Metode  yang  digunakan  untuk  menyusun  prosedur kerja  laporan  akhir  ini  adalah  metode waterfall ditambah dengan visualisasi diagram alur penelitian. Tahapan-tahapan yang diperlukan adalah:
1. Pengumpulan Data Pada  tahapan  ini,  metode  pengumpulan  data yang digunakan mencakup:
a. Metode  Analisa  Data  Kuantitatif,  dimana  data hasil  survey  yang  akan  terlebih  dahulu dilakukan  analisa  untuk  menentukan  target klasifikasi  hingga  menyaring  fitur  penting  dari dataset  yang  kemudian  dilakukan  visualisasi terhadapnya  demi  keperluan  penyajian  data hasil analisa.
b. Metode Studi Literatur, dimana akan dikumpulkan  informasi  dan  bahan  yang diperlukan dalam penelitian ini, yang diperoleh dari  berbagai  sumber  baik  dari  jurnal  ilmiah maupun artikel.
2. Preprocessing Dataset  terdapat  12  kolom  dengan  keseluruhan 918  entri  data  dimana  diantaranya  terdapat  5 kolom  kategori  yaitu:  Sex,  ChestPainType, RestingECG,  ExerciseAngina,  dan  ST_Slope yang  mana  semua  kolom  tersebut  akan  dibuat kolom data dummy . Pada dataset tidak terdapat missing values  sehingga  tidak  diperlukan
imputasi  data.  Data  kemudian  dibagi  menjadi data  dependen  dan  independen,  HeartDisease sebagai  target  klasifikasi  untuk  memprediksi ada  tidaknya  penyakit  jantung  pada  seseorang. Algoritma  Random  Forest  merupakan  bagian kelompok ensemble yang  tidak  memerlukan scaler, namun  data  tetap  diskala  untuk mendukung proses
klasifikasi
dengan memanfaatkan algoritma MinMax.
3. Analisa
Setelah preprocessing data,  analisa  dapat dimulai dengan melakukan penjabaran terhadap fitur  data  pada  database.  Fitur  pada  database terdiri dari:
 Age: umur pasien [tahun]
 Sex: jenis kelamin [M: Laki-laki, F: Perempuan]
 ChestPainType:  Jenis  sakit  pada  dada  [ TA: Typical  Angina,  ATA:  Atypical  Angina,  NAP: Non-Anginal Pain, ASY: Asymptomatic ]
 RestingBP: tekanan darah dalam kondisi istirahat [mm Hg]
 Cholesterol: serum kolesterol [mm/dl]
 FastingBS:  gula  darah  setelah  puasa  [ 1:  if FastingBS > 120 mg/dl, 0: otherwise ]
 RestingECG:  hasil  rekam  EKG  dalam  kondisi istirahat  [ Normal:  Normal,  ST:  having  ST-T wave  abnormality  (T  wave  inversions  and/or  ST elevation  or  depression  of  >  0.05  mV),  LVH: showing  probable  or  definite  left  ventricular hypertrophy by Estes' criteria ]
 MaxHR: detak jantung tertinggi [Numerik antara 60 dan 202]
 ExerciseAngina:  exercise-induced  angina  [Y: Ya, N: Tidak]
 Oldpeak:  oldpeak  =  ST  [Numerik  diukur  pada depression ]
 ST_Slope:  lembah  dari  puncak  segmen exercise ST [ Up: upsloping, Flat: flat, Down: downsloping ]
 HeartDisease: output  class/target [1:  penyakit jantung, 0: Normal]
Beberapa  data  lainnya  juga  yang  layak  dianalisa mengenai  bagaimana feature  importance tiap  fitur agar dapat terlihat fitur mana yang paling berdampak pada  klasifikasi  dan  mana  yang  paling  sedikit berkontribusi.  Implementasi  data  dependen  dan independent yang telah melewati proses preprocessing kemudian  dilakukan  split  data  untuk data latih dan data uji dengan perbandingan 0.15. Uji akurasi  data  training  dengan  algoritma  Random Forest  kemudian  dilakukan  dalam  empat  tahapan: “Basic”,  “Scaled  tanpa  penyeimbangan”,  “Basic dengan  penyeimbangan”,  dan  “Scaled  dengan penyeimbangan” sebagai perbandingan.
Gambar 1. Tabel Nilai Akurasi
Tabel menunjukkan proses skalar tidak mempengaruhi  algoritma  Random  Forest  dalam proses  klasifikasinya.  Proses balancing menaikkan nilai  akurasi  latih  model  menjadi  99.231%.  Proses sistemasi klasifikasi dibangun menggunakan bantuan  framework  PyCharm  dan  library  pada python yang telah tersedia.
4. Pengujian
Pada  penelitian  ini  Random  Forest  akan  dibangun dengan  bantuan  K-Fold  Cross  Validation  dan GridCV.  Parameter  yang  digunakan  dalam  GridCV adalah:
a. 'n_estimators' : [50, 100, 300], b. 'max_features' : [2, 3, 4],
c. 'max_depth' : [3, 5, 7, 9],
d. 'min_samples_split' : [2, 5, 8]
Diagram  alur  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 2.2 dibawah. Diagram alur menggambarkan langkah  proses  penelitian  yang  dilakukan  pada penelitian ini.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Dataset  yang  dibagi  dengan  persentase  0.15 terbagi  menjadi  780  entri  data  untuk  data  latih  dan 138  entri  data  uji.  Normalisasi  data  diputuskan menggunakan  metode scaling karena  terbukti  dapat meningkatkan sedikit akurasi data latih dari 0.98974 menjadi  0.99231.  Metode scaling yang  digunakan memanfaatkan  teknik  minmax.  Hasil  minmax diperoleh dengan mensubtrasi nilai data dengan nilai terkecil  pada  fitur  lalu  membaginya  dengan  jarak (selisih  antara  nilai  terbesar  dengan  terkecil  pada fitur).
Tabel 3.1 menunjukkan hasil klasifikasi terhadap dataset  EKG  dimana  pasien  terdeteksi  mempunyai penyakit  jantung  (1)  atau  tidak  (0)  dan  Tabel  3.2 menjabarkan  secara  detail  nilai  peforma  Random Forest.
Tabel 3.1. Confusion Matrix Hasil Klasifikasi
Random Forest. True/Predicted 0 1 0 44 18 1 6 70 Tabel 3.2. Peforma Hasil Klasifikasi Random Forest. Precision  Recall F1- Score Support 0 0.88 0.71 0.79 62 1 0.88 0.92 0.85 76 accuracy 0.83 138 macro avg 0.84 0.82 0.82 138 weighted avg 0.83 0.83 0.82 138
Gambar 3.1. Class Prediction Error Hasil Klasifikasi Random Forest
Gambar 3.1 lebih jauh melakukan visualisasi terhadap confusion matrix yang didapat. Diagram batang pertama menunjukan data 0 sebenernya ada sebagian kecil terprediksi sebagai 1 (area yang diberi warna hijau) dan data 1 sebenernya ada  sebagian juga terprediksi sebagai 0 pada diagram  batang kedua (area yang diberi warna biru).
Hasil  klasifikasi  kemudian  dioptimalkan  lebih lanjut  dengan  metode  K-Fold  dan  GridSearchCV untuk  mencari  parameter  terbaik  bagi  model Random  Forest  yang  digunakan  terhadap  dataset. Tabel  3.3  menunjukan  daftar  kemungkinan parameter  yang diuji menggunakan GridSearchCV [9,10].
Tabel 3.3. List Parameter Model Parameter Nilai n_estimators 50, 100, 300 max_features 2, 3, 4 max_depth 3, 5, 7, 9 min_samples_split 2, 5, 8 Dengan running  time 22.5  detik  hasil  parameter terbaik didapatkan pada: {'max_depth': 5,
'max_features': 4, 'min_samples_split': 2,
'n_estimators':  300}  dengan  model  algoritma  akhir terbaik:
RandomForestClassifier(bootstrap=True,class_weig ht=None,criterion='gini',max_depth=5,max_features =4,max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease= 0.0,min_impurity_split=None,min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,min_weight_fraction_leaf=0.0 ,n_estimators=300,n_jobs=None,oob_score=False, random_state=101, verbose=0, warm_start=False)
Parameter  terbaik  dan  hasil  model estimator terbaik kemudian  dijalankan  ulang  untuk  melakukan  proses klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  tersebut  dijabarkan dengan  Tabel  3.3  dan  Tabel  3.4.  Gambar  3.2 menunjukan visualisasi hasil RF dengan K-Fold dan GridSearchCV
Tabel 3.3. Confusion Matrix RF dengan K-Fold dan GridSearchCV. True/Predicted 0 1 0 44 18 1 4 72
Tabel 3.4. Peforma Hasil Klasifikasi RF dengan
K-Fold dan GridSearchCV. Precision  Recall F1- Score Support 0 0.92 0.71 0.80 62 1 0.80 0.95 0.87 76 accuracy 0.84 138 macro avg 0.86 0.83 0.83 138 weighted avg 0.85 0.84 0.84 138
Gambar 3.2. Class Prediction Error dengan K- Fold dan GridSearchCV Gambar  3.2.  diatas  menunjukan  optimasi parameter  telah  sukses  meningkatkan  peforma klasifikasi  dan  berhasil  menekan  angka  prediksi yang  salah.  Selanjutnya,  untuk  dapat  mengoptimasi pengumpulan  data  kedepannya  penting  juga  untuk dicari feature  importance tiap  fitur  untuk  mengukur kontribusi  tiap  fitur.  Random  forest  merupakan bagian  algoritma  turunan  dari tree sehingga pengukuran  fitur  mengunakan permutation  tree . Hasil permutasi dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Gambar 3.3. Feature Importance RF

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  uji  coba  dan  optimasi terhadap  peforma  model  RF,  dapat  disimpulkan bahwa model berhasil dioptimasi dengan K-Fold dan GridSearchCV  dari  akurasi  awal  82,6087%  menjadi 84,058%. Feature  importance juga  menunjukkan selain  faktor  generic  seperti  usia  dan  tingkat kolesterol  informasi  yang  diambil  dari  hasil  analisa EKG  berperan  penting  seperti  tingkat  detak  jantung per  menit  tertinggi  dan  detak  jantung  per  menit dalam  kondisi  diam  atau  istirahat.  Gelombang  ST menjadi fitur terpenting dalam penyaluran kontribusi terbanyak  terhadap  dataset  dalam  dapat  melakukan proses klasifikasi dengan baik. Informasi diatas yang diperoleh dapat kemudian digunakan untuk penelitian-penelitian tahap berikutnya hingga membangun  dataset  yang  efisien  tersendiri  dengan afiliasi  atas  nama  UNPRI  baik  untuk  keperluan akademik maupun akreditasi.

## 4. PENUTUP 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  analisa  yang  dilakukan  akan  hasil penelitian  ini,  berikut  adalah  beberapa  hal  yang dapat disimpulkan:
1. Proses  implementasi  algoritma  Random  Forest yang  digunakan  sukses  dengan  meraih  tingkat akurasi  sebesar  82,6087%  yang  kemudian dioptimasi dengan teknik K-Fold dan
GridSearchCV menjadi 85,058%. 2. Sistem  klasifikasi  dengan  Random  Forest  yang dibuat dapat dimplementasikan kedalam rangkaian  alat  untuk  menciptakan  alat  deteksi aritmia  EKG  otomatis  portable.  Hubungan antara  informasi  yang  disajikan  oleh  alat  juga dengan sukses dibuktikan kontribusi pentingnya terhadap  diagnosa  positif  negatifnya  seseorang mempunyai  penyakit  jantung  terutama  melalui Gelombang ST.
3. Penelitian  ini  dengan  sukses  menjembatani penelitian  sebelumnya  (deteksi  fitur)  dengan penelitian lanjutannya (alat jadi siap dipasarkan hingga pembuatan dataset medis tersendiri).

## 4.2 Saran
Pada  penelitian  ini  masih  terdapat  beberapa kelemahan,  sehingga  dapat  dilakukan  perbaikan pada  penelitian  selanjutnya.  Adapun  saran  untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Atas  dasar  informasi  yang  didapatkan  dari penelitian  ini  membangun  dataset  tersendiri bagi  UNPRI  untuk  dapat  dijadikan  bahan penelitian lanjutan bagi mahasiswa/i kedepannya.
2. Mewujudkan alat portable deteksi EKG dengan klasifikasi otomatis yang siap untuk dipasarkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. Ghosh, S. Azam, M. Jonkman, A. Karim, F. M.  Shamrat,  E.  Ignatious,  S.  Shultana,  A.  R. Beeravolu,  and  F.  De  Boer,  “Efficient prediction  of  cardiovascular  disease  using machine  learning  algorithms  with  relief  and lasso  feature  selection  techniques,”  IEEE Access, vol. 9, pp. 19304–19326, 2021.
[2] A.  M.  Alaa,  T.  Bolton,  E.  Di  Angelantonio,  J. H. Rudd, and M. van der Schaar, “Cardiovascular  disease  risk  prediction  using automated  machine  learning:  A  prospective study  of  423,604  UK  Biobank  participants,” PLOS ONE, vol. 14, no. 5, 2019.
[3] Fedesoriano.  (Juni  2021).  Body  Fat  Prediction Dataset.
Retrieved [29
December] from,https://www.kaggle.com/fedesoriano/bod y-fat-prediction-dataset).
[4] C.  M.  Yeşilkanat,  “Spatio-temporal  estimation of  the  daily  cases  of  covid-19  in  worldwide using  Random  Forest  Machine  Learning algorithm,”  Chaos,  Solitons  &amp;  Fractals, vol. 140, p. 110210, 2020.
[5] T.  Hengl,  M.  Nussbaum,  M.  N.  Wright,  G.  B. M. Heuvelink, and B. Gräler, “Random  Forest as a generic framework for predictive modeling of spatial and spatio-temporal variables,” PeerJ, vol. 6, 2018.
[6] C.  Wijaya,  A.  Andrian,  M.  Harahap,  C. Christnatalis,  M.  Turnip,  and  A.  Turnip, “Abnormalities  state  detection  from  P-wave, QRS  complex,  and  T-wave  in  noisy  ECG,”
Journal  of  Physics:  Conference  Series,  vol. 1230, no. 1, p. 012015, 2019.
[7] Martiningsih and Abdul haris, “Cardiovascular Disease Risk Program for Participants Management  of  Chronic  Disease  (Prolanis)  in Bima  City  Puskesmas:  Correlation  with  Ankle Brachial  Index  and  Obesity”  vol.  22,  no.  3, 2019.
[8] Z.  Jin,  H.  Chan,  J.  Ning  K.  Lu,  and  D.  Ma, “The Role  of  Hydrogen  Sulfide  in  Pathologies of  The  Vital  Organs  and  Its  Clinical Application”  Chandra  Wijaya,  Andrian, Mawaddah Harahap, Christnatalis, Madi
Turnip, and Arjon Turnip, “Abnormalities State Detection from P-Wave, QRS Complex, and T- Wave in Noisy ECG” vol 66, no.2, pp 169-179,
2015.
[9] P.  Pirjatullah,  D.  Kartini,  D.  T.  Nugrahadi,  M. Muliadi,  and  A.  Farmadi,  “Hyperparameter tuning  using  GRIDSEARCHCV  on  the comparison  of  the  activation  function  of  the ELM method to the classification of pneumonia in toddlers,” 2021 4th International Conference of  Computer  and  Informatics  Engineering (IC2IE), 2021.
[10] G.  S.  Ranjan,  A.  Kumar  Verma,  and  S. Radhika, “K-nearest neighbors and grid search CV based  Real Time  Fault Monitoring System
for  Industries,”  2019  IEEE  5th  International Conference  for  Convergence  in  Technology (I2CT), 2019.