Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Prediksi Penyakit Jantung Dengan Algoritma Regresi Linier
Agung Wijayadhi, Muhammad Makmun Effendi, Sugeng Budi Rahardjo Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email : 1 awijayadhi@gmail.com , 2 effendiyan@pelitabangsa.ac.id , 3 * sugeng@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: sugeng@pelitabangsa.ac.id
Abstrak − Dalam  penelitian  ini,  kami  mengevaluasi  kemampuan  algoritma  regresi  linier  untuk  memprediksi  risiko  penyakit jantung  pada  individu.  Kami  menggunakan  data  dari  sumber  yang  terpercaya  dan  melakukan  preprocessing  yang  diperlukan untuk  membersihkan  dan  menyediakan  data  untuk  model.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  algoritma  regresi  linier  dapat digunakan dengan baik untuk memprediksi risiko penyakit jantung pada individu dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi. Kami juga mengevaluasi beberapa faktor yang  mempengaruhi risiko penyakit jantung dan menunjukkan bahwa  faktor-faktor tersebut dapat diidentifikasi dan diintegrasikan ke dalam model kami untuk meningkatkan kinerjanya. Selain itu, kami juga mengevaluasi metode  validasi  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  model  kami  dan  menunjukkan  bahwa  metode  tersebut  dapat  digunakan untuk menentukan kinerja model secara obyektif. Hasil dari penelitian ini memberikan dasar yang  kuat untuk mengembangkan sistem  prediksi  penyakit  jantung  yang  lebih  baik  di  masa  depan.  Dan    hasil  penelitian  ini  cukup  sangat  akurat  mampu memberikan hasil yang baik dengan nilai Root Mean Squared Error: 0.379 +/- 0.000 dan Squared Error: 0.144 +/- 0.229.
Kata Kunci : Data Mining, Regresi Linier, Penyait Jantung
Abstract − In this study, we evaluated the ability of a linear regression algorithm to predict heart disease risk in individuals. We use data from trusted sources and perform the necessary preprocessing to clean and provide the data for the model. The results of the analysis show that the linear regression algorithm can be used well to predict the risk of heart disease in individuals with a fairly  high  degree  of  accuracy. We  also  evaluated  several  factors  that  influence heart disease  risk  and  demonstrated  that  they could  be  identified  and  integrated  into  our  model  to  improve  its  performance.  In  addition,  we  also  evaluated  the  validation methods used to evaluate our models and demonstrated that they can be used to objectively determine model performance. The results from this study provide a solid foundation for developing a better heart disease prediction system in the future. And the results  of  this  study  are  quite  accurate  enough  to  give  good  results  with  a  Root  Mean  Squared  Error:  0.379  +/-  0.000  and Squared Error: 0.144 +/- 0.229.
Keywords: Data Mining, Linear Reggression, Heart Disease

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  jantung  adalah  masalah  kesehatan  yang  sangat  umum  di  dunia.  Prediksi  penyakit  jantung  dapat membantu  dalam  pencegahan  dan  pengobatan  yang  lebih  efektif.  Algoritma  regresi  linier  dapat  digunakan  untuk memprediksi  risiko  penyakit  jantung  dengan  menganalisis  data  klinis  dan  faktor  risiko.  Selanjutnya,  dalam penelitian  ini  akan  dijelaskan  bagaimana  algoritma  regresi  linier  digunakan  untuk  memprediksi  risiko  penyakit jantung  dengan  menganalisis  data  klinis  seperti  tekanan  darah,  kolesterol,  dan  aktivitas  fisik  serta  faktor  risiko seperti  usia,  jenis  kelamin,  dan  riwayat  keluarga.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  akan  diambil  dari sumber yang terpercaya dan valid. Analisis yang akan dilakukan akan membandingkan hasil prediksi dari algoritma regresi linier dengan metode lain seperti metode klasifikasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi yang berguna bagi profesional kesehatan dalam pencegahan dan pengobatan penyakit jantung.
Selain  itu,  dalam  penelitian  ini  juga  akan  dijelaskan  bagaimana  algoritma  regresi  linier  dapat  digunakan  untuk mengoptimalkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  risiko  penyakit  jantung.  Hal  ini  akan  dilakukan  dengan menganalisis  korelasi  antara  variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  model  dan  mengevaluasi  pengaruh  masing- masing variabel terhadap hasil prediksi.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  pengembangan  metode prediksi  risiko  penyakit  jantung  yang  lebih  efektif  dan  akurat.  Selain  itu,  dapat  juga  memberikan  informasi  yang berguna bagi individu yang memiliki risiko tinggi untuk mengambil tindakan preventif lebih awal.
Berdasarkan  uraian  masalah  diatas,  maka  dalam  penelitian  ini  digunakan  algoritma  regresi  linear    sebagai  proses identifikasi data dengan judul “PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG DENGAN ALGORITMA REGRESI LINIER”. Penyakit jantung adalah kondisi medis yang mengacu pada masalah yang terjadi pada jantung dan pembuluh darah. Ini termasuk berbagai kondisi seperti penyakit jantung koroner, stroke, penyakit jantung bawaan, dan masalah lain yang dapat  mengganggu  kerja jantung dan pembuluh darah. Penyakit jantung sering disebabkan oleh faktor-faktor seperti  gaya  hidup  tidak  sehat,  obesitas,  stres,  dan  faktor  risiko  lainnya  yang  dapat  mempengaruhi  kesehatan jantung. Pengobatan dan pencegahan penyakit jantung sangat penting untuk memastikan kesehatan jangka panjang dan memperpanjang harapan hidup individu.[1]
Data mining adalah proses pengembangan dan aplikasi teknik untuk mengekstrak informasi dan pola dari data besar, dan  menggunakannya  untuk  membuat  keputusan  yang  berguna.  Data  mining  memanfaatkan  teknik  statistik, machine  learning,  dan  database  untuk  menganalisis  data  dan  menemukan  informasi  tersembunyi  yang  mungkin tidak  dapat  ditemukan  dengan  cara  manual.  Data  mining  berguna  untuk  berbagai  aplikasi,  seperti  pemasaran, manajemen  risiko,  dan  pengambilan  keputusan  bisnis.  Algoritma  data  mining  seperti  clustering,  association  rule mining,  decision  trees,  dan  neural  networks  digunakan  untuk  mengungkap  pola  dan  hubungan  dalam  data.  Data
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
mining  membantu  perusahaan  dan  organisasi  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dengan  memanfaatkan informasi yang tersembunyi dalam data.[2]
Secara  sederhana  Data  Mining  adalah  proses  untuk  menambang  atau  menggali  informasi  yang  tersembunyi  dari bongkahan data besar. Inti dari proses proses Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah Data mining, yang algoritmanya  mengeksplor  dan  membangun  model  data.  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)    sebagai pengorganisasian untuk proses pengidentifikasian data yang benar dan berguna untuk penemuan pola dari kumpulan data yang besar dan kompleks.[3]
Data  mining  adalah  proses  pengembangan  dan  aplikasi  teknik  untuk  mengungkap  pola  dan  informasi  dari  data. Berikut  adalah  beberapa  teknik  data  mining  yang  sering  digunakan:  Clustering:  membagi  data  menjadi  beberapa kelompok  berdasarkan  kesamaan  atribut.  Association  rule  mining:  menemukan  hubungan  antara  item  dalam  data dengan  menggunakan  aturan  asosiasi.  Decision  tree:  menentukan  tindakan  berdasarkan  suatu  kondisi  dan menciptakan  pohon  keputusan.  Neural  network:  menggunakan  jaringan  saraf  untuk  menyelesaikan  masalah  dan melakukan prediksi. Naive Bayes: menggunakan teori probabilitas untuk menentukan kelas suatu data. Regression: menentukan hubungan antara variabel independen dan dependen dan membuat prediksi nilai. SVM (Support Vector Machine): membagi data menjadi dua kelas dengan memaksimalkan jarak  antara kelas..[4] fungsi atau subkegiatan apa  sajakah  yang  ada  dalam  data  mining  dalam  rangka  menemukan,  menggali,  atau  menambang  pengetahuan tersebut? Mengacu kepada Larose (2005), terdapat enam fungsi dalam data mining, yaitu : Fungsi deskripsi, fungsi estimasi, fungsi prediksi, fungsi klasifikasi, fungsi pengelompokkan dan fungsi asosiasi. [5]
Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat  diperkecil.  Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi.[6] Regresi  linier  adalah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  memprediksi  hubungan  antara  variabel  independen (predictor/input) dan variabel dependen (respons/output) dengan membuat garis linier (linear model) sebagai model dasar.  Model  ini  mengasumsikan  hubungan  antara  kedua  variabel  tersebut  adalah  linier.  Hasil  dari  regresi  linier adalah  sebuah  equation  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  respons/output  berdasarkan  nilai  dari variabel independen/predictor.
Regresi  linier  dapat  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  dalam  banyak  bidang,  seperti  ekonomi,  teknik,  dan bisnis, dengan memprediksi hubungan antara dua atau lebih variabel. Hasil dari regresi linier juga dapat digunakan untuk  menentukan tingkat korelasi antara variabel dan  menilai seberapa besar pengaruh suatu  variabel independen terhadap variabel dependen.
Algoritma  regresi  linier  termasuk  dalam  kelompok  algoritma  supervised  learning.  Algoritma  regresi  linier menggunakan data yang memiliki hubungan linier antara variabel dependen dan independen untuk membuat model prediksi. Algoritma ini sangat berguna dalam memprediksi nilai numerik, seperti harga saham, biaya produksi, atau jumlah penjualan. Algoritma regresi linier dapat digunakan untuk data tunggal (simple linear regression) atau data dengan lebih dari satu variabel independen (multiple linear regression). Algoritma ini bersifat sederhana dan mudah digunakan,  dan  memiliki  hasil  yang  akurat  jika  data  memenuhi  syarat-syarat  yang  dibutuhkan,  seperti  linearitas, homoskedastisitas, dan tidak ada autokorelasi.[7]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Proses Tahapan Data Mining
Dalam melakukan prediksi data penyakit jantung yang akan di uji sesuai pemodelan data yang akan digunakan agar mempermudahkan penelitian dan berjalan sesuai dinginkan maka dibuat alur atau tahapan dalam penelitian ini sebagai berikut:
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2.2 Data Selection
Data  selection  adalah  proses  pemilihan  data  yang  akan  digunakan  dalam  pemodelan  regresi  linier.  Tahap  ini sangat  penting  karena  kualitas  data  akan  mempengaruhi  hasil  dari  model.  Pemilihan  data  yang  tepat  akan memastikan  bahwa  model  regresi  linier  yang  dibangun  memiliki  akurasi  yang  baik  dan  dapat  menyediakan  solusi yang berguna untuk masalah yang akan dicari solusinya.
Tabel 1. Data Selection Usia Nyeri Dada Merokok Kecemasan 69 1 2 2 74 2 1 1 59 1 1 1 63 2 2 2 63 1 2 1 75 1 2 1 52 2 1 1 51 2 2 2 68 2 1 2 53 2 2 2 61 2 2 2 72 1 1 1 60 2 1 1 58 2 1 1

## 2.3 Data Transformation
Pada  Tahap  ini  yaitu  Data Transformation merupakan  sebuah  proses  mengubah  format  data  atau  atribut  awal untuk proses pengujian prediksi menggunakan algoritma regresi linier dengan cara hitung manual atau dengan cara komputeriasi yaitu menggunakan tools RapidMiner. Berikut adalah hasil data yang sudah diolah.
Tabel 2. Data Transformation Usia Nyeri Dada 69 1 74 2 59 1 63 2 63 1 75 1 52 2 51 2 68 2 53 2
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
61 2 72 1 60 2 58 2

## 2.4 Pemodelan
Pemodelan regresi linier melibatkan beberapa tahapan, diantaranya:
1. Analisis  explorasi  data:  melakukan  analisis  terhadap  data  untuk  memahami  hubungan  antara  variabel independen dan dependen dan memastikan bahwa asumsi linieritas terpenuhi.
2. Pemilihan  variabel  independen:  memilih  variabel  independen  yang  memiliki  hubungan  yang  kuat  dengan variabel dependen.
3. Persiapan data: melakukan pembersihan data dan normalisasi untuk memastikan data siap untuk model.
4. Pelatihan  model:  membangun  model  regresi  linier  dengan  memilih  model  yang  sesuai  dan  melatih  model dengan data latih.
5. Evaluasi model: menilai akurasi model dengan mengukur residuals dan membandingkan hasil prediksi dengan nilai aktual.
6. Perbaikan model: melakukan perbaikan model jika diperlukan dengan memodifikasi variabel independen atau memilih model yang berbeda.
7. Implementasi: menerapkan model regresi linier pada data baru untuk membuat prediksiBentuk Umum Regresi Linear Sederhana:
b n x y x y n x x i i i i n i i n i n i i n i i n = −             −       = = = = =      1 1 1 2 1 1 2 (1)
a y bx = − (2), sehingga a y n b x n i i n i i n = − = =   1 1
(3)
n: banyaknya pasangan data yi: nilai perubahan tak bebas Y ke-i
xi: nilai perubahan bebas X ke-i
Menghitung permasan regrensi linearnya Y = a + bX Y: perbahan tak-bebas
X: perubahan bebas a: konstanta b: kemiringan

## 2.5 Evaluasi dan Hasil
Proses  Evaluasi  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  hasil  perhitungan  yang  telah  dianalisa  dengan menggunakan  metode  algoritma  regresi  linier  apakah  berfungsi  dengan  baik  atau  tidak.  Proses  pengujian  tersebut menggunakan softwate  tools  RapidMiner .  Dengan tools tersebut  bisa  mengetahui  dan  melihat  data  apakah  sesuai dengan  yang  diharapkan  atau  tidak,  lalu  mengetahui  bagaimana  variable  dependen/kriteria  dapat  diprediksikan melalui variable independent atau variable predictor secara individual.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Penelitian

## 3.1.1 Data Uji
Penelitian yang telah diteliti ini menggunakan algoritma Regresi Linier, untuk mengidentifikasi penyakit jantung dan mendapatkan hasil Root Mean Square Error (RMSE) yang sangat akurat serta prediksi yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan pasien yang terkena penyakit atau tidak. Sumber data berasal dari situs Kaggle.com, dan data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari atribut atau variabel seperti usia, nyeri dada dan hasil test.
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.1.2 Split Validation
Split  validation  adalah  metode  pembagian  data  untuk  memvalidasi  model  machine  learning  dengan  membagi data  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data training dan  data testing .  Data training digunakan  untuk  melatih  model, sedangkan  data testing digunakan  untuk  memvalidasi  model  yang  telah  dilatih  dengan  mengukur  akurasi prediksinya.
Tabel 3. Dataset Usia Nyeri Dada Hasil Test 69 1 1 74 2 1 59 1 0 63 2 0 63 1 0 75 1 1 52 2 1 51 2 1 68 2 0 53 2 1 61 2 1 72 1 1 60 2 0 58 2 1 69 2 0 48 1 1 75 2 1 57 2 1 68 2 1 61 1 0 44 2 1 64 1 1 21 2 0
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
60 2 1 72 2 1 65 1 1 61 2 1 69 1 0 53 2 1 55 1 0 57 2 0 62 2 1 56 2 0 67 2 1 59 1 0 59 2 1 60 1 1 56 1 0 56 2 1 60 2 1 68 2 1 63 1 1 77 1 1 52 2 1 70 2 1 72 2 1 62 2 1 64 2 1 70 1 1 60 1 0 56 1 1
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
63 2 1 54 2 1 49 2 1 57 1 1 52 1 1 63 1 1 73 1 1 47 1 1 69 2 1 70 1 1 60 1 0 70 1 1 68 1 1 74 1 1 71 2 1 56 1 1 66 2 1 76 2 1 78 2 1 68 2 1 66 2 1 67 1 1 60 2 1 61 2 1 58 2 1 76 1 1 56 2 1 67 2 1
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
73 2 1 58 1 0 54 2 1 62 2 1 81 1 1 56 1 1 60 1 1 66 1 1 62 1 1 62 2 1 55 2 1 62 1 1 71 1 1 52 2 1 59 1 1 48 2 1 60 1 1 61 2 1 59 2 1 64 1 1 56 2 1

## 3.1.3 Perhitungan Regresi Linier
Didalam perhitungan Regresi Linier, untuk mencari nilai :
X 1 Y : Usia X Hasil Test X 2 Y : Nyeri Dada X Hasil Test
X 1 X 2 : Usia X Nyeri Dada X 1 2 : Usia 2 X 2 2 : Nyeri Dada 2
Tabel 4. Perhitungan Regresi Linier
No Usia (X 1 )  Nyeri Dada (X 2 )  Hasil Test (Y) X 1 Y X 2 Y  X 1 X 2 X 1 2 X 2 2 1 69 1 1 69 1 69 4761 1 2 74 2 1 74 2 148 5476 4
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
3 59 1 0 0 0 59 3481 1 4 63 2 0 0 0 126 3969 4 5 63 1 0 0 0 63 3969 1 6 75 1 1 75 1 75 5625 1 7 52 2 1 52 2 104 2704 4 8 51 2 1 51 2 102 2601 4 9 68 2 0 0 0 136 4624 4 10 53 2 1 53 2 106 2809 4 11 61 2 1 61 2 122 3721 4 12 72 1 1 72 1 72 5184 1 13 60 2 0 0 0 120 3600 4 14 58 2 1 58 2 116 3364 4 15 69 2 0 0 0 138 4761 4 16 48 1 1 48 1 48 2304 1 17 75 2 1 75 2 150 5625 4 18 57 2 1 57 2 114 3249 4 19 68 2 1 68 2 136 4624 4 20 61 1 0 0 0 61 3721 1 21 44 2 1 44 2 88 1936 4 22 64 1 1 64 1 64 4096 1 23 21 2 0 0 0 42 441 4 24 60 2 1 60 2 120 3600 4 25 72 2 1 72 2 144 5184 4 26 65 1 1 65 1 65 4225 1 27 61 2 1 61 2 122 3721 4 28 69 1 0 0 0 69 4761 1 29 53 2 1 53 2 106 2809 4 30 55 1 0 0 0 55 3025 1 31 57 2 0 0 0 114 3249 4 32 62 2 1 62 2 124 3844 4 33 56 2 0 0 0 112 3136 4 34 67 2 1 67 2 134 4489 4 35 59 1 0 0 0 59 3481 1 36 59 2 1 59 2 118 3481 4 37 60 1 1 60 1 60 3600 1 38 56 1 0 0 0 56 3136 1
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
39 56 2 1 56 2 112 3136 4 40 60 2 1 60 2 120 3600 4 41 68 2 1 68 2 136 4624 4 42 63 1 1 63 1 63 3969 1 43 77 1 1 77 1 77 5929 1 44 52 2 1 52 2 104 2704 4 45 70 2 1 70 2 140 4900 4 46 72 2 1 72 2 144 5184 4 47 62 2 1 62 2 124 3844 4 48 64 2 1 64 2 128 4096 4 49 70 1 1 70 1 70 4900 1 50 60 1 0 0 0 60 3600 1 51 56 1 1 56 1 56 3136 1 52 63 2 1 63 2 126 3969 4 53 54 2 1 54 2 108 2916 4 54 49 2 1 49 2 98 2401 4 55 57 1 1 57 1 57 3249 1 56 52 1 1 52 1 52 2704 1 57 63 1 1 63 1 63 3969 1 58 73 1 1 73 1 73 5329 1 59 47 1 1 47 1 47 2209 1 60 69 2 1 69 2 138 4761 4 61 70 1 1 70 1 70 4900 1 62 60 1 0 0 0 60 3600 1 63 70 1 1 70 1 70 4900 1 64 68 1 1 68 1 68 4624 1 65 74 1 1 74 1 74 5476 1 66 71 2 1 71 2 142 5041 4 67 56 1 1 56 1 56 3136 1 68 66 2 1 66 2 132 4356 4 69 76 2 1 76 2 152 5776 4 70 78 2 1 78 2 156 6084 4 71 68 2 1 68 2 136 4624 4 72 66 2 1 66 2 132 4356 4 73 67 1 1 67 1 67 4489 1 74 60 2 1 60 2 120 3600 4
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
75 61 2 1 61 2 122 3721 4 76 58 2 1 58 2 116 3364 4 77 76 1 1 76 1 76 5776 1 78 56 2 1 56 2 112 3136 4 79 67 2 1 67 2 134 4489 4 80 73 2 1 73 2 146 5329 4 81 58 1 0 0 0 58 3364 1 82 54 2 1 54 2 108 2916 4 83 62 2 1 62 2 124 3844 4 84 81 1 1 81 1 81 6561 1 85 56 1 1 56 1 56 3136 1 86 60 1 1 60 1 60 3600 1 87 66 1 1 66 1 66 4356 1 88 62 1 1 62 1 62 3844 1 89 62 2 1 62 2 124 3844 4 90 55 2 1 55 2 110 3025 4 91 62 1 1 62 1 62 3844 1 92 71 1 1 71 1 71 5041 1 93 52 2 1 52 2 104 2704 4 94 59 1 1 59 1 59 3481 1 95 48 2 1 48 2 96 2304 4 96 60 1 1 60 1 60 3600 1 97 61 2 1 61 2 122 3721 4 98 59 2 1 59 2 118 3481 4 99 64 1 1 64 1 64 4096 1 100 56 2 1 56 2 112 3136 4 Jumlah 6202 157 83 5208 133 9671  392190  271
Dan jika sudah terhitung semua maka akan di jumlahkan semua data dari atas sampai bawah menggunakan rumus excel yaitu (=SUM). Setelah itu di hitung kembali untuk menentukan prediksi menggunakan rumus Regresi Linier Sederhana sebagai berikut :
Ket : Y : Variabel Dependen X : Variabel Independen a : Konstanta b : Koefisien Regresi n : Jumlah Data
𝒃 𝟏 = 𝑛 ∑(𝑥 1 𝑦) − (∑ 𝑥 1 )(∑𝑦) 𝑛(∑𝑥 1 ) 2 − (∑𝑥 1 ) 2 𝒃 𝟏 = 100(5208) − (6202)(83) 100(392190) − (6202) 2
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝒃 𝟏 = 520800 − 514766 39219000 − 38464804 𝒃 𝟏 = 6034 −34543804 𝒃 𝟏 = −𝟎, 𝟎𝟎𝟎𝟏𝟕𝟒𝟔𝟕𝟔𝟖
Nilai b1 ini adalah hasil perhitungan dari pada Koefisien Regresi 1
𝒃 𝟐 = 𝑛 ∑(𝑥 2 𝑦) − (∑ 𝑥 2 )(∑𝑦) 𝑛(∑𝑥 2 ) 2 − (∑𝑥 2 ) 2 𝒃 𝟐 = 100(133) − (157)(83) 100(271) − (157) 2 𝒃 𝟐 = 13300 − 13031 27100 − 24649
𝒃 𝟐 = 269 2451 𝒃 𝟐 = 𝟎, 𝟏𝟎𝟗𝟕𝟓𝟏𝟏𝟐𝟐
Nilai b2 ini adalah hasil perhitungan dari pada Koefisien Regresi 2 Setelah kita mendapatkan nilai b1 dan b2 kita mencari nilai a dengan rumus sebagai berikut :
𝒂 = ∑ y − b 1 ∑ x 1 + b 2 ∑ x 2 n
𝒂 = 83 − ((−0,0001746768) ∗ (6202)) + ((0.109751122) ∗ (157)) 100 𝒂 = 83 − (−1,0833455136) + 17,230926154 100 𝒂 = 83 − 16,1475806404 100 𝒂 = 66,8524193596 100 𝒂 = 𝟎, 𝟔𝟔𝟖𝟓𝟐𝟒𝟏𝟗𝟑𝟔
Nilai a ini adalah hasil perhitungan antara Koefisien Regresi 1 dan Koefisien Regresi 2 sehingga menghasilkan nilai Konstanta.
Diambil dari 3 contoh data random untuk memprediksi apakah akurat atau tidaknya meggunakan cara hitung manual sebagai berikut :
Tabel 5. Prediksi Penyakit Jantung No Usia ( X 1 ) Nyeri Dada ( X 2 ) Hasil_Test (Y) 1 58 2 ? 2 21 2 ? 3 69 1 ? Menghitung Persaman Regresi Linear
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 y = 0,6685241936 + (−0,0001746768 x 58) + (0,109751122 𝑥 2)
= 0,8778951832
y = 0,6685241936 + (−0,0001746768 x 21) + (0,109751122 𝑥 2)
= 0,8843582248
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
y = 0,6685241936 + (−0,0001746768 x 69) + (0,109751122 𝑥 1)
= 0,7662226164
3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Proses Pengujian Data (RapidMiner)
Melakukan select attributes yaitu untuk mengetahui hasil prediksi dari rapidminer, hasil perhitungan manual dan hasil uji di rapidminer.
Gambar 2. Proses RapidMiner
Ketika prediksi sudah dicari langkah selanjutnya yaitu mengukur seberapa akurat hasil prediksi yang telah kita buat pada gambar 3.
Gambar 3. Proses Pencarian Root Mean Squared Error dan Squared Error
Untuk  mempermudah  dalam  pembacaan  data  penyakit  jantung,  maka  perlu  di  masukan  tools  performance  untuk mencari Root Mean Squared Error dan Squared Error. Berikut ini hasilnya.
Gambar 4. Hasil Pengujian Root Mean Square Error dan Square Error
Langkah  selanjutnya,  dilkukanlah  implementasi  dari  algoritma  regresi  linier  dengan  menggunakan software  tolls RapidMiner . Berikut adalah tahapannya :
1. Menetukan prediksi dari dataset yang telah dimasukkan kedalam RapidMiner dan menghasilkan milai prediksi.
2. Menentukan performance untuk megetahui tingkat akurasi dan Root Mean Square Error dan Squared Error.

## 3.2.2 Analisa Hasil
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan tools RapidMiner bahwa atribut (usia, nyeri dada dan hasil test) berpengaruh signifikan terhadap penelitian ini terbukti dengan menggunakan algoritma regresi linier mampu memberikan hasil yang baik dengan nilai Root Mean Squared Error: 0.379 +/- 0.000 dan Squared Error: 0.144 +/- 0.229.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  umtuk  menentukan  prediksi  penyakit  jantung  menggunakan  metode Regresi Linier maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Algoritma regresi linier efektif digunakan dalam memprediksi risiko penyakit jantung berdasarkan analisis data klinis dan faktor risiko.
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 15 - 28 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 463 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
2. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  risiko  penyakit  jantung  dapat  dioptimalkan  melalui  analisis  algoritma regresi linier, seperti mengontrol tekanan darah dan kolesterol serta meningkatkan aktivitas fisik.
3. Hasil prediksi dari algoritma regresi linier cukup akurat dibandingkan dengan metode lain dalam memprediksi risiko penyakit jantung.Proses pengujian data pada penelitian ini menggunakan algoritma regresi linear mampu memberikan hasil yang baik dengan nilai Root Mean Squared Error: 0.379 +/- 0.000 dan Squared Error : 0.144 +/- 0.229.
Kesimpulan  ini  dapat  digunakan  oleh  profesional  kesehatan  dalam  pencegahan  dan  pengobatan  penyakit  jantung serta  memberikan  informasi  yang  berguna  bagi  individu  yang  memiliki  risiko  tinggi  untuk  mengambil  tindakan preventif lebih awal. Namun perlu diingat, hasil dari penelitian ini hanya berlaku pada data yang digunakan dalam penelitian  dan  tidak  dapat  diterapkan  pada  populasi  lain  tanpa  melakukan  penelitian  yang  sama  atau  serupa.  Dan hasil prediksi tersebut dengan menggunakan metode Regresi Linier dapat dipakai untuk prediksi data penyakit lain atau  data  lain  yang  memang  setiap  bulan  dan  tahunnya  tidak  bisa  terprediksi  dalam  hal  menjaga  kestabilan  data tersebut.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  segenap  dosen  kampus,  keluarga  dan  teman-teman  yang  terus  mendukung  saya  dalam proses penelitian ini.

## REFERENCES
[1] R. Annisa, “ANALISIS KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENDERITA PENYAKIT JANTUNG,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 3, no. 1, 2019.
[2] Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID- 19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[3] “Implementasi Data Mining Untuk Pengelempokan Buku Di Perpustakaan Yayasan Nurul Islam Indonesia Baru Dengan Metode K-Means Clustering Haryani * , Dicky Nofriansyah ** , Ita Mariami ** * Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma ** Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma,” 2021, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/index
[4] “204-Article Text-389-1-10-20130819”.
[5] M. Pengetahuan and B. Data, “PENGANTAR DATA MINING.”
[6] D. B. Srisulistiowati1, M. Khaerudin2, S. Rejeki3, and U. Bhayangkara Jakarta, “SISTEM INFORMASI PREDIKSI PENJUALAN ALAT TULIS KANTOR DENGAN METODE FP-GROWTH (STUDI KASUS TOKO KOPERASI SEKOLAH BINA MULIA).”
[7] P. Sari Ramadhan and N. Safitri STMIK Triguna Dharma, “Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” vol. 18, no. SAINTIKOM, pp. 55–61, 2019, [Online]. Available: https://sirusa.bps.go.id/index.php