## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2080

## Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung
Dito Putro Utomo * , Mesran
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonseisa Email: 1,* ditopuro12@gmail.com, mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ditopuro12@gmail.com
Abstrak− Penyakit jantung merupakan salah satu penyakit dengan tingkat kematian yang tinggi, tercatat 12 juta jiwa kematian setiap tahunnya di seluruh dunia. Hal ini yang menyebabkan perlu diagnosa dini untuk mengetahui penyakit jantung tersebut. Tetapi proses diagnosa merupakan hal yang cukup menantang dikarenakan keterkaitan yang cukup kompleks diantara atribut– atribut penyakit jantung. Sehingga kiranya perlu diketahui atribut utama yang digunakan sebagai proses pengambilan keputusan atau proses klasifikasi pada penyakit jantung. Pada penelitian ini dataset yang digunakan memiliki 57 jenis atribut didalamnya. Sehingga perlu dilakukan reduksi untuk memeprsingkat proses diagnosa, proses reduksi dapat dilaukan dengan menggunakan metode Principal Componen Analysisi (PCA). Metode PCA itu sendiri dapat dikombinasikan dengan teknik kalsifikasi data mining  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  pada  dataset.  Penelitian  ini  melakukan  perbandingan  tingkat  akurasi  dengan menggunakan algortima C5.0 dan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC), hasil yang didapatkan baik sesudah dan sebeulm reduksi adalah algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) memiliki kinerja yang lebih baik dari pada algoritma C5.0.
Kata Kunci: Penyakit Jantung, Data Mining, Reduksi, C5.0, Naïve Bayes Classifier
Abstract− Heart disease is a disease with a high mortality rate, there are 12 million deaths each year worldwide. This is what causes the need for early diagnosis to find out the heart disease. But the process of diagnosis is quite challenging because  of the complex relationship between the attributes of heart disease. So it is important to know the main attributes that are used as a decision making process or the classification process in heart disease. In this study the dataset used has 57 types of attributes in it. So that reduction is needed to shorten the diagnostic process, the reduction process can be carried out using the Principal Component Analysis (PCA) method. The PCA method itself can be combined with data mining calcification techniques to measure the accuracy of the dataset. This study compares the accuracy rate using the C5.0 algorithm and the Naïve Bayes Classifier  (NBC)  algorithm,  the  results  obtained  both  after  and  before  the  reduction  are  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) algorithms that have better performance than the C5.0 algorithm.
Keywords : Heart Disease, Data Mining, Reduction, C5.0, Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  Jantung  merupakan  sebutan  umum  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  gangguan  terhadap  fungsi kerja  jantung.  Penyakit  atau  gangguan  jantung  sendiri  memiliki  banyak  jenis  dan  macam  nama  penyakitnya sepertia kardiovaskuler, jantung koroner dan serangan jantung. Penyakit Jantung merupakan salah satu penyakit yang paling sering terjadi kasusnya pada kalangan masyarakat, dimana penyakit jantung ini dapat menimpa dan menyerang siapapun tanpa memandang usia, jenis kelamin dan haya hidup. Menurut WHO (Organisasi Kesehatan Dunia)  dan  CDC,  penyakit  jantung  adalah  penyebab  utama  kematian  di  Inggris,  Amerika Serikat, Kanada  dan Australia. Jumlah orang dewasa yang didiagnosis dengan penyakit jantung terdiri dari 26,6 Juta Jiwa (11,3%) dari populasi orang dewasa [1].
Penyakit jantung salah satu penyakit yang memiliki angka kematian dengan tingkat yang tinggi lebih dari 12  juta  jiwa  kematian  yang terjadi  pada  seluruh dunia  dikaernakan  penyakit  jantung  ini  [2].  Dengan  demikian diagnosa secara dini sangat penting untuk dilakukan, diagnose pada penyakit jantung merupakan hal yang sangat menantang dikarenakan saling ketergantung  yang  kompleks  dari  beberapa  faktor  atribut.  Permasalahan  yang sering kali dihadapi adalah kurangnya akurasi pada proses klasifikasi [3].
Atribut merupakan suatu hal yang penting pada keakuratan hasil proses, sehingga perlu diketahui atribut – atribut utama pada penyakit terkhususnya penyakit jantung. Didalam proses pengambilan keputusan pada penyakit sering  didapatkan  hasil  yang  berbeda  sehingga  perlu  mengetahui  atribut  –  atribut  utama  didalam  pengambilan keputusan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset  dengan  atribut  sebanyak  57,  dengan  jumlah  atribut  yang terlalu banyak akan memakan waktu didalam proses pengambilan keputusan. Sehingga kiranya atribut yang terlalu banyak perlu dilakukan reduksi.
Reduksi merupakan pemilihan fitur atau atribut untuk mengurangi dimensi data dengan menghapus atribut yang  tidak  relevan  pada  dataset,  dimana  atribut  yang  tidak  relevan  akan  sangat  menggangu  proses  dan  tingkat akurasi pada klasifikasi. Hal ini menginsprasi penulis untuk melakukan reduksi pada dataset penyakit jantung yang memiliki jumlah atribut yang banyak. Principal Compinen Analysis (PCA) merupakan salah satu teknik yang dapat digunakan untuk  mengurangi dimensi  pada dataset  tetapi  meminimalisir hilangnya informasi  yang terdapat  ada dataset tersebut. PCA sendiri dapat digabung dengan metode atau teknik – teknik lainnya untuk mengukur tingkat akurasi pada dataset.
Untuk  mengukur  tingkat  akurasi  pada  dataset  dapat  dilakukan  dengan  teknik  klasifikasi  datamining, klasifikasi merupakan suatu pekerjaan menilai objek data untuk memasukannya kedalam kelas tertentu dari jumlah kelas  yang  tersedia.  Klasifikasi  melakukan  pembangunan  model  berdasarkan  data  latih  yang  ada,  kemudian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2080
menggunakan  model  tersebut  untuk  mengklasifikasikan  pada  data  yang  baru.  Klasifikasi  dapat  didefinisikan sebagai  pekerjaan  yang  melakukan  pelatihan/pembelajaran  terhadap  fungsi  target  yang  memetakan  setiap  set atribut (fitur) ke satu jumlah label kelas yang tersedia.
Algoritma  C5.0  merupakan  bagian  dari  pada  teknik  klasifikasi  datamining,  algoritma  C5.0  memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan sebagai  pohon keputusan atau seperangkat  aturan. C5.0 adalah classifier yang  mengklasifikasikan  data  dalam  waktu  yang  lebih  singkat  dibandingkan  dengan  classifier  lain.  Untuk menghasilkan pohon keputusan penggunaan memori minimum dan juga meningkatkan akurasi [4].
Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  algoritma  yang  berlandaskan  Teorema  Bayes  menggunakan  teknik probabilitas dan statistik untuk meperkirakan ataupun memprediksi peluang yang akan terjadi berdasarkan dengan pengalaman sebelumnya. Penelitian – penelitian lainnya Algoritma Naïve Bayes Classifier memiliki kinerja yang cukup  tinggi  untuk  proses  klasifikasi  dengan  melakukan  pengujian  sebanyak  13106  terhadap  data  sampel menghasilkan nilai akurasi terkecil sebesar 78% dan nilai akurasi terbesar 91,60% [5].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Siti  Masripah  dengan  melakukan  komparasi  algoritma klasifikasi  data  mining  antara  algortima  C5.0  dan  algoritma  naïve  bayes  hasil  yang  didapatkan  adalah  dari perbandingan kedua algoritma   bahwa tingkat akurasi yang lebih baik adalah menganalisa menggunaka algoritma klasifikasi C4.5 yaitu 88.90 % sedangkan untuk tingkat akurasi menggunakan algortima klasifikasi Naïve Bayes yaitu 80.00% [6].
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Gusni  Rahayu  dan  Mustakim  menggunakan  metode  Principal Component Analysis (PCA) untuk mereduksi dimensi data clustering menghasilkan bahwa Principal Component Analysis  (PCA)  merupakan  pendekatan  fitur  selection  untuk  pengurangan  dimensi  tanpa  pengawasan  teknik. Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  metode  yang  lebih  efektif  dengan  menggunakan  PCA  yang  dimodifikasi dengan metode lainnya sebagai pengukur tingkat akurasi [7].
Berdasarkan penjelasan yang sudah dijabarkan sehingga penelitian ini akan melakukan reduksi pada dataset penyakit  jantung  dengan  mengetahui  kombinasi  setiap  atribuat  pada  dataset  dan  kemudian  melakukan perbandingan tingkat akurasi pada dataset menggunakan teknik klasifikasi datamining.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  tahapan-tahapan  yang  sistematis  dilakukan  pada  penelitian  ini  sehingga penelitian ini terarah dengan baik. Berikut adalah metodologi penelitian yang dilakukan
Mulai Identifikasi Masalah Pencarian Dataset Preprosesing Data Klasifikasi Dengan C5.0 dan Naïve Bayes Reduksi Dengan PCA Klasifikasi Setelah Reduksi Kesimpulan dan Hasil Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2080

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara berbeda dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data. Data mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan yang menyatukan teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  statistic,  database,  dan  visualisasi  untuk  penanganan permasalahan  pengambilan  informasi  dari  database  yang  besar  [8].  Data  Mining  adalah  suatu  istilah  yang digunakan  untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam  database.  Data  mining  adalah  proses  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terikat  dari  berbagai  database  besar. Berdasarkan pengertian data mining yang telah dijelaskan di atas, maka data mining merupakan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database yang di proses untuk menemukan pola dan teknik statistik matematika, kecerdasan buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  pengetahuan  dari  database tersebut [9].
Gambar 2. Akar Ilmu Data Mining
Di  dalam data  mining terdapat  istilah  lain  yang  mempunyai  makna  serupa  dengan data  mining yakni Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Data  mining serta  KDD  memiliki  tujuan  yang  sama yakni menggunakan data yang tersedia pada basis data kemudian mengolah data untuk mendapatkan sebuah informasi baru yang bermanfaat. Selain itu, banyak istilah lain yang memiliki makna serupa dengan data mining misalnya, Knowledge Discovery in  Database , ekstraksi  pengetahuan, analisis pola /  data, arkeologi data, dan pengerukan data.  Banyak  orang  memperlakukan  data  mining  sebagai  sinonim  untuk  istilah  lain  yang  populer  digunakan, penemuan  pengetahuan  dari  data,  atau  KDD,  sementara  yang  lain  melihat  penambangan  data  hanya  sebagai langkah penting dalam proses penemuan pengetahuan [8].
Gambar 3. Tahapan Proses Knowledge Discovery in Database (KDD)

## 2.3 Metode Principal Component Analysis (PCA)
Principal  Component  Analysis (PCA)  melakukan  pemetaan/transformas  set  data  dari  dimensi  lama  ke  dimensi baru dengan memanfaatkan teknik dalam aljabar linear, tanpa memerlukan parameter tertentu dalam memberikan keluaran hasil pemetaanya [9].
Artificial Intelligence
Statistik Pattern Recognition Data Mining Database Informasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2080
PCA  memerlukan masukan data yang mempunyai  sifat  zero-mean pada setiap fiturnya. Sifat  zero-mean pada setiap fitru data bisa didapatkan dengan mengurangkan semua nilai dengan rata-ratanya. Set data X dangan dimensi MxN, dimana M adalah jumlah data dan N adalah jumlah fitur.
X = X 11 X 12 X 1j X 1N X 21 … … X 2N X 31 … … X 3N X i1
… … X iN
X M1 X M2 X Mj X MN
Untuk fitur ke-j, semua nilai pada kolom tersebut dikurangi dengan rata-ratanya, diformulasikan dengan: X ij = X ij - 𝑋̅ j (1) i = 1,2 …, M, dan j adalah kolom ke-j
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  matriks  kovarian  dari  matriks  X,  yaitu  C X .  Formula  yang  digunakan adalah dot-product pada setiap fitur.
C X = 1 𝑀 X T .X                                                           (2) N adalah jumlah fitur, sedangkan X T adalah matriks transpos dari X.
C X = 1 𝑀 x X 11 X 21 X i1 X M1 x X 11 X 12 X 1j X 1N X 12 … … X M2 X 21 … … X 2N X 1i … … X Mi X i1 … … X iN X 1N X 2N X iN X NM X M1 X M2 X Mj X MN = 1 𝑀 X 11 X 12 X 1j X 1N X 21 … … X 2N X i1 … … X iN X N1 X N2 X Nj X NN
Pada matriks C X , elemen ke-ij adalah inner-product antara baris matriks  X T dengan kolom matriks X. Sifat-sifat yang dimiliki oleh matriks C X Cara yang umum digunakan untuk mendapatkan C Y adalah dengan eigenvalue dan eigenvector. Eigenvalue dan eigenvector dari matriks X berturut-turut adalah nilai skala ƛ dan vektor u yang memenuhi persamaan berikut Xu = ƛu                                                                (3)
Dengan mencari matriks ortonormal P dimana Y = PX dan C Y = 1 𝑀 YY T adalah matriks diagonal, dan kolom dari P adalah komponen utama (principal components) dari X, persamaan C Y bisa dijabarkan sebagai berikut: C Y = 1 𝑀 YY T
= 1 𝑀 (PX)(PX) T
= 1 𝑀 PXX T P T = P( 1 𝑀 XX T )P T
Dengan mendistribusikan persamaan 2, didapatkan matriks C Y berdimensi NxN:
C Y = PC X P T (4)

## 2.4 Teknik Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  suatu  pekerjaan  menilai  objek  data  untuk  memasukannya  kedalam  kelas  tertentu  dari jumlah kelas yang tersedia. Klasifikasi melakukan pembangunan model berdasarkan data latih yang ada, kemudian menggunakan  model  tersebut  untuk  mengklasifikasikan  pada  data  yang  baru.  Klasifikasi  dapat  didefinisikan sebagai  pekerjaan  yang  melakukan  pelatihan/pembelajaran  terhadap  fungsi  target  yang  memetakan  setiap  set atribut (fitur) ke satu jumlah label kelas yang tersedia. Sebuah sistem yang melakukan klasifikasi diharapkan dapat melakukan klasifikasi semua data set dengan benar, tetapi tidak dapat dipungkiri bahwa kinerja sistem tidak bisa 100%  benar  sehinga  sebuah  sistem  klasifikasi  juga  harus  diukur  kinerjanya.  Umumnya,  pengukuran  kinerja klasifikasi dilakukan dengan matriks konfusi.
Tabel 1. Matriks Konfusi Untuk Dua Kelas
f ij Kelas Hasil Prediksi (j) Kelas = 1 Kelas = 0 Kelas Asli ( i ) Kelas = 1 F 11 F 10 Kelas = 0 F 01 F 00
Berdasarkan  isi  matriks  konfusi,  dapat  diketahui  jumlah  data  dari  masing-masing  kelas  yang  diprediksi secara benar dan data yang diklasifikasikan secara salah. Kuantitasi matriks konfusi dapat diringkas menjadi dua nilai,  yaitu  akurasi  dan  laju  eror.  Dengan  mengetahui  jumlah  data  yang  diklasifikasi  secara  benar,  dapat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2080
mengetahui akurasi hasil klasifikasi, dan dengan mengetahui jumlah data yang diklasifikasikasn secara salah, dapat mengetahui laju eror yang dilakukan
Untuk mengetahui akurasi digunakan formula : Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 = 𝑓 11 +𝑓 00 𝑓 11 + 𝑓 10 + 𝑓 01 + 𝑓 00
(5)
Untuk mengetahui laju eror digunakan formula :
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑎𝑙𝑎ℎ
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 = 𝑓 10 +𝑓 01 𝑓 11 + 𝑓 10 + 𝑓 01 + 𝑓 00 (6)

## 2.5 Algoritma C5.0
Algoritma C5.0 adalah perpanjangan dari algoritma C4.5 yang juga merupakan perpanjangan dari ID3. Ini adalah algoritma klasifikasi yang berlaku dalam kumpulan data besar. Lebih baik daripada C4.5 pada kecepatan, memori dan  efisiensi.  C5.0  bekerja  dengan  memisahkan  sampel  berdasarkan  pada  atribut  yang  menyediakan  perolehan informasi  maksimum.  C5.0  dapat  membagi  atribut  berdasarkan  yang  terbesar  dari  informasi  gain. Proses  akan berlanjut hingga bagian sampel tidak dapat dibagi. Algoritma C5.0 dapat menangani atribut kontinyu dan diskrit. Pemilihan atribut dalam algoritma ini akan diproses menggunakan information  gain. Atribut dengan nilai  Gain tertinggi  akan dipilih sebagai  akar bagi node selanjutnya. Berikut persamaan untuk  menghitung entropy atribut [10].:
I(S 1 ,S 2 ,…,…,S m ) = - ∑ 𝑝 𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (7)
Dengan : S : Himpunan kasus m : Jumlah sampel 𝑝 𝑖 : Proporsi kelas
Sementara untuk mendapatkan informasi nilai subset tersebut dapat dilihan pada pesamaan sebagai berikut:
E(A) = ∑ 𝑆 𝑖𝑗 +⋯+𝑆 𝑚𝑗 𝑆 𝑦 𝑗=𝑖 I(S 1j ,…,S mj )                                                            (8) Dengan :
𝑆 𝑖𝑗 +⋯+𝑆 𝑚𝑗 𝑆 = Jumlah subset J yang dibagi dengan jumlah sampel S
Maka untuk mendapatkan nilai gain, selanjutnya digunakan formula. Maka nilai gain dapat dihitung dengan formula sebagai berikut:
Gain(A) = I(S 1 ,S 2 ,...,S m ) – E(A)                                                                  (9) Dengan : A = Atribut S = Himpunan Kasus S 1 = Jumlah Sampel

## 2.6 Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC)
Merupakan  algoritma  klasifikasi  statistik  dimana  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  secara  probabilitas (kemungkinan)  pada  anggota  suatu  class . Dasar  dari  NBC  merupakan teorema  bayes dimana  mempunyai kemampuan untuk melakukan klasifikasi, NBC hamper sama dengan pohon keputusan serta jaringan syaraf. NBC memiliki  tingkatan  akurasi  yang  tinggi  jika  digunakan  pada  basis  data  yang  memiliki  data  yang  besar[11-13]. Teorema Bayes memiliki persamaan umum :
P(H|X) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (10)
X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) = Probabilitas dari X

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan dataset yang berasal dari UCI Repository Machine Learning (https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Z-Alizadeh+Sani#),  dimana  terdapat  57  atribut  dan  2  target  kelas  pada dataset  penyakit  jantung  tersebut.  Penelitian  ini  melakukan  reduksi  pada  atribut  dataset  penyakit  jantung menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) kemudian membanding hasil akurasi menggunakan teknik  klasifikasi  datamining  (Algoritma  C5.0  dan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)).  Pada  dataset terdapat  58  atribut  antara  lain  : Age,  Weight,  Length,  Sex,  BMI,  DM,  HTN,  Current  Smoker,  Ex-Smoker,  FH,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2080
Obesity, CRF, CVA, Airway Disease, Thyroid Disease, CHF, DLP, BP, PR, Edema, Weak Peripheral Pulse, Lung Rales, Systolic Murmur, Diastolic Murmur, Typical Chest Pain, Dyspnea, Function Class, Atypical, Nonanginal, Exertional CP, LowTH Ang, Q Wave, St Elevation, St Depression, Tinversion, LVH, Poor R Progression, BBB, FBS, CR, TG, LDL, HDL, BUN, ESR, HB, K, Na, WBC, Lymph, Neut, PLT, EF-TTE, Region RWMA, VHD, LAD, LCX,  RCA. Selain  attribute  dataset  juga  memiliki  2  target  kelas  yaitu: CAD dan Normal .  Dataset  yang  sudah tersedia kemudian diproses menggunakan metode Principan Component Analysis (PCA) untuk mencari nilai bobot pada setiap atribut, adapaun hasil proses dari metode Principan Component Analysis (PCA) dapat dilihat pada:
Tabel 2. Hasil Proses PCA
No Eigenvalue Proporition Cumulative Ranking Atribut 1 4,3572 0,07781 0,07781 LAD 2 2,95786 0,05282 0,13063 EF-TTE 3 2,92255 0,05219 0,18282 Age 4 2,31796 0,04139 0,22421 RCA 5 2,18986 0,0391 0,26331 Atipical 6 2,06329 0,03684 0,30016 Region RWMA 7 1,89088 0,03377 0,33392 Typical Chest Pain 8 1,81367 0,03239 0,36631 LCX 9 1,70156 0,03038 0,3967 Lymph 10 1,51847 0,02712 0,42381 Neut 11 1,46035 0,02608 0,44989 ESR 12 1,41198 0,02521 0,4751 Bun 13 1,3925 0,02487 0,49997 VHD 14 1,34324 0,02399 0,52395 FBS 15 1,27849 0,02283 0,54678 DM 16 1,20222 0,02147 0,56825 WBC 17 1,19958 0,021242 0,58967 PR 18 1,16927 0,02088 0,61055 HTN 19 1,14518 0,02045 0,631 Q Wave 20 1,06148 0,01895 0,64996 BP 21 1.04405 0.01864 0.6686 CR 22 1,01796 0,01818 0,68678 K 23 0,97336 0,01738 0,70416 Luog Rales 24 0,94376 0,01685 0,72101 St. Elevation 25 0,89966 0,01607 0,73708 Funciton Class 26 0,86241 0,0154 0,75248 Na 27 0,84482 0,01509 0,76757 HB 28 0,82143 0,01467 0,78223 Poor R Progressio 29 0,79051 0,01412 0,79635 Weight 30 0,78 0,01393 0,81028 BMI 31 0,73581 0,01314 0,82342 Edema 32 0,71835 0,01283 0,83625 Nonanginal 33 0,67783 0,0121 0,84835 Tinversion 34 0,66306 0,01184 0,86019 Sistolic Murmur 35 0,59889 0,01069 0,87089 CRF 36 0,57685 0,0103 0,88119 St. Depression 37 0,54691 0,00977 0,89095 HDL 38 0,524 0,00936 0,90031 CHF 39 0,51443 0,00919 0,9095 Obesitas 40 0,47134 0,00842 0,91791 Thiroid Disease 41 0,45084 0,00805 0,92596 LDL 42 0,44242 0,0079 0,93386 Airwa Disease 43 0,41603 0,00743 0,94129 Weak Peripheral Pulse 44 0,39414 0,00704 0,94833 FH 45 0,37304 0,00666 0,95499 Ex-Smoker 46 0,35826 0,0064 0,96139 Diastolic Murmur 47 0,33825 0,00604 0,96743 Dispoea 48 0,31973 0,00571 0,97314 CVA 49 0,3064 0,00547 0,97861 LVH 50 0,29548 0,00528 0,98389 Current Smoker 51 0,27182 0,00485 0,98874 DLP

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2080
No Eigenvalue Proporition Cumulative Ranking Atribut 52 0,24763 0,00442 0,99316 TG 53 0,19774 0,00353 0,99669 Length 54 0,12144 0,00217 0,99886 BBB 55 0,0599 0,00107 0,9993 LowTH Aog 56 0,00374 0,00007 1 PLT 57 0,00000 0,0000 0,0000 Exertional CP
Tabel  2. merupakan  proses  perankingan  nilai  atribut  yang  paling  berpengaruh,  proses  perankingan berdasarkan nilai eigenvalue yang paling besar hinggar yang paling kecil. Sehingga dapat diurutkan proses reduksi atribut  dimulai  dari  atribut  “Exertional  CP”  hingga  atribut  “LAD”.  Selanjutnya  pada  penelitian  untuk  proses klasifikasi  menggunakan 10 atribut dengan nilai  Eigenvalue terbesar yaitu: LAD, EF-TTE, Age, RCA, Atipical, Region RWMA, Typical Chest Pain, LCX, Lymph, Neut.

## 3.1 Hasil Pengujian
Proses pengujian pada penelitian ini membandingkan tingkat akurasi dengan menggunakan Algoritma C5.0 dan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,  proses  pengujian  membandingkan  kedua  algoritma  yang  digunakan  dan membandingkan akurasi yang didapatkan dari sebeleum dilakukan reduksi attribute dan sesudah dilakukan reduksi atribut.  Akurasi  dataset  dapat  dilihat  dari  hasil  Recall  dan  Precision,  Recall  adalah  tingkat  keberhasilan  dalam menemukan  kembali  sebuah  informasi,  Precision  merupakan  ketepatan  tingkat  akurasi  antara  informasi  yang tersedia  pada  dataset  dengan  jawaban  yang  diberikan  oleh  hasil  klasifikasi,  sedangkan  Akurasi  adalah  tingkat kedekatan antara nilai prediksi dan nilai actual. Hasil proses klasifikasi pada dataset penyakit jantung dapat dilihat dibawah ini:
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Algoritma C5.0 Sebelum Reduksi True CAD True Normal Class Precision Pred. CAD 203 1 99,51% Pred. Normal 13 86 86.87% Class Recall 93,98% 98,85% 95,38% Tabel 4. Hasil Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes Classifier Sebelum Reduksi True CAD True Normal Class Precision Pred. CAD 215 2 99.08% Pred. Normal 1 85 98,84% Class Recall 99,54% 97,70% 99,01% Tabel 5. Hasil Klasifikasi Algoritma C5.0 Sesudah Reduksi True CAD True Normal Class Precision Pred. CAD 203 1 99,51% Pred. Normal 13 86 86,87% Class Recall 93,98% 98,85% 95,38% Tabel 6. Hasil Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes Classifier Sesudah Reduksi True CAD True Normal Class Precision Pred. CAD 215 4 98,17% Pred. Normal 1 83 98,81% Class Recall 99,54% 95,40% 98,53%
Dari  hasil  proses  klasifikasi  maka  dapat  dirumuskan  analisis  untuk  algoritma  C5.0  tingkat  akurasi  pada dataset  penyakit jantung yang didapatkan sebelum reduksi  atribut dan sesudah reduksi  atribut tidak mengalami perubahan baik dari Recall, Precision dan Akurasi. Dimana pada algoritma C5.0 akurasi yang didapatkan sebesar 93,38%.  Pada  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  terdapat  perbedaan  tingkat  akurasi  yang  didapatkan sebelum  dilakukan  reduksi  sebesar  99,01%  sedangkan  setelah  direduksi  sebesar  98,53%.  Hasil  pengujian  yang telah dilakukan bahwasannya algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dapat menangani proses klasifikasi pada dataset penyakit jantung dengan kinerja lebih baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian yang telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan adalah Kinerja Algoritma Naïve Bayes Classifer (NBC) lebih baik dari algoritma C5.0, hal ini dapat dilihat dari tingkat akurasi yang didapatkan baik sebelum dan sesudah dialukan reduksi. Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) lebih baik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2080
Submitted: 12/03/2020 ; Accepted: 10/04/2020 ; Published: 25/04/2020
dibandingkan  dengan  algoritma  C5.0  hal  ini  dikarenakan  kemampuan  sederhana  dalam  proses  klasifikasi  dan membangun  model.  Untuk  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  tidak  perlu  dibentuk  sebuah rule,  sedangkan  pada algoritma C5.0 adanya terbentuk rule dari pohon keputusan yang dihasilkan.

## REFERENCES
[1] R.  Annisa,  “ANALISIS  KOMPARASI  ALGORITMA  KLASIFIKASI  DATA  MINING  UNTUK  PREDIKSI PENDERITA PENYAKIT JANTUNG,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK), vol. 3, no. 1, pp. 22 - 28, 2019.
[2] D.  B.  Umadevi  dan  M.  Snehapriya,  “A  Survey  on  Prediction  of  Heart  Disease  Using  Data  Mining  Techniques,” International Journal of Science and Research (IJSR), vol. 6, no. 4, pp. 2228 - 2232, 2017.
[3] A. Jain, M. Ahirwar dan R. Pandey, “A Review on Intutive Prediction of Heart Disease Using Data Mining Techniques,” International Journal of Computer Sciences and Engineering, vol. 7, no. 7, pp. 109 - 113, 2019.
[4] R.  Pandya  dan  J.  Pandaya,  “C5.0  Algorithm  to  Improved  Decision  Tree  with  Feature  Selection  and  Reduced  Error Pruning,” International Journal of Computer Applications, vol. 117, no. 16, pp. 18 - 21, 2015.
[5] S. F. Rodiyansyah dan E. Winarko, “KlasifikasPosting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Kota Bandung Menggunakan NaiveBayesian Classification,” Indonesian Journal of Computing and Cybernetics System (IJCCS), vol. 6, no. 1, pp. 91 - 100, 2012.
[6] S. Masripah, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Evaluasi Pemberian Kredit,” BINA INSANI ICT JOURNAL, vol. 3, no. 1, pp. 187-193, 2016.
[7] G. Rahayu dan Mustakim, “Principal Component Analysis untuk Dimensi Reduksi Data Clustering Sebagai Pemetaan Persentase  Sertifikasi  Guru  di  Indonesia,”  dalam  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Industri (SNTIKI) 9 , Riau, 2017.
[8] J. Han, M. Kamber dan J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques, USA: Morgan Kaufmann, 2012.
[9] E. Prasetyo, Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab, Yogyakarta: Andi, 2014.
[10] B.  R.  Patel  dan  K.  K.  Rana,  “A  Survey  on  Decision  Tree  Algorithm  For  Classification,”  International  Journal  of Engineering Development and Research, vol. 2, no. 1, pp. 1-5, 2014.
[11] A. Jananto, “Algoritma Naive Bayes untuk Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa,” Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, vol. 18, no. 1, pp. 9 - 16, 2013.
[12] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi , 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[13] D. Laia, E. Buulolo, and M. J. F. S. Sirait, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Driver Go-Jek Online  Dengan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  (Studi  Kasus:  Pt.  Go-Jek  Indonesia),” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 434–439, 2018.