## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2021

## Komparasi Support Vector Machine, Logistic Regression Dan Artificial Neural Network dalam Prediksi Penyakit Jantung
Fitri Handayani #1 , Kartika Sari Kusuma #2 , Hedy Leoni Asbudi #3 , Rona Guines Purnasiwi #4 , Resti Kusuma #5 , Andi Sunyoto #6 , Windha Mega Pradnya #7 ,
# Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman, Yogyakarta
1 fitrihandayani@students.amikom.ac.id
2 kartikasarikusuma@students.amikom.ac.id
3 hedyleoni@students.amikom.ac.id
4 ronaguines@students.amikom.ac.id
5 restikusuma@students.amikom.ac.id
6 andi@amikom.ac.id
7 windha.m@amikom.ac.id
Abstrak— Penyakit jantung adalah salah satu penyakit yang menyebabkan  resiko  kematian  cukup  tinggi  di  dunia. Kolesterol,  diabetes,  tekanan  darah  tinggi  merupakan faktor-faktor  pemicu  terjadinya  penyakit  jantung.  Perlu deteksi  sejak  ini  mengenai  prediksi  penyakit  jantung  pada setiap  individu  agar  pencegahan  dan  pengobatan  dapat segera  dilakukan  demi  tingkat  kesehatan  yang  lebih  baik. Berbagai metode dapat dilakukan untuk melakukan deteksi penyakit  jantung,  baik  dengan  metode  tradisional  dan metode  yang  memanfaatkan  teknologi.  Saat  ini  mulai banyak  bermunculan  system  pendeteksi  penyakit  jantung dengan memanfaatkan algoritma machine learning. Algoritma  machine  learning  dianggap  mudah  untuk diaplikasikan  untuk  mengklasifikasikan  apakah  seseorang terkena penyakit jantung. Penelitian ini mencoba membandingkan hasil klasifikasi penyakit jantung menggunakan  dataset  public  dari  UCI  menggunakan  tiga algorima  machine  learning,  yaitu  Support  Vector  Machine (SVM),  Logistic  Regression  (LR)  dan  Artificial  Neural Network (ANN). Ketiga algorima tersebut diuji menggunakan empat skenario pembagian data training dan testing  yang  berbeda,  yaitu  90:10,  80:20,  70:40  dan  60:40 untuk mengetahui hasil terbaik dari tiga algoritma tersebut. Dari  hasil  eksperimen  didapatkan  hasil  akurasi  tertinggi pada metode Logistic Regression sebesar 86% menggunakan skenario pembagian data 80:20.
Kata kunci — Artificial Neural Network, Penyakit jantung, Logistic Regression, Support Vector Machine

## I. P ENDAHULUAN
Kematian  yang  terjadi  diseluruh  dunia  saat  ini didominasi  oleh  penyakit  jantung  [1].  Menurut  WHO, kematian  global  yang  disebabkan  penyakit  jantung memiliki  persentase  31%.[2].  Beberapa  faktor  resiko penyakit  jantung yaitu diabetes, kolesterol, tekanan darah tinggi  dan  lainnya  merupakan  faktor  yang  sulit  untuk diidentifikasi [3].
Adapun  diagnosa  penyakit  jantung  yang  akurat  dan tepat  waktu  penting  dilakukan  untuk  pencegahan  dan pengobatan gagal jantung [4]. Analisis data dalam jumlah besar  memberikan  peluang  besar  dan  mendapatkan  hasil terbaik[1].  Analisis  data  tersebut  dapat  dilakukan  dalam prediksi penyakit jantung menggunakan teknik pembelajaran  mesin  yang  sangat  efisien  bagi  tenaga medis[2].  Oleh  karena  itu,  penggunaan  machine  learning (ML)  menjadi  solusi  untuk  mengurangi  dan  memahami gejala  yang  berhubungan  dengan  penyakit  jantung  dan membantu  praktisi  membuat  keputusan  yang  lebih  akurat mengenai kesehatan pasien [5].
Beberapa penelitian terdahulu telah melakukan penelitian  tentang  prediksi  penyakit  jantung  dengan dataset  publik  yang  bersumber  dari  UCI  Machine Learning  dengan berbagai  metode prediksi. Penelitian  [6] menggunakan  metode  Logistic  Regression,  Random Forest,  Stochastic  Gradient  Boosting  dan  Support  Vector Machine  dengan  pembagian  data  70%:30%.  Berdasarkan hasil penelitian tersebut performa terbaik diperoleh ketika
menggunakan  metode  Logistic  Regression  dengan  ACU sebesar 91% dan akurasi 86%.
Penelitian lain oleh [4] menggunakan metode  Logistic regression, k-nearest neighbor, ANN, SVM, decision tree, Naive  Bayes,  and  random  forest  dengan  pembagian  data 90%:10%  dan  akurasi  terbaik  sebesar  86%  didapatkan ketika menggunakan metode SVM. Penelitian selanjutnya oleh  [1]  menggunakan  metode  Naive  Bayes  dengan pembagian  data  60%:40%.  Beberapa  penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  penelitian  pembelajaran  mesin melakukan  pembagian  data  latih  dan  data  uji  bervariasi. Penelitian [2] menghasilkan akurasi menggunakan metode SVM  sebesar  92.30%,  Logistic  Regression  sebesar 93.40%,  dan  ANN  sebesar  92,30%  dapat  disimpulkan hasil  akurasi  dari  ketiga  metode  tersebut  tidak  terlalu signifikan  dengan  pengolahan  pembagian  data  latih  dan uji  tidak  bervariasi.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut, penelitian  selanjutnya  akan  melakukan  eksperimen  untuk membandingkan  metode  SVM,  Logistic  Regression,  dan ANN  berdasarkan  pembagian  data testing dan  data training bervariasi  bertujuan  untuk  mendapatkan  tingkat akurasi  pembagian  data  yang  lebih  baik  dengan menggunakan  tools  pengujian  yang  berbeda  dari penelitian sebelumnya. Pemilihan ketiga metode bertujuan untuk  mengetahui  metode  terbaik  dari  ketiga  metode tersebut.

## II. L ITERATUR R EVIEW
Beberapa  penelitian  sebelumnya  banyak  membahas klasifikasi  penyakit  jantung  menggunakan  berbagai metode.  Pada  penelitian  [7]  melakukan  survey  penelitian mengenai  metode  yang  banyak  dipakai  dalam  melakukan klasifikasi  penyakit  jantung.  Hasilnya  didapatkan  metode klasifikasi  yang  digunakan  adalah  Support  Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbour (KNN), NaïveBayes, Decision Trees (DT) dan Random Forest (RF) dengan nilai akurasi yang cukup bervariasi.
Pada  penelitian  [8]  melakukan  perbandingan  enam metode yaitu SVM, Random  Forest, Logistic  Regression, KNN,  ANN  dan  Naïve  Bayes  menggunakan  enam  tools yang  berbeda  yaitu  orange,  RapidMiner,  Weka,  MAtlab, Knime  dan  Sci-Kit  learn.  Masing-masing  metode  diuji menggunakan  keenam  tools  tersebut  dan  dari  hasil eksperimen  diketahui  bahwa  metode  Naïve  Bayes  dan Logistic  Regression  memiliki  nilai  akurasi  yang  cukup tinggi  dan  stabil.  Penelitian  lain  yang  menggunakan metode Logistic Regression  adalah penelitian  [6] dan  [4]. Penelitian  [6]  menggunakan  Linear  Regression  untuk dikombinasikan  menggunakan  ROC  untuk  meningkatkan akurasi,  sedangkan  penelitian  [4]  mengkombinasikan Linear  Regresion  dan  ANN  dengan  algoritma  pemilihan fitur  Relief,  mRMR  dan  Lasso.  Selain  itu,  penelitian sebelumnya  [9]  membuat  sebuah  MDSS  (Medical Decision  Support  System)  untuk  membantu  memprediksi jenis penyakit jantung ada menggunakan ANN dan KNN.
Penelitian [10] melakukan identifikasi fitur yang paling signifikan dan teknik data mining yang dapat meningkatkan  akurasi  prediksi  penyakit  jantung  dengan
menggunakan  k-NN,  Decision  Tree,  Naive  Bayes, Logistic  Regression  (LR),  Support  Vector  Machine (SVM),  Neural  Network  dan  Vote  (kombinasi  Naïve Bayes dan Logistic Regression).
Terakhir,  pada  penelitian  [2]  melakukan  studi perbandingan  dan  analisis  algoritma  Machine  Learning untuk  memprediksi  penyakit  jantung.  Algoritma  yang dibandingkan  antara  lain,  Logistic  Regression,  K-nearest Neighbour  (KNN),  Support  Vector  Machine  (SVM), Naïve  Bayes,  Decision  Trees,  Random  Forest,  Artificial Neural  Network  (ANN),  Multi ‐ Layer  Perceptron  (MLP), Deep Neural Network (DNN).

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  tiga  metode  pembelajaran mesin  dalam  prediksi  penyakit  jantung  yang  terdiri  dari Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression dan Artificial  Neural  Network  (ANN).  Dataset  yang  telah diperoleh  dibagi  sesuai  dengan  kriteria  kemudian dilakukan  pengujian  menggunakan  tiga  metode  tersebut untuk  mendapatkan performa dari masing-masing metode yang  digunkan.  Gambar  1.  Menggambarkan  alur  pada penelitian ini.

## Gambar 1 Alur penelitian

## A. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  yaitu  merupakan  merode pembelajaran  terbimbing  dalam  melakukan  klasifikasi. SVM  dapat  digunakan  pada  klasifikasi  linier  atau  non linier  [2].  Hyperplane  terbaik  dapat  ditemuka  dengan mengukur margin hyperplane dan mencari titik maksimalnya.  Pemisahan  kelas-kelas  oleh  SVM  pada Gambar 2.
Gambar    2  Pemisahan  dua  kelas  -1  dan  +1  dengan  SVM  (Nugroho, Witarto, & Handoko, 2003)
Ada beberapa pattern yang terkelompok dalam 2 kelas - 1  (merah)  dan  +1  (kuning).  Terdapat  2  kasus  dalam memisahkan kelas oleh Hyperplane yaitu kelas yang dapat dipisahkan  secara  sempurna  disebut  dengan  SVM  linier dan  kelas  yang  yang  tidak  dapat  dipisahkan  dengan sempurna disebut SVM non linier.
Pada  dasarnya  SVM  non  linier  merupakan  solusi  dari masalah SVM linier dengan melakukan fungsi kernel pada ruang fitur dimensi tinggi. Definisi persamaan SVM linier dan non linear dapat dilihat Tabel 1.
TABEL I D EFENISI P ERSAMAAN SVM L INIER DAN N ON L INIER Sifat SVM Jenis Kernel Definisi Rumus SVM Linier Linier K (x,y) = x.y SVM Non Linier Polynomial K (x,y) = Gaussian RBF K (x,y) = Sigmoid ( 𝑥 , 𝑦 ) = tanh ( 𝐾𝑥 . 𝑦 − 𝛿 )
Keterangan: p : pangkat (degree of)
: nilai sigma
: nilai delta

## B. Logistic Regression
Logistic Regression merupakan pembelajaran terbimbing  pada  masalah  regresi  dan  klasifikasi.  Logistic Regression menggunakan probabilitas untuk memprediksi klasifikasi data kategorikal. Nilai input dapat digabungkan secara  linier  menggunakan  fungsi  sigmoid  atau  logistik dan  nilai  koefisien  untuk  memprediksi  hasil.  Estimasi kemungkinan  maksimum  dianggap  menggunakan  fungsi sigmoid untuk mengasumsikan data yang paling mungkin, dan  probabilitas  diberikan  antara  0  sampai  1  mengatakan apakah  suatu  peristiwa  akan  terjadi  atau  tidak.  Ketika ambang  keputusan  digunakan,  maka  itu  menjadi  masalah klasifikasi.  Ini  bisa  menjadi  jenis  yang  berbeda  seperti Biner  (0  atau  1),  Multinomial  (tiga  atau  lebih  klasifikasi tanpa  pemesanan),  Ordinal  (tiga  atau  lebih  klasifikasi dengan  pemesanan).  Ini  adalah  model  yang  sederhana untuk  diterapkan  dan  dapat  memberikan  prediksi  yang baik [2].
p = 1 1+ e −( a + bX ) (1)
dimana dalam Persamaan (1) p adalah probabilitas dan a, b akan menjadi parameter model, X adalah faktor.

## Gambar  3 Logistic Regression
Algoritma  Logistic  Regression  adalah  metode  regresi dan  klasifikasi  untuk  mengevaluasi  dataset  yang  berisi
satu  atau  lebih  variabel  independen  yang  menyimpulkan suatu  hasil.  Hasil  diukur  dengan  variabel  yang  dibagi (dimana  dapat  menjadi  dua  kemungkinan  hasil)  [6]. Gambar  3  menunjukkan  dua  kemungkinan  hasil  dari Logistic Regression.

## C. Artificial Neural Network (ANN)
Artificial  neural  yaitu  bagian  dari  pembelajaran  mesin yang  menyerupai  seperti  cara  kerja  otak  manusia  dalam menangkap  informasi  dan  memberikan  respon  pada  saat yang  bersamaan  [2]. Kata  ‘neural’  diambil  dari  unit fungsional  dasar  neuron  atau  sel  saraf  dari  sistem  saraf manusia  yang  terdapat  di  otak  dan  bagian  lain  dari  tubuh manusia.  Target  utama  dari  pendekatan  jaringan  saraf tiruan  adalah  untuk  menyelesaikan  masalah  sebagai  otak manusia lakukan [11].
ANN memiliki kemampuan memperlajari dan memodelkan  hubugan  non-linier  dan  kompleks,  yang mana  hal  ini  sangat  penting  secara real  timei karena banyak hubungan antara input dan output tidak linier kan kompleks.  Setelah  input  awal  dan relationship dipelajari, model  dapat  menyimpulkan relationship yang  tidak terlihat  pada  data  yang  tidak  terlihat  secara  baik  untuk dapat dilakukan prediksi [12].

## Gambar  4 Struktur Artificial Neural Network
Bagian  input  bertugas  untuk  menerima  data  lalu meneruskannya  ke  hiden  layer.  Pada  hiden  layer  terjadi proses  identifikasi  pola  dengan  cara  melakukan  beberapa perhitungan pada data.setelah proses klasifikasi  di hidden layer  selesai  hasil  klasifikasi  tersebut  lalu  diteruskan  ke output layer [2]. Proses training pada ANN dimulai saat i yang  merupakan  neuron  bersama  dengan m input.  ketika neuron i berada  di  hidden  layer  pertama  maka  seluruh input  seharusnya  terkoneksi  ke  hidden  layer  berikutnya. jika  tidaka  maka  input  dapat  terhubung  dengan  neuron output  yang  lain.  Node y merupakan  konsep  yang  sangat penting  di  neural  network.  Node merupakan  neuron output  namun  dapat  juga  di  representasikan  dengan untuk  mendefinisikan yang  merupakan  input  dari neuron j di  hidden  layer  berikutnya.  input  dari  neuron i dihitung menggunakan rumus fungsi aktivasi :
(2)
(3)
merupakan  keseluruhan  dari  node  input  multiplied berdasarkan  bobot  dari  neuron i yang  telah  dihitung menggunakan Persamaan (4).
(4)
Ketika merupakan  bobot  dari    input j pada  neuron i . Error yang dialami oleh input dapat didambarkan oleh rumus :
(5)
Setelah  menerapkan  semua  rumus  diatas  maka presentasi  error  akan  diminimalisir  [13].  ANN  biasanya digunakan  untuk  memprediksi  masalah-malah  yang nonlinear  seperti  bidang  komunikasi,  industri  elektronik, industri  kimia, industri produksi  energi dan industri  obat- obatan [9].

## D. Dataset Penyakit Jantung
Dataset prediksi penyakit jantung yang akan digunakan pada penelitian ini bersumber dari UCI Machine Learning [14]. Dataset  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji. Kemudian  diberikan  label  yang  diprediksi  menderita penyakit  jantung  atau  tidak  menggunakan  metode pembelajaran mesin yang telah ditentukan.

## E. Confussion Matrix
Confusion  matrix  yaitu  merupakan  pengujian  untuk mengetahui  kinerja  algoritma  pembelajaran  mesin[9]. Pengujian  ini  berdasarkan  tabel  confusion  matrik  (lihat Tabel 2) [4][15].
TABEL II
C ONFUSION M ATRIX Prediksi Aktual Sakit Jantung Tidak Sakit Jantung Sakit Jantung TP FN Tidak Sakit Jantung FP TN
Berdasarkan  Tabel  2,  TP  yaitu  jumlah  data  bernilai positif  dan  hasil  prediksi  positif.  TN  yaitu  jumlah  data bernilai positif dan hasil prediksi negatif. FP yaitu jumlah data  bernilai  negatif  dan  hasil  prediksi  positif.  Dan  TN yaitu jumlah data bernilai negatif dan hasil prediksi negati [3].  Confusion  matrix  terdiri  dari  beberapa  perhitungan [16]:
1. Presisi
Presisi  merupakan  perhitungan  untuk  mengetahui jumlah  data  yang  benar  positif  dari  semua  hasil  prediksi benar  positif.  Presisi  dapat  dilakukan  menggunakan Persamaan (5) [15][3][16].
(5)
2. Recall
Recall  merupakan  perhitungan  untuk  mengetahui jumlah data yang prediksi benar positif  dari hasil seluruh benar  positif.  Recall  menggunakan  Persamaan  (6) [15][3][9].
(6)
3. F1 Score
F1  Score  merupakan  perhitungan  untuk  mengetahui rata-rata  dari  perbandingan  presisi  maupun  recall.  F1
score dapat dilakukan perhitungan menggunakan Persamaan (7) [15][3] [16].
(7)
4. Akurasi
Akurasi  merupakan  perhitungan  untuk  mengetahui keakuratan  model  dalam  klasifikasi  yang  benar.  Akurasi dapat dilakukan dengan Persamaan (8) [15][4][3].
(8)

## IV. H ASIL DAN D ISKUSI
Penelitian ini mengguanakan metode prediksi  terdiri dari  SVM,  Logistic  Regression  dan  ANN.  Dataset  yang digunakan  berjumlah  303 dengan  jumlah  atribut 13  (lihat Tabel 3).
TABEL III A TRIBUT P REDIKSI P ENYAKIT J ANTUNG
N o Atribut Kategori Keterangan 1 Umur (Age) - menampilkan usia individu. 2 Jenis Kelamin (Sex) 1 = laki-laki 0 = perempuan menampilkan jenis kelamin individu 3 Jenis nyeri dada (chest pain type/cp) 1 = angina tipikal 2 = angina atipikal 3 = bukan nyeri angina 4 = asimtotik menampilkan jenis nyeri dada yang dialami oleh individu 4 Tekanan Darah (Resting Blood Presure/trestb ps) - menampilkan nilai tekanan darah  dalam satuan mmHg. 5 Kolesterol Serum (serum Cholesterol/ch ol) - menampilkan kolesterol serum dalam mg/dl (unit) 6 Gula Darah Puasa (fasting blood sugar/fbs) 1 = Jika gula darah puasa > 120mg/dl 0 = lainnya membandingkan nilai gula darah puasa seseorang dengan 120mg/dl 7 ECG (Resting ECG/restecg) 0 = biasa 1 = memiliki kelainan gelombang ST-T 2 = hipertrofi ventrikel kiri menampilkan hasil elektrokardiografi 8 Detak jantung maks tercapai ( Max heart rate achieved/thala ch) - menampilkan detak jantung maksimal yang dicapai oleh seorang individu. 9 Angina yang diinduksi oleh olahraga (Exercise 1 = ya 0 = tidak -
N o Atribut Kategori Keterangan induced angina/exang)
10
ST depression induced by exercise relative to rest (oldpeak) - menampilkan nilai yang merupakan bilangan integer atau float 11 Peak exercise ST segment (slope) 1 = menanjak 2 = datar 3 = miring ke bawah
- 12 Jumlah
pembuluh besar (0–3) yang diwarnai oleh flourosopy(ca ) -
menampilkan nilai nteger atau float. 13 Thal 3 = biasa 6 = cacat tetap 7 = cacat reversibel -
Adapun  kelas  keluaran  terdiri  dari  dua  kelas  yaitu pasien  yang  menderita  penyakit  jantung  dan  pasien  yang tidak  menderita  penyakit  jantung.  Pengujian  dilakukan berdasarkan  pembagian  data  latih  dan  data  uji  dengan metode pengujian confusion matrik berikut:

## A. Data latih dan uji 90:10
TABEL IV P EMBAGIAN D ATA 90% : 10%
Confusion Matrik Precision Recall F1 Score Accuracy SVM 0.82 0.82 0.82 0.80 Logistic Regression 0.82 0.82 0.82 0.80 ANN 0.82 0.82 0.82 0.80
Berdasarkan Tabel 4, ketiga metode menghasilkan nilai presisi,  recall  dan  f1  score  sama  yaitu  0.82.  sedangkan nilai akurasi sebesar 0.80.
B. Data latih dan uji 80:20
TABEL V P EMBAGIAN D ATA 80% : 20%
Confusion Matrik Precisi on Recall F1 Score Accuracy SVM 0.67 0.88 0.76 0.70 Logistic Regression 0.88 0.88 0.88 0.86 ANN 0.87 0.84 0.86 0.85
Berdasarkan  Tabel  5,  Logistic  Regression  presisi tertinggi  0.88,  SVM  dan  Logistic  Regression  recall tertinggi  0.88, Logistic Regression  f1 score tertinggi  0.88 dan Logistic Regression akurasi tertinggi 0.86.

## C. Data latih dan uji 70:30
TABEL VI
P EMBAGIAN D ATA 70% : 30% Confusion Matrik Precision Recall F1 Score Accuracy SVM 0.67 0.90 0.77 0.70 Logistic Regression 0.82 0.84 0.83 0.81 ANN 0.84 0.84 0.84 0.82
Berdasarkan  Tabel  6,  ANN  presisi  tertinggi  0.84, SVM  recall  tertinggi  0.90,  ANN  f1  score  tertinggi  0.84 dan ANN akurasi tertinggi 0.82.
D. Data latih dan uji 60:40
TABEL VII P EMBAGIAN D ATA 60% : 40% Confusion Matrik Precision Recall F1 Score Accuracy SVM 0.70 0.89 0.78 0.72 Logistic Regression 0.86 0.86 0.86 0.83 ANN 0.86 0.81 0.84 0.82
Berdasarkan  Tabel  7,  Logistic  Regression  dan  ANN presisi  tertinggi  0.86,  SVM  recall  tertinggi  0.89, Logistic Regression f1 score tertinggi 0.86 dan Logistic Regression akurasi tertinggi 0.83.
Perbandingan  hasil  pengujian  pembagian  data  seperti pada gambar berikut.
78 80 82 84 SV M Lo g is tic … A N N Precision Recall F1 Score Accuracy Gambar. 5 Pembagian data 90% : 10%
Gambar. 6 Pembagian data 80% : 20%
Gambar 7 Pembagian data70% : 30%
Gambar 8 Pembagian data 60% : 40%
Hasil  pengujian  perbandingan  jumlah  data  latih  dan data  uji  menggunakan  metode  SVM,  Logistic  Regression dan  ANN  menunjukkan  bahwa  pembagian  data  90:10 (lihat  Gambar  5)  ketiga  metode  menghasilkan  akurasi sama,  pembagian  data  80:20  (lihat  Gambar  6)  dan  60:40 (lihat Gambar 8) metode Logistic Regression menghasilkan akurasi tertinggi dan pembagian data 70:30 (lihat  Gambar  7)  menghasilkan  akurasi  tertinggi  metode ANN.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan terhadap  dataset  UCI  mengenai  klasifikasi  penyakit jantung  menggunakan  tiga  metode  yang  berbeda,  yaitu SVM.  Logistic  Regression  dan  ANN  ditemukan  hasil sebagai  berikut,  saat  menggunakan  pembagian  data  latih dan  data  uji  dengan  komposisi  90:10  ketika  metode tersebut  menghasilkan  akurasi  yang  sama  yaitu  sebesar 80%,,  saat  menggunakan  komposisi  80:20  hasil  terbaik diperoleh ketika menggunakan metode Logistic Regression  sebesar  80%,  kemudian  ketika  data  dibagi dengan persentase 70:30 hasil performa terbaik didapatkan saat menggunakan metode ANN yaitu sebesar 82%, dan terakhir saat  menggunakan perbandingan 60:40 performa  terbaik  diperoleh  ketika  menggunakan  metode Logistic Regression dengan akurasi 83%.
R EFERENSI
[1] R.  Venkatesh,  C.  Balasubramanian,  dan  M.  Kaliappan, “Development  of  Big  Data  Predictive  Analytics  Model  for Disease  Prediction  using  Machine  learning  Technique,” J.  Med. Syst. , 2019.
[2] R.  Katarya  dan  S.  Kumar,  “Machine  Learning  Techniques  for Heart  Disease  Prediction :  A  Comparative  Study  and  Analysis,” Health Technol. (Berl). , no. 123456789, 2020.
[3] S.  Mohan,  C.  Thirumalai,  dan  G.  Srivastava,  “Effective  Heart Disease Prediction Using Hybrid Machine Learning Techniques,” IEEE Access , vol. 7, hal. 81542–81554, 2019.
[4] A.  U.  Haq,  J.  P.  Li,  M.  H.  Memon,  S.  Nazir,  dan  R.  Sun,  “A Hybrid Intelligent System Framework  for the Prediction of Heart Disease  Using  Machine  Learning  Algorithms,” Hindawi ,  vol. 2018, 2018. [5] A.  Hajjam,  E.  Hassani,  E.  Andr,  dan  A.  K.  G,  “Informatics  in Medicine  Unlocked  Classification  models  for  heart  disease prediction using feature selection and PCA,” vol. 19, 2020.
[6] R. Kannan dan V. Vasanthi, “Machine Learning Algorithms with ROC  Curve  for  Predicting  and  Diagnosing  the  Heart  Disease,” Spinger , 2019.
[7] V. V Ramalingam, A. Dandapath, dan M. K. Raja, “Heart disease prediction  using  machine  learning  techniques :  A  survey,” Int.  J. Eng. Technol. , no. March 2018, 2019.
[8] I.  Tougui,  A.  Jilbab,  dan  J.  El  Mhamdi,  “Heart  disease classification  using  data  mining  tools  and  machine  learning techniques,” Spinger , 2020.
[9] O.  Terrada  dan  O.  Bouattane,  “Classification  and  Prediction  of atherosclerosis diseases using machine learning algorithms,” 2019
5th Int. Conf. Optim. Appl. , hal. 1–5, 2019.
[10]  M.  S.  Amin,  Y.  K.  Chiam,  dan  K.  D.  Varathan,  “Abstract Cardiovascular  disease  is  one  of  the  biggest  cause  for  morbidity and mortality among the,” Telemat. Informatics , 2018.
[11]  M.  Diwakar,  A.  Tripathi,  K.  Joshi,  M.  Memoria,  dan  P.  Singh, “Materials  Today :  Proceedings  Latest  trends  on  heart  disease prediction  using  machine  learning  and  image  fusion,” Mater. Today Proc. , no. xxxx, 2020.
[12]  R.  T.  S.  I.  Muthulakshmi,  “An  optimal  artificial  neural  network based  big  data  application  for  heart  disease  diagnosis  and classification  model,” J.  Ambient  Intell.  Humaniz.  Comput. ,  no. 123456789, 2020.
[13]  C.  B.  C.  Latha  dan  S.  C.  Jeeva,  “IMPROVING  THE ACCURACY  OF  PREDICTION  OF  HEART  DISEASE  RISK BASED  ON  ENSEMBLE  CLASSIFICATION  TECHNIQUES,” Informatics Med. Unlocked , 2019.
[14]  A.  Janosi,  W.  Steinbrunn,  M.  Pfisterer,  dan  R.  Detrano,  “UCI Machine  Learning  Repository,”  1988.  [Daring].  Tersedia  pada: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Heart+Disease.
[15]  B. Santoso, “An Analysis of Spam Email Detection Performance Assessment  Using  Machine  Learning,” JOIN  (Jurnal  Online Inform. , vol. 4, no. 1, hal. 53–56, 2019.
[16]  Derisma,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma  untuk  Prediksi Penyakit  Jantung  dengan  Teknik  Data  Mining,” J.  Appl.
Informatics Comput. , vol. 4, no. 1, hal. 84–88, 2020.