Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Implementasi Multilayer Perceptron Untuk Memprediksi Harapan Hidup Pada Pasien Penyakit Kardiovaskular
Wilda Imama Sabilla 1 , Candra Bella Vista 2 , Dhebys Suryani Hormansyah 3 1,2,3 Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang Jl. Soekarno Hatta No.9, Jatimulyo, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, (0341)404424
1 wildaimama@polinema.ac.id, 2 bellavista@polinema.ac.id, 3 dhebys.suryani@gmail.com Abstract
Cardiovascular disease is one of the leading causes of death in the world. The risk of death is important  to  predict  to  determine  treatment  or  behavior  and  lifestyle  changes  in cardiovascular patients. Medical record data of cardiovascular patients can be used as input in predicting  life  expectancy.  This  study  offers  the  construction  of  a  life  expectancy  prediction system  for  cardiovascular  patients.  Prediction  using multilayer  perceptron  method  by  testing various scenarios. In addition, feature selection methods, namely correlation based filter (CBF), linear  discriminant  analysis  (LDA),  and  principal  component  analysis  (PCA)  are  applied  to obtain  relevant  features  to  improve  classification  performance.  Based  on  the  experiments conducted,  the  average  accuracy  using  CBF  and  LDA  feature  selection  is  84%  and  84.7%, respectively. In the best trial, CBF is able to produce accuracy, precision, recall, and f-measure with value of 91.7% 85% 89.5% and 87.2%. Based on these results, it can be concluded that this prediction system is able to provide fairly accurate results.
Keywords : cardiovascular, feature selection, multilayer perceptron, prediction
Abstrak
Penyakit kardiovaskular menjadi salah satu penyakit yang menyumbang kematian terbesar di dunia.  Resiko  kematian  penting  untuk  diprediksi  untuk  menentukan  pengobatan  ataupun perubahan  perilaku  dan  gaya  hidup  pada  pasien  kardiovaskular.  Data  rekam  medis  pasien kardiovaskular  dapat  dimanfaatkan  sebagai  masukan  dalam  memprediksi  harapan  hidup. Penelitian  ini  menawarkan  dibangunnya  sistem  prediksi  harapan  hidup  bagi  pasien kardiovaskular.  Prediksi  menggunakan  metode  multilayer  perceptron  dengan  uji  coba berbagai  skenario.  Selain  itu,  metode  seleksi  fitur  yaitu  correlation  based  filter  (CBF),  linear discriminant  analysis  (LDA),  dan  principal  component  analysis(PCA)  diterapkan  guna memperoleh  fitur  relevan  untuk  menaikkan  performa  klasifikasi.  Berdasarkan  uji  coba  yang dilakukan, rata-rata akurasi menggunakan seleksi fitur CBF dan LDA sebesar 84% dan 84,7%. Pada uji coba terbaik, CBF mampu menghasilkan nilai akurasi, precision, recall, dan f-measure yaitu    91,7%  85%  89,5%  dan  87,2%.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa sistem prediksi ini mampu memberikan hasil yang cukup akurat.
Kata kunci : kardiovaskular, multilayer perceptron, prediksi, seleksi fitur
1. PENDAHULUAN
Penyakit  kardiovaskular,  yang  biasa  dikenal  dengan  penyakit  jantung, adalah penyakit yang terjadi ketika jantung mengalami gangguan. Gangguan tersebut  bermacam-macam  antara  lain  gangguan  pada  pembuluh  darah jantung,  katup  jantung,  irama  jantung,  maupun  bawaan  lahir  [1].  Penyakit kardiovaskular  merupakan  penyakit  tidak  menular  namun  memiliki  resiko kematian  tinggi.  Penyakit  kardiovaskular  mengakibatkan  kematian  dini sekitar  4%  di  negara  berpenghasilan  tinggi  dan  sebesar  42%  di  negara
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
berpenghasilan  rendah  [2].  Penyakit  kardiovaskular  menjadi  penyebab kematian nomor satu di seluruh dunia dan menjadi penyebab dari lebih dari 30% kematian global. Diperkirakan pada tahun 2030 kematian global karena kardiovaskular meningkat menjadi 22 juta jiwa jika tidak segera diatasi [3]. Di  Indonesia,  jumlah  penderita  penyakit  kardiovaskular  naik  dari  tahun  ke tahun.  Berdasarkan  data  Riset  Kesehatan  Dasar  (Riskesdas)  tahun  2018, setidaknya 15 dari 1000 orang, atau sekitar 2.784.064 individu di Indonesia menderita penyakit jantung baik gangguan jantung maupun pembuluh darah jantung [4].
Tingginya  angka  kematian  akibat  penyakit  kardiovaskular  menjadi salah  satu  perhatian  di  bidang  kesehatan  secara  global.  Oleh  karena  itu penilaian  resiko  sangat  penting.  Penilaian  resiko  dapat  digunakan  untuk memprediksi  resiko  kematian  atau  harapan  hidup.  Prediksi  resiko  dapat digunakan  untuk  saran  pengobatan  ataupun  perubahan  gaya  hidup  dan perilaku  penderita  penyakit  kardiovaskular  [5].  Untuk  mengatasi keterlambatan  penanganan  maupun  diagnosis  pasien,  diperlukan  suatu sistem  yang  dapat  membantu  dokter  terlebih  untuk  dokter-dokter  yang kurang  berpengalaman  [6].  Begitu  juga  dengan  data  rekam  medis  pasian penyakit  kardiovaskular,  data  ini  dapat  dimanfaatkan  untuk  dianalisis  ke dalam  sistem  yang  berguna  untuk  memprediksi  harapan  hidup  atau  resiko kematian pada pasien kardiovaskular.
Terdapat beberapa penelitian mengenai sistem prediksi menggunakan data  rekam  medis  pasien  penyakit  kardiovaskular  yang  menereapkan berbagai teknik pemodelan dan klasifikasi. Pada penelitian prediksi penyakit jantung koroner yang dilakukan oleh  Oladimedji dkk,  algoritma naïve bayes mendapatkan  akurasi  sebesar  86,67%.  Sedangkan  menggunakan  algoritma C4.5,  mereka  memperoleh  akurasi  sebesar  83,70%  [7].  Penelitian  [8] mendapatkan akurasi 86,6% dalam sistem prediksi resiko kematian penyakit kardiovaskular  dengan  metode associative  classification .  Sedangkan penggunaan  algoritma random  forest dan k-nearest  neighbor memperoleh akurasi  masing-masing  77,75%  dan  75,09%  dalam  system  diagnosis penyakit jantung [9].
Penelitian  ini  akan  mengimplementasikan  metode multilayer perceptron untuk  memprediksi  resiko  kematian  atau  harapan  hidup  pada pasien  penyakit  kardiovaskular.  Prediksi  menggunakan  data  rekam  medis pasien yang akan diproses untuk mengetahui apakah pasien memiliki resiko tinggi  atau  rendah.  Metode multilayer  perceptron diharapkan  dapat menghasilkan  performa  yang  baik.  Sebelum  menerapkan multilayer perceptron , data akan diproses menggunakan tiga metode seleksi fitur yaitu Correlation  Based  Filter (CBF), Linear  Discriminant  Analysis (LDA),  dan Principal  Component  Analysis (PCA).  Seleksi  fitur  diharapkan  dapat memperbaiki tingkat ketepatan prediksi.  Performa atau ketepatan prediksi akan dihitung berdasarkan nilai akurasi , precision , recall , dan f-measure .
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  membangun  sistem  prediksi  harapan hidup  pasien  penyakit  kardiovaskular  berdasarkan  alur  yang  dapat  dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur metode penelitian
Pada  awalnya  data  yang  ada  akan  dilakukan  praproses  untuk normalisasi  data.  Agar  klasifikasi  maksimal,  dari  data  yang  sudah dipraproses  akan  dilakukan  seleksi  fitur  terlebih  dahulu.  Terdapat  tiga metode yaitu LBF, LDA, dan PCA untuk memilih fitur terbaik. Data yang telah diseleksi  fiturnya  selanjutnya  diklasifikasikan  menggunakan multilayer perceptron .  Data  yang  tersedia  akan  dibagi  sebagai  data  latih  dan  data  uji dengan  rasio  80%  dan  20%.  Hasil  klasifikasi  berupa  prediksi  dari  seorang pasien  memiliki  resiko  kematian  mendadak  atau  tidak  berdasarkan  rekam medis pada dataset. Terakhir hasil prediksi akan diukur melalui perhitungan performa dan dianalisis untuk mengetahui apakah sistem layak digunakan.

## 2.1. Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset “Heart Failure Prediction”  yang  merupakan open  access  data dari  halaman  web  Kaggle (https://www.kaggle.com/andrewmvd/heart-failure-clinical-data). Dataset ini  dikumpulkan  oleh  Davide  Chicco  dan  Giuseppe  Jurman  berdasarkan rekam  medis  299  pasien  gagal  jantung  di  Punjab,  Pakistan  [10].  Data  ini dikumpulkan di Institut Kardiologi Faisalabad bekerja sama dengan  Rumah Sakit Faisalabad selama April – Desember 2015.
Pasien terdiri dari 105 wanita dan 194 pria, dan usia mereka berkisar antara  40  dan  95  tahun.  299  pasien  mengalami  disfungsi  sistolik  ventrikel kiri  dan  memiliki  gagal  jantung  sebelumnya  yang  menempatkan  mereka  di kelas  III  atau  IV  dari  klasifikasi  New  York  Heart  Association  (NYHA)  dari
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
tahapan gagal jantung. Penjelasan dari fitur-fitur pada dataset dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Data Fitur Keterangan Satuan Jangkauan nilai Age Umur pasien Tahun 40-95 Anaemia Berkurangnya sel darah merah (hemoglobin) Boolean 0,1 High blood preasure Apakah memiliki hipertensi? Boolean 0,1 Creatinine Phosphokinase (CPK) Level CPK di dalam darah mcg/L 23-7861 Diabetes Apakah pasien diabetes? Boolean 0,1 Ejection fraction Persentase darah yang meninggalkan jantung Persen 14-80 Sex Jenis kelamin pasien Boolean 0,1 Platelets Kandungan trombosit di dalam darah Kiloplatelets/m L 25,01-850,00 Serum creatinine Kandungan kreatinin di dalam darah mg/dL 0,50-9,40 Serum sodium Kandungan sodium di dalam darah mEq/L 114-148 Smoking Apakah pasien perokok? Boolean 0,1 Time Periode follow - up Hari 4-285 Label/Kelas: Death Event Apakah pasien meninggal selama periode follow-up Boolean 0,1

## 2.2. Praproses
Nilai  fitur  yang  pada dataset “Heart  Failure  Prediction”  memiliki jangkauan  nilai  yang  berbeda-beda.  Untuk  itu  dilakukan  normalisasi  agar jangkauan  data  lebih  seragam.  Metode  praproses  yang  digunakan  adalah standard scaler . Standard scaler menghitung mean dan standar deviasi dari nilai fitur, mengurangi mean dari setiap nilai dan membagi hasilnya dengan standar deviasi [10].

## 2.3. Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  adalah  sebuah  metode  untuk  memilih  fitur  dari sekumpulan  fitur  yang  ada  sehingga  dimensi  fitur  dapat  dikurangi. Pengurangan  fitur  dilakukan  untuk  memperoleh  fitur  yang  relevan,  hal  ini dapat  mempercepat  proses  klasifikasi  serta  meningkatkan  akurasi  dari algoritma klasifikasi [11]. Pada penelitian ini diterapkan tiga metode seleksi fitur yang berbeda yaitu CBF, LDA, dan PCA. Selanjutnya akan diperoleh tiga data yang berbeda dari masing-masing hasil seleksi fitur.

## a) Correlation Based Feature
Correlation Based Feature (CBF) yaitu salah satu teknik pemilihan fitur menggunakan  perhitungan  statistik  korelasi.  CBF  akan  menghasilkan
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
correlation matrix yang menyimpan korelasi satu fitur terhadap fitur lainnya [12].  Nilai  korelasi  yang  dihasilkan  berada  pada  rentang  [-1,  1].  Fitur  yang memiliki  nilai  korelasi  lebih  tinggi  terhadap  kelas  menjadi  fitur  yang  akan dipilih.  Parameter  yang  digunakan  untuk  menyeleksi  fitur  adalah  nilai threshold yang  dalam  penelitian  ini  threshold  yang  digunakan  adalah  0,1 (baik  positif  maupun  negatif).  Fitur-fitur  yang  diperoleh  berdasarkan threshold  yang  digunakan  yaitu  ‘age’,  ‘ejection_fraction’,  ‘serum_creatinine’, ‘serum_sodium’,  dan  ‘time’.  Nilai  korelasi  fitur  terhadap  kelas  ‘death_event’ berdasarkan correlation matrix ditunjukkan pada Tabel II.
Tabel 2. Nilai Korelasi Fitur terhadap Kelas Fitur Nilai Korelasi Age 0,25 Anaemua 0,066 High blood preasure 0,079 Creatinine Phosphokinase (CPK) 0,063 Diabetes -0,0019 Ejection fraction -0,27 Sex -0,0043 Platelets -0,049 Serum creatinine 0,29 Serum sodium -0,2 Smoking -0,013 Time -0,53 b) Linear Discriminant Analysis
Linear  Discriminant  Analysis (LDA)  merupakan  teknik  klasifikasi sederhana tetapi robust. Metode ini mencari kombinasi linear dari fitur-fitur yang ada  untuk memisahkan sampel  ke dalam  kelas yang sesuai [13]. Pada seleksi  fitur  dengan  LDA, jumlah  fitur  akan  direduksi  dengan memaksimalkan jarak antar kelas dan meminimalkan jarak dalam kelas. Pada penelitian ini jumlah fitur terakhir hasil LDA yang digunakan adalah 1 fitur. Langkah-langkah  seleksi  fitur  dengan Linear  Discriminant  Analysis adalah sebagai berikut:
a) Pilih data yang akan digunakan.
b) Hitung vektor rata-rata ( mean ) dengan mencari rata-rata untuk setiap atribut di dalam dataset untuk setiap kelas.
∑ (1)
c) Hitung  matriks covariance kelas  dan  matriks covariance antar  kelas. Dimana setiap kelas dihitung menggunakan persamaan 2.
∑ ( )( ) (2) Matriks covariance kelas dan  antar  kelas ditunjukkan  pada persamaan 3 dan 4. ( )( ) (3) (4)
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
d) Menghitung eigen vektor dari invers matriks covariance .
e) Mengurutkan  nilai  yang  didapat  dari  langkah  sebelumnya  secara descending
f) Reduksi vektor dengan nilai eigen terendah.
c) Principal Component Analysis (PCA)
Principal  Component  Analysis (PCA)  merupakan  salah  satu  teknik seleksi  fitur  ( reduksi  fitur )  yang  paling  populer.  PCA  diimplementasikan menggunakan  aljabar  linier  khususnya  dekomposisi  matriks  seperti dekomposisi eigen atau  SVD.  Pada  PCA  dilakukan  proyeksi  data  dengan  m- kolom (fitur) ke dalam subspace dengan jumlah kolom yang lebih sedikit dari m namun tetap mempertahankan esensi data aslinya [14].

## 2.4. Multilayer Perceptron
Pemanfaatan  metode multilayer  perceptron sudah  sering  digunakan dalam  berbagai  bidang  penelitian,  salah  satunya  dalam  bidang  kesehatan. Multilayer perceptron adalah salah satu model jaringan syaraf tiruan. Metode ini akan memperbarui weight (bobot) menggunakan teknik backpropagation . Penelitian  ini  menerapkan multilayer  perceptron sebagai  metode  prediksi harapan  hidup  pada  pasien  penyakit  kardiovaskular. Multilayer  perceptron terdiri  dari  tiga  lapisan  dimana  lapisan  pertama  adalah input  layer ,  lapisan kedua  adalah hidden  layer ,  dan  yang  terakhir  adalah output  layer .  Pada multilayer perceptron , minimal terdapat satu hidden layer yang bisa ditambah jika dibutuhkan. Pada hidden layer dapat dilakukan modifikasi jumlah neuron atau node .  Langkah-langkah  metode multilayer  perceptron adalah  sebagai berikut [15].
a) Berikan nilai awal bobot menggunakan bilangan acak kecil.
b) Hitung output aktual  dari neuron pada hidden  layer dan output  layer menggunakan fungsi aktivasi pada Persamaan 5.
(5)
Dimana Y i adalah output aktual pada hidden layer , p adalah iterasi ke-p, n adalah jumlah input neuron j pada hidden layer , x i adalah input neuron ke-i pada  input  layer,  w ij adalah  bobot  pada  masing-masing input x i yang masuk ke neuron j pada hidden layer ,   nilai threshold pada hidden layer , dan sigmoid adalah fungsi aktivasi sigmoid . Persamaan 6 digunakan untuk menghitung nilai aktivasi output layer .
(6)
dimana Y k adalah output aktual pada output layer , p adalah iterasi ke-p, m adalah  jumlah input  neuron k  pada output  layer ,  x jk adalah input  neuron ke-j pada hidden layer , w ij adalah bobot pada masing-masing input x jk yang masuk ke neuron k pada hidden layer , θ nilai threshold pada output layer , dan sigmoid adalah fungsi aktivasi sigmoid .
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) Lakukan  pembuatan  model  menggunakan  data  latih  dengan menggunakan algoritma backpropagation.
d) Perbarui nilai  bobot  mulai  dari output  layer berlanjut  ke layer di depannya  yaitu hidden  layer .  Nilai  bobot  baru  pada output  layer digunakan untuk menghitung bobot baru di hidden layer .

## 2.5. Evaluasi Performa
Melakukan  evaluasi  performa  metode  klasifikasi  merupakan  tahap penting  dalam  pembangunan  sistem  prediksi.  Dengan  melakukan  evaluasi performa  maka  dapat  diketahui  apakah  sistem  berjalan  dengan  baik  atau tidak.  Penelitian  ini  mengevaluasi  performa  menggunakan  beberapa  metrik evaluasi yaitu akurasi , precision , recall , dan f-measure [8]. Keempat metrik ini dihitung berdasarkan confusion matrix pada Tabel 3.
Tabel 3. Confusion Matrix Aktual Prediksi Positif Negatif Positif True Positive False Positive Negatif False Negative True Negative
Jika  data  positif  dan  diprediksi  positif  akan  dihitung  sebagai True Positive (TP),  tetapi  jika  data  itu  diprediksi  negatif  maka  akan  dihitung sebagai False  Negative (FN).  Jika  data  negatif  dan  diprediksi  negatif  akan dihitung  sebagai True  Negative ,  tetapi  jika  data  tersebut  diprediksi  positif maka akan dihitung sebagai False Positive (FP).
Akurasi  menunjukkan  peforma  klasifikasi  yang  didefinisikan  sebagai perbandingan  data  yang  diklasifikasikan  benar  dengan  keseluruhan  data, seperti pada persamaan 7.
(7)
Precision adalah  perbandingan  jumlah  data  positif  yang  diprediksi  benar dengan keseluruhan data yang diprediksi positif, seperti pada persamaan 8.
(8)
Recall adalah  perbandingan  data  positif  yang  diklasifikasikan  secara  benar dengan keseluruhan data positif, seperti pada persamaan 9.
(9)
F-measure adalah perbandingan antara nilai precision dan recall , seperti pada persamaan  10.  Digunakan  untuk  mencari  model  yang  memiliki keseimbangan antara precision dan recall .
(10)
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.6. Skenario Pengujian a) Pemilihan Jumlah Fitur pada PCA
Pada  PCA  akan  dilakukan  pemilihan  jumlah  fitur  melalui  beberapa percobaan.  Pemilihan  jumlah  fitur  dilakukan  dengan  melakukan  percobaan dari jumlah fitur 1 hingga jumlah fitur n-1. Menggunakan scenario perbedaan jumlah hidden node ,  pencarian  jumlah  fitur  maksimal  pada  PCA  dilakukan dengan  menghitung  akurasi  menggunakan  metode  klasifikasi multilayer perceptron .  Gambar  2  menunjukkan  akurasi  dari  MLP  berdasarkan  jumlah fitur yang direduksi oleh PCA.

## Gambar 2. Akurasi MLP berdasarkan jumlah fitur reduksi PCA
Pada Gambar 2, terlihat fitur sejumlah 4 dan 7 menghasilkan akurasi yang  cukup  tinggi  baik  pada  skenario  6  nodes,  10  nodes,  10x6  nodes  (2 hidden layer ), dan 10x10 nodes (2 hidden layer ). Tabel 4 menunjukkan angka akurasi  rata-rata.  Oleh  karena  itu,  untuk  selanjutnya  dipilih  4  fitur  untuk scenario percobaan menggunakan seleksi fitur PCA.
Tabel 4. Angka akurasi rata-rata berdasarkan jumlah fitur PCA Jumlah fitur  Akurasi Rata-rata 1 0.71 2 0.78 3 0.79 4 0.82 5 0.79 6 0.80 7 0.82 8 0.78 9 0.79 10 0.78 11 0.79

## b) Pengujian Metode Multilayer Perceptron
Pengujian  sistem  prediksi  harapan  hidup  pada  pasien  penyakit kardiovaskular  dilakukan  dengan  membagi  data  latih  dan  data  uji  masing- masing  80%  dan  20%.  Pemilihan  data  latih  dan  uji  diterapkan  secara
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
proporsional.  Sehingga  perbandingan  jumlah  data  antara  kelas  positif  dan kelas  negatif  yang  berada  pada  data  latih  dan  data  uji  sama.  Pengujian menggunakan  metode multilayer  perceptron dilakukan  melalui  beberapa skenario berdasarkan perbedaan jumlah node pada hidden layer , yaitu:
a) Menggunakan seleksi fitur CBF, LDA, dan PCA dengan 1 hidden layer . Node yang digunakan berjumlah 2, 4, 6, 8, 10, dan 12. Nilai node lebih tinggi tidak dipakai karena tidak memberikan peningkatan signifikan terhadap performa klasifikasi.
b) Menggunakan seleksi fitur CBF, LDA, dan PCA dengan 2 hidden layer . Pada hidden layer pertama, dipilih jumah node sebanyak 10 buah. Dan pada hidden layer kedua, jumlah node bervariasi yaitu sebanyak 2, 4, 6, 8, 10, dan 12.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  coba  telah  dilakukan  dengan  menerapkan  skenario  yang  terdapat pada  subbab  2.6.  Uji  coba  diterapkan  dengan  10  kali  perulangan  untuk memperoleh nilai rata-rata metrik evaluasi. Pada bagian ini akan dijelaskan nilai metrik evaluasi secara lengkap.
3.1. Perhitungan Akurasi Multilayer Perceptron dengan 1 Hidden Layer Hasil uji coba menggunakan jumlah node 2, 4, 6, 8, 10, dan 12 dengan berbagai metode seleksi fitur ditunjukkan pada Tabel 5. Dari berbagai jumlah node yang  diuji,  rata-rata  akurasi  tertinggi  didapat  dengan  jumlah node sejumlah 10 buah.
Tabel 5. Akurasi rata-rata berdasarkan jumlah node pada 1 hidden layer
Jumlah Layer  Akurasi Berdasarkan Seleksi Fitur  Rata-rata Akurasi CBF LDA PCA 2 0.847 0.838 0.795 0.827 4 0.842 0.848 0.798 0.829 6 0.858 0.850 0.787 0.832 8 0.832 0.847 0.798 0.826 10 0.852 0.852 0.798 0.834 12 0.848 0.852 0.793 0.831
3.2. Perhitungan Akurasi Multilayer Perceptron dengan 2 Hidden Layer Hasil  uji  coba  menggunakan  dua hidden  layer . Hidden  layer pertama terdapat 10 node dan hidden layer kedua dicoba dengan jumlah node 2, 4, 6,
8, 10, dan 12. Hasil akurasi dengan berbagai metode seleksi fitur ditunjukkan pada Tabel 6. Dari berbagai jumlah node yang diuji, rata-rata akurasi tertinggi didapat dengan jumlah node pada hidden layer kedua sejumlah 2 buah.
Tabel 6. Akurasi rata-rata berdasarkan jumlah node pada 2 hidden layer
Jumlah Layer  Akurasi Berdasarkan Seleksi Fitur  Rata-rata Akurasi CBF LDA PCA (10 x 2) 0.838 0.850 0.792 0.827
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Jumlah Layer  Akurasi Berdasarkan Seleksi Fitur  Rata-rata Akurasi (10 x 4) 0.833 0.842 0.787 0.821 (10 x 6) 0.837 0.848 0.785 0.823 (10 x 8) 0.838 0.845 0.793 0.826 (10 x 10) 0.820 0.847 0.787 0.818 (10 x 12) 0.833 0.850 0.782 0.822

## 3.3. Pembahasan
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  metode multilayer perceptron memperoleh  hasil  akurasi  yang  cukup  baik  dengan  berbagai jumlah hidden  layer berkisar  antara  80%.  Dari  kedua  uji  coba,  rata-rata akurasi terbaik diperoleh dengan 1 hidden layer dengan jumlah 10 node yaitu sebesar  83.4%.  Jika  dilihat  dari  seleksi  fitur,  metode  CBF  dan  LDA menghasilkan nilai akurasi yang tidak berbeda signifikan dan lebih dari 80%. Sedangkan  PCA  nilai  akurasinya  tidak  dapat  mencapai  80%.  Metode  LDA menghasilkan rata-rata akurasi yang cukup baik yaitu di angka 84.7%. Tabel 7  menunjukkan  rata-rata  akurasi  berdasarkan  metode  seleksi  fitur  yang dipilih.
Tabel 7. Akurasi rata-rata berdasarkan metode seleksi fitur Metode Seleksi Fitur  Akurasi Rata-rata CBF 0.840 LDA 0.847 PCA 0.791 Karena  jumlah node 10  pada  1 hidden  layer menghasilkan  akurasi tertinggi,  maka  kami  mencoba  melakukan  uji  coba  kembali  untuk menghitung  metrik  performa  secara  lengkap  yaitu  akurasi, precision , recall , dan f-measure .  Nilai  performa  rata-rata  dari  prediksi  menggunakan multilayer perceptron dapat dilihat pada Tabel 8.
Metode  seleksi  fitur  CBF  terlihat  mampu  menghasilkan  rata-rata akurasi  tertinggi  yaitu  86,8%,  sedangkan  yang  paling  rendah  adalah  PCA yaitu  84,7%. Recall menggunakan  CBF  juga  mampu  mendapatkan  skor sebesar  82,1%  yang  berarti  mampu  memprediksi  data  positif  yang  lebih sedikit juga secara akurat. Nilai f-measure yang menunjukkan keseimbangan antara precision dan recall juga cukup baik untuk ketiga metode seleksi fitur yaitu sebesar 79,7% untuk CBF, 76,6% untuk LDA, dan 74,9% untuk PCA.
Tabel 8. Nilai performa rata-rata
Metrik Evaluasi CBF LDA PCA Accuracy 0.868  0.852  0.847 Precision 0.777  0.767  0.780 Recall 0.821  0.768  0.721 F-measure 0.797  0.766  0.749
Berdasarkan nilai performa terbaik dari suatu uji coba, akurasi, presisi, recall , dan f-measure terbaik diperoleh dengan seleksi fitur CBF yaitu 91,7%
85%  89,5%  dan  87,2%.  Angka  ini  menunjukkan  hasil  yang  cukup  akurat
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dalam  prediksi  harapan  hidup  bagi  pasien  kardiovaskular.  Selain  itu, walaupun secara rata-rata PCA memiliki akurasi terendah, namun dalam uji coba yang dilakukan f-measure terbaik menggunakan PCA sebesar 80% lebih tinggi daripada dengan LDA yaitu 77,8%.

## Tabel 9. Nilai performa terbaik
Metrik Evaluasi CBF LDA PCA Accuracy 0.917  0.867  0.883 Precision 0.850  0.824  0.875 Recall 0.895  0.737  0.737 F-measure 0.872  0.778  0.800

## 4.  SIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem prediksi harapan hidup pasien  penyakit  kardiovaskular.  Prediksi  ini  dapat  menunjukkan  apakah seorang  pasien  memiliki  resiko  tinggi  gagal  jantung  atau  tidak.  Data  yang digunakan  sebagai  data  uji  coba  yaitu open  access data  dari  Kaggle  yang berjudul  “Heart  Failure  Prediction”.  Data  ini  selanjutnya  diproses  melalui praproses  untuk  normalisasi.  Setelah  data  ternormalisasi,  maka  akan dilanjutkan  dengan  seleksi  fitur  menggunakan  tiga  metode  yang  dijalankan secara terpisah yaitu correlation based filter , linear discriminant analysis , dan principal  component  analysis .  Hasilnya  akan  diuji  menggunakan  klasifikasi multilayer  perceptron .  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan,  jumlah  node 10  dengan  1 hidden  layer mendapatkan  rata-rata  akurasi  tertinggi.  Pada performa terbaiknya, nilai akurasi, precision , recall , dan f-measure yang bisa diperoleh  menggunakan  CBF  yaitu    91,7%  85%  89,5%  dan  87,2%. Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  prediksi  ini mampu memberikan hasil yang cukup akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   P.  Kabo,  Penyakit  jantung  koroner  penyakit  atau  proses  alamiah, Jakarta: Badan Penerbit FKUI, 2014.
[2]   K.  K.  RI,  Pusat  Data  Dan  Informasi  Kementrian  Kesehatan  Ri  :  Situasi Kesehatan, Jakarta: Kementerian Kesehatan, 2014.
[3]   N. L. Fitriyani, M. Syafrudin, G. Alfian and J. Rhee, "HDPM: An Effective Heart Disease Prediction Model for a Clinical Decision Support System," IEEE Access, vol. 8, pp. 133034-133050, 2020.
[4]   P.  D.  S.  K.  I.  PERKI,  "Indonesian  Heart  Association,"  2019.  [Online]. Available: http://www.inaheart.org/news_and_events/news/2019/9/26/press_r elease_world_heart_day_perki_2019. [Accessed 22 January 2020].
[5]   F. Farzadfar, "Cardiovascular disease risk prediction models: challenges and  perspectives," The  LANCET  Global  Health, vol.  7,  no.  10,  pp.  1288- 1289, 2019.
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 57-68 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[6]   S.  H.  A.  Aini,  Y.  A.  Sari  and  A.  Arwan,  "Seleksi  Fitur  Information  Gain untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Kombinasi Metode K- Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes," Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 9, pp. 2546-2554 , 2018.
[7]   O.  O.  Oladimeji  and  O.  Oladimeji,  "Predicting  Survival  of  Heart  Failure Patients  Using  Classification  Algorithms," Journal  of  Information Technology and Computer Engineering, vol. 4, no. 2, pp. 90-94, 2020.
[8]   D.  Christopher,  R.  Prabhakar  and  S.  Hinrich,  "An  Introduction  To Information  Retrieval," Introduction  to  information  retrieval, pp.  151- 177, 2008.
[9]   V. N. G. Raju, K. P. Lakshmi, V. M. Jain, A. Kalidindi and V. Padma, "Study the Influence of Normalization/Transformation process on the Accuracy of Supervised Classification," in Third International Conference on Smart Systems and Inventive Technology , 2020.
[10]  I.  H.  Witten,  E.  Frank,  M.  A.  Hall  and  C.  Pal,  Data  Mining:  Practical Machine Learning Tools and Techniques 4th Edition, Morgan Kaufmann, 2016.
[11]  M.  Arifin,  "IG-KNN  untuk  Prediksi  Customer  Churn  Telekomunikasi," Jurnal SIMETRIS, vol. 6, pp. 1-10, 2015.
[12]  Y.  Khourdifi  and  M.  Bahaj,  "Feature  Selection  with  Fast  Correlation- Based  Filter  for  Breast  Cancer  Prediction  and  Classification  Using Machine Learning Algorithms," in International Symposium on Advanced Electrical and Communication Technologies (ISAECT) , 2018.
[13]  M. I. Khalid, T. Alotaiby, S. A. Aldosari, S. A. Alshebeili, F. S. Y. Al-Hameed, M. Almohammed and T. Alotaibi, "Epileptic MEG Spikes Detection using Common  Spatial  Patterns  and  Linear  Discriminant  Analysis," IEEE Access, vol. 4, 2016.
[14]  C.  M.  Bishop,  Pattern  Recognition  and  Machine  Learning  (Information Science and Statistics), Springer, 2006.
[15]  E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto,  "Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma Backpropagation  dalam  Memprediksi  Ketersediaan  Komoditi  Pangan Provinsi  Riau," Rabit  :  Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Univrab, vol. 2, no. 2, pp. 83-98, 2017.