## KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENYAKIT KARDIOVASKULAR

## Nia Nuraeni
Fakultas Teknologi dan Informasi, Universitas Nusa Mandiri email: nia.nne@nusamandiri.ac.id

## Abstract
Cardiovascular disease is a leading cause of global mortality, resulting in millions of deaths each year. Risk  factors  include  high  blood  pressure,  smoking,  unhealthy  dietary  patterns,  and  lack  of  physical activity. The aim of this research is to identify and compare various data mining algorithms to determine the  most  effective  one  for  predicting  the  likelihood  of  cardiovascular  disease  occurrence.  Thus,  this research  is  expected  to  help  improve  quality  of  life  and  reduce  deaths  due  to  cardiovascular  disease. Data  mining  has  proven  effective  in  prediction  and  diagnosis,  employing  various  algorithms  such  as Decision  Tree,  Naive  Bayes,  and  K-Nearest  Neighbor.  Research  indicates  accuracy  rates  ranging  from 61%  to  82.92%,  depending  on  the  algorithm  and  dataset  used.  This  study  will  compare  several algorithms,  including  Logistic  Regression,  Random  Forest,  and  XGBoost,  where  a  98%  accuracy  rate was achieved for the Random Forest algorithm in predicting cardiovascular disease accuracy levels
Keywords : Data Mining, cardiovascular, classification

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit
kardiovaskular, yang merupakan  salah  satu  pemicu  utama  kematian global,  menurut  World  Health  Organization (WHO),  menyebabkan  jutaan  orang  meninggal setiap  tahunnya.  Penyakit  ini  terutama  ditandai oleh  penyakit  jantung  koroner  dan  stroke,  dan menjadi  masalah  serius  dimasyarakat.  Faktor- faktor  yang  mempengaruhi  risiko  terkena penyakit kardiovaskular mencakup berbagai hal, mulai  dari  yang  tidak  dapat  diubah  seperti  usia, jenis  kelamin,  dan  riwayat  keluarga,  hingga faktor  yang  dapat  dimodifikasi  seperti  tekanan darah  tinggi,  kebiasaan  merokok,  pola  makan tidak  sehat,  obesitas,  kurangnya  aktivitas  fisik, dan konsumsi alkohol.[1]
Penyakit kardiovaskular meliputi sejumlah  kondisi  medis,  termasuk  penyakit jantung  koroner,  gagal  jantung,  stroke,  dan penyakit  pembuluh  darah  perifer.  Faktor-faktor risiko  utamanya  termasuk  tekanan  darah  tinggi, kadar kolesterol yang tinggi, kebiasaan merokok,  kurangnya  aktivitas  fisik,  dan  pola makan  yang  tidak  sehat.  [1].  Perubahan  gaya
hidup dan faktor genetik juga berkontribusi pada perkembangan penyakit ini.
Penyakit jantung merupakan penyebab kematian utama,  menyebabkan  sekitar  17,9  juta  kematian setiap  tahunnya.  Upaya  pencegahan  kematian dini  akibat  penyakit  jantung  dapat  dilakukan dengan  mengontrol  faktor  risiko  penyakit jantung  serta  mengidentifikasi  individu  yang memiliki risiko tinggi terkena penyakit tersebut. [2].  Diantara  cara  yang  paling  efektif  dalam mengidentifikasi  dan  melakukan  prediksi  pada penyakit  jantung  adalah  dengan  pemanfaatan algoritma data mining [3].
Data  mining  merujuk  pada  proses analisisis  dan  eksplorasi  pengetahuan  secara otomatis  melalui  penerapan  satu  atau  lebih teknik  pembelajaran  mesin,  atau  yang  dikenal sebagai pembelajaran berbasis induktif. Pembelajaran  ini  melibatkan  pengidentifikasian konsep-konsep umum melalui observasi terhadap contoh-contoh yang ada, yang membentuk  dasar  dari  pembentukan  konsep yang  sedang  dipelajari.  [4].  Algoritma  data mining  dapat  mengatasi  msalah  diagnosis penyakit kardiovaskular atau dengan
menggunakan  model  prediksi,  seperti  algoritma Decision Tree , Naive Bayes , Logistic
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 162
Regression ,  K- Nearest  Neighbor ,  dan  lain sebagainya [5].
Selain  algoritma  diatas, algoritma  prediksi  yang bisa digunakan adalah algoritma Random Forest yang  disebut  sebagai  salah  satu  algoritma refresentatif karena kemudahan dan efektivitasnya [6].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  yaitu implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  dan Support Vector Machine (SVM) pada klasifikasi penyakit  kardiovascular  diperoleh  hasil  akurasi sebesar  70%  untuk  algoritma  Naïve  Bayes  dan 61% untuk Algoritma SVM  [7]. Penelitian  yang dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  (kNN)  untuk  klasifikasi penyakit  kardiovascular  mendapatkan  hasil akurasi  sebesar  75,75%  [8]  dan  hasil  akurasi sebesar  82,92%  untuk  algoritma  C4.5  untuk prediksi penyakit jantung [9].
Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan tentang  pemecahan  permasalahan  penyakit kardiovaskular  diatas  dengan  menggunakan metode  klasifikasi  data  mining  memiliki  tingkat akurasi  yang  berbeda-beda  dengan  dataset  dan record yang berbeda pula.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  dan  membandingkan  berbagai algoritma  data  mining  guna  menentukan  yang paling  efektif  dalam  memprediksi  kemungkinan terjadinya penyakit kardiovaskular pada individu.  Hal  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan kemampuan  dalam  mendeteksi  dini  potensi risiko  penyakit  kardiovaskular,  sehingga  dapat dilakukan  tindakan  pencegahan  atau  intervensi yang  tepat  waktu.  Dengan  demikian,  penelitian ini  diharapkan  dapat  membantu  meningkatkan kualitas  hidup  dan  mengurangi  angka  kematian akibat penyakit kardiovaskular.

## 2. METODE PENELITIAN
pada  penelitian  ini  penulis  membuat beberapa  tahapan  dalam  metode  penelitian  yang penulis lakukan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian Penjelasan tahapan-tahapan penelitian diatas yaitu:
a. Perumusan Masalah
Penelitian  dimulai  dengan  mengidentifikasi masalah  atau  pertanyaan  penelitian  yang ingin dipecahkan atau dijawab b. Pengumpulan Data
Data yang relevan dikumpulkan dari sumber- sumber  yang dapat  dipercaya,  seperti literatur,  survei,  atau  basis  data  medis.  Pada penelitian  ini  penulis  mengumpulkan  data dari basis data kaggle.com
c. Pemrosesan Data
Data dianalisisis, dibersihkan, dan dipersiapkan  untuk  analisisis  lebih  lanjut.  Ini termasuk  penghapusan  nilai  yang  hilang, normalisasi data, dan pemrosesan lainnya
d. Analisisis Data
Data yang telah diproses kemudian dianalisisis  menggunakan  algoritma  data mining e. Interpretasi Hasil Hasil analisisis dievaluasi
dan diinterpretasikan  untuk  menemukan  pola, tren,  atau  hubungan  yang  relevan  dengan masalah penelitian
f. Penarikan Kesimpulan Kesimpulan ditarik berdasarkan hasil analisisis  data  dan  dihubungkan  kembali  ke pertanyaan penelitian yang diajukan.
Metode penelitian yang penulis gunakan pada  penelitian  ini  adalah  dengan  merapkan metode  CRISP-DM.  secara  umum  CRISP-DM memberikan  panduan  langkah-langkah  yang dapat  diikuti  dalam  mengelola  data  dari  awal sampai  akhir.  Metodologi  ini  sangat  popular karna  pengurangan  biaya  dan  waktu  yang digunakan [10].
Berikut gambar tahapan CRISP-DM
Perumusan Masalah Pengumpulan Data Pemrosesan Data analisisis Data Interpretasi Hasil Penarikan Kesimpulan
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 163
Gambar 1. Tahapan CRISP-DM Sumber: [11] [12]
Berikut  penjelasan  tahapan  CRISP-DM  yang digambarkan pada gambar 1:
a. Business understanding
Evaluasi  situasi  bisnis  diperlukan  untuk memperoleh  pemahaman  tentang  sumber daya yang tersedia dan diperlukan.
Menetapkan  tujuan  data  mining  menjadi langkah  penting  dalam  tahap  ini.  Langkah awalnya  adalah  menjelaskan  jenis  data mining  yang  akan  dilakukan  (contohnya, klasifikasi) dan menetapkan kriteria keberhasilan  data  mining  (seperti  tingkat keakuratan).  Selain  itu,  sebuah  rencana proyek  yang  komprehensif  juga  perlu disusun.[13]
b. Data Understanding Tugas-tugas penting dalam tahap ini melibatkan  pengumpulan  data  dari  berbagai sumber,  eksplorasi  data,  deskripsi  data,  dan pemeriksaan kualitas data. Untuk memberikan  penjelasan  yang  lebih  konkret,
panduan pengguna menguraikan tugas deskripsi  data  yang  mencakup  penggunaan analisisis statistik untuk mengevaluasi atribut dan korelasi diantara mereka. [13]
c. Data Preparation Seleksi data harus dilakukan dengan mengatur  kriteria  inklusi  dan  eksklusi  yang sesuai. Masalah kualitas data dapat diperbaiki melalui  proses  pembersihan  data.  Atribut turunan  harus  dibangun  berdasarkan  model yang  telah  ditentukan  pada  tahap  awal. Berbagai  metode  dapat  digunakan  untuk semua  langkah  ini,  tergantung  pada  model yang dipilih. [13]
d. Modeling
Tahap  pemodelan  data  meliputi  seleksi teknik  pemodelan,  pembentukan  kasus  uji, dan  pembuatan  model.  Semua  teknik  data mining  dapat  digunakan  dalam  tahap  ini, yang  tergantung  pada  sifat  masalah  bisnis dan  data  yang  tersedia.  Lebih  penting  lagi adalah  menjelaskan  alasan  dibalik  pemilihan tersebut.  Saat  membangun  model,  penting untuk  mengatur  parameter  khusus.  Dalam mengevaluasi  model,  penting  untuk  menilai model  berdasarkan  kriteria  evaluasi  yang telah  ditetapkan  dan  memilih  model  terbaik.
[13]
e. Evaluation
Pada  tahap  evaluasi,  hasil  dievaluasi  dengan mempertimbangkan  tujuan  bisnis  yang  telah ditetapkan.  Oleh  karena  itu,  hasil  perlu diinterpretasikan  dan  tindakan  selanjutnya perlu  ditentukan.  Selain  itu,  penting  untuk mengevaluasi  keseluruhan  proses  secara menyeluruh.[13]
f. Deployment Panduan pengguna
secara umum menjelaskan  tahap  implementasi,  yang  dapat berupa penyusunan laporan akhir atau bagian dari  perangkat  lunak.  Panduan  tersebut menjelaskan  bahwa  tahap  implementasi melibatkan perencanaan pelaksanaan,
pemantauan, dan pemeliharaan. [13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  metodologi  penelitian  diatas berikut  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan.
3.1 Business Understanding Penyakit kardiovaskular (CVD) telah menjadi  penyebab  utama  kematian  secara global,  dengan  estimasi  sekitar  17,9  juta kematian  pada  tahun  2019,  yang  merupakan sekitar 32% dari total kematian di seluruh dunia. Sekitar  85%  dari  jumlah  tersebut  disebabkan oleh serangan jantung dan stroke. Lebih dari tiga perempat  kematian  akibat  CVD  terjadi  di negara-negara  dengan  ekonomi  berpendapatan rendah  dan  menengah.  Dari  total  17  juta kematian  dini  (dibawah  usia  70  tahun)  karena penyakit tidak  menular pada tahun 2019, sekitar 38%  disebabkan  oleh  CVD.  Sebagian  besar penyakit  kardiovaskular  dapat  dicegah  dengan
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 164
mengendalikan  faktor  risiko  perilaku  seperti merokok, pola makan yang tidak sehat, obesitas, kurangnya  aktivitas  fisik,  dan  konsumsi  alkohol yang berlebihan. Deteksi dini penyakit kardiovaskular  sangat  penting  untuk  memulai intervensi  yang  tepat  melalui  konseling  dan pengobatan. Oleh karena itu, mengingat data ini, implementasi  algoritma  data  mining  untuk deteksi  dini  penyakit  kardiovaskular  menjadi semakin mendesak.

## 3.2 Data Understanding
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah data yang
diperoleh dari www.kaggle.com yaitu  dataset  penyakit  jantung ini  diperoleh  dari  salah  satu  rumah  sakit multispecialty  di  India.  Terdapat  lebih  dari  14 fitur  umum  yang  membuatnya  menjadi  salah satu  dataset  penyakit  jantung  yang  tersedia untuk  tujuan  penelitian.  Dataset  ini  terdiri  dari 1000  subjek  dengan  12  fitur.  Dataset  ini  akan bermanfaat  untuk  membangun  deteksi  dini penyakit  jantung  serta  untuk  menghasilkan model machine learning prediktif.
Berikut  penjelasan  dari  setiap  fitur  yang dideskripsikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi fitur dataset Penyakit Kardiovaskular Attribute Decription Patient Identification Number ID Pasien Age in years Gender Gender patient (0=female, 1=male) Chest pain type 0,1,2,3 (value 0= typical angina, 1= atypical angina, 2= non-anginal pain, value 3=asymptomatic) Resting blood pressure 94-200(in mm hg) Serum cholesterol 126-564 (in mg/d) Fasting blood sugar 0,1 > 120 mg/dl (0=false, 1=true) Resting electrocardiogram results 0,1,2 (Value 0: normal, Value 1: having ST-T wave abnormality (T wave inversions
and/or ST elevation or depression of > 0.05 mV), Value 2: showing probable
or definite left ventricular hypertrophy by Estes' criteria) Maximum heart rate achieved 71-202 Exercise induced angina 0,1  (0=no, 1 = yes) Oldpeak = ST 0 – 6.2 Slope of the peak exercise ST segment 1,2,3 (1= ups loping, 2 = flat, 3= downs loping) Number of major vessels 0,1,2,3 Classification (target) 0,1 (0 = absence of heart disease, 1= presence of heart disease)
Sumber: [15]
Berikut  penjelasan  dari  masing-masing  fitur pada dataset pasien penyaki Kardiovaskular: 1. Patient  identification  number :  ID  Pasien ( Numeric )
2. Age : Usia pasien dalam tahun ( Numeric ) 3. Gender : Jenis Kelamin pasien , 0= Perempuan, 1 = Laki-laki
4. Chest  pain  type :  Jenis  nyeri  dada  ( value  0= typical  angina,  1=  atypical  angina,  2=  non- anginal pain, value 3=asymptomatic ) (Nominal) . Pengertian secara medis:
a. typical  angina adalah  suatu  bentuk  nyeri dada  yang  biasanya  terkait  dengan penyakit arteri coroner
b. non-anginal  pain adalah  nyeri  dada  yang tidak  terkait  dengan  penyakit  arteri coroner
c. asymptomatic merujuk  pada  kondisi dimana  pasien  tidak  mengalami  gejala klinis  atau  tanda-tanda  penyakit  tertentu, meskipun  pasien  mungkin  telah  terinfeksi atau menderita kondisi medis
5. Resting blood pressure merujuk pada tekanan darah  pasien  saat  beristirahat  atau  tidak melakukan aktivitas fisik yang signifikan. 94- 200 in mm hg ( Numeric )
6. Serum  cholesterol merujuk  pada  kadar kolesterol  yang  ada  dalam  darah,  khususnya dalam  bagian  cair  darah  yang  disebut  serum. 126-564 (in mg/d) ( Numeric )
7. Fasting  blood  sugar adalah  pengukuran kadar  glukosa  dalam  darah  setelah  pasien puasa selama periode waktu tertentu,
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 165
biasanya  minimal  8  jam. 0,1  >  120  mg/dl (0=false, 1=true)(Binary)
8. Resting  electrocardiogram  results merujuk pada hasil perekaman aktivitas listrik jantung dalam  keadaan  istirahat  atau  tanpa  aktivitas fisik  yang  signifikan.  (0=  Normal,  1= mengindikasikan
bahwa terdapat abnormalitas  pada  gelombang  ST-T  dalam hasil elektrokardiogram (ECG atau EKG, 2 = kondisi  dimana  otot  dinding  ventrikel  kiri jantung mengalami pembesaran atau penebalan yang  dapat terjadi sebagai respons terhadap  tekanan  darah  tinggi  atau  penyakit jantung lainnya) (Nominal)
9. Maximum  heart  rate  achieved merujuk  pada detak  jantung  tertinggi  yang  dapat  dicapai oleh pasien selama aktivitas fisik maksimum. ( Numeric ) 10. Exercise  induced  angina adalah  kondisi dimana seseorang mengalami nyeri dada atau ketidaknyamanan  didada  selama  atau  setelah melakukan  aktivitas  fisik  atau  latihan.(0= tidak, 1= iya) ( Binary ) 11. Oldpeak  =  ST pada  hasil  elektrokardiogram (ECG  atau  EKG)  mengacu  pada  depresi segmen  ST  selama  fase  tertentu  dari  siklus jantung ( Numeric ) 12. Slope  of  the  peak  exercise  ST  segment mengacu pada kemiringan (slope) segmen ST selama fase puncak atau puncak latihan pada hasil  elektrokardiogram  (ECG  atau  EKG). Segmen  ST  pada  ECG  merekam  repolarisasi atau  relaksasi  otot  jantung  setelah  kontraksi. (1 = naik, 2 = datar, 3 = menurun) (Nominal) 13. Number  of  major  vessels merujuk  pada jumlah pembuluh darah utama yang mengalami  penyempitan  atau  sumbatan dalam  konteks  evaluasi  kondisi  jantung, khususnya dalam hasil pemeriksaan
angiografi coroner ( Numeric ) 14. Classification (Target)  (0  =  Tidak  ada penyakit  jantung,  1  =Ada  penyakit  jantung) ( Binary ).

## 3.3 Data Preparation
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  ,  analisis data  dilakukan  dengan  cara  memeriksa  data yang sama, data kosong dan mentransformasikan  data  dengan  membagi  data menjadi  data  latih  dan  data  uji,  dimana
pembagiannya  70%  data  latih  dan  30%  data  uji sehingga  data  yang  digunakan  adalah  700  data latih dan 300 data uji.

## 3.4 Modeling
Pada  proses  modeling  dilakukan  dengan menggunakan  berbagai  algoritma  dan  teknik tergantung  pada  jenis  analisisis  yang  dilakukan dan  karakteristik  data  yang  ada.  Pada  penelitian ini  berikut  beberapa  algoritma  yang  diterapkan dengan  menggunakan coding pemrograman python:

## 1. Naïve Bayes
Ini adalah sebuah algoritma klasifikasi yang menggunakan  prinsip  teorema  probabilitas bersyarat  untuk  menentukan  kelas  dari  suatu vektor fitur yang baru. Algoritma ini menggunakan data latihan untuk memperkirakan nilai  probabilitas  bersyarat  dari  vektor  fitur terhadap  kelas  yang  sudah  ditentukan.  Setelah probabilitas bersyarat dari setiap vektor dihitung,  kelas  untuk  vektor  fitur  baru ditentukan
berdasarkan probabilitas
kondisionalnya. [5]
Gambar 2. Hasil Penerapan Model Naïve Bayes
2. Random Forest
Algoritma random forest banyak digunakan untuk pengolahan data mining metode klasifikasi  untuk  mencari  tingkat  akurasi  pada suatu prediksi data [16]
ISSN: 2621-1556
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 166
Gambar 3. Hasil Penerapan Model Random
Forest
3. Logistic  Regression
Logistic  regression adalah  salah  satu algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam machine learning untuk melakukan tugas klasifikasi [17]
Gambar 3. Hasil Penerapan Model Logistic Regression
4. Decision Tree Classifier
Decision  tree  dan  jaringan  syaraf  tiruan telah  sering  digunakan  untuk  memprediksi berbagai  penyakit,  terutama  penyakit  jantung. [18].
Gambar 3. Hasil Penerapan Model Decision Tree Classifier
5. K-NN
K-NN  adalah  algoritma  yang  sering digunakan  untuk  prediksi  dan  klasifikasi penyakit kardiovaskular. [8]
Gambar 3. Hasil Penerapan Model k-Nearest Neighbor

## 6. Support Vector Machine (SVM)
Algoritma  SVM  adalah  algoritma  data mining  yang  sangat  efektif  untuk  memprediksi dan mengklasifikasikan penyakit kardiovaskular.
[7]
ISSN: 2621-1556
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 167
Gambar 3. Hasil Penerapan Model Support Vector Machine (SVM)
7. XGB Classifier
Algoritma XGB Classifier memiliki performa yang baik dan akurat dalam klasifikasi pengambilan keputusan[19].

## Gambar 3. Hasil Penerapan Model XGB Classifier
Berdasarkan  ketujuh  model  algoritma  berikut adalah  hasil  akurasi  dari  masing-masing  model algoritma:
Sumber:[20] Gambar 2. Hasil Akurasi Algoritma Data Mining
Pada  gambar  2  diatas  dijelaskan  hasil akurasi  dari  setiap  model  algoritma  data  mining dengan  hasil  tingkat  akurasi  tertinggi  sampai rendah yaitu,   Algoritma Random Forest dengan tingkat  akurasi  sebesar  98%,  akurasi  XGBoost 97,33%,  Algoritma  DTC  sebesar  95,33%, Algoritma  Naïve  Bayes  86,33%,  algoritma Logistic  Regression  dan  SVM  memiliki  tingkat akurasi sama yaitu 61,33% dan Algoritma k-NN yang  memiliki  akurasi  paling  rendah  sebesar 51,33%.

## 3.5 Evaluation
Pada  tahap  evaluasi  dalam  data  mining adalah  langkah  untuk  memastikan  bahwa  model algoritma  atau  analisis  data  memberikan  nilai tambah  dan  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan untuk pengambilan keputusan.
Tahap evaluasi menggunakan Confusion Matrix, yang  berfungsi  untuk  menilai  kinerja  model klasifikasi  dalam  memprediksi  kelas  suatu  data. [21].  Evaluasi  klasifikasi  melibatkan  proses pelatihan  atau  pembelajaran  fungsi  target  yang menghubungkan  setiap  sekumpulan  atribut dengan sejumlah label kelas yang ada. Meskipun diharapkan sistem klasifikasi dapat
mengklasifikasikan  seluruh  data  dengan  akurat, namun  kinerjanya  tidak  selalu  mencapai  tingkat akurasi  100%.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk mengevaluasi kinerja sistem klasifikasi. Umumnya, evaluasi kinerja klasifikasi dilakukan dengan menggunakan matriks konfusi.[22]
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 168
Hasil  yang  diberikan  oleh  model  klasifikasi memiliki empat tipe sebagai berikut:
True  Positive (TP):  Klasifikasi  secara  benar memprediksi  subjek  sebagai  positif  untuk  kelas yang diberikan
True  Negative (FP):  Klasifikasi  secara  benar memprediksi  subjek  sebagai  negatif  untuk  kelas yang diberikan False  Positive (FP):  Klasifikasi  dengan  tidak benar  memprediksi  subjek  sebagai  positif  untuk kelas yang diberikan.
False  Negative (FN):  Klasifikasi  dengan  tidak benar  memprediksi  subjek  sebagai  positif  untuk kelas yang diberikan.
Evaluasi  model  klasifikasi  dilakukan  dengan melihat  nilai  pada  Akurasi,  Presisi,  Recall,  dan F-1  Score.  Berikut  adalah  cara  menghitung Akurasi, Presisi, Recall, dan F-1 Score. [23].
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 (1) Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) F-Score = 2 x 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Berdasarkan uraian diatas berikut adalah hasil evaluasi model dari setiap algoritma.
Tabel 2 Hasil Evaluasi Model
Algo TP FN FP TN Acc F1 Prec Rcall RF 112 4 2 182 0.98 0.98 0.98 0.98 XGB 110 6 2 182 0.97 0.97 0.97 0.97 DTC 110 6 10 174 0.95
0.95 0.95 0.95 NB 85 31 10 174 0,86 0,86 0,86 0,86 LR 0 116 0 184 0.61 0.61 0.61 0.61 SVM 0 116 0 184 0.61 0.61 0.61 0.61 K- NN
42 74 72 112 0.51 0.51 0.51 0.51
Sumber: [20]
Penjelasan  dari  tabel  2  diatas  yaitu, Model  Random  Forest  memiliki  True  Positive (TP)  yang  tinggi  (112),  rendahnya  False Negative  (FN)  dan  False  Positive  (FP),  serta tingginya  True  Negative  (TN).  Akurasi  model sangat tinggi (0.98), menunjukkan bahwa model ini  secara  keseluruhan  memprediksi  dengan sangat  baik.F1-Score,  Precision,  dan  Recall semuanya tinggi (0.98), menunjukkan
keseimbangan  yang  baik  antara  precision  dan recall.  XGBClassifier  memiliki  performa  yang hampir  setara  dengan  Random  Forest  dengan nilai yang tinggi untuk TP dan TN. Akurasi yang baik (0.97), F1-Score, Precision, dan Recall juga menunjukkan  hasil  yang  positif.  Meskipun memiliki  TP  yang  tinggi,  model  DTC  memiliki jumlah  FN  dan  FP  yang  cukup  signifikan, sehingga  menyebabkan  penurunan  akurasi,  F1- Score,  Precision,  dan  Recall  dibandingkan dengan  Random  Forest  dan  XGBClassifier. Naïve  Bayes  masih  memberikan  performa  yang baik  dengan  nilai  yang  seimbang  untuk Precision, Recall, dan F1-Score .
Meskipun  memiliki  akurasi  yang  lebih rendah daripada Random Forest dan XGBClassifier. Model LR dan SVM tidak  dapat memprediksi  kelas  positif  (TP  =  0),  sehingga memiliki  akurasi  yang  sangat  rendah  (0.61). Model ini mungkin tidak sesuai atau memerlukan  penyesuaian  parameter.  Sedangkan model  K-NN  memiliki  kinerja  yang  rendah dengan  nilai  akurasi,  F1-Score,  Precision,  dan Recall  sekitar  0.51.  Model  ini  mungkin  tidak cocok  untuk  dataset  atau  perlu  analisisis  data lebih lanjut.

## 4. KESIMPULAN
Berbagai  algoritma  data  mining  yang telah diuji pada penelitian ini untuk memprediksi  kemungkinan  terjadinya  penyakit kardiovaskular. Hasil menunjukan bahwa beberapa  algoritma  memiliki  tingkat  akurasi yang  lebih  tinggi  daripada  yang  lain,  dengan random forest mencapai akurasi tertinggi sebesar 98%.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan  algoritma  data  mining  dapat menjadi  alat  yang  efektif  dalam  membantu identifikasi  dini  risiko  penyakit  kardiovaskular pada individu, sehingga memungkinkan intervensi  yang  lebih  tepat  waktu.  Hasil penelitian ini memiliki implikasi yang signifikan dalam meningkatkan pemahaman tentang prediksi penyakit kardiovaskular dan memberikan  landasan  untuk  pengembangan metode deteksi  dan  intervensi yang  lebih  efektif dimasa  depan.  Dengan  demikian,  penelitian  ini memberikan  kontribusi  penting  dalam  upaya untuk meningkatkan kualitas hidup dan
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 169
mengurangi  angka  kematian  akibat  penyakit kardiovaskular  melalui  penggunaan  algoritma data mining untuk prediksi penyakit tersebut.

## 5. REFERENSI
[1] J. P. Pane, L. Simorangkir, and P. I. S. B. Saragih,  “Faktor-Faktor  Risiko  Penyakit Kardivaskular  Berbasis  Masyarakat,” J. Penelit.  Perawat  Prof. ,  vol.  4,  no.  4,  pp. 1183–1192, 2022.
[2] Firdlous  A.D.,  “Komparasi  Algoritma
Klasifikasi Data Mining untuk Memprediksi Penyakit Jantung,” J. Ilmu- ilmu Inform. dan ManajemenSTMIK , vol. 16, no. 1, pp. 79–84, 2022.
[3] P. Valentino and S. Narulita,
“Performansi  Algoritma  Decision  Tree (C4.5) untuk Prediksi Penyakit Jantung,”
J.  Cakrawala  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  18– 24, 2023.
[4] F.  Gorunescu, Data  Mining  Concepts, Models  and  Techniques .  Verlag  Berlin Heidelberg: Springer, 2011.
[5] A.  U.  Haq,  J.  P.  Li,  M.  H.  Memon,  S. Nazir,  R.  Sun,  and  I.  Garciá-Magarinõ, “A  hybrid  intelligent  system  framework for  the  prediction  of  heart  disease  using machine  learning  algorithms,” Mob.  Inf.
Syst. , vol. 2018, 2018.
[6] D.  P.  Sinambela,  H.  Naparin,  M. Zulfadhilah, and N.
Hidayah,
“Implementasi  Algoritma  Decision  Tree dan  Random  Forest  dalam  Prediksi Perdarahan  Pascasalin,” J.  Inf.  dan Teknol. , vol. 5, no. 3, pp. 58–64, 2023.
[7] A. Desiani, M. Akbar, I. Irmeilyana, and A.  Amran,  “Implementasi  Algoritma
Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) Pada Klasifikasi Penyakit Kardiovaskular,” J. Tek. Elektro dan  Komputasi ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  207– 214, 2022.
[8] S. Sumarlinda  and  W.  Lestari, “Aplikasi
K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Klasifikasi  Penyakit  Kardiovaskuler,”
Sumarlinda, Sri Lestari, Wiji , no. 55, pp. 259–262, 2022.
[9] A. Rohman, “Komparasi Metode Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi
Penyakit  Jantung,” Neo  Tek. ,  vol.  2,  no. 2, pp. 21–28, 2017.
[10] W.  Y.  Ayele,  “Adapting  CRISP-DM  for idea  mining  a  data  mining  process  for generating ideas using a textual dataset,”
Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  vol.  11, no. 6, pp. 20–32, 2020.
[11] P. Chapman et al. , CRISP-DM 1.0: Step- by-step  data  mining  guide .  CRISP-DM Consortium, 2000.
[12] U.  Kannengiesser  and  J.  S.  Gero, “Modelling  the  Design  of  Models:  an Example  Using  Crisp-Dm,” Proc.  Des.
Soc. ,  vol.  3,  no.  July,  pp.  2705–2714,
2023.
[13] C.  Schröer,  F.  Kruse,  and  J.  M.  Gómez, “A  systematic  literature  review  on applying  CRISP-DM  process  model,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  181,  no. 2019, pp. 526–534, 2021.
[14] WHO,
“Cardiovascular diseases
(CVDs),” 11  June  2021 ,  2021.  [Online].
Available: https://www.who.int/news- room/fact-sheets/detail/cardiovascular- diseases-(cvds).
[15] D.  Bhanu  Prakash  and  B.  Debnath, “Cardiovascular_Dieases_Dataset,”
2021. .
[16] A.  M.  A.  Rahim,  Inggrid  Yanuar  Risca Pratiwi,  and  Muhammad  Ainul  Fikri, “Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Synthetic
Minority  Over-Sampling  Technique  Dan Random  Forest  Clasifier,” Indones.  J. Comput.  Sci. ,  vol.  12,  no.  5,  pp.  2995– 3011, 2023.
[17] Q.  R.  Cahyani et  al. ,  “Prediksi  Risiko
Penyakit Diabetes menggunakan Algoritma  Regresi  Logistik  Diabetes Risk Prediction using Logistic Regression Algorithm Article Info ABSTRAK,” JOMLAI  J.  Mach.  Learn.
Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 2828–9099, 2022.
[18] D.  Derisma,  “Perbandingan  Kinerja Algoritma untuk Prediksi Penyakit Jantung dengan Teknik Data Mining,” J.
Appl.  Informatics  Comput. ,  vol.  4,  no.  1, pp. 84–88, 2020.
[19] J.  Melvin  and  A.  Soraya,  “Analisisis
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 170
Perbandingan  Algoritma  XGBoost  dan Algoritma  Random  Forest  Ensemble Learning  pada  Klasifikasi  Keputusan Kredit,” J.  Ris.  Rumpun  Mat.  dan  Ilmu
Pengetah.  Alam ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  87– 103, 2023.
[20] N.  Nuraeni,  “Klasifikasi  Data  Mining untuk Prediksi Penyakit Kardiovaskular,”
2023.
[21] I.  Düntsch  and  G.  Gediga,  “Confusion Matrices  and  Rough  Set  Data  Analysis,”
J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1229,  no.  1,
2019.
[22] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisisis Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data Mining  dan  Reduksi  Atribut  Pada  Data Set  Penyakit  Jantung,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020.
[23]  S. Gargate,
“Evaluating
your classification  model,”  2019.  [Online]. Available: https://medium.com/swlh/evaluating- your-classification-model-cb49338abb96.