Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.1815 Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 739-746 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DECISION TREE OPTIMIZATION IN HEART FAILURE DIAGNOSTICS: A PARTICLE SWARM OPTIMIZATION APPROACH
Sumarna *1 , Sartini 2 , Witriana Endah Pangesti 3 , Rachmat Suryadithia 4 , Verry Riyanto 5
1,2 Informatics, Faculty of Information Technology, Universitas Nusa Mandiri, Indonesia
3 Information Systems, Faculty of Information Technology, Universitas Nusa Mandiri, Indonesia
4,5 Information Systems, Faculty of Informatics Engineering, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia Email: 1 sumarna.smn@nusamandiri.ac.id , 2 sartini.sar@nusamandiri.ac.id , 3 witriana.weg@nusamandiri.ac.id , 4 rachmat.rcs@bsi.ac.id , 5 verry.vry@bsi.ac.id
(Article received: January 31, 2024; Revision: March 8, 2024; published: May 27, 2024)

## Abstract
The rapid advancement of technology has made the implementation of accurate diagnostic methods for serious diseases  like  heart  failure  extremely  important.  Heart  failure,  being  a  leading  cause  of  death  worldwide, necessitates  precise  and  accurate  diagnostic  techniques.  The  problem  with  conventional  diagnostic  methods  is that they often fail to effectively accommodate the complexity of clinical data, leading to an increase in mortality rates  due  to  heart  failure.  Previous  research  has  employed  various  data  analysis  methods,  but  there  are  still fluctuations in the accuracy of results. The aim of this study is to enhance the accuracy of heart failure diagnosis by  integrating  the  Decision  Tree  (DT)  method  with  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  optimization.  This research involves collecting and preprocessing heart failure data, followed by the development of a DT model. This model is then optimized using the PSO technique. The study uses a dataset from the UCI Repository, involving testing and validation processes to measure the model's effectiveness. The results show a significant improvement in accuracy and the Area Under Curve (AUC) after applying PSO. Accuracy increased from 79.92% to 85.29%, and AUC from 0.706% to 0.794%. The conclusion is that the integration of DT and PSO successfully improved the accuracy and reliability of the model in diagnosing heart failure. This innovation offers potential for further research  in  integrating  optimization  techniques  in  health  data  analysis,  with  the  possibility  of  application  in various clinical scenarios.
Keywords : Data Mining, Decission Tree, Heart Failure Diagnosis, Optimization, Particle Swarm Optimization.

## OPTIMALISASI DECISION TREE DALAM DIAGNOSTIK GAGAL JANTUNG: SEBUAH PENDEKATAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

## Abstrak
Kemajuan  teknologi  yang  cepat,  penerapan  metode  diagnosis  yang  akurat  untuk  penyakit  serius  seperti  gagal jantung menjadi sangat penting. Gagal jantung sebagai penyebab utama kematian di dunia, membutuhkan teknik diagnostik yang tepat dan akurat. Permasalahan yang ada metode diagnostik konvensional sering kali tidak dapat mengakomodasi  kompleksitas  data  klinis  secara  efektif  dan  menyebabkan  peningkatan  angka  kematian  akibat gagal  jantung. Penelitian sebelumnya telah  menggunakan  berbagai  metode analisis data, namun  masih terdapat fluktuasi dalam akurasi  hasil. Tujuan penelitian  ini adalah untuk meningkatkan akurasi diagnosis gagal  jantung dengan  mengintegrasikan  metode Decision  Tree (DT)  dengan  optimisasi Particle  Swarm  Optimization (PSO). Metode  dalam  penelitian  ini  melibatkan  pengumpulan  dan preprocessing data  gagal  jantung  diikuti  dengan pembangunan  model  DT.  Kemudian,  model  ini  dioptimalkan  dengan  teknik  PSO.  Penelitian  ini  menggunakan dataset dari UCI Repository dengan melibatkan proses pengujian dan validasi untuk mengukur efektivitas model. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan dalam akurasi dan Area Under Curve (AUC) setelah penerapan PSO. Akurasi meningkat dari 79.92% menjadi 85.29%, dan AUC meningkat dari 0.706% menjadi 0.794%. Kesimpulan dengan dilakukannya integrasi DT dan PSO berhasil meningkatkan akurasi dan keandalan model dalam diagnosa gagal  jantung.  Inovasi  ini  menawarkan  potensi  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam  mengintegrasikan  teknik optimisasi dalam analisis data kesehatan, dengan kemungkinan penerapan dalam skenario klinis yang beragam.
Kata kunci : Data Mining, Diagnosa Gagal Jantung, Decission Tree, Optimalisasi, Particle Swarm Optimization.

## 1. PENDAHULUAN
Di  masa  kini,  di  mana  teknologi  maju  dan canggih dengan cepat menerapkan metode diagnosis penyakit  menjadi  sangat  krusial.  Terlebih  lagi khususnya  untuk  penyakit  serius  seperti  gagal jantung.  Penyakit  Gagal  jantung,  sebagai  penyebab utama  kematian  nomor  satu  di  dunia  dapat menyebabkan  komplikasi  kardiovaskular  serius termasuk stroke dan  serangan  jantung  serta membutuhkan  teknik  diagnostik  yang  tepat  dan akurat untuk menentukan pengobatan yang tepat. Di kalangan  umum,  diperkirakan  risiko  mengalami gagal jantung pada usia 40 tahun adalah satu dari lima orang yang terkena. Hal  ini terfokus pada tantangan menghadapi kerumitan gagal jantung, yang seringkali susah  didiagnosis  dengan  cepat  dan  akurat  karena gejala  dan  pemeriksaan  klinis  yang  bervariasi.  Saat ini  kita  melihat  peningkatan  yang  mengkhawatirkan dalam insiden terkena suatu penyakit seperti menjadi gaya  hidup  masyarakat  saat  ini.  Penyakit  yang menjadi trend saat  ini  seperti  Penyakit  Jantung, Hipertensi, dan Obesitas. Di antara semua, Penyakit Jantung  berada  di  puncak  daftar  sebagai  penyebab utama  kematian  di  banyak  negara.  Ini  termasuk penyakit  pada  otot  jantung,  katup,  sistem  konduksi, dan serangan jantung. Infark miokard , atau serangan jantung,  merupakan  penyakit  utama  di  antara penyakit jantung lainnya.
Penyakit  jantung  tidak  lagi  terbatas  pada  kelas sosial tertentu atau orang tertentu. Terkadang sering kali terjadi pada seseorang tanpa gejala yang jelas dan menjadikannya  sebagai  pembunuh  senyap  yang mematikan. Karena sifat penyakit ini, meningkatkan kekhawatiran terhadap masyarakat serta konsekuensinya yang didapat. Oleh karena itu upaya terus  dilakukan  untuk  mendeteksi  penyakit  ini  lebih awal,  karena  sangat  penting  untuk  menemukan peluang pencegahan dengan langkah dasar awal dapat melakukan sebuah penilaian risiko terhadap penyakit gagal  jantung  ini.  Berbagai  alat  dan  teknik  sedang dikembangkan  secara  teratur  untuk  memenuhi kebutuhan  kesehatan  saat  ini.  Teknik  data  mining misalnya  dapat  sangat  membantu  dalam  hal mengidentifikasi masalah dan melacak perkembangan faktor risiko penyakit jantung.
Data  mining  dapat  menyoroti  keterbatasan metode  diagnosa  konvensional  yang  menangani gagal  jantung.  Maka  tujuan  dilakukan  penelitian  ini dapat  mengidentifikasi  dan  melacak  perkembangan faktor  risiko  penyakit  jantung  dengan  metode Decission Tree (DT) dan Particle Swarm Optimization (PSO)  dalam  mengatasi  masalah  ini dengan  mengintegrasikan  kelebihan  algoritma  DT dalam klasifikasi data klinis dan efisiensi PSO dalam menemukan  kombinasi  parameter  terbaik  untuk diagnosis yang akurat.
Permasalahan  yang  ada  metode  konvensional yang  sering  kali  tidak  dapat  mengakomodasi kompleksitas  data  klinis  pasien  secara  efektif  dan
banyaknya  kematian  yang  semakin  meningkat, sehingga menjadi prioritas utama untuk semua pusat kesehatan  masyarakat  dengan  mengurangi  angka kematian  penyakit  gagal  jantung  dengan  sebuah tehnik  datamining  menggunakan  metode  yang populer  saat  ini.  Metode-metode  yang  sudah dilakukan  masih  belum  memaksimalkan  hasil akurasi.  Dari  metode  yang  sudah  digunakan  dalam hal penyakit gagal jantung sebagai berikut.
Berawal  pada  tahun  2016  penelitian  gagal jantung  telah  dilakukan  dengan  metode Logistic Regression (LR), neural  network ,  svm, Random Forest , Decission  Tree (DT)  dan Naïve Bayes (NB) dengan  menghasilkan  model decission  tree menjadi akurasi  tertinggi  yang  ke  dua  setelah  model naïve bayes dengan nilai akurasi sebesar 86,60% [1]. Pada tahun  2017  penelitian  gagal  jantung  telah  dilakukan kembali  dengan  metode  NB  dan  DT  dengan  hasil akurasi tertinggi 98,03% yang diperoleh oleh metode DT  [2].  Pada  tahun  2019  penelitian  gagal  jantung telah  dilakukan  kembali  dengan  metode  DT,  NB, LR,RF dan Support  Vector Machine (SVM) dengan hasil  bahwa  metode  DT  memiliki  akurasi  terendah dari metode lain dengan nilai 82,22% [3], dan peneliti lain  meneliti  di  tahun  yang  sama  menggunakan metode multi-task  deep  and  wide  neural  network dengan  hasil  AUC  0,9393  [4].  Pada  tahun  2020 penelitian  gagal  jantung  telah  dilakukan  kembali dengan metode RF, Gradient boosting , LR, artificial neural  network , NB, SVM, k-nearest  neighbors dan DT  dengan  hasil  nilai  akurasi  metode  DT  menjadi akurasi  tertinggi  73,70%  peringkat  ke  tiga  dari metode  lain  [5],  dan  peneliti  lain  meneliti  di  tahun yang  sama  menggunakan  metode random  forest dengan  hasil  AUC  0,918  [6].  Pada  tahun  2021 penelitian  gagal  jantung  telah  dilakukan  kembali dengan  metode RF  [2], adaptive boosting classifier , LR, stochastic  gradient  classifier ,  RF, gradient boosting  classifier , extra  tree  classifier,  gaussian naive  bayes  classifier ,  SVM  dan  DT  dengan  hasil nilai akurasi yang menurun 78,89% dan menjadi dua terbawah dari pada metode lain [7]. Pada tahun 2022 penelitian  gagal  jantung  telah  dilakukan  dengan metode K-Nearest Neighbors (KNN), NB, LR, SVM, RF,  DT  dan  NN,  dimana  hasil  akurasi  menunjukan bahwa metode LR, SVM dan NN memberikan hasil akurasi  yang  tinggi  mencapai  hingga  94,57%  [8]. Pada  tahun  2024  penelitian  gagal  jantung  telah dilakukan  kembali  dengan  metode neural  network dan Particle Swarm Optimization (PSO) dengan hasil nilai  akurasi  sebesar  77,26%  naik  menjadi  85,61% setelah dilakukan penggabungan pada kedua metode tersebut  [9].  Pada  tahun  2024  juga  dilakukan penelitian gagal jantung dengan metode RF dan PSO dengan  hasil  akurasi  71,91%  naik  menjadi  83,64% [10].  Maka  dari  itu,  Setelah  penelitian  yang  sudah dilakukan maka penelitian ini menggunakan metode DT  dengan  mengoptimalkan  PSO.  Tujuan  dengan dilakukan  metode  tersebut  untuk  meningkatkan
akurasi  pada  data  gagal  jantung  yang  sebelumnya belum  pernah  dilakukan  pada  penelitian  gagal jantung, sehingga dapat memperbaiki fitur yang tidak relevan.
Metode  DT  telah  terbukti  efektif  sebagai  alat analisis prediktif karena kemudahan dalam interpretasinya serta kemampuannya dalam menangani  data  kategorikal  dan  numerik  [11]. Namun,  terdapat  kelemahan  pada  model  ini  seperti risiko overfitting dan  kurangnya  efisiensi  dalam pemilihan  fitur  serta  pembentukan  struktur  pohon [12]. Sebagai solusi teknik optimasi digunakan PSO, yang  terinspirasi  dari  perilaku  gerombolan  hewan seperti  burung  atau  ikan  mengoptimalkan  model prediktif  dengan  menyesuaikan  bobot  fitur  dan parameter [13]. Teknik ini efektif dalam menemukan kombinasi  parameter  yang  terbaik,  sangat  berguna untuk data kompleks dan multidimensi seperti dalam kasus  data  medis  [14].  PSO  meningkatkan  akurasi model  prediktif,  terutama  dalam  mendeteksi  risiko gagal jantung, dengan cara terus-menerus menyesuaikan posisi partikel berdasarkan pengalaman  mereka  sendiri  dan  partikel  lain, sehingga  efektif  dalam  menyelesaikan  masalah optimasi yang rumit [15].

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  diagram  alur  tahapan  penelitian menjelaskan proses penelitian untuk optimasi metode
DT dalam diagnosa gagal jantung dengan pendekatan PSO. Berikut penjelasannya dari alur tersebut.

## Persiapan bahan penelitian
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengumpulkan  data yang  diperlukan  untuk  studi  tersebut.  Ini  meliputi dataset gagal jantung yang mungkin terdiri dari data medis  pasien  seperti  umur,  anemia,  jenis  kelamin, merokok  atau  tidak  dan  faktor  lain  yang  akan digunakan untuk penelitian. Dalam hal ini, data yang dikumpulkan  adalah  data  set  gagal  jantung,  yang kemungkinan  berisi  informasi  tentang  pasien  dan hasil penyakit jantung mereka.
Preprocessing Data
Sebelum  data  dapat  diaplikasikan  dalam pembangunan  model prediktif,  langkah krusial  yang perlu  dilakukan  adalah preprocessing .  Proses  ini meliputi  berbagai  kegiatan  seperti  membersihkan data  yang  mencakup  penghapusan  atau  penggantian data yang tidak lengkap, normalisasi atau standarisasi nilai, encoding data  kategorikal,  serta  pengurangan dimensi  data  bila  diperlukan.  Tujuan  utama  dari preprocessing adalah  untuk  mengolah  data  menjadi format  yang  optimal  untuk  pemodelan,  serta meminimalisir distorsi dalam hasil model yang dapat disebabkan  oleh  data  yang  kurang  tepat.  Ini  juga melibatkan  transformasi  format  data,  penanganan data  yang  hilang,  dan  pembersihan  data  dari  nilai- nilai  yang  tidak  konsisten  untuk  memastikan  data tersebut  siap  digunakan  dalam  model  pembelajaran mesin.

## Pembangunan Model
Pada tahap  ini,  dengan  membangun  model  DT yang merupakan sebuah metode pembelajaran mesin yang efektif untuk klasifikasi dan regresi [16]. Model ini  menggambarkan  prediksi  sebagai  struktur  pohon keputusan,  dimana  data  dibagi  menjadi  berbagai cabang  berdasarkan  kriteria  dan  parameter  tertentu untuk  menghasilkan  prediksi  [17].  Model  DT  yang tidak  hanya  memudahkan  interpretasi,  tetapi  juga sering diaplikasikan dalam konteks klasifikasi medis [18]. Model  ini  memetakan observasi dari  item data melalui serangkaian keputusan  yang  mengarah pada kesimpulan  nilai  target  [19].  Selanjutnya,  proses optimisasi dilakukan untuk meningkatkan efektivitas model ini.
Optimisasi
Setelah model Decision Tree dibangun, langkah selanjutnya  adalah  mengoptimalkan  model  tersebut menggunakan PSO. PSO digunakan untuk meningkatkan kinerja model DT yang telah dibangun. dengan  sebuah  teknik  optimisasi  berdasarkan simulasi perilaku sosial dari gerombolan burung atau ikan[20].  PSO  digunakan  untuk  menemukan kombinasi terbaik dari parameter model atau struktur pohon untuk memaksimalkan akurasi prediksi gagal jantung.

## Pengujian dan Validasi
Seluruh  proses  ini  diakhiri  dengan  pengujian dan  validasi  model untuk  memastikan  bahwa  model yang dioptimalkan dapat memprediksi gagal jantung
dengan  akurat  dan  dapat  diandalkan  sebelum digunakan  dalam  setting  klinis  atau  penelitian  lebih lanjut.  Ini  melibatkan  penggunaan  metrik  seperti akurasi, Area  Under  Curve (AUC).  Untuk menentukan seberapa baik model dalam memprediksi gagal  jantung. Berikut rumus  yang digunakan untuk akurasi pada pengujian yang dapat dilihat rumus (1) dan rumus AUC yang didapat dari hasil penggabungan  antara senstivity dan specificity pada rumus (2) dan (3).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑋100% (1) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑋100%
(2) 𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦  = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 𝑋100% (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Persiapan bahan penelitian
Data yang digunakan dalam studi ini diperoleh dari  UCI Repository ,  sebuah  sumber  data  publik, dengan fokus pada dataset tentang kegagalan jantung.
Dataset ini berisi 300 data dan mencakup 12 atribut, termasuk  variabel  seperti  umur,  anemia,  diabetes, hipertensi,  jenis  kelamin,  status  merokok,  dan lainnya. Studi ini juga menggunakan data historis dari tes medis  yang dijalani pasien. Catatan kesembuhan pasien  dari  penyakit  jantung  juga  diambil  untuk menilai  hubungan  dengan  faktor-faktor  yang  telah disebutkan.  Data  ini  akan  dianalisis  menggunakan serangkaian metode statistik, termasuk Decision Tree (DT) dan metode untuk meningkatkan akurasi, yang akan dioptimalkan melalui algoritma Particle Swarm Optimization (PSO).

## Preprocessing Data
Data  digunakan  untuk  mengembangkan  model prediktif yang melibatkan berbagai proses, termasuk pembersihan  data  yang  berfokus  pada  penghapusan atau  penggantian  data  yang  tidak  lengkap  dan normalisasi data untuk memastikan formatnya sesuai untuk  pemodelan  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  1. Langkah-langkah
ini
bertujuan untuk mengoptimalkan data dan mengurangi distorsi dalam hasil  model  yang  mungkin  terjadi  karena  data  yang tidak akurat. Hasil dari proses ini dapat dilihat dalam Tabel  2,  yang  memperlihatkan  sampel  data  gagal jantung yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Data gagal jantung sebelum preprocessing
age anaemi a creat i diabete s ejection high_bloo d platelet s serum serum se x smokin g tim e DEAT H phosp fractio n pressure creatinin e sodiu m EVENT 69 0 582 1 35 0 228000 3.5 134 1 0 30 1 90 1 60 1 0 226000 1 134 0 1 82 1 1 50 1 321000 1
145 0 0 30 60 0 2656 1 30 0 305000 2.3 1 0 0 60 0 235 1 38 0 3 142 0 0 30 1 70 0 582 0 20
1
1.83 134 1 1 31 1
Tabel 2. Preprocessing Data Gagal Jantung
ag e anaemi a creat i diabete s ejectio n high_bloo d platelets
serum serum se x smokin g tim e DEAT H phosp fractio n pressure creatinin e sodiu m EVENT 69 0 582 1 35 0 228000 3.5 134 1 0 30 1 90 1 60 1 50 0 226000 1 134 1 0 30 1 82 1 855 1 50 1 321000 1 145 0 0 30 1 60 0 2656 1 30 0 305000 2.3 137 1 0 30 0 60 0 235 1 38 0 329000 3 142 0 0 30 1 70 0 582 0 20 1 263358.0 3 1.83 134 1 1 31 1 50 0 124 1 30 1 153000 1.2 136 0 1 32 1 70 0 571 1 45 1 185000 1.2 139 1 1 33 1 … … …. ….
…. …..
…. ….
…. … … …. … 50 0 582 1 38 0 310000 1.9
135 1 1 35 1
Pada tabel 1 merupakan hasil dari preprocessing data,  sehingga  data  tersebut  siap  digunakan  dalam pengujian dengan metode DT.

## Pembangunan Model
Informasi  dari  tabel  1  akan  digunakan  untuk melakukan  proses  pengujian  dan  validasi  data menggunakan  model Decission  Tree (DT)  dan perangkat  lunak Rapid  Miner .  Proses  ini  akan memanfaatkan  metode  validasi  silang  sebanyak  10 kali  untuk  menjamin  akurasi  dan  reliabilitas  hasil.
Hasil  pengujian  akan  ditampilkan  dalam  bentuk confusion matrix , yang rinciannya tersedia di tabel 3. Pendekatan ini bertujuan  untuk memberikan pemahaman  lebih  dalam  mengenai  efisiensi  dan efektivitas model DT dalam penelitian ini.
Table 3. Confussion Matrix DT
true 1 true 0 pred 1 50 14 pred 0 46 189
Ini  menunjukkan  jumlah  kasus  di  mana  model secara  benar  memprediksi gagal  jantung. Dalam  hal ini,  ada  50  kasus  di  mana  model  dengan  benar mengidentifikasi  gagal  jantung.  Tabel  menunjukkan 14 kasus menunjukkan jumlah kasus di mana model keliru memprediksi gagal jantung (yaitu, memprediksi  gagal  jantung  ketika  sebenarnya  tidak terjadi). Ada 46 kasus dimana gagal jantung ada tetapi model  tidak  mengidentifikasinya.  Ada  189  kasus  di mana  tidak  ada  gagal  jantung  dan  model  juga memprediksi hal yang sama. Dari confussion matrix DT  maka  akan  didapatkan  kurva  gagal  jantung dengan model DT yang dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Kurva Gagal Jantung Model DT
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  penggunaan metode decision tree pada dataset kegagalan jantung menghasilkan  kurva  yang  menandakan  model  yang relatif  baik,  ditandai  dengan  nilai  AUC  sebesar 0,706%.  Sehingga  dataset  gagal  jantung  akan memperoleh  sebuah  pohon  keputusan  yang  terdapat pada gambar 3.
Gambar 3. Kurva Gagal Jantung Model DT
Pada  gambar  3  pohon  keputusan  ini  dibagi menjadi  beberapa  jalur  berdasarkan  nilai-nilai tersebut. Misalnya, jika waktu kurang dari atau sama dengan 67.500 itu mengarah ke tidak gagal  jantung, jika  lebih  dari  itu  selanjutnya  membagi  berdasarkan jumlah platelets . Ini  berlanjut hingga  mencapai titik
di  mana  sebuah  keputusan  dapat  dibuat.  Sehingga dari pohon keputusan tersebut  dapat digunakan oleh profesional  kesehatan  untuk  membantu  dalam pengambilan  keputusan  berbasis  bukti.  Pohon keputusan  seperti  ini  sering  digunakan  dalam pengolahan  data  besar  untuk  mengidentifikasi  pola yang  mungkin  tidak  terlihat  melalui  analisis konvensional.
Optimisasi Setelah menerapkan metode Decision Tree (DT) pada  dataset  gagal  jantung,  langkah  selanjutnya adalah  mengoptimasikannya  menggunakan  metode Particle  Swarm  Optimization (PSO),  dengan prosedur  yang  sama  seperti  yang  digunakan  pada metode  DT.  Dari  kedua  percobaan  ini  maka  akan mendapatkan bobot nilai dari masing-masing atribut seperti yang terlihat pada tabel 4.
Table 4.Bobot Nilai Dataset Gagal Jantung Attribute Weight age 0 anemia 0 creatinine_ phosphokinase 1 diabetes 1 ejection_ fraction 0 high_blood_ pressure 0.583 platelets 0 serum_ creatinine 0 serum_ sodium 1 sex 0 smoking 1 time 0.937
Pada tabel 3 dengan bobot atribut yang bernilai 0  maka  menandakan  bahwa  atribut  tersebut  tidak mempengaruhi,  sedangkan  atribut  yang  bernilai  1 merupakan  atribut  yang  mempengaruhi  untuk pengoptimalan.  Dari  hasil  bobot  atribut  dengan menggunakan  PSO  maka  akan  mendapatkan confusion  matrix yang  hasilnya  dapat  dilihat  pada tabel 5.
Table 5. Accuracy dan AUC Model DT+PSO true 1 true 0 pred 1 58 6 pred 0 38 197
Ini  menunjukkan  jumlah  kasus  di  mana  model secara  benar  memprediksi gagal  jantung. Dalam  hal ini,  ada  58  kasus  di  mana  model  dengan  benar mengidentifikasi  gagal  jantung.  Tabel  menunjukkan 6  kasus  menunjukkan  jumlah  kasus  di  mana  model keliru memprediksi gagal jantung (yaitu,
memprediksi  gagal  jantung  ketika  sebenarnya  tidak terjadi). Ada 38 kasus dimana gagal jantung ada tetapi model  tidak  mengidentifikasinya.  Ada  197  kasus  di mana  tidak  ada  gagal  jantung  dan  model  juga memprediksi hal yang sama. Dari confussion matrix DT optimasi PSO maka akan didapatkan kurva gagal jantung dengan model DT optimasi PSO yang dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  penggunaan metode PSO pada DT pada dataset kegagalan jantung menghasilkan  kurva  yang  menandakan  model  yang
relatif  baik,  ditandai  dengan  nilai  AUC  sebesar 0,794%.

## Gambar 4. Kurva Gagal Jantung Model DT+PSO

## Pengujian dan Validasi
Setelah  model  dioptimalkan,  evaluasi  akan dijalankan melalui pengujian dan validasi pada hasil dari kedua metode tersebut. Terdapat kenaikan yang mencolok  dalam  nilai  akurasi  dan  AUC  pada  data kegagalan jantung yang diteliti menggunakan metode DT bersama PSO, sebagaimana ditunjukkan di tabel 5. kinerja tiap metode dievaluasi dengan menggunakan  metrik  tertentu  yang  dirancang  untuk mengukur  efektivitas  model,  dimana  akurasi  dan AUC digunakan sebagai indikator perbandingan.
Tabel 6. Perbandingan Performa Metode Algorithm DT DT Optimasi PSO Accuracy 79.92% 85.29% AUC 0.706% 0.794%
Tabel  yang  membandingkan  kinerja  berbagai metode menunjukkan dengan  jelas bahwa penelitian ini  berhasil  meningkatkan performa algoritma Decision  Tree (DT)  setelah  optimalisasi  dengan Particle Swarm Optimization (PSO). Peningkatan ini terlihat dari dua metrik evaluasi: tingkat akurasi dan Area  Under  Curve  (AUC).  Hasil  perbandingan  ini juga  tercermin  dalam  grafik  nilai  yang  ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Perbandingan Nilai
Berdasarkan informasi pada gambar 5 jika nilai akurasi  untuk  DT  adalah  79.92%  dan  setelah optimisasi  dengan  PSO  adalah  85.29%,  ini menunjukkan  bahwa  optimasi  PSO  telah  berhasil meningkatkan  akurasi  model  DT.  Peningkatan  dari 79.92%  menjadi  85.29%  dalam  akurasi  adalah perubahan  yang signifikan dan  menunjukkan  bahwa teknik optimasi PSO dapat efektif dalam meningkatkan  kinerja  model  prediktif.  Grafik  yang menunjukkan  dua  pasang  batang  yang  dapat  dilihat mewakili  nilai  sebelum  dan  sesudah  optimisasi bahwa  PSO  memberikan  peningkatan  kinerja terhadap model DT asli.

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  memperlihatkan  peningkatan signifikan dalam akurasi dan AUC setelah penerapan optimisasi PSO pada model DT untuk diagnosis gagal jantung.  Peningkatan  akurasi  dari  79.92%  menjadi 85.29%  menandakan  bahwa  integrasi  PSO  berhasil meningkatkan  kemampuan  prediksi  model  DT dibandingkan dengan penelitian nomor 3 sebelumnya pada  referensi  dengan  akurasi  sebelumnya  sebesar 82,22%.  PSO  memainkan  peran  penting  dalam menentukan bobot dan parameter yang optimal, yang tercermin dari perubahan dalam confusion matrix. Ini menunjukkan  efektivitas  PSO  dalam  meningkatkan seleksi fitur dan struktur pohon keputusan pada model DT. Studi ini efektif dalam mengolah data klinis yang kompleks  termasuk  variabel  seperti  umur,  anemia, dan  status  merokok  memperlihatkan  kemampuan model  DT  yang  dioptimasi  PSO  dalam  menangani data multidimensi.
Perbandingan  dengan  penelitian  sebelumnya telah menggunakan beragam metode seperti LR, RF, dan NN. Namun, fluktuasi dalam akurasi menunjukkan tantangan dalam mencapai konsistensi prediksi.  Model  NB  dan  RF  menunjukkan  akurasi tinggi  dalam  beberapa  studi,  tetapi  kedua  metode tersebut  mungkin  tidak  seefisien  DT  dalam interpretasi  dan  penggunaan  data  klinis.  Studi  ini membawa  inovasi  dengan  menggabungkan  DT  dan PSO  yang  belum  banyak  dieksplorasi  dalam penelitian  sebelumnya.  Ini  menawarkan  pendekatan baru  dalam  meningkatkan  akurasi  model  diagnostik gagal  jantung. Dengan  mengkombinasikan DT yang mudah  diinterpretasi  dan  PSO  yang  efisien  dalam optimisasi,  penelitian  ini  menyediakan  model  yang seimbang antara keakuratan dan ketergunaan praktis.

## 5. KESIMPULAN
Studi  ini  berhasil  mengatasi  beberapa  batasan metode konvensional dalam diagnostik gagal jantung dengan  mengintegrasikan  DT  dan  PSO  dengan menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan  dalam akurasi  sebesar  05,37%  dan  AUC  0,008%.  Namun, diperlukan  evaluasi  lebih  lanjut  untuk  memastikan keandalan  model  dalam  berbagai  skenario  klinis. Inovasi ini membuka jalan bagi penelitian lebih lanjut
0,00% 50,00% 100,00% DT DT Optimasi PSO Perbandingan Nilai Accuracy AUC
dalam  penggunaan  teknik  optimisasi  dalam  analisis data kesehatan.
Penelitian  masa  depan  dapat  mengintegrasikan lebih  banyak  variabel  klinis  dan  demografis  untuk meningkatkan keandalan model dan membandingkan model  DT  yang  dioptimasi  PSO  dengan  teknik  AI terbaru  seperti deep  learning dapat  memberikan wawasan lebih lanjut tentang efektivitas metode ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Saqlain, W. Hussain, N. A. Saqib, and M. A. Khan, “Identification of Heart Failure by
Using Unstructured Data  of Cardiac Patients,” in Proceedings of the International Conference on Parallel Processing
Workshops , 2016, vol. 2016-Septe, pp. 426–
431, doi: 10.1109/ICPPW.2016.66.
[2] N.  Priyanka  and  P.  Ravikumar,  “Usage  of data mining techniques in predicting the heart diseases  -  Naïve  Bayes  &  decision  tree,” 2017, doi: 10.1109/ICCPCT.2017.8074215.
[3] F.  S.  Alotaibi,  “Implementation  of  machine learning  model  to  predict  heart  failure disease,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10,  no.  6,  pp.  261–268,  2019,  doi: 10.14569/ijacsa.2019.0100637.
[4] B.  Wang et  al. ,  “A  Multi-Task  Neural Network Architecture for Renal Dysfunction Prediction  in  Heart  Failure  Patients  With Electronic  Health  Records,” IEEE  Access , vol. 7, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2956859. [5]
D. Chicco and G. Jurman, “Machine learning can  predict  survival  of  patients  with  heart failure  from  serum  creatinine  and  ejection fraction  alone,” BMC  Med.  Inform.  Decis. Mak. ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  1–16,  2020,  doi: 10.1186/s12911-020-1023-5.
[6] D.  Chicco  and  L.  Oneto,  “An  Enhanced Random  Forests  Approach  to  Predict  Heart Failure  From  Small  Imbalanced  Gene Expression  Data,” IEEE/ACM Trans. Comput.  Biol.  Bioinforma. ,  vol.  18,  no.  6, 2021, doi: 10.1109/TCBB.2020.3041527.
[7] A. Ishaq et al. , “Improving the Prediction of Heart  Failure  Patients’  Survival  Using SMOTE and Effective Data Mining Techniques,” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp. 39707–39716, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3064084.
[8] R. A. M. Elghalid, A. Alwirshiffani, A. A. I. Mohamed, F. H. A. Aldeeb, and A. Andiasha, “Comparison  of  Some  Machine  Learning Algorithms  for  Predicting  Heart  Failure,”
2022, doi: 10.1109/ICEMIS56295.2022.9914325. [9] D.  Yuliandari,  A.  Wuryanto,  F.  A.  Sariasih, Sidik,  and  F.  A.  Sariasih,  “Improving  the
Accuracy  of  Heart  Failure  Prediction  Using the  Particle  Swarm  Optimization  Method,”
Sink.  J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 9, no.
1, pp. 210–220, 2024, doi: https://doi.org/10.33395/sinkron.v9i1.13017 e-ISSN. [10] I.  Nawawi,  “OPTIMISASI  PEMILIHAN
FITUR UNTUK PREDIKSI GAGAL JANTUNG:  FUSION  RANDOM  FOREST DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION,” Inti , vol. 18, no. 2, 2024.
[11] I.  M.  D.  Priyatama  and  Ridwansyah,
“Klasifikasi  Anak  Berkebutuhan  Khusus Tunagrahita Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” Paradigma , vol. 24, no. 1, pp. 90–95, 2022, doi: https://doi.org/10.31294/paradigma.v24i1.10
87.
[12] R.  Ridwansyah,  V.  Riyanto,  A.  Hamid,  S. Rahayu, and J. J. Purnama, “Grouping Data in  Predicting  Infant  Mortality  Using  K- Means and Decision Tree,” Paradigma , vol. 24,  no.  2,  pp.  168–174,  2022,  doi: 10.31294/paradigma.v24i2.1399.
[13] Ridwansyah,  I.  Ariyati,  and  S.  Faizah, “PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATION BERBASIS  CO-EVOLUSIONER  DALAM EVALUASI KINERJA ASISTEN DOSEN,” J. SAINTEKOM , vol. 9, no. 2, pp. 165–177, 2019,
doi:
https://doi.org/10.33020/saintekom.v9i2.96.
[14] I.  Ariyati,  Ridwansyah,  and  Suhardjono, “Implementasi Particle Swarm Optimization untuk  Optimalisasi  Data  Mining  Dalam Evaluasi  Kinerja  Asisten  Dosen,” J.  Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 70–75, 2018, [Online].
Available:
https://ejournal.akakom.ac.id/index.php/jiko/ article/view/127/pdf.
[15] Ridwansyah  and  E.  Purwaningsih,  “Particle Swarm  Optimization  Untuk  Meningkatkan Akurasi Prediksi Pemasaran Bank,” J. PILAR Nusa  Mandiri ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  83–88, 2018.
[16] V.  Riyanto,  A.  Hamid,  and  Ridwansyah, “Prediction  of  Student  Graduation  Time Using the Best Algorithm,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2019, doi: http://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.6424.
[17] J.  J.  Purnama,  H.  M.  Nawawi,  S.  Rosyida, Ridwansyah,  and  Risandar,  “Klasifikasi Mahasiswa Her Berbasis Algortima Svm Dan Decision  Tree,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 7, no. 6, pp. 1253–1260, 2019, doi: 10.25126/jtiik.202073080.
[18] S. Suhardjono, A. Sudradjat, B. A. Wahid, H. Sugiarto,  and  H.  Nurdin,  “Prediction  Of
746 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 739-746
Infant  Mortality  Using  The  Decission  Tree And Genetic Algorithm Methods,” Paradigma ,  vol.  25,  no.  1,  2023,  doi: https://doi.org/10.31294/p.v25i1.1819.
[19] I.  Ariyati,  S.  Rosyida,  K.  Ramanda,  V.
Riyanto,  S.  Faizah,  and  Ridwansyah,
“Optimization  of  the  Decision  Tree Algorithm Used Particle Swarm Optimization  in  the  Selection  of  Digital Payments,” in Journal of Physics: Conference  Series ,  2020,  vol.  1641,  no.  1, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012090.
[20] Suhardjono,  G.  Wijaya,  and  A.  Hamid, “PREDIKSI WAKTU KELULUSAN
MAHASISWA  MENGGUNAKAN  SVM
BERBASIS PSO,” Bianglala Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 97–101, 2019, doi: https://doi.org/10.31294/bi.v7i2.6654.g3731.