## ANALISIS PENYAKIT KARDIOVASKULAR MENGGUNAKAN METODE KORELASI PEARSON, SPEARMAN DAN KENDALL
Yudi Eko Windarto
Departemen Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Diponegoro
Jl. Prof Sudharto, SH – Tembalang Semarang
Email: yudi@live.undip.ac.id

## ABSTRACT
Cardiovascular  disease  is  a  disease  that  is  affected  by  the  heart  and  blood  vessels. There  are  several  main  risk  factors  that  cause  cardiovascular  disease.  Risk  factors  for cardiovascular  disease  include  high  blood  pressure,  high  cholesterol,  diabetes,  being overweight  or  obese,  age,  sex,  smoking,  and  alcohol.  The  more  risk  factors  you  have,  the greater the chance of  causing cardiovascular disease.  In this research, it was developed using the  Spearman,  Pearson  and  Kendall  correlation  methods  to  analyze  data  on  cardiovascular disease patients. The results showed there was  correlation between blood pressure (ap_hi and ap_lo), age, and cholesterol had a strong relationship with cardiovascular disease. Glucose and cholesterol levels also have a strong relationship between one another.
Keyword : Cardiovascular Disease, Factor, Research and Correlation

## PENDAHULUAN
Penyakit
kardiovaskular merupakan  salah  satu  penyakit  yang dipengaruhi  oleh  jantung  dan  pembuluh darah (D’Agostino  et  al.,  2013).
Terdapat  beberapa  faktor  risiko  utama yang menyebabkan penyakit kardiovaskular  (Muggli  et  al.,  2017). Faktor  resiko  penyakit  kardiovaskular antara  lain  :    tekanan  darah  tinggi, kolesterol  tinggi,  diabetes,  kelebihan berat  badan  atau  obesitas,  usia,  jenis kelamin, merokok, dan alkohol (Chen et al., 2017). Semakin banyak faktor risiko penyakit  yang  dimiliki  pasien,  semakin besar  peluang  untuk  menyebabkan penyakit kardiovaskular (Hajar, 2016).
Penelitian  terdahulu  yang  pernah dilakukan  salah  satunya  membahas tentang  diagnosis  penyakit  jantung coroner.  Diagnosis  penyakit  jantung coroner  tersebut  menggunakan  metode Deep  Neural  Networks menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  83.67%  (Miao  & Miao, 2018).
Penelitian  selanjutnya  dengan menggunakan  metode machine  learning untuk  memprediksi  penyakit  jantung (Jaymin  &  Tejal,  2016).  Sistem  yang dibuat  tersebut  menggunakan  perangkat lunak WEKA.
Penelitian tentang prediksi penyakit  jantung  menggunakan multiple linear  regression  model (Polaraju  et  al.,
2017).  Hasil  pada  penelitian  tersebut bergantung pada jumlah atribut yang ada pada data dan metode yang digunakan.
Pada penelitian ini dikembangkan  menggunakan  metode Korelasi Spearman, Pearson dan Kendall untuk  menganalisis  data  pasien  penyakit kardiovaskular.

## METODE
1. Korelasi
Analisis  korelasi  merupakan  metode statistika yang digunakan dalam menentukan suatu besaran yang menyatakan adanya hubungan kuat pada suatu variabel dengan variabel yang lain (Uma & Roger, 2016). Apabila semakin tinggi nilai korelasi, semakin tinggi pula keeratan hubungan diantara kedua variabel.    Apabila  terdapat  angka korelasi  mendekati  nilai  satu,  maka korelasi dari dua variabel akan semakin Kuat.  Sebaliknya,  jika  angka  korelasi mendekati  nol  maka  korelasi  dua variabel semakin lemah (Morris, 2020).
2. Korelasi Pearson
Korelasi  Pearson  adalah  salah  satu  dari pengujian  korelasi  yang  digunakan dalam  mengetahui  derajat  keeratan hubungan  dua  variabel  yang  memiliki interval  atau  rasio,  berdistribusi  normal, serta  mengembalikan  nilai  koefisien
korelasi dengan rentang nilai antara -1, 0 dan  1  (Zhang  et  al.,  2020).  Nilai  positif adalah  nilai  1,  nilai  -1  merupakan  nilai negatif, dan nilai 0 merupakan nilai yang tidak terdapat korelasi (Fu et al., 2020). Rumus  dalam  menentukan  Korelasi Pearson ditunjukkan sebagai berikut.
(1)
3. Korelasi Spearman
Korelasi Spearman dipakai untuk pengukuran korelasi pada statistik nonparametric atau  skala  ordinal  (Bin, Ruodu,  dan  Yuming,  2019).  Korelasi tersebut merupakan ukuran korelasi yang dihubungkan  oleh  kedua  variabel  diukur sekurang  kurangnya  dalam  skala  ordinal sehingga  obyek  -  obyek  penelitiannya dapat  diranking  dalam  dua  rangkaian berurut  (Andréas,  dan  Alfonso,  2020). Formula untuk korelasi Spearman ditunjukkan pada persamaan 2.
(2)
4. Korelasi Kendall Tau Jika  terdapat  data , i =  1,2,  …  ,  n di mana  X  dan  Y  setidaknya  berskala ordinal.  Sehingga  pada  setiap  pasangan nilai dan untuk i ≠ j
dapat didefinisikan pasangan nilai adalah sebagai berikut (Nugroho et al., 2008):
i). Pasangan dan konkordan , jika artinya  adalah jika maka atau jika maka sehingga dan
memiliki  tanda  yang  sama,  yaitu sama-sama  positif  atau  sama-sama negatif  dengan  hasil  kali  yang selalu positif
ii). Pasangan dan diskordan , jika artinya adalah jika maka atau jika maka sehingga dan
memiliki  memiliki  tanda  yang berlawanan  dengan  hasil  kali yang negative.
Rumus  Korelasi  Kendall  dapat  dihitung seperti  persamaan  3  (Alexis  &  Dean, 2019).
(3)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  Pembahasan  penelitian  ini terdapat pada beberapa tahapan,
diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Memasukkan data pasien
2. Membaca data pasien
3. Melakukan analisa data
a) Melakukan  uji  korelasi  data menggunakan metode Spearman
b) Melakukan  uji  korelasi  data menggunakan metode Pearson
c) Melakukan  uji  korelasi  data menggunakan metode Kendall
d) Tahapan penelitian ini ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
4. Memasukkan data pasien
Tahapan  pertama  yaitu  mengunduh data cardiovascular berdasarkan data yang  diperoleh  dari  dataset  kaggle :
https://www.kaggle.com/datasets.
Selanjutnya memasukkan data pasien menggunakan aplikasi
Jupyter Nootebook. 5. Membaca Data Pasien Tahapan yang kedua adalah membaca data pasien yang ada pada cardiovascular.csv.    Data  pasien cardiovascular  ditunjukkan  pada gambar 2.

## Gambar 2 Data Pasien

## 6. Informasi Data
Pada data tersebut terdapat informasi 70.000 data pasien dan 13 kolom  yang  terdiri  dari id,  age,
gender, height, weight, ap_hi, ap_lo, cholesterol,  gluc,  smoke,  alco, active,  cardio ditunjukkan  pada gambar 3.
Gambar 3 Informasi Data Pasien
7. Melakukan Analisa Data
Pada tahapan ini, melakukan perbandingan  jumlah  pasien  normal dengan pasien yang memiliki penyakit kardiovaskular. Dari 70.000  terdapat  35.021  jumlah pasien  normal  dan  34.979  data penderita  kardiovaskular.  Gambar  4 menunjukkan  perbandingan  antara pasien normal dengan pasien penderita penyakit kardiovaskular.
Gambar 4 Perbandingan Pasien Normal
dengan Pasien Penderita
Kardiovaskular

## 8. Mendeteksi Pencilan
Pada  kolom age,  height,  weight,
ap_hi,  ap_lo ada  kemungkinan memiliki  pencilan.  Sehingga  untuk membandingkannya pada skala yang sama,  perlu  melakukan  normalisasi data terlebih dahulu.
Setelah  itu  perlu  meleburkan  data untuk menampilkan Multibox Graph Plot seperti gambar 5.
Gambar 5 Multibox Graph Plot
Berdasarkan gambar 5 diatas terdapat  beberapa  pencilan  dalam dataset.  Sehingga  peneliti  harus menentukan  batas  bawah  dan  batas atas  yang  ditunjukkan  pada  gambar 6.
Gambar 6 Batas Bawah dan Batas Atas
Penyakit  kardiovaskular  terdapat 993  data  pencilan  dari ap_hi dan ap_lo di tunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7 Jumlah Data Pencilan
Karena ap_hi dan ap_lo merupakan tekanan  darah,  sehingga  peneliti memutuskan  untuk  menghilangkan data  yang  tidak  wajar  secara  medis dari  dataset.  Peneliti  mengurangi beberapa  data  untuk  mendapat  nilai baru yang lebih ideal.
Gambar  8  menunjukkan  bahwa terdapat  korelasi  antara  kolesterol, tekanan  darah (ap_hi dan ap_low)
dan  usia  memiliki  hubungan  yang kuat dengan penyakit kardiovaskular.
Kadar gula darah dan kolesterol juga memiliki  hubungan  yang  kuat  di antara satu dengan yang lain dengan nilai 0,451.

## Gambar 8 Korelasi Data
Berdasarkan  pada  gambar  8  tersebut ternyata yang berkorelasi dengan penyakit kardiovaskular adalah:
1. Tekanan  darah  sistole  (ap_hi) dengan nilai = 0.397
2. Tekanan  darah  diastole  (ap_lo) dengan nilai = 0.328
3. Usia dengan nilai = 0.239
4. Kolesterol dengan nilai = 0,221
5. Berat badan = 0.180
6. Kadar gula darah = 0.090
9. Korelasi Pearson
Pada pengujian menggunakan metode  Pearson  dihasilkan  nilai korelasi dengan penyakit kardiovaskular adalah tekanan darah
sistole (ap_hi) dengan nilai = 0.397, tekanan  darah  diastole (ap_lo) dengan  nilai  =  0.328,  usia  dengan nilai = 0.239, kolesterol dengan nilai =  0,221,  berat  badan  dengan  nilai =
0.180  dan  kadar  gula  darah  dengan nilai = 0.090. Hasil pengujian korelasi menggunakan metode Pearson
ditunjukkan pada gambar 9.

## Gambar 9 Korelasi Pearson
10. Korelasi Spearman
Berdasarkan
pengujian menggunakan  metode  Spearman dihasilkan  nilai  korelasi  dengan penyakit kardiovaskular adalah tekanan darah sistole (ap_hi) dengan nilai = 0.447, tekanan darah diastole (ap_lo)  dengan  nilai  =  0.356,  usia dengan  nilai  =  0.237,  kolesterol dengan  nilai  =  0,215,  berat  badan dengan nilai = 0.181 dan kadar gula darah dengan nilai = 0.092.
Hasil pengujian
korelasi menggunakan  metode  Spearman ditunjukkan pada gambar 10.

## Gambar 10 Korelasi Spearman
11. Korelasi Kendall Setelah dilakukan pengujian menggunakan metode kendall dihasilkan  nilai  korelasi  dengan penyakit kardiovaskular yaitu tekanan darah sistole (ap_hi) dengan nilai = 0.398, tekanan darah diastole (ap_lo)  dengan  nilai  =  0.328, kolesterol dengan nilai = 0.209, usia dengan  nilai  =  0.199,    berat  badan dengan nilai = 0.149 dan kadar gula darah dengan nilai = 0.090.
Hasil pengujian korelasi menggunakan metode Kendall
ditunjukkan pada gambar 11.

## Gambar 11 Korelasi Kendall
Hasil pengujian menggunakan metode Kendall memiliki perbedaan pada  urutan  korelasi  di  bandingan pada  metode  korelasi  Pearson  dan Spearman. Pada uji korelasi Pearson dan  Spearman  memiliki  urutan sebagai  berikut:  tekanan  darah sistole (ap_hi), tekanan darah diastole  (ap_lo),  usia,  kolesterol, berat  badan,  dan  kadar  gula  darah. Sebaliknya pada uji korelasi menggunakan metode kendall
memiliki  urutan  sebagai  berikut:
tekanan darah sistole (ap_hi), tekanan  darah  diastole  (ap_lo), kolesterol,  usia,  berat  badan,  dan kadar gula darah.

## DAFTAR PUSTAKA
Alexis,  D.,  &  Jean,  D,  F.  (2019).  A classification  point-of-view  about conditional Kendall’s tau. Computational  Statistics  &  Data Analysis , 135 , 70–94. https://doi.org/10.1016/j.csda.2019.
01.013.
Andréas,  H.,  &  Alfonso,  V.  (2020). Spearman  rank  correlation  of  the bivariate Student and scale mixtures of  normal  distributions. Journal  of Multivariate  Analysis , 179 ,  1–11. https://doi.org/10.1016/j.jmva.2020. 104650.
Bin,  W.,  Ruodu,  W.,  &  Yuming,  W. (2019).  Compatible  matrices  of Spearman’s rank
correlation.
Statistics  and  Probability  Letters , 151 , 67–72. https://doi.org/10.1016/j.spl.2019.0 3.015 Chen,  W.  W.,  Gao,  R.  L.,  Liu,  L.  S.,
Zhu, M. L., Wang, W., Wang, Y. J., Hu, S. S. (2017). China cardiovascular diseases report 2015: A  summary. Journal  of  Geriatric
Cardiology , 14 (1), 1–10. https://doi.org/10.11909/j.issn.1671 -5411.2017.01.012.
D’Agostino,  R.  B.,  Pencina,  M.  J.,
Massaro, J. M., & Coady, S. (2013). Cardiovascular disease risk assessment: Insights from
Framingham. Global  Heart , 8 (1), 11–23.
https://doi.org/10.1016/j.gheart.201
3.01.001.
Fu, T., Tang, X., Cai, Z., Zuo, Y., Tang, Y.,  &  Zhao,  X.  (2020).  Correlation research  of  phase  angle  variation and  coating  performance  by  means of Pearson’s correlation coefficient.
Progress  in  Organic  Coatings , 139 (October 2019), 105459. https://doi.org/10.1016/j.porgcoat.2
019.105459.
Hajar, R. (2016). Framingham contribution to cardiovascular disease. Heart  Views , 17 (2),  78. https://doi.org/10.4103/1995- 705x.185130.
Jaymin,  P.,  Tejal,  U.,  S.  (2016). Heart Disease  Prediction  Using  Machine learning and Data Mining Technique . 7 , 129–137. https://doi.org/10.090592/IJCSC.20
16.018.
Miao,  K.  H.,  &  Miao,  J.  H.  (2018).
Coronary  heart  disease  diagnosis using deep neural networks. International  Journal  of  Advanced Computer Science and Applications , 9 (10), 1–8. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2
018.091001.
Morris,  A.  (2020).    A  more  scientific approach  to  applied  economics: Reconstructing statistical, analytical significance, and correlation analysis. Economic  Analysis  and Policy, 66, 315-324.
Muggli,  F.,  Rabufetti,  A.,  Simonetti,
Gd.,  Bianchetti,  Mg.,  Gallino,  A.
(2017). CARDIOVASCULAR DISEASE RISK FACTORS AMONG

## MALE YOUTHS IN
SOUTHERN  SWITZERLAND:  A TRANSVERSAL STUDY . 2017.
Polaraju,  K.,  Durga  Prasad,  D.,  &  Tech Scholar,  M.  (2017).  Prediction  of Heart Disease using Multiple Linear Regression Model. International Journal of Engineering Development and
Research , 5 (4), 2321–9939.
Uma,  S.,  &  Roger,  B.  (2016).  Research Methods  For  Business:  A  Skill Building Approach. In Encyclopedia of Quality of Life and Well-Being  Research (7th  ed.). https://doi.org/10.1007/978-94-007- 0753-5_102084.
Zhang, Y., Li, Y., Song, J., Chen, X., Lu, Y.,  &  Wang,  W.  (2020).  Pearson correlation  coefficient  of  current derivatives  based  pilot  protection scheme  for  long-distance  LCC-
HVDC transmission
lines.
International  Journal  of  Electrical Power and Energy Systems ,
116 (September 2019), 105526.
https://doi.org/10.1016/j.ijepes.201 9.105526.