## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 2 – Desember 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR DAN SUPPORT VECTOR

## MACHINE
1 Amiruddin Fadlli, 2 Muhammad Imron Rosadi
1,2 Program Studi Teknik Informatika
Universitas Yudharta Pasuruan Pasuruan
1 amiru.fadli@gmail.com , 2 imron.rosadi@yudharta.ac.id
Received : September, 2018 Accepted : Nopember, 2018 Published : Desember, 2018

## ABSTRACT
Coronary heart disease was blood intake resistance caused by the accumulation of plaque in the coronary arteries that supply oxygen to the heart muscle. Expensive and Impact coronary angiography test to diagnose this disease leads researchers to apply  the  classification  algorithm  of  Support  Vector  Machine  and  engineering  ReliefF,  Consistency-based  and  Medical Knowledge-based Feature Selection. RLF and CNS reduction 13 features into 3 and 11, while increasing the accuracy of 81,111% to 83,333 84,444% and 83,333% for CNS reduction. MFS reduces 13 features into 8 while reducing the accuracy of 81,111% to 72,222%, but combining the RLF Along MFS improve accuracy of 72,222% to 83,333  %.

## Keyword: Coronary heart disease, Support Vector Machine, Feature Selection

## ABSTRAK
Penyakit jantung koroner ialah terhambatnya asupan darah yang disebabkan oleh bertumpuknya plak di dalam arteri koroner yang mensuplai oksigen ke otot jantung. Mahal serta beresikonya uji coronary angiography untuk mendiagnosis penyakit ini menuntun peneliti untuk menerapkan algoritma klasifikasi Support Vector Machine dan teknik ReliefF, Consistency-based dan Medical Knowledge-based Feature Selection. RLF dan CNS mereduksi 13 fitur menjadi 3 dan 11 selagi meningkatkan akurasi dari 81.111% menjadi 84.444% dan 83.333%. MFS mereduksi 13 fitur menjadi 8 selagi mengurangi akurasi dari 81.111%  menjadi  72.222%,  namun  menggabungkan  RLF  Bersama  MFS  meningkatkan  akurasi  dari  72.222%  menjadi 83.333%.
Kata kunci: jantung koroner, Support Vector Machine , Seleksi fitur

## I. Pendahuluan
Penyakit yang disebabkan oleh bertumpuknya plak di dalam arteri koroner yang mensuplai oksigen ke otot jantung,  sehingga  mengakibatkan  kerusakan  yang  berat  pada  jantung  disebut  penyakit  jantung  koroner  (PJK) (Rajkumar & Reena, 2010). Pendahuluan berisi latar belakang masalah, tujuan penelitian dan manfaat penelitian. Uji coronary angiography lebih dipilih oleh pakar jantung dalam mendiagnosis keberadaan PJK terhadap pasien dengan akurasi yang tinggi meskipun invasive , beresiko dan juga mahal. Bila melihat kekurangan uji lanjutan ini, maka  perlu  dikembangkan  sebuah  metode  yang  mampu  mendiagnosis  keberadaan  PJK  sebelum  dilakukan coronary angiography (Setiawan, Venkatachalam, & Hani, 2009).
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  menyediakan  detail  perbandingan  dari  beberapa  classifier  untuk deteksi PJK di mana SMO telah menunjukkan potensi sebagai algoritma klasifikasi pada area ini, terutama ketika mempertimbangkan total akurasi sebagai ukuran performa (Nahar, Imam, Tickle, & Chen, 2013). (Purbasari & Nugroho,  2013)  telah  menunjukkan  bahwa  teknik  seleksi  fitur  RLF  dan  CNS  memiliki  kehandalan  dalam mereduksi fitur yang tidak relevan dan redundant, begitu pula dengan MFS yang telah ditunjukkan oleh (Nahar, Imam,  Tickle,  &  Chen,  2013).  Maka  penulis  akan  melakukan  penelitian  untuk  prediksi  PJK  menggunakan algoritma  klasifikasi  SVM berbasis  teknik seleksi  fitur  MFS  yang  digabungkan dengan  RLF  dan  CNS  dengan harapan dapat memperbaiki akurasi dari penelitian-penelitian sebelumnya.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  bermanfaat  untuk  membantu  peneliti  selanjutnya  untuk merancang-bangun sistem prediksi penyakit jantung koroner yang dapat menghasilkan hasil diagnosa yang tidak bias terhadap diagnosis yang dilakukan oleh pakar. Selain itu, juga diharapkan dapat menjadi  saran bagi tenaga medis untuk mendiagnosis penyakit jantung koroner sebelum dilakukan metode gold standard, sehingga prosedur diagnosis penyakit jantung koroner yang invasive , beresiko, serta tidak ekonomis terhadap pasien dapat dihindari.
II. Tinjauan Pustaka
Klasifikasi adalah proses pembelajaran suatu fungsi target (tujuan) 𝑓 yang memetakan tiap-tiap himpunan atribut 𝑥 ke suatu label dari label kelas 𝑦 yang telah didefinisikan sebelumnya. SVM melakukan klasifikasi dengan membangun hyperplane linier yang optimal di dalam dimensi yang lebih tinggi, dengan bantuan support vector dan margin , yang memisahkan data ke dalam 2 kategori atau kelas (Jiang, Wang, Zhang, & Wang, 2010) seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Hyperplane yang optimal
Sumber: (Vadicherla & Sonawane, 2013) Pada Gambar 2.2 SVM menghitung klasifikasi linear dari bentuk, 𝑓(𝑥) = 𝑤 ⃗. 𝑥 ⃗ + 𝑏
(1)
di mana w adalah weight vector , x adalah sampel latih, dan b adalah bias . Hyperplane yang memisahkan kelas positif dan negatif didefinisikan,
𝑤 ⃗. 𝑥 ⃗ + 𝑏 = 0
(2)
Maka data 𝑥 𝑖 yang termasuk kelas +1 (sampel positif) dapat dirumuskan melalui pertidaksamaan, 𝑤 ⃗. 𝑥 ⃗ + 𝑏 = +1 (3) Begitu juga dengan data 𝑥 𝑖 yang termasuk kelas -1 (sampel negatif) dapat dirumuskan melalui pertidaksamaan, 𝑤 ⃗. 𝑥 ⃗ + 𝑏 = −1 (4) Di SVM yang dicari adalah decision boundary yang memaksimal kan margin yang memisahkan poin data training yang positif dari yang negatif. Hal ini dapat dirumuskan sebagai permasalahan Qudratic Programming (QP), yakni mencari titik minimal persamaan 2.5 sambil memenuhi 2.6,
1/2 ‖𝑤 ⃗ || 2
(5) 𝑦 𝑖 (𝑤 ⃗. (𝑥 𝑖 ) ⃗ + 𝑏) ≥ 1 (6) 𝑦 adalah kelas dari 𝑥 . Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan beberapa teknik komputasi, di antaranya adalah Lagrange Multiplier berikut,
𝐿 = 1 2 ‖𝑤‖ 2 − ∑ 𝛼 𝑖 (𝑦 𝑖 (𝑤 ⃗⃗⃗. 𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗⃗ + 𝑏) − 1) 𝑖 (7) 𝛼 𝑖 inilah yang disebut Lagrange Multipliers , yang bernilai nol atau positif (𝛼 𝑖 ≥ 0) . Nilai optimal dari persamaan 2.7 dapat ditemukan dengan miminalkan L terhadap w dan b, dan memaksimalkan L terhadap α (alpha). w, b, dan α inilah parameter yang akan menentukan solusi maksimal margin . Pada margin , poin-poin positif dan negatif yang menyentuh garis batas margin disebut dengan support vectors . Support vectors memiliki nilai α yang positif, sedangkan yang bukan memiliki nilai α=0.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 2 – Desember 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Tujuan dari seleksi atribut ialah untuk mengidentifikasi tingkat kepentingan suatu atribut dalam kumpulan data  dan  membuang  seluruh  atribut  lain  seperti  informasi  yang  tidak  relevan  dan  berlebihan.  Gambar  2 mendemonstrasikan teknik pemeringkat atribut.
Gambar 2. Proses seleksi fitur Sumber: (Hall & Holmes, 2003)
Relief merupakan teknik pemeringkat atribut berbasis instance yang menyampling acak sebuah instance dari  data  dan  mencari  tetangga  terdekatnya  dari  kelas  yang  sama  dan  yang  berlawanan.  Nilai  atribut  tetangga terdekat dibandingkan dengan sampel instance dan memperbarui skor relevansi tiap atribut. Ini berulang sesuai jumlah  m instance yang  ditentukan  oleh  user.  Pada  awalnya  Relief  didefinisikan  untuk  masalah  2  kelas  dan kemudian  diperluas  (ReliefF)  untuk  menangani  noise  dan  data  set  multiclass  (Kononenko,  1994).  ReliefF menghaluskan pengaruh noise data dengan merata-rata kontribusi dari k-nearest neighbors dari kelas yang sama dan berlawanan dari tiap sampel instance bukannya tetangga terdekat tunggal.
Gambar 3. Algoritma ReliefF
Sumber: (Hall & Holmes, 2003)
Fungsi  perhitungan  dari  rumus  diff(Attribute,Instance1,Instance2)  yang  terdapat  pada  Gambar  3 menghitung perbedaan antara nilai-nilai dari atribut untuk dua instance . Untuk atribut diskrit, diff bernilai antara 1 (bila nilai-nilainya berbeda) atau 0 (bila nilai-nilainya sama), namun untuk atribut continuous diff bernilai selisih aktual yang dinormalisasikan ke dalam interval 0-1. (Kononenko, 1994) mencatat bahwa semakin besar nilai dari m  (jumlah  sampel instance ),  semakin  estimasi ReliefF dapat  diandalkan,  meskipun  menambah  nilai  m  juga menambah waktu proses.
Metode  pendekatan  untuk seleksi  subset atribut  menggunakan  konsistensi  kelas diusulkan  oleh  (Liu & Setiono, 1996) dengan mencari kombinasi dari atribut-atribut yang nilainya membagi data ke dalam himpunan yang mengandung sebuah mayoritas dari kelas tunggal yang kuat. Biasanya, pencarian tersebut membias kepada himpunan  fitur  yang  kecil  namun  dengan  konsistensi  kelas  yang  tinggi.  Metrik  konsistensinya  ialah  sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑐𝑦 𝑠 = 1 − ∑ |𝐷 𝑖 |−|𝑀 𝑖 | 𝐽 𝑖=0 𝑁 (8)
di mana 𝑠 merupakan himpunan atribut, 𝐽 adalah jumlah kombinasi dari nilai atribut yang berbeda dari 𝑠 , |𝐷 𝑖 | ialah jumlah occurrences dari  kombinasi  nilai  atribut  ke- 𝑖 , |𝑀 𝑖 | yaitu cardinality dari  kelas  mayoritas  terhadap kombinasi nilai atribut ke- 𝑖 , dan 𝑁 yakni jumlah total instance yang berada di dalam kumpulan data. Terdapat banyak faktor penyebab penyakit jantung, yang meskipun tidak satupun kurang penting untuk diagnosis, namun beberapa faktor mungkin lebih layak untuk dipertimbangkan saat mendiagnosis penyakit jantung menurut beberapa literatur medis. Melalui ikhtisar dari beberapa literatur medis, (Nahar, Imam, Tickle, & Chen, 2013) mempertimbangkan delapan faktor signifikan medis untuk seleksi fitur sebagai MFS, yakni age , chest pain type , resting blood pressure , cholesterol , fasting blood sugar , resting heart rate , maximum heart rate , dan exercise induced angina .

## III. Metode Penelitian
Menjelaskan  metode  penetian  yang  digunakan  serta  langkah-langkah  penelitian.  Jenis  penelitian, pendekatan penelitian dan instrumen penelitian .
Terdapat  beberapa  tahap  dalam  melakukan  pengolahan  data  eksperimen,  pada  penelitian  ini  akan menggunakan  model Cross-Standard  Industri  for  Data  Mining (CRISP-DM).  Model  CRISP-DM  menurut (Sumathi & Sivanandam, 2006) terbagi dalam enam fase sebagai berikut:
3.1 Tahap Business Understanding
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  prediksi  untuk  mendeteksi  penyakit  jantung  koroner  menggunakan algoritma Support  Vector  Machine bersama  teknik  seleksi  fitur ReliefF , Consistency-based dan Medical Knowledge-based Feature Selection . 3.2 Tahap Data Understanding
Data yang diolah pada penelitian merupakan data pasien penyakit jantung pada Statlog ( Heart ) Data Set dari repositori UCI yang memiliki 13 atribut dan 1 kelas yakni age, sex, chest pain type, resting blood pressure, serumcholesterol, fasting blood sugar, resting ecg, maximum heart rate, exercise induced angina, old peak, slope for peak peak exercise, number of major vessels, thal dan class . 3.3 Tahap Data Preparation
Dikarnakan  data  set  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  tidak  terdapat missing  values ,  maka  pada proses preparasi data set hanya perlu direduksi dengan cara mengurangi fitur atau atribut sebelum memasuki algoritma  klasifikasi Support  Vector  Machine menggunakan  teknik  seleksi  fitur ReliefF dan  CNS  yang disediakan oleh Weka dan juga teknik seleksi fitur MFS.
3.4 Tahap Modelling
Tahap modelling dikerjakan untuk memilih dan menerapkan teknik pemodelan yang tepat, menentukan tool yang  akan  digunakan  pada data  mining serta  menentukan  parameter  dengan  nilai  yang  optimal.  Pada tahap ini pula disebut dengan tahap pembelajaran atau learning , karna pada tahap inilah data training akan dilatih  oleh  model  algoritma  yang  telah  dipilih,  dan  kemudian  data testing akan  diujikan  ke  dalam  model classifier yang sudah tercipta untuk diketahui nilai evaluasinya sebagaimana gambar 4.
Gambar 4. Pemodelan penelitian

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 2 – Desember 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## 3.5 Tahap Evaluation
Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan k-folds cross validation dan confusion matrix . Seluruh data akan dibagi menjadi 10 subset , yaitu: fold 1, fold 2, fold 3, fold 4, fold 5, fold 6, fold 7, fold 8, fold 9, fold 10. Jadi, pelatihan akan dilakukan berulang-ulang. Pada setiap pengulangan, 9 fold subset akan dijadikan data latih dan 1 fold subset akan dijadikan data uji. Proses pengulangan akan dilakukan sebanyak 10 kali hingga seluruh fold akan pernah berperan sebagai data latih dan data uji. Gambar 5 berikut menjelaskan proses 10- fold cross validation , di mana data set yang telah melalui proses seleksi fitur akan dibagi menjadi 10 bagian. Data set yang terdapat pada tiap fold kemudian akan dilakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma klasifikasi Support Vector Machine . Yang kemudian pada tiap fold juga akan dilakukan proses evaluasi untuk mencari nilai dari accuracy , precision , recall dan F-measure . Yang kemudian pada akhirnya hasil evaluasi dari tiap fold tersebut akan dirata-rata sebagai hasil evaluasi akhir. Hasil evaluasi akhir yang akan dijadikan acuan dalam penelitian ini nantinya adalah accuracy, precision , recall dan F-measure .  Semua  nilai  tersebut  akan  didapatkan  dari confusion  matrix yang  berupa  nilai True Positive , False Positive , True Negative , dan False Negative sebagaimana ditunjukkan oleh persamaan 9, 10, 11 dan 12.
Gambar 5. Proses cross validation 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (9) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (10) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (11) 𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 1 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (12)

## IV. Hasil dan Pembahasan
Menjelaskan  hasil  penelitian  dan  pembahasan. Menguji  hipotesis,  mengukur  akurasi,  menjelaskan  sebab akbita berdasarkan hasil analisa data dan sebagainya.
Dataset dengan nama Statlog ( Heart ) Data Set yang diambil dari (UCI Machine Learning Repository, 1988) berisi 270 data. Data set tersimpan dalam format ‘.dat’ yang kemudian diimpor ke dalam Microsoft Excel untuk diubah  ke  dalam  format Comma  Separated  Value (CSV).  Dikarnakan  data  set  tersebut tidak  memiliki missing values , maka proses transformasi data tidak dilakukan.

## 4.1 Seleksi Fitur ReliefF
Penerapan  teknik  seleksi  fitur ReliefF menggunakan  WEKA  dengan  seluruh  isi  data  set  secara  utuh menghasilkan peringkat dan bobot atribut sebagai berikut:
Tabel 1Peringkat dan bobot atribut RLF Peringkat  No Urut Nama Bobot 1 12 nmv 0.16333 2 3 cpt 0.15296 3 13 thal 0.13741 4 2 sex 0.11259 5 11 spe 0.07556 6 7 recg 0.06481 7 9 eia 0.05889 8 10 op 0.02517 9 8 mhr 0.02122 10 4 rbp 0.01788 11 1 age 0.01552 12 6 fbs 0.01148 13 5 sc 0.00668
Kemudian  dilakukanlah  proses  klasifikasi  pada  WEKA  menggunakan  algoritma  SVM  satu-persatu berurutan mulai dari menggunakan semua fitur sampai dengan satu fitur terbaik hasil keluaran dari proses seleksi fitur ReliefF . Proses ini tidak menggunakan fitur transformasi data baik normalization maupun standardization pada WEKA. Hasil evaluation dari cross validation pada teknik ini tertera pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2 Hasil evaluation SVM dan RLF Acc Prc Rcl F-ms all 81.11% 0.81 0.86 0.835 best 1 74.07% 0.75 0.80 0.774 best 2 71.11% 0.77 0.69 0.725 best 3 84.44% 0.84 0.89 0.864 best 4 84.44% 0.84 0.89 0.864 best 5 83.33% 0.84 0.86 0.851 best 6 82.22% 0.83 0.85 0.842 best 7 83.70% 0.84 0.88 0.857 best 8 82.96% 0.83 0.87 0.851 best 9 83.33% 0.83 0.87 0.853 best 10 82.59% 0.82 0.88 0.849 best 11 82.59% 0.82 0.89 0.850 best 12 82.59% 0.82 0.89 0.850
Berdasarkan  tabel  2  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  3  dan  4  fitur  terbaik  yang  dipilih  oleh ReliefF menghasilkan akurasi tertinggi dibandingkan dengan sejumlah fitur terbaik lainnya. 3 fitur terbaik dipilih, karna lebih  memenuhi  tugas  daripada  4  fitur  terbaik  untuk  mereduksi  dimensi  data  set  dan  mempercepat  proses klasifikasi menggunakan algoritma SVM yang kemudian akan dikombinasikan dengan teknik seleksi fitur MFS pada tahap selanjutnya.

## 4.2 Seleksi Fitur CNS
Penerapan  teknik  seleksi  fitur  CNS  menggunakan  WEKA  dengan  seluruh  isi  data  set  secara  utuh menghasilkan sebuah subset atribut dan nilai Consistency pada tabel 3.
Tabel 3 Hasil seleski fitur CNS Subset Consistency {age,sex,cpt,fbs,recg,mhr, eia,op,spe,nmv,thal } 0.985
Kemudian  dilakukanlah  proses  klasifikasi  pada  WEKA  menggunakan  algoritma  SVM  menggunakan semua  fitur  pada  tabel  3.  Proses  ini  tidak  menggunakan  fitur  transformasi  data  baik normalization maupun standardization pada WEKA. Hasil yg didapatkan ialah confusion matrix pada tabel 4.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 2 – Desember 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Tabel 4 Confusion matrix SVM dan CNS Correct Classification Classified as + - + 133 17 - 28 92 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 = 133 + 92 133 + 28 + 17 + 92 = 225 270 = 0.83333 ∗ 100% = 83.333% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 133 133 + 28 = 133 161 = 0.826 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 133 133 + 17 = 133 150 = 0.887 𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 1 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 1 0.826 + 1 0.887 = 0.855

## 4.3 Seleksi Fitur MFS
Sebagaimana yang telah ditunjukkan oleh (Nahar, Imam, Tickle, & Chen, 2013) dalam kajian literatur medis mereka, atribut-atribut yang terpilih oleh seleksi fitur berbasis pengetahuan medis ini adalah age , chest pain type , resting blood pressure , serum cholesterol , fasting blood sugar , resting electrocardiographic , maximum heart rate dan exercise induced angina .
Kemudian  dilakukanlah  proses  klasifikasi  pada  WEKA  menggunakan  algoritma  SVM  menggunakan semua  fitur  MFS.  Proses  ini  tidak  menggunakan  fitur  transformasi  data  baik normalization maupun standardization pada WEKA. Hasil yg didapatkan ialah confusion matrix pada tabel 5. Tabel 5 Confusion matrix SVM dan MFS Correct Classification Classified as + - + 111 39 - 36 84 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 = 111 + 84 111 + 36 + 39 + 84 = 195 270 = 0.72222 ∗ 100% = 72.222% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 111 111 + 36 = 111 147 = 0.755
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 111 111 + 39 = 111 150 = 0.740 𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 1 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 1 0.755 + 1 0.740 = 0.747

## 4.4 Seleksi Fitur MFS + RLF
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  mencoba  menggabungkan  atribut-atribut  hasil  seleksi  fitur  berbasis pengetahuan medis yakni MFS dan atribut-atribut hasil teknik seleksi fitur berbasis komputerisasi yakni teknik seleksi fitur CNS maupun RLF. Namun sayangnya peneliti tidak dapat menggabungkan atribut-atribut hasil seleksi MFS dengan atribut-atribut hasil seleksi CNS, karna atribut-atribut hasil seleksi mereka apabila digabungkan akan menjadi atribut data set asalnya itu sendiri. Maka, peneliti mencoba menggabungkan atribut-atribut hasil seleksi MFS dengan 3 atribut terbaik hasil seleksi ReliefF sebagaimana tertera pada Tabel 6.
Tabel 6 Atribut seleksi MFS + RLF MFS MFS  ∩ RLF RLF age chest pain type number major vessels resting blood pressure thal serum cholesterol fasting blood sugar resting electro cardio graphic maximum heart rate exercise induced angina
Kemudian dilakukan klasifikasi pada WEKA dengan  SVM dan gabungan fitur MFS dan RLF. Proses ini tidak  menggunakan  fitur  transformasi  data  baik normalization maupun standardization pada  WEKA.  Hasil  yg didapatkan ialah confusion matrix pada tabel 7. Tabel 7 Confusion matrix SVM- MFS+RLF Correct Classification Classified as + - + 131 19 - 26 94 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 = 131 + 94 131 + 26 + 19 + 94 = 225 270 = 0.83333 ∗ 100% = 83.333% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 131 131 + 26 = 131 157 = 0.834 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 131 131 + 19 = 131 150 = 0.873 𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 1 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 1 0.834 + 1 0.873 = 0.853
4.5 Perbandingan Nilai Evaluasi
Tabel 8 berikut ini menampilkan perbandingan nilai evaluasi hasil klasifikasi pada tahap-tahap sebelumnya:
Tabel 8 Perbandingan nilai evaluasi Acc Prc Rcl F-ms All 81.11%  0.81 0.86 0.835 RLF 84.44%  0.84 0.89 0.864 CNS 83.33%  0.83 0.89 0.855 MFS 72.22%  0.76 0.74 0.747 MFS+ RLF 83.33%  0.83 0.87 0.853

## V. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dicapai  menggunakan  metode  yang  diusulkan,  maka  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 2 – Desember 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
1. Teknik seleksi fitur ReliefF, CNS dan MFS mampu mengurangi jumlah atribut yang awalnya berjumlah 13 buah menjadi 3, 11 dan 8 buah yang mengakibatkan pada berkurangnya dimensi data set.
2. Teknik seleksi fitur ReliefF dan CNS berhasil meningkatkan akurasi klasifikasi SVM menjadi 84.44% dan 83.33% dari yang pada saat menggunakan semua fitur akurasinya hanya sebesar 81.11%. Di sisi lain, teknik seleksi fitur  MFS  menurunkan  akurasi  dari  81.11%  menjadi  72.22%.  Namun,  dengan  digabungkannya  MFS  bersama ReliefF dapat meningkatkan akurasi menjadi 83.33% dari yang pada saat menggunakan MFS saja hanya sebesar 72.22%.

## Daftar Pustaka
Hall, M. A., & Holmes, G. (2003). Benchmarking Attribute Selection Techniques for Discrete Class Data Mining. IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING , 1437-1447. Jiang, Q., Wang, G., Zhang, T., & Wang, Y. (2010). Predicting Human microRNA-disease Associations Based on Support Vector Machine. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine , 467-472. Kononenko,  I.  (1994).  Estimating  attributes:  Analysis  and  extensions  of  RELIEF. European  Conference  on Machine Learning , 171-182.
Liu,  H.,  &  Setiono,  R.  (1996).  A  Probabilistic  Approach  to  Feature  Selection:  A  Filter  Solution. Proc.  13th International Conference on Machine Learning , 319-327.
Nahar, J., Imam, T., Tickle, K. S., & Chen, Y.-P. P. (2013). Computational intelligence for heart disease diagnosis: A medical knowledge driven approach. Expert Systems with Applications 40 , 96-104.
Purbasari, I. Y., & Nugroho, B. (2013). Benchmarking Algoritma Pemilihan Atribut Pada Klasifikasi Data Mining.
SNASTIA , 47-54.
Rajkumar, A., & Reena, G. S. (2010). Diagnosis Of Heart Disease Using Datamining Algorithm. Global Journal of Computer Science and Technology , 38-43.
Setiawan, N. A., Venkatachalam, P., & Hani, A. F. (2009). Diagnosis of Coronary Artery Disease Using Artificial Intelligence  Based  Decision  Support  System. Proceedings  of  the  International  Conference  on  Man- Machine Systems (ICoMMS) , 1-5.
Sumathi, S., & Sivanandam, S. N. (2006). Introduction to Data Mining and its Applications. Berlin: Springer. UCI Machine Learning Repository. (1988, July 1). UCI Machine Learning Repository: Statlog (Heart) Data Set .
Retrieved April 10, 2018, from UCI Machine Learning Repository: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+%28Heart%29
UCI Machine Learning Repository. (1998). UCI Machine Learning Repository: Data Sets . Retrieved April 10, 2018, from UCI Machine Learning Repository: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html Vadicherla, D., & Sonawane, S. (2013). Decision Support System for Heart Disease based on Sequential Minimal Optimization  in  Support  Vector  Machine. International  Journal  of  Engineering  Sciences  &  Emerging Technologies , 19-26.