## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 5, Nomor 1, Januari 2021, Page 18-23 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.v5i1.2559

## Klasifikasi Coronary Heart Disease (CHD) Berbasis Optimasi DNN dan Inisialisasi Kaiming He
Lia Andiani * , Sukemi, Dian Palupi, Nurul Afifah
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1,* liaandiani199@gmail.com , 2 sukemiku66@gmail.com, 3 dianpalupirini@gmail.com, 4 nurulafifah@gmail.com Email Penulis Korespondensi: liaandiani199@gmail.com
Abstrak− CHD adalah nyeri dada atau ketidaknyamanan yang terjadi jika area otot jantung tidak mendapatkan cukup darah yang kaya oksigen. CHD juga dikenal sebagai penyakit arteri koroner. CHD meningkat setiap tahun dengan jumlah kematian yang signifikan, Diusulkan algoritma pembelajaran untuk mendapatkan kinerja yang lebih baik dalam akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas dalam interpretasi CHD. Akurasi dapat ditingkatkan dengan menambahkan suatu teknik optimasi inisialisasi weight  Kaiming  He  (2015)  pada  struktur  DNN.  Maka  dari  itu  kami  mengusulkan  DNN  di  optimasi  dengan  suatu  teknik inisialisasi weight Kaiming He sehingga dapat mengatasi kelemahan dalam varian data. Ini dibuktikan dengan hasil performa akurasi  sebesar  98.73%.  Inisialisasi  bobot  kaiming  he  terbukti  dapat  meningkatkan  akurasi  dan  mengatasi  masalah  varian data yang besar antar kelas.
Kata Kunci: CHD; Kaiming He; DNN; Akurasi
Abstract− CHD is chest pain or discomfort that occurs if the area of the heart muscle does not get enough oxygen-rich blood. CHD is also known as coronary artery disease. CHD is increasing every year with a significant number of deaths. A learning algorithm is proposed to get better performance in accuracy, sensitivity, and specificity in CHD interpretation. Accuracy can be improved by adding a Kaiming He (2015) weight initialization optimization technique to the DNN structure. Therefore we propose that DNN is optimized with a Kaiming He weight initialization technique so that it can overcome weaknesses in the data variant. This is evidenced by the results of the accuracy performance of 98.73%. Initialization of kaiming he weights is proven to improve accuracy and overcome the problem of large data variants between classes.
Keywords : CHD; Kaiming He; DNN; Accuracy; Sensitivity; Specificity

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit pada organ jantung atau kardiovaskular adalah penyebab nomor satu kematian pada 17,7 juta kematian dalam penelitian[1]. Di Indonesia, presentasi tertinggi penyakit kardiovaskular adalah penyakit serangan jantung koroner ( Coronary Heart Disease ) sebesar 1,5 persen. CHD yang diam adalah orang yang menderita tetapi tidak memiliki  gejala.  Penyakit  ini  mungkin  tidak  didiagnosis  sampai  seseorang  memiliki  gejala  gagal  jantung  atau serangan  jantung[2],  menggunakan  teknik  pemodelan data  mining ,  yaitu, Naïve  Bayes untuk  memprediksi penyakit  jantung  dengan  menghasilkan  akurasi  sebesar  82,31%[2].  menyajikan  sejumlah  teknik  kecerdasan komputasi  dalam  pendeteksian  penyakit  jantung  menggunakan  UCI Machine  Learning  Repository dengan menghasilkan akurasi sebesar 86.77%[3]. Teknik data mining untuk menyelidiki penyakit jantung menggunakan 11 atribut dari UCI Machine Learning . Pada publikasi Shinde dkk[4]. mengusulkan neural network feedforward multilayer dan neural network backpropagation dengan tiga lapisan tersembunyi yang terdiri dari total 18 node untuk  mendiagnosis  penyakit  jantung.  Keakuratan  yang  dicapai  melalui  sistem  yang  diusulkan  adalah  92%. Dataset  penyakit  jantung Cleveland memberikan  beberapa  informasi  tentang  tipe  nyeri  dada  ( angina )  yang menjadi  gejala  CHD  yang  signifikan.  Dalam  pekerjaan  sebelumnya,  beberapa  algoritma  pembelajaran  mesin digunakan  dalam  interpretasi  CHD[5].  Samanta  dkk    mengusulkan  jaringan  saraf  tiruan ( Neural  Network )  dan akurasi keseluruhan yang diperoleh adalah 75%, dengan satu lapisan tersembunyi[5]. Ramesh dkk mengusulkan Naïve Bayes dan peningkatan akurasi yang dicapai adalah 82,31%[6]. Nahar dkk mengusulkan teknik kecerdasan komputasi  untuk  prediksi  penyakit  jantung  dan  mendapatkan  akurasi  86,77%[7].  Adnan  dkk  mengusulkan neural  network dengan  satu  lapisan  tersembunyi  dan  menghasilkan  akurasi  85%.  Pada  publikasi[1]  jumlah populasi  CHD  meningkat  setiap  tahun  dengan  jumlah  kematian  yang  signifikan,  Diusulkan  algoritma pembelajaran  untuk  mendapatkan  kinerja  yang  lebih  baik  dalam  akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas  dalam interpretasi  CHD.    Sistem  klasifikasi  berbasis  fitur  tradisional  kurang  efektif  karena  kinerjanya  biasanya tergantung  pada kualitas fitur[1]  Xing Z dkk sehingga neural  network bisa menjadi  solusi  dalam penyelesaian masalah ini.[8]  Pada publikasi  Dharmawahyuni  dkk  dan Kathlen &  Julia  [8]  jumlah varian pada kelas dataset sangat  besar  sehingga  menjadi  masalah  dalam  hal  akurasi.  Akurasi  dapat  ditingkatkan  dengan  menambahkan suatu teknik optimasi inisialisasi weight Kaiming He [9] pada struktur DNN.
Penelitian  dalam  beberapa  tahun  terakhir  yang  membahas  CHD  seperti  dari  penelitian  Sundar  dkk  [10] yang  membahas  analisis  performa  pada  data  mining  dalam  kasus  CHD[4].  Penelitian  Shinde  dkk  membahas CHD  dalam  prediksi  menggunakan  sistem multi  layer  perceptron pada  sistem backpropagasi  neural  network . Penelitian  Deng  dkk  [11]  membahas  tentang  cara  meningkatkan  performa confusion  matrix dalam  sistem klasifikasi  menggunakan neural  network .  Penelitian  Dahl    dkk  [12]  membahas  cara  meningkatkan  performa dalam sistem klasifikasi yang menggunakan algoritma DNN.
Penelitian  Dharmawahyuni  dkk  [1]  membahas  sistem  klasifikasi  CHD  menggunakan  DNN.  Penelitian Kathlen  &  Julia  [8]  membahas  bagaimana  mengklasifikasi  CHD  menggunakan  DNN  namun,  akurasi  dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 5, Nomor 1, Januari 2021, Page 18-23 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.v5i1.2559
Submitted: 29/10/2020 ; Accepted: 25/11/2020 ; Published: 22/01/2021
publikasi  ini masih  kecil sehingga diperlukan suatu  optimasi  untuk  meningkatkan akurasi. Penelitian Patel dkk [13]  membahas  cara  menambahkan  teknik  inisialisasi  weight  dalam  neural  network  untuk  meningkatkan performa  sistem  klasifikasi.  Penelitian  Bhatia  dkk  [14]  membahas  bagaimana  efek  yang  diberikan  jika  suatu sistem  klasifikasi neural  network diberikan  optimasi inisialisasi  weight menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid.Penelitian Siddharth  dkk [13]  membahas bagaimana cara menerapkan inisialisasi  weight dalam sistem klasifikasi  yang  menggunakan  algoritma  DNN.  Penelitian  Kaiming  He[9]  membahas  bagaimana  cara implementasi inisialisasi weight Kaiming He dalam sistem klasifikasi yang menggunakan neural network . Maka dari  itu  diusulkan  DNN  di  optimasi  dengan  suatu  teknik  inisialisasi  weight  Kaiming  He  sehingga  dapat mengatasi kelemahan dalam varian data [15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  proses  ini  dilakukan  persiapan  data.  Dataset  yang  digunakan  merupakan  dataset  UCI  serangan  jantung coroner.  Data  CHD  Present  yaitu  orang  yang  terkena  serangan  jantung  berjumla  815  dan  CHD  Absent  yaitu orang sehat  yang tidak terkena serangan jantung berjumlah  211 yang bisa dilihat pada tabel  2.1. Pada tahapan ini  dilakukan  proses  pengolahan  data  untuk  mempersiapkan  data  sebelum  dimasukkan  kedalam  proses klasifikasi. Pada penelitian ini menggunakan klasifikasi biner untuk CHD present dan CHD absent . Jumlah data yang digunakan berjumlah 1026 data. Atribut dataset jantung tersaji pada Tabel I.
Tabel 1 . Atribut Dataset Jantung Age Usia Sex Jenis Kelamin (1 = male; 0 = female) Cp Tipe nyeri dada Trestbps Tekanan darah Chol Kolesterol Fbs Gula Darah Restcg Hasil Elektrokardiogram Thalach Denyut Jantung Exang Induksi Angina Oldpeak Depresi Slope Kemiringan ST Ca Jumlah vessel Thai Diagnosis Target 0 = CHD absent, 1 = CHD present
Alur  kerja  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  dengan  mengumpulkan  data  dari  UCI  Repository,  lalu menginisialisasi  weight  Kaiming  He  dan  diteruskan  dengan  klasifikasi  menggunakan  DNN  sehingga  didapat performa hasil yang diinginkan. Terakhir lalu proses analisis. Berikut adalah research methodology seperti pada gambar 1.
Setelah  melakukan  research  methodologi,  hal  yang  dilakukan  selanjutnya  yaitu  merancang  arsitektur DNN yang akan digunakan. Berikut arsitektur DNN yang digunakan seperti pada gambar 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 5, Nomor 1, Januari 2021, Page 18-23 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.v5i1.2559
Gambar 2 .  Arsitektur  DNN
Berdasarkan  Gambar  2  arsitektur  DNN  yang  dibuat  memiliki input , layer    hidden dan output . input terdiri  dari  14  atribut.  Ada  5 layer  hidden dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi  ReLu.  Untuk hidden pertama terdiri dari 200 neuron . Layer hidden kedua terdiri dari 100 neuron. hidden ketiga 80 neuron . hidden keempat 60 neuron . hidden kelima 20 neuron dan layer output satu neuron dikarenakan fungsi  aktivasi  pada output adalah sigmoid  dan  algoritma  yang  digunakan  adalah backpropagation .  Saat  proses  pelatihan  data,  jumlah  data  akan dibagi yaitu jumlah data untuk proses pelatihan ( training ) adalah 70% dan 30% untuk pengujian ( testing ). Berikut algoritma dalam proses klasifikasi CHD present dan CHD absent menggunakan DNN: a. Input data dari dataset orang sakit dan sehat berdasarkan atribut yang ada
b. Inisialisasi weight dengan menggunakan persamaan Kaiming He. Inisialisasi weight Kaiming He yaitu dengan cara  menginisialisasi  menggunakan  persamaan Kaiming  He pada  bab  2.  Hasil  dari  perhitungan  dari persamaan tersebut akan menjadi standar deviasi yang akan menjadi batasan dalam inisialisasi nilai weight. Hasil dari  inisialisasi  weight akan masuk ke proses feedforward dan backward . Nilai weight tersebut  akan stabil karena dalam batasan range nilai. Hal itu yang dapat mengatasi masalah varian data yang besar.
𝜎 = √ 2 𝑛 𝑖𝑛 (1)
c. Proses Learning  data dimulai  dari  proses feedforward yaitu  menerima  input 𝑥 𝑖 dan  diteruskan  ke layer selanjutnya  yaitu hidden  layer.  Hidden  layer akan  menghitung  fungsi  aktivasinya  dan  mengirimkan  sinyal ke output .  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  relu  dan  sigmoid,  maka  dari hidden  layer 1  hingga  5 menggunakan fungsi aktivasi relu dan pada output menggunakan sigmoid.
d. Loss digunakan untuk meng update weight pada proses backward melalui proses chain rule . Berikut turunan parsial output yang akan terus diturunkan hingga input layer untuk membuat loss semakin kecil.
𝜕𝐸 𝜕𝑦 𝑖 =   −1  ×   (𝑜𝑢𝑡  × 1 𝑦 𝑖 ) + (1 − 𝑜𝑢𝑡) ×  ( 1 1−𝑦 𝑖 ) (2)
e. Update weight dan bias 𝑊𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑊𝑙𝑎𝑚𝑎 + ∆𝑊 (3) 𝑏𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑏𝑙𝑎𝑚𝑎 + ∆𝑊 (4) f. Simpan weight
Klasifikasi data sehingga dihasilkan dua kelas label yaitu CHD present dan CHD absent.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil uji validasi dari DNN dengan 1 hidden layer yang dioptimasi dengan Kaiming He seperti pada gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 5, Nomor 1, Januari 2021, Page 18-23 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.v5i1.2559
Submitted: 29/10/2020 ; Accepted: 25/11/2020 ; Published: 22/01/2021
Pada  gambar  3  merupakan  hasil  validasi  DNN  1  layer  menunjukkan  pada  percobaan  150  epoch menghasilkan  akurasi  terbaik  yaitu  98.23%  dari  seluruh  pengujian  DNN  1  layer.  Pada  pengujian  150  epoch, bobot yang diinisialisasi cukup baik sehingga bias membuat nilai akurasi menjadi tinggi. Seperti pada gambar 4.
Gambar 4 . DNN 2 Layer
Pada gambar 4 hasil validasi DNN 2 layer menunjukkan pada percobaan 50 epoch menghasilkan akurasi terbaik  yaitu  97.64%  dari  seluruh  pengujian  DNN  2  layer.  Pada  pengujian  50  epoch,  bobot  yang  diinisialisasi tidak cukup baik dibandingkan inisialisasi bobot DNN dengan 1 hidden layer dikarenakan akurasi tertinggi dari validasi pengujian ini tidak lebih baik dari pada DNN dengan 1 hidden layer.seperti pada gambar 5.
Gambar 5 . DNN 3 Layer
Pengujian  DNN  dengan  3  hidden  layer  menghasilkan  akurasi  tertinggi  pada  300  epoch  yaitu  dengan persentase  akurasi  sebesar  98.65%.  Presisi  tertinggi  yaitu  98.87%. Sensitivitas  sebesar  98.60%  dan  spesifisitas 99.12%.  DNN  dengan  3  hidden  layer  menghasilkan  nilai  terbaik.  Bobot  yang  diinisialisasi  menghasilkan  nilai bobot  dengan rentang nilai berdekatan sehingga varians data dapat diatasi  dibuktikan dengan performa akurasi, presisi, sensitivitas dan spesifisitas yang tinggi. Seperti pada gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 5, Nomor 1, Januari 2021, Page 18-23 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.v5i1.2559
Submitted: 29/10/2020 ; Accepted: 25/11/2020 ; Published: 22/01/2021
Pengujian  validasi  DNN  dengan  4  hidden  layer,  akurasi  tertinggi  diperoleh  saat  50  epoch  dengan  persentase akurasi sebesar 98.23%. namun hasil akurasi yang dihasilkan tidak terlalu baik dari hasil validasi DNN dengan 3 hidden  layer.  Bobot  yang  diinisialisasi  menghasilkan  angka  dengan  rentang  yang  cukup  jauh  sehingga  model DNN dengan 4 hidden layer tidak terlalu baik dalam hal  performa akurasi, sensitivitas, presisi  dan spesifisitas. Seperti pada gambar 7.
Gambar 7 . DNN 5 Layer
Pengujian  DNN  dengan  5  hidden  layer  menghasilkan  akurasi  tertinggi  saat  validasi  450  epoch.  Presisi dengan persentase 99.21%, sensitivitas sebesar 99.11% dan spesifisitas sebesar 98.36%. bobot yang diinisialisasi memiliki  rentang  yang  baik  sehingga  hasil  performa  mendapat  hasil  yang  bagus.  Seluruh  validasi  yang  sudah diuji dapat dianalisis bahwa DNN dengan 5 hidden layer menjadi model terbaik dalam pengujian. Ini dibuktikan dengan  hasil  performa  akurasi  sebesar  98.73%.  Inisialisasi  bobot  kaiming  he  terbukti  dapat  meningkatkan akurasi  dan  mengatasi  masalah  varian  data  yang  besar  antar  kelas.  Hasil  Validasi  dari  DNN  dengan menggunakan 5 hidden layer selama 450 epoch menghasilkan grafik akurasi seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Akurasi terbaik DNN 5 layer 450 epoch
Grafik  pada gambar 8 menunjukkan grafik  akurasi  dari  validasi  dari DNN yang menggunakan 5 hidden layer selama 450 epoch. Dimana grafik yang dihasilkan menghasilkan akurasi  sebesar 98.73%, presisi  99.21%, sensitivitas 99.11% dan spesifisitas 98.36%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  di  lakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  model  terbaik  dari  seluruh  validasi pengujian pada epoch ke 450 dengan DNN 5 hidden layer yang mampu menghasilkan akurasi sebesar 98.73%, presisi  99.21%, sensitivitas sebesar 99.11% dan spesifisitas sebesar 98.36%.  Diharapkan penelitian selanjutnya mampu menguji  dengan dataset  jantung yang lebih banyak dan terbaru sehingga bisa menjadi  acuan penelitian kedepan.

## REFERENCES
[1] A.  Darmawahyuni,  S.  Nurmaini,  and  F.  Firdaus,  “Coronary  Heart  Disease  Interpretation  Based  on  Deep  Neural Network,” Comput. Eng. Appl. J. , vol. 8, no. 1, pp. 1–12, 2019.
[2] G. S. M. Tech, “Decision Support in Heart Disease Prediction System using Naive Bayes,” vol. 2, no. 2, pp. 170–176, 2011.
[3] P. Gayathri and N. Jaisankar, “Comprehensive study of heart disease diagnosis using data mining and soft computing techniques,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 5, no. 3, pp. 2947–2958, 2013.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 5, Nomor 1, Januari 2021, Page 18-23 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.v5i1.2559
[4] Shinde, “Heart Disease Prediction System using Multilayered Feed Forward Neural Network and Back Propagation,” pp. 1–2, 2017.
[5] D.  R.  Chowdhury,  M.  Chatterjee,  and  R.  K.  Samanta,  “An  Artificial  Neural  Network  Model  for  Neonatal  Disease Diagnosis,” Int. J. Artif. Intell. Expert Syst. , vol. 2, no. 3, pp. 96–106, 2011.
[6] J. Nahar, T. Imam, K. S. Tickle, and Y. P. P. Chen, “Computational intelligence for heart disease diagnosis: A medical knowledge driven approach,” Expert Syst. Appl. , vol. 40, no. 1, pp. 96–104, 2013.
[7] E. O. Olaniyi, O. K. Oyedotun, A. Helwan, and K. Adnan, “Neural network diagnosis of heart disease,” 2015 Int. Conf. Adv. Biomed. Eng. ICABME 2015 , pp. 21–24, 2015.
[8] K. H. Miao and J. H. Miao, “Coronary heart disease diagnosis using deep neural networks,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 9, no. 10, pp. 1–8, 2018.
[9] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification,” Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis. , vol. 2015 Inter, pp. 1026–1034, 2015.
[10]  N. A. Sundar, P. P. Latha, and M. R. Chandra, “Performance Analysis of Classification Data Mining Techniques Over Heart Disease Data Base,” Int. J. Eng. Sci. Adv. Technol. , vol. 2, no. 3, pp. 470–478, 2012.
[11]  X. Deng, Q. Liu, Y. Deng, and S. Mahadevan, “An improved method to construct basic probability assignment based on the confusion matrix for classification problem,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 340–341, pp. 250–261, 2016.
[12]  G. Dahl, T. Sainath, and G. Hinton, “Improving Deep Neural Networks for LVCSR Using Recitified Linear Units and Dropout, Department of Computer Science , University of Toronto,” Acoust. Speech Signal Process. (ICASSP), 2013 IEEE Int. Conf. Acoust. Speech Signal Process. - Proc. , pp. 8609–8613, 2013.
[13]  S. K. Kumar, “On weight initialization in deep neural networks,” pp. 1–9, 2017.
[14]  Y. Kwon, Y. Kwon, D. Chung, and M. Lim, “Initialization Weight Malware,” no. 4, pp. 57–62, 2019.
[15]  J. jiao Xie et al. , “The Th17/Treg functional imbalance during atherogenesis in ApoE-/- mice,” Cytokine , vol. 49, no. 2, pp. 185–193, 2010.