1 DIAGNOSIS PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO- FUZZY (ANFIS) Resti Ludviani, Khadijah Fahmi Hayati Holle, Laili Cahyani Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60111, Indonesia E-mail : restiludvi@gmail.com, dee.jafa@gmail.com, laili_cahyani12@gmail.com ABSTRAK Banyaknya faktor resiko yang tidak pasti dalam resiko penyakit jantung menjadikan diagnosis penyakit jantung sangat sulit dilakukan oleh para ahli. Penggunaan teknologi komputer dalam bidang kesehatan tentang diagnosis dan pengobatan penyakit sangat meningkat. Meskipun faktanya, penggunaan teknologi komputer dalam bidang kesehatan memiliki kompleksitas dan ketidakpastian tinggi. Dengan menggabungkan keuntungan metode fuzzy dan jaringan syaraf tiruan, aplikasi ini mengimplementasikan metode ANFIS untuk melakukan diagnosis penyakit jantung terhadap data UCI cleveland dengan 13 atribut masukan sehingga dihasilkan keluaran hasil diagnosis yang sesuai dengan hasil observasi data cleveland. Kinerja dari aplikasi ini akan diuji menggunakan laju pembelajaran, iterasi, error minimum, dan membership function. Untuk melakukan evaluasi, hasil uji coba terhadap data output jaringan dibandingkan dengan data observasi. Akurasi yang didapatkan dari uji coba aplikasi adalah 65,657%. Kata kunci : Penyakit Jantung, ANFIS, data UCI. 1 PENDAHULUAN Saat ini penggunaan teknologi komputer dalam bidang kesehatan tentang diagnosis dan pengobatan penyakit sangat meningkat. Meskipun faktanya penggunaan teknologi komputer dalam bidang kesehatan memiliki kompleksitas dan ketidakpastian tinggi, sistem cerdas seperti logika fuzzy, jaringan saraf tiruan, dan algoritma genetik telah dikembangkan[6]. Pada ranah resiko penyakit jantung, rokok, kolesterol, tekanan darah, diabetes, jenis kelamin dan usia merupakan faktor resiko utama yang berpengaruh pada resiko penyakit jantung[7]. Karena banyak faktor resiko yang tidak pasti dalam resiko penyakit jantung, terkadang diagnosis penyakit jantung sangat sulit dilakukan oleh para ahli. Selain itu tidak ada batasan khusus antara apa yang dimaksud sehat dan sakit[8]. Oleh karena itu, perlu dikembangkan sebuah sistem otomatis yang akurat untuk memenuhi kebutuhan para ahli, sehingga dapat mempercepat proses diagnosis penyakit dan dapat melakukan pengobatan yang sesuai. Beberapa metode telah diusulkan untuk melakukan diagnosis penyakit jantung, seperti : Ali dan Mehdi[1] pada tahun 2010 telah mengusulkan sebuah sistem diagnosis penyakit jantung menggunakan FES (Fuzzy Expert System), Anooj[4] pada tahun 2011 yang telah mengusulkan sistem pengambilan keputusan untuk prediksi resiko penyakit jantung menggunakan pembobotan aturan fuzzy. Namun, akurasi yang dihasilkan kurang baik. Pada tahun 2012, E. P. Ephzibah dan Dr. V. Sundarapandian[3] mengusulkan sistem diagnosis penyakit jantung menggunakan teknik Neuro-Fuzzy. Namun dalam paper tersebut, proses Neuro-Fuzzy tidak diperjelas.