## PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG
Siti Nurajizah
AMIK BSI Jakarta Manajemen Informatika Jalan RS Fatmawati No 24 Pondok Labu, Jakarta Selatan http://www.bsi.ac.id siti.snz@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Heart disease is one of the world's deadliest diseases. Heart disease occurs due to narrowing or blockage  of  the  coronary  arteries  caused  by  the  buildup  of  fatty  substances  (cholestero, triglycerides),  more  and  more  and  accumulate  beneath  the  inner  lining  of  the  arteries.  Several studies have been conducted to diagnose patients is not yet known but the exact method to predict heart disease. This study uses support vector machine and support vector machine  -based method particle  swarm  optimization  to  get  the  rules  for  the  prediction  of  cardiovascular  disease  and provide a more accurate value of the result accuracy. After testing two models of Support Vector Machine  and  Support  Vector  Machine  -based  Particle  Swarm  Optimization  and  the  results  by using Support Vector Machine get accuracy values 81.85 %  and AUC values 0.899, while testing with Support Vector Machine -based particle swarm optimization to get accuracy values 88.61 % and AUC values  0.919. Both of these methods have difference values of 6.76 % and the difference in AUC value of 0.02.
Keywords: Heart disease, Data Mining, Support Vector Machine, Particle Swarm Optimization.

## I. PENDAHULUAN
Dunia  kesehatan  saat  ini  berkembang dengan  begitu  pesatnya.  Industri  kesehatan memiliki  sejumlah  besar  data  kesehatan, namun  beberapa  data  kesehatan  masih tersembunyi,  padahal  informasi  tersebut dibutuhkan untuk membuat sebuah keputusan yang  efektif.  Dalam  bidang  medis,  di  dunia industri  kesehatan  memerlukan  keputusan yang  efektif  dalam  pengambilan  keputusan dan keakuratan untuk prediksi suatu penyakit, seperti  prediksi  penyakit  jantung.  Penyakit jantung disebut juga dengan  penyakit jantung coroner,  yaitu  penyakit  yang    terjadi  bila darah  ke  otot  jantung  terhenti/tersumbat, sehingga  mengakibatkan  kerusakan  berat pada  jantung  (Rajkumar  dan  Reena,  2010). Penyebab  utama  penyakit  jantung  adalah penggunaan  tembakau,  fisik  tidak  aktif,  diet yang  tidak  sehat  dan  penggunaan  alkohol, resiko  penyakit  jantung  bertambah  dengan meningkatnya  usia,  tekanan  darah  tinggi, mempunyai  kolesterol  tinggi,  dan  kelebihan berat badan.
Data  mining  (Subbalakshmi,  et  all, 2011)  adalah  proses  identifikasi  yang  valid. Potensi yang berguna dan akhirnya dimengerti  pada  suatu  pola  dalam  data  yang luas  dengan  penggunakan database dan pertumbuhan  explosis  dalam  ukuran  mereka. Data  mengacu  pada  pengetahuan  dari  jumlah data  yang  besar.  Data  mining  adalah pencarian  untuk  hubungan  dan  pola  global
yang  ada  di database yang  besar  tapi tersembunyi  diantara  sejumlah  besar  data. Sedangkan  menurut  (Santoso,  2007)  data mining adalah kegiatan pengumpulan, pemakaian  data history untuk  menemukan keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  set data berukuran besar.

## II. LANDASAN TEORI
2.1 Data Mining
Data  Mining adalah    rangkaian  proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang  belum  terekplorasi  dari  sebuah  basis data,  melakukan  ekplorasi  dengan  cara-cara tertentu  untuk  memanipulasi  data  menjadi informasi  yang  lebih  berharga  dengan  cara mengektraksi dan mengenali pola penting dari basis data (Han dan Kamber, 2006).
Konsep data  mining ,  menemukan  pola berharga dalam data, adalah respon yang jelas untuk pengumpulan dan penyimpanan volume data  yang  besar  (Weiss,  et  al,  2010).  Secara khusus,  koleksi  metode  yang  dikenal  sebagai ' data  mining '  menawarkan  metodologi  dan solusi  teknis  untuk  mengatasi  analisis  data medis  dan  konstruksi  dari  prediksi  (Bellazzi dan  Zupanb,  2008).  Untuk  semua  aplikasi data mining , akurasi prediksi tergantung pada kualitas prediksi atribut (Weiss, et al, 2010).
2.2 Support Vector Machines
Support  Vector  Machine  (SVM) adalah sebuah  metode  seleksi  yang  membandingkan
parameter  standar  seperangkat  niali  diskrit yang  disebut  kandidat  set,  dan  mengambil salah  satu  yang  memiliki  akurasi  klasifikasi terbaik (Dong, Xia, Tu, & Xing, 2007). SVM pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Vapnik, Boser  dan  Guyon  pada  tahun  1992.  SVM adalah  salah  satu  teknik  baru  dibandingkan dengan teknik lain, tetapi memiliki performansi  yang  lebih  baik  di  berbagai bidang aplikasi seperti bioinformatika,
pengenalan  tulisan  tangan,  klasifikasi  teks, klasifikasi  diagnosis  penyakit  dan  lain sebagainya (Feng-Chia, 2009). Support Vector  Machines  (SVM)  adalah  seperangkat metode  yang  terkait  untuk  suatu  metode pembelajaran, untuk kedua masalah klasifikasi  dan  regresi  (Maimon,  2010). Dengan  berorientasi  pada  tugas,  kuat,  sifat komputasi  mudah  dikerjakan,  SVM  telah mencapai  sukses  besar  dan  dianggap  sebagai state-of-the-art  classifier  saat  ini  (Huang, Yang, King, & Lyu, 2008).
Karakteristik  dari Support  Vector  Machine adalah sebagai berikut:
1. Support  Vector  Machine adalah linier classifier
2. Pattern  Recognition dilakukan  dengan mentransformasikan  data  pada input space ke  ruang  yang  berdimensi  lebih tinggi,  dan  optimasi  dilakukan  pada ruang vector yang baru.
3. Menerapkan  strategi Structural  Risk Minimization (SRM).
4. Prinsip  kerja Support  Vector  Machine pada dasarnya hanya mampu menangani klasifikasi dua class.
Data yang tersedia dinotasikan sebagai x ∈ R d sedangkan  label  masing-masing  dinotasikan y i ∈ {-1+1} untuk i = 1, 2, ...., n yang mana n adalah  banyaknya  data.  Diasumsikan  kedua class  –1  dan  +1  dapat  terpisah  secara sempurna oleh hyperplane berdimensi d, yang didefinisikan:
w. → 𝑥 → +  𝑏 = 0 (2.1)
Sebuah  pattern  xi  yang  termasuk  class–1 (sampel  negatif)  dapat  dirumuskan  sebagai pattern yang memenuhi pertidaksamaan:
w. → 𝑥 → +  𝑏 = −1 (2.2)
sedangkan  pattern  yang  termasuk  class+1 (sampel positif):
w. → 𝑥 → +  𝑏 = +1 (2.3)
Margin  terbesar  dapat  ditemukan  dengan memaksimalkan  nilai  jarak  antara  hyperplane dan  titik  terdekatnya,  yaitu  1/||w||.  Hal  ini dapat dirumuskan
sebagai Quadratic Programming (QP) problem ,  yaitu  mencari
titik minimal persamaan 2.4, dengan memperhatikan bentuk persamaan 2.5. min
w → τ(W) = 1 2 ‖ w →‖ 2 (2.4)
𝑦𝑖 (𝑥 1 → . 𝑤 + 𝑏) − 1  ≥ 0, ∀𝑖 (2.5)
Problem  ini  dapat  dipecahkan  dengan berbagai teknik komputasi, diantaranya Lagrange Multiplier sebagaimana ditunjukkan pada persamaan 2.6: L ( 𝑤 →, 𝑏, 𝑎) = 1 2 ‖ 𝑤 →‖ 2 ∑ αi(yi(( i=1 xi. w + b) − 1)) (i=1,2,….n) (2.6)
α i  adalah Lagrange  multipliers ,  yang  bernilai nol  atau  positif  ( α i ≥0).  Nilai  optimal  dari persamaan (6) dapat dihitung dengan meminimalkan  L  terhadap  w  dan  b  ,  dan memaksimalkan L terhadap α i.
Dengan memperhatikan sifat bahwa pada titik optimal gradient L=0, persamaan langkah 2.6 dapat  dimodifikasi  sebagai  maksimalisasi problem  yang  hanya  mengandung α i  saja, sebagaimana persamaan 2.7 maximize:
∑ ∑ 𝛼𝑖 𝛼𝑗
𝑖.𝑗 𝛼𝑖 𝑖=1 − 1 2 𝑦𝑖. 𝑦𝑗, 𝑥𝑖 ,𝑥𝑗 → (2.7)
Subject to: αi≥0 (i=1,2,….,n) ∑ yi = 0 αi i=1 (2.8)
Dari  hasil  perhitungan  ini  diperoleh α i yang kebanyakan  bernilai  positif.  Data  yang berkorelasi dengan α i yang positif inilah yang disebut sebagai Support Vector.

## 2.3 Particle Swarm Optimization
Optimasi  adalah  proses  menyesuaikan kepada  masukan atau  karakteristik perangkat, proses  matematis,  atau  percobaan  untuk menemukan output minimum atau maksimum atau  hasil.  Input  terdiri  dari  variabel,  proses atau  fungsi  dikenal  sebagai  fungsi  biaya, fungsi  tujuan,  atau  kemampuan  fungsi,  dan output  adalah  biaya  atau  tujuan,  jika  proses adalah  sebuah  percobaan,  kemudian  variabel adalah masukan fisik untuk percobaan (Haupt & Haupt, 2004).
Particle  Swarm  Optimization (PSO) adalah  metode  pencarian  penduduk,  yang berasal  dari  penelitian  untuk  pergerakan organisme  dari  kelompok  burung  atau  ikan, seperti  algoritma  genetika, Particle  Swarm Optimization (PSO)  melakukan    pencarian menggunakan  populasi  ( swarm )  dari  individu (partikel) yang diperbaharui dari iterasi untuk iterasi (Fei, et al, 2009).
Particle  Swarm  Optimization (PSO) merupakan  algoritma  pencarian  berbasis
populasi  dan  diinisialisasi  dengan  populasi solusi acak dan digunakan untuk memecahkan masalah optimasi (Abraham et al, 2006). PSO adalah  teknik  yang  terinspirasi  oleh  proses alami  burung  yang  berkelompok,  dan  juga dikenal sebagai segerombolan intelijen dengan  mempelajari  perilaku  sosial  atau kelompok hewan. (Shukla,et al, 2010).
Untuk  menemukan  solusi  yang  optimal, masing-masing  partikel  bergerak  ke  arah posisi  sebelumnya  terbaik  (pbest)  dan  terbaik posisi  global  (gbest).  Kecepatan  dan  posisi partikel  dapat  diperbarui  sebagai  berikut persamaan: v ij (t+1) = w * v ij (t) + c 1 * rand 1 * (pbest ij (t) – p ij (t)) + c 2 * rand 2 (gbest ij (t) – p ij (t)) (2.9) p ij (t+1) = p ij (t) + 𝛽 * v ij (t+1) (2.10)
Dimana: t = menunjukkan counter iterasi
V i  j =  kecepatan  partikel  i  pada  dimensi  ke-j (nilainya terbatas antara [- vmax, vmax] p ij =  posisi  partikel  i  pada  j  dimensi  (nilainya terbatas [-pmax, pmax] pbest i  j =  posisi  pbest  partikel  i  pada  dimensi ke-j gbest ij = posisi gbest dari dimensi ke-j w = berat inersia (menyeimbangkan eksplorasi global dan lokal eksploitasi) rand1  dan  rand2  =  fungsi  acak  di  rentang  [0, 1] β =  faktor  kendala  untuk  mengontrol kecepatan berat (nilainya ke 1) c 1 dan  c 2 adalah  faktor  pembelajaran  pribadi dan sosial (nilainya ke 2)
2.4 Seleksi Atribut
Proses data  mining membutuhkan  biaya komputasi  yang  tinggi  ketika  berhadapan dengan  kumpulan  data  dalam  jumlah  besar. Mengurangi  dimensi  yaitu  jumlah  atribut  set data  atau  kelompok  atribut,  secara  efektif dapat memotong biaya tersebut. Pengurangan dimensi  tersebut  dilakukan  dengan  menekan seminimal  mungkin  kerugian  yang  dapat terjadi  akibat  kehilangan  sebagian  informasi. Tujuan  pengurangan  dimensi  dalam  domain data  mining adalah  untuk  mengidentifikasi biaya  terkecil  di  mana  algoritma data  mining dapat  menjaga  tingkat  kesalahan  di  bawah perbatasan  garis  efisiensi.  Yang  dimaksud dengan biaya adalah fungsi dari kompleksitas teoritis  dari  algoritma data  mining yang berasal  dari  model,  dan  berkorelasi  dengan waktu  yang  dibutuhkan  algoritma  tersebut dalam  menjalankan  model,  serta  ukuran  dari kumpulan data (Maimon dan Rokach, 2010).
Seleksi  atribut  adalah  masalah  terkait erat  dengan  pengurangan  dimensi.  Tujuan
seleksi  atribut  adalah  untuk  mengidentifikasi tingkat  kepentingan  atribut  dalam  kumpulan data,  dan  membuang  semua  atribut  lain seperti  informasi  yang  tidak  relevan  dan berlebihan. Karena seleksi atribut mengurangi dimensi  dari  data,  maka  hal  ini  akan memungkinkan operasi algoritma data mining dapat  berjalan  lebih  efektif  dan  lebih  cepat. Dalam  beberapa  kasus  dengan  dilakukannya seleksi  atribut  dihasilkan  peningkatan  tingkat akurasi  klasifikasi  (Maimon  dan  Rokach, 2010).
Di sisi lain, seleksi atribut adalah proses yang  mahal,  dan  juga  bertentangan  dengan asumsi  awal  yaitu  bahwa  semua  informasi atau atribut diperlukan dalam rangka mencapai akurasi maksimal.
Ada  empat  alasan  utama  untuk  melakukan pengurangan  dimensi  yaitu  (Maimon  dan Rokach, 2010):
1. Penurunan biaya model pembelajaran 2. Meningkatkan kinerja model pembelajaran
3. Mengurangi dimensi yang tidak relevan
4. Mengurangi dimensi yang berlebihan
Tujuan seleksi atribut adalah untuk pengurangan  atribut  dari dataset untuk menghilangkan  variabel  yang  dianggap  tidak relevan. Metode seleksi atribut dapat diklasifikasikan ke dalam tiga kategori utama (Vercellis, 2009): 1. Metode filter
Metode Filter adalah  memilih  atribut yang  relevan  sebelum  pindah  ke  tahap pembelajaran  berikutnya,  atribut  yang dianggap  paling  penting  yang  dipilih untuk  pembelajar  sedangkan  sisanya dikecualikan
2.   Metode wrapper Metode wrapper menilai  sekelompok variabel dengan
menggunakan
klasifikasi  yang  sama  atau  algoritma regresi  digunakan  untuk  memprediksi nilai dari variabel target.
3.   Metode embedded
Untuk  metode embedded ,  proses  seleksi atribut  terletak  di  dalam  algoritma pembelajaran,  sehingga  pemilihan  set optimal  atribut  secara  langsung  dibuat selama fase generasi model.

## III. METODE PENELITIAN
3.1 Desain Penelitian
Menurut  (Sugiyono,  2009)  Metode penelitian  dapat  diklasifikasikan  berdasarkan tujuan dan tingkat kealamian ( natural setting ) obyek  yang  diteliti.  Berdasarkan  tujuan, metode  penelitian  dapat  diklasifikasikan
menjadi  penelitian  dasar  ( basic  research ), penelitian  terapan  ( applied  research )  dan penelitian  pengembangan  ( research  and development ). Selanjutnya berdasarkan tingkat  kealamian,  metode  penelitian  dapat dikelompokan  menjadi  metode  penelitian eksperimen, survey dan naturalistik. Menurut (Kothari, 2004) Jenis penelitian  eksperimen  adalah  metode  yang menguji  kebenaran  sebuah  hipotesis  dengan statistik dan menghubungkan dengan masalah penelitian. Jenis penelitian eksperimen dibagi dua, yaitu eksperimen absolut dan eksperimen komparatif.  Eksperimen  absolut  mengarah kepada dampak yang dihasilkan dari eksperimen,  misalnya  pengaruh  honor  dosen terhadap  kinerja.  Sedangkan  eksperimen komparatif  yaitu  membandingkan  dua  objek yang  berbeda,  misalnya  membandingkan  dua algoritma  yang  berbeda  dengan  melihat  hasil statistik masing-masing yang mana lebih baik (Kothari, 2004). Dalam penelitian ini digunakan  jenis  penelitian  eksperimen  untuk menghasilkan  nilai  akurasi  untuk  prediksi penyakit jantung. Dalam penelitian ini metode pengumpulan data untuk mendapatkan sumber  data  yang  digunakan  adalah  metode pengumpulan  data  sekunder.  Data  utama diperoleh  dari University  of  California  Irvine machine  learning  data  repository sedangkan data  pendukung  didapatkan  dari  buku,  jurnal dan publikasi lainnya.

## 3.2 Tahapan penelitian
Terdapat beberapa tahap dalam pengolahan  data  eksperimen,  pada  penelitian ini  menggunakan  model Cross-Standard Industry for Data Mining (CRISP-DM), yaitu seperti  terlihat  pada  diagram  di  bawah  ini: (Sumathi dan Sivanandam,2006)
1. Tahap Business Understanding Tahap Business Understanding merupakan pemahaman tentang substansi dari kegiatan  data  mining  yang  akan  dilakukan serta  kebutuhan  data  mining  dari  segi perspektif  bisnis.  Kegiatan  yang  dilakukan antara  lain:  menentukan  sasaran  atau  tujuan bisnis,  memahami  situasi  bisnis,  menentukan tujuan data mining, serta membuat perencanaan strategis beserta jadwal penelitian.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan prediksi  untuk  mendeteksi  penyakit  jantung menggunakan  Support Vector  Machine  dan Support Vector  Machine berbasis  Algoritma Particle Swarm Optimization.
2. Tahap Data Understanding
Data Understanding
adalah fase mengumpulkan  data  awal,  mempelajari  data untuk  bisa  mengenal  data  yang  akan  dipakai, mengidentifikasi  masalah  yang  berkaitan dengan kualitas data,  mendeteksi  subset  yang menarik dari data untuk mebuat hipotesa awal. Pada  fase  ini  akan  ditentukan  atribut-atribut yang  digunakan  untuk  membangun  model. Pada  penelitian  ini  data  yang  diolah merupakan data pasien penyakit jantung pada University  of  California  Irvine  yang  terdiri dari field sebagai berikut:
Tabel Atribut Penyakit Jantung No Atribut Nilai Kategori 1 Age <40 Inventus 40-50 Verilitas 55-64 Prasenium >=65 Senium 2 Sex 1 Laki-laki 2 Perempuan 3 Chest Pain Type 1 Typical Angina 2 Atypica Angina 3 Non Angina Pain 4 Asymptomatic 4 Testing Blood Pressure <120 Normal 120-139 Prehipertensi 140-159 Hipertensi Level I >159 Hipertensi  Level II 5 Serum Cholesterol <200 Normal 200-239 Batas Normal Tinggi >239 Tinggi 6 Fasting  Blood Sugar 1 Ya 0 Tidak
7 Resting Electrocardiog raphic Result 0 Normal 1 Abnormality 2 Left  Ventricular Hypertropy 8 Maximum Heart Rate Archeived =220-usia Normal <>220- usia Tidak normal 9 ExerciseInduc ed Angina 0 Tidak
1 Ya 10 Old peak <1 0 >=1 dan
<2 1 >=2 dan
<3 2 >=3 dan <4 3 >=4 4 11
The  Slope  of the peak exercise ST segmen 1 Unsloping 2 Flat
3 Downsloping
12 Number of Major Vessel 1 1 2 2 3 3 13 Thal
3 Normal
6
Fixed defect
7
Reversible defect 3. Tahap Data Preparation
Data preparation sering disebut sebagai fase  yang  padat  karya.  Aktifitas  yang
dilakukan antara lain  memilih tabel atau field sebagai  bahan  untuk  data  mining.  Terdapat beberapa tehnik data preprocessing , diantaranya data  cleaning,  data  integration , data  reduction dan data  transformations (Vecellis, 2009):
1. Data  validation ,  untuk  mengidentifikasi dan menghapus  data yang  ganjil ( outlier/noise ), data yang tidak konsisten,  dan  data  yang  tidak  lengkap ( missing value ).
2. Data  integration  and  transformation , untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi algoritma.
3. Data  size  reduction  and  dicretization, Teknik  ini  digunakan  untuk  mereduksi ukuran data jika dataset yang digunakan cukup  besar  yang  berguna  untuk membuat  model pembelajaran algoritma menjadi  lebih  efisien  tanpa  mengurangi kualitas dari hasil yang diperoleh.
Jika  data  yang  ada  masih  terdapat  duplikasi atau anomaly maka terlebih dahulu dilakukan proses replace  missing seperti  gambar berikut:
Gambar 1 Model Desain Replace Missing
Hasil  dari  proses replace  missing dapat terlihat pada tabel berikut:
Gambar 2 Hasil Replace Missing 4. Tahap Modelling
Tahap modelling dilakukan untuk memilih  dan  menerapkan  teknik  pemodelan yang  tepat,  menentukan tools  data  mining yang  digunakan , serta  menentukan  parameter dengan nilai yang optimal. Pada tahap ini juga dapat  disebut  sebagai  tahap learning karena pada tahap ini data training dilatih oleh model yang dipilih.
Pada penelitian ini model yang digunakan  adalah Support  Vector  Machine dengan algoritma Particle Swarm Optimization. Pengujian  prediksi  penyakit jantung  dengan  metode Support  Vector Machine menggunakan K-Fold Cross Validation dengan desain sebagai berikut:
Gambar  3.  Pengujian  SVM  dengan K-Fold Cross Validation
5. Tahap Evaluation
Evaluation adalah  fase  interpretasi terhadap  hasil  data  mining  yang  ditunjukan pada  proses  pemodelan  fase  sebelumnya. Evaluasi  dilakukan  secara  mendalam  dengan tujuan menyesuaikan model yang didapat agar sesuai  dengan  sasaran  yang  ingin  dicapai dalam fase pertama. Pada tahap ini dilakukan pengujian  terhadap  model  yang  dipakai  yaitu
Support  Vector  Machine dan Support  Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization .

## IV. HASIL PENELITIAN
Pengukuran  dari  hasil  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
4.1 Support Vector Machine Nilai training  cycles dalam  penelitian  ini ditentukan  dengan  cara  melakukan  uji  coba memasukkan  C,  epsilon.  Berikut  ini  adalah hasil  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan untuk penentuan nilai training cycles :
Tabel 2. Eksperiment penentuan nilai training cycle SVM
C Epsilon SVM Accuracy AUC
(%) 0.0 0.0 79.55 0.850 1.0 1.0 75 0.756 1.0 1.0 75 0.756 1.0 0.0 81.85 0.899 0.0 0.0 79.55 0.750 1.0 0.0 81.85 0.899 Hasil  terbaik  pada eksperiment SVM  diatas adalah  dengan  C=0.0  dan  Epsilon=0.0 dihasilkan accuracy 79,55 dan AUCnya 0,750 untuk  SVM  dengan  C=1.0  dan  Epsilon=0.0 dihasilkan  accuracy  81,85  dan  AUCnya 0,899.
4.2 Support  Vector  Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Nilai training  cycles dalam  penelitian  ini ditentukan  dengan  cara  melakukan  uji  coba memasukkan  C,  epsilon  dan  population  size. Berikut  ini  adalah  hasil  dari  percobaan  yang telah dilakukan untuk penentuan nilai training cycles.
Tabel 3. Eksperiment penentuan nilai training cycle SVM berbasis PSO
C E p si lo n SVM Po p u la ti o n S ize SVM-PSO A cc u ra cy AUC A cc u ra cy AUC 0.0 0.0 79.55 0.850 5 80.03 0.872 1.0 1.0 75 0.756 5 75.15 0.783 1.0 1.0 75 0.756 10 78.28 0.783 1.0 0.0 81.85 0.899 20 88.61 0.919 0.0 0.0 79.55 0.750 30 82.50 0.825 1.0 0.0 81.85 0.899 40 88.61 0.923
Hasil  terbaik  pada eksperiment SVM berbasis PSO diatas adalah dengan C=1.0 dan Epsilon=0  serta  population  size  =  5  yang dihasilkan  accuracy  88.61  %  dan  AUCnya 0.923  dan  dengan  C=1.0  dan  Epsilon=0  serta population  size  =  20  untuk  SVM  berbasis PSO  dihasilkan  accuracy  88.61  dan  AUCnya 0.919. Tahap  selanjutnya  adalah  menyeleksi  atribut yang  digunakan  yaitu age,  sex,  chest  paint type, testing blood pressure, serum cholesterol,  fasting  blood  sugar,  resting electrocariographic  result,  maximum  heart rate  archieved,  exercise  induced  angina,  old peak,  the  slope  of  the  peak  exercise  ST segmen,  number  of  major  vessel,  thal dan  1 atribut  sebagai  label  yaitu class  . Dari  hasil eksperiment dengan  menggunakan  algoritma support  vector  machine berbasis particle swarm  optimization diperoleh  hasil  seperti dalam tabel dibawah ini:
Tabel 4 Hasil Seleksi Atribut Atribut Weight Age 0 Sex 0 Chest pain type 1 Testing Blood Pressure 0,223 Serum Cholesterol 0,029 Fasting Blood Sugar 1 Resting Electrocardiographic Result 0,16 Maximum heart rate Archeived 0,345 Exercise Induced Angina 0,333 Old Peak 0 The Slope of the peak exercise ST segmen 0,9 Number of Major Vessel 0 Thal 0,544
Dari 13 variabel  yang telah  dilakukan  seleksi atribut  sehingga  menghasilkan  9  atribut terpilih  yang  digunakan,  yaitu: chest  pain type, testing blood pressure, serum cholesterol,  fasting  blood  pressure,  resting electrocardiographic,  maximum  heart  rate archeived,  exercise  induced  angina,  slope  of the peak exercise ST segemn, thal. Sedangkan age,  sex,  old  peak, dan number  of  major vessel tidak  berpengaruh  terhadap  bobot atribut.
4.3 Evaluasi dan Validasi Hasil
Hasil  dari  pengujian  model  yang  dilakukan adalah  memprediksi  penyakit  jantung  dengan support  vector  machine dan support  vector machine berbasis particle swarm optimization untuk  menentukan  nilai accuracy dan AUC. Dalam  menentukan  nilai  tingkat  keakurasian dalam    model support  vector  machine dan support  vector  machine berbasis particle swarm  optimization. Metode  pengujiannya menggunakan cross  validation dengan  desain modelnya sebagai berikut:
Gambar 4. Desain Model Validasi
1. Hasil Pengujian Model Support Vector Machine
Pada  penelitian  penentuan  hasil  penyakit jantung  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine berbasis pada  framework RapidMiner sebagai berikut:
Gambar  5.  Model Pengujian  validasi Support Vector Machine
Nilai accuracy , precision ,  dan recall dari data  training dapat  dihitung  dengan menggunakan  RapidMiner.    Hasil  pengujian dengan  menggunakan  model Support  Vector Machine didapatkan hasil pada tabel berikut:

## Confusion Matrix
Pada tabel 5 diketahui dari 270 data, sebanyak 79  data  diklasifikasikan  ya  sesuai  dengan prediksi  yang  dilakukan  metode  SVM, kemudian 8 data diprediksi  ya tetapi hasilnya ternyata tidak, 142 data class tidak diprediksi sesuai,  dan  41  data  diprediksi  tidak  ternyata hasil prediksinya ya.
Tabel 5  Model Confusion Matrix untuk Metode Support Vector Machine
accuracy: 81.85% +/- 7.49% (mikro: 81.85%) True Ya True Tidak Class Precission (%) Prediksi Ya 79 8 90.80 Prediksi Tidak 41 142 77.60 Class recall (%) 65.83 94.67 2. Hasil Pengujian Model Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization Pada  penelitian  penentuan  hasil  penyakit jantung  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine berbasis Particle  Swarm Optimization (PSO) pada framework
RapidMiner sebagai berikut:
Gambar 6. Model pengujian validasi Support
Vector Machine berbasis particle berbasis
Particle Swarm Optimization (PSO)
Gambar 6. Model pengujian validasi S upport Vector Machine berbasis particle berbasis Particle Swarm Optimization (PSO)
Nilai accuracy , precision , dan recall dari data training dapat  dihitung  dengan  menggunakan RapidMiner.    Hasil  pengujian  dengan menggunakan model Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization didapatkan hasil sebagai berikut:

## Confusion Matrix
Pada tabel 6 diketahui dari 270 data, sebanyak 85  data  diklasifikasikan  ya  sesuai  dengan prediksi yang dilakukan metode SVM dengan Particle  Swarm  Optimization ,  kemudian  5 data  diprediksi  ya  tetapi  hasilnya  ternyata tidak,  154  data  class  tidak  diprediksi  sesuai, dan  26  data  diprediksi  tidak  ternyata  hasil prediksinyanya.
Tabel 6 Model Confusion Matrix untuk Metode Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization
accuracy: 88,61% +/- 4.06% (mikro: 88.60%) True Ya True Tidak Class Precission (%) Prediksi Ya 85 5 94.44 Prediksi Tidak 26 154 85.55 Class recall (%) 76.57 96.85
Dari  hasil  pengujian  diatas,  baik  evaluasi menggunakan  confusion  matrix  terbukti bahwa  hasil  pengujian  metode  SVM  berbasis PSO  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  metode  SVM  tunggal. Nilai  akurasi  untuk  metode  SVM  sebesar 81.85% dan nilai akurasi untuk  metode SVM berbasis  PSO  sebesar  88,61%  dengan  selisih akurasi sebesar 6.76% dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 7 Pengujian algoritma SVM dan SVM
berbasis PSO Support Vector Machine Support Vector Machine dengan PSO
Pe n in g k a ta n Accuracy 81.85% 88.61% 6.76% AUC 0.899 0.919 0.02

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil eksperiment yang dilakukan  untuk  memecahkan  masalah  hasil prediksi  penyakit  jantung,  dapat  disimpulkan bahwa hasil eksperiment menggunakan metode support  vector  machine mempunyai tingkat  akurasi  sebesar  79.55  %  dan mempunyai nilai AUC sebesar 0.850. Setelah dilakukan  penyesuaian  pada parameter  C  dan
epsilon  didapat  nilai  akurasi  terbaik  untuk support  vector  machine yaitu  mempunyai akurasi  sebesar  81.85  %  dan  nilai  AUCnya sebesar  0.899.  Sedangkan eksperiment kedua yang dilakukan dengan menggunakan metode support  vector  machine berbasis particle swarm  optimization mempunyai  nilai  akurasi sebesar 82.50 % dan nilai AUC sebesar 0.825.
Setelah dilakukan penyesuaian pada parameter  C  dan  epsilon dan  population didapat  nilai  akurasi  terbaik  untuk  metode support  vector  machine berbasis particle swarm optimization yaitu mempunyai akurasi sebesar 88.61 % dan nilai AUC sebesar 0.919.

## DAFTAR PUSTAKA
Abraham,  Grosan.  2006. Swarm  Intelligence In  Data  Mining. Verlag  Berlin Heidelberg: Springer.
Bellazzi, R., dan  Zupanb, B. 2008. Predictive Data  Mining  In  Clinical  Medicine: Current  Issues  And  And  Guidelines.
International  Journal  Of  Medical Informatics 7 7 , 81–97.
Fei,  S.  W,  Miao,  Y.  B,  dan  Liu,  C.  L.  2009. Chinese  Grain  Production  Forecasting
Method  Based  On  Particle  Swarm Optimization-Based  Support  Vector Machine. Recent Patents On Engineering 2009 , 3 , 8-12. Feng-Chia,  L.  2009.  Comparison  of  the Primitive  Classifiers  without    Features Selection in Credit Scoring. Management and Service Science. Han,  J.,dan  Kamber,  M.  2006. Data  Mining Concept and Tehniques . San Fransisco:Morgan Kauffman.
Haupt,  R.  L.,  dan  Haupt.  2004. Practical Genetic  Algorithms. Untied  States  Of America:  A  John  Wiley  &  Sons  Inc Publication.
Huang,  K.,  Yang,  H.,  King,  I.,  dan  Lyu,  M. 2008. Machine  Learning  Modeling
Data  Locally  And  Globally. Berlin Heidelberg: Zhejiang University Press, Hangzhou And Springer-Verlag Gmbh.
Kothari,  C.  R.  2004. Research  Methology Methods  and  Techniques. India:New Age International Limited.
Liu,  Y.,  Wang,  G.,  Chen,  H.,  dan  Dong,  H., 2011.  An  Improved  Particle  Swarm Optimization  for  Feature  Selection. Journal  of  Bionic  Engineering  Vol  8 ,
1-10.
Maimon, Oded dan Rokach, Lior. 2005. Data Mining  and  Knowledge  Discovey Handbook . New York: Springer.
Rajkumar,  A.,  dan  Reena,  G.  S.  2010.
Diagnosis  Of  Heart  Disease  Using
Data Mining Algorithm. Global Journal  of  Computer  Science  and Technology, Vol. 10 Issue 10 , 38-43.
Santoso,  B.  2007. Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Subbalakshmi,  G.,  Ramesh,  K.,  dan  Chinna Rao,  M.  2011.  Decision  Support  in Heart Disease Prediction System using Naive  Bayes. Indian  Journal  of Computer Science  and  Engineering (IJCSE) , 170-176.
Sugiyono.  2009. Metode  Penelitian  Bisnis . Bandung: Alfabeta
Vercellis, C. 2009. Business Intelligent: Data Mining  and  Optimization  for  Decision Making .  Southern  Gate,  Chichester, West  Sussex:  John  Willey  dan  Sons,
Ltd.
Weiss,  S.  M.,  Indurkhya,  N.,  dan  Zhang. 2010. Fundamentals  Of  Predictive Text Mining. London: Springer.

## Biodata Penulis
Siti  Nurajizah ,  dilahirkan  di  Jakarta  pada tanggal  21  April  1985.  Menamatkan  sarjana (S1)  jurusan  Sistem  Informasi  pada  tahun 2010  kemudian  menyelesaikan  pendidikan Pascasarjana  pada  tahun  2013  di  STMIK Nusa  Mandiri  Jakarta.  Saat  ini  beliau  bekerja sebagai  Staf  Akademik  di  Bina  Sarana informasi  dan  mengajar  mata  kuliah  bidang aplikasi  komputer.  Untuk  menghubungi beliau silahkan berkirim email ke : siti.snz@bsi.ac.id