## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN LOGISTIC REGRESSION
Delima Sitanggang 1) , Nicholas2 ) , Verrell Wilson 3) , Arwin Riko Apwinto Sinaga 4) , Amos Daniel Simanjuntak 5) 1,2,3,4,5 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia email: delimasitanggang@unprimdn.ac.id , nicholasxu39@gmail.com , wilsonverrell@gmail.com , sinagaarwin10@gmail.com , amossimanjuntak37@gmail.com

## Abstract
Heart attack disease is a condition where the arteries are blocked due to fatty deposits. This disease causes several symptoms such as shortness of breath, chest pain. In addition, this is also due to impaired blood flow to the heart that is blocked and can destroy the heart muscle. Until now, heart attack disease is still the leading cause of death in Indonesia. The problem faced today is that it is very difficult to predict heart disease  and  determine  whether  a  person  has  heart disease.  An appropriate  method  is  needed  to  predict heart disease. The purpose of this study was to calculate the level of accuracy in predicting heart attack using the K-Nearest Neighbor and Logistic Regression methods. Based on the research and data processing that has been applied and the comparison of the K-Nearest Neighbor and Logistic Regression algorithms, the final results are the accuracy of the Logistic Regression Algorithm of 88% and the K-Nearest Neighbor algorithm of 83%. Thus it can be concluded that the Logistic Regression algorithm is the best in predicting heart attack disease than the K-Nearest Neighbor algorithm.
Keywords : Heart Attack, K-Nearest Neighbor, Logistic Regression, Prediction.

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  data  melalui World  Health Organization (WHO), penyakit serangan jantung  adalah  kondisi  dimana  tersumbatnya arteri  yang  disebabkan  oleh  timbunan  lemak. Penyakit  ini  menyebabkan  beberapa  gejala seperti  sesak  napas,  nyeri  dada  [1].  Selain  itu, hal  ini  juga  diakibatkan  gangguan  aliran  darah ke jantung yang terhambat dan bisa menghancurkan  otot  jantung.  Sampai  saat  ini, penyakit  serangan  jantung  masih  merupakan penyebab kasus kematian tertinggi di Indonesia [2].  Hal  ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor seperti penyempitan pembuluh darah, virus atau bakteri, kelainan katup jantung, pola hidup yang tidak sehat dan efek samping obat tertentu.
Jantung adalah otot yang dibagi menjadi empat  ruang.  Di  bagian  atas,  ada  dua  atrium, atrium  kanan dan atrium kiri. Di bawah ada dua ventrikel lain : ventrikel kanan dan kiri jantung [3]. Antara ruang kiri dan kanan adalah dinding otot (septum) yang mencegah darah beroksigen bercampur  dengan  darah  terdeoksigenasi.
Fungsi  utama  jantung  adalah  mengedarkan darah  yang  kaya  oksigen  ke  seluruh  bagian tubuh  [4].  Ketika  semua  organ  dalam  tubuh kehabisan  oksigen,  darah  terdeoksigenasi kembali ke jantung dan kemudian ke paru-paru diisi dengan oksigen [5].
Masalah  yang  dihadapi  saat  ini  adalah sangat sulit untuk memprediksi penyakit jantung dan  menentukan  apakah  seseorang  menderita penyakit jantung. Diperlukan metode yang tepat untuk  bisa  memprediksi  penyakit  jantung  [6]. Menurut Harvard  Health  Publishing ,  penyakit jantung  sering  dianggap  sebagai  penyakit  yang menyerang  secara  tiba-tiba  [7].  Penyumbatan pembuluh darah pada jantung berupa penumpukan lemak, kolestrol dan terdapat plak diarteri,  dimana  plak  tersebut  pecah  dan membentuk gumpalan darah yang mengganggu peredaran darah dan rusaknya otot jantung [8].
K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan algoritma  yang  digunakan  untuk  mencari  jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan K  tetangga  (neighbor)  terdekatnya  dalam  data
pelatihan  [9].  Sedangkan  Logistic  Regression adalah  analisis  regresi  yang  tepat  untuk dilakukan ketika variabel dependen adalah biner (dua kemungkinan). Logistic Regression digunakan  untuk  menggambarkan  data  dan untuk  menjelaskan  hubungan  antara  satu variabel  biner  dependen  dan  satu  atau  lebih variabel  independen  nominal,  ordinal,  interval atau rasio tingkat [3], [6], [8].
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan untuk Memprediksi Penyakit Jantung
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  [10], algoritma  Naive  Bayes  menghasilkan  nilai akurasi  sebesar  86%  dalam  memprediksi penyakit  tersebut  sehingga  masih  sangat dibutuhkan  nilai  yang  lebih  akurat  dalam memprediksi penyakit jantung dengan menggunakan  metode  lain.  Oleh  karena  itu dilakukan penelitian dengan menggunakan data mining  untuk  memprediksi  penyakit  jantung menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  dan Logistic Regression.

## 2.  METODE PENELITIAN
Tahap-tahap  yang  dilakukan  untuk menyelesaikan  penelitian  ini  disajikan  pada gambar 1 yang terdiri dari tahapan :

## 1. Pengumpulan Dataset
Dalam  penelitian  ini  dibutuhkan  data penyakit  serangan  jantung  ( Heart  Attack )  yang diperoleh  melalui data  kaggle .  Data  tersebut akan  diolah  dan  menjadi  sumber  informasi penting dalam penelitian ini.
2. Studi Literatur
Pengumpulan
jurnal penelitian
terdahulu  dan  buku  yang  berhubungan  dengan tujuan  penelitian  dan  berkaitan  dengan  judul penelitian yaitu memprediksi penyakit serangan jantung [11].
3. Identifikasi dan Perumusan Masalah
Dalam  tahap  ini  sangat  penting dilakukan, Bagaimana meningkatkan pencarian sumber  informasi  mengenai  penyakit  jantung yang  berhubungan  dengan  penyebab-penyebab yang dialami penderita.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 4. Data Acquisition
Dataset  penyakit  serangan  jantung diambil  melalui  data  kaggle.  Dataset  tersebut akan diolah melalui proses pengolahan data dan digunakan  untuk  mengidentifikasi  penyebab utama penyakit serangan jantung.
5. Data Prepocessing
Proses  mengubah data  mentah  menjadi format  yang  mudah  dipahami.  Proses  ini dilakukan karena data mentah sering kali dalam bentuk format yang tidak beraturan. Tujuannya agar  bisa  dijadikan  sumber  informasi  melalui sekumpulan  data  yang  bisa  diteruskan  untuk diolah datanya [12], [13], [14].
6. Hasil Akurasi Metode K-Nearest Neighbor dan Logistic Regression Akhir dari penelitian ini akan menghasilkan perbandingan nilai akurasi antara metode K-Nearest  Neighbor dengan  metode
Start Studi Literatur Identifikasi dan Perumusan Masalah Pengumpulan Dataset Data Acquisition
Hasil Akurasi Metode K-Nearest Neighbor dan Logistic Regression
End Data Prepocessing
Logistic Regression dalam memprediksi penyakit serangan jantung.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Masalah
Penyakit  jantung  adalah  suatu  kondisi dimana  jantung  berhenti  bekerja.  Terdapat bermacam-macam  gangguan  seperti  gangguan pada  pembuluh  darah,  katup  jantung,  otot jantung. Penyakit ini juga bisa disebabkan oleh infeksi  atau  cacat  lahir  [9].  Penyebab  umum penyakit ini adalah penyumbatan, perandangan, atau  kerusakan  pada  jantung  dan  pembuluh darah  disekitarnya.  Kondisi  ini  menghalangi aliran  darah  ke  jantung,  mengurangi  peredaran oksigen  dan  nurtisi  menuju  otot  dan  jaringan disekitar  jantung  [15].  Tingginya  angka kematian akibat penyakit ini disebabkan karena kurangnya kesadaran masyarakat akan perlunya pemeriksaan kesehatan jantung secara rutin dan pola hidup masyarakat yang kurang baik.

## 3.2 Analisis Data
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini didapat melalui data kaggle. Data penyakit  serangan  jantung  ( Heart  Attack )  ini digunakan sebagai data sampel dalam pengolahan data [16].

## Gambar 2. Dataset Penyakit Jantung
Secara  keseluruhan  data  ini  terdiri  dari 303  sampel  dengan  14  atribut  yang  akan digunakan  dalam  proses  pengolahan  data  serta terdapat 2 label yang meliputi 0 = lebih sedikit kemungkinan terkena penyakit serangan jantung,  1  =  lebih  tinggi  kemungkinan  terkena
penyakit  jantung.  Berikut  penjelasan  atribut  – atribut dataset :
Tabel 1. Penjelasan Atribut Penelitian
Serangan Jantung No. Name Field Keterangan 1 Age  Umur Pasien. 2 Sex Jenis Kelamin Pasien (1= Laki-Laki, 0 = Perempuan). 3 Cp Jenis  Nyeri  Dada  ( typical angina,  atypical  angina,
non-anginal pain, dan asymptomatic ). (0 = Gejala umum  nyeri  dada  dengan kemungkinan penyumbatan ateri koroner adalah Typical Angina .  1  =  Gejala  tidak rinci, kemungkinan penyumbatan  lebih  rendah adalah Atypical Angina . 2 = Rasa  menusuk  dan  sakit dalam jangka waktu panjang atau pendek adalah Non-anginal  pain .  3  = Tidak  menunjukkan  gejala penyakit adalah Asymptomatic ) 4 Trestbps Dalam satuan mm/Hg tekanan darah pasien ketika dalam kondisi istirahat. 5 Chol Serum kolestrol dalam satuan mg/dl. 6 Fbs ( Fasting Blood Sugar )
Besar gula darah dalam satuan mg/dl, lebih besar atau kurang dari 120mg/dl.
(0 = kurang dari 120mg/dl,
1 = lebih dari 120mg/dl).
7 Restecg  Hasil elektrokardiografi
istirahat. (0 = Normal, 1 =
gelombang ST meningkat / menurun lebih dari 0,5 mV, 2 = Venticular kiri
mengalami hipertropi).
8 Thalach  Detak Jantung Maksimum.
9 Exang Nyeri dada akibat olahraga (0 = tidak nyeri, 1 = nyeri). 10 Oldpeak Besar segmen ST dari olahraga relatif terhadap kondisi istirahat. 11 Slope Besar kemiringan segmen ST pada kondisi latihan pucak atau maksimum. (0
= downslopin g, 1 = flat , 2
= upsloping ). 12 Ca Jumlah pembuluh darah utama (0-3). 13 Thal Status jantung yang dibagi menjadi 4 diantaranya, 0 = tidak diketahui, 1 = cacat tetap, 2 = normal, 3 = cacat reversibel. 14 Target Terindikasi penyakit serangan jantung atau tidak. (0 = lebih kecil kemungkinan terkena serangan jantung, 1 = lebih besar kemungkinan terkena serangan jantung). 3.3 Flowchart  K-Nearest  Neighbor  dan
Logistic Regression Gambar 3. Flowchart K-Nearest Neighbor dan Logistic Regression
Gambar 4. Rumus Logistic Regression dan K- Nearest Neighbour (KNN) Rumus Logistic Regression Rumus K-Nearest Neighbour (KNN)
Ln ( 𝑃̂ 1−𝑃̂ ) = 𝐵 0 + 𝐵 1 𝑋 𝑑 𝑖 = √∑ (𝑥 1 − 𝑥 2 ) 𝑝 𝑖=1 2 Keterangan : Ln  =  Logaritma Natural, 𝑃̂ =
Probabilitas Logistik, 𝐵 0 +   𝐵 1 𝑋
Keterangan : 𝑥 1 = data sample, 𝑥 2 = data  training  atau  data testing,  i  =  variabel data,  d  =  jarak  yang
Yes Mulai Mencari Nilai K Pertimbangkan semua titik dan titik baru dalam ruang n-dimensi Hitung jarak titik baru dari semua
titik Urutkan jarak semua titik (distance of all points)
Urutkan jarak semua titik dan pilih titik
K dengan jarak terkecil (tetangga)
Perkirakan nilai titik uji dengan rata-rata tertimbang tetangganya Apakah kesalahan titik uji?
End
N o
=  Persamaan  yang biasa dikenal Ordinary Least Squares (OLS). terbentuk, p = dimensi data.

## 3.4 Pengolahan Data
Penyakit  jantung  merupakan  penyebab kematian tertinggi setelah stroke dan bisa terjadi pada usia berapa saja. Dalam proses Pengolahan data  dengan  jumlah  besar  penelitian  ini menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dan Logistic  Regression agar  dapat  menghasilkan nilai yang akurat [17], [18].
Gambar 5. Inisialisasi Header Dataset

## Checking For Data types of The Attributes
Langkah  selanjutnya  dalam  proses pengolahan data adalah memeriksa tipe data yang akan digunakan sebagai atribut, untuk menemukan nilai atribut string atau array string .
Proses  selanjutnya  adalah  memisahkan kolom kedalam bentuk kategori dan kontinu agar nantinya  dapat  memudahkan  proses  pengolahan data.

## Data Visualization
Visualisasi  data  ini  bertujuan  untuk mengubah  kumpulan  dataset  ke  dalam  bentuk yang  lebih  kompleks  atau  sederhana  agar  lebih mudah dipahami dan di analisis. Pada umumnya visualisasi data ini berbentuk histogram ataupun line chart

## Data Prepocessing
Proses  mengubah  data  mentah  menjadi format  yang  mudah  dipahami.  Proses  ini dilakukan  karena  data  mentah  sering  kali  dalam bentuk  format  yang  tidak  beraturan.  Tujuannya agar  bisa  dijadikan  sumber  informasi  melalui sekumpulan  data  yang  bisa  diteruskan  untuk diolah datanya [19], [20].
3.5  Hasil Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  algoritma K-Nearest
Neighbor dan Logistic  Regression yang bertujuan  untuk  memprediksi  gejala  penyakit serangan jantung ( Heart Attack ). Hasil akhir dari penelitian ini akan dipaparkan dalam visualisasi data  berbentuk  histogram  dan  menghasilkan nilai akurasi dari algoritma K-Nearest Neighbor dan Logistic Regression .

## Gambar 6. Pembagian Berdasarkan Gender
Apabila  dirincikan  dalam  jenis  kelamin maka terdapat 2 variabel yang dihasilkan yaitu 0 =  Perempuan  dan  1  =  Laki-Laki.  Dari  total jumlah 302 orang diantaranya 96 orang berjenis
kelamin  Perempuan  dan  206  orang  berjenis kelamin  Laki-Laki.  Jika  dilihat  dari  data  yang dihasilkan  maka  Laki-Laki  lebih  rentan  terkena penyakit serangan jantung ( Heart Attack ).

## Pembagian  Berdasarkan  Tipe  Nyeri  Dada
(Breakdown For Chest Pain)

## Gambar 7. Perincian Untuk Nyeri Dada
Ada  4  tipe  nyeri  dada  yang  dirasakan oleh  orang  yang  mengalami  gejala  serangan jantung ( Heart Attack ), diantaranya yaitu tipe 0 = Typical  Angina ,  "Gejala  umum  nyeri  dada dengan kemungkinan penyumbatan ateri koroner". tipe 1 = Atypical Angina , "Gejala tidak rinci, kemungkinan penyumbatan lebih rendah". Tipe 2 = Non-Anginal Pain , "Rasa menusuk dan sakit dalam jangka waktu panjang atau pendek". Tipe  3  = Asymtomatic ,  "Tidak  menunjukkan gejala penyakit".
Dari data yang dihasilkan, Untuk pasien yang mengidap tipe 0 ( Typical Angina ) terdapat 143 orang. Pasien yang mengidap tipe nyeri dada 1  ( Atypical  Angina )  berjumlah 50 orang.  Pasien yang mengidap tipe 2 ( Non-Anginal Pain ) adalah 85  orang  dan  Sisanya  23  orang  tidak menunjukkan gejala penyakit Tipe 3 ( Asymptomatic ).
Dapat  dilihat  juga  bahwa  orang  yang mengalami  nyeri  dada  tipe  0  ( Typical  Angina ) adalah  yang  tertinggi  sedangkan  orang  yang memiliki  nyeri  dada  tipe  3  ( Asymptomatic )
adalah yang terendah. Penderita nyeri dada tipe 0 hampir  50%  lebih  banyak dari  semua  tipe  nyeri dada yang dialami oleh pasien.

## Berdasarkan  Nilai  Jumlah  Gula  Darah (Breakdown of FBS)
Tes gula darah adalah tes yang ditujukan untuk  mengetahui  jenis  glukosa  dalam  darah manusia.  Tes  ini  biasa  dilakukan  pertama  kali untuk  mengecek  apakah  ada  mengalami  gejala serangan jantung atau tidak.
Gambar 8. Pemecahan Gula Darah Puasa (FBS)
Jumlah  gula  darah  dalam  satuan  mg/dl, lebih  besar  atau  kurang  dari  120mg/dl.  (0  = kurang dari 120mg/dl, 1 = lebih dari 120mg/dl). Data  yang  dihasilkan  menunjukkan  bahwa terdapat  257  orang  yang  jumlah  gula  darahnya kurang  dari  120mg/dl  (0)  dan  45  orang  yang jumlah  gula  darahnya  lebih  dari  120mg/dl  (1). Jumlah  gula  darah  yang  kurang  dari  120mg/dl secara signifikan lebih tinggi.

## Berdasarkan Denyut Jantung (Breakdown of ECG)
Elektrodiagram/Elektrokardiografi (EKG) adalah salah satu tes untuk mengevaluasi kesehatan  jantung.  Tes  kesehatan  yang  juga dikenal  lengkap  sebagai  elektrokardiografi  ini bertujuan  untuk  mengetahui  dan  merekam aktivitas kelistrikan pada organ jantung.
Gambar 9. Perincian Mengenai
Elektrokardiografi (ECG) ECG ( Restecg ) yaitu
hasil
elektrokardiografi yang dimana 0 = Normal , 1 = gelombang  ST  meningkat  /  menurun ,  2  = Venticular  kiri  mengalami  hipertrofi .  Dari pemaparan data tersebut, terdapat 147 orang yang hasil  elektrokardiografi  kesehatan  jantungnnya Normal (0).  Ada  151  orang  yang gelombang detak  jantungnya  meningkat  /  menurun (1)  dan terdapat  4  orang  yang venticular  kiri  pada jantungnya  mengalami  hipertrofi (Peningkatan dan Pertumbuhan sel otot pada jantung).
Nyeri  Dada  Saat  Berolahraga  (Breakdown For Exercise Induced Angina)
Gambar 1. Perincian Untuk Angina yang Diinduksi Latihan
Pada  dataset  pengolahan  data  terdapat
variabel Exang yaitu  Nyeri  dada  setelah berolahraga. Dengan keterangan : 0 tidak nyeri; 1 nyeri. Berdasarkan data yang dihasilkan, orang yang mengalami nyeri dada (1) setelah olahraga adalah sebanyak 99 orang. Dan 203 orang tidak mengalami  nyeri  dada  setelah  berolahraga  (0) hal ini tergantung pada kondisi fisik setiap orang yang berbeda-beda.

## Berdasarkan  Status  Kesehatan  Jantung (Breakdown For Thalium Test)
Dari  pemaparan  data  yang  dihasilkan, terdapat  302  jumlah  total  orang  dengan  kondisi status jantung yang berbeda.

## Gambar 1. Rincian Untuk Tes Talium
Ada  165  orang  dengan  status  kesehatan jantung yang normal (2), 117 orang dengan status kesehatan  jantung cacat  reversibel (kondisi dimana cacat jantung yang masih bisa dilakukan tindak  operasi  dan  berpotensi  normal  kembali setelah  melakukan  operasi).  18  orang  dengan kondisi  cacat  tetap  ( irreversibel )  tidak  dapat sembuh total. dan 2 orang dengan status jantung yang tidak  diketahui dikarenakan  adanya beberapa faktor seperti penyumbatan arteri yang menyebabkan kondisi jantung tidak menentu dari waktu ke waktu.
0 = tidak diketahui, 1 = cacat tetap, 2 = normal, 3 = cacat reversibel.

## Hasil Akurasi Algoritma K-Nearest Neighbor dan Logistic Regression
Setelah  melakukan  tahapan  proses pengolahan  data  lalu  dilakukan  perbandingan hasil akurasi antara 2 algoritma yaitu K-Nearest Neighbor (KNN)  dan Logistic  Regression .
Berikut  ini  adalah  hasil  perbandingan  akurasi antar kedua algoritma:

## Logistic Regression

## K-Nearest Neighbor
Dari  hasil  akurasi  perbandingan  antara kedua  algoritma Logistic  Regression dan K- Nearest  Neighbor tersebut,  yang  menghasilkan nilai  akurasi  terbaik  adalah  algoritma Logistic Regression dengan persentase 88% sedangkan K- Nearest  Neighbor ( KNN )  menghasilkan  nilai akurasi  sebesar  83%.  Dalam  hal  ini,  dalam memprediksi  penyakit  serangan  jantung  ( Heart Attack )  tingkat  akurasi  algoritma Logistic Regression lebih  baik  dibanding K-Nearest Neighbor .

## 4.  KESIMPULAN
Penyakit  serangan  jantung  ( Heart Attack ) telah terbukti sebagai salah satu penyakit berbahaya  di  dunia.  Prediksi  resiko  penyakit serangan  jantung  yang  akurat  dan  tepat  sangat dibutuhkan dalam kasus seperti ini. Berdasarkan penelitian  dan  proses  pengolahan  data  yang telah  dilakukan  penerapan  dan  perbandingan algoritma K-Nearest  Neighbor dan Logistic Regression mendapatkan  hasil  akhir  yaitu akurasi  Algoritma Logistic  Regression sebesar 88% dan algoritma K-Nearest Neighbor sebesar 83%.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa  algoritma Logistic  Regression yang terbaik  dalam  memprediksi  penyakit  serangan jantung dibanding algoritma K-Nearest
Neighbor .

## 5.  REFERENSI
[1] H. A. Supriyatna and Y. Away, “Desain
Sistem  Internet  of  Things  (Iot)  Untuk Pemantauan Dan Prediksi Gejala Serangan  Jantung,” J.  Karya  Ilm.  Tek.
Elektro , vol. 4, no. 1, pp. 31–39, 2019.
[2] H.  W.  Dhany,  “Performa  Algoritma  K- Nearest  Neighbour  dalam  Memprediksi Penyakit  Jantung,” Semin.  Nas.  Inform. Pros. Senat. 2021 , pp. 177–179, 2021.
[3] S. A. T. Al Azhima, D. Darmawan, N. F.
A. Hakim, I. Kustiawan, M. Al Qibtiya, and  N.  S.  Syafei,  “Hybrid  Machine Learning  Model  untuk  Memprediksi Penyakit Jantung dengan Metode Logistic Regression dan Random Forest,” J. Teknol. Terpadu , vol. 8, no. 1, pp. 40–46, 2022.
[4] R. Annisa, “Analisis Komparasi
Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining Untuk  Prediksi  Penderita  Penyakit Jantung,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 3,  no.  1,  pp.  22–28,  2019,  [Online]. Available:
https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/
JTIK/article/view/141/156 [5] P.  D.  Putra  and  D.  P.  Rini,  “Prediksi
Penyakit  Jantung  dengan  Algoritma Klasifikasi,” Pros.  Annu.  Res.  Semin.
2019 , vol. 5, no. 1, pp. 978–979, 2019.
[6] J.  J.  Pangaribuan,  H.  Tanjaya,  and Kenichi,  “Mendeteksi  Penyakit  Jantung
Menggunakan Mechine Learning Dengan Algoritma Logistic Regression,” Mach. Learn. , vol. 45, no. 13, pp. 40–48, 2017.
[7] F.  Handayani,  “Komparasi  Support Vector  Machine,  Logistic  Regression Dan  Artificial  Neural  Network  Dalam Prediksi  Penyakit  Jantung,” J.  Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 3, p. 329, Dec. 2021, doi: 10.26418/jp.v7i3.48053.
[8] M.  I.  Gunawan,  D.  Sugiarto,  and  I.
Mardianto, “Peningkatan Kinerja
Akurasi  Prediksi  Penyakit  Diabetes
Mellitus  Menggunakan  Metode  Grid Seacrh pada Algoritma Logistic
Regression,” J.  Edukasi  dan  Penelit.
Inform. , vol. 6, no. 3, p. 280, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i3.40718.
[9] L.  andiani,  J.  Ilmu  Komputer,  and  D. Palupi  Rini,  “Analisis  Penyakit  Jantung
Menggunakan Metode KNN Dan
Random  Forest,” Pros.  Annu.  Res. Semin. , vol. 5, no. 1, pp. 978–979, 2019.
[10] Hasna  and  A.  I.  Achmad,  “Metode Regresi  Probit  Biner  untuk  Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Diagnosis  Penyakit  Jantung,” J.  Ris. Stat. , vol. 2, no. 1, pp. 28–34, 2022, doi: 10.29313/jrs.vi.721.
[11] S.  Rahayu,  A.  Subekhi,  D.  Astuti,  I. Widaningsih,  and  I.  Sartika,  “Upaya mewaspadai  serangan  jantung  melalui pendidikan  kesehatan,” JMM  (Jurnal Masy.  Mandiri) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  163– 171, 2020.
[12] A.  Riani,  Y.  Susianto,  and  N.  Rahman, “Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi Penyakit Jantung Mengunakan  Metode  Naive  Bayes,” J. Innov. Inf. Technol. Appl. , vol. 1, no. 01, pp. 25–34, 2019, doi: 10.35970/jinita.v1i01.64. [13] S. P. Tamba, M. D. Batubara, W. Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, no.  1,  p.  012074,  Jul.  2019,  doi:
10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[14] V.  M.  Mulia  Siregar  and  H.  Sugara, “Implementation  of  artificial  neural network  to  assesment  the  lecturer‘s performance,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 420, p. 012112, Oct. 2018, doi:
10.1088/1757-899X/420/1/012112.
[15] K.  Karyatin,  “Faktor-Faktor  Yang Berhubungan Dengan Kejadian Penyakit Jantung Koroner,” J. Ilm. Kesehat. , vol. 11,  no.  1,  pp.  37–43,  2019,  doi:
10.37012/jik.v11i1.66.
[16] M.  A.  Bianto,  K.  Kusrini,  and  S. Sudarmawan,  “Perancangan  Sistem Klasifikasi Penyakit Jantung Mengunakan  Naïve  Bayes,” Creat.  Inf.
Technol. J. , vol. 6, no. 1, p. 75, 2020, doi: 10.24076/citec.2019v6i1.231.
[17] N.  Qomariyah,  N.  Hamzah,  and  W.  P. Mustika,  “Penerapan  Metode  Artificial Neural  Network  Untuk  Mendeteksi Serangan  Jantung  Di  RS  Awal  Bros Bekasi,” Inti Nusa Mandiri , vol. 13, no.
1, pp. 27–32, 2018.
[18] D.  Derisma,  “Perbandingan  Kinerja Algoritma  untuk  Prediksi  Penyakit Jantung dengan Teknik Data Mining,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 4, no. 1, pp. 84–88, 2020, doi: 10.30871/jaic.v4i1.2152.
[19] R.  Apriyatmoko  and  F.  Aini,  “Remaja Mengenali  Serangan  Jantung  Koroner,” Indones. J. Community Empower. , vol. 2, no.  2,  pp.  115–122,  2020,  doi: 10.35473/ijce.v2i2.758.
[20] H. A. Aripin, N. Yasmin, Y. D. Tamayo,
P.  Studi,  M.  Informatika,  and  P.  P. Ganesha,  “OUTCOME  PREDICTION FOR
HEART DISEASE WITH
ARTIFICIAL  NEURAL  NETWORK ALGORITHM,” Infokom ,  vol.  9,  no.  1, pp. 30–45, 2021.