MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember  2023
Evaluasi Algoritma Pembelajaran Terbimbing terhadap Dataset Penyakit Jantung yang telah Dilakukan Oversampling
ANIS FITRI NUR MASRURIYAH, HILDA YULIA NOVITA, CICI EMILIA SUKMAWATI, SITI NOVIANTI NURAINI ARIF, ANGGA RAMDA RAMADHAN
Program Studi Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawangsa Email: anis.masruriyah@ubpkarawang.ac.id
Received 04 September 2023 | Revised 17 Oktober  2023 | Accepted 21 November  2023

## ABSTRAK
Penyakit jantung mengalami peningkatan setiap tahunnya dan menjadi penyebab kematian tertinggi  di  Indonesia, terutama pada usia produktif.  Pola  makan yang tidak  seimbang  dan gaya hidup  tidak  sehat menjadi  faktor penyebab prevalensi penyakit  jantung  yang  tinggi.  Bidang  ilmu  kedokteran  mulai  beradaptasi  dan mengandalkan model prediksi  otomatis berbasis komputer untuk diagnosis  secara tepat  dan  akurat.  Data  tentang  penyakit  jantung  seringkali  memiliki ketidakseimbangan,  yaitu  jumlah  data pada kelas  minoritas  lebih  kecil  daripada kelas mayoritas. Oleh karena itu, teknik oversampling seperti SMOTE dan ADASYN digunakan  untuk  menangani  masalah  ini.  Hasil  dari  penelitian  ini  Algoritma Random  Forest  Classifier  menjadi  model  perbandingan  terbaik  dengan  akurasi sekitar 90,71%. Penerapan teknik oversampling SMOTE + Random Forest, akurasi dapat meningkat hingga sekitar 94,54% dengan kurva ROC sebesar 98,4%. Model diagnosa yang akurat dapat menjadi media bagi  tenaga medis untuk mengambil langkah pencegahan yang tepat dan meningkatkan kualitas  perawatan pasien.
Kata kunci : ADASYN, Klasifikasi, Pohon Keputusan, Regresi, SMOTE

## ABSTRACT
Heart disease is rapidly increasing in Indonesia and has become the primary cause of death, particularly  among those in  their  productive  years. The prevalence  of heart disease is  due to unhealthy  lifestyle  choices and  an imbalanced  diet.  The medical  field  is  relying  more  heavily  on  computer-based  automatic  prediction models to ensure precise and accurate diagnoses. However, data on heart disease is  frequently imbalanced,  with  fewer cases in  the minority  class. To resolve this issue,  oversampling  techniques  such  as  SMOTE  and  ADASYN  have  been implemented. The study demonstrates that the Random Forest Classifier Algorithm is  the most effective comparison model, with  an accuracy rate of approximately 90.71%. By implementing  the SMOTE + Random Forest oversampling technique, the accuracy rate increased  to around  94.54%, with  a ROC curve of 98.4%. A highly  accurate diagnostic  model  is  essential  for enabling  medical  personnel  to take appropriate preventive measures and enhance the quality of patient care.
Keywords : ADASYN, Classification,  Decision Tree, Regresi, SMOTE

## 1. PENDAHULUAN
Pada  dunia  nyata,  data  yang  diolah  umumnya  tidak  ideal  karena  belum  dilakukan  pra- pemrosesan untuk kesiapan data (Raja et al., 2022)(Zaki & Wagner Jr, 2020). Selain itu, ketika menghadapi data yang tidak seimbang, akan memiliki  pengaruh yang bias karena hasil pemodelan  kurang  dapat  diandalkan.  Maka metode oversampling  yang umum  digunakan, SMOTE dan  ADASYN  memiliki  peran  penting  untuk  mengatasi  data  tidak  seimbang  pada penyakit jantung (Maldonado et al., 2019)(Ramadhan, 2021)(Satapathy et al., 2021). Penelitian  ini  menggunakan data penyakit jantung, karena penyakit ini  menjadi salah satu jenis penyakit tidak menular yang peningkatan jumlah pasien dan kematian selalu meningkat setiap tahun  (Braunwald, 2019)(Mohan et  al., 2019). Penyebab utama  penyakit  jantung  di antaranya pola  makan yang tidak  seimbang dan perubahan gaya hidup  yang tidak  sehat. Di Indonesia penyakit jantung mengalami peningkatan setiap tahunnya dan menempati peringkat tertinggi  penyebab kematian  terutama pada usia-usia  produktif (Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, 2021) . Apabila  penderita  penyakit  jantung  tidak  ditangani  dengan baik,  maka  pasien  dengan  usia  produktif  rentan  mengalami  cacat  bahkan  meninggal (Masruriyah, Djatna, Dewi Hardhienata, et al., 2019) .
Penggunaan teknik  data mining  telah  menjadi  sangat penting  dalam  memprediksi  penyakit dan  membantu  profesional  medis  dalam  mengatasi  masalah  kesehatan (Masruriyah, Djatna,  Dewi Hardhienata, et al., 2019)(Mia et al., 2022)(Sonjaya et al., 2022) . Studi  sebelumnya telah  berfokus  untuk  menemukan model  prediksi  terbaik,  seperti  sistem prediksi  penyakit jantung yang diusulkan  oleh Derisma (Derisma, 2020) . Machine learning (ML)  telah  membantu  dokter  mengklasifikasikan  penyakit  jantung  pada  pasien,  tetapi penanganan kumpulan  data yang besar dapat memengaruhi keakuratan hasil. Keahlian dan pengalaman substansial diperlukan  untuk mengolah data yang luas, seperti yang disorot dalam artikel  jurnal  oleh Muqorobin  et al (Muqorobin et al., 2019) .
Sebelumnya  studi  yang  dilakukan  oleh  Pangaribuan  et  al. (Pangaribuan et  al., 2019) , algoritma  C45  dan  machine  learning  ekstrem menunjukkan  akurasi  diagnostik  yang tinggi hingga 99,05% untuk penyakit jantung. Teknik ekstraksi fitur seperti histogram, haralick,  dan momen rona juga digunakan  dalam penelitian  kanker kulit,  dengan algoritma  Random Forest mencapai  akurasi  terbaik  sebesar  0,842  menggunakan  momen  rona (Khasanah  et  al., 2021) .
Selanjutnya,  Ath  et  al. (Ath  et  al., 2022) melakukan  penelitian  dengan  menggunakan algoritma  ML untuk memprediksi penyakit jantung sebagai langkah  pencegahan dini.  Akurasi yang dicapai  dengan menggunakan metode Random Forest dan  Logistic  Regression  adalah 84,48%, menunjukkan peningkatan  sebesar 1,32%. El-Hasnony  et al. (El-Hasnony et al., 2022) mengembangkan model untuk mencegah stroke dan penyakit jantung menggunakan algoritma machine learning.  Mezzatesta dkk. pada tahun 2019 prediksi  angka kematian pada pasien  Penyakit  Jantung  Koroner  yang menjalani  cuci  darah  menggunakan algoritma  SVM, mencapai  akurasi  sebesar  95,25%.  Demikian  pula,  Ghosh  et  al. (Ghosh  et  al., 2021) menerapkan  algoritma  ekstraksi  fitur  RELIEF  dan  LASSO  untuk  memprediksi  penyakit kardiovaskular,  memperoleh akurasi sebesar 99,05%. Pembelajaran aktif dilaksanakan  untuk mengetahui faktor yang paling  berpengaruh pada penyakit jantung.
Profesional  medis dapat mengambil  tindakan  yang tepat untuk  mencegah penyakit  jantung berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi ini.  Namun, data penelitian  mengungkapkan ketidak  seimbangan kelas, di  mana kelas minoritas  lebih  kecil  dari  kelas mayoritas. Berbagai pendekatan, seperti undersampling  atau oversampling  data, dapat  mengatasi masalah  ini. Oversampling melibatkan penyeimbangan distribusi  kelas dengan mereplikasi  instance secara
acak  di  sebagian  kecil  kelas  minoritas.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menemukan  model terbaik  untuk  kasus penyakit  jantung  dengan  beberapa algoritma.  Mia  et al. (Mia et  al., 2022) dan  Sonjaya (Sonjaya  et  al.,  2022) membandingkan  kinerja  klasifikasi  metode SMOTE  dan  ADASYN dalam  menangani  kasus  data  yang  tidak  seimbang.  Penelitian  ini bertujuan  untuk menentukan model  terbaik  dengan menerapkan beberapa  algoritma  untuk kasus penyakit jantung. Selain itu, teknik ekstraksi fitur akan diterapkan untuk mengidentifikasi variabel  yang paling  berpengaruh yang mempengaruhi penyakit  jantung. Di  mana, susunan artikel  pada bagian 2 berisi  tentang metodologi  yang membahas alur proses penelitian  yang telah dilakukan.  Kemudian hasil  dan pembahasan pada bagian 3 dan Kesimpulan di  bagian 4.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Data
Data pasien Penyakit Jantung dengan total objek lebih dari 300.000 data dengan delapan belas variabel dan satu kelas target. Sedangkan kumpulan data didapatkan dari catatan medis yang telah  dietujui  oleh  Organisasi  Kesehatan Dunia  dan dapat diakses pada Centers for Disease Control  and  Prevention  (CDC) (Centers for Disease Control and  Prevention, 2020) . Atribut pada data yang di dan penjelasannya ditunjukkan  pada Tabel 1.
Tabel  1. Atribut Data Penelitian Atribut Keterangan BMI Indeks  massa tubuh( body mass indeks ) Smoking Kondisi  di mana pasien  merokok  ditandai  dengan  yes atau bukan  ditandai  dengan no. AlcoholDrinking Kondisi  di mana pasien peminum  alcohol ditandai  dengan yes atau  bukan  ditandai dengan no .
Stroke Kondisi  di mana  pasien pengidap  penyakit stroke ditandai  dengan yes atau  bukan ditandai  dengan no .
PhysicalHealth
Kondisi  di  mana  Kesehatan  fisik  pasien  pernah  mengalami  penyakit  atau  cedera, dalam 30 hari terakhir tidak  baik. Dihitung  berdasarkan hari (0-30 hari). MentalHealth Kondisi  di  mana  Kesehatan  mental  pasien  pernah  mengalami  penyakit mental  atau trauma,  dalam  30 hari  terakhir  tidak  baik. Dihitung  berdasarkan  hari (0-30 hari) DiffWalking Kondisi  di  mana  pasien  mengalami  kesusahan  berjalan  atau  menaiki/menuruni tangga. Sex Jenis kelamin  pasien dengan female sebagai perempuan  dan male sebagai pria.
AgeCategory Rentang  usia pasien dengan  jarak usia 5 tahun Race Perbedaan  ras pasien. Diabetic Kondisi di mana pasien pengidap  penyakit  diabetes ditandai dengan yes atau bukan ditandai  dengan no .
PhysicalActivity Laporan  pasien  melakukan  aktivitas  olahraga  dalam  30  hari  terakhir  selain  dari pekerjaan rutinnya. GenHealth Kondisi  di  mana  kesehatan  pasien  secara  umum  sehat  ditandai  dengan yes atau tidak  ditandai  dengan no . SleepTime Lama waktu  tidur pasien dalam satuan jam. Asthma Kondisi  di mana  pasien  pengidap  penyakit  asma ditandai  dengan yes atau  bukan ditandai  dengan no .
KidneyDisease Kondisi  di mana  pasien  pengidap  penyakit  ginjal  kronik  ditandai  dengan yes atau bukan  ditandai  dengan  no. SkinCancer Kondisi  di  mana  pasien  pengidap  kanker  kulit  ditandai  dengan yes atau  bukan ditandai  dengan no .
Atribut Keterangan HeartDisease Hasil  Berdasarkan  variabel independent dengan  kriteria  1  sebagai  pengidap penyakit  jantung  dan 0 sehat atau normal.

## 2.2. Metode Penelitian
Selanjutnya, data  di  analisis  dengan  teknologi  komputasi yang menerapkan aturan  statistik untuk  Data  Mining.  Secara  umum,  proses  analisis  data  penelitian  ini  diawali  dengan pengumpulan  data, proses analitika  dan selanjutnya ditampilkan  pada Gambar 1. Penelitian ini menggunakan empat tahap analitika ( data quality analytics, descpritive analytics, diagnostic analytics dan predictive analytics). Pada tahap pertama pra-pemrosesan data sudah termasuk data quality  analytics dan descpritive analytics. Selanjutnya hasil  pra-pemrosesan data diolah dan diseimbangkan  menggunakan teknik oversampling  SMOTE dan ADASYN. Teknik SMOTE mensintesis sampel baru dari kelas minoritas untuk menyeimbangkan kumpulan data dengan melakukan resampling  sampel kelas  minoritas (Maldonado et al., 2019)(Nurdian et al., 2022)(Siringoringo, 2018) .  Sedangkan,  teknik  ADASYN  menggunakan  bobot  distribusi untuk  data kelas  minoritas  berdasarkan kesulitan  pelatihan  data dengan  model (Li et al., 2021)(Nurdian et al., 2022)(Qing et al., 2022)(Satapathy et al., 2021) . Data sintesis dihasilkan  dari kelas minoritas yang sulit  dipelajari  dan data minoritas yang mudah dipelajari.

## Gambar  1. Alur Penelitian
Agar  tujuan  penelitian  dapat  dicapai  beberapa  teknik  klasifikasi  pohon  keputusan, logistic regresi  dan support vector machine (SVM) digunakan  untuk  membuat model prediksi.  Jenis algoritma pohon keputusan yang digunakan pada peneltian ini  adalah Random Forest dan C45. Algoritma  Random  Forest  adalah  metode ensemble  learning  yang  memanfaatkan banyak pohon  keputusan  (decision  trees) dalam  proses klasifikasi.  Cara kerja  dari Random Forest dimulai  dengan Bootstrap Aggregating ( Bagging) di mana Random Forest memilih sampel acak dengan penggantian ( bootstrap) dari dataset pelatihan  untuk setiap pohon yang akan dibuat (Hartshorn, 2020)(Khasanah et al., 2021)(Primajaya & Sari, 2018) .  Hal  ini  berarti setiap  pohon  dalam  hutan akan  melihat dataset yang sedikit  berbeda. Kemudian,  Random Feature Selection  dilakukan  dengan cara memilih  atribut secara acak dari seluruh atribut yang
tersedia. Ini membantu menghindari overfitting dan memperkenalkan variasi di antara pohon- pohon dalam hutan. Tahap terakhir, prediksi  di mana setiap pohon dalam hutan memberikan prediksi  kelas. Pada klasifikasi,  kelas yang paling  umum diambil  sebagai hasil  akhir.
Kemudian  algoritma  C45, algoritma  ini  bekerja dengan cara membangun pohon  keputusan secara rekursif berdasarkan atribut-atribut  (fitur) pada dataset yang diberikan (Cherfi et al., 2018)(Mia et al., 2022)(Pangaribuan et al., 2019)(Rohman & Rochcham,  2018) . Proses algoritma ini  dimulai  dengan semua data yang ada di akar pohon. Pada setiap langkah, algoritma  memilih  atribut  yang paling  baik  berdasarkan pengukuran  informasi  berdasarkan entropy Persamaan (1) dan gain  information  atau gain  ratio  Persamaan (2) untuk membagi data menjadi dua cabang ( node anak). Proses ini  diulang  secara rekursif pada setiap cabang hingga mencapai kriteria  berhenti (misalnya, saat semua data dalam satu cabang adalah dari kelas yang sama atau saat kedalaman maksimum dicapai). Setelah pohon dibentuk, pruning (pemangkasan) dilakukan  untuk menghindari overfitting. Beberapa cabang (node) yang tidak signifikan  atau yang menyebabkan overfitting  dapat dihapus.  Selanjutnya, pengujian  model dilakukan  dengan meneruskan data melalui  pohon, mengikuti  cabang yang sesuai berdasarkan atribut-atribut  data, hingga mencapai daun ( leaf) yang memiliki  label kelas.
𝐸(𝑆) = ∑ −𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2
𝑐 𝑖=1 𝑝 𝑖
(1)
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑏𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒) − ∑𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑗, 𝑎𝑓𝑡𝑒𝑟)
𝑘 𝑗=1 (2)
Selanjutnya algoritma logistic  regression, bagian dari metode statistik yang umum digunakan dalam masalah klasifikasi (Ath et al., 2022) . Logistic regression menggunakan fungsi logistik (sigmoid) untuk memodelkan probabilitas  bahwa data termasuk dalam kelas tertentu. Fungsi sigmoid mengubah nilai  linear  menjadi nilai  probabilitas  yang berada dalam rentang 0 hingga 1.  Berdasarkan  nilai  probabilitas  yang  diperoleh  dari  transformasi  sigmoid,  kita  dapat mengambil  keputusan  klasifikasi  dengan  memilih  ambang batas ( threshold).  Misalnya,  jika probabilitas  lebih  besar dari 0.5, kita bisa memprediksi sebagai kelas 1; jika probabilitas  lebih kecil atau sama dengan 0.5, kita bisa memprediksi sebagai kelas 0. Logistic regression mencari parameter  yang  terbaik  menggunakan  klasifikasi    entropi    maksimum  menggunakan persamaan 3. Di mana probabilitas  dilambangkan dengan p dan a, b akan menjadi parameter model,  a  adalah  faktor (Sonjaya et al., 2022) .
𝑝 = 1 1 + 𝑒 −(𝑎+𝑏𝑥) (3)
Terakhir algoritma  SVM yang mencari hiperplane  yang memiliki  margin  terbesar antara dua kelas . Margin adalah jarak antara hiperplane  dan titik-titik  data terdekat dari masing-masing kelas  (disebut  vektor  pendukung, support  vectors).    SVM  dapat  diperluas  dengan menggunakan kernel. Kernel adalah fungsi yang mengubah data asli  ke dalam dimensi  yang lebih  tinggi,  di  mana data tersebut lebih  mudah dipisahkan,  jenis  fungsi  kernel  ditunjukkan pada Tabel 2. Ini memungkinkan  SVM untuk mengatasi masalah klasifikasi  yang tidak linear di dalam dimensi asli. Setelah hiperplane  ditemukan, SVM dapat memprediksi kelas dari  data uji berdasarkan posisinya terhadap hiperplane.
Tabel  2. Fungsi  Kernel SVM Jenis  Kernel Persamaan Linier Linier 𝐾(𝑥, 𝑦) = 𝑥  ×   𝑦 Non  linier Polynomial 𝐾(𝑥, 𝑦) = (𝑥  ×   𝑦 + 1) 𝑝 RBF 𝐾(𝑥, 𝑦) =  𝑒𝑥𝑝 ( ‖𝑥 − 𝑦‖ 2 2𝜎 2 ) Sigmoid 𝐾(𝑥, 𝑦) =  tanh (𝑐𝑥 𝑇 𝑦 + ℎ)

## 2.3. Evaluasi
Selanjutnya,  evaluasi  kinerja  dilakukan  terhadap  model  dengan  tujuan  untuk  mengetahui seberapa baik kinerja model dengan menggunakan data uji.  Evaluasi didasarkan pada akurasi, presisi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas (Djatna  et  al.,  2018)(Masruriyah,  Djatna, Hardhienata, et al., 2019)(Mia et al., 2022)(Nugraha et al., 2021)(Sonjaya et al., 2022) . Akurasi digunakan untuk mengukur seberapa baik model atau sistem klasifikasi dalam melakukan klasifikasi  secara benar secara keseluruhan. Kemudian, presisi mengukur seberapa baik  model  dalam  mengidentifikasi  kelas  positif  dengan  benar  dari  semua  prediksi  yang diklasifikasikan  sebagai kelas positif. Selanjutnya, sensitivitas mengukur seberapa baik  model dalam mengidentifikasi  semua instance dari  kelas positif  secara benar. Terakhir, spesifisitas mengukur  seberapa baik  model  dalam  mengidentifikasi  semua instance  dari  kelas  negatif secara benar.
Pada ML, umumnya data dibagi menjadi data latih dan data uji. Pembagian ini  bertujuan untuk menguji performa dan kemampuan generalisasi model pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.  Sehingga,  keandalan  dan  ketepatan  evaluasi  model,  yang  pada  akhirnya membantu dalam  membangun  sistem  pembelajaran  mesin  yang  lebih  baik  dan  lebih  kuat. Evaluasi  kinerja  pada penelitian  ini  menggunakan teknik  K- Fold Validation.  Menggunakan K- Fold n_split  10 merupakan proses K-Fold 10 terbaik berdasarkan hasil  riset para peneliti  yang telah  dilakukan  peneliti  dengan  membandingkan  hasil  penelitian  K-1  sampai  dengan  K-10 (Djatna  et al., 2018)(Zhang & Yang, 2015) .  Cara  kerja  dari  Teknik  K- Fold  Validation adalah dengan membagi data menjadi data uji dan data latih sebanyak K. Tahapan penerapan K- Fold  yang  terlampir  pada Gambar 2.  Pertama, acak  data dan  split  data menjadi  K-Fold Kedua, pada iterasi  1 ambil  sebagian lekukan  menjadi data latih  dan sebagian menjadi data uji,  lakukan  sampai semua lekukan  K- Fold  telah  dilakukan.  Proses tahapan kedua  tersebut dilakukan  sebanyak K  kali  hingga  setiap  kelompok  dilakukan  sebagai  validasi  dan  tersisa sebagai  data latih.  Ketiga, hitung  akurasi  pada masing – masing  lekukan.  Keempat, rata – ratakan akurasi setiap iterasi dan menghasilkan  akurasi terbaik.
Gambar  2. Cara Kerja  K -Fold  Cross Validation (Mia  et al.,  2022)(Sonjaya  et al., 2022)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari tahapan prapemrosesan data pada penelitian  ini  dilakukan  dengan cara menghapus data dengan komponen yang tidak lengkap untuk menghindari  manipulasi pengisian data lebih jauh karena data yang digunakan lebih dari 1000. Hal ini  dilakukan  agar data lebih  ideal untuk digunakan pada tahap selanjutnya, Selanjutnya setelah data dengan komponen tidak lengkap telah dihapus maka dilakukan  normalisasi  pada data-data yang memiliki  lebih  dari  4 kategori. Data dibersihkan  agar tidak  terdapat data duplikat  ataupun bernilai  null.  Data yang berjenis kategori  ditransformasikan  menjadi  angka  dengan  1  = yes/male,  lalu  0  =  no/female. Tujuannya agar  mesin  dapat  melakukan  pengujian,  karena  mesin  hanya dapat  membaca numerik untuk melakukan pengujian.
Pada  tahapan  modelling,  sebelum  membentuk  aturan  klasifikasi  dan  pemodelan,  perlu dilakukan  pembagian data menjadi dua kelompok yaitu data latih  ( train model) dan data test (menguji performa dari model tersebut). Berbagi data ini bertujuan untuk menganalisis apakah aturan  klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh  algoritma Random Forest, Support  Vector Machine, Logistic  Regresion  dan  algoritma  C45,  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  Heart Desease.  Dikarenakan  data  target  penyakit  jantung  yang  tidak  seimbang,  maka  perlu dilakukan  teknik oversampling dengan parameter default. Sehingga, data yang tidak seimbang bisa menjadi seimbang berdasarkan proses oversampling yang sudah dilakukan.  Selanjutnya, pada  tahapan  ini  menggunakan  teknik  pengujian  atau  perhitungan  K- Fold  terbaik menggunakan  K- Fold  10.  Pada  ML  akan  dilakukan  split  data  latih  dan  uji,  untuk mengoptimalkannya  menggunakan Cross  Validation  (K-Fold).  Sebuah  metode  prosedur pengambilan  sampling untuk mendapatkan eveluasi model ML dengan tujuan Best Validation dan Best Learning Result.
Partisi  data K- Fold Validation  digunakan  pada pengujian  karena metode ini  dapat digunakan untuk mengurangi bias yang terdapat pada data random. Dalam penelitian  ini  digunakan  10-
fold cross validation  dengan membagi dataset menjadi 10-fold  yang berbeda dengan ukuran yang sama dan melakukan pelatihan dan pengujian pada model sebanyak 10 kali. Kemudian, dataset yang telah melewati tahapan pre-processing dilanjutkan  dengan proses pembelajaran ( learning)  menggunakan metode klasifikasi  supervised  learning  yaitu  SVM, Random Forest, Decision Tree, dan Logistic  Regression. Evaluasi didasarkan pada akurasi, presisi, sensitivitas, dan  spesifisitas.  Proses evaluasi  menggunakan data  uji  yang  telah  dipisahkan  pada proses sebelumnya dan hasil  evaluasi menggunakan matriks konfusi yang ditunjukkan  pada Tabel 3. Sehingga hasilnya nanti bisa dibandingkan  sebagai data terbaik.
Tabel  3. Hasil  Akurasi Model  Klasifikasi Machine  Learning Akurasi (%) C45 86,65 RANDOM  FOREST (RF) 90,71 SUPPORT  VECTOR MACHINE (SVM) 91,68 LOGISTIC  REGRESSION (LG) 91,76
Hasil penelitian  menerapkan teknik oversampling (Tabel 4) diperoleh  nilai  akurasi terbaik pada perhitungan K- Fold 10 untuk SMOTE+RF 94,54% dan ADASYN+RF 94,49%. Sehingga, teknik gabungan  RF+SMOTE dan  RF  +  ADASYN mempunyai  kinerja  lebih  baik  dari  pada C45  + ADASYN, C45 + SMOTE . Di sisi  lain Support Vector Machine akurasi dengan SMOTE 76,24% dan ADASYN 74,47%, serta Logistic  Regression akurasi dengan SMOTE 76,27% dan ADASYN 74,51% mengalami penurunan akurasi. Terbukti algoritma  pohon keputusan Random Forest maupun Decision  Tree dengan adanya oversampling dapat meningkatkan hasil akurasi.
Tabel  4. Hasil  Akurasi Setelah  Teknik Oversampling Machine  Learning Dengan  SMOTE  (%) Dengan  ADASYN   (%) C45 91,74 91,74 RANDOM  FOREST (RF) 94,54 94,49 SUPPORT  VECTOR MACHINE (SVM) 76,24 74,47 LOGISTIC  REGRESSION (LG) 76,27 74,51
Penurunan akurasi setelah dilakukan  SMOTE dan ADASYN pada Logistic  Regression dan SVM dikarenakan rentang nilai  numerik yang cukup signifikan.  Teknik oversampling pada penelitian ini  menyebabkan penyebaran data minoritas  dalam  numerik  yang lebih  luas  di  ruang  fitur, sehingga menyulitkan algoritma  seperti logistic  regression dan SVM untuk menemukan batas keputusan yang optimal  dan akurat. Sebaliknya,  peningkatan  akurasi  yang signifikan  terjadi setelah menerapkan teknik oversampling pada algoritma C45 dan Random Forest disebabkan oleh  perubahan  keseimbangan  data  target  dalam  dataset.  Dengan  mengatasi ketidakseimbangan ini, teknik oversampling memungkinkan algoritma-algoritma  ini untuk lebih efektif dan menyeluruh dalam memahami dan memodelkan setiap kelas target, menghasilkan prediksi yang lebih  akurat dan dapat diandalkan. Teknik oversampling memberikan bobot yang lebih  seimbang  pada  setiap  kelas,  mengurangi  bias  yang  mungkin  timbul  dari ketidakseimbangan  data,  dan  secara  keseluruhan  meningkatkan  kinerja  model  dengan mengoptimalkan pembelajaran dari  berbagai kelas yang ada dalam dataset.
Gambar  3. Kurva Receiver Operating  Characteristic (ROC)
Agar  dapat  mengetahui  kinerja  ML  dalam  melakukan  klasifikasi  maka  divisualisasikan menggunakan kurva Receiver Operating Characteristic  (ROC). Berdasarkan Gambar 3, dapat dilihat  bahwa algoritma RF dengan SOMTE dan dengan ADASYN memiliki  nilai  ROC yang sama tinggi  dan paling  tinggi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian  yang telah dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa algoritma Random Forest  Classifier  menonjol  sebagai  model  terbaik  dalam  perbandingan  algoritma,  dengan tingkat  akurasi  awal  mencapai 90,71% berdasarkan perhitungan  Confusion  Matrix. Namun, hasil ini  dapat ditingkatkan  lebih lanjut dengan penerapan teknik oversampling. Dalam konteks pengujian  K-Fold 10 dan penerapan teknik  oversampling, SMOTE + Random Forest ternyata menjadi salah satu pilihan  terbaik dengan akurasi  yang signifikan,  yakni 94,54%. Kurva ROC juga  menunjukkan  kinerja  yang sangat baik,  mencapai 98,4%. Hasil  ini  jelas  mengungguli penerapan Random Forest tanpa SMOTE dan penerapan oversampling dengan ADASYN.
Penting untuk dicatat bahwa dalam mengatasi potensi penurunan akurasi akibat oversampling, langkah-langkah  berhati-hati  harus diambil.  Ini termasuk pemilihan  teknik oversampling yang tepat,  menghindari  oversampling  yang  berlebihan,  dan  melibatkan  validasi  silang  untuk mengevaluasi performa model secara lebih  andal. Selain  teknik  oversampling,  ada berbagai metode lain  untuk  menangani  ketidakseimbangan  kelas,  seperti  undersampling  dan  teknik berbasis ensemble, yang harus dievaluasi sesuai dengan karakteristik dataset dan tujuan akhir tugas pembelajaran mesin. Kesimpulannya, pemilihan  dan penyesuaian metode oversampling yang tepat sangat penting dalam meningkatkan kinerja model dan hasil  akhir penelitian.

## DAFTAR RUJUKAN
Ath, S., Al,  T., Darmawan, D., Fahmi, N., Hakim, A., Qibtiya,  M. Al,  & Syafei, N. S. (2022).
Jurnal  Teknologi  Terpadu HYBRID MACHINE LEARNING MODEL UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG DENGAN METODE LOGISTIC REGRESSION DAN RANDOM. 8(1), 40 – 46.
Braunwald, E. (2019). Braunwald’s Heart Disease: A Textbook of Cardiovascular Medicine. In Elsivier  (Vol. 7, Issue 2).
Centers for Disease Control and Prevention. (2020). BRFSS Survey Data and Documentation. Centers for Disease Control and Prevention.
Cherfi, A., Nouira, K., & Ferchichi, A. (2018). Very Fast C4.5 Decision Tree Algorithm. Applied Artificial  Intelligence,  32(2), 119 – 137. https://doi.org/10.1080/08839514.2018.1447479
Derisma, D. (2020). Perbandingan  Kinerja Algoritma  untuk Prediksi  Penyakit Jantung dengan Teknik  Data  Mining. Journal  of  Applied  Informatics  and  Computing,  4(1). https://doi.org/10.30871/jaic.v4i1.2152
Djatna,  T., Hardhienata,  M.  K.  D., &  Masruriyah,  A.  F.  N.  (2018).  An  intuitionistic  fuzzy diagnosis analytics for stroke  disease. Journal of  Big  Data,  5(1). https://doi.org/10.1186/s40537-018-0142-7
El-Hasnony, I. M., Elzeki, O. M., Alshehri, A., & Salem, H. (2022). Multi-Label Active Learning- Based  Machine  Learning  Model  for  Heart  Disease  Prediction. Sensors,  22(3). https://doi.org/10.3390/s22031184
Ghosh, P., Azam, S., Jonkman, M., Karim, A., Shamrat, F. M. J. M., Ignatious, E., Shultana, S., Beeravolu, A. R., & De Boer, F. (2021). Efficient prediction of cardiovascular disease using machine  learning  algorithms  with  relief  and  lasso  feature  selection  techniques. IEEE Access, 9, 19304 – 19326. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3053759
Hartshorn, S. (2020). Machine Learning  with  Random Forest and Decision Tree.
Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  (2021). Penyakit  Jantung  Koroner  Didominasi Masyarakat Kota. https://www.kemkes.go.id/article/view/21093000002/penyakit - jantung-koroner-didominasi-masyarakat-kota.html
Khasanah, N.,  Komarudin,  R.,  Afni,  N.,  Maulana,  Y. I.,  &  Salim,  A.  (2021).  Skin  Cancer Classification Using  Random  Forest  Algorithm. Sisfotenika,  11(2),  137. https://doi.org/10.30700/jst.v11i2.1122
Li, Y., Xu, W., Li, W., Li, A., & Liu, Z. (2021). Research on hybrid intrusion detection method based on the ADASYN and ID3 algorithms. Mathematical Biosciences and Engineering, 19(2). https://doi.org/10.3934/MBE.2022095
Maldonado, S., López, J., & Vairetti,  C. (2019). An alternative SMOTE oversampling strategy for  high-dimensional  datasets. Applied  Soft  Computing  Journal,  76,  380 – 389. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.12.024
Masruriyah, A. F. N., Djatna, T., Dewi Hardhienata, M. K., Handayani, H. H., & Wahiddin,  D. (2019). Predictive  Analytics  For Stroke  Disease. Proceedings  of  2019  4th  International Conference on Informatics and Computing, ICIC 2019.
https://doi.org/10.1109/ICIC47613.2019.8985716
Masruriyah, A. F. N., Djatna, T., Hardhienata,  M. K. D., Handayani, H. H., &  Wahiddin,  D. (2019). Predictive  Analytics For Stroke Disease. 13 – 16.
Mia,  M., Masruriyah,  A.  F. N., &  Pratama, A.  R.  (2022). The  Utilization  of  Decision  Tree Algorithm  In Order  to Predict  Heart Disease. JURNAL SISFOTEK GLOBAL, 12(2), 138. https://doi.org/10.38101/sisfotek.v12i2.551
Mohan, S., Thirumalai,  C., & Srivastava, G. (2019). Effective heart disease prediction using hybrid machine learning techniques. IEEE Access,  7,  81542 – 81554. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2923707
Muqorobin,  M., Utomo, P.  B., Nafi’Uddin,  M., &  Kusrini,  K.  (2019). Implementasi  Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Berbasis Android. Creative Information Technology Journal, 5(3), 185. https://doi.org/10.24076/citec.2018v5i3.198
Nugraha, R. G., Yoga Wibowo, M., Ajie, P., Handayani, H. H., Fauzi, A., & Nur Masruriyah, A. F. (2021). Implementation of Deep Learning  in  Order to Detect Inapposite Mask User. 2021  6th  International  Conference  on  Informatics  and  Computing,  ICIC  2021,  4 – 9. https://doi.org/10.1109/ICIC54025.2021.9632994
Nurdian, R. A., Mujib Ridwan, & Ahmad Yusuf. (2022). Komparasi Metode SMOTE dan ADASYN dalam  Meningkatkan  Performa Klasifikasi  Herregistrasi  Mahasiswa  Baru. Jurnal  Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 8(1). https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i1.4004
Pangaribuan, J. J., Tedja, C., & Wibowo, S. (2019). Perbandingan Metode Algoritma C4.5 dan Extreme Learning  Machine  untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Jantung  Koroner. In PSDKU Medan  Jurusan  Teknik  Informatika  INFORMATICS  ENGINEERING  RESEARCH  AND TECHNOLOGY.
Primajaya, A., & Sari, B. N. (2018). Random Forest Algorithm for Prediction of Precipitation. Indonesian  Journal  of  Artificial  Intelligence  and  Data  Mining,  1(1),  27. https://doi.org/10.24014/ijaidm.v1i1.4903
Qing, Z., Zeng, Q., Wang, H., Liu, Y., Xiong, T., & Zhang, S. (2022). ADASYN-LOF Algorithm
for Imbalanced Tornado Samples. Atmosphere, 13(4).
https://doi.org/10.3390/atmos13040544
Raja, R.,  Nagwanshi,  K. K., Kumar, S.,  &  Laxmi, K.  R. (2022). Data  Mining  and  Machine Learning Applications.
Ramadhan, N. G. (2021). Comparative Analysis of ADASYN-SVM and SMOTE-SVM Methods on the  Detection  of  Type  2  Diabetes  Mellitus. Scientific  Journal  of  Informatics,  8(2). https://doi.org/10.15294/sji.v8i2.32484
Rohman,  A.,  &  Rochcham,  D.  M.  (2018).  MODEL  ALGORITMA C4.5  UNTUK  PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG. In Jurnal Neo Teknika (Vol. 4, Issue 2).
Satapathy, S. K., Mishra, S., Mallick,  P. K., & Chae, G. S. (2021). ADASYN and ABC-optimized RBF convergence network for classification  of electroencephalograph signal. Personal and Ubiquitous  Computing. https://doi.org/10.1007/s00779-021-01533-4
Siringoringo,  R. (2018). KLASIFIKASI DATA TIDAK SEIMBANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SMOTE DAN k-NEAREST NEIGHBOR (Vol. 3, Issue 1).
Sonjaya, C. B., Masruriyah, A. F. N., Kusumaningrum,  D. S., & Pratama, A. R. (2022). The Performance Comparison of Classification  Algorithm in Order to Detecting Heart Disease. INTERNAL (Information System Journal, 5(2), 166 – 175. https://doi.org/10.32627
Zaki, M. J., & Wagner Jr, M. (2020). Data Mining and Machine Learning Fundamental Concepts and Algorithms.
Zhang,  Y., & Yang, Y. (2015). Cross-validation  for  selecting  a  model  selection  procedure.
Journal of Econometrics, 187(1), 95 – 112.
https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2015.02.006