JURNAL GAUSSIAN, Volume 12, Nomor 4, Tahun 2023, Halaman 549 - 559 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## ANALISIS FAKTOR RISIKO GAGAL JANTUNG DENGAN REGRESI LOGISTIK BERBASIS IoMT
Rizwan Arisandi 1* , Adhe Lingga Dewi 1*
1 Departement of Computer Science, Faculty of Informatics Engineering, Bina Nusantara University, Semarang – Indonesia
*Email: rizwan.arisandi@binus.ac.id
DOI: 10.14710/J.GAUSS.12.4.549-559

## Article Info:
Received: 2024-01-20 Accepted: 2024-06-29 Available Online: 2024-06-30

## Keywords:
Regresi logistik, Internet of Medical Things, Heart Failure
Abstract: Technology in the era of revolution 4.0, which is currently developing so rapidly, has given birth to Internet of Things technology and can be implemented in the health sector or called the Internet of Medical Things (IoMT). IoMT technology can be applied to monitor heart disease patients and obtain medical record data that is useful for further  decision  making,  such  as  predicting  the  potential  for  heart disease using logistic regression. This study uses medical record data for  heart  disease  with  the  variable  heart  failure  as  the  dependent variable and the variables age, gender, diabetes, anemia, hypertension, smoking  habits  as  independent  variables.  In  this  research,  machine learning  was  applied  with  a  logistic  regression  algorithm  on  clinical data collected via IoMT devices to detect heart disease. Classification. The accuracy of the model was obtained at 75%, so it means the model is quite good. The average gender of patients who suffer a heart attack is male with an age range of 60-70 years. Furthermore, in patients who have  a  history  of  hypertension,  a  person's  risk  of  developing  heart failure increases by 4.2%. Meanwhile, in patients who have a history of diabetes, a person's risk of developing heart failure increases by 4%.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  revolusi  industry  4.0,  perkembangan  teknologi  semakin  menunjukkan kemajuan yang sangat pesat. Hal ini dapat dapat dirasakan oleh manusia dalam kemudahan beraktivitas dengan bantuan teknologi. Salah satu yang paling berkembang saat ini adalah internet  yang  membuat  banyak  hal  lebih  mudah  untuk  dinavigasi.  Perkembangan  ini melahirkan  teknologi Internet  of  Things (IoT)  yang  menjadi  topik  hangat  saat  ini.  IoT merupakan  suatu  konsep  yang  terus  meluas  dari  koneksi  internet  yang  terkoneksi. Perkembangan IoT ini dapat kita rasakakan salah satunya pada pelayanan bidang kesehatan yang  disebut Internet  of  Medical  Things (IoMT).  IoT  di  bidang  kesehatan  adalah penggabungan  perangkat  medis  yang  terhubung  pada  suatu  sistem  teknologi  informasi kesehatan  dengan  menggunakan  teknologi  jaringan.  Implementasi  IoT  dalam  pelayanan kesehatan  dapat  digunakan  untuk  memantau  kondisi  pasien  dari  jarak  jauh  dan  real  time. Cara  ini  memungkinkan  dokter  dan  paramedis  dapat  membuat  diagnosis  kapan  saja berdasarkan  informasi  yang  disimpan  secara  terus  menerus  dan  juga  mengantisipasi kemungkinan situasi darurat (Kartikasari, et al., 2023).
Saat ini teknologi IoMT banyak diaplikasikan di rumah sakit untuk pengawasan nirkabel terhadap  parameter  kesehatan  pasien  penyakit  jantung,  yang  berguna  memantau  pasien sehingga  menimalisir  jumlah  kematian  yang  diakibatkan  serangan  jantung.  Fasilitas kesehatan  modern  telah  mulai  menerapkan  ide  yang  menyesuaikan  perkembangan peradaban  manusia.  Riwayat  medis  seorang  pasien  dapat  dengan  mudah  diunggah  secara otomatis  ke  cloud  dan  diproses  untuk  dianalisis.  Fokusnya  terletak  pada  pengembangan perangkat terintegrasi IoMT yang memungkinkan pemantauan secara teratur. Pemantauan yang  teratur  tersebut  di  perlukan  pada  pasien  yang  mengalami  penyakit  jantung.  Hal  ini
disebabkan karena jantung sangat rentan mengalami gangguan sehingga tujuannya adalah agar dapat dilakukan penanganan yang tepat dan cepat. Selain itu, pemantauan yang teratur memungkinkan mencegah kerusakan jantung yang lebih parah serta diperolehnya informasi factor  risiko  penyebab  penyakit  jantung  pada  pasien.  Walaupun  menjadi  penyakit  yang mematikan,  sangat  sedikit  orang  yang  tahu  tentang  penyakit  arteri  koroner  dan  faktor risikonya.
Pada saat faktor risiko penyakit gagal jantung ini diketahui maka akan mempermudah dilakukannya  pencegahan  terhadap  penyakit  tersebut.  Pengintegrasian  Smartwatch,  Big Data, AI, dan Rekam Medik pasien dapat memudahkan dokter menentukan tindakan lebih cermat.  Pada  prinsipnya  IoT  sebagai  pengumpulan  informasi,  sedangkan  analisis  data sebagai analisis dan pemegang keputusan untuk informasi tersebut. Penggabungan keduanya memiliki potensi meningkatkan kemudahan dan keakuratan yang cukup tinggi. Oleh karen itu, IoT memiliki kaitan yang erat dengan analisis data, yang memiliki arti IoT tidak akan berjalan dengan baik apabila tidak diringi dengan analisis data. Sistem rekam medis berbasis IoT berguna untuk menangani data medis skala besar yang dapat dipantau melalui sistem internet. Data terkait pasien yang memiliki penyakit jantung akan diprediksi menggunakan metode  Machine  Learning  dalam  kasus  ini  menggunakan  analisis  regresi.  Beberapa penelitian  membahas  mengenai  metode  Machine  Learning,  salah  satunya  Pratama,  et  al. (2023) yang menggunakan algoritma regresi logistik untuk mengindentifikasi faktor risiko diabetes.  Metode  analisis  regresi  yang  mampu  memodelkan  variabel  dependen  bersifat kategori  (skala  nominal  dan  ordinal)  dan  variabel  independen  berupa  kategori  maupun kontinu dengan regresi logistik. Model regresi logistik memiliki kelebihan yaitu kemampuan menangkap  efek bersama dari beberapa variabel  penjelas serta memiliki interpretasi yang masuk  akal  terhadap  efek  peluang  hasil  (Clark,  et  al.,  2023).  Pada  suatu  kondisi  variabel dependen terdiri dari dua kategori, maka digunakan regresi logistik biner.
Berdasarkan  hal  tersebut,  pada  penelitian  kali  ini  akan  membahas  mengenai  regresi logistik  berbasis  IoMT  untuk  mengetahui  faktor  risiko  terjadinya  gagal  jantung.  Regresi logistik  digunakan  dalam  penelitian  ini  karena  model  yang  dihasilkanmemiliki  kelebihan yaitu kemampuan menangkap efek bersama dari beberapa variabel penjelas serta memiliki interpretasi yang logis terhadap efek peluang hasil. Faktor risiko berupa umur, jenis kelamin, riwayat  diabetes,  anemia,  riwayat  hipertensi,  kebiasaan  merokok  dalam  hubungannya dengan  kejadian  penyakit  gagal  jantung.  Keunggulan  dari  penelitian  ini  adalah  dapat memberikan informasi dan pengetahuan ilmiah kepada masyarakat atau peneliti yang akan dating khususnya untuk penyakit jantung.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Perkembangan  teknologi  di  era  4.0  begitu  pesat,  termasuk  teknologi  kesehatan  yang berbasis Internet of Things (IoT). IoT adalah sebuah konsep yang terus memperluas manfaat dari koneksi internet yang terkoneksi (Sukmadilaga dan Rosadi, 2020). Menurut Priambodo dan Kadarina (2020) aplikasi kesehatan berbasis Internet of Things (IoT) dapat digunakan memantau kondisi pasien dari jarak jauh dan real time. Teknologi IoMT melakukan tindak pengawasan nirkabel terhadap parameter kesehatan, yang berguna menimalisir jumlah orang serangan  jantung  di  rumah  sakit  fokusnya  terletak  pada  pengembangan  perangkat terintegrasi IoMT dengan ponsel, sensor, serta aktuator dapat memungkinkan pemantauan secara  teratur  (Aljabr  dan  Kumar,  2022),  yang  arsitekturnya  IoMT  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1 . Arsitektur IoMT (Si-Ahmed, 2023)
Aniamarta,  et  al.  (2022)  berpendapat  bahwa  serangan  jantung  ini  merupakan  keadaan gawat darurat dan mendesak sehingga perlukan penanganan yang tepat dan cepat sehingga kerusakan  jantung  tidak  terlalu  parah.  Oleh  sebab  itu  diperlukan  informasi  sebagai  acuan penanggulangan dengan cara mengetahui factor risiko penyebab penyakit jantung tersebut. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  factor  risiko  penyakit  jatung adalah metode regresi.
Regresi digunakan untuk menentukan hubungan antara variable yang mengandung sebab akibat namun pada umumnya variabel dependen dalam analisis regresi bersifat kuantitatif (Varamita, 2017), (Novitasari, et al., 2019). Oleh sebab itu dibutuhkan suatu metode analisis regresi  yang mampu  memodelkan variabel  dependen bersifat  kategori  (skala nominal  dan ordinal) dan variabel independen berupa kategori maupun kontinu dengan regresi logistik. Model regresi logistik memiliki kelebihan yaitu kemampuan menangkap efek bersama dari beberapa  variabel  penjelas  serta  memiliki  interpretasi  yang  masuk  akal  terhadap  efek peluang  hasil  (Clark,  et  al.,  2023).  Pada  suatu  kondisi  variabel  dependen  terdiri  dari  dua kategori, maka digunakan regresi logistik biner. Maka dari itu, dapat dikatakan bahwa model regresi  logistik  biner  mengikuti  distribusi  bernoulli.  (Tampil,  et  al.,  2017).  Model  regresi logistik dituliskan pada persamaan (1).
∏(𝑥) = exp{𝛽 (𝑥 𝑖 )}
1+exp {𝛽 (𝑥 𝑖 )} (1) ∏ 1 (𝑥) = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 01 +𝛽 11 𝑥 1 +...+𝛽 𝑘1 𝑥 𝑘 ) 1+𝑒𝑥𝑝(𝛽 01 +𝛽 11 𝑥 1 +...+𝛽 𝑘1 𝑥 𝑘 ) (2) ∏ 2 (𝑥) = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 02 +𝛽 12 𝑥 2 +...+𝛽 𝑘2 𝑥 𝑘 ) 1+𝑒𝑥𝑝(𝛽 02 +𝛽 12 𝑥 2 +...+𝛽 𝑘2 𝑥 𝑘 ) (3)
𝜓 = ᴨ 11 ᴨ 00 ᴨ 10 ᴨ 01 (4)
Estimasi  paremeter  model  tersebut  menggunakan  metode  Maximum  Likelohood Estimastion  (MLE).  Metode  Maximum  Likelohood  Estimastion  (MLE)  adalah  metode estimasi yang menghasilkan nilai parameter dengan cara memaksimumkan fungsi likelihood (Alwi, et al., 2018).  MLE dapat dituliskan pada persamaan 5.
𝜃̂ 𝑀𝐿𝐸 = arg max 𝜃 Π 𝑖=1 𝑛 𝑓(𝑥 𝑖 ; 𝜷) (5)
𝑙𝑛 𝐿(𝜷)     = 𝑙𝑛[∏ ∏ 11 𝑦 11 𝑘 𝑖=1 ∏ 10 𝑦 10 ∏ 01 𝑦 01 ∏ 00 𝑦 00 ] (6) = ∑ 𝒚 𝟏𝟏 𝒍𝒏 𝒌 𝒊=𝟏 ∏ 𝟏𝟏 + 𝒚 𝟏𝟎 ∏ 𝟏𝟎 + 𝒚 𝟎𝟏 ∏ 𝟎𝟏 + 𝒚 𝟎𝟎 ∏ 𝟎𝟎 𝑳(𝜴) ̂        = 𝒍(𝜴) 𝜴 𝒎𝒂𝒙 (7) = ∏ ∏ 11 𝑦 11 𝑘 𝑖=1 ∏ 10 𝑦 10 ∏ 01 𝑦 01 ∏ 00 𝑦 00 (8)
𝑳(𝝍) ̂ = 𝒍(𝝍) 𝝍 𝒎𝒂𝒙
(9)
= ∏ {( 𝒌 𝟏𝟏 𝒌 ) 𝒚 𝟏𝟏 ( 𝒌 𝟏𝟎 𝒌 ) 𝒚 𝟏𝟎 ( 𝒌 𝟎𝟏 𝒌 ) 𝒚 𝟎𝟏 ( 𝒌 𝟎𝟎 𝒌 ) 𝒚 𝟎𝟎 } 𝒏 𝒊=𝟏 (10)
Sampel acak 𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑛 diambil dari distribusi probabilitas dengan fungsi kepadatan probabilitas, 𝜃 adalah  parameter  yang  akan  diestimasi. arg max dalam  persamaan  MLE menunjukkan bahwa parameter yang dicari adalah nilai dari 𝜃 yang memaksimalkan fungsi likelihood.  Setelah  parameter  model  diperoleh  maka  akan  digunakan  untuk  mengetahui pengaruh  variabel  independen  secara  bersama-sama  terhadap  variabel  dependen.  Uji likelihood  G  memiliki  peran  terhadap  uji  simultan.  Dapat  dikatakan  pula,  uji  parameter model  regresi  logistik  ini  secara  serentak  menggunakan  uji  ratio  likelihood  test  dengan statistik  uji  G.  Sementara  pengujian  signifikansi  masing-masing  parameter  yang  akan mendapatkan  suatu  pengetahuan  mengenai  variabel  independen  yang  layak  untuk  model. Pada uji ini menggunakan uji wald (Putri et al, 2022) (Bekti et al, 2017)
Pengujian  koefisien  regresi  secara  serentak  dilakukan  untuk  menguji  keberartian  dari koefisien regresi secara serentak dengan hipotesis:
𝐻 0 ∶ 𝛽 𝑗 1 = 𝛽 𝑗 2 = ⋯ = 𝛽 𝑗𝑘 = 0 𝐻 1 ∶ Minimal ada satu 𝛽 𝑗𝑘 ≠ 0 Uji yang digunakan adalah uji G sebagaimana ditunjukkan Persamaan 11
𝐺 = −2𝑙𝑛 [ 𝑳(𝝍) ̂ 𝑳(𝜴) ̂ ] (11)
=         2 {∑ 𝒚 𝟏𝟏 𝒍𝒏 𝒌
𝒊=𝟏 ∏ 𝟏𝟏 + 𝒚 𝟏𝟎 ∏ 𝟏𝟎 + 𝒚 𝟎𝟏 ∏ 𝟎𝟏 + 𝒚 𝟎𝟎 ∏ 𝟎𝟎 } −
2 ∑ 𝒌 𝟏𝟏 𝒍𝒏 𝒌
𝒊=𝟏 𝒌 𝟏𝟏 + 𝒌 𝟏𝟎 𝒌 𝟏𝟎 + 𝒌 𝟎𝟏 𝒌 𝟎𝟏 + 𝒌 𝟎𝟎 𝒌 𝟎𝟎
Tolak 𝐻 0 jika 𝐺 > 𝜒 2 (db, 𝛼 )
Pengujian parameter regresi secara parsial, untuk memeriksa peranan koefisien regresi dari masing-masing variabel independen pada model dapat digunakan uji koefisien regresi secara  parsial.  Dalam  analisis  regresi  logistik,  uji  koefisien  regresi  secara  parsial  yang digunakan adalah uji Wald yang memiliki hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 𝑗 = 0 (variabel independent ke- j tidak berpengaruh terhadap peubah respon) 𝐻 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 (variabel independent ke- j berpengaruh terhadap peubah respon)
Statistik uji Wald:
𝑊 2 = [ 𝛽 𝑗 ̂ 𝑆𝐸 𝛽 𝑗 ̂ ] 2 (12)
Tolak 𝐻 0 jika W 2 > 𝜒 2 (db, 𝛼 )
Semantara  untuk  mengetahui  apakah  model  yang  dihasilkan  sudah  layak  atau  belum, apakah terdapat perbedaaan antara hasil prediksi dengan pengamatan dilakukan dengan uji kesesuaian model (Hosmer dan Lemeshow, 2000) H 0 : π j = π j0 tidak terdapat perbedaan antara hasil prediksi dengan pengamatan H 1 : minimal ada satu π j ≠ π j0 terdapat perbedaan antara hasil prediksi dengan pengamatan Statistik Uji untuk uji kesesuaian model dituliskan pada persamaan 13.
𝐶̂ = ∑ (𝑜 𝑘 −𝑛 𝑘 𝜋 𝑘 ) 𝑛 𝑘 𝜋 𝑘 (1−𝜋 𝑘 ) 2 𝑘 𝑖=1 (13)
Tolak 𝐻 0 jika 𝐶̂ > 𝜒 2 (db, 𝛼 )
Odds Ratio didefinisikan sebagai Rasio dari Odds untuk x=1 terhadap Odds untuk x=0, ditulis pada Persamaan 14
𝑜𝑑𝑑𝑠 𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 = exp (𝛽 0 +𝛽 1 ) exp (𝛽 0 ) (14)
Odds  Ratio  diartikan  sebagai  kecenderungan  variabel  dependen  memiliki  suatu  nilai tertentu jika x =1 dibandingkan x = 0.  Apabila  nilai  odds rasio  = 1  artinya  tidak terdapat hubungan antara varibel independent dan variabel dependen. Namun apabila nilai odds rasio < 1, maka terdapat hubungan negative antara variabel independent dan variabel dependen setiap kali perubahan nilai variabel independen, sedangkan apabila nilai odds rasio  > 1 maka antara  variabel  prediktor  dengan  variabel  respon  terdapat  hubungan  positif  setiap  kali perubahan nilai variabel prediktor (X)
Kinerja  klasifikasi  dapat  dievaluasi  menggunakan  matriks  konfusi.  Matriks  konfusi merupakan  tabel  yang  menampilkan  berapa  banyak  algoritma  klasifikasi  yang  benar  dan yang salah (Normawati dan Prayogi, 2021)
Tabel 1. Matriks Konfusi Matriks Konfusi Data Asli Positif Negatif Prediksi Positif True Positive (TP) False Positive (FP) Negatif False Negative (FN) True Negative (TN)
Berdasarkan nilai TP, FP, TN, dan FN maka dapat diperoleh nilai akurasi, spesifisitas, dan sensitivitas yang digunakan untuk menentukan kinerja klasifikasi dengan persamaan 15- 17.
Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (15) Spesifisitas = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 × 100% (16)
Sensitivitas = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (17)
Akurasi  merupakan  suatu  nilai  yang  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  akurat  suatu algoritma  dalam  melakukan  klasifikasi.  Spesifisitas  adalah  nilai  yang  digunakan  untuk menentukan  seberapa  sukses  suatu  algoritma  dalam  mengklasifikasikan  kelas  antagonis.
Sensitivitas  adalah  nilai  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  seberapa  sukses  suatu algoritma dalam mengklasifikasikan kelas positif dengan benar. Nilai-nilai yang diperoleh dari  hasil  perhitungan  matriks  konfusi  dapat  diklasifikasikan  menjadi  lima  kategori  yang ditunjukkan pada Tabel 2 (Crismayella, et al., 2023).
Tabel 2. Klasifikasi Kinerja Tingkat Kebaikan Model Nilai (%) Kategori 90.01 - 100.00 Sangat baik 80.01 - 90.00 Baik 70.01 - 80.00 Cukup baik 60.01 - 70.00 Buruk ≤ 60.00 Sangat buruk

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data yang berasal dari www.kaggle.com. Variabel penelitian berupa umur pasien, jenis kelamin (0 untuk perempuan, 1 untuk laki-laki), riwayat diabetes (0 jika pasien tidak memiliki diabetes dan 1 jika pasien memiliki diabetes), anemia (0 jika pasien tidak memiliki anemia dan 1 pasien yang memiliki anemia), riwayat hipertensi (0 jika pasien tidak memiliki tekanan darah tinggi dan 1 jika pasien memiliki tekanan darah tinggi), kebiasaan merokok (0 jika pasien yang tidak merokok dan 1 jika pasien yang merokok) dan status gagal jantung (0 jika pasien tidak meninggal selama periode pengawasan  dan 1 jika pasien  meninggal  selama  periode  pengawasan).  Metode  yang  digunakan  yaitu  analisis regresi logistik. Langkah-langkah analisis sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan  data  inputan  untuk  mengetahui  karakteristik  variabel  menggunakan statistika deskriptif
2. Mencari nilai korelasi antar variabel independent
3. Menentukan model regresi logistik.
4. Melakukan  uji  serentak  dan  uji  parsial  untuk  variabel  umur,  jenis  kelamin,  riwayat diabetes, anemia, riwayat hipertensi, kebiasaan merokok
5. Melakukan uji kesesuaian model.
6. Melakukan analisis potensi setiap variabel independent menggunakan Odds Ratio.
7. Mengevaluasi kinerja klasifikasi dengan matriks konfusi

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data
Salah satu tujuan analisis regresi logistik yaitu untuk menentukan faktor-faktor apa  saja yang mempengaruhi  variable respon dalam hal ini variable responnya adalah gagal jantung serta  berapa  probabilitas  terjadinya  setiap  variabel  respon.  Berdasarkan  data  penelitian diketahui bahwa pasien penyakit jantung yang menderita penyakit jantung koroner adalah sejumlah 96 orang dari 203 orang pasien.  Rentang pasien yang berumur 40-95 tahun rata- rata yang terkena penyakit jantung yaitu di usia 60 tahun. Rata-rata pasien penyakit jantung yang mengidap tekanan darah tinggi sebesar 35 persen, yang mengidap anemia adalah 43 persen,  diabetes  adalah  41  persen,  sedangkan  rata-rata  pasien  yang  merokok  adalah  32 persen.
Berdasarkan  data  yang  telah  diolah,  rata-rata  jenis  kelamin  pasien  yang  terkena serangan jantung adalah laki-laki, rata-rata umurnya berada di rentang 60-70 tahun. Pasien terkena  serangan  jantung  yang  tidakrawat  inap  adalah  pasien  yang  tidak  merokok,  tidak memiliki  riwayat  diabetes,  tidak  memiliki  anemia,  dan  tidak  memiliki  riwayat  hipertensi. Sebagian besar pasien tidak meninggal selama periode pengawasan.
Analisis selanjutnya adalah dengan membentuk diagram pada variabel Umur, jenis kelamin, riwayat diabetes, anemia, riwayat hipertensi, kebiasaan merokok terhadap pasien yang mengalami gagal jantung dan yang tidak mengalami gagal jantung. Diagram tersebut disajikan ke dalam Gambar 2 sampai Gambar 4.
Gambar 2. Perbandingan antara variabel Umur dan Jenis Kelamin dengan Gagal Jantung dan Tidak Gagal Jantung
Gambar 3. Perbandingan antara variabel Riwayat Diabetes dan Riwayat Hipertensi dengan Gagal Jantung dan Tidak Gagal Jantung
Gambar 4. Perbandingan antara variabel Anemia dan Kebiasaan Merokok dengan Gagal Jantung dan Tidak Gagal Jantung

## Korelasi Antar Variabel Independen
Berdasarkan Gambar 2-4 dapat dilihat bahwa sebagian besar pasien yang meninggal karena gagal jantung memiliki riwayat hipertensi berat dan riwayat diabetes akut, disamping itu usia pasien diatas 60 tahun yang memiliki kebiasaan  merokok. Sementara anemia dan jenis  kelamin  tidak  berkorelasi  terhadap  status  meninggalnya  pasien.  Guna  mengetahui adanya hubungan antar variabel, dapat dilihat dari nilai koefisien korelasi. Koefisien korelasi adalah  nilai  yang  menunjukan  kuat  atau  tidaknya  hubungan  linier  antar  variabel.  Hasil variabel yang berkorelasi tinggi dengan variabel gagal jantung ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Korelasi antar Variabel Variabel Nilai Korelasi Umur 25% Riwayat hipertensi 26% Riwayat diabetes 29%
Kebiasaan merokok 19% Anemia 0% Jenis kelamin 0%

## Model Regresi Logistik
Berdasarkan hasil pada table 3 dilakukan analisis menggunakan metode regresi untuk variabel  yang  memiliki  korelasi  terhadap  pasien  yang  meninggal  dunia  sehingga menghasilka suatu model regresi logistik, pada Tabel 4 disajikan koefisien parameter dari metode regresi logistik.
Tabel 4. Koefisien Parameter Variabel Β SE Umur 0.001 0.311 Riwayat hipertensi 0.003 0.001 Riwayat diabetes 0.002 0.002 Kebiasaan merokok  0.001 0.298 Konstanta -3.158 0.366 Berdasarkan Tabel 4, diperoleh model yang terbentuk sebagai berikut. ∏(𝑥) = exp (−3,158 + 0,001 𝑢𝑚𝑢𝑟 + 0,003 ℎ𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 + 0,002 𝑑𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠 + 0,001  𝑚𝑒𝑟𝑜𝑘𝑜𝑘)
1 + exp (−3,158 + 0,001 𝑢𝑚𝑢𝑟 + 0,003 ℎ𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 + 0,002 𝑑𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠 + 0,001 𝑚𝑒𝑟𝑜𝑘𝑜𝑘)

## Uji Serentak dan Uji Parsial
Setelah mendapatkan model regresi logistik, Langkah selanjutnya yaitu melakukan uji parsial, hasiln dari uji parsial disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil uji simultan G Chi kuadrat P-value 12.043 18.876 0.000
Berdasarkan tabel 5 dapat disimpulkan bahwa hasil uji parsial yaitu tolak H 0 , yang memiliki  arti  minimal  ada  satu  variabel  independent  yang  berpengaruh  terhadap  gagal jantung.
Tabel 6. hasil uji parsial Variable W P-value Umur 0.016 0.099 Hipertensi 0.179 0.000 Diabetes 0.149 0.000 Kebiasaan merokok 0.438 0.156
Tabel 6 menunjukkan bahwa P-Value sebesar 0.000 artinya  tolak  H 0 karena  nilai signifikansi  <  α  dengan  α  =  5%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  variabel hipertensi  dan  diabetes  berpangaruh  secara  signifikan  terhadap  terjadinya  gagal  jantung. Sementara untuk variabel umur dan kebiasaan merokok tidak berpengaruh secara signifikan. Oleh karena itu model yang akan digunakan adalah
∏(𝑥) = exp (−3,158 + 0,003 ℎ𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 + 0,002 𝑑𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠)
1 + exp (−3,158 + 0,003 ℎ𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 + 0,002 𝑑𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠)

## Uji Kesesuaian Model
Uji  kesesuaian model digunakan sebagai evaluasi terhadap model yang dihasilkan apakah model tersebut sudah sesuai atau tidak sesuai. Uji yang digunakan untuk kesesuaian model ini yaitu uji Hosmer dan Lemeshow dengan statistic uji Chi Kuadrat.
Tabel 7. Uji Hosmer dan Lemeshow
Hosmer and Lemeshow Test Chi- Kuadrat P-Value 5.052 0.752
Tabel  7  menunjukan bahwa P-Value sebesar  0.752  artinya  gagal  tolak  H 0 sebab nilai signifikansi > α dengan α = 5%. Sehingga kesimpulan yang didapatkan adalah model yang dihasilkan sudah  sesuai  dengan observasi data atau dengan kata lain  model prediksi yang dibangun sesuai dengan observasi data.
Odds Ratio.
Nilai Odds  Rasio (OR)  menginterpretasikan  besarnya  potensi  variabel  dependen  masuk dalam  kategori  tertentu  apabila  variabel  independen  berubah  setiap  satuan  atau  dalam kategori tertentu. Nilai OR diperoleh dengan mengeksponensialkan nilai koefisien β setiap variabel  atau  dapat juga dituliskan 𝑂𝑅 𝑝 = exp (𝛽 𝑝 ) . Berdasarkan  hasil analisis data pada tabel koefisien parameter pada kolom Exp (B)dapat diketahui bahwa OR1 = 0.042. Artinya, pasien  yang  memiliki  riwayat  hipertensi  memiliki  risiko  terkena  gagal  jantung  sebesar 4.2%.  Sementara  OR2  = 0.040. Artinya, pasien yang memiliki riwayat diabetes memiliki potensi sebesar 4.0%.
Tabel 8. Odds Ratio Variabel Odds Ratio Riwayat hipertensi 0.042 Riwayat diabetes 0.040

## Matriks Konfusi
Pengukuran  performa  suatu  model  klasifikasi  dapat  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  aktual  dengan  nilai  prediksi.  Salah  satu  teknik  dalam machine learning yang dapat digunakan adalah confusion matrix. Berikut merupakan hasil confusion matrix yang disajikan dalam Tabel 9.
Tabel 9. Matriks Konfusi Matriks Konfusi Data asli Positif Negatif Prediksi Positif 40 2 Negatif 13 5
Berdasarkan  Tabel  9,  didapatkan  nilai True  Positive (TP)  adalah  40  yang  berarti terdapat  40  data positif yang berhasil diprediksi dengan benar oleh model, False Positive (FP) adalah 2 yang berarti terdapat 2 data negatif yang seharusnya diprediksi dengan benar namum  diprediksi  sebagai  positif  oleh  model, True  Negative (TN)  adalah  5  yang  berarti terdapat 5 data negatif yang berhasil diprediksi dengan benar oleh model, False Negative (FN) adalah 13 yang berarti terdapat 13 data positif yang seharusnya diprediksi dengan benar namun  diprediksi sebagai  negatif oleh model . Dari hasil tersebut  didapatkan nilai  akurasi sebesar 75%, nilai spesifitas sebesar 71,4% dan nilai sensitivitas sebesar 75,5% yang berarti bahwa nilai akurasi, spesifitas dan sensitivitas model cukup baik untuk memprediksi pasien gagal jantung.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  adalah  variabel  riwayat  hipertensi  dan  riwayat  penyakit diabetes  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  terjadinya  gagal  jantung. Berdasarkan  nilai  odds  rasio  terlihat  bahwa  pasien  yang  memiliki  riwayat  hipertensi memiliki risiko terkena gagal jantung sebesar 4,2%. Sementara itu, sedangkan pasien yang memiliki riwayat diabetes memiliki potensi sebesar 4%. Selanjutnya model regresi tersebut digunakan pada AI yang berfungsi sebagai analisis dan pemegang keputusan untuk informasi pada  data  rekam  medis  yang  dikumpulkan  melalui  sistem  IoT.  Selain  itu  rata-rata  jenis kelamin pasien yang terkena serangan jantung adalah laki-laki dengan rentang umur 60-70 tahun. Sebagian besar pasien tidak meninggal selama periode pengawasan. Akurasi model didapatkan  sebesar  75%  yang  berarti  model  dapat  dikatakan  cukup  baik.  Pengukuran performa suatu model klasifikasi dapat dilihat dari confusion matrix dan dipatkan nilai True Positive (TP) adalah 40, False Positive (FP) adalah 2, True Negative (TN) adalah 5, False Negative (FN) adalah 13.

## DAFTAR PUSTAKA
Aljabr, A. A., & Kumar, K. (2022). Design and implementation of Internet of Medical Things (IoMT) using artificial intelligent for mobile-healthcare . Alwi,  W.,  Ermawati,  &  Husain,  A.  (2018). Analisis  Regresi  Logistik  Biner  Untuk Memprediksi Kepuasan Pengunjung Pada Rumah Sakit Umum Daerah Majene . Jurnal MSA, 20-26.
Aniamarta,  T.,  Huda,  A.  S.,  &  Aqsha,  F.  L.  (2022).  Review  Artikel: Penyebab  dan Pengobatan Serangan . Jurnal Biologica Samudra, 22-31.
Aprilia Alifta Salsabyla dan Sri Pingit Wulandari. (2023). Permodelan Regresi Logistik Biner terhadap  Analisis  Penderita  Penyakit  Jantung  Koroner  di  RSUD  Dr  SOEGIRI Lamongan. Jurnal Sains dan Seni Its Vol. 12, No. 1.
Aditya  Pratama.,  Azriel  Christian  Nurcahyo.,  Listra  Firgia.  (2023).  Penerapan  Machine Learning  dengan  Algoritma  Logistik  Regresi  untuk  Memprediksi  Diabetes.  Jurnal Nasional Corisindo. Vol 1. No 1. Pp. 116
Bekti, R.  B. Pratiwi, N., Jatipaningrum, M. T., & Auliana, D. (2017). Analisis pengaruh Lokasi  Dan  Karakteristik  Konsumen  Dalam  Memilih  Minimarket  Dengan  Metode Regresi Logistik Dan Cart. Jurnal Sinta, 119-130 Clark, R. G., Blanchard, W., Hui, F. K., Tian, R., & Woods, H. (2023, April). Dealing With Complete  Separation  and  Quasi-Complete  Separation  In  Logistic  Regression  For Linguistic Data . 2(1), 1-10.
D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,  “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Confusion Matrix pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer  dan  Informatika),  vol.  5,  no.  2,  pp.  697–711,  2021,  doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v5i2.369.
Diah Putri Kartikasari., Tengku Syahvina Rival Dini., Puji Sri Alhirani., Pebi Mina Husania., Tiara Ayu Triarta Tambak. (2023). Pengaruh Internet of Things (IoT) Dalam Bidang Kesehatan Terhadap Masyarakat Umum. IJESPG Journal Vol. 1, No. 3
Hosmer, D. W., &  Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression . New Jersey:  John Wiley & Sons, Inc.
Novitasari, D. A., dkk. 2019. Analisis Regresi Logistik Ordinal pada Kepuasan Pelanggan Mebel Lamongan . Jurnal Penelitian Ilmu Manajemen, Vol. IV, No. 1, Februari 2019: 841-848.
Priambodo,  R.,  &  Kadarina,  T.  M.  (2020). Pelacakan  Lokasi  Pasien  berbasis  Internet  of Things. Jurnal Inovtek Polbeng - Seri Informatika, 263-273.
Putri, F. C., Andriyati, A., & Rohaeti, E. (2022). Analisis Regresi Logistik Multinomial pada Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Status  Pasien  Covid-19  di  Kota  Depok .  Jurnal Matematika Integratif, 103-114.
Si-Ahmed, A., Al-Garadi, M. A., & Boustia, N. (2023). Survey of Machine Learning based intrusion detection methods for Internet of Medical Things. Applied Soft Computing , 110227.
Rizwan  Arisandi.  (2023). Perbandingan  Model  Klasifikasi  Random  Forest  Dengan Resampling  Dan  Tanpa  Resampling  Pada  Pasien  Penderita  Gagal  Jantung. Jurnal Gaussian 12(1):136-145. Vol 12. No Pp. 136-145 DOI:10.14710/j.gauss.12.1.136-145 Sukmadilaga,  A.,  &  Rosadi,  S.  D.  (2020). Upaya  Hukum  Terhadap  Pelanggaran Implementasi  Internet  of  Things  (Iot)  Di  Bidang  Pelayanan  Kesehatan  Menurut Ketentuan Perlindungan Data Pribad i. Suara Keadilan, 205-221. Tampil,  dkk.  2017. Analisis  Regresi  Logistik  untuk  Menentukan  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Mahasiswa FMIPA Universitas Sam Ratulangi  Manado.,  D’Cartesian :  Jurnal  Matematika  dan  Aplikasi,  Vol.  6,  No.  2, (2017): 56-62.
Varamita,  A.  (2017). Analisis  Regresi  Logistik  Dan  Aplikasinya  Pada  Penyakit  Anemia Untuk Ibu Hamil di Rskd Ibu Dan Anak Siti Fatimah Makassar . Skripsi. Y.  Crismayella,  N.  Satyahadewi,  and  H.  Perdana,  “Algoritma  Adaboost  pada  Metode Decision  Tree  untuk  Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa,”  Jambura  Journal  of Mathematics, vol. 5, no. 2, pp. 278–288, Aug. 2023, doi: 10.34312/jjom.v5i2.18790.