## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355

## Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5.0
Dito Putro Utomo 1,2,* , Pahala Sirait 1 , Roni Yunis 1
1 Program Studi Magister Teknologi Informasi, STMIK Mikroskil, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email Penulis Korespondensi: ditoputro12@gmail.com
Abstrak− Penyakit jantung koroner biasa disebut dengan kardiovaskular, penyakit jantung merupakan penyakit dengan tingkat kematian yang tinggi. Dengan demikian diagnosa sangat penting dan merupakan bidang penting dari penelitian medis. Dalam proses diagnosa hal yang paling sering dihadapi adalah waktu di dalam pengambilan keputusan dan kurangnya akurasi pada proses  klasifikasi.  Atribut  merupakan  hal  penting  di  dalam  pengambilan  keputusan  pada  penyakit  jantung  sehingga  perlu diketahui  atribut  utama  pada  penyakit  jantung,  seringkali  didapatkan  hasil  yang  berbeda  pada  proses  diagnosa  dikarenakan banyaknya  atribut  yang  digunakan  pada  pengambilan  keputusan.  Sehingga  perlu  dilakukannya  proses  reduksi  pada  atribut penyakit  jantung.  Metode  Principal  Componen  Analysis  (PCA)  dapat  digunakan  untuk  reduksi  data  yang  berdimensi  besar serta melakukan perangkingan terhadap atribut yang akan direduksi. Proses klasifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan Algoritma C5.0 dan mendapatkan tingkat akurasi pada proses klasifikasi. Hasil yang didapatkan pada penelitian merduksi 12 atribut  pada  dataset penyakit  jantung  dan  melakukan  klasifikasi dengan  kombinasi atribut  setelah  dilakukan proses reduksi. Hasil  yang  didapatkan  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi  ketika  dilakukan  klasifikasi  dengan  11  kombinasi  atribut  dimana terdapat 1 atribut yang direduksi, tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 89,11%.
Kata Kunci: Data Mining, Reduksi, Penyakit Jantung, Principal Compnent Analysis, C5.0.
Abstract− Coronary heart disease, commonly referred to as cardiovascular, heart disease is a disease with a high mortality rate. Thus diagnosis is very important and is an important area of medical research. In the diagnostic process, the most frequently encountered  problems  are  time  in  making  decisions  and  the  lack  of  accuracy  in  the  classification  process.  Attributes  are important in making decisions on heart disease so it is necessary to know the main attributes of heart disease. Often different results  are obtained in the  diagnostic  process  due  to the  many attributes  used in  decision making.  So  it  is  necessary to  do a reduction process in the attributes of heart disease. Principal Component Analysis (PCA) method can be used for data reduction with large dimensions and ranking the attributes to be reduced. The classification process can be done using the C5.0 Algorithm and getting a level of accuracy in the classification process. The results obtained in this study reduce the 12 attributes of the heart disease dataset and classify them with a combination of attributes after the reduction process is carried out. The results obtained with the highest level of accuracy when classifying with 11 attribute combinations where there is 1 attribute that is reduced, the accuracy rate obtained is 89.11%.
Keywords : Data Mining, Reduction, Heart Disease, Principal Compnent Analysis, C5.0.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit jantung koroner biasa juga disebut dengan kardiovaskular, yaitu menyempit atau tersumbat pembuluh darah yang  mengarah  pada  serangan  jantung,  nyeri  dada  atau  stroke  [1].  Penyakit jantung merupakan  penyakit dengan  tingkat  kematian  yang  tinggi  dengan  setiap  tahun  lebih  dari  12  juta  kematian  terjadi  diseluruh  dunia dikarenakan penyakit jantung [2]. Dengan demikian diagnosis dini sangat penting dan merupakan bidang penting dari penelitian medis, [3]. Diagnosis yang benar dari penyakit jantung adalah tugas yang cukup menantang karena saling  ketergantungan  yang  kompleks  dari  berbagai  faktor  [4].  Permasalahan  yang  sering  kali  dihadapi  adalah waktu di dalam proses serta kurangnya keakurasian pada proses klasifikasi [5].
Fitur atribut merupakan suatu hal yang penting di dalam keakuratan hasil, sehingga perlu kiranya diketahui atribut  utama  pada  sebuah  penyakit  [6].  Sering  didapatkan  hasil  yang  berbeda  ketika  mendiagnosis  penyakit jantung, sehingga dipilih fitur atribut penting yang didasarkan pada efisiensi diagnosis [7]. Keputusan diagnosis penyakit yang berbeda merupakan salah satu tantangan yang paling penting untuk analisis data penyakit jantung [1]. Umumnya keputusan diagnosis didasarkan kepada pemeriksaan kepada pasien dan juga pengalaman dokter. Pada  pemeriksaan  yang  dilakukan  tidak  semua  kondisi  atribut  terpenuhi,  tetapi  tetap  harus  dilakukan  proses diagnosis.
Kesalahan  pada  proses  diagnosis  akan  mempengarhui  hasil  pada  pasien  ataupun  dokter,  jadi  diagnosis merupakan  tugas  kompleks  yang  membutuhkan  keahlian  tinggi  dan  pengalaman.  Sistem  komputer    dapat membantu para dokter sebagai alat memprediksi dan diagnosis penyakit jantung, penelitian medis selalu berususan dengan data yang besar, penanganan data yang besar dengan tidak benar dapat mempengaruhi keakuratan terhadap hasil. Dataset yang digunakan merupakan kumpulan dari pengalaman dokter dan juga dari beberapa rumah sakit serta perguruan tinggi [2]. Reduksi atribut merupakan pemilihan fitur digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan menghapus atribut yang berlebihan dan tidak relevan dalam satu set data. Proses klasifikasi dipengaruhi oleh  atribut,  fitur  redundansi  yang  tidak  relevan  memiliki  efek  negatif  pada  keakuratan  klasifikasi  dan  setelah dilakukan redundansi pada atribut, tidak mengurangi tingkat akurasi terhadap dataset. [8].  Pengurangan atribut telah  menjadi  langkah  penting  dalam  pengenalan  pola  dan  tugas  Machine  Learning  [9].  Hal  ini  menginspirasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
penulis sehingga menambahkan proses reduksi atribut di dalam pengambilan keputusan klasifikasi pada dataset penyakit jantung.
Principal  component  analysis  (PCA)  adalah  teknik  untuk  mengurangi  dimensi  atribut  dari  dataset, meningkatkan interpretabilitas tetapi pada saat yang sama meminimalkan hilangnya informasi, banyak penelitian dan buku yang telah ditulis dan juga bahkan ada buku tentang varian PCA untuk tipe data tertentu [10].  PCA dapat digabungkan dengan metode lain yang akurasinya dikenal keakurasiannya cukup tinggi, dimana PCA berfungsi untuk melakukan reduksi dimensionalitas dan dengan pemilihan fitur pada PCA yang hanya memilih nilai eigen yang  paling  besar maka  ketika  digabungkan  dengan  metode  lain  akan menaikan  tingkat akurasi  klasifikasi  dan terutama sekali mempercepat hasil pengenalannya [11].
Algoritma C5.0 memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan sebagai pohon keputusan atau seperangkat aturan. Kekuatan algoritma ini dalam menangani nilai, serta lebih sedikit waktu diperlukan untuk mempelajarinya [12]. C5.0 adalah classifier yang mengklasifikasikan data dalam waktu yang lebih singkat dibandingkan dengan classifier  lain.  Untuk  menghasilkan  pohon  keputusan  penggunaan  memori  minimum  dan  juga  meningkatkan akurasi [13]. C5.0 merupakan terusan dari algoritma C4.5, dimana C5.0 memperbaiki kelemahan dari C4.5 dari segi hasil klasifikasi, kesalahan klasifikasi, prediksi akurasi, waktu, tingkat kesalahan, dan pemakaian memori [14]
Berdasarkan dari penjelasan di atas maka penulis bermaksud untuk melakukan penelitian sebagai berikut, melakukan reduksi atribut pada dataset penyakit jantung. Setelah dilakukan reduksi atribut kemudian dilakukan klasifikasi  kembali  terhadap  atribut-atribut  yang  digunakan  selanjutnya  dan  apakah  terdapat  perubahan  pada tingkat  akurasi  klasifikasi  dari  proses  yang  setelah  terdapat  reduksi  atribut  dengan  proses  klasifikasi  sebelum diadakannya reduksi atribut. Pada proses reduksi atribut dan juga klasifikasi penelitian ini menggunakan dataset yang dibuat oleh para ahli dibidang penyakit jantung. Tetapi sebelum dilakukannya proses reduksi atribut dan juga klasifikasi,  dilakukan  terlebih  dahulu  preprosesing  pada  dataset.  Dimana  tujuan  dilakukan  preprosesing  untuk menyamakan karakteristik dataset terhadap metode yang akan digunakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  tahapan-tahapan  yang  sistematis  dilakukan  pada  penelitian  ini  sehingga penelitian ini terarah dengan baik. Berikut adalah metodologi penelitian yang dilakukan
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Penelitian Terkait
Penelitian yang dilakukan oleh [6] memprediks pasien yang terkena penyakit jantung dengan menggunakan fitur memiliki korelasi tertinggi dengan penyakit jantung, fitur yang berbeda diukur dan juga dikumpulkan dari pasien dan diproses.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2]  mengatakan  sistem  komputer  dapat  membantu  dokter  untuk memprediksi dan mendiagnosis penyakit jantung yang berurusan dengan sejumlah data yang besar dan teratur,
Mulai Identifikasi Masalah Pencarian Dataset Preprosesing Data Klasifikasi Dengan Algoritma C5.0 Reduksi Dengan PCA
Klasifikasi Setelah Reduksi
Kesimpulan dan Hasil Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
penanganan data secara tradisional dapat mempengharuhi hasil klasifiasi. Sehingga diperlukan sebuah teknik dan alat untuk mengetahui informasi-informasi yang tersimpan pada database.
Penelitian lainnya yang telah dilakukan oleh [1] memprediksi dan mencari faktor resiko paling penting pada penyakit jantung dengan menggunakan dataset dari UCI Repository Machine Learning.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [10]  mengurangi  dimensionalitas  pada  dataset,  meningkatkan interpretabilitas tetapi meminimalkan hilangnya informasi menggunakan metode PCA, dengan membuat variable tidak berkolerasi dan memaksimalkan varians sehingga menghasilkan varibael komponen baru.
Pada  penelitian lainnya  yang dilakukan  oleh  [16]  melakukan  pengurangan  dimensi  atribut  pada  data  set KDD  Cup  dan  UNB  ISCX  pada  deteksi  intrusi  jaringan,  berfokus  pada  pengurangan  rasio  dan  hasil  yang didapatkan dimensi awal pada data set sebanyak 41 atribut kemudian direduksi hingga terdapat 10 atribut utama dengan tingkat akurasi sebesar 99,7% dan 98,8%.
Peneletian lain yang telah dilakukan oleh [17] mendeteksi penyakit Multiple Sclerosis (MS) menggunakan 3 metode Biorthogonal Wavelet  Transform,  Principal  Component  Analysis, Logistic  Regression.  Hasil  analisis mencapai sensitivitas 97,12 ± 0,14%, spesifisitas dari 98,25 ± 0,16%, dan akurasi 97,76 ± 0,10%.
Penelitian lain yang dilakukan oleh [18] melakukan reduksi pada citra medis dengan menghilangkan noise, mengklasifikasikan  dan  mengekstrak  fitur  citra  medis.  PCA  digunakan  sebagai  kompresi  citra  dengan  tingkat kehilangan informasi yang rendah dan menunjukan efisiensi yang tinggi.
Penelitian yang dilakukan oleh [12] melakukan prediksi kemungkinan pasien menderita penyakit jantung dengan menggunakan 5 metode yaitu : C5.0, Neural Network, SVM, KNN, dan Logistic Regression. Hasil yang didapatkan  adalah  pohon  keputuasn  C5.0  memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi  dibandingkan  dengan metode-metode yang lainnya.
Peneltian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  [19]  melakukan  prediksi  pada  penyakit  hati  manusia,  dengan menggunakan data set dari UCI Repository Machine Learning. Proses klasifikasi dan juga prediksi menggunakan algoritma C5.0 dan CHAID, hasil yang didapatkan algoritma C5.0 mendapatkan akurasi yang lebih baik sebesar 93.75%  dibandingkan  dengan CHAID  sebesar  65%.  Serta mendapatkan  fakotr-faktor  yang  paling  signifikan di dalam memprediksi penyakit hati.
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh  [14] melakukan perbandingan diantara algoritma C4.5 dan C5.0, dimana C5.0 merupakan perbaikan dari C4.5 dari segi dari hasil klasifikasi, kesalahan klasifikasi, prediksi akurasi, waktu, tingkat kesalahan, dan pemakaian memori.

## 2.3 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  menemukan  data  yang  tersedia  guna  membuat  sebuah  model  baru,  kemudian menggunakan model tersebut untuk memahami pola data lain yang tidak tersedia didalam database yang tersedia. Pada  data  mining  proses  penentuan  kelompok  data  bisa  juga  dilaksanakan  guna  menemukan  pola  secara keseluruhan pada data yang tersedia untuk dilakukan proses tindak lanjut lainnya yang berguna sebagai pendukung kegiatan  dan  tujuan  akhir  tertentu.  Tujuan  pada  data  mining  untuk  menemukan  hubungan  ataupun  pola  yang memiliki  kemungkinan  menyajikan  informasi  yang  bermanfaat.  Dari  pengertian  tersebut  bisa  diambil  sebuah kesimpulan bahwa data mining adalah proses menemukan serta pengenalan pola dan juga proses pengelompokan data-data yang besar serta bertujuan guna mendapatkan hubungan atau pola yang memberikan manfaat.
Pada  data  mining  terdapat  istilah  yang  memiliki  makna  sama  dengan  data  mining  yaitu  Knowledge Discovery in Database (KDD). Data mining  dan KDD mempunyai tujuan yang sama yaitu memanfaatkan  data yang tersedia pada database lalu mengolah data guna menghasilkan informasi baru yang bermanfaat. Selain itu, terdaapt  banyak  istilah  yang  memiliki  makna  serupa  dengan  data  mining  misalnya,  Knowledge  Discovery  in Database,  ekstraksi  pengetahuan,  analisis  pola  /  data,  arkeologi  data,  dan  pengerukan  data.  Banyak  orang memperlakukan data mining sebagai sinonim untuk istilah lain yang populer digunakan, penemuan pengetahuan dari data, atau KDD, sementara yang lain melihat penambangan data hanya sebagai langkah penting dalam proses penemuan pengetahuan [15].
Gambar 2. Tahapan Proses Knowledge Discovery in Database (KDD)

## 2.4 Metode Principal Component Analysis (PCA)
Principal  Component  Analysis  (PCA)  melakukan  pemetaan  data  dari  dimensi  lama  ke  dimensi  baru  dengan menggunakan  teknik  aljabar  linear,  tanpa  harus  menggunakan  parameter  tertentu  untuk  meghasilkan  keluaran

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
Submitted: 21/08/2020 ; Accepted: 09/09/2020 ; Published: 20/10/2020
pemetaanya. PCA menggunakan input data yang miiliki sifat zero-mean pada setiap atributnya. Sifat zero-mean pada atribut data didapatkan dengan melakukan mengurangkan semua nilai dengan rata-ratanya. Dataset X dangan dimensi MxN, dimana M adalah jumlah data dan N adalah jumlah fitur.
X = X 11 X 12 X 1j X 1N X 21 … … X 2N X 31 … … X 3N X i1 … … X iN X M1 X M2 X Mj X MN
Untuk fitur ke-j, semua nilai pada kolom tersebut dikurangi dengan rata-ratanya, diformulasikan dengan: X ij = X ij - 𝑋̅ j (1) i = 1,2 …, M, dan j adalah kolom ke-j
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  matriks  kovarian  dari  matriks  X,  yaitu  C X .  Formula  yang  digunakan adalah dot-product pada setiap fitur.
C X = 1 𝑀 X T .X                          (2) N adalah jumlah fitur, sedangkan X T adalah matriks transpos dari X.
C X = 1 𝑀 x X 11 X 21 X i1 X M1 x X 11 X 12 X 1j X 1N X 12 … … X M2 X 21 … … X 2N X 1i … … X Mi X i1 … … X iN X 1N X 2N X iN X NM X M1 X M2 X Mj X MN
= 1 𝑀 X 11 X 12 X 1j X 1N X 21 … … X 2N
X i1 … … X iN
X N1 X N2 X Nj X NN
Pada matriks C X , elemen ke-ij adalah inner-product antara baris matriks  X T dengan kolom matriks X. Sifat-sifat yang dimiliki oleh matriks C X Cara yang umum digunakan untuk mendapatkan C Y adalah dengan eigenvalue dan eigenvector. Eigenvalue dan eigenvector dari matriks X berturut-turut adalah nilai skala ƛ dan vektor u yang memenuhi persamaan berikut Xu = ƛu                             (3)
Dengan mencari matriks ortonormal P dimana Y = PX dan C Y = 1 𝑀 YY T adalah matriks diagonal, dan kolom dari P adalah komponen utama (principal components) dari X, persamaan C Y bisa dijabarkan sebagai berikut: C Y = 1 𝑀 YY T
= 1 𝑀 (PX)(PX) T
= 1 𝑀 PXX T P T = P( 1 𝑀 XX T )P T
Dengan mendistribusikan persamaan 2, didapatkan matriks C Y berdimensi NxN:
C Y = PC X P T (4)

## 2.5 Teknik Klasifikasi
Klasifikasi  digunakan untuk menilai objek data lalu memasukannya pada kelas tertentu dari  seluruh kelas yang tersedia.  Klasifikasi  melakukan  proses  pembangunan  model  didasarkan  dengan  data  latih  yang  tersedia,  lalu memanfaatkan model tersebut guna mengklasifikasikan terhadap data yang baru. Klasifikasi merupakan pekerjaan yang  melakukan  pembelajaran  dari  fungsi  target  yang  mengelompokan  setiap  set  atribut    ke  label  kelas  yang tersedia.  Sistem  yang  melakukan  proses  klasifikasi  diharapkan  mampu  melakukan  klasifikasi  data  set  dengan benar, tetapi kinerja sistem tidak bisa 100% benar sehinga sebuah sistem klasifikasi juga harus diukur kinerjanya. Umumnya, pengukuran kinerja klasifikasi dilakukan dengan matriks konfusi.
Tabel 1. Matriks Konfusi Untuk Dua Kelas
f ij
Kelas Hasil Prediksi ( j ) Kelas = 1 Kelas = 0 Kelas Asli ( i ) Kelas = 1 F 11 F 10 Kelas = 0 F 01 F 00
Berdasarkan matriks konfusi, bisa diketahui hasil klasifikasi dari setiap kelas yang telah diprediksi secara benar dan data yang diklasifikasikan secara salah. Kuantitasi matriks konfusi dapat diringkas menjadi dua nilai, yaitu akurasi  dan laju eror.  Dengan  mengetahui jumlah  data  yang  diklasifikasi  secara  benar,  dapat  mengetahui

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
akurasi hasil klasifikasi, dan dengan mengetahui jumlah data yang diklasifikasikasn secara salah, dapat mengetahui laju eror yang dilakukan
Untuk mengetahui akurasi digunakan formula :
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 = 𝑓11+𝑓00 𝑓11+ 𝑓10+ 𝑓01+ 𝑓00
Untuk mengetahui laju eror digunakan formula :
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑎𝑙𝑎ℎ
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 = 𝑓10+𝑓01 𝑓11+ 𝑓10+ 𝑓01+ 𝑓00

## 2.6 Algoritma C5.0
Algoritma  C5.0  adalah  perbaikan  dari  algoritma  C4.5  yang  juga  perbaikan  dari  algoritma  ID3.  C5.0  adalah algortima klasifikasi yang  dapat dilakukan  dalam kumpulan data besar.  Algoritma C5.0 ini lebih baik daripada C4.5  pada  kecepatan  proses,  memori  dan  efisiensi.  Algoritma  C5.0  bekerja  dengan  membedakan  sampel berdasarkan  pada  atribut  yang  menyediakan  informasi.  C5.0  dapat  membagi  atribut  berdasarkan  dari  nilai informasi gain yang paling besar. Proses akan berlanjut hingga bagian sampel tidak dapat dibagi. Algoritma C5.0 dapat menangani atribut kontinyu dan diskrit. Pemilihan atribut dalam algoritma ini akan diproses menggunakan information  gain.  Atribut  dengan  nilai  Gain  tertinggi  akan  dipilih  sebagai  akar  bagi  node  selanjutnya.  Berikut persamaan untuk menghitung entropy atribut[20] :
I(S 1 ,S 2 ,…,…,S m ) = - ∑ 𝑝 𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (5)
Dengan : S : Himpunan kasus m : Jumlah sampel 𝑝 𝑖 : Proporsi kelas
Sementara untuk mendapatkan informasi nilai subset tersebut dapat dilihan pada pesamaan sebagai berikut:
E(A) = ∑ 𝑆𝑖𝑗+⋯+𝑆𝑚𝑗 𝑆 𝑦 𝑗=𝑖 I(S 1j ,…,S mj )                                (6) Dengan : 𝑆𝑖𝑗+⋯+𝑆𝑚𝑗
𝑆 = Jumlah subset J yang dibagi dengan jumlah sampel S
Maka untuk mendapatkan nilai gain, selanjutnya digunakan formula. Maka nilai gain dapat dihitung dengan formula sebagai berikut:
Gain(A) = I(S 1 ,S 2 ,...,S m ) – E(A)                                   (7) Dengan : A = Atribut S = Himpunan Kasus S 1 = Jumlah Sampel

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  skunder  /  dataset  yang  berasal  dari  UCI  Repository  Machine  Learning,  dimana terdapat 12 atribut dan 2 target kelas pada dataset penyakit jantung tersebut dan memiliki jumlah record sebanyak 303. Dataset sudah terlebih dahulu dikumpulkan oleh orang lain dan juga dataset telah digunakan pada penelitian medis terkait penyakit jantung sebelumnya
Pada Penelitian ini melakukan reduksi pada atribut dataset penyakit jantung menggunakan metode Principal Component  Analysis  (PCA)  kemudian  melakukan  klasifikasi  pada  setiap  proses  reduksi  atributnya  hingga menemukan kombinasi atribut optimal dari dataset. Kombinasi atribut optimal dilihat dari nilai Eigenvalue dari proses reduksi dengan PCA dan tingkat akurasi dari proses klasifikasi menggunakan algortima C5.0. Pada dataset terdapat 12 atribut antara lain : Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slop, Ca dan Thal. Selain atribut pada dataset juga memiliki 2 target kelas yaitu: CAD dan Normal .

## 3.1 Hasil Pengujian
Pada tahapan awal pengujian, terlebih dahulu melakukan klasifikasi pada dataset menggunakan algoritma C5.0. Setelah  dilakukan  klasifikasi  lalu  dilakukan  proses  reduksi  atribut  menggunakan  metode  Principal  Component Analysis (PCA). Kombinasi reduksi atribut pada PCA dapat dilihat dari nilai eigenvalue yang didapatkan, dimana kombinasi  atribut  yang  memiliki  nilai  eigenvalue  paling  besar  akan  digunakan  sebagai  atribut  untuk  proses klasifikasi  selanjutnya.  Adapun  hasil  dari  proses  klasifikasi  dengan  algoritma  C5.0  sebelum  dilakukan  reduksi atributnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 2. Tingkat Akurasi Tanpa Reduksi Atribut True CAD True Normal Class Precision Pred. CAD 162 35 82,23%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
True CAD True Normal Class Precision Pred. Normal 3 103 97,17% Class Recall 98,18% 74,64% 87,46%
Pada  tabel  2.  terdapat  tingkat  akurasi  pada  kategori  yang  berbeda  –  beda,  yaitu  Precision,  Recall  dan Accuray.  Precision  merupakan  ketepatan  tingkat  akurasi  antara  informasi  yang  tersedia  pada  dataset  dengan jawaban  yang  diberikan  oleh  hasil  klasifikasi.  Recall  adalah  tingkat  keberhasilan  dalam  menemukan  kembali sebuah informasi. Accuracy adalah tingkat kedekatan antara nilai prediksi dan nilai actual. Dari hasil klasifikasi tanpa dilakukan reduksi atribut didapatkan tingkat akurasi sebesar 87,46% .
Kemudian  setelah  dilakukan  klasifikasi  dan  mengukur  tingkat  akurasi  pada  dataset  yang  tidak  terdapat reduksi  atribut,  selanjutnya  melakukan  reduksi  1  atribut  dan  mencari  kombinasi  11  atribut  berdasarkan  nilai Eigenvalue  untuk  melakukan  perangkingan  kombinasi  atribut.  Adapun  hasil  metode  Principal  Component Analysis (PCA) kombinasi 11 atribut dapat dilihat di bawah ini :
Tabel 3. Metode PCA Kombinasi 11 Atribut Eigenvalue Kombinasi Reduksi 0,7577 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal 0,7625 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca 0,7760 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope 0,7829 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak 0,7726 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang 0,7832 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach 0,7527 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg 0,7509 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal FBS 0,7527 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Chol 0,7558 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Trestbps 0,7624 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal CP 0,7679 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Age
Tabel 3. merupakan hasil dari proses metode Principal Componen Analysis dengan reduksi 1 atribut dan kombinasi  11 atribut.  Dari hasil  yang  didapatkan  kombinasi  atribut  yang memiliki  nilai  perangkingan  terbesar berdasarkan nilai Eigenvalue adalah atribut Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slop, Ca, Thal  dengan  mereduksi  atribut  Thalach.  Kemudian  melakukan  klasifikasi  kembali  dengan  menggunakan kombinasi 11 atribut tersebut, sehingga didapatkan hasil klasifikasi dan tingkat akurasinya pada di bawah ini :
Tabel 4. Tingkat Akurasi Kombinasi 11 Atribut True CAD True Normal Class Precision Pred. CAD 160 28 85,11% Pred. Normal 5 110 95,65% Class Recall 96,97% 79,71% 89,11%
Dari hasil pada tabel 4. terdapat tingkat persentase yang berbeda seperti Precision, Recall, dan Accuracy. Dari  hasil  klasifikasi  kombinasi  11  atribut  didapatkan  tingkat  akurasi  sebesar 89,11%. Selanjutnya  setelah melakukan klasifikasi dan mengukur tingkat akurasi pada dataset dengan mereduksi 1 atribut dan kombinasi 11 atribut, melakukan kembai proses reduksi 2 atribut dan mencari kombinasi 10 atribut berdasarkan nilai Eigenvalue untuk  melakukan  perangkingan  kombinasi  atribut.  Adapun hasil  metode  Principal  Component  Analysis (PCA) kombinasi 10 atribut dapat dilihat di bawah ini :
Tabel 5. Hasil Metode PCA Kombinasi 10 Atribut Eigenvalue Kombinasi Reduksi 0,7466 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope Thal, Ca 0,7630 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca Thal, Slope 0,7688 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca Thal, Oldpeak 0,7568 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Exang 0,7713 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Thalach 0,7365 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Restecg 0,7346 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, FBS 0,7360 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Chol 0,7400 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Trestbps 0,7460 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, CP 0,7542 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Age 0,7708 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Thal Ca, Slope 0,7756 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Thal Ca, Oldpeak 0,7653 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Exang 0,7756 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Thalach

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
Eigenvalue Kombinasi Reduksi 0,7414 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Restecg 0,7392 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, FBS 0,7414 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Chol 0,7446 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Trestbps 0,7518 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, CP 0,7558 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Age 0,7796 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Ca, Thal Slope, Oldpeak 0,7779 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Exang 0,7865 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Thalach 0,7567 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Restecg 0,7546 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, FBS 0,7580 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Chol 0,7602 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Trestbps 0,7690 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, CP 0,7756 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Age 0,7857 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Exang 0,7970 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Thalach 0,7648 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Restecg 0,7624 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, FBS 0,7651 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Chol 0,7669 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Trestbps 0,7767 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, CP 0,7830 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Age 0,7820 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Thalach 0,7531 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Restecg 0,7512 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, FBS 0,7532 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Chol 0,7580 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Trestbps 0,7584 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, CP 0,7745 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Age 0,7655 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Restecg 0,7630 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, FBS 0,7660 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Chol 0,7705 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Trestbps 0,7721 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, CP 0,7781 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Age 0,7287 Age, CP, Trestbps, Chol, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, FBS 0,7304 Age, CP, Trestbps, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Chol 0,7338 Age, CP, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Trestbps 0,7418 Age, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, CP 0,7469 CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Age 0,7288 Age, CP, Trestbps, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal FBS, Chol 0,7319 Age, CP, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal FBS, Trestbps 0,7403 Age, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal FBS, CP 0,7450 CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal FBS, Age 0,7338 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Chol, Trestbps 0,7415 Age, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Chol, CP 0,7463 CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Chol, Age 0,7472 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Trestbps, CP 0,7486 CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Trestbps, Age 0,7610 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal CP, Age
Pada tabel 5. merupakan hasil dari proses metode Principal Component Analysis (PCA) dengan mereduksi 2  atribut  dan  kombinasi  10  atribut.  Hasil  yang  didapatkan  kombinasi  atribut  yang  memiliki  nilai  Eigenvalue  / perangkingan tertinggi terdapat pada kombinasi atribut Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Slope, Ca,  Thal  dengan  mereduksi  atribut  Oldpeak  dan  Exang.  Setelah  didapatkan  kombinasi  atribut  dengan  nilai perangkingan tertinggi, selanjutnya melakukan klasifikasi kembali pada dataset dengan menggunakan kombinasi 10 atribut tersebut, sehingga didpatka hasil klasifikasi di bawah ini :
Tabel 6. Tingkat Akurasi Kombinasi 10 Atribut True CAD True Normal Class Precision Pred. CAD 147 31 82,58% Pred. Normal 18 107 85,60% Class Recall 89,09% 77,54% 83,83%
Hasil  pada  tabel  6.  terdapat  tingkat  persentase  Precision,  Recall  dan  Accuracy.  Dari  proses  klasifikasi kombinasi 10 atribut terdapat akurasi yang berbeda dengan tingkat akurasi sebesar 83,83% . Selanjutnya setelah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
dilakukan reduksi atribut serta mengukur tingkat akurasi pada dataset dengan reduksi 2 atribut dan kombinasi 10 atribut, melakukan  kembali  proses  reduksi  dengan  3  atribut  dan mencari kombinasi  9 atribut  berdasarkan nilai Eigenvalue  untuk  melakukan  perangkingan  kombinasi  atribut.  Adapun  hasil  metode  Principal  Component Analysis (PCA) kombinasi 9 atribut dapat dilihat di bawah ini :
Tabel 7. Hasil Metode PCA Kombinasi 9 Atribut Eigenvalue Kombinasi Reduksi 0,7556 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak Thal, Ca, Slope 0,7586 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope Thal, Ca, Oldpeak 0,7463 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope Thal, Ca, Exang 0,7611 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope Thal, Ca, Thalach 0,7217 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope Thal, Ca, Restecg 0,7192 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope Thal, Ca, Fbs 0,7211 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope Thal, Ca, Chol 0,7252 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope Thal, Ca, Trestbps 0,7318 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope Thal, Ca, Cp 0,7385 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope Thal, Ca, Age 0,7641 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Ca Thal, Slope, Oldpeak 0,7616 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Ca Thal, Slope, Exang 0,7748 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Ca Thal, Slope, Thalach 0,7405 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca Thal, Slope, Restceg 0,7382 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca Thal, Slope, FBS 0,7414 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca Thal, Slope, Chol 0,7445 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca Thal, Slope, Trestbps 0,7524 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca Thal, Slope, Cp 0,7637 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca Thal, Slope, Age 0,7682 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Slope, Ca Thal, Oldpeak, Exang 0,7842 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Slope, Ca Thal, Oldpeak, Thalach 0,7475 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Slope, Ca Thal, Oldpeak, Restecg 0,7450 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca Thal, Oldpeak, FBS 0,7472 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca Thal, Oldpeak, Chol 0,7498 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca Thal, Oldpeak, Trestbps 0,7588 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca Thal, Oldpeak, Cp 0,7693 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Ca Thal, Oldpeak, Age 0,7664 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Exang, Thalach 0,7337 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Exang, Restecg 0,7317 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Exang, Fbs 0,7332 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Exang, Chol 0,7393 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Exang, Trestbps 0,7383 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Exang, Cp 0,7588 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Exang, Age 0,7510 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Thalach, Restecg 0,7483 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Thalach, Fbs 0,7507 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Thalach, Chol 0,7570 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Thalach, Trestbps 0,7561 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Thalach, Cp 0,7662 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Thalach, Age 0,7083 Age, CP, Trestbps, Chol, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Restecg, Fbs 0,7097 Age, CP, Trestbps, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Restecg, Chol 0,7139 Age, CP, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Restecg, Trestbps 0,7216 Age, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Restecg, Cp 0,7296 CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Restecg, Age 0,7080 Age, CP, Trestbps, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Fbs, Chol 0,7118 Age, CP, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Fbs, Trestbps 0,7201 Age, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Fbs, Cp 0,7275 CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Fbs, Age 0,7135 Age, CP, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Chol, Trestbps 0,7208 Age, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Chol, Cp 0,7284 CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Chol, Age 0,7277 Age, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Trestbps, Cp 0,7312 CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Trestbps, Age 0,7440 Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca Thal, Cp, Age 0,7740 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Thal Ca, Slope, Oldpeak 0,7760 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Thal Ca, Slope, Exang 0,7829 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Thal Ca, Slope, Thalach 0,7487 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Thal Ca, Slope, Restecg 0,7458 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Thal Ca, Slope, Fbs 0,7502 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Thal Ca, Slope, Chol

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
Eigenvalue Kombinasi Reduksi 0,7521 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Thal Ca, Slope, Trestbps 0,7628 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Thal Ca, Slope, Cp 0,7664 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Thal Ca, Slope, Age 0,7811 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Slope, Thal Ca, Oldpeak, Exang 0,7916 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Slope, Thal Ca, Oldpeak, Thalach 0,7545 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Slope, Thal Ca, Oldpeak, Restecg 0,7515 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Thal Ca, Oldpeak, Fbs 0,7548 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Thal Ca, Oldpeak, Chol 0,7563 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Thal Ca, Oldpeak, Trestbps 0,7678 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Thal Ca, Oldpeak, Cp 0,7712 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Slope, Thal Ca, Oldpeak, Age 0,7753 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Exang, Thalach 0,7428 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Exang, Restecg 0,7402 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Exang, Fbs 0,7427 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Exang, Chol 0,7482 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Exang, Trestbps 0,7477 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Exang, Cp 0,7636 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Exang, Age 0,7550 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Thalach, Restecg 0,7517 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Thalach, Fbs 0,7555 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Thalach, Chol 0,7602 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Thalach, Trestbps 0,7617 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Thalach, Cp 0,7656 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Thalach, Age 0,7131 Age, CP, Trestbps, Chol, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Restecg, Fbs 0,7152 Age, CP, Trestbps, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Restecg, Chol 0,7187 Age, CP, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Restecg, Trestbps 0,7276 Age, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Restecg, Cp 0,7309 CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Restecg, Age 0,7132 Age, CP, Trestbps, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Fbs, Chol 0,7165 Age, CP, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Fbs, Trestbps 0,7255 Age, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Fbs, Cp 0,7288 CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Fbs, Age 0,7187 Age, CP, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Chol, Trestbps 0,7272 Age, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Chol, Cp 0,7303 CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Chol, Age 0,7334 Age, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Trestbps, Cp 0,7325 CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Trestbps, Age 0,7461 Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Thal Ca, Cp, Age 0,7794 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Ca, Thal Slope, Oldpeak, Exang 0,7880 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Ca, Thal Slope, Oldpeak, Thalach 0,7591 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Ca, Thal Slope, Oldpeak, Restecg 0,7565 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Ca, Thal Slope, Oldpeak, Fbs 0,7610 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Ca, Thal Slope, Oldpeak, Chol 0,7613 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Ca, Thal Slope, Oldpeak, Trestbps 0,7727 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Ca, Thal Slope, Oldpeak, Cp 0,7802 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Ca, Thal Slope, Oldpeak, Age 0,7827 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Exang, Thalach 0,7573 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Exang, Restecg 0,7551 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Exang, Fbs 0,7593 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Exang, Chol 0,7635 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Exang, Trestbps 0,7631 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Exang, Cp 0,7868 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Exang, Age 0,7678 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Thalach, Restecg 0,7647 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Thalach, Fbs 0,7706 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Thalach, Chol 0,7735 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Thalach, Trestbps 0,7751 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Thalach, Cp 0,7835 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Thalach, Age 0,7305 Age, CP, Trestbps, Chol, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Restecg, Fbs 0,7339 Age, CP, Trestbps, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Restecg, Chol 0,7363 Age, CP, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Restecg, Trestbps 0,7474 Age, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Restecg, Cp 0,7532 CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Restecg, Age 0,7321 Age, CP, Trestbps, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Fbs, Chol 0,7340 Age, CP, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Fbs, Trestbps

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
Eigenvalue Kombinasi Reduksi 0,7458 Age, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Fbs, Cp 0,7510 CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Fbs, Age 0,7376 Age, CP, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Chol. Trestbps 0,7487 Age, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Chol. Cp 0,7536 CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Chol. Age 0,7547 Age, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Trestbps, Cp 0,7545 CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Trestbps, Age 0,7742 Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Ca, Thal Slope, Cp, Age 0,7933 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Exang, Thalach 0,7669 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Exang, Restecg 0,7645 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Exang, Fbs 0,7675 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Exang, Chol 0,7712 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Exang, Trestbps 0,7713 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Exang, Cp 0,7967 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Exang, Age 0,7808 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Thalach, Restecg 0,7772 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Thalach, Fbs 0,7825 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Thalach, Chol 0,7846 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Thalach, Trestbps 0,7862 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Thalach, Cp 0,7954 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Thalach, Age 0,7398 Age, CP, Trestbps, Chol, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Restecg, Fbs 0,7423 Age, CP, Trestbps, FBS, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Restecg, Chol 0,7442 Age, CP, Chol, FBS, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Restecg, Trestbps 0,7568 Age, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Restecg, Cp 0,7619 CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Slope, Ca, Thal Oldpeak, Restecg, Age 0,7631 Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Thalach, Restecg 0,7606 Age, CP, Trestbps, Chol, Restecg, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Thalach, Fbs 0,7638 Age, CP, Trestbps, FBS, Restecg, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Thalach, Chol 0,7716 Age, CP, Chol, FBS, Restecg, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Thalach, Trestbps 0,7637 Age, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Thalach, Cp 0,7819 CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Thalach, Age 0,7270 Age, CP, Trestbps, Chol, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Restecg, Fbs 0,7288 Age, CP, Trestbps, FBS, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Restecg, Chol 0,7341 Age, CP, Chol, FBS, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Restecg, Trestbps 0,7355 Age, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Restecg, Cp 0,7523 CP, Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Restecg, Age 0,7272 Age, CP, Trestbps, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Fbs, Chol 0,7319 Age, CP, Chol, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Fbs, Trestbps 0,7341 Age, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Fbs, Cp 0,7501 CP, Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Fbs, Age 0,7341 Age, CP, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Chol, Trestbps 0,7353 Age, Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Chol, Cp 0,7514 CP,  Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Chol, Age 0,7432 Age, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Trestbps, Cp 0,7551 CP, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Trestbps, Age 0,7612 Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Exang, Cp, Age 0,7408 Age, CP, Trestbps, Chol, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Restecg, Fbs 0,7437 Age, CP, Trestbps, FBS, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Restecg, Chol 0,7487 Age, CP, Chol, FBS, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Restecg, Trestbps 0,7518 Age, Trestbps, Chol, FBS, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Restecg, Cp 0,7569 CP, Trestbps, Chol, FBS, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Restecg, Age 0,7416 Age, CP, Trestbps,  Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Fbs, Chol 0,7458 Age, CP, Chol, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Fbs, Trestbps 0,7499 Age, Trestbps, Chol, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Fbs, Cp 0,7542 CP, Trestbps, Chol, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Fbs, Age 0,7492 Age, CP,  FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Chol, Trestbps 0,7520 Age, Trestbps, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Chol, Cp 0,7565 CP, Trestbps, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Chol, Age 0,7607 Age, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Trestbps, Cp 0,7596 CP, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Trestbps, Age 0,7682 Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Thalach, Cp, Age 0,7013 Age, CP, Trestbps, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Fbs, Chol 0,7047 Age, CP, Chol, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Fbs, Trestbps 0,7148 Age, Trestbps, Chol, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Fbs, Cp 0,7191 CP, Trestbps, Chol, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Fbs, Age 0,7065 Age, CP,  FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Chol, Trestbps

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
Eigenvalue Kombinasi Reduksi 0,7159 Age, Trestbps, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Chol, Cp 0,7203 CP, Trestbps, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Chol, Age 0,7221 Age, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Trestbps, Cp 0,7227 CP, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Trestbps, Age 0,7373 Trestbps, Chol, FBS, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Restecg, Cp, Age 0,7047 Age, CP, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Fbs, Chol, Trestbps 0,7147 Age, Trestbps, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Fbs, Chol, Cp 0,7186 CP, Trestbps, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Fbs, Chol, Age 0,7203 Age, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Fbs, Trestbps, Cp 0,7207 CP, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Fbs, Trestbps, Age 0,7356 Trestbps, Chol, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Fbs, Cp, Age 0,7218 Age, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Chol, Trestbps, Cp 0,7221 CP, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Chol, Trestbps, Age 0,7362 Trestbps, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Chol, Cp, Age 0,7410 Chol, FBS, Restecg, Thalach, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal Trestbps, Cp, Age
Tabel 7. merupakan hasil dari proses metode Principal Component Analysis (PCA) dengan mereduksi 3 atribut  dan  kombinasi  9  atribut.  Dari  hasil  proses  tersebut  didapatkan  kombinasi  atribut  yang  memiliki  nilai Eigenvalue  atau  perangkingan  kombinasi  atribut  tertinggi  terdapat  pada  kombinasi  atribut  CP,  Trestbps,  Chol, FBS,  Restecg, Thalach,  Slope,  Ca,  Thal  dengan mereduksi atribut  Oldpeak,  Exang  dan  Age.  Setelah  diketahui kombinasi  atribut  dengan  nilai  Eigenvalue  tertinggi,  kemudian  melakukan  klasifikasi  kembali  dengan menggunakan kombinasi 9 atribut tersebut. Sehingga didapatkan hasil klasifikasi seperti di bawah ini :
Tabel 8. Tingkat Akurasi Kombinasi 9 Atribut True CAD True Normal Class Precision Pred. CAD 149 34 81,42% Pred. Normal 16 104 86,67% Class Recall 90,30% 75,36% 83,50%
Pada tabel 8. yang merupakan hasil tingkat akurasi memiliki persentasi Precision, Recall dan Accuracy. Dari  hasil  proses  kombinasi  9  atribut  tersebut,  terdapat  akurasi  yang  berbeda  dari  hasil  proses  klasifikasi sebelumnya dengan tingkat akurasi sebesar 83,50% . Dari hasil tingkat akurasi reduksi 3 atribut dengan kombinasi 9 atribut terdapat perbedaan tingkat akurasi dengan hasil klasifikasi pada kombinasi 11 dan 10 atribut. Pada dataset dilakukan reduksi 3 atribut Oldpeak, Exang dan Age dengan kombinasi 9 atribut CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Slope, Ca, Thal tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 83,50% . Hal ini dikarenakan terdapat penurunan pada prediksi dengan hasil klasifikasi Normal, dimana pada hasil klasifikasi reduksi 2 atribut dengan kombinasi 10 atribut untuk atribut Oldpeak Exang dan Age digunakan menjadi pohon pengambilan keputusan pada penentuan proses  hasil  klasifikasi.  Sedangkan  pada  reduksi  3  atribut  dengan  kombinasi  9  atribut,  Oldpeak  dan  Exang mengalami  reduksi  atribut  berdasarkan  kombinasi  nilai  Eigenvalue  pada  metode  PCA.  Reduksi  atribut  yang menjadi  pohon  keputusan  ini  menyebabkan  berkurangnya  tingkat  akurasi  pada  proses  klasifikasi  terkhususnya pada hasil klasifikasi Normal.
Setelah  dilakukan  proses  reduksi  atribut  pada  dataset  dan  mengetahui  kombinasi  –  kombinasi  atribut dengan  nilai  Eigenvalue  /  perangkingan  tertinggi  dengan  menggunakan  metode  Principal  Componen  Analysis (PCA)  serta  melakukan  klasifikasi  dan  mengukur  tingkat  akurasi  pada  proses  klasifikasi,  selanjutnya  adalah menampilkan seluruh hasil proses pengujian. Untuk hasil pengujian dataset dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 9. Hasil Pengujian Dataset
No Reduksi Atribut Kombinasi Atribut Tingkat Akurasi 1 - Age,  CP,  Trestbps,  Chol,  FBS,  Restecg,  Thalach,  Exang,  Oldpeak,  Slope, Ca, Thal 87,46% 2 Thalach Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal 89,11% 3 Oldpeak, Exang Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Slope, Ca, Thal 83,83% 4 Oldpeak, Exang, Age CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Slope, Ca, Thal 83,50%

## 3.2 Pembahasan
Pada  proses  pengujian  dataset  dengan  melakukan  reduksi  atribut  dan  melakukan  klasifikasi  dengan  kombinasi atribut yang berbeda – beda didapatkan tingkat akurasi yang berbeda juga. Tingkat akurasi pada dataset sebelum dilakukan reduksi atribut didapat akurasi sebesar 87,46%, setelah dilakukan reduksi 1 atribut (Thalacah) dengan kombinasi atribut Age, CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Exang, Oldpeak, Slope, Ca, Thal didapatkan tingkat akurasi sebesar 89,11%, pada reduksi 2 atribut (Oldpeak dan Exang) dengan kombinasi atribut Age, CP, Trestbps, Chol,  FBS,  Restecg,  Thalach,  Slope,  Ca,  Thal  tingkat  akurasi  yang  didapatkan  sebesar  83,83%  dan  reduksi  3 atribut (Oldpeak, Exang dan Age) dengan kombinasi atirbut CP, Trestbps, Chol, FBS, Restecg, Thalach, Slope,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
Submitted: 21/08/2020 ; Accepted: 09/09/2020 ; Published: 20/10/2020
Ca, Thal  didapatkan  akurasi  sebesar  83,50%.  Setelah  dilakukan  reduksi  1  atribut  dengan  kombinasi  11 atribut setiap dilakukan reduksi atribut mengalami penurunan pada tingkat akurasi hal  ini dikarenakan ketika dilakukan proses  klasifikasi  sebelum  terdapat  reduksi  atribut  seluruh  atribut  pada  dataset  menjadi  rule  ataupun  pohon keputusan, begitu juga ketika proses klasifikasi pada reduksi 1 atribut dengan kombinasi 11 atribut yang kemudian dilakukan proses klasifikasi. Seluruh kombinasi atribut tersebut menjadi pohon keputusan juga, sehingga ketika dilakukan reduksi atribut akan mempengaruhi tingkat akurasi pada proses klasifikasi lainnya.
Hal tersebut yang  mempengaruhi  pada  proses  pengambilan  keputusan  hasil  klasifikasi,  dimana terdapat penurunan  pada kebenaran  dalam menemukan  sebuah  hasil  proses klasifikasi  atau  Class  Recall  Prediction  dan ketepatan informasi yang diberikan atau Class Precision. Dari proses reduksi dan klasifikasi didapatkan bahwa pada dataset untuk atribut optimal terdapat saat sebelum dilakukannya reduksi atribut, dikarenakan hasil tingkat akurasi yang tertinggi terdapat pada saat tidak dilakukannya reduksi pada atribut dataset.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari penjelasan permasalahan dan uraian setiap BAB serta hasil dari penelitian, maka dapat ditarik kesimpulan  (a)  Metode  Principal  Componen  Analysis  (PCA)  dapat  digunakan  untuk  menentukan  perankingan kombinasi atribut yang memiliki nilai kombinasi tertinggi berdasarkan nailai Eigenvalue. (b) Proses klasifikasi menggunakan  algoritma  C5.0 pada dataset menghasilkan pohon  keputusan  dan tingkat akurasi yang  berbeda  – beda pada setiap reduksi atribut dengan tingkat akurasi yang paling rendah pada reduksi 3 atribut dengan memiliki akurasi sebesar 83,50% dan paling tinggi pada sebelum dilakukan reduksi atribut dengan akurasi sebesar 89,11%, hal ini dikarenakan yang menjadi pohon keputusan mengalami reduksi. (c) Pada dataset atribut optimal terdapat ketika  tidak  dilakukannya  reduksi  atribut  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi  pada  sebelum  dilakukannya  reduksi atribut pada dataset.

## REFERENCES
[1] F.  Babič,  J.  Olejár,  Z.  Vantová  and  J.  Paralič,  "Predictive  and  Descriptive  Analysis  for  Heart  Disease  Diagnosis," Federated Conference on Computer Science and Information Systems, vol. 11, pp. 155-163, 2017.
[2] D.  B.  Umadevi  and  M.  Snehapriya,  "A  Survey  on  Prediction  of  Heart  Disease  Using  Data  Mining  Techniques," International Journal of Science and Research (IJSR), vol. 6, no. 4, pp. 2228-2232, 2017.
[3] J. H. B. B. H. M. Roohallah Alizadehsani, A. Ghandeharioun, Reihane Boghrati and Z. A. Sani, "Diagnosis Of Coronary Arteries Stenosis Using Data Mining," Journal of Medical Signals & Sensors, vol. 2, no. 3, pp. 153-160, 2012.
[4] D. Chaki, A. Das and M. I. Zaber, "A Comparison of Three Discrete Methods for Classification of Heart Disease Data," Bangladesh Journal Of Scientific And Industrial Research, vol. 50, no. 4, pp. 293-296, 2015.
[5] B.  Kaur  and  W.  Singh,  "Review  on  Heart  Disease  Prediction  System  using  Data  Mining  Techniques,"  International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication , vol. 2, no. 10, pp. 3003-3008, 2014.
[6] R.  Alizadehsani, J.  Habibi, M. J.  Hosseini,  H.  Mashayekhi,  R.  Bogharti,  A.  Ghandeharioun,  B.  Bahadorian  and  Z.  A. Sani,  "A  Data  Mining  Approach  For  Diagnosis  Of  Coronary  Artery  Disease,"  Computer  Methods  and  Programs  In Biomedcine, pp. 1-10, 2013.
[7] R. El-Bialy, M.  A. Salamay,  O.  H. Karam  and M. Khalifa,  "Feature  Analysis of  Coronary  Artery  Heart  Disease  Data Sets," International Conference on Communication, Management and Information Technology , pp. 459-468, 2015.
[8] D. K. B. A. Janabi and R. Kadhim, "Data Reduction Techniques: A Comparative Study for Attribute Selection Methods," International Journal of Advanced Computer Science and Technology. , vol. 8, no. 1, pp. 1-13, 2018.
[9] W. Ding, J. Wang and Z. Guan, "A Novel Minimum Attribute Reduction Algorithm Based on Hierarchical Elitist Role Model Combining Competitive and Cooperative Co-evolution," Chinese Journal of Electronics, vol. 22, no. 4, pp. 677- 682, 2013.
[10] I. T. Jolliffe and J. Cadima, "Principal Component Analysis: A Review And Recent Developments," The Royal Society Publishing, pp. 1-16, 2016.
[11] A. R. Syakhala, D. Puspitaningrum and E. P. Purwandari, "Perbandingan Metode Principal Component Analysis (Pca) Dengan Metode Hidden Markov Model (Hmm) Dalam Pengenalan Identitas Seseorang Melalui Wajah," Jurnal Rekursif, vol. 3, no. 2, pp. 68-81, 2015.
[12] M. Abdar, S. R. N. Kalhori, T. Sutikno, I. M. I. Subroto and G. Arji, "Comparing Performance of Data Mining Algorithms In Prediction Heart Diseases," International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), vol. 5, no. 6, pp. 1569-1576, 2015.
[13] R.  Pandya  and  J.  Pandya,  "C5.0  Algorithm  to  Improved  Decision  Tree  with  Feature  Selection  and  Reduced  Error Pruning," International Journal of Computer Applications, vol. 117, no. 16, pp. 18-21, 2015.
[14] R.  Revathy and  R.  Lawrance, "Comparative  Analysis  of  C4.5  and C5.0  Algorithms  on  Crop Pest  Data,"  International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering (IJIRCCE), vol. 5, no. 1, pp. 50-58, 2017.
[15] J. Han, M. Kamber and J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques, Third ed., USA: Morgan Kaufmann, 2012.
[16] K. V. K and S. B, "Dimensionality Reduction Using Principal Component Analysis For Network Intrusion Detection," Perspectives in Science, vol. 8, pp. 510-512, 2016.
[17] S.-H. Wang, T.-M. Zhan, Y. Chen, Y. Zhang, M. Yang, H.-M. Lu, H.-N. Wang, B. Liu and P. Phillips, "Multiple Sclerosis Detection  Based  on  Biorthogonal  Wavelet  Transform,  RBF  Kernel  Principal  Component  Analysis,  and  Logistic Regression," IEEE, vol. 4, pp. 7567-7576, 2016.
[18] D. Nandi, A. S. Ashour, S. Samanta, S. Chakraborty, M. A. Salem and N. Dey, "Principal Component Analysis In Medical Image Processing: A Study," International Journal of Image Mining , vol. 1, no. 1, pp. 65-86, 2015.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2355
Submitted: 21/08/2020 ; Accepted: 09/09/2020 ; Published: 20/10/2020
[19] M.  Abdar,  M.  Zomorodi-Moghadam,  R.  Das  and  I.-H.  Ting, "Performance  Analysis  Of  Classification  Algorithms  On Early Detection Of Liver Disease," Expert Systems With Applications 125, pp. 442-443, 2019.
[20] B.  R.  Patel  and  K.  K.  Rana,  "A  Survey  on  Decision  Tree  Algorithm  For  Classification,"  International  Journal  of Engineering Development and Research, vol. 2, no. 1, pp. 1-5, 2014.
[21] I. H. Witten, E. Frank and M. A. Hall, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third ed., USA: Morgan Kaufmann, 2011.
[22] I. H. Witten and E. Frank, Data Mining Practical Machine Learning Tools and  Techniques, Second ed., USA: Morgan Kaufmann, 2005.
[23] C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, First ed., Singapore: Business Media, 2006.