Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin
Wiji Lestari Email: wiji_lestari@udb.ac.id.

## Studi Komparatif Model Klasifikasi Kerentanan Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Machine Learning
Wiji Lestari 1 , Sri Sumarlinda 2 1 Fak. Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa, wiji_lestari@udb.ac.id, Surakarta, Indonesia
2 Fak. Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa, sri_sumarlinda@udb.ac.id, Surakarta, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : November 14, 2022 : Desember 9, 2022 : Juni 13, 2023 Penyakit  jantung  merupakan  salah  satu  penyebab  kematian baik di dunia maupun Indonesia. Perhatian awal dari penyakit jantung akan memudahkan pencegahan dan penyembuhanya. Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  komapratif model klasifikasi dengan berbagai algoritma machine learning untuk kerentanan penyakit jantung. Dataset diambil dari UCI machine  Learning  Resipatory  dengan  300  data  training  dan 100  data  testing.  Parameter  klasifikasi  terdiri  dari  age,  sex, systolic  blood  pressure,  cholesterol,  thalach,  oldpeak  dan slope,  serta  labelnya  cardio.  Model  klasifikasi  dibangun dengan algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), Decision  Tree,  random  Forest,  Backpropagation,  Logistic Regression dan Support Vector machine (SVM). Hasil model klasifikasi dari pengukuran accuracy didapatkan Naïve Bayes (79,00%), KNN (63,00%), Decision Tree (66,00%), Random Forest  (77,00%),  Backpropagation  (80,00%),  Logistic Regression  (81,00%)  dan  SVM  (80,00%).  Dari  analisis komparatif  pegukuran  parameter  accuracy,  precision,  recall dan  F1  score  maka  model  klasifikasi  dengan  algoritma Logistic  Regression  dan  backpropagation  menghasilkan performa terbaik.
Kata Kunci : Model klasifikasi
Analisis komparatif Penyakit jantung Machine learning

## Abstract
The heart disease is one of the leading causes of death both in the world and in Indonesia. Early attention to heart disease will facilitate its prevention and cure. The purpose of this study is to perform a comparative analysis of the classification model with various machine learning algorithms for heart disease  susceptibility.  The  dataset  was  taken  from  UCI  Machine  Learning  Resipatory  with  300 training data and 100 testing data. The classification parameters consist of age, sex, systolic blood pressure, cholesterol, thalach, oldpeak and slope, and the label is cardio. The classification model was  built  using  the  Naïve  Bayes  algorithm,  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Decision  Tree,  random Forest, Backpropagation, Logistic Regression and Support Vector Machine (SVM). The results of the classification model from accuracy measurements obtained were Naïve Bayes (79.0%), KNN (63.00%), Decision Tree (66.00%), Random Forest (77.00%), Backpropagation (80.00%), Logistic Regression (81.00%) and SVM (80.00%). From the comparative analysis of parameter measurement accuracy,  precision,  recall  and  F1  score,  the  classification  model  with  Logistic  Regression  and backpropagation algorithms produces the best performance.

## 1. Pendahuluan
Penyakit  jantung  menjadi  salah  satu penyebab  utama  kematian  baik  di  Indonesia maupun di dunia. Organisasi Kesehatan dunia WHO  ( World  Health  Organization )  pada tahun  2019  melaporkan  kematian  yang diakibatkan  oleh  penyakit  jantung  adalah sekitar  31%  dari  kematian  di  seluruh  dunia (WHO,  2019).  Di  Indonesia  berdasarkan laporan  kementerian  kesehatan  pada  tahun 2014  sekitar  35  %  kematian  disebabkan penyakit  jantung  (Wiharto  et  al.,  2017). Penyakit jantung berkaitan erat dengan factor- faktor  resiko  seperti  hipertensi,  cholesterol dalam darah, gula darah, asam urat, umur, life style dan lain-lain. Pendeteksian dini penyakit jantung akan memudahkan penyembuhan dan mencegah akibat yang lebih fatal. Identifikasi kerentanan penyakit jantung merupakan cara awal  untuk  pencegahan  terjadinya  penyakit jantung  yang  lebih  fatal.  Identifikasi kerentanan  penyakit  jantung  dilaksanakan dengan berdasarkan data factor-faktor resiko seseorang terhadap penyakit jantung. Kebanyakan masyarakat enggan memeriksakan  diri  ke  dokter  atau  klinik, sehingga kadang penyakit jantung sudah akut baru  memeriksakan  diri.  Perkembangan teknologi  digital  memudahkan  kita  untuk pengecekan  data  berkaitan  dengan  factor resiko  penyakit  jantung  seperti  hipertensi, kholesterol,  gula  darah  dan  sebagainya dengan alat-lat digital yang bisa dioperasikan sendiri  (Lestari  &  Sumarlinda,  2022), (Sumarlinda & Lestari, 2022).
Perkembangan digitalisasi dalam kehidupan sehari-hari semakin masif. Muncul banyak  metode,  model  dan  algoritma  dalam bidang  komputasi  dan  teknologi  informasi yang  dapat  memudahkan  atau  membantu pekerjaan manusia. Data mining dan machine learning adalah  metode  yang  banyak digunakan  pengolahan  data  di  berbagai bidang  kehidupan.  Klasifikasi, clustering , prediksi,  peramalan  dan  asosiasi  merupakan fungsi-fungsi  pada  data  mining.  Fungsi klasifikasi  merupakan  fungsi  data  mining yang akan mengelompokkan sekelompok data dalam label-label tertentu (Goel et al., 2019). Proses  klasifikasi  dari  data  input  menuju  ke label-label  yang  telah  ditentukan  dapat menggunakan  algoritma  machine  learning. Data input dalam proses klasifikasi dibuat ke
dalam data  training dan data  testing .
Penerapan  fungsi  klasifikasi  cukup  banyak dan  hamper  di  segala  bidang.  Fungsi klasifikasi  digunakan  untuk  prediksi  tingkat kepuasan  pelanggan  (Sains  et  al.,  2020). Klasifikasi  telah  banyak  diimplementasikan dalam  bidang  kesehatan,  seperti  klasifikasi tekanan darah menggunakan metode modular neural  network (Pulido  et  al.,  2019). Implementasi  klasifikasi  dengan machine learning untuk  diagnosis  kanker  (Sidey- gibbons  &  Sidey-gibbons,  2019).  Beberapa algoritma machine learning digunakan untuk klasifikasi  pasien  diabetes  (Shang  et  al., 2021). Selain itu algoritma machine learning dan  data  mining  juga  dikembangkan  dalam bentuk  system  pakar  untuk  deteksi  penyakit gigi  dengan  metode  Bayes  (Hadi  &  Diana, 2019),  machine  learning  juga  digunakan untuk  deteksi  awal  penyakit  tulang belakang(Hayat & Latuny, 2020)
Model  klasisifikasi  kerentanan  penyakit jantung  dapat  digunakan  untuk  deteksi  dini penyakit  jantung  pada  seseorang.  Model klasifikasi  bergantung  dari  performa  proses klasifikasinya  dan  evaluasi  hasil  klasifikasi. Machine  learning dapat  digunakan  untuk model  klasifikasi  kerentanan  penyakit jantung. Data  input merupakan  nilai  dari factor-faktor resiko penyakit jantung. Penelitian-penelitian  yang  berkaitan  dengan analisis komparatif model klasifikasi penyakit jantung sudah banyak dilaksanakan. Analisis komparatif  klasifikasi  penyakit  jantung menggunakan  algoritma machine  learning dan deep learning , analisis ini menggunakan data  inputnya,  metode  algoritmanya  dan metode  evaluasinya  (Swathy  &  Saruladha, 2022).  Model  klasifikasi  dibangun  dengan KNN  dan Random  Forest dengan  metode komparasi  menggunakan  PCA  dan  tidak menggunakan PCA (Alim et al., 2022). Model komparatif  klasifikasi  penyakit  jantung dengan  data  HER  ( electronic  heart  record ) dengan  menggunakan  metode machine learning dan deep  learning dengan menghasikan accuracy terbaik untuk Logistic Regression dan  SVM  (Prusty  et  al.,  2022). Analisis  komparatif  model  klasifikasi penyakit  jantung  dengan  menggunakan metode RIPPER, C4.5, MLP dan SVM. Dari hasil accuracy SVM  menunjukkan  nilai tertinggi  (Khan  et  al.,  2017).  Analisis komparatif  metode  klasifikasi  penyakit
jantung dengan Decision Tree, Support Vector Classifier,  Random  Forest, KNN  dan Naïve Bayes .  Hasil  analisis  komparatif  metode dengan Naïve  Bayes memiliki  performa terbaik  (Puskhla  et  al.,  2019).  Komparatif model  klasifikasi  penyakit  jantung  dengan  6 algoritma Decision  Tree,  Random  Forest, SVM, KNN, Logistic Regresion dan Gaussian Naïve  Bayes. Analisis  ini  membandingkan juga  penggunaan feature  selection dan  tidak menggunakan  feature  selection  pada  proses klasifikasi  (Dissanayake  &  Johar,  2021). Model  yang  hampir  sama  juga  telah dikembangkan  dengan  5  algoritma machine learning untuk  klasifikasi  penyakit  jantung dengan  ditambahi  proses  regresi  dan normalisasi (Hasan, 2021). Penelitian  ini  membangun  model  analisis komparatif  metode  klasifikasi  kerentanan penyakit jantung berbasiskan data mining dan mesin  learning .  Pengembangan  model klasifikasi penyakit jantung akan memudahkan  deteksi  dini  penyakit  jantung sehingga memudahkan ketatalaksanaan pencegahan  dan  penyembuhan.  Model klasifikasi  juga  berkembang  dan  sangat variatif.  Perbaikan  model  dapat  dari pemrosesan data  input ,  perbaikan  dan keragaman algoritma dan pengujian performa proses seperti accuracy, precision, recall dan lain-lain.  Pada  penelitian  ini  komparatif model  untuk  membandingkan  7  algoritma machine  learning yang  digunakan  untuk klasifikasi  kerentanan  penyakit  jantung. Klasifikasi  kerentanan  penyakit  jantung dibangun  dengan  7  algoritma  machine learning  yaitu Naïve  Bayes,  K-Nearest Neighbor (KNN), Decision  Tree , Random Forest, Backpropagation, Logistic Regression dan Support Vector Machine ( SVM). Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian deskriptik.  Hasil  proses  klasifikasi  akan dibandingkan  dalam  hal accuracy,  precision dan recall .

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunkan  pendekatan penelitian deskriptif kuantitaif. Penelitian ini mendeskripsikan proses klasifikasi
kerentanan penyakit jantung dibangun dengan 7  algoritma  machine  learning  yaitu Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree , Random  Forest,  Backpropagation, Logistic  Regression dan Support  Vector
Machine  ( SVM),  yang  hasil  performanya akan  dikomparasikan.  Tahapan  penelitian terlihat seperti gambar 1. di bawah ini:

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
2.1 Data Collecting
Data  input  merupakan  dataset    pasien penyakit  jantung  yang  diunduh  dari  UCI
Machine Learning Repository
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/heart+ disease.  Data  input  terdiri  dari  data  pasien dengan  8  variabel  yang  berkaitan  dengan factor resiko penyakit jantung, yaitu :
➢ Age – umur pasien (tahun, numerik) ➢ Sex – jenis kelamin pasien a. 0 wanita b. 1 pria ➢ Sistolic Blood Pressure – tekanan darah (mmHg, numerik)
➢ Cholesterol – serum kholesterol (mg/dl, numerik)
➢ Thalach – Nilai maksimum detak jantung (numerik)
➢ Oldpeak – depresi ST yang diakibatkan kegiatan fisik relative terhadap saat istirahat (numerik)
➢ Slope – Kemiringan pincak ST segmen (numerik)
a. 1 upsloping
b. 2 flat
c. 3 downsloping
➢ Cardio – diagnosis penyakit jantung
(nominal)
a. 0 terindikasi sehat
b. 1 terindikasi penyakit jantung
2.2 Data Processing
Dataset  yang  dijadikan  data  input sebelum dilaksankan proses klasifikasi maka
dilakukan data  processing terlebih  dahulu.
Data  processing meliputi  penghilangan missing  data dan  juga  data  yang  tidak lengkap. Setelah melalui proses ini didapatkan data input sebanyak 400. Dari 400 data pasien penyakit jantung ini diseparasi menjadi data training sebanyak  300  dan data  testing sebannyak 100. Data training dan data testing selanjutkan  akan  diproses  dengan  fungsi klasifikasi menggunakan 7 algoritma machine learning .
2.3 Metode Klasifikasi Proses klasifikasi yaitu proses pengelompokan  data  input  berdasarkan variabel faktor -faktor resiko penyakit jantung ke label-label yang ditentukan dari awal. Pada penelitian  ini  data  output  berkaitan  dengan varabel cardio , bernilai 1 jika rentan terhadap penyakit  jantung  dan  0  berarti  sehat.  Ada  7 variabel untuk proses klasifikasi yaitu :  age, sex,  systolic  blood  pressure,  cholesterol, thalach,  oldpeak  dan    slope.  Algoritma machine  learning  digunakan  untuk  proses klasifikasi. Proses ini terlihat seperti gambar 2. di bawah :

## Gambar 2. Proses Klasifikasi
Pengembangan model klasifikasi menggunakan  7  algoritma  machine  learning yaitu Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbor (KNN), Decision  Tree , Random  Forest, Backpropagation,  Logistic  Regression dan
Support Vector Machine ( SVM). Implementasi program
menggunakan RapidMiner  Studio.  Gambaran  singkat  dari
algoritma  machine  learning  terpakai  seperti pada tabel 1. di bawah ini :
Tabel 1. Algoritma Machine Learning pada Model Klasifikasi
No  Algoritma Keterangan/parameter 1 Naïve Bayes Laplace correction 2 K-Nearest Neighbor (KNN) K = 3, jarak Euclidian 3 Decision Tree Information Gain, maximum depth = 5. 4 Random Forest Jumlah  trees  =  10,  gain ratio, maximum depth = 10
5 Bcakpropagation  Epochs  =  500,  learning rate  =  0,01,  fungsi aktivasi = sigmoid, pola jaringan 7-2-2 6 Logistic Regression Solver = auto, standard 7 Support  Vector Machine (SVM) Tipe kernel = dot, kernel cache  =  200,  jumlah epochs = 500
Decision  tree  learning adalah  salah  satu metode  learning yang berusaha menemukan fungsi-fungsi  pendekatan  yang  bersifat diskrit,  bisa  menangani  missing  data  dan mampu mempelajari ekspresi-ekspresi disjunctive (ekspresi OR). Algoritma Decision  tree  learning termasuk  ke  dalam penerapn  data  mining  untuk  fungsi  prediksi dan  klasifikasi .  Decision  tree  learning membangun pohon keputusan ( decision tree ) dari sebuah data training yng berupa record- record dalam  basis  data.  Decision  tree learning terdiri dari kumpulan simpul (node) yang  dihubungkan  oleh  cabang  cabang tersebut bergerak ke bawah dari root node dan berakhir  pada  leaf  node.  Leaf  node  adalah node  yang  tidak  dapat  dipecah  lagi  dan mrepresentasikan  prediksi  jawaban  dari masalah.
Bayesian algorithm atau  juga  disebut Naïve  Bayes  algorithm  adalah  salah  satu algoritma  klasifikasi  berdasarkan  teorema Bayesian. Bayesian algorithm dapat digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas keanggotaan suatu kelas. Bayesian algorithm dapat  digunakan  untuk  data  input  bertipe nominal maupun numerik.
Algoritma  K-nearest  neighbor,  juga dikenal  sebagai  KNN  atau  k-NN,  adalah classifier pembelajaran  non-parametrik  yang diawasi, yang menggunakan kedekatan untuk
membuat  klasifikasi  atau  prediksi  tentang pengelompokan titik data individual. Meskipun  dapat  digunakan  untuk  masalah regresi  atau  klasifikasi,  ini  biasanya digunakan  sebagai  algoritme  klasifikasi, bekerja  dengan  asumsi  bahwa  titik  serupa dapat ditemukan di dekat satu sama lain.
Random forest
adalah
metode pembelajaran  ansambel  untuk  klasifikasi, regresi, dan tugas lain yang beroperasi dengan membangun  banyak  pohon  keputusan  pada waktu pelatihan. Untuk tugas klasifikasi, hasil random forest adalah kelas yang dipilih oleh sebagian  besar  pohon.  Untuk  tugas  regresi, prediksi  rata-rata  atau  rata-rata  dari  masing- masing  pohon  dikembalikan  keputusan  acak yang benar untuk kebiasaan overfitting pohon keputusan ke set pelatihan mereka.
Support  vector  machine (SVM)  adalah sekumpulan  metode  pembelajaran  terawasi untuk klasifikasi, regresi, dan deteksi outlier. Keunggulan SVM adalah efektif untuk ruang berdimensi  tinggi  dan  menggunakan  subset titik pelatihan pada fungsi keputusan (vektor pendukung).  SVM  membentuk hyperplane dalam ruang dimensi tak terbatas yang dapat digunakan untuk regresi dan klasifikasi.
Gambar 3. Support Vector Machine
Algoritma Backpropagation atau  yang dalam bahasa
Indonesia ada yang menerjemahkan  dengan  Propagasi  Balik, dirumuskan  pertama  kali  oleh  Werbos  dan dipopulerkan oleh Rumelhart dan  cClelland. Algoritma ini menggunakan metode pembelajaran Supervised Learning. Algoritma ini dikatakakan Propagasi Balik/ Backpropagation karena ketika jaringan diberikan pola masukan sebagai pola pelatihan maka pola tersebut menuju ke unit-
unit  pada  lapisan  keluaran.  Kemudian  unit- unit lapisan keluaran memberikan tanggapan yang disebut sebagai keluaran jaringan. Saat keluaran jaringan tidak sama dengan keluaran keluaran yang diharapkan maka keluaran akan menyebar  mundur  ( backward )  pada  lapisan tersembunyi  diteruskan  ke  unit  pada  lapisan masukan.
Gambar 4. Backpropagation
Logistic  regression adalah  proses pemodelan  probabilitas  hasil  diskrit  yang diberikan  variabel  input.  Model logistic regression yang  paling  umum  adalah  hasil biner; sesuatu yang dapat mengambil dua nilai seperti benar/salah, ya/tidak, dan sebagainya. Regresi logistik multinomial dapat
memodelkan skenario di mana terdapat lebih dari  dua  kemungkinan  hasil  yang  berlainan. Logistic  regression adalah  metode  analisis yang  berguna  untuk  masalah  klasifikasi,  di mana  Anda  mencoba  untuk  menentukan apakah  sampel  baru  paling  cocok  dengan suatu kategori. Karena aspek keamanan dunia maya merupakan masalah klasifikasi, seperti deteksi  serangan,  regresi  logistik  merupakan teknik analitik yang berguna.
Gambar 5. Logistic Regression
Hasil  proses  klasifikasi  dari  7  variabel akan dipetakan ke dalam 2 label yaitu rentan penyakit  jantung  (1)  dan  tidak  rentan  (0). Proses  klasifikasi  data  dipengaruhi  oleh performa  masing-masing  algoritma  dan  juga parameter yang dipakai.
2.4 Analisis Komparatif Hasil proses klasifikasi akan dikomparasi antar  algoritma  dengan  menggunakan pengukuran  matrik  performa.  Pengukuran performa model klasifikasi meliputi precision,  recall,  accuracy dan F1  score . Uraian  tentang  parameter  performa  sebagai berikut:
➢ Precision (P)
𝑃  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(1) ➢ Recall (R)
𝑅  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2)
➢ Accuracy 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (3)
➢ F1 Score 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2 𝑥 𝑃𝑥 𝑅 𝑃+𝑅 (4)
Keterangan : TP  ( true  positive )  =  pasien  berpenyakit jantung dan hasil klasifikasi juga berpenyakit jantung FP  ( false  positive )  =  pasien  tidak  bernyakit jantung,  tetapi  hasil  klasifikasi  berpenyakit jantung
TN ( true negative ) = pasien tidak berpenyakit jantung  dan  hasil  klasifikasi  juga  tidak berpenyakit  jantung
FN ( false negative ) = pasien berpenyakit jantung  tetapi  hasil  klasifikasi  tidak berpenyakit jantung

## 3. Hasil dan Pembahasan
Model  klasifikasi  untuk  kerentanan penyakit  jantung  menggunakan  300 data training dan  100 data  testing .  Data  input menggunakan  7  variabel  untuk  parameter klasifikasi dan 1 parameter untuk label. Proses klasifikasi 7 algoritma machine learning yaitu Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbor (KNN), Decision Tree , Random Forest, Backpropagation,  Logistic  Regression dan Support  Vector  Machine  ( SVM).  Hasil performa klasifikasi dari berrbagai model ini adalah seperti pada tabel 2. di bawah ini:

## Tabel  2.  Komparasi  Performa  Model Klasifikasi
Secara  grafik  komparasi  performa  hasil klasifikasi dari berbagai metode adalah seperti pada gambar 3. di bawah ini:
No Algoritma Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F1 Score (%) 1  Naïve Bayes 79,00 84,00 87,50  85,71 2  KNN 63,00 75,36 72,22  73,76 3  Decision Tree 66,00 75,00 79,17  77,03 4  Random Forest 77,00 81,82 87,50  84,56 5  Backpropagation 80,00 81,71 93,06  87,02 6 Logistic regression 81,00 93,06 82,72  87,59 7  SVM 80,00 88,24 83,33  85,71

## Gambar 3. Komparasi Performasi Model Klasifikasi
Berdasarkan  tabel  2.  dan  gambar  3. terlihat  untuk accuracy algoritma Logistic Regression mempunyai nilai tertinggi 81,00% diikuti Backpropagation dan Support  Vector machine (SVM) dengan nilai 80,00%. Untuk nilai  terendah accuracy adalah  K-Nearest Neigbor  dengan  nilai  63,00%.  Untuk precision tertinggi algoritma Logistic Regression dengan  nilai  93,06%  sedangkan nilai terendah untuk algoritma Decision Tree dengan  nilai  75,00%.  Parameter recall nilai tertinggi  algoritma Backpropagation dengan nilai  93,06%  dan  nilai  terendah  algoritma KNN  dengan  nilai  72,22%.  Pengukuran F1 score nilai  tertinggi  algoritma Logistic Regression dengan  nilai  87,59%  dan Backpropagation 87,02%,  sedangkan  nilai terendah  algoritma  KNN  dengan  nilai 73,76%.  Dari  berbagai  parameter  terlihat bahwa performa klasifikasin untuk algoritma Logistic  Regression dan Backpropagation memiliki  performa  yang  lebih  baik.  Kedua algoritma  baik Logistic  regression dan Backpropagation menggunakan fungsi sigmoid untuk  proses  klasifikasinya.  Untuk
Logistic Regression
merupakan pengembangan dari Linear regression .
Y in = b 0 + b 1 .X (5)
𝑌 𝑜𝑢𝑡 = 𝐹(𝑋)   = 1 1+ 𝑒𝑏0+𝑏1𝑋 (6)
Untuk algoritma Backpropagation fungsi sigmoid digunakan untuk fungsi aktivasi :
𝑌 𝑖𝑛 = ∑ 𝑤 𝑖𝑗 . 𝑋 𝑖 𝑛 𝑖 + 𝑏 (7)
𝑌 𝑜𝑢𝑡 = 1 1+ 𝑒 ∑ 𝑤𝑖𝑗.𝑋𝑖 𝑛 𝑖 +𝑏 (8)
Fungsi sigmoid pada kedua algoritma di atas dapat  menangani outlier  data dengan  baik dibandingkan  dengan  fungsi  lain,  misalnya fungsi linier.
Logistic  Regression adalah  algoritme klasifikasi  biner  ML  terawasi  yang  banyak digunakan  di  sebagian  besar  aplikasi.  Ini bekerja  pada  variabel  dependen  kategorikal yang  hasilnya  dapat  berupa  variabel kategorikal diskrit atau biner 0 atau 1. Fungsi sigmoid  digunakan  sebagai  fungsi  biaya. Fungsi  sigmoid  memetakan  nilai  real  yang diprediksi ke nilai probabilistik antara '0' dan '1'.    Untuk  memprediksi  model  ML  regresi logistik penyakit jantung digunakan, pertama model  LR  dilatih  dengan  lima  kondisi pemisahan  dan  diuji  dengan  data  uji  untuk prediksi  untuk  mendapatkan  akurasi  terbaik dan  untuk  menemukan  perilaku  model. Algoritma  menghasilkan  kategori  1  dan  0 untuk ada dan tidak adanya penyakit jantung.

## 4. Simpulan
Model  klasifikasi  kerentanan  penyakit jantung dengan dataset 400 data pasien, yang dibagi menjadi 300 data training dan 100 data testing .  Proses  klasifikasi  menggunakan  7 algoritma  machine  learning  yaitu Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree , Random  Forest,  Backpropagation, Logistic  Regression dan Support  Vector Machine  ( SVM).  Analisis  komparatif  model klasifikasi menggunakan accuracy, precision, recall dan F1  score .  parameter accuracy algoritma Logistic  Regression mempunyai nilai tertinggi
81,00%
diikuti Backpropagation dan Support Vector machine (SVM) dengan nilai 80,00%. Untuk precision tertinggi algoritma Logistic Regression dengan  nilai  93,06%.  Parameter recall nilai tertinggi algoritma Backpropagation  dengan  nilai  93,06%.
Pengukuran F1 score nilai tertinggi algoritma Logistic Regression dengan nilai 87,59% dan Backpropagation 87,02%.  Dari  analisis komparatif  beberapa  metrik  performa  model klasifikasi  maka  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma
Logistic regression
dan Backpropagation mempunyai performa lebih baik.

## 5. Referensi
Alim,  M.  A.,  Haris,  A.,  Haider,  W.,  &
Masroor,  A.  (2022).  A  Comparative Study of Heart Disease Prediction Based on  Principal  Component  Analysis  And Classification  Techniques. Webology ,
19 (3), 11 – 16. https://doi.org/10.1109/DASA54658.20
22.9765241
Dissanayake, K., & Johar, M. G. M. (2021). Comparative  study  on  heart  disease prediction  using  feature  selection techniques on classification algorithms. Applied Computational Intelligence and Soft Computing , 2021 .
https://doi.org/10.1155/2021/5581806
Goel, S., Deep, A., Srivastava, S., & Tripathi, A.  (2019).  Comparative  Analysis  of various  Techniques  for  Heart  Disease Prediction. 2019  4th  International
Conference on Information Systems and Computer  Networks, ISCON  2019 ,  88 –
94.
https://doi.org/10.1109/ISCON47742.2 019.9036290
Hadi,  F.,  &  Diana,  Y.  (2019).  Diagnosa Penyakit  Gigi  dengan  Metode  Bayes.
SATIN – Sains Dan Teknologi Informasi Sistem Pakar , 5 (2).
Hasan,  R.  (2021).  Comparative  Analysis  of Machine Learning Algorithms for Heart Disease  Prediction. ITM  Web  of Conferences , 40 . https://doi.org/doi.org/10.1051/itmconf/
20214003007
Hayat, C., & Latuny, A. A. (2020). Rancang Bangun  Aplikasi  Informasi  Awal Penyakit  Tulang  Belakang  dengan Metode  Forward  Chaining. SATIN –
Sains Dan Teknologi Informasi , 6 (1).
Khan, S. N., Nawi, N. M., Shahzad, A., Ullah, A., Mushtaq, M. F., Mir, J., & Aamir, M. (2017).  Comparative  analysis  for  heart disease prediction.
International Journal  on  Informatics  Visualization ,
1 (4 – 2), 227 – 231. https://doi.org/10.30630/joiv.1.4-2.66 Lestari,  W.,  &  Sumarlinda,  S.  (2022). Implementation of K-Nearest Neighbor (Knn)  and  Suport  Vector  Machine (Svm)  for  Clasification  Cardiovascular Disease. International  Journal  of MultiSciences , 2 (10), 30 – 36. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/h eart+disease.
Prusty, S., Patnaik, S., & Dash, S. K. (2022). Comparative analysis and prediction of coronary  heart  disease. Indonesian Journal  of  Electrical  Engineering  and Computer  Science , 27 (2),  944 – 953. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v27.i2.p p944-953 Pulido, M., Melin, P., & Prado-Arechiga, G. (2019).  Blood  pressure  classification using the method of the modular neural networks. International  Journal  of Hypertension , 2019 . https://doi.org/10.1155/2019/7320365 Puskhla, V., Agaly, T., & Angayarkammii, S.
A. (2019). Comparative Study of Heart Disease  Prediction  using  Machine Learning  Algorithms. International Journal  of  Innovation  in  Engineering and  Technology , 12 (4),  270 – 272. https://doi.org/10.22214/ijraset.2022.44 895
Sains,  S.,  Ariani,  F.,  &  Taufik,  A.  (2020). Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Data
Mining untuk Prediksi Tingkat Kepuasan Pelanggan Telkomsel Prabayar. SATIN-Sains  Dan  Teknologi Informasi , 6 (2), 46 – 54. https://doi.org/10.33372/stn.v6i2.666
Shang,  Y.,  Jiang,  K.,  Wang,  L.,  Zhang,  Z., Zhou,  S.,  Liu,  Y.,  Dong,  J.,  &  Wu,  H.
(2021). The 30-days hospital
readmission  risk  in  diabetic  patients: predictive  modeling  with  machine learning  classifiers. BMC  Medical Informatics  and  Decision  Making , 21 (Suppl 2), 1 – 11.
https://doi.org/10.1186/s12911-021- 01423-y Sidey-gibbons, J. A. M., & Sidey-gibbons, C.
J.  (2019). Machine  learning  in medicine :  a  practical  introduction . 4 , 1 – 18.
Sumarlinda,  S.,  &  Lestari,  W.  (2022).
Aplikasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN) untuk Klasifikasi Penyakit Kardiovaskuler. Prosiding  Seminar
Nasional  Teknologi  … , 55 ,  259 – 261. http://ojs.udb.ac.id/index.php/Senatib/ar ticle/download/1897/1487 Swathy,  M.,  &  Saruladha,  K.  (2022).  A comparative study  of  classification  and prediction  of  Cardio-Vascular  Diseases (CVD)  using  Machine  Learning  and Deep Learning techniques. ICT Express , 8 (1),
109 – 116.
https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.08.0 21 WHO.  (2019). WHO  Health  Statistics Overview 2019 (pp. 1 – 16).
Wiharto,  W.,  Kusnanto,  H.,  &  Herianto,
H. (2017). Clinical Decision Support
System  for  Assessment  Coronary Heart Disease Based on Risk Factor.
Indian  Journal  of  Science  and Technology , 10 (22), 1 – 12.
https://doi.org/10.17485/ijst/2017/v1 0i22/84940