## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## HYBRID MACHINE LEARNING MODEL UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG DENGAN METODE LOGISTIC REGRESSION DAN RANDOM FOREST
Silmi Ath Thahirah Al Azhima 1 , Dwicky Darmawan 2 , Nurul Fahmi Arief Hakim 3 , Iwan Kustiawan 4 , Mariya Al Qibtiya 5 , Nendi Suhendi Syafei 6
1,2,3,4,5 Universitas Pendidikan Indonesia,
6 Universitas Padjadjaran Bandung, Jawa Barat, Indonesia silmithahirah@upi.edu, dwickydarmawan22@upi.edu, nurulfahmi@upi.edu, iwan_kustiawan@upi.edu, marialqibtiya@upi.edu, n.suhendi@unpad.ac.id

## Abstract
The heart is the main organ that must work properly and regularly. If there is interference, it will be fatal, namely the onset of a heart attack. Heart attack is included in the 10 diseases with a high risk of death. This is caused by stress factors, blood pressure, excessive work, blood sugar, and others. The purpose of this study is to predict heart disease using Machine Learning (ML) algorithms as an early preventive measure on desktop-based information systems. With Machine Learning models, the hybrid  model  can  increase  the  accuracy  value  of  an  ML  method  that  is  added  to  other  ML  methods.  The  accuracy  value obtained from the Hybrid Model  Machine Learning using the Random Forest and Logistic Regression methods is 84.48%, which is an increase of 1.32%.

## Keywords: Heart Disease, Hybrid Model, Information System, Logistic Regression, Random Forest

## Abstrak
Jantung  adalah  organ utama yang harus  bekerja  dengan  benar  dan  teratur.  Jika  terjadi  gangguan,  akan  berakibat  fatal  yaitu timbulnya  serangan  jantung.  Serangan  jantung  termasuk  dalam  10  penyakit  dengan  resiko  kematian  yang  tinggi.  Hal  itu disebabkan  oleh  faktor  stress,  tekanan  darah,  kerja  berlebihan,  gula  darah  dan  lainnya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memprediksi penyakit jantung menggunakan algoritma Machine Learning (ML) sebagai langkah preventif dini pada sistem informasi berbasis desktop. Dengan Machine Learning models yaitu hybrid model dapat meningkatkan nilai akurasi dari sebuah metode ML yang ditambahkan dengan metode ML lainnya. Nilai akurasi yang didapatkan dari Hybrid Model Machine Learning dengan menggunakan metode Random Forest dan Logistic Regression sebesar 84,48% yang meningkat sebesar 1,32%.
Kata kunci: Hybrid Model, Logistic Regression, Penyakit Jantung, Random Forest, Sistem Informasi
1. PENDAHULUAN
Penyakit  jantung coroner merupakan  salah  satu  penyakit tidak  menular  namun  berdampak  besar.  Menurut  data WHO,  penyakit  jantung  merupakan  salah  satu  dari  10 penyakit  yang  menyebabkan  kematian  terbanyak  di  dunia sebesar 16% [1] dan  sekitar 1 juta orang menderita penyakit jantung  [2].  Penyakit  jantung  mengakibatkan  kematian disebabkan oleh tekanan darah, stress, kerja berlebihan, gula darah dan banyak penyebab lainnya. Jantung adalah organ utama  yang  harus  bekerja  dengan  benar  karena  berfungsi untuk memompa darah ke seluruh tubuh sehingga oksigen dan zat-zat gizi dapat tersalurkan. Jika jantung tidak bekerja dengan benar, akan sangat mengganggu fungsi organ tubuh
lainnya bahkan beresiko menyebabkan gagal jantung. Gagal jantung ini dapat dicegah sedini mungkin [3].
Dengan adanya perkembangan teknologi, banyak hal yang dapat  dilakukan  untuk  memberikan  kemudahan  kepada manusia, diantaranya perkembangan bidang ilmu Artificial Intelligence (AI). AI dapat dimanfaatkan pada segala bidang seperti computer vision yang dapat mendeteksi penyakit dan sistem autopilot pada  transportasi  [4].  Sehingga  pada penelitian kali ini  akan dibahas mengenai bidang AI yakni Machine  Learning (ML)  yang  dapat  memprediksi  potensi penyakit  jantung  berdasarkan  data-data  terkait.  Beberapa metode Machine  Learning yang  digunakan  untuk
41 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 1 Juli 2022
memprediksi penyakit jantung diantaranya Random Forest classifier dengan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  sekitar 83%[5].  Sedangkan  pada  penelitian  lainnya  didapatkan hasil  akurasi  sebesar  86.5%  untuk Logistic  Regression , 80.9%  untuk Random  Forest ,  84.3%  untuk Naïve  Bayes , 84.3% algoritma Gradient Boosting, dan 79.8% untuk SVM [6].Jika dilihat dari hasil akurasi yang didapatkan, algoritma Logistic Regression yang memiliki tingkat akurasi tertinggi dan  diikuti  oleh  algoritma Random  Forest. Lalu  pada penelitian  lainnya  membahas  mengenai  tiga  metode  ML diantaranya Random  Forest,  Logistic  Regression dan Decision  Tree .  Hasil  akurasi  tertinggi  sebesar  92% dihasilkan oleh algoritma Logistic Regression [7].
Metode Machine  Learning digunakan  untuk  mendapatkan hasil  akurasi  dan  pemahaman  yang  tinggi  pada  setiap keputusannya. Sehingga hasil dari prediksi yang dilakukan oleh metode tersebut dapat dipercaya. Untuk meningkatkan nilai akurasi, salah satunya dapat ditambahkan hybrid model pada Machine  Learning.  Hybrid  model ini  merupakan penggabungan  antara  dua  metode  yang  dinilai  memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Terdapat  penelitian  yang membandingkan  hasil  akurasi  dari Machine  Learning Explicit, Implicit, dan Hybrid model
yang diimplementasikan pada diagnosa medis, e-commerce , dan financial  decision. Hasil  dari  penelitian  tersebut  dapat disimpulkan bahwa hybrid model dapat meningkatkan nilai akurasi prediksi [8].  Penggabungan antara dua metode pada hyrid  model bertujuan  untuk  melengkapi  hasil  akhir berdasarkan hasil sebelumnya. Contoh jika sebelum metode SVM  ini  berjalan,  terdapat  proses  perhitungan  FR.  Maka model tersebut merupakan FR-SVM hybrid model [9].
Penelitian  yang  membahas  mengenai hybrid  model diantaranya,  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  88,7%  dengan Hybrid Random Forest dan Linear Model (HRFLM) [10]. Selain  itu  penggunaan hybrid  model pada Random  Forest dan Decision  Tree menghasilkan  nilai  akurasi  88%  [11]. Berdasarkan  kedua  referensi  mengenai hybrid  model ini dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi  dapat  meningkat sebesar  2,3%  dan  7%  Ketika  metode Random  Forest ditambahkan  dengan  metode  lainnya.  Sehingga  pada penelitian ini akan dibahas mengenai implementasi hybrid model, namun  metode  ML  yang  digunakan  pada hybrid model yakni Random Forest dan Logistic Regression untuk memprediksi
penyakit
jantung
yang
akan
diimplementasikan  pada  sistem  informasi  rekam  medis . Diharapkan  dengan hybrid  model ini  ketika  hasil  akhir prediksi dari metode Random Forest belum lengkap, dapat dioptimalkan  oleh  metode Logistic  Regression. Metode Logistic Regression dipilih karena pada beberapa penelitian yang  sudah  dikaji  disimpulkan  bahwa  metode  tersebut memiliki  nilai  akurasi  tertinggi.    Kelemahan  dari  metode Random  Forest yakni  komputasi  yang  tinggi,  overfitting, pembelajaran  yang  lambat  dan  ukuran  yang  besar  dari model  yang  dihasilkan  [12-15].  Kelemahan  dari  metode Logistic  Regression yakni  tidak  dapat  memprediksi  hasil
yang  berkelanjutan,  membutuhkan  ukuran  sampel  yang besar agar hasil yang didapat stabil [16].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode pengembangan sistem ini dilakukan dengan metode Iterative Waterfall yang dapat dilihat pada Gambar 1. Model System Development Life Cycle (SDLC) Iterative Waterfall merupakan pengembangan dari model klasik waterfall yang terbagi menjadi lima tahapan yakni, Requirement,  Design, Implementaion  and  Unit  Testing , Integration  and  Testing, dan Operstion and Maintance. Keuntungan dari menggunakan  model  ini  adalah  sederhana,  mudah  diatur dan  ketika  terjadi  kesalahan  atau  kekurangan  dapat dilakukan  evalusi  dengan  mengulang  tahap  sebelumnya sehingga  meningkatkan  efisiensi  dalam  pengembangan sistem [17].
Gambar 1 . Model Iterative Waterfall

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  tahap requirement (kebutuhan),  pengumpulan kebutuhan sistem informasi dirinci mulai dari konsep, data dan fitur  seperti  terlihat pada Tabel  1.  Konsep  dari  sistem informasi yang dibuat menggunakan data rekam medis dan berbasis aplikasi desktop. Sedangkan, Penggunaan Machine Learning bertujuan  untuk  memprediksi  penyakit  serangan jantung  pada  seseorang  sehingga  dapat  diprediksi  apakah seseorang  terindikasi  memiliki  penyakit  serangan  jantung atau  tidak  sebagai  langkah  preventif  lebih  dini.    Model Machine  Learning yang  digunakan  yaitu  model Random Forest dan Logistic  Regression dikarenakan  berdasarkan studi  literatur  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  jika dibandingkan dengan model lainnya.
Tabel 1 . Kebutuhan Sistem Informasi
Kebutuhan Spesifikasi Data •  Sistem  prediksi  penyakit  jantung  memiliki 19 data terintegrasi dengan database MySQL
•  Terdapat  19  data  yang  terdiri  dari  data pribadi dan data prediksi.
•  Data  pribadi  terdiri  dari  informasi  pasien seperti,  nama,  usia,  tempat  tanggal  lahir, jenis kelamin, alamat dan nomor telepon.
•  Data  prediksi terdiri dari cp,  trestbps,  chol, fbs,  restecg,  thalach,  exang, oldpeak,  slope, ca, thal
•  Nama lengkap dan tempat lahir menggunakan tipe data VARCHAR
•  Tanggal lahir menggunakan tipe data DATE dengan  format  penulisan  tahun  -  bulan  – tanggal
•  Alamat  menggunakan  tipe  data MEDIUM TEXT •  Usia,  jenis  kelamin,  nomor handphone,  cp, trestbps,  chol,  fbs,  restecg,  thalach,  exang, slope, ca, thal menggunakan tipe data INT
• Oldpeak menggunakan tipe data DECIMAL •  Kelas widget yang dipakai ada tiga yaitu entry, date entry dan radiobutton Fitur
•  Sistem prediksi penyakit jantung memiliki 3 fitur utama yaitu prediksi, memperbarui dan menghapus.
•  Fitur prediksi digunakan untuk memprediksi data yang ada di entry form , menyimpan data ke database dan  menyimpan  data  ke  tabel treeview . •  Fitur memperbarui digunakan untuk
memperbarui data yang tersedia
•  Fitur menghapus digunakan untuk menghapus data yang tersedia
Dataset heart  disease UCI  dari  Kaggle.com  digunakan sebagai  data  sampel  yang  terbagi  menjadi  dua  yaitu  data latih dan data uji yang dapat dilihat pada Tabel 2 [18]. Dari 303 data yang tersedia dibagi menjadi 14 kategori yaitu:
1. Age : Umur;
2. Sex : Jenis kelamin (laki-laki dan perempuan);
3. Cp : Tipe nyeri dada ( typical angina, atypical angina, non-anginal  pain, dan asymptomatic ).  Berikut penjelasannya:
a. Gejala  umum  nyeri  dada  dengan  kemungkinan penyumbatan arteri koroner adalah Typical angina . b. Gejala  tidak  rinci,  kemungkinan  penyumbatan lebih rendah adalah Atypical angina .
c. Rasa  menusuk  dan  sakit  dalam  jangka  waktu panjang atau pendek adalah Non-anginal pain .
d. Tidak  menunjukan  gejala  penyakit  adalah Asymptomatic .
4. Trestbps :  dalam  satuan  mmHG  tekanan  darah istirahat;
5. Chol : serum kolesterol dalam satuan mg/dl;
6. Fbs : besar gula darah puasa dalam satuan mg/dl, lebih besar atau kurang dari 120 mg/dl;
7. Restecg : hasil elektrokardiografi (ECG) istirahat;
8. Thalach : detak jantung maksimum;
9. Exang : nyeri dada akibat olahraga;
10. Oldpeak :  besar  segmen  ST  dari  olahraga  relatif terhadap kondisi istirahat;
11. Slope :  besar  kemiringan  segmen  ST  pada  kondis latihan puncak atau maksimum;
12. Ca : jumlah pembuluh darah utama (0-3);
13. Thal :  status  jantung  yang  dibagi  menjadi  3 diantaranya,  3  =  normal,  6  =  cacat  tetap,    7  =  cacat reversibel;
14. Target :  terindikasi  penyakit  serangan  jantung  atau tidak.
Tahap kedua adalah desain sistem yang terbagi menjadi dua yaitu  desain  sistem  informasi  dan  desain  sistem Machine Learning .  Pada  tahap  perancangan  sistem  informasi prediksi  penyakit  jantung  dibuat  berbasis  aplikasi  desktop sehingga  tidak  membutuhkan  jaringan  internet  untuk menjalankannya.  Sistem  yang  dibuat  hanya  memiliki  satu jendela utama dengan desain sebagai berikut:
1. 22  label  dibagi  menjadi  tiga  yaitu  label  judul,  label data dan label perintah.
2. Entry form dibagi menjadi tiga yaitu entry berjumlah 10, date entry berjumlah 1 dan radiobutton berjumlah 19 yang terbagi kedalam 7 grup.
3. 3 tombol klik yaitu predict, update dan delete.
4. Satu tabel treeview
5. Dimensi  layar  penuh  yang  ukuranya  menyesuaikan devais yang dipakai.
Pada tahap desain sistem, Machine Learning dibuat dengan model Random  Forest , Logistic  Regression dan Hybrid Model dengan dataset yang dipakai adalah Clevelend UCI Heart Disease. Hybrid Model merupakan gabungan model dari Random  Forest dan Logistic  Regression .  Data  yang dipakai sebanyak 303 data dibagi kedalam dua jenis dengan perbandingan 70:30 untuk data latih dan data uji .
Tabel 2. Dataset heart disease UCI
Age Sex Cp Trtbps Chol Fbs Restecg Thalach Exng Oldpeak Slp Caa Thall Output 41 1 1 120 157 0 1 182 0 0 2 0 2 1 38 1 2 138 175 0 1 173 0 0 2 4 2 1 38 1 2 138 175 0 1 173 0 0 2 4 2 1 67 1 0 160 286 0 0 108 1 1.5 1 3 2 0 67 1 0 120 229 0 0 129 1 2.6 1 2 3 0 62 0 0 140 268 0 0 160 0 3.6 0 2 2 0 63 1 0 130 254 0 0 147 0 1.4 1 1 3 0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 1 1 120 157 0 1 182 0 0 2 0 2 1
.
Pada  tahap  ketiga  yaitu  pemrograman  dibagi  menjadi  dua unit  yaitu  pemrograman  GUI  ( Graphical  User  Interface ) dan pemrograman Machine Learning dengan menggunakan bahasa  python  dan  beberapa  library  yang  tersedia.  Pada tahap pemrogtaman Machine Learning seperti terlihat pada Gambar 2, langkah pertama yaitu mengimpor data dengan menggunakan  library  Pandas.  Eksplorasi  data  digunakan untuk  mengetahui  dimensi  dataset,  contoh  datanya  dan mengelompokkan  data.  Pemisahan  data  ( Split  Data) berfungsi  untuk  mengelompokkan  data  kedalam  dua  jenis yaitu  data  latih  dan  data  uji  dengan  perbandingan  70:30 untuk data latih dan data uji. Standardisasi data merupakan digunakan untuk menstandarisasi nilai fitur atau atribut dari rentang yang berbeda ke dalam rentang tertentu. Pemilihan model  digunakan  untuk  memilih  model  yang  ditentukan yaitu Logistic  Regression,  Random  Forest dan Hybrid Model. Pelatihan  dan  pengujian  dataset  merupakan  tahap yang digunakan untuk melatih dan menguji dataset kedalam model  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Evaluasi  model berfungsi  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dari  masing- masing model yang telah ditentukan dimana model terbaik akan digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 2. Flowchart pemrograman Machine Learning
Tahap keempat yaitu pengujian. Setiap bagian fungsi pada sistem akan diuji kesesuaiannya dengan requirement yang sudah  ditetapkan.  Pemrograman Machine  Learning akan dimasukkan  kedalam  pemrograman  GUI  sebagai  satu definisi  fungsi  yaitu def  predict_data(self). Pengujian  ini
dilakukan dengan metode blackbox testing , yaitu pengujian yang  hanya  melihat input dan output -nya.  Berikut penjelasan mengenai pengujian masing-masing fungsi pada sistem sesuai seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Sistem
Data Tes Tujuan Hasil yang diharapkan Hasil sebenarnya Mengisi semua entry form untuk data pribadi dan data prediksi Tes tombol predict •  Boks pesan peringatan  “ The person  has  heart disease ” akan muncul,data  akan tersimpan ke database MySQL dan  ditampilkan pada tabel treeview •  Boks pesan informasi “ The person  does  not have heart disease ” akan muncul,data  akan tersimpan ke
database MySQL dan  ditampilkan pada tabel treeview Tes tombol predict
dengan mengisi semua entry form pada data pribadi dan data prediksi berhasil dilakukan dan hasilnya sesuai yang diharapkan Memperba harui  data yang tersedia dengan memilih salah satu data pada tabel treeview Tes tombol Update Data secara otomatis  muncul ke entry  form . Ketika  menekan tombol update akan muncul boks pesan  pertanyaan iya dan tidak. Jika menekan iya, data akan  diperbaharui dan  jika  menekan tidak,  data  tidak akan diperbaharui
Tes  tombol Update berhasil dilakukan dan  hasilnya sesuai  yang diharapkan Menghapus data yang tersedia dengan memilih salah satu data pada tabel treeview Tes tombol Delete Data secara otomatis  muncul ke entry  form .
Ketika  menekan tombol delete akan muncul boks pesan  pertanyaan iya dan tidak. Jika menekan iya, data akan  dihapus  dan jika menekan tidak,  data  tidak akan dihapus Tes  tombol Delete berhasil dilakukan dan  hasilnya sesuai  yang diharapkan
Alur  sistem  dimulai  dari  pengguna  menjalankan  program dan  akan  muncul  tampilan  halaman  utama.  Fitur  yang tersedia dalam sistem informasi yang dibuat yaitu predic t, update dan delete .  Ketika  menekan  tombol predic t,  maka sistem  akan  menjalankan  fungsi Machine  Learning yang terdapat  dalam  program  dan  data  akan  diproses  kedalam database dan  ditampilkan  pada  tabel treeview .  Jika  akan memperbarui  atau  menghapus  data,  maka  harus  memilih salah  satu  data  dalam  tabel treeview ,  data  akan  otomatis masuk  ke entry  form dan  menekan  tombol update atau delete . Data yang diperbarui atau dihapus akan diproses di database , dan tabel treeview akan menampilkan perubahan yang telah dilakukan seperti pada Gambar 3. Setelah selesai
menggunakan program, pengguna dapat menutup program dan program berakhir.
Gambar 3. Flowchart Sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  hasil  dari  pengembangan  sistem  akan dibahas.  Model Machine  Learning yang  telah  dibuat dievaluasi  klasifikasi  benar  dan  salah,  akurasi  dan  presisi untuk mendapatkan satu model yang efektif sehingga model tersebut  dapat  dipakai  pada  sistem  informasi  yang  telah dibuat.  Klasifikasi  benar  dan  salah  merupakan  kuantitas dasar  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  dari model  Machine  Learning. Output dari  klasifikasi  dibagi menjadi  4  (empat)  fundamental  dasar  yaitu  (1)  contohnya positif  dan  pengklasifikasi  dengan  benar  mengenalinya seperti itu dapat disebut juga sebagai True Positive (TP); (2) contohnya  negatif  dan  pengklasifikasi  dengan  benar mengenalinya  seperti  itu  dapat  disebut  juga  sebagai True Negative (TN); (3) contohnya positif, tetapi pengklasifikasi melabelinya  sebagai  negatif  dapat  disebut  juga  sebagai False  Negative (FN);  dan  (4)  contohnya  negatif,  tetapi pengklasifikasi  melabelinya  sebagai  positif  dapat  disebut juga sebagai False Positive (FP)  seperti terlihat pada Tabel 4 mengenai klasifikasi benar dan salah.
Tabel 4 . Klasifikasi Benar dan Salah
Label Machine Learning Negatif (0) Positif (1) Label Aktudal Negatif (0) TN FP Positif (1) FN TP
Tingkat  kesalahan  dari  klasifikasi  atau  E  merupakan frekuensi  dari  kesalahan  atau error yang  dibuat  oleh pengklasifikasi  (Model Machine  Learning )  dari  dataset yang  diberikan.  Tingkat  kesalahan  dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan (1).
𝐸 =

## 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 (1)
Akurasi merupakan frekuensi klasifikasi yang benar dibuat aoleh  pengklasifikasi  dari  dataset  yang  diberikan.  Akurasi dapat dihitung dengan cara Acc = 1 – E atau menggunakan persamaan (2).
𝐴𝑐𝑐 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 (2)
Pada persamaan (3), presisi merupakan persentase dari True Positive (TP)  diantara  semua  dataset  yang  pengklasifikasi diberi  label  positif.  Dengan  kata  lain,  presisi  merupakan probabilitas  bahwa  pengklasifikasi  benar  ketika  memberi label contoh sebagai positif.

## 𝑃𝑟 =
𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (3)
Gambar 4 . Evaluasi Model Random Forest
Pada Gambar 4 menunjukkan bahwa model Random Forest memiliki TP sebanyak 148, TN sebanyak 104, FP sebanyak 34 dan FN sebanyak 17. Dari data diatas kita dapat hitung tingkat kesalahan, akurasi dan presisi untuk model Random Fores t dengan perhitungan dibawah ini:
𝐸 = 34 + 17 34 + 17 + 148 + 104 = 0.1683 𝐴𝑐𝑐 = 148 + 104 34 + 17 + 148 + 104 = 0.8316 𝑃𝑟 = 148 148 + 34 = 0.8131
Setelah  melalui  perhitungan,  model Random  Forest memiliki tingkat kesalahan sebesar 16,83%, akurasi sebesar 83,16% dan presisi sebesar 81,31%.
45 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 1 Juli 2022
Pada  Gambar  5  menunjukkan  bahwa  model Logistic Regression memiliki TP sebanyak 147, TN sebanyak 89, FP sebanyak 49 dan FN sebanyak 18. Dari data diatas kita dapat hitung  tingkat  kesalahan,  akurasi  dan  presisi  untuk  model Logistic Regression dengan perhitungan di bawah ini:
𝐸 = 49 + 18 49 + 18 + 147 + 89 = 0.2211 𝐴𝑐𝑐 = 147 + 89 49 + 18 + 147 + 89 = 0.7788
𝑃𝑟 = 147 147 + 49 = 0.75
Setelah  melalui  perhitungan,  model Logistic  Regression memiliki tingkat kesalahan sebesar 22,11%, akurasi sebesar 77,88% dan presisi sebesar 75%.
Gambar 6 . Evaluasi Hybrid Model
Pada  Gambar  6.  menunjukkan  bahwa hybrid  model memiliki TP sebanyak 150, TN sebanyak 106, FP sebanyak 32 dan FN sebanyak 15. Dari data diatas kita dapat hitung tingkat  kesalahan,  akurasi  dan  presisi  untuk hybrid  model dengan perhitungan dibawah ini:
𝐸 = 32 + 15 32 + 15 + 150 + 106 = 0.1551 𝐴𝑐𝑐 = 150 + 106
32 + 15 + 150 + 106 = 0.8448
𝑃𝑟 = 150 150 + 32 = 0.8241
Setelah melalui perhitungan, hybrid model memiliki tingkat kesalahan  sebesar  15,51%,  akurasi  sebesar  84,48%  dan presisi sebesar 82,41%. Hasil evaluasi dari masing-masing metode tertera pada Tabel 5.
Tabel 5 . Hasil Evaluasi Kinerja Model
Nama Model Tingkat Kesalahan (%) Akurasi (%) Presisi (%) Waktu (s) Hybrid Model 15,51 84,48 82,41 0.635 Random Forest 16,83 83,16 81,31 0.230 Logistic Regression 22,11 77,88 75 0.100
Berdasarkan  Tabel  5 hybrid  model memiliki  nilai  akurasi dan  presisi  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  model Random Forest dan model Logistic Regression . Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa dengan menambah hybrid  model dapat  meningkatkan  tingkat akurasi.  Ketika  hanya  menggunakan  metode Random Forest memiliki  akurasi  83,16%,  lalu  ketika  ditambahkan metode Logistic  Regression melalui hybrid  model menghasilkan nilai akurasi yang meningkat sebesar 1,32% dan  nilai  presisi  meningkat  sebesar  1,1%.  Namun peningkatan  nilai  akurasi  dan  persisi  tidak  terlalu  besar, dikarenakan  hasil  prediksi  dari Logistic  Regression lebih rendah  dibandingkan  dengan  metode Random  Forest. Selain itu, dalam lama waktu proses yang dibutuhkan hybrid model lebih lama. Hal tersebut disebabkan karena terdapat dua  metode  prediksi  yang  digunakan.  Dari  hasil  analisis dengan  menggunakan hybrid  model membuktikan  bahwa nilai  akurasi  dapat  meningkat. Sehingga hybrid  model dipilih untuk diintegrasikan dengan sistem informasi yang telah  dibuat.  Algoritma  tersebut  dijadikan  satu  definisi fungsi di dalam program sistem informasi yang dinamakan sebagai predict .  Hasil  dari  prediksi  ini  akan  ditampilkan dalam  bentuk message  box seperti  pada  Gambar  7  dan Gambar 8.
Gambar 7. Message Box Warning
Gambar 8 . Message Box Info

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  mengenai  sistem  informasi rekam  medis  berbasis  aplikasi  desktop  dan  Machine Learning  untuk  memprediksi  penyakit  serangan  jantung dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  informasi  telah  berhasil dibuat. Berdasarkan hasil yang diperoleh, sistem informasi prediksi  penyakit  jantung  dapat  memprediksi  seseorang apakah  terkena  penyakit  jantung  atau  tidak,  menyimpan data  pribadi  dan  data  prediksi,  menghapus  dan
memperbaharui data.  Seluruh  fitur  atau  fingsi  pada  sistem sudah  sesuai  dengan requirement yang  diinginkan  setelah dilakukan pengujian blackbox testing . Sistem informasi ini juga  dapat  dijalankan  di  daerah  yang  tidak  ada  jaringan internet.  Model Machine  Learning yang  digunakan  dalam sistem  informasi  adalah Hybrid  Model karena  memiliki kinerja lebih baik dengan tingkat kesalahan sebesar 15,51%, akurasi  sebesar  84,48%  dan  presisi  sebesar  82,41%. Dibandingkan dengan model Random Forest dengan tingkat kesalahan  16,83%,  akurasi  83,16%,  presisi  81,31%. Peningkatan nilai akurasi saat hanya menggunakan metode Random Forest menjadi menggunakan hybrid model yaitu sebesar 1,32%. Dari hasil berikut disimpulkan bahwa hybrid model dapat meningkatkan nilai akurasi.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  ucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  tim  yang mendukung  keberjalanan  penelitian  ini,  terutama  kepada Dwicky  selaku  mahasiswa  yang  sangat  berperan  banyak dalam pelaksanaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “The top 10 causes of death,” who.int , 2020.
[2] 2018 Kementerian
Kesehatan
RI,
“Laporan_Nasional_RKD2018_FINAL.pdf,”
Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan . p. 198, 2018.
[3] “Ini  Penyebab  Gagal  Jantung  dan  Faktor Risikonya,” alodokter.com , 2022. .
[4] I. Arifin, R. F. Haidi, and M. Dzalhaqi, “Penerapan Computer  Vision  Menggunakan  Metode  Deep Learning pada Perspektif Generasi Ulul Albab,” J. Teknol. Terpadu , vol. 7, no. 2, pp. 98–107, 2021.
[5] V.  Chang,  V.  R.  Bhavani,  A.  Q.  Xu,  and  M. Hossain, “An artificial intelligence model for heart disease detection using machine learning algorithms,” Healthc. Anal. , vol. 2, no. September 2021, p. 100016, 2022.
[6] M.  Balakrishnan,  A.  B.  Arockia  Christopher,  P. Ramprakash,  and  A.  Logeswari,  “Prediction  of Cardiovascular  Disease  using  Machine  Learning,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1767, no. 1, pp. 1–7, 2021.
[7] M.  Patel,  R.  Patange,  C.  Patil,  and  P.  A.  Kapoor, “Predicting Heart Disease Using Machine Learning Algorithms .,” pp. 61–66, 2022.
[8] V.  Miškovic,  “Machine  Learning  of  Hybrid Classification  Models  for  Decision  Support,”  no.
June, pp. 318–323, 2014.
[9] A. Bhattacharya, “WHAT IS HYBRID MACHINE LEARNING  AND  HOW  TO  USE  IT?,” analyticsinsight.net , 2022. .
[10] S.  Mohan,  C.  Thirumalai,  and  G.  Srivastava, “Effective  heart  disease  prediction  using  hybrid machine learning techniques,” IEEE Access , vol. 7, pp. 81542–81554, 2019.
[11] M.  Kavitha,  G.  Gnaneswar,  R.  Dinesh,  Y.  R.  Sai, and  R.  S.  Suraj,  “Heart  Disease  Prediction  using Hybrid  machine  Learning  Model,” Proc.  6th  Int. Conf.  Inven.  Comput.  Technol.  ICICT  2021 ,  pp. 1329–1333, 2021.
[12] Nazarenko,  E.,  Varkentin,  V.,  &  Polyakova,  T. (2019). Features  of  Application  of  Machine Learning  Methods  for  Classification  of  Network Traffic  (Features,  Advantages,  Disadvantages). 2019  International  Multi-Conference  on  Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon).
[13] Ravishankar,  A.,  Natarajan,  S.,  &  Malakreddy,  B. (2020).  Sylvian-Silva  (SFORCE):  An  Ensembled Boost  Approach  Towards  Machine  Learning. IEEEXplore.
[14] Prajwala,  T.  (2015).  A  Comparative  Study  on Decision  Tree  and  Random  Forest  Using  R  Tool. International  Journal  of  Advanced  Research  in Computer  and  Communication  Engineering.,  Vol. 4, pp. 196-199,2015.
[15] Kanervo, A. (2022). Random Forest Application to Tumour Classification. Thesis. University of Turku.
[16] Choudhury,  A.,  &  Gupta,  D.  (2018). A  Survey  on Medical  Diagnosis  of  Diabetes  Using  Machine Learning  Techniques.  Recent  Developments  in Machine Learning and Data Analytics, pp. 67–78.
[12] M.  Samadi  Gharajeh,  “Waterative  Model:  an Integration of the Waterfall and Iterative Software Development Paradigms,” Database Syst. J. , vol. X, pp. 75–81, 2019.
[18] M. R. Sony, “UCI Heart Disease Data,” kaggle.com , 2020.