## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.4, No.1, Juli 2020, pp. 84~88 e-ISSN: 2548-6861

## Perbandingan Kinerja Algoritma untuk Prediksi Penyakit Jantung dengan Teknik Data Mining

## Derisma
Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Andalas, Limau Manis Pauh Padang derisma@fti.unand.ac.id
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2020-06-30 Revised 2020-07-11 Accepted 2020-07-13 Heart disease is a disease that contributes to a relatively high mortality rate. The rate of human death caused by disease in the heart is a widespread problem in the world. The main objective of this study is to predict people with  heart disease using the publicly available dataset in the UCI Repository with the Heart Disease dataset. To obtain  the  best  classification  algorithm  is  by  comparing  three  Algoritma  Naive Bayes, Random  Forest,  Neural  Network  algorithms,  which are frequently  used to predict  people  with  heart  disease.  Comparison  results  show  that  Naive  Bayes  ' algorithm  is  a  precise  and  accurate  algorithm  used  to  predict  people  with  heart disease with a percentage of 83 %.
Keyword:
Heart Disease, Data Mining, Algoritma Naive Bayes, Random Forest, Neural Network.
This is an openaccess article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Penyakit jantung terdiri dari serangkaian gangguan yang mempengaruhi  jantung.  Ini  termasuk  masalah  pembuluh darah seperti  masalah detak jantung yang tidak teratur, otot jantung  yang lemah, cacat jantung bawaan,  penyakit kardio vaskular dan penyakit arteri koroner. Tingkat kematian oleh penyakit  pada  jantung  termasuk  kelompok  tinggi  di  dunia. Bidang  ilmu  kedokteran  sangat  bergantung  pada  sarana otomatis  berbasis  komputer  untuk  diagnosis  yang  tepat  dan akurat serta tepat waktu. Hal ini mengakibatkan pemeliharaan sejumlah  besar  data  terkait  pasien  setiap  hari.  Data  yang disimpan  dapat  digunakan  sebagai  sumber  untuk memprediksi  kemungkinan  penyakit  di  masa  depan  yang membuat teknik penambangan data memainkan peran sentral untuk ekstraksi pengetahuan dan prediksi. Prediksi penyakit jantung  adalah  salah  satu  area  yang  tumbuh  untuk  prediksi tersebut. [1] [2]
Kekurangan Dokter, ahli dan mengabaikan gejala pasien menyebabkan  tantangan  besar  yang  dapat  menyebabkan kematian,  cacat  bagi  pasien.  Oleh  karena  itu  diperlukan sistem  pakar  yang  berfungsi  sebagai  alat  analisis  untuk menemukan  informasi  dan  pola  tersembunyi  dalam  data medis  penyakit  dengar.  Penambangan  data  adalah  prosedur kognitif untuk menemukan pola pendekatan tersembunyi dari kumpulan  data  besar.  Data  besar  yang  tersedia  dapat
digunakan  untuk  mengekstrak  informasi  yang  berguna  dan menghubungkan  semua  atribut  untuk  membuat  keputusan. Berbagai  teknik  dicantumkan  dan  diuji  di  sini  untuk memahami  tingkat  akurasi  masing-masing.  Dalam  studi sebelumnya,  para  peneliti  menyatakan  upaya  mereka  untuk menemukan  model  prediksi  terbaik.  Makalah  ini mengusulkan sistem prediksi penyakit jantung.  [3] [4]
Data Mining adalah teknik yang dilakukan pada basis data besar  untuk  mengekstraksi  pola  tersembunyi  dengan menggunakan  strategi  kombinasional  dari  analisis  statistik, pembelajaran  mesin,  dan  teknologi  basis  data.  Data  mining medis  adalah  bidang  penelitian  yang  sangat  penting  karena pentingnya  dalam  pengembangan  berbagai  aplikasi  dalam domain  perawatan  kesehatan  yang  berkembang  [5].  Data mining  dikarakterisasi  sebagai  pencarian  informasi  yang berguna melalui kumpulan data yang sangat besar. Beberapa teknik  kunci  dan  paling  umum  untuk  penambangan  data adalah aturan asosiasi, klasifikasi, pengelompokan, prediksi, dan  model  sekuensial.  Untuk  berbagai  aplikasi,  teknik penambangan data digunakan. Penambangan data memainkan peran penting dalam deteksi penyakit di industri perawatan  kesehatan.  Pasien  harus  diperlukan  untuk mendeteksi sejumlah tes untuk penyakit ini. Namun, jumlah tes  harus  dikurangi  dengan  menggunakan  teknik penambangan data [6].
JAIC
85
Penelitian mengenai algoritma data mining telah banyak dilakukan  dan  dipublikasikan.  Kaurdkk  [7]  melakukan perbandingan  metode  pengelompokan  yang  berbeda, algoritma Pohon Keputusan, Bayesian Network, dan Neural Network  adalah  tiga  metode  klasifikasi  yang  banyak digunakan berdasarkan perbandingan metode klasifikasi yang berbeda. Selain itu, model Decision Tree yang paling sering digunakan adalah CART dan C4.5, dan untuk mengevaluasi dan  membandingkan  model,  akurasi  prediksi  banyak digunakan.  Makalah  ini  merekomendasikan  penggunaan dataset besar untuk menjamin kinerja model prediksi.
Lutimath dkk [3] melakukan Teknik Penambangan Data yang  berbeda  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  masalah terkait jantung. Ada berbagai jenis Teknik Penambangan Data seperti  Decision  Tree,  Naïve  Bayesian,  Support  Vector Machine (SVM), pengklasifikasi K-NN, Pendekatan Hibrid, Jaringan JST Artificial Neural. Algoritma klasifikasi seperti Naïve Bayes (NB), Decision Tree (DT), dan Jaringan Syaraf Tiruan  (JST)  telah  banyak  digunakan  untuk  memprediksi penyakit jantung, di mana berbagai nilai akurasi diperoleh.
Penelitian tentang penerapan data mining untuk prediksi penyakit jantung juga telah ada dilakukan di Indonesia, Riani dkk  [8]  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes. Hasil dari penelitian ini mendapatkan akurasi sebesar 86% untuk 303 dataset yang yang  diuji.    Penelitian  dengan  memakai  dataset  penderita penyakit  jantung  menggunakan  mengkomparasi  5  model yaitu decision tree, k-nearest neighbour, Naïve bayes, random forest,  dan  decision  stump.  Hasil  penelitian  diperoleh  nilai akurasi  tertinggi  sebesar  80.38%  pada  algoritma  random forest.  Penelitian  telah  dilakukan  Abdul  Rohman  [9] menggunakan algoritma neural network, neigboard knearest dan  data  pasien  menggunakan  C4.5  untuk  akurasi  prediksi penyakit  penyakit  jantung  jantung  dapat  diamati  bahwa metode terbaik adalah jaringan saraf untuk nilai akurarasi 86, 06 %.  Wibisono dkk [10] membandingkan 4 algoritma  Naïve Bayes,  K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree  dan  Random Forest,  hasil  klasifikasi  dengan  algoritma  Random  Forest memiliki rerata tingkat akurasi sebesar 85,668 % .
Selanjutnya penelitian ini membandingkan hasil algoritma terbaik  dari  penelitian  sebelumnya  yaitu  Algoritma  Naive Bayes,  algoritma  random  forest,  Neural  Network,  untuk mendapatkan  algoritma  paling  baik  dalam  memperdiksi penyakit  jantung.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah untuk mengidentifikasi algoritma klasifikasi paling baik dari penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  oleh  Riani  dkk,. Abdul  Rohman,  dan  Wibisono.  Untuk  itu  dilakukan  teknik data  mining  dengan  membandingkan  tiga  algoritma klasifikasi  data  mining  yaitu  Algoritma  Naive  Bayes, Random Forest, Neural Network.

## II. M ETODE
Tahapan penelitian ini dijelaskan sebagai berikut.
1) Pengumpulan  dataset,  yang  mana  dataset  yang  akan diuji dalam penelitian ini yaitu Heart Disease dataset dari UCI Repository.
2) Study  literatur,  study  literatur  ini  merupakan pengumpulan  artikel-artikel/  jurnal-jurnal  penelitian yang terkait dengan penilitian yang akan diteliti dalam makalah  ini,  yakni  terkait  dengan  prediksi  penyakit jantung.
3) Pemilihan model penelitian. Dalam makalah ini akan menggukan  model terbaik yang telah dilakukan  oleh beberapa  peneliti  sebelumnya,  Algoritma  Naive Bayes, Random Forest, Neural Network
4) Learner atau pelatihan dari dataset
5) Evaluasi  Prediksi  dengan  AUC,  CA,  F1,  Precision, Recall, Confusion Matrix  dan ROC analysis
6) Analisa  dan  kesimpulan,  yakni  menganalisi  hasil pengujian yang dilakukan dan menyimpulkan analisis tersebut.

## Gambar 1. Proses Data Mining
Adapun untuk proses data mining disini menggunakan tool data  mining  yaitu  orange  python  dengan workflow sebagai berikut.
Gambar 2.Workflow Proses Prediksi Penyakit Jantung
Dataset Model Mining Learner Evaluasi
86
Beberapa performance  metrics yang  umum  dan  juga  sering digunakan, yaitu sebagai berikut.

## 1) Akurasi
Akurasi  dapat  diilustrasikan  seberapa  akurat  model  untuk mengklasifikasikan dengan benar. Dengan demikian, akurasi prediksi  adalah  perbandingan  jumlah  data  positif  benar  dan negatif  benar  dengan  data  keseluruhan.  Dengan  kata  lain, akurasi  merupakan  tingkat  kedekatan  nilai  dari  prediksi dengan nilai yang sebenarnya. Nilai dari akurasi dapat dilihat pada persamaan (1).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = .................................(1)

## 2) Presisi
Presisi dapat digambarkan sebagai tingkat akurasi data yang diminta  dengan  hasil  prediksi  yang  diberikan  oleh  model. Maka  dapat  diartikan  bahwa  presisi  itu  merupakan perbandingan  dari  prediksi  benar  positif  dibagi  dengan keseluruhan  hasil  yang  diprediksi  positif.  Dengan  kata  lain dari semua kelas positif yang telah diprediksi dengan benar, berapa banyak data yang benar-benar positif. Nilai dari presisi dapat dilihat pada persamaan (2).
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = ................................(2)

## 3) Recall
Recall atau  sensitifitas  dapat  digambarkan  sebagai keberhasilan  model  dalam  mendapatkan  sebuah  informasi. Maka dapat dikatakan bahwa recall itu adalah rasio prediksi benar  positif  dibagi  dengan  keseluruhan  data  yang  benar positif. Nilai dari recall dapat dilihat pada persamaan (3).
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = ...............................(3)

## 4) Specificity
Specificity dapat digambarkan dengan ketepatan memprediksi negatif  dibagi  dengan  keseluruhan  data  negatif.  Nilai  dari specificity dapat dilihat pada persamaan (4)
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = ......................(4)

## 5) Skor F1
Skor  F1 dapat  dikatakan  sebagai  perbandingan  rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan. Skor F1 dapat dikatakan terbaik  jika  ada  semacam  keseimbangan  antara  presisi  dan recall dalam  sistem.  Nilai  dari  skor  F1  dapat  dilihat  pada persamaan (5).
𝑆𝑘𝑜𝑟 𝐹1 = 2𝑥
......................(5)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Metode  yang  dipakai  dalam    penelitian  ini  adalah algoritma  kalisifikasi  dengan  Algoritma  Naive  Bayes, Random Forest, dan Neural Network yang digunakan untuk mengembangkan  sistem  prediksi  untuk  menganalisis  dan memprediksi  kemungkinan  penyakit  jantung.  Untuk mendapatkan  kinerja algoritma klasifikasi ini  menggunakan dataset  tersedia  umum  di  UCI  Repository  dengan  dataset Penyakit  Jantung.  Dataset  yang  digunakan  memiliki  14 atribut  terdiri  dari  data  nominal  dan  numerik.    Kelas  data sasaran  adalah  tidak  adanya  penyakit  jantung  dan  adanya penyakit jantung. Dapat dilihat pada gambar di bawah.

## Gambar 3. Heart Disease Dataset
Sistem ini terdiri dari beberapa tahap yaitu preprocessing untuk  menghilangkan  data–  data  yang  noisy  ataupun redudansi,  selanjutnya  melakukan  klasifikasi  dengan Algoritma  Naive  Bayes,  Random  Forest,  dan  Neural Network. Setelah itu dilakukan validasi untuk melihat kinerja algoritma  yaitu  AUC,  CA,  F1,  Precission,  dan  Recall  dari masing–masing  algoritma  guna  mendapatkan  algoritma
JAIC
dengan  akurasi  terbaik.  Melakukan  percobaan  ini  dengan menggunakan  aplikasi  Orange  Python  dengan  sebuah  daset yang  memiliki  14  ribut  yang  terdiri  dari  data  numerik  dan nominal.  Algoritma  klasifikasi  yang  diuji  yaitu  Algoritma Naive  Bayes,  Random  Forest,  dan  Neural  Network.  Nilai Confusion  matrix  menghitung  akurasi  pada  konsep  data mining  atau  sistem  pendukung  keputusan,  berfungsi  untuk melakukan  analisis  apakah  classifier  tersebut  baik  dalam mengenali kelas yang berbeda.Berikut merupakan confusion matrix  dari  Algoritma  Naive  Bayes,  Random  Forest,  dan Neural Network.

## Gambar 4. Confusion Matrix Random Forest
Algoritma  Random  Forest  pada  Gambar  4  terdapat 138+110 prediksi yang benar dan 29+26 prediksi yang salah dari total 303 data testing. Sehingga, tingkat akurasi algoritma (precision) ini dapat dihitung 248/303*100% = 82 %.

## Gambar 5. Confusion Matrix Naive Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  pada  Gambar  5  terdapat  139+112 prediksi yang benar dan 25+27 prediksi yang salah dari total 303  data  testing.  Sehingga,  tingkat  akurasi  algoritma (precision) ini dapat dihitung 251/303*100% = 83 %.

## Gambar 6. Confusion Matrix Neural Network
Algoritma Neural Network pada Gambar 6 terdapat 136+109 prediksi yang benar dan 30+28 prediksi yang salah dari total
303  data  testing.  Sehingga,  tingkat  akurasi  algoritma (precision) ini dapat dihitung 245/303*100% = 81 %.
TABEL 1
K INERJA A LGORITMA Model AUC CA F1 Precision  Recall Naive Bayes 0.90 0.83 0.83 0.83 0.83 Neural Network 0.89 0.81 0.81 0.81 0.81 Random Forest 0.89 0.82 0.82 0.82 0.82
Pada Tabel 1 dapat diketahui nilainya berdasarkan rumus dari  Tabel  1.    AUC,  CA,  F1,  Precission,  dan  Recall  yaitu metode  yang  dipakai  pada  saat  pengujian  data.  CA  dapat berfungsi untuk akurasi dari dataset yang dipilih. Precission adalah akurasi data yang memungkinkan dua kejadian yaitu 1 dan  0.  Recall  berfungsi  untuk  mengukur  rasio.  F1  yaitu perbandingan  anatara  recall  dan  presisi.  AUC  digunakan untuk mewakili probabilitas.

## Gambar 7. ROC analysis Target Class 0
Pada  gambar  7,  ROC  analysis  masing-masing  metode ditandai dengan warna grafik yang berbeda. Untuk Random Forest  ditandai  dengan  warna  hijau,  Naïve  bayes  dengan warna  orange,  Neural  Network  ditandai  dengan  biru.  Pada ketiga  metode  dalam  satu  grafik  terlihat  bahwa  nilai sensitivity dan specificity tidak lebih dari 1 dan ketika nilai target class diubah, pada semua metode tidak nampak secara jelas perubahan pada sensitifity dan specificity.

## Gambar 8. ROC analysis Target Class 1
Dari analysis kurva ROC Gambar 7 dan Gambar 8 dapat dilihat  kinerja  algoritma  klasifikasi.  Semakin  dekat  kurva mengikuti  batas  kiri  dan  kemudian  batas  atas  ruang  ROC, semakin  akurat  classifier  tersebut.  Dari  ROC  Analysis tersebut dapat diketahui bahwa model Naïve Bayes memiliki keakuratan dari classifier lebih baik dibandingkan dari model Neural  Network  dan  Random  Forest.  Hal  ini  terlihat  pada setiap class dapat dilihat bahwa kurva dari Naïve Bayes rata- rata  mendekati  sumbu  axis  atau  sumbu  Y  yang  menandai bahwa  Naïve  Bayes  memiliki  keakuratan  classifier  yang optimal.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  dengan  menggunakan  dataset  penderita penyakit  jantung  dengan  mengkomparasi  3  algoritma Algoritma  Naive  Bayes,  Random  Forest,  Neural  Network. Dengan  menggunakan  data  mining  pada  aplikasi  orange bersama dengan metode eksplorasi lainnya. Dataset terdiri 14 atribut terdiri dari data nominal dan numerik, target kelas data set ini adalah tidak adanya (0) dan adanya penyakit jantung (1).  Hasil  perbandingan  menunjukkan  bahwa  dalam penggunaan  algoritma  klasifikasi  data  mining  yang digunakan  yaitu  Algoritma  Naive  Bayes,  Random  Forest, Neural Network dapat kita lihat bahwa algoritma Naive Bayes adalah algoritma yang tepat dan akurat digunakan untuk dapat melakukan  prediksi  penderita  penyakit  jantung  dengan persentase sebesar 83 %.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   R.  Alizadehsani,  M.  Roshanzamir,  M.  Abdar,  A. Beykikhoshk, A. Khosravi, M. Panahiazar, A. Koohestani, F. Khozeimeh, S. Nahavandi and N. Sarrafzadegan, "A database for  using  machine  learning  and  data  mining  techniques  for coronary artery disease diagnosis," Scientific data, vol. 6, no.
1, p. 227, 23 10 2019.
[2]   S. Aydin, M. Ahanpanjeh and S. Mohabbatiyan, "Comparison and Evaluation Data Mining Techniques in the Diagnosis of Heart  Disease," International  Journal  on  Computational Science & Applications, vol. 6, no. 1, pp. 1-15, 29 2 2016.
[3]   N. M. Lutimath, C. Chethan and B. S. Pol, "Prediction of heart disease  using  machine  learning," International  Journal  of Recent  Technology  and  Engineering, vol.  8,  no.  2  Special Issue 10, pp. 474-477, 1 9 2019.
[4]   L. Yahaya, N. David Oye and E. J. Garba, "A Comprehensive Review on Heart Disease Prediction Using Data Mining and Machine  Learning  Techniques," American  Journal  of Artificial Intelligence, vol. 4, no. 1, pp. 20-29, 2020.
[5]   R.  Ghorbani  and  R.  Ghousi, Predictive  data  mining approaches in medical diagnosis: A review of some diseases prediction, vol. 3, Growing Science, 2019, pp. 47-70.
[6]   M. Tarawneh, O. E. Hct and U. Alfujairah, "Hybrid Approach for Heart Disease Prediction Using Data Mining Techniques," 2019.
[7]   A.  Kaur,  "  Heart  Disease  Prediction  Using  Data  Mining Techniques: A SURVEY," International Journal of Advanced Research in Computer Science, vol. 9, no. 2, pp. 569-572, 20 2 2018.
[8]   A.  Riani,  Y.  Susianto  and  N.  Rahman,  "Implementasi  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Penyakit  Jantung  Mengunakan Metode  Naive  Bayes," Journal  of  Innovation  Information Technology and Application (JINITA), vol. 1, no. 01, pp. 25- 34, 26 12 2019.
[9]   A. Rohman and J. Banjarsari Barat No, "Komporasi Metode Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Jantung," 2016.
[10]  A. B. Wibisono and A. Fahrurozi, " Perbandingan Algoritma Klasifikasi  Dalam  Pengklasifikasian  Data  Penyakit  Jantung Koroner," Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, vol. 24, no. 3, pp. 161-170, 2019.