## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 274 − 284 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3610

## Sistem Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Teknik Pendekatan SMOTE Pada Algoritma Modified K-Nearest Neighbor
Fitria Novitasari, Elin Haerani * , Alwis Nazir, Jasril, Fitri Insani
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11850125022@students.uin-suska.ac.id , 2,* elinhaerani@uin-suska.ac.id, 3 alwis.nazir@uin-suska.ac.id,
4 jasril@uin-suska.ac.id, 5 fitri.insani@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: elinhaerani@uin-suska.ac.id Submitted: 10/06/2023 ; Accepted: 29/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Jantung adalah organ vital yang berperan penting dalam mengalirkan darah yang terdapat oksigen dan nutrisi ke seluruh tubuh. Penyakit jantung merujuk pada kerusakan pada jantung yang dapat terjadi dalam berbagai bentuk, baik disebabkan oleh infeksi maupun kelainan bawaan. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) memaparkan tercatat hampir 17,9 juta kematian setiap tahun yang  disebabkan  akibat  penyakit  jantung,  di  Indonesia  prevalensi  penyakit  jantung  sekitar 1,5%,  dengan  arti pada  tahun  2018 sekitar  15  dari  1.000  jiwa  atau  hampir  2.784.06  jiwa  akan  menderita  penyakit  ini  berdasarkan  data  Riset  Kesehatan  Dasar (Riskesdas) 2018. Banyak masyarakat kurang paham tentang kesehatan jantung, sehingga mereka sering tidak menyadari penyakit jantung yang mereka derita. Hal ini disebabkan kurangnya kesadaran akan pentingnya pemeriksaan medis terkait kesehatan jantung. MKNN  termasuk  salah  satu  metode  data  mining  digunakan  dalam  klasifikasi  penyakit  jantung.  Data  yang  digunakan  pada penelitian didapat dari repositori UCI dataset yang mana terdapat 918 record dengan 12 atribut Untuk menyeimbangkan dataset yang memiliki kelas minoritas, digunakan pendekatan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), yang menghasilkan data sampel baru dari kelas minoritas. Tujuan dari pengembangan sistem berbasis web untuk klasifikasi penyakit jantung adalah membantu masyarakat dalam melakukan pemeriksaan risiko penyakit jantung sedini mungkin. Dengan demikian, mereka dapat mengambil  tindakan  preventif  lebih  awal.  Hasil  akurasi  dari  algoritma  MKNN  dengan  rasio  90:10  adalah  88,05%,  sedangkan dengan  pendekatan  MKNN+SMOTE,  akurasinya  meningkat  menjadi  90,20%.  Penggunaan  pendekatan  SMOTE  mampu meningkatkan akurasi data dengan kinerja rendah.
Kata Kunci: Penyakit jantung; MKNN; Klasifikasi; SMOTE; Data mining ;
Abstract− The heart is a vital organ that plays a crucial role in pumping oxygenated blood and nutrients throughout the body. Heart disease refers to damage to the heart that can occur in various forms, caused by infections or congenital abnormalities. The World Health Organization (WHO) reports nearly 17.9 million deaths each year due to heart disease. In Indonesia, the prevalence of heart disease is around 1.5%, meaning that in 2018, approximately 15 out of 1,000 people, or nearly 2,784,060 individuals, were affected by this disease, according to the Basic Health Research data (Riskesdas) 2018. Many people have limited knowledge about heart health, leading to a lack of awareness of their heart conditions. This can be attributed to a lack of understanding regarding  the importance of medical checkups related to heart health. Modified K-Nearest Neighbors (MKNN) is one of the data mining methods applied for classifying the risk of heart disease. The research utilized data obtained from the UCI dataset repository, which consists of 918 records with 12 attributes. To balance the imbalanced dataset with minority classes, the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) approach was used to generate new synthetic samples from the minority class. The objective of developing a web-based system for heart disease classification is to assist the public in assessing their risk of heart disease as early as possible, enabling them to take preventive actions sooner. The accuracy results of the MKNN algorithm with a 90:10 ratio are 88,05%, while with the MKNN+SMOTE approach, the accuracy increased to 90,20%. The use of the SMOTE approach improved the accuracy of low-performing data.
Keywords : Heart disease; MKNN; Classification; SMOTE; Data mining;

## 1. PENDAHULUAN
Jantung  ialah salah satu  organ  vital  yang mempunyai  peranan penting bagi  kehidupan  individu  termasuk manusia, karena  berfungsi  mengalirkan  darah  yang  terdapat  oksigen  dan  nutrisi  ke  seluruh  bagian  tubuh  [1].  Ketika  terjadi disfungsi atau kerusakan pada jantung maka akan mempengaruhi fungsi organ lain dalam tubuh manusia [2]. Penyakit jantung mengacu pada kondisi di mana jantung rusak dan dapat terjadi dalam berbagai bentuk, seperti penyakit arteri koroner,  gangguan  katup  jantung,  atau  gangguan  pada  otot  jantung.  Penyakit  jantung  juga  dapat  terjadi  karena penyebaran infeksi atau kelainan bawaan [3]. Pencegahan dan pengelolaan penyakit jantung melibatkan perubahan gaya  hidup  sehat  yang  melibatkan  melakukan  perubahan  seperti  menjaga  pola  makan  yang  seimbang,  rutin berolahraga,  tidak  merokok,  dan  mengelola  stres.  Dalam  beberapa  kasus,  pengobatan  medis  dan  prosedur  bedah mungkin diperlukan untuk mengatasi masalah jantung yang lebih serius [4].
World Health Organization (WHO) memaparkan bahwa penyakit jantung ialah penyebab utama dari kematian di seluruh dunia, tercatat hampir 17,9 juta kematian setiap tahun [5]. Jumlah ini mewakili sekitar 32% dari seluruh penyebab  kematian  global  pada  tahun  2019  dan  diperkirakan  mengalami  peningkatan  hingga  mencapai  23,6  juta kematian dikarenakan penyakit jantung pada kiraan tahun 2030 [5]. Di Indonesia prevalensi penyakit jantung sekitar 1,5%, dengan arti pada tahun 2018 sekitar 15 dari 1.000 jiwa atau hampir 2.784.064 jiwa akan menderita penyakit ini [6]. Untuk tahun 2021, angka kematian oleh penyakit jantung diperkiraan bertambah sebesar 22-23% akibat situasi pandemi  COVID-19  [7].  Prevalensi  penyakit  jantung  diperkirakan  akan  terus  meningkat  di  Indonesia  dan  akan menjadi penyebab kematian yang paling umum, terutama pada kelompok usia yang masih produktif [6].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 274 − 284 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3610
Banyak orang di masyarakat  yang kurang memiliki  pengetahuan tentang  kondisi  kesehatan jantung  mereka, sehingga  mereka  sering  tidak  menyadari  bahwasannya  mereka  sedang  mengalami  penyakit  jantung.  Hal  ini  dapat disebabkan  oleh  kurangnya  kesadaran  akan  pentingnya  pemeriksaan  medis  terkait  kesehatan  jantung.  Padahal, penyakit jantung dapat terjadi pada individu manapun termasuk orang yang sebelumnya tidak menunjukkan riwayat penyakit  jantung.  Jumlah  kematian  yang  signifikan  dan  prevalensi  yang  terus  meningkat,  penelitian  klasifikasi penyakit  jantung  menjadi  penting  untuk  mengidentifikasi  faktor  risiko,  pola  geografis,  dan  perubahan  tren epidemiologi. Ini membantu dalam merencanakan intervensi yang tepat, meningkatkan pengobatan, dan mengurangi beban penyakit jantung secara global. Karena itu, memiliki sistem klasifikasi yang dapat memberikan informasi rinci tentang penyakit jantung menjadi sangat penting. Dengan adanya sistem ini, kita dapat melakukan pemeriksaan dini terhadap serangan jantung pada manusia, sehingga memungkinkan tindakan pencegahan yang lebih efektif [1].
Klasifikasi penyakit jantung telah banyak diteliti dengan berbagai metode yang ada pada data mining seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1],  [2],  [8]–[15],  [16].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Riski  Annisa  dalam penelitiannya  mendapatkan  hasil  dimana  algoritma  random  forest  (RF)  dan  decision  menunjukkan  kinerja  terbaik dalam klasifikasi pada dataset yang digunakan. Algoritma C4.5 juga menunjukkan hasil yang baik. Namun, algoritma k-NN  kurang  baik  dengan  akurasi  60,77%  [14].  Penelitian  lain  dari  Yovi  Pratama  menemukan  hasil  klasifikasi penyakit jantung dengan metode k-nearest neighbor didapatkan hasil akurasi sebesar 70,65%, nilai presesinya adalah 75  %,  sedangkan  recall  menghasilkan  70,73%  [12].  Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  ialah  salah  satu  metode klasifikasi dasar dan paling sederhana selain KNN, terdapat juga algoritma pengembangan KNN yang dikenal sebagai Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). MKNN meningkatkan perhitungan validitas dan bobot vote dimana nantinya validitas menggambarkan informasi tambahan tentang hubungan antara sampel data pelatihan dalam ruang fitur, hal ini  mempertimbangkan  stabilitas  dan  ketahanan  nilai  dari  setiap  sampel  terhadap  tetangganya  dengan  tujuan memberikan klasifikasi yang lebih baik dibanding KNN [17].
Klasifikasi penelitian ini menggunakan variabel target data yaitu kategori penyakit jantung. Namun, terdapat ketidakseimbangan  data  dalam  kumpulan  data  ini,  yang  membuat  perbandingan  setiap  kategori  penyakit  jantung menjadi sedikit tidak seimbang dengan perbandingan kelas 0 410 data dan kelas 1 508 data. Ketidakseimbangan kelas ini dapat menyebabkan kinerja klasifikasi yang buruk dan kurang optimal [18] . Masalah ini bisa disebabkan apabila jumlah data pada kelas mayoritas dan minoritas pada data sangat berbeda [19]. Adapun untuk solusi yang digunakan untuk  menyelasaikan  permasalahan  ini  dapat  menggunakan  dua  pendekatan  yang  biasa  digunakan,  salah  satu pendekatan yang umum adalah oversampling atau undersampling . Pada pendekatan oversampling, penyeimbangan data  pada  kelas  minoritas  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  acak.  Namun,  replikasi  pengamatan  dapat menyebabkan  overfitting,  di  mana  model  terlalu  sesuai  dengan  data  pelatihan  sehingga  dapat  mengurangi  akurasi ketika diuji dengan data yang berbeda. Untuk mengatasi masalah ini, digunakanlah teknik yang populer yang dikenal sebagai Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE).  SMOTE  mengatasi  overfitting  dengan mempertimbangkan  tetangga  terdekat  dalam menghasilkan  data  sintetis,  sehingga  batas  keputusan yang  lebih  baik dapat  menangkap  contoh  kelas  minoritas  yang  saling  berdekatan.  Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  penelitian  tugas akhir  ini  akan  mempelajari  Sistem  klasifikasi  penyakit  jantung  menggunakan  teknik  pendekatan  SMOTE  pada algoritma Modified Knearest Neighbor.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian memerlukan langkah-langkah yang terstruktur agar  tercapainya tujuan penelitian. Adapun langkah demi langkah pada Gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 274 − 284 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3610

## 2.1 Perencanaan

## 2.1.1 Rumusan Masalah
Tahap awal dimulai dengan mengenali dan memahami permasalahan yang ada. Tujuannya adalah mendapatkan solusi untuk memecahkan masalah tersebut. Pada penelitian, rumusan masalahnya adalah bagaimana penerapan Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dengan pendekatan SMOTE dalam proses klasifikasi penyakit jantung.

## 2.1.2 Studi Literatur
Pada  tahap  literatur  dilakukan  pencarian  dalam  memperoleh  informasi  teoritis  dari  beberapa  sumber  seperti  buku, paper , artikel, sumber internet, dan penelitian terkait yang berhubungan dengan topik pada penelitian.

## 2.2 Pengumpulan data
Pada  tahap  pengumpulan  data  terdiri  dari  data  pasien  yang  menderita  penyakit  jantun.  Data  tersebut  selanjutnya digunakan  dianalisis.  Informasi  pasien  didapatkan  dari  survei  yang  tersedia  di  repositori  UCI machine  learning. Dataset yang digunakan terdiri dari 918 sampel dengan 12 atribut. Atribut ke-12 merupakan pemilihan atribut yang digunakan sebagai prediksi serta sebagai kelas dalam proses analisis.
2.3 Tahap Analisa

## 2.3.1 Data Selection
Dataset penyakit jantung yang digunakan terdiri dari 918 sampel dengan 12 atribut yang dibagi menjadi dua kelas yakni, terdapat kelas 0 410 data yang berisiko rendah terkena penyakit jantung dan kelas 1 508 data yang beresiko terkena penyakit jantung.

## 2.3.2 Synthetic Minority Oversampling Technique
Ketidakseimbangan  kelas  dapat  menghasilkan  hasil  klasifikasi  yang  tidak  baik  dan  tidak  selalu  optimal.  Teknik oversampling minoritas sintetik (SMOTE) adalah bagian dari teknik oversampling yang dapat menjadi solusi untuk mengatasi  masalah.  Nithes  V.  Chawla  merupakan  orang  yang  pertama  kali  memperkenalkan  teknik  ini  dan  juga melibatkan  penciptaan  duplikat  data  sintetik  dari  beberapa  data  yang  ada.  Ketidakseimbangan  kelas  dapat menyebabkan hasil klasifikasi yang kurang baik dan optimal [19].
Metode SMOTE melakukan proses dengan mencari K-Nearest Neighbor (KNN) dari semua data dalam kelas yang  sedikit.  Kemudian,  metode  ini  menghasilkan  data  sintetis  dari  persentase  duplikasi  data  minoritas  yang diinginkan (N%). Proses pemilihan k tetangga terdekat dilakukan secara random. Dapat diliat pada persamaan (1):
𝑁% = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑎𝑦𝑜𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟 × 100% (1)

## 2.3.3 Normalisasi
Normalisasi  data  ialah  proses  mengubah  skala  atau  rentang  data  menjadi  rentang  yang  lebih  terstandarisasi  atau normal.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  semua  fitur  atau  variabel  memiliki  pengaruh  yang  seimbang dalam analisis data. Min-Max Normalization adalah suatu teknik normalisasi yang menggunakan transformasi linier pada  data  asli  untuk  mencapai  nilai  yang  seimbang  dalam  perbandingan  antara  data  sebelum  dan  setelah  proses normalisasi. Rentang yang digunakan dalam metode ini adalah 0-1 [20]. Berikut rumus Min-Max Normalization dapat diliat pada persamaan (2):
𝑋 𝑛𝑜𝑟𝑚 = 𝑋− 𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 (𝑛𝑒𝑤 𝑚𝑎𝑥 −   𝑛𝑒𝑤 𝑚𝑖𝑛 ) +   𝑛𝑒𝑤 𝑚𝑖𝑛 (2)

## 2.3.4 Data Mining
Data mining adalah tahapan pengelolaan data dalam menemukan, menganalisis pola serta pengetahuan yang terdapat dalam  data  menggunakan  metode  statistic  matematika  dan  pembelajaran  mesin. Data  mining melibatkan  kegiatan analisis berulang dalam database besar untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan yang tepat pada target untuk bisa digunakan pada pengambilan keputusan dalam pemecahan masalah [21]. Metode klasifikasi yang akan digunakan ialah metode Modified K-Nearest Neighbors.

## 2.3.4.1 Modified K-Nearest Neighbors
Modified  K-Nearest  Neighbors (MKNN)  ialah  sebuah  algoritma  peningkatan  lebih  lanjut  dari  metode  Knearest Neighbor yang menambahkan dua tahap komputasi yakni pada perhitungan nilai validitas dan bobot.
Penjelasan singkat mengenai proses klasifikasi algoritma MKNN sebagai berikut:
a. Menentukan data latih dan data testing serta nilai K. Dimana nilai K ganjil.
b. Mencari  nilai  dari  semua  jarak  pada  data  pelatihan  dengan  menggunakan  rumus  Euclidean  Distance  pada persamaan (3).
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) .2 𝑛 𝑖=1 (3)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 274 − 284 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3610
Dimana :
D(xi,yi)  : Jarak antar data latih xi : Sampel data
yi : Data yang diuji c. Mencari nilai validitas antar data latih. Dapat dilihat pada persamaan (4).
𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠 (𝑥) = 1 𝑘 ∑ 𝑆 (𝑙𝑏𝑙(𝑥), 𝑙𝑏𝑙(𝑁𝑖(𝑥))) 𝑛
𝑖=0
(4)
Dimana: i : Total banyak data latih K
: Banyak titik terdekatt
Lbl(x)
: Kelas-x pada label x Lbl*(Ni(x))  : Label kelas titik terdekat pada x
Untuk mempermudah, digunakan fungsi “S” pada titik “x” dan data tetangga terdekat ke-i. Adapun untuk mendapatkan fungsi S dapat dicari dengan menggunakan Persamaan (5) di bawah ini.
𝑆(𝑎, 𝑏) =   { 1 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑎=𝑏 0 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑎≠𝑏
(5)
Dimana: S : kemiripan pada tiap data latih
a : kelas a pada data latih.
b : kelas lainnya selain kelas a pada data latih
d. Mencari nilai jarak antar data latih dan data uji sesuai persamaan (3) perhitungan Euclidien Distance.
e. Menghitung Weight Voting (WV). Pada persamaan (6).
𝑊 (𝑖) = 𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠 (𝑥) 𝑥 1 𝑑 𝑒 +𝑎 (6)
Dimana: W(i) : Weight Voting
Validity(i) : Nilai Validitas
de
: Rentang Euclidien
a : 0,5; untuk menghindari nilai 0
f. Mengurutkan nilai WV dengan pengurutan descanding . Ambil sesuai nilai K.
g. Mendapatkan hasil klasifikasi dari wv.

## 2.4 Perancangan Sistem
Melanjutkan dari proses Analisa slabgkah selanjutnya ialah melakukan perancangan pada system yang akan dibuat. Tahapan tersebut yaitu:
a. Perancangan database
Tahapan ini berisi table database serta atribut yang digunakan untuk pembuatan sistem. b. Perancangan struktur menu Tahapan ini mendeskripsikan menu-menu yang akan digunakan pada system.
c. Perancangan Antarmuka
Tahapan terakhir ialah tampilan yang akan digunakan pada system. Tampilan tersebut harus bmudah dipahami bagi penggunanya.

## 2.5 Implementasi Sistem dan Pengujian
Pembangunan system akan dilakukan pada spesifikasi sebagai berikut :
a. Perangkat Keras
CPU : 11th Gen Intel(R) Core (TM) i5-1135G7 @ 2.40GHz   2.42 GHz Memory : 16 GB SSD : 512 GB b. Perangkat Lunak System operasi : Windows 11 Home Single Language Web Browser dan server : Microsoft Edge dan Apache Bahasa pemprograman pengembangan   : PHP (Framework Laravel) Tools dan DBMS : Visual Studio Code dan MySQL

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 274 − 284 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3610

## 2.5.1 Confusions Matrix
Tabel yang digunakan untuk menyimpan hasil dari klasikasi dikenal juga dengan tabel confusion matrix [22]. Tabel berikut adalah contoh  matriks konfusi  pada model  klasifikasi  biner (dua kelas), seperti 0  dan 1.  Pada tiap  sel  data mewakili kumpulan data kelas-i dengan hasil prediction terdapat di kelas-j. Tersaji pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi biner dengan Confusions Matrix Data Hasil prediksi (j) 1 0 Kelas-asli(i) 1 TP FP 0 FN TN
Dari Tabel 1 kita dapat menghitung akurasi, laju eror, presisi, dan recall dari hasil klasifikasi dan tingkat kesalahan dari klasifikasi yang dilakukan menggunakan persamaan (7), (8), (9), (10) :
Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 (7) Laju 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 (8) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (9 ) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (10)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data jantung dianalisis pada beberapa tahap dalam Knowledge Discovery in Database (KDD). Fase-fase ini meliputi pemilihan data, preprocessing, normalisasi, dan data mining.

## 3.1 Pemilihan Data
Penggunaan data pada penelitian berasal dari UCI dataset. Keseluruhan data yang digunakan berjumlah 918 record dengan 12 atribut. Parameter data yang digunakan tersaji dalam Gambar 2 dibawah ini. Sedangkan untuk data yang digunakan tersaji pada Gambar 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 274 − 284 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3610
Gambar 3. Data Penelitian Penyakit Jantung yang digunakan

## 3.2 Synthetic Minority Oversampling Techniquesmote (SMOTE)
Pada titik ini, pendekatan dengan metode SMOTE diterapkan. Metode ini membangun data replikasi dari kelas data minoritas menggunakan k-nearest neighbor untuk semua data di kelas minoritas. Data sintetik kemudian dibuat sesuai dengan proporsi duplikat data minoritas.
Total data penyakit jantung terdiri dari 918 record, dengan kelas 0 berisi hingga 410 record (kelas minor) dan kelas 1 berisi  hingga 508 record (kelas mayor). Membandingkan kelas 0 dan kelas 1 dari 1:1.24. Metode SMOTE diterapkan dengan mensintesis data kelas 0. Ini memberikan persentase oversampling :

## 𝑁% = 508
410 × 100% = 123,9 %
Persentase duplikasi data minor dan banyak data yang akan dilakukan replikasi sebagai berikut :

## Tabel 2. Persentase data minor
Kelas   Total Data  Data yang akan di Sintetis   Percentage oversampling  Jumlah sintetis tiap data 0 410 98 123,9% 2
Berikut hasil data sintetis yang berjumlah 98 data tersaji pada Gambar 4. Jadi total data yang akan di gunakan dan di tambah dengan data baru berjumlah 1116 data.

## Gambar 4. Hasil Data Sintetis

## 3.3 Normalisasi
Setelah data mengalami penambahan karena proses SMOTE selanjutnya data akan dinormalisasikan. Tujuan nya agar data memiliki keseimbangan nilai dengan rentang nilai 0-1 menggunakan min-max normalization. Normalisasi data hanya di lakukan dengan beberapa atribut data yakni RestingBP, Cholesterol, MaxHR, dan Oldpeak . Data tersaji pada Gambar 5:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 274 − 284 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3610
Gambar 5. Data Normalisasi

## 3.4 Analisa dan Perancangan
Tahap analisis menggunakan algoritma MKNN untuk mempores data yang telah ada. Atribut pada data berjumlah 11 atribut terlihat pada Tabel 2. Berikut proses algoritma MKNN dalam bentuk bagan alir tersaji pada Gambar 6:

## Gambar 6. Flowchard MKNN
Langkah awal pada proses MKNN menentukan nilai K, nilai K disini menggunakan K=3 lalu mencari jarak antar semua data latih dengan cara euclidien distance seperti persamaan (3) berikut perhitungan antar data 1 dan data 2.
= √((40 − 49) 2 +   (1 − 2) 2 +  (2 − 4) 2 +  (0.70 − 0.80) 2 +   (0.479 − 0.299) 2 +   (2 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 +  (0.789 − 0.676) 2 +   (2 − 2) 2 +  (0.333 − 0.444) 2 +   (1 − 2) 2 +  (0 − 1) 2 ) = √81  +  1 + 4 +  0.11 +  0.0324 +  0 +  0 +  0.0127 +  0 +  0.0123 +  1 +  1 = 9.384444

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 274 − 284 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3610
Selanjutnya dilakukan validitas data antar jarak data latih yang telah di lakukan sesuai persamaan (4) dengan similaritas pada persamaan (5)
Jika nilai perbandingan jarak terdekat pertama data latih 1 adalah  1 dan jarak terdekat kedua data latih 1 adalah 0 maka :
𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠  = 1 3 × (1 + 0 + 1) = 0. 6666
Selanjutnya dilakukan perhitungan jarak antar data latih 1 dan uji 1 dengan persamaan (3)
= √((40 − 39) 2 +   (1 − 1) 2 +  (2 − 4) 2 +  (0.70 − 0.60) 2 +   (0.479 − 0.562) 2 +   (2 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 +  (0.789 − 0.775) 2 +   (2 − 2) 2 +  (0.333 − 0.333) 2 +   (1 − 1) 2 +  (0 − 0) 2 ) = √2.22398
Selanjutnya  mencari  nilai  weight  voting  menggunakan  nilai  validitas  pada  data  latih  1  dan  uji  1  dengan persamaan (6)
𝑊 (𝑖) = 0.6666 𝑥 1 2.2240 + 0.5
𝑊 (𝑖) = 0.2447
Selanjutnya  mengurutkan  nilai  weight  voting  terbesar  ke  terkecil  sesuai  nilai  K  yang  di  tentukan. Dan  melakukan perbandingan antar nillai output klasifikasi. Dimana jika nilai  terbesar memiliki  output 1 0 0  maka di  ambil  hasil klasifikasi yaitu 0 dengan arti 0 ialah beresiko rendah.

## 3.4.1 Perancangan Sistem
Perancangan sistem ialah tahap penting dalam pengembangan suatu sistem. Tujuannya adalah untuk merancang sistem yang dapat memenuhi kebutuhan pengguna dan mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Berikut usecase pada system klasifikasi penyakit jantung yang tersaji pada Gambar 7:

## Gambar 7. Usecase Diagram Sistem

## 3.5 Implementasi Sistem dan Pengujian
Implementasi sistem adalah tahap di mana desain sistem yang telah dirancang diubah menjadi sistem yang berfungsi secara nyata. Berikut akan di jabarkan implementasi system serta pengujian pada system.

## 3.5.1 Implementasi Sistem
Berikut beberapa tampilan pada system yang telah di buat: a. Halaman Tampilan Dashboard
Halaman ini mencantumkan informasi atribut dan tipe dari atribut dataset penyakit jantung yang akan digunakan. Berikut tampilan halaman dashboard tersaji pada Gambar 8:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 274 − 284 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3610
Gambar 8. Tampilan Dashboard
b. Halaman Input Data
Halaman ini berisikan informasi tentang data latih serta data uji yang akan dikelola. Berikut tampilan halaman Data latih tersaji pada Gambar 9:
Gambar 9. Halaman Input Data
c. Halaman Data Mining Hitung Jarak
Halaman ini berfungsi untuk salah satu proses metode yang digunakan. Berikut beberapa halaman untuk proses mencari jarak data tersaji pada Gambar 10:

## Gambar 10. Halaman Data Mining
d. Halaman Hasil Klasifikasi
Halaman ini berfungsi untuk menampilkan data hasil klasifikasi cek risiko penyakit jantung yang diinput oleh user dan admin. Berikut tampilan halaman klasifikasi tersaji pada Gambar 11:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 274 − 284 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3610

## 3.5.2 Pengujian
Confusion Matrix dilakukan untuk mendapatkan hasil akurasi dari metode yang digunakan dengan hasil akurasi dari data sebenarnya. Pengujian dilakukan sebanyak tiga kali. Pada pengujian pertama data latih yang digunakan sebanyak 90% dan data uji sebanyak 10%. Pada pengujian yang kedua digunakan data latih sebanyak 80% dan data uji sebanyak 20%. Sedangkan pengujian ketiga menggunakan 70% data latih dan data uji sebanyak 30%.
Perbandingan data menggunakan rasio 80:10 data latih dan uji. Adapun jumlah penggunaan data yang diujikan berjumlah 184 data uji asli dan 202 data uji SMOTE yang terbagi atas 101 data kelas 0 dan 101 data kelas 1 yang dipilih secara random dari dataset .
Tabel 3. Tabel perbandingan 80:10
Aktual Kelas Hasil Klasifikasi MKNN Kelas Hasil Klasifikasi MKNN+SMOTE Kelas1 Kelas0 Kelas1 Kelas0 Kelas 1 97 1 102 20 Kelas 0 27 59 6 74
Adapun nilai akurasi berdasarkan hasil prediksi serta laju error prediksi dapat ditentukan dengan menggunakan confusion matrix, sebagai berikut: a. confusion matrix kelas hasil klasifikasi MKNN
Akurasi = 97 + 59 97 + 59 + 27 + 1 = 84,78% b. confusion matrix kelas hasil klasifikasi MKNN+SMOTE
Akurasi = 102 + 74 102 + 74 + 6 + 20 = 87,13%
Dari  hasil  perhitungan  didapat  akurasi  sebesar  84,78%  dan  jika  menggunakan  pendekatan  SMOTE  akurasi MKNN+SMOTE mengalami peningkatan sebesar 2,35% yaitu menjadi 87,13%.
Berikut pengujian dengan beberapa perbandingan :
Tabel 4. Tabel hasil pengujian perbandingan akurasi Rasio Akurasi Peningkatan MKNN MKNN+SMOTE 90:10 88,05% 90,20% 2,15% 80:20 84,78% 87,13% 2,35% 70:30 79,64% 83,22% 3.58%
Dari  hasil pengujian tersebut, dapat ditarik kesimpulan bahwa algoritma MKNN mencapai  akurasi tertinggi sebesar  88,05%  dengan  perbandingan  data  latih  dan  uji  90:10.  Sedangkan,  algoritma  MKNN+SMOTE  mencapai akurasi tertinggi sebesar 90,20% dengan perbandingan yang sama.
Berdasarkan Tabel  7, dapat  dilihat bahwa pendekatan SMOTE berhasil meningkatkan akurasi  pada data uji pada setiap rasio. Peningkatan akurasi terbesar terjadi pada rasio data 70:30, di mana tingkat akurasi meningkat dari 79,64% menjadi 83,22%, atau meningkat sebesar 3,58%. Pengaruh pendekatan SMOTE terhadap peningkatan akurasi lebih signifikan pada data uji dengan akurasi awal yang rendah. Dapat disimpulkan bahwa pendekatan SMOTE sangat efektif digunakan pada data dengan tingkat akurasi yang rendah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  aplikasi  berbasis  web  untuk klasifikasi  penyakit  jantung  dapat  mengklasifikasikan  risiko  penyakit  jantung  yang  diinginkan  dengan  demikian penggunaan metode MKNN dapat digunakan pada data klasifikasi penyakit jantung. Sistem klasifikasi ini juga dapat mneghasilkan ouput penyakit jantung dari data baru yang di inputkan user dengan mengambil 3 jarak terdekat weight voting.  Pengujian  akurasi  menggunakan  confusion  matrix  dengan  dua  perbandingan  antara  algoritma  MKNN  dan MKNN-SMOTE.  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  918  data  dan  1016  data  dapat  disimpulkan  akurasi tertinggi pada rasio 90:10 dimana pada algoritma MKNN ialah sebesar 88,05% sedangkan algoritma MKNN+SMOTE sebesar 90,20%. Peningkatan SMOTE tertinggi di peroleh dari akurasi dengan rasio 70:30 dimana terjadi kenaikan sebesar 3,58%. Dari table pengujian akurasi dapat diliat bahwa semakin rendah akurasi yang dihasilkan semakin tinggi peningkatan yang didapatkan dengan teknik SMOTE.

## REFERENCES
[1] M.  A.  Bianto,  K.  Kusrini,  and  S.  Sudarmawan,  “Perancangan  Sistem  Klasifikasi  Penyakit  Jantung  Mengunakan  Naïve Bayes,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 6, no. 1, p. 75, 2020, doi: 10.24076/citec.2019v6i1.231.
[2] A. B. Wibisono and A. Fahrurozi, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Dalam Pengklasifikasian Data Penyakit Jantung

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 274 − 284 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3610
Koroner,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 3, pp. 161–170, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2393.
[3] Alodokter, “Penyakit Jantung,” 2019,
[4] A. Nurmasani and Y. Pristyanto, “Algoritme Stacking Untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Pada Dataset Imbalanced Class,” Pseudocode , vol. 8, no. 1, pp. 21–26, 2021, doi: 10.33369/pseudocode.8.1.21-26.
[5] World Health Organizatotion, “Cardiovascular diseases,” 2021.
[6] Tim Riskesdas, “Laporan Kesehatan Nasional RISKESDES 2018,” Indonesia, 2019.
[7] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, “Penyakit Jantung Koroner Didominasi Masyarakat Kota,” 2021
[8] P. D. Putra, S. Sukemi, and D. P. Rini, “Peningkatan Akurasi Klasifikasi Backpropagation Menggunakan Artificial Bee Colony  dan  K-NN  Pada  Penyakit  Jantung,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  208,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2634.
[9] A. Ariani and S. Samsuryadi, “Classification of Kidney Disease Using Genetic Modified Knn and Artificial Bee Colony Algorithm,” Sinergi , vol. 25, no. 2, p. 177, 2021, doi: 10.22441/sinergi.2021.2.009.
[10]  J. Patel, A. A. Khaked, J. Patel, and J. Patel, “Heart Disease Prediction Using Machine Learning,” Lect. Notes Networks Syst. , vol. 203 LNNS, no. 3, pp. 653–665, 2021, doi: 10.1007/978-981-16-0733-2_46.
[11]  E. Prasetyo and B. Prasetiyo, “Increased Classification Accuracy C4 . 5 Algorithm Using Bagging Techniques in Diagnosing Heart Disease,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 5, pp. 1035–1040, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072379.
[12]  Y.  Pratama,  A.  Prayitno,  D.  Nazrian,  N.  Aini,  Y.  R.  R,  and  E.  Rasywir,  “BULLETIN  OF  COMPUTER  SCIENCE RESEARCH Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” vol. 3, no. 1, pp. 52–56, 2022, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i1.203.
[13]  A.  N.  Sari  and  S.  Alfionita,  “Klasifikasi  Penyakit  Jantung  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” AMRI  (Analisa  Metod. Rekayasa Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 22–26, 2022, doi: 10.12487/AMRI.v1i1.xxxxx.
[14]  R.  Annisa,  “Analisis  Komparasi Algoritma Klasifikasi Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penderita  Penyakit Jantung,” J.  Tek. Inform. Kaputama , vol. 3, no. 1, pp. 22–28, 2019.
[15]  D. A. Ryfai, N. Hidayat, and E. Santoso, “Klasifikasi Tingkat Resiko Serangan Penyakit Jantung menggunakan Metode K- Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 10, pp. 4701–4707, 2022.
[16]  S. M. S. Shah, F. A. Shah, S. A. Hussain, and S. Batool, “Support Vector Machines-based Heart Disease Diagnosis using Feature  Subset,  Wrapping  Selection  and  Extraction  Methods,” Comput.  Electr.  Eng. ,  vol.  84,  p.  106628,  2020,  doi: 10.1016/j.compeleceng.2020.106628.
[17]  B. Ismanto and N. Amalia, “Peningkatan Akurasi Pada Modified K-NN Untuk Klasifikasi Pengajuan Kredit Koperasi Dengan Menggunakan Algoritma Genetika,” IC-Tech , vol. 3, no. 2, pp. 66–70, 2018.
[18]  M. Buda, A. Maki, and M. A. Mazurowski, “A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks,” Neural Networks , vol. 106, no. October 2017, pp. 249–259, 2018, doi: 10.1016/j.neunet.2018.07.011.
[19]  D. Dablain, B. Krawczyk, and N. V. Chawla, “DeepSMOTE: Fusing Deep Learning and SMOTE for Imbalanced Data,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. , vol. PP, pp. 1–15, 2022, doi: 10.1109/TNNLS.2021.3136503.
[20]  D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[21]  Y. Yin, L. Long, and X. Deng, “Dynamic Data Mining of Sensor Data,” IEEE Access , vol. 8, pp. 41637–41648, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2976699.
[22]  Okfalisa,  I.  Gazalba,  Mustakim,  and N.  G.  I.  Reza,  “Comparative  analysis  of  k-nearest  neighbor  and  modified  k-nearest neighbor algorithm for data classification,” 2017 2nd Int. Conf. Inf. Technol. Inf. Syst. Electr. Eng. because , vol. 2018-Janua, pp. 294–298, 2018, doi: 10.1109/ICITISEE.2017.8285514.