## Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Multilayer Perceptron dan K-Nearest
Neighbor pada Klasifikasi Tipe Migrain
Comparative Analysis of Multilayer Perceptron and K-Nearest Neighbor Algorithms in Migraine Type Classification
Yang Agita Rindri 1 , Agus Fitriyani 2
Program Studi Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung 12 yang.agita@polman-babel.ac.id* 1 , 1061904@polman-babel.ac.id 2

## Abstrak
Migrain  merupakan  sakit  kepala  yang  biasanya  terjadi  pada  salah  satu  sisi  kepala  saja  atau  dapat  disebut  sakit  kepala sebelah.  Migrain  dapat  terjadi  pada  siapa  saja  dengan  berbagai  gejala  yang  menandakan  tipe  migrain  yang  berbeda. Banyaknya  tipe  migrain  yang  diiringi  dengan  gejala-gejala  yang  berbeda  membuat  diagnosis  dan  perawatan  terhadap penderita migrain menjadi sulit dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa Algoritma Multilayer Perceptron (MLP) dan K-Nearest Neighbor pada Klasifikasi Tipe Migrain. Agoritma Multilayer Perceptron (MLP) dan K-Nearest  Neighbor untuk  klasifikasi  migrain  diharapkan  dapat  membantu  dalam  mengklasifikasikan  jenis  migrain berdasarkan gejala-gejala yang muncul secara tepat dan akurat. Klasifikasi yang tepat dan akurat dapat membantu tenaga kesehatan dalam merekomendasikan perawatan yang tepat pula bagi penderita migrain sesuai dengan jenis migrain yang dialaminya.  Adapun dataset yang  digunakan  merupakan dataset yang  diakses  secara  publik  dan  diambil  situs kaggle.com. Dataset ini  memiliki  24  atribut  dan  400  baris  data.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Algoritma Multilayer Perceptron (MLP) menghasil prediksi yang cukup baik dengan tingkat akurasi 91%. Sedangkan Algoritma K- Nearest Neighbor menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi sebesar 72%. Kata kunci: Migrain; MLP; K-Nearest Neighbor ; Klasifikasi; Akurasi.

## Abstract
Migraine is a headache that usually occurs on one side of the head or can be called a one-sided headache.  Migraines can happen to anyone with a variety of symptoms that indicate different types of migraines. The many types of migraine accompanied by different symptoms make it difficult to diagnose and treat migraine sufferers. This study aims to compare the  performance  of  the  Multilayer  Perceptron  (MLP)  Algorithm  and  K-Nearest  Neighbor  in  Classification  of  Migraine Types. The Multilayer Perceptron (MLP) and K-Nearest Neighbor algorithms for migraine classification are expected to help  classify  migraine  types  based  on  the  symptoms  that  appear  precisely  and  accurately.  Precise  and  accurate classification can help health workers in recommending the right treatment for migraine sufferers according to the type of migraine they are experiencing. The dataset used is a dataset that is publicly accessible and taken from the kaggle.com site.  This  dataset  has  24  attributes  and  400  rows  of  data.  The  Multilayer  Perceptron  (MLP)  algorithm  produces  quite good  predictions  with  an  accuracy  rate  of  91%.  Meanwhile,  the  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  produces  predictions with an accuracy rate of 72%.
Keywords: Migraine; MLP; K-Nearest Neighbor; Classification; Accuracy.
Naskah diterima 18 Januari 2023; direvisi 26 Februari 2023; dipublikasi 1 Maret 2023. JATI is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Kecerdasan  buatan  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  pengetahuan  yang  membantu  manusia  untuk menyelesaikan  permasalahan  kompleks  di  dunia  nyata  [1].  Salah  satu  pendekatan  dari  kecerdasan  buatan adalah machine  learning [2]. Machine  learning terdiri  dari  algoritma-algoritma  komputer  yang  dapat meningkatkan  kinerja  program  komputer  berdasarkan  kumpulan  data  yang  sudah  ada. Machine  Learning terdiri  dari  tiga  jenis  pembelajaran,  yaitu  1) Supervised  Learning ;  2) Unsupervised  Learning ;  dan  3) Reinforcement  Learning  [1],[2],[3]. Supervised  learning banyak  digunakan  untuk  memprediksi  dan mengklasifikasikan  objek  atau  pola  berdasarkan  label  atau  kategori  yang  diharapkan  [4],  sementara unsupervised learning mendeteksi pola pada data berdasarkan kemiripan atributnya dan tidak memiliki label pada outputnya [2],[5].
Machine  learning sudah  digunakan  secara  luas  di  berbagai  bidang  seperti  bidang  Kesehatan  [6],[7], pertanian, e-commerc e,  transportasi, game ,  dan  untuk  melakukan  aktifitas  klasifikasi  [6],[8],  klasterisasi, prediksi  [9],  dan  rekomendasi.  Beberapa  penerapan machine  learning antara  lain  untuk  mendiagnosa  suatu penyakit,  mengklasifikasikan  topik  berita,  mengklasifikasikan  jenis  kayu,  memprediksi  harapan  hidup
penderita  penyakit  radio  vascular,  dan  masih  banyak  lagi.  Salah  satu  algoritma Supervised  Learning pada Machine Learning yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi adalah algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN)  [10],  [11]  dan Artificial  Neural  Network (ANN)  [12].  Algortima  ini  telah  banyak  digunakan  pada penelitian-penelitian  terdahulu  untuk  kasus  klasifikasi  [12],  [13].  Sedangkan  pada Unsupervised  Learning , salah satu algoritma yang digunakan adalah K-Means Clustering [14]. Di bidang kesehatan, machine learning salah satunya berguna untuk melakukan klasifikasi dan prediksi terhadap data yang ada dan menemukan golongan atau tipe baru dari suatu penyakit. Salah satu penyakit atau gejala  yang  membutuhkan  klasifikasi  adalah  migrain  atau  sakit  kepala  sebelah.  Migrain  memiliki  banyak gejala  dan  terbagi  menjadi  beberapa  tipe  [15],  namun  untuk  menentukan  tipe  migrain  yang  diderita  oleh pasien  sangat  sulit  dilakukan  dengan  benar  berdasarkan  ciri-ciri  dan  gejala  yang  ada.  Menentukan  tipe migrain  berdasarkan  gejala  yang  ada  dapat  diselesaikan  dengan  mengklasifikasikan  gejala-gejala  yang muncul pada pasien berdasarkan tipe migrain yang ada di dunia kedokteran.
Migrain, sederhananya, merupakan sakit kepala yang biasanya terjadi pada salah satu sisi kepala saja atau dapat  disebut  sakit  kepala  sebelah.  Migrain  dapat  terjadi  pada  siapa  saja  dengan  berbagai  gejala  yang menandakan  tipe  migrain  yang  berbeda.  Secara  medis,  migrain  dikelompokkan  menjadi  2  jenis  utama migrain,  yaitu  migrain  dengan  aura  dan  migrain  tanpa  aura.  Aura  pada  penyakit  migrain  merupakan  suatu gejala  akibat  gangguan  pada  sistem  saraf  yang  terjadi  sesaat  sebelum  atau  bersamaan  dengan  munculnya sakit  kepala  dan  gejala  migrain  lainnya.  Pada  kasus  yang  lebih  spesifik,    jenis  migrain  dapat  dibedakan menjadi lebih spesifik, yaitu Basilar-type aura, Familial hemiplegic migraine (FHM), migrain dengan aura, Sporadic  hemiplegic  migraine (SHM), typical  aura  with  migrain,  Typical  aura  without  migrain, dan  tipe migrain  lainnya  [16].  Jenis  migrain  hemiplegia  ( hemiplegic  migraine )  termasuk  jenis  migrain  yang merupakan kelainan langka di mana penderita mengalami sakit kepala migrain bersamaan dengan kelemahan pada satu sisi tubuh (hemiplegia).
Migrain  dengan  aura  merupakan  migrain  klasik  dengan  kondisi  yang  ditandai  oleh  gangguan  pada penglihatan,  kesemutan,  dan  kaku  pada  bagian  leher.  Migrain  tanpa  aura  adalah  sakit  kepala  yang  tidak memiliki  gejala-gejala  khusus  seperti  pada  migrain  dengan  aura.  Sedangkan Typical  aura  without  migrain adalah  saat  penderita  mengalami  gejala-gejala  migrain  yang  lain  tetapi  tidak  merasakan  sakit  kepala  [16]. Banyaknya tipe migrain yang diiringi dengan gejala-gejala yang berbeda membuat diagnosis dan perawatan terhadap penderita migrain menjadi sulit dilakukan.
Penelitian  mengenai  klasifikasi  migrain  belum  banyak  dilakukan.  Salah  satu  penelitian  untuk mengklasifikasikan tipe migrain pernah dilakukan sebelumnya [15]  di mana penelitian tersebut mengusulkan pendekatan machine  learning untuk  memanfaatkan biomarker berbasis  potensi  somatosensori  yang ditimbulkan  untuk  klasifikasi  migrain. Dataset pada  penelitian    [15]  diambil  melalui  Sinyal  SSEP  yang ditimbulkan oleh stimulasi listrik saraf median dan direkam menggunakan perangkat CED 1401. Selanjutnya dataset tersebut  dianalisa  menggunakan  algoritma machine  learning .  Sedangkan,  penelitian  yang  penulis lakukan  bertujuan  untuk  membandingkan  performa  Algoritma Multilayer  Perceptron dan K-Nearest Neighbor pada Klasifikasi Tipe Migrain dengan menggunakan dataset numerik dalam bentuk atribut-atribut yang berkaitan dengan jenis migrain tertentu.
Algoritma Multilayer  Perceptron dipilih  dalam  penelitian  ini  karena  algoritma  ini  sangat  banyak digunakan  pada  penelitian-penelitian  di  bidang  kesehatan  [17]  dan  sering  menunjukkan  performa  terbaik dalam  memecahkan  kasus  klasifikasi  [18].  Sedangkan,  algoritma K-Nearest  Neighbor pada  beberapa penelitian  yang  lain  menunjukkan  algoritma  tersebut  dapat  mengklasifikasi  dengan  baik  dan  dapat mempelajari  tugas-tugas  kompleks  menggunakan  prosedur  sederhana  [18].  Selain  itu,  penulis  belum menemukan  penelitian  yang  menggunakan dataset migrain  ini  yang  terpublikasi  secara  resmi  di  jurnal penelitian tertentu, terutama untuk penelitian berkaitan dengan analisis komparatif algoritma MLP dan KNN dengan dataset migrain. Agoritma Multilayer  Perceptron dan K-Nearest  Neighbor untuk  klasifikasi  migrain  diharapkan  dapat membantu dalam mengklasifikasikan jenis migrain berdasarkan gejala-gejala yang muncul secara tepat dan akurat.  Klasifikasi  yang  tepat  dan  akurat  dapat  membantu  tenaga  kesehatan  dalam  merekomendasikan perawatan yang tepat pula bagi penderita migrain sesuai dengan jenis migrain yang dialaminya.

## 2. Metode Penelitian
Untuk membandingkan kinerja Algoritma Multilayer Perceptron dengan Algoritma K-Nearest Neighbor, penulis melakukan langkah-langkah penelitian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Mempersiapkan Dataset
Dari  Gambar  1,  Penelitian  klasifikasi  migrain  ini  dilakukan  dengan  menggunakan dataset publik  yang diambil situs  Kaggle yang dapat diakses pada  https://www.kaggle.com. Dataset ini memiliki 24 atribut dan 400  baris  data.  Pada dataset yang  digunakan,  jenis  migrain  terdiri  dari  7  jenis  migrain,  yaitu Typical  Aura with  migraine,  Typical  Aura  without  migraine,  Migraine  without  Aura,  Basilar  Type  aura,  Sporadic hemiplegic,  Familial  Hemiplegic  Migrain ,  dan  jenis  migrain  lainnya.  Adapun  24  atribut  pada dataset ini ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Atribut pada Dataset Migrain No Nama Atribut Keterangan 1 Usia Usia penderita migrain 2 Durasi Durasi migrain terjadi dibagi menjadi 3 durasi yang diberi nilai 1 hingga 3 3 Frekuesi Frekuensi migrain terjadi dibagi menjadi 3 durasi yang diberi nilai 1 hingga 4 Lokasi Durasi migrain terjadi dibagi menjadi 3 durasi yang diberi nilai 1 hingga 5 Karakter Karakter dari rasa sakit yang dirasakan dibagi menjadi 3  karakter yang diberi nilai dari 0 hingga 2 6 Intensitas Intesitas migrain terjadi dibagi menjadi 4 intensitas yang diberi nilai dari 0 hingga 3
7 Nausea Nausea atau gejala perasaan tidak nyaman pada bagian belakang tenggorokan atau lambung, jika iya maka diberi nilai 1, jika tidak maka diberi nilai 0 8 Muntah Muntah yang terjadi, jika iya diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai 0 9 Phonophobi a Phonophobia atau ketakutan terhadap suara, jika iya diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai 0 10 Photophobia Photophobia atau kondisi dimana mata terasa sakit, jika iya diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai 0 11 Visual Kondisi penglihatan dibagi menjadi 5 kondisi yang diberi nilai 0 hingga 4 12 Sensory Kondisi indra dibagi menjadi 3 kondisi yang diberi nilai 0 hingga 2 13 Dysphasia Dysphasia atau tidak dapat berbicara, jika iya diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai 0 14 Dysarthria
Dysarthria atau kondisi ketika otot yang digunakan untuk dapat berbicara menjadi lemah, jika iya diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai 15 Vertigo
Vertigo atau pusing hingga terasa berputar, jika iya diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai 0 16 Tinnitus Tinnitus atau telinga berdenging, jika iya diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai 0 17 Hypoacusis Hypoacusis atau  kehilangan  pendengaran  total,  jika  iya  diberi  nilai  1,  jika  tidak diberi nilai 0 0 18 Diplopia Diplopia atau penglihatan yang melihat 1 objek terasa ganda, jika iya diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai 0 19 Defect Defect atau cacat, jika iya diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai 0 20 Ataxia Ataxia atau  gangguan  keseimbangan  atau  koordinasi,  jika  iya  diberi  nilai  1,  jika tidak diberi nilai 0 21 Conscience Kemampuan  untuk  membedakan  Tindakan  yang  betul  atau  salah,  jika  iya  diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai 0
22 Paresthesia
Kesemutan, jika iya diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai
23 DPF
Decreased Palpebral Fisure atau reduksi jarak antara pinggir mata atas dan bawah relatif terhadap kontralateral mata, jika iya diberi nilai 1, jika tidak diberi nilai 0 24 Type
Tipe dari migrain, terdiri dari 7 tipe, diisi sesuai jenis migrain
Tabel  1  menunjukkan  atribut  pada dataset yang  mana  setiap  baris  data  akan  memiliki  atribut  yang nilainya bersifat bilangan numerik positif. Dataset tersebut disimpan dalam bentuk Comma Separated Values (CSV). Adapun atribut pada dataset dibagi menjadi 2 jenis, yaitu atribut kondisi dan atribut kelas. Pada Tabel
Mempersiapkan Dataset Memisahkan Data Latih dan Data Uji Melakukan Klasifikasi dengan KNN dan MLP Analisa dan Evaluasi Hasil Klasifikasi
1, atribut kondisi adalah atribut dengan nomor 1 sampai 23. Sementara itu, atribut kelas adalah atribut dengan nomor 24, yaitu atribut Type .
2.2 Memisahkan Data Latih (Data Training ) dan Data Uji (Data Testing )
Dataset yang  berjumlah  400 baris  akan dibagi  menjadi data  latih  yang  digunakan untuk training model sehingga model memiliki pengetahuan dalam mengenali pola dari data yang ada dan data uji untuk menguji hasil  prediksi  model  setelah  dilakukan training .  Adapun  pembagian  data  untuk  data  latih  dan  data  uji ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pembagian Data Latih dan Data Uji
No. Nama Algoritma Persentase Data Latih Jumlah Data Latih Persentase Data Uji Jumlah Data Uji 1 MLP 75% 300 25% 100 2 KNN 75% 300 25% 100
Tabel 2 menunjukkan bahwa persentase data latih dan data uji pada kedua algoritma diberikan nilai yang sama, yakni 75% data sebagai data latih dan 25% data sebagai data uji sehingga jumlah data latih sebanyak 300 data dan jumlah data uji sebanyak 100 data.
2.3 Melakukan Klasifikasi Menggunakan Algoritma MLP dan Algoritma KNN Selanjutnya,  dilakukan  data training dan  data testing dengan  menggunakan  Algoritma Multilayer Perceptron dan  K -Nearest  Neigbor dengan library Python,  yaitu  MLP Classifier dan  KNN Classifier pada modul Scikit-learn atau Sklearn. MLP Classifier ini sendiri merupakan library untuk melakukan klasifikasi dengan  Algoritma Multilayer  Perceptron .  MLP Classifier pada  Scikit-learn  menggunakan  fungsi  aktivasi ReLu dengan ukuran ukuran hidden layer hingga 100 layer . Sedangkan KNN Classifier merupakan library untuk melakukan klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor (KNN). Pada tahap ini, dilakukan training terhadap 300 data dengan menggunakan MLP Classifier dan KNN Classifier .  Hasil training memberi  pengetahuan  terhadap  model  dalam  mengklasifikasikan  data  ke  dalam tipe-tipe migrain yang ada sehingga dapat digunakan untuk testing terhadap 100 data uji. Model selanjutnya diuji menggunakan 100 data testing untuk melihat seberapa baik dalam melakukan klasifikasi tipe migrain. Tahap testing menghasilkan hasil klasifikasi yang  dari masing-masing algortima yang selanjutnya dianalisis dan dievaluasi menggunakan Confusion Matrix .
2.4 Analisa dan Evaluasi Algoritma MLP dan Algoritma KNN
Algoritma  MLP  dan  KNN  merupakan  salah  satu  algoritma Supervised  Learning yang  bertujuan  untuk melakukan klasifikasi dan prediksi. Kinerja dari Machine Learning terutama algoritma Supervised Learning dianalisis  dengan  menggunakan Confusion  Matrix . Confusion  Matrix membandingkan  antara  hasil  prediksi dari model dengan kondisi aktual dari data yang ada [19]. Confusion matrix ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Confusion Matrix pada Supervised Learning
Gambar 2 menunjukkan confusion matrix yang terdiri dari kondisi aktual dan kondisi prediksi. Confusion matrix memiliki 4 kondisi [20], yaitu 1. True  Positive apabila  hasil  prediksi  dari  data  uji  dan  kondisi  aktual  pada  data  latih  sama-sama menunjukkan  kondisi  Iya  benar  (positif).  Dalam  kasus  klasifikasi  migrain  dalam  penelitian  ini, True Positive terjadi  jika  model  memprediksi  suatu  data  X  sebagai  tipe  migrain  Y  dan  kondisi  aktual menunjukkan memang benar ( True ) bahwa data X tersebut adalah tipe migrain Y.
Total Population = P+N
Positive (PP) Negative (PN) Positive (P) True Positive (TP) False Negative (FN) Negative (N) False Positive (FP) True Negative (TN) Predicted Condition A ct u al C o n d it io n
2. True  Negative apabila  hasil  prediksi  dan  kondisi  aktual  sama-sama  menunjukkan  kondisi  tidak  benar (negative).  Dalam  kasus  klasifikasi  migrain  dalam  penelitian  ini, True  Negative terjadi  jika  model memprediksi suatu data X sebagai bukan tipe migrain Y dan kondisi aktual menunjukkan memang benar ( True ) bahwa data X tersebut adalah bukan tipe migrain Y.
3. False  Positive apabila  model  salah  memprediksi  dimana  kondisi  actualnya  negative  tapi  diprediksi menjadi positif. Dalam kasus klasifikasi migrain ini, False Positif terjadi jika model memprediksi suatu data  X  sebagai  tipe  migrain  Y  dan  hasil  prediksi  tersebut  salah  ( False )  karena  kondisi  aktual menunjukkan bahwa data X tersebut ternyata bukan tipe migrain Y.
4. False Negative apabila model salah memprediksi dimana kondisi aktualnya positif tapi diprediksi menjadi negatif. Dalam kasus klasifikasi migrain ini, False Negative terjadi jika model memprediksi suatu data X sebagai bukan tipe migrain Y dan hasil prediksi tersebut salah ( False ) karena kondisi aktual menunjukkan bahwa data X tersebut ternyata adalah tipe migrain Y.
Hasil  dari confusion  matrix dapat  menunjukkan  informasi  mengenai  nilai precision,  recall ,  akurasi  dan F1- Score . Precission merupakan rasio  antara  hasil  prediksi  yang  positif  yang  memang  positif  pada  kondisi aktual  terhadap  keseluruhan  hasil  prediksi  yang  bernilai  positif.  Untuk  menghitung precission digunakan persamaan (1)[21].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃
(1)
Akurasi merupakan perbandingan antara prediksi model yang menghasilkan nilai yang benar, baik benar dalam memprediksi positif ataupun negatif terhadap keseluruhan data yang ada. Rumus menghitung akurasi ditunjukkan pada persamaan (2)[21].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (2)
Sedangkan recall adalah  rasio  prediksi  benar  bernilai  positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data aktual benar bernilai positif. Rumus menghitung akurasi ditunjukkan pada persamaan (3)[21].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
F1-score merupakan  skor  rata-rata  antara recall dan precission . F1-score digunakan  apabila dataset memiliki  jumlah False Negatif  dan False Positif  yang  hampir  sama.  Rumus  untuk  menghitung F1-score ditunjukkan pada persamaan (4).
1 𝐹1−𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 1 2 ( 1 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 + 1 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) (4)
Kinerja algoritma yang baik dipilih dengan mempertimbangkan nilai precission, recall , skor akurasi, atau F1  Skor.  Jika  jumlah  data  yang  bernilai False Negatif  dan False Positif  sangat  mendekati,  maka  algoritma yang memiliki nilai akurasi tinggi dapat dipilih, sebaliknya jika jumlah data yang bernilai False Negatif dan False Positif  tidak  mendekati,  maka  dapat  memilih  algoritma  dengan  F1- Score yang  tinggi.  Jika  lebih menganggap  bahwa  data  dengan False Positif  lebih  baik  terjadi  daripada False Negatif,  maka  algoritma dengan recall yang  tinggi  dapat  dipilih.  Akan  tetapi,  jika  lebih  menginginkan  terjadinya  True  Positif  dan sangat  tidak  menginginkan  terjadinya False Positif,  maka dapat  memilih  algoritma  dengan precission yang tinggi.  Pada  kasus  Klasifikasi  Migrain,  kinerja  Algoritma  MLP  dan  KNN  dibandingkan  dari  sisi  nilai precision, recall , skor akurasi dan F1- Score .
2.5 Multilayer Perceptron (MLP) Multilayer  Perceptron merupakan  salah  satu  jenis  algortima  dari  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  atau Artificial  Neural  Network (ANN).  ANN  mengadopsi  mekanisme  kerja  jaringan  syaraf  pada  otak  manusia. ANN  terdiri  dari  sejumlah  neuron  yang  berperan  sebagai  prosesor  sederhana  yang  diumpamakan  seperti neuron  pada  otak.  Antar  neuron  dihubungkan  oleh  tautan  berbobot  yang  berfungsi  meneruskan  sinyal  dari satu neuron ke neuron lainnya. ANN terdiri dari lapisan masukan ( input layer), lapisan tersembunyi (hidden layer ), dan lapisan keluaran ( output layer ).
MLP yang merupakan salah satu metode ANN dengan satu atau lebih lapisan dan memiliki paling sedikit 3  lapisan  jaringan  perceptron  yang  saling  terhubung,  yaitu  1  lapisan  masukan  ( input  layer ),  1  lapisan
tersembunyi  ( hidden  layer ),  dan  1  lapisan  keluaran  ( output  layer ).  Terdapat  3  tahap  utama  pada training MLP,  yaitu  1) forward  pass untuk  meneruskan neuron  input dengan  mengalikan  terhadap  bobot  dan menambahkan  bias  sehingga  mendapatkan  output  yang  menjadi  input  untuk  lapisan  selanjutnya,  2) loss calculation untuk menghitung kesalahan prediksi, dan 3) backward pass yang menggunakan error pada tahap loss calculation untuk mengoreksi bobot. Forward pass ditunjukkan pada persamaan (5).
∅ ℎ (∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 + 𝑏 𝑗 ) = 𝑧 𝑗
(5)
Adapun tahapan algoritma MLP meliputi tahapan sebagai berikut:
1. Inisialisasi nilai awal seperti nilai bias dan bobot secara acak dengan range 0 sampai 1
2. Tahapan  aktivasi  untuk  mendapatkan output dari  neuron  pada layer tersembunyi  menggunakan persamaan (5)
3. Menggunakan fungsi aktivasi ReLu yang memungkinkan model  untuk menyelesaikan masalah nonlinier dan membangkitkan output .
4. Menghitung nilai error antara hasil prediksi dan nilai actual.
5. Kembali ke layer sebelumnya untuk menghitung error pada hidden layer 6. Memperbaiki bobot menggunakan nilai error . Tahapan ini merupakan training bobot untuk mendapatkan output yang  mendekati desired  output ,  dan  tahapan  iterasi  hingga  mendapatkan  bobot  yang  paling  baik untuk mendapatkan output yang mendekati desired output [8].
Penelitian ini menggunakan 25% data uji dan 75% data latih untuk Algoritma MLP sehingga total data uji sebanyak  100  data  dan  total  data  latih  sebanyak  300  data.  Sementara  itu,  jumlah  maksimal  iterasi  yang ditetapkan pada penelitian ini sebanyak 1000 iterasi.
.
2.6 K-Nearest Neighbor (KNN) Algoritma  K-NN  merupakan  jenis  algoritma supervised  learning yang  mampu  melakukan  klasifikasi berdasarkan  jarak  antara  sejumlah  objek  (titik training )  terhadap  suatu  titik query .  Objek  yang  jaraknya berdekatan  akan  diklasifikasikan  sebagai  1  kelas  yang  sama.  Klasifikasi  objek  dilakukan  berdasarkan  pada kedekatan nilai atribut pada data latih dan data uji.  Dekat atau jauhnya objek dihitung berdasarkan Euclidean Distance yang direpresentasikan pada persamaan (6).
𝐸(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=0 (6)
Algoritma K-Nearest Neighbor memiliki tahapan sebagai berikut:
1. Menentukan  jumlah  tetangga  terdekat  yang  ditetapkan  dengan  bilangan  ganjil  misalnya  1,3,5,  atau  7. Jumlah  tetangga  terdekat  dinotasikan  sebagai  parameter  k.  Jumlah  tetangga  (parameter  k)  digunakan sebagai batasan saat melakukan pengurutan hasil perhitungan Euclidean Distance .
2. Menghitung  jarak  antara  data  yang  diujikan  dengan  semua  data  latih  (data testing )  menggunakan Euclidean Distance pada persamaan (6).
3. Setelah  mendapatkan  jarak  pada  langkah  kedua,  selanjutnya  jarak-jarak  tersebut  diurutkan  dan selanjutnya  menetapkan  tetangga  terdekat  berdasarkan  jarak  terkecil  sebanyak  parameter  k  yang  telah ditetapkan pada tahap 1.
4. Memeriksa kelas dari tetangga terdekat pada tahap 3 sebelumnya, yang dalam hal ini adalah tipe migrain.
5. Gunakan  mayoritas  kelas  tetangga  terdekat  yang  diperoleh  pada  tahap  4  sebagai  nilai  prediksi  terhadap data uji selanjutnya.
Pada  K-NN,  harus  ditentukan  jumlah  neighbor  (tetangga)  sebagai  data  klasifikasi.  Penelitian  ini menggunakan 7 neighbor (tetangga) untuk mengklasifikasi objek pada dataset dengan 25% data uji dan 75% data latih sehingga total data uji sebanyak 100 data dan total data latih sebanyak 300 data.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dataset migrain yang terdiri dari 400 baris dalam format CSV digunakan sebagai data untuk memodelkan MLP dan KNN. Untuk membaca dataset di Python digunakan library Pandas yang merupakan library untuk memproses,  memanipulasi,  dan  menganalisis  data. Dataset migrain  yang  sudah  diproses  dengan library Pandas ditampilkan pada Gambar 3.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 1 Edisi Maret 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i1
Gambar 3 Dataset Migrain
Selanjutnya  dilakukan training terhadap  300  data  latih  dengan  menggunakan  MLP Classifier dan  KNN Classifier. Hasil akurasi dari kedua algoritma ditampilkan pada Gambar 4.

## Gambar 4 Hasil Skor Akurasi KNN dan MLP
Gambar 4 menunjukkan hasil skor akurasi Algoritma MLP sebesar 91%, sementara itu hasil skor akurasi Algoritma  KNN  sebesar  72%.  Dengan  demikian,  hasil  skor  akurasi  Algoritma  MLP  lebih  tinggi  daripada skor akurasi Algoritma KNN. Hasil confusion matrix Algoritma MLP menggunakan libari confusion_matrix Python ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5 Confusion Matrix Algoritma MLP
Dari Gambar 5, confusion matrix masih dalam bentuk array . Apabila disajikan dalam bentuk tabel, maka confusion matrix Algoritma MLP ditampilkan pada Tabel 3.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Multilayer Perceptron K-Nearest Neighbor Skor Akurasi
Tabel 3. Confusion Matrix Algoritma MLP Tipe Migrain Basilar -type aura Familial hemiplegic migraine Migrai ne without aura Other Familial hemiplegic migraine Typical aura with migraine Typical aura without migraine Total Basilar- type aura 5 1 0 0 0 0 0 6 Familial hemiplegic migraine 0 3 0 0 0 2 0 5 Migraine without aura 0 0 16 0 0 0 0 16 Other 0 0 0 6 0 0 0 6 Sporadic hemiplegic migraine 0 0 0 0 0 2 0 2 Typical aura with migraine 0 2 0 0 2 57 0 61 Typical aura without migraine 0 0 0 0 0 0 4 4 Total 5 6 16 6 2 61 4 100
Tabel  3  menunjukkan  jumlah  data  uji  untuk  tipe  migrain Basilar  Type  aura sebanyak  6  data, Familial Hemiplegic  Migrain sebanyak  5  data, Migraine  without  Aura sebanyak  16  data,  jenis  migrain  lainnya sebanyak 6 data, Sporadic hemiplegic sebanyak 2 data, Typical Aura with migraine sebanyak 61 data uji, dan Typical Aura without migraine sebanyak 4 data sehingga total data uji sebesar 100 data. Adapun berdasarkan hasil  klasifikasi  pada  Tabel  3,  warna  biru  menyatakan  bahwa  MLP  memprediksi  secara  tepat  tipe  migrain, sedangkan warna merah menunjukkan hasil prediksi MLP yang salah.
Dari  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  model  hanya  bisa  memprediksi  dengan  hasil  Benar  sebanyak  5  hasil, sementara itu terdapat 1 hasil prediksi yang tidak valid dari 6 hasil prediksi yang menyatakan tipe Basilar- type  aura .  Selain  itu,  terdapat  2  hasil  yang  tidak  valid dari  5  hasil  prediksi  yang  menyatakan  tipe Familial hemiplegic  migraine ,  16  hasil  valid  dari  16  hasil  prediksi  yang  menyatakan  tipe Migraine  without  aura ,  6 hasil  valid  dari  6  hasil  prediksi  yang  menyatakan  tipe Other ,  2  hasil  yang  tidak  valid  dari  2  hasil  prediksi yang  menyatakan  tipe Sporadic  hemiplegic  migraine ,  4  hasil  yang  tidak  valid  dari  61  hasil  prediksi  yang menyatakan  tipe Typical  aura  with  migraine ,  dan  4  hasil  valid  dari  4  hasil  prediksi  yang  menyatakan  tipe Typical aura without migraine . Berdasarkan Tabel 3, untuk mendapatkan nilai precission , pembagi menggunakan nilai total yang berada di kolom paling bawah Tabel 3, sedangkan untuk mendapatkan nilai recall , pembagi yang digunakan adalah nilai total yang berada di kolom paling kanan Tabel 3. Sedangkan nilai precision, recall , skor akurasi dan F1- Score untuk Algoritma MLP ditampilkan pada Gambar 6. Gambar  6  menunjukkan  nilai precission,  recall,  F1-score ,  dan  rata-rata  akurasi  pada  Algoritma  MLP. Dari Gambar 6 dapat diketahui bahwa untuk tipe Basilar-type aura, Typical aura without migrain, dan jenis migrain  lainnya,  nilai precission,  recall,  F1-score sebesar 100%  atau  1. Sedangkan  untuk  tipe  migrain Typical  aura  with  migraine, nilai precission ,  recall,  dan  F1- score masing-masing  bernilai  0,93.  Sedangkan tipe  migrain  Sporadic  hemiplegic  migraine  mendapatkan  nilai  terburuk  untuk precission,  recall,  F1-score, yakni sebesar 0.
Meskipun demikian, secara keseluruhan rata-rata perhitungan skor akurasi dengan Algoritma MLP sudah cukup  baik,  yaitu  sebesar  0,91  yang  artinya  dari  100  data  uji  yang  ada,  terdapat  91  data  yang  diprediksi secara  benar.  Begitu  juga  dengan  rata-rata  nilai precission,  recall,  dan  F1-Score dengan  Algoritma  MLP berturut-turut menunjukkan nilai yang baik, yaitu sebesar 0,92; 0,91; dan 0,91. Sementara itu, hasil confusion matrix Algoritma KNN menggunakan libari confusion_matrix Python ditunjukkan pada Gambar 7.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 1 Edisi Maret 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i1
Gambar 6. Nilai precision, Recall , Akurasi dan F1- Score untuk Algoritma MLP
Gambar 7. Confusion Matrix KNN dalam Bentuk Array
Gambar  7  menunjukkan Confusion  Matrix KNN  dalam  Bentuk Array dengan  menggunakan  fungsi confusion_matrix  pada  Python. Confusion  Matrix  ini apabila  disajikan  dalam  bentuk  tabel,  maka confusion matrix Algoritma KNN ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4 Confusion Matrix Algoritma KNN Tipe Migrain Basilar -type aura Familial hemiplegic migraine Migrain e without aura Other Familial hemiplegic migraine Typical aura with migraine Typical aura without migraine Total Basilar- type aura 0 0 0 0 0 6 0 6 Familial hemiplegic migraine 0 1 0 0 0 4 0 5 Migraine without aura 0 0 9 0 0 7 0 16 Other 0 1 0 0 0 5 0 6 Sporadic hemiplegic migraine 0 0 0 0 0 2 0 2 Typical aura with migraine 0 0 1 0 0 60 0 61 Typical aura without migraine 0 0 0 0 0 2 2 4
Total 0 2 10 0 0 86 2 100
Dari Tabel 4, warna biru menyatakan jumlah prediksi tipe migrain yang dilakukan Algoritma KNN secara tepat,  sedangkan  warna  merah  menunjukkan  hasil  prediksi  KNN  yang  salah.  Tabel  4  menunjukkan  bahwa KNN tidak dapat menghasilkan satu pun prediksi yang benar pada tipe migrain Basilar-type aura, Sporadic hemiplegic  migraine, dan  jenis  lainnya  ( other ).  Sedangkan,  pada  tipe Familial  hemiplegic  migraine, KNN hanya mampu menghasilkan 1 prediksi yang bernilai benar dan 4 prediksi yang salah. Untuk tipe Migraine without aura, KNN mampu menghasilkan 9 prediksi yang benar dan 7 prediksi yang salah. Pada tipe Typical aura  with  migraine, KNN  menghasilkan  60  prediksi  yang  benar  dan  1  prediksi  yang  salah.  Sementara  itu, untuk  tipe Typical  aura  without  migraine ,  KNN  menghasilkan  2  prediksi  yang  benar  dan  2  prediksi  yang salah.
Berdasarkan  Tabel  4,  untuk  mendapatkan  nilai  precission,  pembagi  menggunakan  total  yang  berada  di kolom  paling  bawah  Tabel  4,  sedangkan  untuk  mendapatkan  nilai recall ,  pembagi  yang  digunakan  adalah nilai total yang berada di kolom paling kanan Tabel 4.
Dari Confusion Matrix pada Tabel 4, nilai precision , recall , skor akurasi dan F1- Score untuk Algoritma KNN ditampilkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Nilai Precision , Recall , Akurasi dan F1- Score untuk Algoritma KNN
Gambar  8  menunjukkan  nilai precission,  recall,  F1-score ,  dan  rata-rata  akurasi  pada  Algoritma  KNN. Dari Gambar 8 dapat diketahui bahwa untuk tipe Basilar-type aura , Sporadic hemiplegic migraine , dan jenis migrain  lainnya,  mendapatkan  nilai precission,  recall,  F1-score yang  buruk,  yakni  sebesar  0.  Sedangkan untuk  tipe  migrain Typical  aura  with  migraine ,  nilai precission,  recall,  dan  F1-score cukup  baik,  yaitu berturut-turut  bernilai  1,00;  0,98;  dan  0,82.  Untuk  tipe  migrain Familial  hemiplegic  migraine dan Migrain without  aura mendapatkan  nilai  yang  tidak  terlalu  baik  untuk precission , recall ,  F1- score ,  yakni  berturut- turut sebesar 0,5; 0,2; dan 0,29. Adapun rata-rata perhitungan skor akurasi dengan Algoritma KNN sebesar 72% yang artinya dari 100 data uji yang ada, terdapat 72 data yang diprediksi secara benar. Adapun rata-rata nilai precission, recall, dan F1-Score berturut-turut menunjukkan nilai 63%, 72%, dan 65%.

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  dengan  menggunakan dataset migrain  yang  tesedia  secara  publik  dari website Kaggle menunjukkan  klasifikasi  tipe  migrain  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  Algoritma Multilayer Perceptron (MLP)  dan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Algoritma Multilayer  Perceptron (MLP) menghasilkan  klasifikasi  dan  prediksi  terhadap  tipe  migrain  yang  lebih  baik  daripada  Algoritma K-Nearest Neighbor dengan  skor  akurasi  sebesar  91%.  Dari  100  data  uji  yang  diberikan,  MLP  mampu mengklasifikasikan  91  data  secara  tepat  sesuai  dengan  kondisi  aktual  yang  ditampilkan  pada dataset dan hanya  keliru  mengklasifikasikan  9  data.  Sementara  itu,  Algoritma K-Nearest  Neighbor menghasilkan prediksi  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  72%.  Ini  artinya  dari  100  data  uji  yang  diberikan,  KNN  hanya mampu  mengklasifikasikan  72  data  secara  tepat  dan  28  data  diklasifikasikan  secara  tidak  tepat.  Dari perbandingan  nilai precission,  recall, dan  F1- Score ,  rata-rata  nilai precission,  recall ,  dan  F1- Score pada Algoritma  MLP  berturut-turut  menunjukkan  nilai  yang  sangat  baik,  yaitu  sebesar  92%,  91%,  dan  91%. Sedangkan rata-rata nilai precission, recall, dan F1- Score pada KNN berturut-turut menunjukkan nilai 63%, 72%,  dan  65%.  Semakin  baik  nilai  F1- Score ,  akurasi, recall ,  dan precission menunjukkan  bahwa  hasil
klasifikasi  dan  prediksi  model  algoritma  semakin  baik  pula.  Berdasarkan  hasil  dari  nilai precission,  recall, akurasi, dan F1-Score dapat disimpulkan bahwa Algoritma MLP memiliki kinerja yang lebih baik daripada Algoritma KNN dalam mengklasifikasikan tipe migrain. Dengan tingkat akurasi yang baik, Algoritma MLP dapat  membantu  dalam  mengklasifikasikan  jenis  migrain  berdasarkan  gejala-gejala  yang  muncul  secara akurat.  Kontribusi  dari  hasil  pemodelan  yang  dilakukan  dengan  Python  pada  penelitian  ini  dapat  diekspor menggunakan Library Pickle  pada  Python  untuk  kemudian  dikembangkan  menjadi  antarmuka  pengguna, baik antarmuka berbasis websie , maupun berbasis mobile .

## Daftar Pustaka
[1] S. Russel and P. Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach Third Edition , 3 rd. New Jersey: Prentice Hall, 2009. [Online]. Available: https://zoo.cs.yale.edu/classes/cs470/materials/aima2010.pdf
[2] T. H. Sandhu, “Machine learning and natural language processing  - a review,” International Journal of  Advanced  Research  in  Computer  Science ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  582–584,  2018,  [Online].  Available: http://www.ijarcs.info/index.php/Ijarcs/article/view/5799/4788
[3] M.  Alloghani,  D.  Al-Jumeily,  J.  Mustafina,  A.  Hussain,  and  A.  J.  Aljaaf, A  Systematic  Review  on Supervised  and  Unsupervised  Machine  Learning  Algorithms  for  Data  Science .  Cham,  Switzerland: Springer, 2020. [Online]. Available: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-22475-2_1
[4] V.  Nasteski,  “An  overview  of  the  supervised  machine  learning  methods,” Horizons.B ,  vol.  4,  no. December 2017, pp. 51–62, 2017, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/328146111_An_overview_of_the_supervised_machine_lear ning_methods
[5] M. Batta, “Machine Learning Algorithms - A Review,” International Journal of Science and Research (IJSR) , vol.
18,
no. 8, pp. 381–386,
2018,
[Online].
Available:
https://www.ijsr.net/archive/v9i1/ART20203995.pdf
[6] A. Puspitawuri, E. Santoso, and C. Dewi, “Diagnosis Tingkat Risiko Penyakit Stroke Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 4, pp. 3319–3324, 2019, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4916
[7] A.  N.  Liyantoko,  I.  Candradewi,  and  A.  Harjoko,  “Klasifikasi  Sel  Darah  Putih  dan  Sel  Limfoblas Menggunakan  Metode  Multilayer  Perceptron  Backpropagation,” Indonesian  Journal  of  Electronics and Instrumentation Systems , vol. 9, no. 2, p. 173, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.ugm.ac.id/ijeis/article/view/49943
[8] D. Wibowo, D. Erwanto, and D. Kusumastuti,  “Klasifikasi Jenis Kayu Menggunakan Esktrasi Fitur Gray  Level  Co-Occurence  Matrix  dan  Multilayer  Perceptron,” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro ,  vol. 10, no. 1, 2021, [Online]. Available: http://jnte.ft.unand.ac.id/index.php/jnte/article/view/788
[9] K. Khoirudin, D. Nurdiyah, and N. Wakhidah, “Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Multi Layer  Perceptron,” Jurnal  Pengembangan  Rekayasa  dan  Teknologi ,  vol.  14,  no.  1,  p.  1,  2019, [Online]. Available: https://journals.usm.ac.id/index.php/jprt/article/view/1212
[10] L.  Wang,  “Research  and  Implementation  of  Machine  Learning  Classifier  Based  on  KNN,” IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  vol.  677,  no.  5,  pp.  0–5,  2019,  [Online]. Available: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/677/5/052038/pdf
[11] S.  Wiyono and T. Abidin, “Comparative Study of Machine Learning Knn, Svm, and Decision Tree Algorithm  To  Predict  Student’S  Performance,” International  Journal  of  Research  - GRANTHAALAYAH , vol. 7, no. 1, pp. 190–196, 2019, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.29121/granthaalayah.v7.i1.2019.1048
[12] A.  F.  Hardiyanti  and  D.  Fitrianah,  “Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  Multilayer  Perceptron  untuk Klasifikasi Kelas Rumah Sakit di DKI Jakarta,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol. 11, no. 3,
p. 198, 2021, [Online]. Available:
https://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech/article/view/10632
[13] I. N. Purnama, “Perbandingan Klasifikasi Website Secara Otomatis Menggunakan Metode Multilayer Perceptron  dan  Naive  Bayes,” Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON) ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 155–161, 2021, [Online].
Available:
https://www.ejurnal.stmik-
budidarma.ac.id/index.php/JSON/article/view/2703
[14] B. Harahap, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada  UD.  Toko  Bangunan  YD  Indarung),” Regional  Development  Industry  &  Health  Science, Technology and Art of Life , pp.
394–403, 2019, [Online]. Available: https://ptki.ac.id/jurnal/index.php/readystar/article/view/82
[15] B.  Zhu,  G.  Coppola,  and  M.  Shoaran,  “Migraine  classification  using  somatosensory  evoked
potentials,” Cephalalgia  International  Journal  of  Headache ,  vol.  39,  no.  9,  pp.  1143–1155,  2019, [Online].
Available: https://bpb-us-
w2.wpmucdn.com/sites.coecis.cornell.edu/dist/9/165/files/2019/05/03331024198399751.pdf
[16] D.  W.  Lewis,  “Pediatric  Migraine,” Neurologic  Clinics ,  vol.  27,  no.  2,  pp.  481–501,  May  2009, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1016/j.ncl.2008.11.003
[17] A.  Setiadi,  “Penerapan  Algoritma  Multilayer  Perceptron  untuk  Deteksi  Dini  Penyakit  Diabetes,” Jurnal Komputer dan Informatika , vol. 14, no. 1, pp. 46–59, 2012.
[18] Dessy Kusumaningrum and E. M. Imah, “Studi Komparasi Algoritma  Klasifikasi Mental Workload Berdasarkan  Sinyal  EEG,” Jurnal  Sistem  Cerdas ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  133–143,  2020,  doi: 10.37396/jsc.v3i2.69.
[19] S. Sudianto, A. D. Sripamuji, I. Ramadhanti, R. R. Amalia, J. Saputra, and B. Prihatnowo, “Penerapan Algoritma  Support  Vector  Machine  dan  Multi-Layer  Perceptron  pada  Klasisifikasi  Topik  Berita,” Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika :  JANAPATI ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  84–91,  2022, [Online]. Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/janapati/article/view/44151
[20] A. Rahmawati, D. Wintana, and S. Suhada, “Klasifikasi Naïve Bayes Untuk  Mendiagnosis Penyakit Pneumonia  Pada  Anak  Balita  (  Studi  Kasus :  Uptd  Puskesmas  Sukaraja  Sukabumi  ),” Kumpulan Jurnal  Ilmu  Komputer  (KLIK) ,  vol.  06,  no.  03,  pp.  241–253,  2019,  [Online].  Available: http://klik.ulm.ac.id/index.php/klik/article/view/202
[21] C.  Journal,  I.  W.  Saputro,  B.  W.  Sari,  P.  Studi,  I.  Komputer,  and  J.  Informatika,  “Uji  Performa Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa,” Creative  Information  Technology Journal (Citec Journal , vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2019, [Online]. Available: https://citec.amikom.ac.id/main/index.php/citec/article/view/178