ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.203 | Hal 52 − 56 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Yovi Pratama, Anton Prayitno, Defri Nazrian, Nur Aini, Yoga Rizki R, Errissya Rasywir * Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dinamika Bangsa, Kota Jambi, Indonesia Email: 1 yovi.pratama@gmail.com , 2 antonprayitno018@gmail.com, 3 defrinazrian069@gmail.com, 4 nuraini077@gmail.com,
5 yogarizkiramadan099@gmail.com, 6* errissya.rasywir@gmail.com. Email Penulis Korespondensi: errissya.rasywir@gmail.com
Abstrak− Penyakit kardiovaskular (CVDs) adalah penyebab kematian nomor 1 secara global, merenggut sekitar 17,9 juta nyawa setiap tahun, yang merupakan 31% dari semua kematian di seluruh dunia. Empat dari kematian 5CVD disebabkan oleh serangan jantung dan stroke, dan sepertiga dari kematian ini terjadi sebelum waktunya pada orang di bawah usia 70 tahun. Gagal jantung adalah kejadian umum  yang  disebabkan  oleh  CVD  dan  kumpulan  data  ini  berisi  11  fitur  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kemungkinan penyakit jantung. Orang dengan penyakit kardiovaskular atau yang memiliki risiko  kardiovaskular tinggi (karena adanya satu atau lebih faktor risiko seperti hipertensi, diabetes, hiperlipidemia, atau penyakit yang sudah ada) memerlukan deteksi dan penanganan dini di mana model pembelajaran mesin dapat sangat membantu.
Kata Kunci: Gagal Jantung; Algoritma K-Nearst Neighbor; Prediksi; Data Mining.
Abstract− Cardiovascular diseases (CVDs) are the number 1 cause of death globally, taking an estimated 17.9 million lives each year, which accounts for 31% of all deaths worldwide. Four out of 5CVD deaths are due to heart attacks and strokes, and one-third of these deaths occur prematurely in people under 70 years of age. Heart failure is a common event caused by CVDs and this dataset contains 11 features that can be used to predict a possible heart disease. People with cardiovascular disease or who are at high cardiovascular risk (due to the presence of one or more risk factors such as hypertension, diabetes, hyperlipidaemia or already established  disease) need early detection and management wherein a machine learning model can be of great help.
Keywords : Heart Failure; Algorithm K-Nearest Neighbor; Prediction; Data Mining.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit kardiovaskular (PKV) menurut definisi dari World Health Organization (WHO) dalam pusdatin Kemenkes RI 2014 yaitu penyakit yang disebabkan oleh gangguan fungsi jantung dan pembuluh darah [1]–[4], seperti penyakit jantung koroner, hipertensi, stroke dan penyakit gagal jantung [5]–[10]. Setiap tahunnya lebih dari 36 juta orang meninggal karena Penyakit  Tidak  Menular  (PTM)  63%  dari  semua kematian.  Secara  global  PTM  menjadi  pemicu  kematian  nomor  satu setiap tahunnya. Kematian dini yang disebabkan oleh penyakit jantung terjadi sebesar 4% di egara berpendapatan tinggi dan 42% terjadi di negara berpendapatan rendah [11]–[16]. Data WHO mengatakan, lebih dari 17 juta manusia di dunia meninggal disebabkan penyakit jantung dan pembuluh darah.
Penyakit gagal  jantung masuk ke kategori penyakit kardiovaskular [5], [6]. Gagal  jantung adalah suatu  kondisi ketika  jantung  tidak  bisa  mendapatkan  cukup  darah  untuk  memenuhi  kebutuhan  tubuh.  Penderita  gagal  jantung merupakan  pasien  paling  banyak  di  rumah  sakit.  Prevalensi  gagal  jantung  di  Amerika  dan  Eropa  sekitar  1-2%.  Di Indonesia belum ada data epidemiologi untuk gagal jantung, tetapi pada survei kesehatan nasional 2003 ditemukan bahwa penyakit sistem sirkulasi merupakan penyebab kematian utama di Indonesia (26,4%) dan pada profil Kesehatan Indonesia tahun 2003 disebutkan bahwa penyakit jantung berada pada urutan kedelapan. Mengingat berharganya organ vital seperti jantung, memprediksi gagal jantung telah menjadi prioritas bagi dokter dan tenaga medis, namun sampai saat ini prediksi perihal gagal jantung dalam praktik klinis biasanya gagal mendapatkan akurasi yang tinggi.
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) yakni algoritma klasifikasi berlandaskan kedekatan jarak suatu data dengan data yang lain [11], [17]–[20]. Pada algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), data berdimensi q, jarak dari data tersebut ke data yang lain dapat dihitung. Nilai jarak inilah yang ditetapkan sebagai nilai kedekatan atau kemiripan antara data uji dengan data latih. Nilai K pada K-Nearest Neighbor (KNN) berarti K-data terdekat dari data uji Telah banyak penelitian [21]–[24]tentang  prediksi  dengan  memakai  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  salah  satunya  penelitian  yang  di lakukan oleh Gultom dan Simanjuntak (2020), yaitu prediksi tingkat kelancaran pembayaran kredit bank. Algoritma yang digunakan  yaitu  naïve  bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  dataset  yang  digunakan  mengandung  363  data  dan  14 atribut.  Hasil  yang  di  peroleh  menyatakan  bahwa  pengujian  yang  dilakukan  dengan menggabungkan  algoritma  Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) mampu melakukan prediksi dengan baik dengan akurasi 80%. Sehingga gabungan kedua algoritma tersebut cocok diginakan untuk prediksi kelancaran pembayaran kredit pada bank, dan dapat membantu petugas bank dalam menentukan nasabahnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Prosedur Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  implementasi  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dalam  prediksi  dan identifikasi  kematian  akibat  gagal  jantung.  Algoritma  KNN  digunakan  dengan  melakukan   beberapa  ujicoba terhadap
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.203 | Hal 52 − 56 https://hostjournals.com/bulletincsr
nilai  k    dengan  ukuran  jarak  Euclidian.  Pengujian  kinerja  KNN  menggunakan  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Tahapan penelitian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 di bawah ini :
Gambar 1. Tahapan Penelitian Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor

## 2.2. Dataset Penyakit gagal jantung
Kumpulan  data  penyakit  gagal  jantung  yang  di  dapat  dari  website  kaggle.com,  https://www.kaggle,com/dataset/ fedesoriano/heart-failure-prediction. Dataset ini terdiri dari 918 data dan 12 attribut.
Gambar 2. Dataset Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Berikut dataset dan penjelasan pada attributnya : 1. Age : umur
2. Sex : jenis kelamin (M:pria, F::wanita)
3. ChestPainType: tipe nyeri dada [TA: angina khas, ATA: angina atipikal, NAP: nyeri non-anginal, ASY: asimtomatik]
4. RestingBP : tekanan darah [mm Hg]
5. Colestrol: kolestrol serum [mm/dl]
6. FastingBS : gula darah puasa [1: jika fastigBS>120 mg/dl, 0: jika tidak]
7. RestingECG  :  hasil  elektrokardiogram  istirahat  [Normal:  normal,  ST:  memiliki  kelainan  gelombang  ST-T,  LVH: menunjukan hipertrofi ventrikel
8. MaxHR : detak jantung maksimum tercapai
9. ExerciseAngina : angin akibar olahraga [Y: ya, No: tidak]
10. Oldpeak : oldpeak [ST: nilai numerik diukur dari depresi]
11. ST_Slope: kemiringan segmen ST latihan puncak [Up: upsloping, Flat: flat, Down:downsloping] 12. HeartDiasease: kelas keluaran
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.203 | Hal 52 − 56 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 2.3. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Algortima/metode KNN merupakan algoritma dengan pembelajaran terawasi dan banyak digunakan untuk prediksi dan klasifikasi. Kelebihan dari metode KNN adalah akurasi yang tinggi, intensif pada outlier dan tidak ada asumsi tentang data. Menentukan nilai K menjadi penting. Kesamaan data dengan label digunakan jarak Eucldian dengan rumus:
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖 (1)
Penjelasan : d(x,y) : jarak data x dan y xi : sampel data yi : data uji atau data testing i : varibel data n : dimensi data Tahapan dari algoritma K-Nearest Neigbour (KNN) adalah sebagai berikut :
- Tentukan nilai k, yaitu jumlah banyaknya tetangga terdekat
- Hitung jarak antara data baru dan semua data training
- Mengurutkan jarak tersebut dan menentukan tetangga mana yang terdekat berdasarkan jarak minimum ke-k
- Menentukan kategori dari tetangga terdekat
- Menggunakan kategori mayoritas sederhana dari tetangga yang terdekat tersebut sehingga nilai prediksi dari data yang baru

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengembangan model klasifikasi dengan meachine learning dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) menggunakan software Rapidminer. Dataset yang digunakan dataset gagal jantung yang di dapat dari kaggle.com dengan 12 atribut yang digunakan sebagai parameter dengan Heart Disease sebagai label cardio. Dataset berisi 918 data pasien yang terdiri dari penyakit gagal jantung dan data pasien tidak sehat.  Implementasi algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk model prediktif menggunakan Rapidminer seperti gambar di bawah ini :
Gambar 3. Statistic Data Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Pada  gambar  3  di  perlihatkan  statistic  pada  dataset  yang  sudah  kita  olah  di  Ripedminer  tidak  ada yang  mising value.
Gambar 4. Desain KNN pada Ripedminer Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.203 | Hal 52 − 56 https://hostjournals.com/bulletincsr
Pada gambar 3 merupakan desain untuk menghitung accurasy pada algoritma KNN di Ripedminer pada Klasifikasi Penyakit Gagal  Jantung  Menggunakan Algoritma K-Nearest  Neighbor. Pada menu split data kami menggunakan ratio perbandingan 0.8 training dan 0.2 testing. Kemudian kami mencoba menggunakan beberapa ujicoba terhadap nilai k=5, k=7 dan k=9 sebagai perbandingan seperti yang di perlihatkan pada gambar 5,6 dan 7 :
Gambar 5. Tabel Performance K=5 Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Pada  gambar  5  itu  merupakan  sampel  data  KNN  dengan  k=5  pada  Klasifikasi  Penyakit  Gagal  Jantung Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  mendapaatkan  accurasy  =  65,76%,  precision  =  70,10%  dan  recall  = 66,67%.
Gambar 6. Tabel Performance K=7 Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Pada gambar  6  ini kami menggunakan k=7 dengan mendapaatkan accurasy =  68,48%, precision  = 72,92% dan recall = 68,63% pada Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor.
Gambar 7. Tabel Performance K=9 Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Pada gambar 6 ini digunakan k=9 pada Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Beberapa percobaan kepada semua nilai k namun hanya k=9 yang mempunyai accurasy tertinggi yaitu accurasy = 70,65%, precision = 75,00 % dan recall = 70,73%. Dari hasil pengujian dengan beberapa nilai k=5, k=7 dan k=9 hanya k=9 yang mendapat nilai tertinggi maka model klasifikasi dengan algortima KNN pada dataset penyakit jantung terbilang cukup baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan tahapan penelitian yang telah dilakukan pada penerapan algortima K-Nearest Neighbor pada dataset penyakit gagal  jantung. Kesimpulan yang diperoleh dari  penelitian ini, yaitu penerapan algortima KNN terhadap data penyakit gagal jantung dilakaukan dengan pengujian akurasi yang dilakukan dengan menggunakan aplikasi rapidminer. Dataset yang digunakan sebanyak 918 data dan 12 atribut. Kemudian hasil implementasi algortima KNN pada aplikasi ripedminer dilakukan  dengan  menggunakan  pergantian  nilai  k,  dan  hasil  akurasi  tertinggi  didapat  pada  nilai  k=9  dengan  akurasi sebesar 70,65%, nilai presesinya adalah 75 %, sedangkan recall menghasilkan 70,73%.

## REFERENCES
[1] F. Wulandari, P. A. Jusia, and J. Jasmir, “Klasifikasi Data Mining Untuk Mendiagnosa Penyakit ISPA Menggunakan Metode Naïve Bayes Pada Puskesmas Jambi Selatan,” J. Manaj. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 3, pp. 214–227, 2020.
[2] M. R. Kumaseh, L. Latumakulita, and N. Nainggolan, “Segmentasi citra digital ikan menggunakan metode Tresholding,” J. Ilm. Sains, vol. 13 No., no. 1, p. 6, 2013.
[3] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 1, Desember 2022 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.203 | Hal 52 − 56 https://hostjournals.com/bulletincsr
Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Penelit. Tek. Inform. Sink., vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2017.
[4] B. H. Hayadi and A. Setiawan, “Sistem Berbasis Pengetahuan Dengan Menggunakan Fuzzy Tsukamoto (Untuk Kesehatan Dan Perawatan Bayi),” in SENTIKA, 2016, vol. 2016, no. Sentika, pp. 18–19.
[5] C. Science, “Prediksi Penyakit Jantung dengan Algoritma Klasifikasi,” vol. 5, no. 1, pp. 978–979, 2019.
[6] S. Nurmaini, A. Darmawahyuni, A. N. S. Mukti, M. N. Rachmatullah, F. Firdaus, and B. Tutuko, “Deep learning-based stacked denoising and autoencoder for ECG heartbeat classification,” Electron., vol. 9, no. 1, 2020, doi: 10.3390/electronics9010135.
[7] E. Rasywir, R. Sinaga, and Y. Pratama, “Analisis dan Implementasi Diagnosis Penyakit Sawit dengan Metode Convolutional Neural Network ( CNN ),” J. Paradig. UBSI, vol. 22, no. 2, pp. 117–123, 2020.
[8] Fachruddin, M. R. Pahlevi, M. Ismail, and E. Rasywir, “Pengujian Implementasi Sistem Pengelolaan Keuangan Masjid Berbasis Web Dan Android,” J. Paradig. UBSI, vol. 22, no. 2, pp. 124–131, 2020.
[9] Saparudin and E. Rasywir, “Pengenalan potensi anak melalui sidik jari menggunakan algoritma voting feature intervals 5 (vfi5) 1,” vol. I, no. I, pp. 25–30, 2012.
[10]  M.  R.  Borroek,  E.  Rasywir,  Y.  Pratama,  Fachruddin,  and  M.  Istoningtyas,  “Analysis  on  Knowledge  Layer  Application  for Knowledge Based System,” in Proceedings of 2018 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science, ICECOS 2018, 2019, pp. 177–182, doi: 10.1109/ICECOS.2018.8605262.
[11]  E. Rasywir, R. Sinaga, and Y. Pratama, “Evaluasi Pembangunan Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network ( DNN ),” vol. 4, pp. 1206–1215, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2518.
[12]  H. Kaur and V. Kumari, “Predictive modelling and analytics for diabetes using a machine learning approach,”  Appl. Comput. Informatics, 2019, doi: 10.1016/j.aci.2018.12.004.
[13]  R. I. Fajri, “Identifikasi Penyakit Daun Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Support Vector Machine,”  J. Teknol. Perkeb., 2014, [Online]. Available: http://repository.usu.ac.id/handle/123456789/42256.
[14]  Y. Pratama and E. Rasywir, “Eksperimen Penerapan Sistem Traffic Counting dengan Algoritma YOLO (You Only Look Once) V.4.,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, p. 1438, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3309.
[15]  Y. Hartiwi, E. Rasywir, Y. Pratama, and P. A. Jusia, “Sistem Manajemen Absensi dengan Fitur Pengenalan Wajah dan GPS Menggunakan  YOLO  pada  Platform  Android,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  4,  pp.  1235–1242,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2522.
[16]  Fachruddin, M. R. Pahlevi, M. Ismail, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Analisis Usability Pada Implementasi Sistem Pengelolaan Keuangan  Masjid  Menggunakan  USE  Questionnaire,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  4,  pp.  1216–1224,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2518.
[17]  V. N. Sari, L. Y. Astri, and E. Rasywir, “Analisis Dan Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Evaluasi,”  J. Ilm. Mhs. Tek. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 53–68, 2020.
[18]  Y.  Pratama  and  E.  Rasywir,  “Automatic  Cost  Estimation Analysis  on  Datawarehouse  Project  with  Modified Analogy  Based Method,” in Proceedings of 2018 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science, ICECOS 2018, 2019, pp. 171–176, doi: 10.1109/ICECOS.2018.8605195.
[19]  E. Gho, D. Z. Abidin, and E. Rasywir, “Analisis Dan Penerapan Data Mining Pada Transaksi Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori Di Apotek Persijam,” Tek. Inform. STIKOM Din. Bangsa, pp. 56–64, 2013.
[20]  Hendrawan, A. Haris, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Karet dengan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis Web,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 1225–1234, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2521.
[21]  E. Rasywir, Y. Pratama, H. Hendrawan, and M. Istoningtyas, “Removal of Modulo as Hashing Modification Process in Essay Scoring System Using Rabin-Karp,” 2018 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci., pp. 159–164, 2018.
[22]  E. Rasywir and A. Purwarianti, “Eksperimen pada Sistem Klasifikasi Berita Hoax Berbahasa Indonesia Berbasis Pembelajaran Mesin,” J. Cybermatika, vol.
3, no. 2, pp. 1–8, 2015, [Online]. Available:
http://cybermatika.stei.itb.ac.id/ojs/index.php/cybermatika/article/view/133.
[23]  F. Fachruddin, E. Rasywir, Hendrawan, Y. Pratama, D. Kisbianty, and M. R. Borroek, “Real Time Detection on Face Side Image with Ear Biometric Imaging Using Integral Image and Haar- Like Feature,” 2018 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci., pp. 165– 170, 2018.
[24]  D. Zaenal Abidin and E. Rasywir, “Penerapan Data Mining Klasifikasi Untuk Memprediksi Potensi Mahasiswa Berprestasi Di Stikom Dinamika Bangsa Jambi Dengan Metode Naive Bayes,” J. Ilm. Mhs. Tek. Inform., vol. 3, no. 2, 2021.