## 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.v5i1.2634

## Peningkatan Akurasi Klasifikasi Backpropagation Menggunakan Artificial Bee Colony dan K-NN Pada Penyakit Jantung

## Pandito Dewa Putra, Sukemi*, Dian Palupi Rini
Fakultas Ilmu Komputer, Magister Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 panditodewaputra@gmail.com, 2,* sukemi@ilkom.unsri.ac.id, 3 dprini@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: sukemi@ilkom.unsri.ac.id
Abstrak –Penyakit  jantung  menduduki  peringkat  sebagai  penyebab  utama  kematian  di  dunia  terhitung  sekitar  17,3  juta kematian per tahun dengan berbagai faktor penyebabnya, seperti tekanan darah tinggi, diabetes, fluktuasi kolesterol, kelelahan dan banyak lagi lainnya yang banyak terkoleksi dalam dataset. Dataset penyakit jantung yang diterapkan yaitu cleveland heart disease  dengan  14  atribut  data.  Metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  menggunakan  algoritma Backpropagation  dalam  mengklasifikasi  penyakit  jantung,  dimana  akan  dikombinasikan  dengan  algoritma  Artificial  Bee Colony  dan  k-Nearest  Neighbor  untuk  pemilihan  fitur atau  pemilihan  atribut  sebab  dengan  teknik  ini  dapat  meningkatkan akurasi model pengklasifikasi yang dihasilkan sebesar 94,23%.
Kata Kunci: Penyakit Jantung; Cleveland; Backpropagation; Artificial Bee Colony; K-NN
Abstract –Heart disease has ranked as the leading cause of death in the world, accounting for around 17.3 million deaths per year with some causes, as high blood pressure, diabetes, cholesterol fluctuation, fatigue, and some others which is collected on dataset. Heart disease dataset that was applied is cleveland heart disease with fourteen (14) data atribute. The method that was applied in this research was using Backpropagation algorithm on heart disease classifying, where will be combined Artificial Bee Colony and k-Nearest Neighbor algorithm for features or atribute choose due to this technique can increase classifier model accuracy which is produced as much as 94,23%.
Keywords: Heart Disease; Cleveland; Backpropagation; Artificial Bee Colony; K-NN

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  jantung  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  paling  banyak  diderita  saat  ini,  karena  berbagai  faktor penyebabnya, seperti tekanan darah tinggi, diabetes, fluktuasi kolesterol, kelelahan dan banyak lagi lainnya [1]. Saat  ini,  dalam  industri  perawatan  kesehatan,  analisis  data  dapat  menyelamatkan  nyawa  dengan  meningkatkan diagnosis medis. Kemudian dengan berbagai perkembangan besar dalam rekayasa perangkat lunak, berbagai alat penambangan data tersedia bagi para peneliti, dan digunakan untuk melakukan studi dan eksperimen [2]. Penelitian ini  fokus  pada  prediksi  penyakit  jantung  menggunakan  teknik  data  mining.  Motivasi  dari  penelitian  ini  adalah perkiraan yang diberikan oleh WHO. Berdasarkan perkiraan WHO pada tahun 2030, hampir 23,6 juta orang akan menjadi penyebab penyakit Jantung [3]. Penyakit jantung menduduki peringkat sebagai penyebab utama kematian di  dunia  terhitung  sekitar  17,3  juta  kematian  per  tahun.  Hal  ini  membawa  kebutuhan  yang  mendesak  untuk menggunakan teknik data mining di industri medis yang cukup efisien untuk menemukan pola dalam data Penyakit Jantung. Peningkatan akurasi dan kompleksitas waktu untuk mendeteksi penyakit jantung pada pasien berdasarkan beberapa parameter penting menjadi perhatian utama para ilmuwan data di seluruh dunia. Sistem prediksi penyakit jantung yang efisien memiliki kemampuan untuk menggantikan tes medis yang memakan waktu dan mahal yang harus dilalui pasien [4]. Penambangan data medis digunakan untuk mendiagnosis penyakit dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin, sehingga praktisi medis dapat memperoleh masukan berharga tentang pasien penyakit jantung, yang memungkinkan mereka untuk memberikan perawatan yang tepat kepada pasien. Hal ini memotivasi kami untuk mengembangkan model ini untuk membantu para dokter dalam mendiagnosis pasien penyakit jantung dengan teknik data mining klasifikasi menggunakan fitur selection [5].
Pemilihan fitur adalah istilah umum untuk proses otomatis yang hanya memilih fitur yang paling penting dan  relevan  dari  suatu  objek.  Fitur  yang  berlebihan  atau  tidak  relevan  akan  dibuang  atau  diabaikan  sebelum memiliki  kesempatan  untuk  menurunkan  performa  sistem  klasifikasi.  Penggunaan  pemilihan  fitur  dengan demikian menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dan mengurangi biaya komputasi pemodelan secara keseluruhan [6]. Pemilihan fitur atau pemilihan atribut  telah menjadi  fokus penting dalam banyak aplikasi  penelitian, sebab dengan teknik ini dapat  meningkatkan akurasi  model  pengklasifikasi  yang dihasilkan. Selain itu, penting untuk menemukan subset fitur prediktif yang relevan. Misalnya, seorang dokter mungkin mengambil keputusan tentang kekritisan  suatu  penyakit  berdasarkan  klasifikasi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  fitur  yang  dipilih. Kemudian akurasi saat proses klasifikasi terhadap suatu penyakit ditingkatkan dengan mengoptimalkan pemilihan fitur [7].
Beberapa  metode  populer  yang  telah  digunakan  oleh  beberapa  peneliti  dalam  mengklasifikasi  penyakit jantung ( cleveland heart disease) adalah algoritma CART dengan akurasi yang dicapai 83% [8], algoritma naïve bayes dengan akurasi mencapai 83% dan support vector machine yang mencapai akurasi 84% [9], algoritma K- NN (IBK) mencapai akurasi 79% [10], kemudian algoritma random forest mencapai akurasi 86% dan random tree yang mencapai 79% [11]. Kemudian terdapat juga beberapa metode kombinasi dalam mengklasifikasi penyakit jantung  ( clevelnad  heart  disease) yaitu  algoritma  kombinasi CSF-PSO-MLP mencapai  akurasi  90%  [12], algoirtma kombinasi GA-SVM-SMO-RBF mencapai akurasi 88% [13]. Metode backpropagation sendiri mencapai

## 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.v5i1.2634
akurasi  85%  [14].  Kemudian  beberapa  kombinasi  algoritma backpropagation yaitu DE-Backpropagation mencapai  akurasi  80%,  algoritma PSO-Backpropagation mencapai  akurasi  83%,  algoritma DEGI- Backpropagation mencapai 87% [15]. Algoritma metaheuristik yang diterapkan pada penelitian ini yaitu artificial bee colony , dimana ABC-SVM ( Cleveland dataset ) mencapai akurasi 86.76 % [16], kemudian ABC-kNN ( autism dataset ) mencapai akurasi 85% [17]. Penelitian ini akan berfokus pada pemilihan fitur penting sambil membuang fitur  yang  berlebihan  dengan  algoritma artificial  bee  colony dan  algoritma K-Nearest  Neighbor untuk mendapatkan  nilai fitness dan  atribut-atribut  terbaik  agar  terjadi  peningkatan  akurasi  optimal  pada  algoritma backpropagation dalam mengklasifikasi penyakit jantung ( cleveland heart disease ).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi yang diterapkan dalam penelitian ini yaitu dengan menerakan algoritma Backpropagation yang akan dikombinasikan dengan algoritma Artificial Bee Colony dan k-NN.

## 2.1 Artificial Bee Colony (ABC)
Algoritma ABC dapat dikategorikan menjadi tiga kelompok: lebah yang dipekerjakan, lebah pengamat dan lebah pengintai. Pada algoritma ABC , sumber makanan merupakan solusi dalam masalah pengoptimalan. Kualitas suatu sumber  pangan  dapat  diukur  dengan  fungsi  kesesuaian  yang  berkaitan  dengan  lokasi  sumber  pangan  tersebut. Proses pencarian sumber makanan oleh lebah dapat  digunakan untuk menemukan solusi  yang optimal di ruang solusi [18].
Lebah pengamat buatan memilih sumber makanan tergantung pada nilai probabilitas yang terkait dengan sumber makanan tersebut :
𝑝 𝑖 = 𝑓𝑖𝑡 𝑖 ∑ 𝑓𝑖𝑡 𝑛 𝑆𝑁 𝑛=1 (1)
Untuk menghasilkan posisi makanan kandidat dari yang lama dalam ingatan, ABC menggunakan :
v ij = z ij + ϕ ij (z ij + z kj ) (2)
Pada ABC ,  ini  disimulasikan  dengan  menghasilkan  posisi  secara  acak  dan  menggantinya  dengan  yang ditinggalkan. Dalam ABC , asalkan suatu posisi tidak dapat ditingkatkan lebih lanjut melalui jumlah siklus yang telah  ditentukan,  maka  sumber  pangan  tersebut  diasumsikan  telah  ditinggalkan.  Nilai  jumlah  siklus  yang  telah ditentukan  merupakan  parameter  kontrol  penting  dari  algoritma ABC ,  yang  disebut  "batas"  untuk  pengabaian. Kemudian lebah pengintai menemukan sumber makanan baru :
𝑧 𝑖 𝑗 =   𝑧 𝑚𝑖𝑛 𝑗 + 𝑟𝑎𝑛𝑑 (0,1)(𝑧 𝑚𝑎𝑥 𝑗 −  𝑧 𝑚𝑖𝑛 𝑗 ) (3)
Setelah masing-masing kandidat sumber posisi v ij diproduksi dan kemudian dievaluasi oleh lebah tiruan, kinerjanya dibandingkan dengan yang lama. Jika sumber makanan baru memiliki nektar yang sama atau lebih baik dari sumber lama, itu diganti dengan yang lama di memori. Jika tidak, yang lama disimpan dalam memori. Dengan kata lain, mekanisme seleksi greedy digunakan sebagai operasi seleksi antara yang lama dan yang kandidat [18].

## 2.2 K-NN
Dalam algoritma KNN , sampel pendidikan dijelaskan dengan fitur n-dimensi numerik. Setiap sampel ditunjukkan oleh  titik  dalam  fitur  dimensi-n  numerik.  Jadi,  semua  sampel  pendidikan  disimpan  dalam  pola  pendidikan  n- dimensi [19]. Ketika ada sampel yang tidak diketahui yang perlu diklasifikasikan, algoritma ini akan mencari pola eksperimental untuk sampel K yang paling dekat dengan sampel yang tidak diketahui. Pendekatan ini (kedekatan) ditentukan oleh jarak Euclidean. Jika dua titik tersebut menyertakan X 1 = (x 11 , x 12 , x 13 ,…. X 1n ) dan X 2 = (x 21 , x 22 , x 23 ,…. X 2n ), maka jarak Euclidean persamaan tersebut adalah sebagai berikut :
𝑑𝑖𝑠𝑡 (𝑥 1 , 𝑥 2 ) =   √∑ (𝑥 𝑙𝑖 −  𝑥 2𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
Misalnya,  jarak Euclidean digunakan  untuk  data  numerik  dan  jarak Hamming untuk  data  kategorikal. Setelah  semua  jarak  dihitung,  mereka  diurutkan.  Kategori  data  pengujian  ditentukan  berdasarkan  kategori mayoritas dari k-neighbours terdekat dengan item data pengujian. Langkah ini akan diulang sampai semua data pengujian diklasifikasikan [17].

## 2.3 Algoritma ABC - kNN
Metode  yang  diusulkan  menerapkan  algoritma ABC dengan kNN . kNN digunakan  untuk  evaluasi fitness untuk memperkirakan  nilai fitness dari  sumber  makanan ABC .  Setelah  lebah  yang  dipekerjakan  dan  lebah  pengamat menghasilkan kandidat sumber makanan baru, yang merupakan himpunan bagian dari fitur terpilih, kNN dilakukan untuk mengevaluasi ketepatan klasifikasi (fungsi objektif) dari kandidat sumber makanan baru. Akurasi digunakan sebagai  kriteria untuk memilih subset  fitur yang optimal  [17]. Dalam penelitian ini menetapkan jumlah nearest

## 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.v5i1.2634
Yes No
neighbors dan  k  menjadi  satu  sehingga  setiap  item  data  masukan  akan  diklasifikasikan  ke  kelas  data  tetangga terdekat. Metode leave-one-out cross validation (LOOCV) digunakan untuk mengevaluasi akurasi klasifikasi k- NN . LOOCV akan  menggunakan  satu  item  data  sampel  dari  dataset  asli  sebagai  data  validasi;  sisa  item  akan digunakan  sebagai  data  pelatihan.  Proses  pelatihan  ini  diulangi  sampai  semua  item  data  dalam  dataset  telah digunakan sebagai  item  data validasi. Kami menerapkan metode ABC-kNN untuk pemilihan fitur dan masalah klasifikasi yang dijelaskan di atas. Tujuannya adalah untuk menemukan subset fitur yang optimal dari kumpulan fitur  asli  sementara  subset  yang  dihasilkan  memenuhi  akurasi  klasifikasi  tertinggi.  Pemilihan  fitur  dan  proses klasifikasi ABC-kNN diilustrasikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Algoritma ABC-kNN

## 2.4 Backpropagation (BP)
Algoritma Backpropagation adalah  metode  pembelajaran  yang  diawasi  untuk  melatih  jaringan  saraf  tiruan multilayer [20] dengan tahapan seperti pada Gambar 2. Pertimbangkan arsitektur jaringan neural yang terdiri dari beberapa  lapisan  tersembunyi.  Jika  kita  menganggap  neuron  milik  lapisan  tersembunyi  atau  keluaran,  aktivasi unit-unit ini, dilambangkan dengan y i , dapat ditulis sebagai:
𝑦 𝑖 = 𝑔 (∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝐿 𝑗=1 . 𝑠 𝑗 ) = 𝑔(ℎ), (5)
Dimana w ij adalah bobot sinaptik antara neuron i pada lapisan saat ini dan neuron pada lapisan sebelumnya dengan aktivasi s j . Pada persamaan sebelumnya, h adalah potensial sinaptik  dari  suatu  neuron, yang mencakup fungsi aktivasi tipe sigmoid. Tujuan dari algoritma pembelajaran yang diawasi BP adalah untuk meminimalkan perbedaan antara keluaran yang diberikan (target) untuk satu set data masukan dan keluaran dari jaringan, diukur dengan fungsi errror (E) yang bergantung pada nilai bobot sinaptik, dan itu dapat didefinisikan sebagai:
𝐸 = 1 2 ∑ ∑ (𝑧 𝑖 (𝑘) −   𝑦 𝑖 (𝑘)) 2 , 𝑀 𝑖=1 𝑃 𝑘=1 (6)
Inisialisasi bee colony Hasilkan semua inisial
solusi secara acak
Evaluasi inisial nilai fitness
dengan k-NN Hasilkan solusi kandidat baru Evaluasi kandidat nilai fitness dengan k-NN Update solusi terbaik Pilih solusi terbaik dari lebah pekerja Nilai Fitness terbaik Hasil atribut pilihan terbaik End Start

## 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.v5i1.2634
Dimana jumlah pertama ada pada pola p dari kumpulan data dan jumlah kedua ada pada neuron keluaran M . z i (k) adalah nilai target untuk keluaran neuron i untuk pola k , dan y i ( k ) adalah keluaran respons yang sesuai dari jaringan. Bobot sinaptik antara dua lapisan terakhir neuron diperbarui sebagai:
∆𝑤 𝑖𝑗 = −𝜂 𝜕𝐸 𝜕𝑤 𝑖𝑗 = 𝜂 [𝑧 𝑖 (𝑘) − 𝑦 𝑖 (𝑘)]𝑔 𝑖 ′ (ℎ 𝑖 )𝑠 𝑗 (𝑘), (7)
Dimana η adalah  kecepatan  pemelajaran, g’ adalah  turunan  dari  fungsi  sigmoid  dan h adalah  potensial sinaptik yang telah ditentukan sebelumnya, sedangkan bobot lainnya dimodifikasi sesuai dengan persamaan serupa dengan pengenalan sekumpulan nilai yang disebut "delta" ( δ ), yang menyebarkan kesalahan dari lapisan terakhir ke lapisan dalam.
Gambar 2. Flowchart Backpropagation

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Penelitian  ini  akan  menggunakan cleveland  heart  disease  dataset yang  bersumber  dari uci  machine  learning repository . Kemudian akan digunakan 14 atribut dengan 303 record data didalamnya.
Tabel 1. Cleveland Heart Disease Kode Atribut  Atribut Keterangan A1 Age Umur pasien A2 Sex 1 = male ; 0 = female A3 Cp (chest pain) Value 1: typical angina ; Value 2: atypical angina ; Value 3: non-anginal pain ; Value 4:
asymptomatic A4 trestbps tekanan darah A5 chol kolesterol A6 fbs Gulah darah berdasarkan nilai 1 = true ; 0 = false A7 restcg Elektrokardiografi berdasarkan 0 = normal;
1 = memiliki kelainan gelombang ST-T; 2 =
menunjukkan hipertrofi ventrikel kiri
Start Inisialisasi Bobot Feed forward Hitung error backpropagation
Hitung perubahan bobot Hitung MSE ( mean square error )
MSE < Target error Yes No End

## 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.v5i1.2634
Kode Atribut  Atribut Keterangan A8 thalach denyut jantung A9 exang induksi angina 1 = yes; 0 = no A10 oldpeak depresi ST A11 slope kemiringan segmen ST puncak berdasarkan nilai 1 = upsloping ; 2 = flat; 3 = downsloping A12 ca Jumlah pembuluh darah utama 0-3 diwarnai dengan fluoroskopi A3 thai memiliki nilai 3 = normal; 6 = cacat tetap; 7 = cacat yang dapat dibalik A14 (class) num memiliki nilai 0 = Tidak Mengalami Penyakit Jantung; 1 = Mengalami Penyakit Jantung
Dataset yang akan digunakan yaitu cleveland heart disease , dimana database nya berisi 76 atribut, tetapi semua publikasi merujuk pada penggunaan 14 di antaranya, yang 13 terkait dengan faktor penyakit dan 1 kasus terkait dengan ada tidaknya penyakit jantung pada orang yang menjalani 13 tes sebelumnya [21] seperti pada tabel 1. Kemudian atribut num terdapat nilai 0 mewakili tidak adanya penyakit jantung dan semua nilai dari 1 hingga 4 mewakili  pasien  dengan  penyakit  jantung,  dimana  penskalaan  mengacu  pada  tingkat  keparahan  penyakit  (4 menjadi  yang  tertinggi)  [22].  Jadi,  atribute num dirancang  memiliki  dua  tipe  keluaran:  0  menunjukkan  bahwa penyakit jantung tidak ada dan 1 menunjukkan bahwa penyakit jantung ada [23].

## 3.2 Data Preprocessing
Dataset cleveland heart disease mengandung 303 record data namun terdapat 6 baris data yang memiliki missing value sehingga data missing tersebut  akan dibuang dan hanya akan menggunakan 297 baris data yang lengkap. Data training dan Data testing akan dipecah secara otomatis dengan k-fold cross validation yang akan diberikan nilai bobot sebanyak ( k=5 ) sehingga rasio untuk data training-testing 80% : 20% [24].

## 3.3 Hasil Pengujian
Hasil  penelitian  akan  menguji  algoritma Backpropagation tanpa  kombinasi  pada cleveland  heart  disease . Kemudian pengujian selanjutnya yaitu dengan menerapkan algoritma Backpropagation yang akan dikombinasikan dengan algoritma ABC-kNN sebagai seleksi fitur pada cleveland heart disease . Kemudian hasil akhirnya akan di lihat perbandingan 2 pengujian tersebut.
Pengujian Pertama yaitu dengan menggunakan algoritma Backpropagation saja yang akan dibandingkan dengan  algoritma  kombinasi Backpropagation dengan ABC-kNN ,  kemudian  untuk  atribut  dari cleveland  heart disease dataset digunakan sebanyak 14 atribut dengan 297 record data yang digunakan setelah dilakukan proses preprocessing .  Dengan  menerapkan k-fold  validation yaitu  menentukan  bobot  nilai  ( k=5 )  yang  akan  memecah data menjadi 80:20 untuk data training dan testing secara acak dan terotomatisasi.
Tabel 2. Backpropagation ( Training ) No Class Precision Recall F1-Score Support Accuracy 1 0 83 83 83 30 83 1 83 83 83 29 2 0 93 90 91 29 92 1 90 93 92 30 3 0 81 81 81 26 83 1 85 85 85 33 4 0 92 96 94 25 95 1 97 94 96 34 Tabel 3. Backpropagation ( Testing ) No Class Precision Recall F1-Score Support Accuracy 1 0 92 85 88 26 90 1 89 94 91 33
Hasil dari algoritma Backpropagation terhadap cleveland heart disease yaitu 83%, 92%, 83%, 95%, dan 90%, dimana akurasi rata-rata yang didapat dengan 5-fold validasi yaitu mencapai akurasi 88,47%. Selanjutnya untuk hasil AUC yang didapat dari algoritma Backpropagation yaitu dengan nilai AUC tertinggi mencapai 95% dan nilai AUC terendah mencapai 82% seperti pada gambar 3.

## 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.v5i1.2634
Gambar 3. Hasil AUC Algoritma Backpropagation
Proses seleksi atribut dilakukan terhadap cleveland heart disease dengan bertujuan agar membuang atribut- atribut yang dapat membuat akurasi menjadi rendah. Proses seleksi atribut ini akan menggunakan algoritma ABC- kNN , dimana algoritma ABC untuk pemilihan atribut secara random dan algoritma k-NN untuk mencari nilai fitness dari algoritma ABC . Kemudian terpilihlah beberapa atribut dengan jumlah yang lebih sedikit dari cleveland heart disease dataset agar terjadi peningkatan akurasi terhadap algoritma Backpropagation pada saat proses klasifikasi.
Gambar 4. Hasil Seleksi fitur Algoritma ABC-kNN
Cleveland heart disease memiliki 13 atrbut dan 1 atribut class . Hasil yang didapat dari seleksi fitur dengan menggunakan algoritma ABC dan k-NN yaitu terpilihlah atribut yang akan digunakan [0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1] dimana biner angka 0 adalah atribut yang dibuang dan biner angka 1 adalah atribut yang digunakan. Atribut yang terpilih  yaitu  atrbut  A2,  A3,  A6,  A7,  A12  dan  A13.  Hasil  nilai fitness terbaik  dari  seleksi  fitur  meggunakan algoritma ABC-kNN yaitu  mencapai  91%  seperti  pada  gambar  4.  Kemudian  selanjutnya  melakukan  pengujian untuk kombinasi algoritma Backpropagation + ABC-kNN.
Tabel 4. Backpropagation + ABC-kNN ( Training ) No Class Precision Recall F1-Score Support Accuracy 1 0 94 97 96 33 95 1 96 92 94 26 2 0 88 100 93 28 93 1 100 87 93 31 3 0 90 97 93 36 92 1 95 83 88 23 4 0 96 96 96 28 97 1 97 97 97 31
Tabel 5. Backpropagation + ABC-kNN ( Testing ) No Class Precision Recall F1-Score Support Accuracy 1 0 97 94 96 35 95 1 92 96 94 24

## 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.v5i1.2634
Hasil dari algoritma Backpropagation + ABC-kNN dengan menerapkan k-fold cross validation dengan nilai k=5 yaitu  95%,  93%,  92%,  97%,  dan  95%.  Kemudian Mean  Accuracy dari  5- fold  cross  validation tersebut mencapai: 94,23%. Selanjutnya untuk hasil AUC yang didapat dari algoritma Backpropagation + ABC-kNN yaitu nilai AUC tertinggi mencapai 97% sedangkan AUC terendah mencapai 92%.
Gambar 5. Hasil AUC Algoritma Backpropagation + ABC-kNN
Gambar 6. Perbandingan Akurasi
Seleksi fitur yang telah diterapkan pada penelitian ini menggunakan algoritma ABC-k-NN telah menunjukan peningkatan akurasi saat proses pengklasifikasi penyakit jantung dengan algoritma Backpropagation . Algoritma Backpropagation tanpa  kombinasi  mencapai  akurasi  optimal  88%  sedangkan  algoritma Backpropagation yang dikombinasi dengan ABC-kNN untuk seleksi fitur berhasil mencapai akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 94%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  yaitu  telah  terjadi  peningkatan  akurasi  algoritma Backpropagation yang  cukup signifikan  setelah  dilakukan  nya  proses  seleksi  atribut  dengan  menggunakan  algoritma ABC-kNN terhadap cleveland heart disease dataset . Hasil nilai fitness tertinggi saat proses seleksi fitur ABC-kNN yaitu mencapai 91%. Kemudian proses seleksi fitur tersebut telah mendapatkan 6 atribut (A2, A3, A6, A7, A12 dan A13) pilihan terbaik yang  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  diklasifikasi  dengan  menggunakn  algoritma Backpropagation .  Hasil akurasi  dari  kombinasi  algoritma Backpropagation + ABC-kNN yaitu mencapai mean  akurasi 94%. Kombinasi algoritma Backpropagation + ABC-kNN telah menggungguli dari kombinasi Backpropagation dengan algoritma variasi lainya, seperti Backpropagation + DEGI mencapai akurasi 87%, Backpropagation + differential evolution mencapai  akurasi  80%, Backpropagation + Partical  Swarm  Optimation mencapai  akurasi  83%,  dan Backpropagation saja  tanpa  kombinasi  mencapai  akurasi mean 88%.  Dengan  hasil  penelitian  ini  dapat membuktikan bahwa algoritma Artificial Bee Colony dan k-NN sangat cocok untuk dijadikan sebagai algoritma
84% 86% 88% 90% 92% 94% 96% Backpropagation Backpropagation + ABC-kNN Perbandingan Mean Accuration

## 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.v5i1.2634
optimasi untuk digunakan dalam melakukan seleksi fitur atribut pada dataset penelitian. Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu diharapkan dapat mengkombinasikan algoritma artificial bee colony dan k-NN dengan algoritma Artificial Neural Network lainnya seperti algoritma Feed Forward Propagation , Single Layer Perceptron , Multi Layer  Perceptron , Radial  Basis  Function (RBF),  dan Convolutional  Neural  Network dalam  mengklasifikasi penyakit jantung.

## REFERENCES
[1] K. M. Almustafa, “Prediction of heart disease and classifiers’ sensitivity analysis,” BMC Bioinformatics , vol. 21, no. 1, pp. 1–18, 2020, doi: 10.1186/s12859-020-03626-y.
[2] I.  Tougui,  A.  Jilbab,  and  J.  El  Mhamdi,  “Heart  disease  classification  using data  mining tools  and  machine learning techniques,” Health Technol. (Berl). , vol. 10, no. 5, pp. 1137–1144, 2020, doi: 10.1007/s12553-020-00438-1.
[3] P. Sharma and K. Saxena, “Application of fuzzy logic and genetic algorithm in heart disease risk level prediction,” Int. J. Syst. Assur. Eng. Manag. , vol. 8, pp. 1109–1125, 2017, doi: 10.1007/s13198-017-0578-8.
[4] R. Chadha and S. Mayank, “Prediction of heart disease using data mining techniques,” CSI Trans. ICT , vol. 4, no. 2–4, pp. 193–198, 2016, doi: 10.1007/s40012-016-0121-0.
[5] G. T. Reddy, M. P. K. Reddy, K. Lakshmanna, D. S. Rajput, R. Kaluri, and G. Srivastava, “Hybrid genetic algorithm and a fuzzy logic classifier for heart disease diagnosis,” Evol. Intell. , vol. 13, no. 2, pp. 185–196, 2020, doi: 10.1007/s12065- 019-00327-1.
[6] S. M. S. Shah, F. A. Shah, S. A. Hussain, and S. Batool, “Support Vector Machines-based Heart Disease Diagnosis using Feature  Subset,  Wrapping  Selection  and  Extraction  Methods,” Comput.  Electr.  Eng. ,  vol.  84,  p.  106628,  2020,  doi: 10.1016/j.compeleceng.2020.106628.
[7] T. Vivekanandan and N. C. Sriman Narayana Iyengar, “Optimal feature selection using a modified differential evolution algorithm and its effectiveness for prediction of heart disease,” Comput. Biol. Med. , vol. 90, no. April, pp. 125–136, 2017, doi: 10.1016/j.compbiomed.2017.09.011.
[8] V. Chaurasia, “Early Prediction of Heart Diseases Using Data Mining,” Caribb. J. Sci. Technol. , vol. 1, pp. 208–217, 2013.
[9] S. Pouriyeh, S. Vahid, G. Sannino, G. De Pietro, H. Arabnia, and J. Gutierrez, “A comprehensive investigation and comparison of Machine Learning Techniques in the domain of heart disease,” Proc. - IEEE Symp. Comput. Commun. , no. Iscc, pp. 204–207, 2017, doi: 10.1109/ISCC.2017.8024530.
[10]  N. Khateeb and M. Usman, “Efficient heart disease prediction system using K-nearest neighbor classification technique,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , pp. 21–26, 2017, doi: 10.1145/3175684.3175703.
[11]  T.  R.  Stella  Mary  and  S.  Sebastian,  “Predicting  heart  ailment in patients  with  varying  number of  features  using data mining techniques,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 9, no. 4, pp. 2675–2681, 2019, doi: 10.11591/ijece.v9i4.pp2675- 2681.
[12]  L. Verma, S. Srivastava, and P. C. Negi, “A Hybrid Data Mining Model to Predict Coronary Artery Disease Cases Using Non-Invasive Clinical Data,” J. Med. Syst. , vol. 40, no. 7, 2016, doi: 10.1007/s10916-016-0536-z.
[13]  S. Iftikhar, K. Fatima, A. Rehman, A. S. Almazyad, and T. Saba, “An evolution based hybrid approach for heart diseases classification and associated risk factors identification,” Biomed. Res. , vol. 28, no. 8, pp. 3451–3455, 2017.
[14]  S. D. Desai, S. Giraddi, P. Narayankar, N. R. Pudakalakatti, and S. Sulegaon, “Back-propagation neural network versus logistic regression in heart disease classification,” Adv. Intell. Syst. Comput. , vol. 702, no. July, pp. 133–144, 2019, doi: 10.1007/978-981-13-0680-8_13.
[15]  N. Leema, H. K. Nehemiah, and A. Kannan, “Neural network classifier optimization using Differential Evolution with Global Information and Back Propagation algorithm for clinical datasets,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 49, pp. 834–844, 2016, doi: 10.1016/j.asoc.2016.08.001.
[16]  B. Subanya and R. R. Rajalaxmi, “Feature selection using artificial bee colony for cardiovascular disease classification,” 2014 Int. Conf. Electron. Commun. Syst. ICECS 2014 , 2014, doi: 10.1109/ECS.2014.6892729.
[17]  T. Prasartvit, A. Banharnsakun, B. Kaewkamnerdpong, and T. Achalakul, “Reducing bioinformatics data dimension with ABC-kNN,” Neurocomputing , vol. 116, pp. 367–381, 2013, doi: 10.1016/j.neucom.2012.01.045.
[18]  D. Karaboga and C. Ozturk, “A novel clustering approach: Artificial Bee Colony (ABC) algorithm,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 11, no. 1, pp. 652–657, 2011, doi: 10.1016/j.asoc.2009.12.025.
[19]  F. S. Gharehchopogh, S. R. Khaze, and I. Maleki, “A new approach in bloggers classification with hybrid of K-nearest neighbor  and  artificial  neural  network  algorithms,” Indian  J.  Sci.  Technol. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  237–246,  2015,  doi: 10.17485/ijst/2015/v8i3/59570.
[20]  F. Ortega-Zamorano, J. M. Jerez, G. E. Juárez, and L. Franco, “FPGA Implementation of Neurocomputational Models: Comparison Between Standard Back-Propagation and C-Mantec Constructive Algorithm,” Neural Process. Lett. , vol. 46, no. 3, pp. 899–914, 2017, doi: 10.1007/s11063-017-9655-x.
[21]  M.  G.  Feshki  and  O.  S.  Shijani,  “Improving the heart disease diagnosis by  evolutionary  algorithm  of  PSO  and  Feed Forward  Neural  Network,” 2016  Artif.  Intell.  Robot.  IRANOPEN  2016 ,  pp.  48–53,  2016,  doi: 10.1109/RIOS.2016.7529489.
[22]  S.  Mohan,  C.  Thirumalai,  and  G.  Srivastava,  “Effective  heart  disease  prediction  using  hybrid  machine  learning techniques,” IEEE Access , vol. 7, pp. 81542–81554, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2923707.
[23]  T. Karayilan and Ö. Kiliç, “Prediction of Heart disease using neural network,” 2nd Int. Conf. Comput. Sci. Eng. UBMK 2017 , pp. 719–723, 2017, doi: 10.1109/UBMK.2017.8093512.
[24]  S. Yadav and S. Shukla, “Analysis of k-Fold Cross-Validation over Hold-Out Validation on Colossal Datasets for Quality Classification,” Proc. - 6th Int. Adv. Comput. Conf. IACC 2016 , no. Cv, pp. 78–83, 2016, doi: 10.1109/IACC.2016.25.