Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
10.51519/journalcisa.v4i1.371 | Published By APTIKOM SUMSEL

## 32
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Perbandingan Algoritma Machine Learning Untuk klasifikasi Amenorrhea
Indah Lestari 1 , Muhamad Akbar 2* , Bunga Intan 3
1,2,3 Fakultas Ilmu Teknik, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1 1902020032@mhs.univbinainsan.ac.id, 2 muhamad.akbar@univbinainsan.ac.id,
3 bungaintan@univbinainsan.ac.i

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  kurangnya  penelitian  yang dilakukan  pada  algoritma  perbandingan  dalam  mengklasifikasikan  Amenore. Banyak orang yang mengabaikan atau bahkan tidak memahami Amenore karena informasi  yang  terbatas  mengenai  masalah  ini.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan perbandingan  antara  empat  algoritma,  yaitu  k-NN,  SVM,  Decision  Tree,  dan Naïve Bayes, untuk mengklasifikasikan Amenore dengan menggunakan data dari salah  satu  repositori  data  Google.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma k-NN memberikan nilai akurasi tertinggi, yaitu 0,99. Temuan ini dapat membantu  dalam  pengembangan  metode  diagnosa  Amenore  yang  lebih  akurat dan efektif .
Kata  Kunci :  Amenorrhea,  k-NN,Svm,  Decision  Tree,  Naïve  Bayes,  dataset, repository

## 1 . PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  sangat  luas  pada  era  modern  sekarang. Sangat  membantu  manusia  dalam  bidang  apapun  baik  dari  segi pendidikan,kesehatan,sosial  dan  masih  banyak  lagi.  Dengan  kemajuan teknologi yang begitu pesat didunia ini tentunya banyak sekali orang atau hampir  semua  orang  yang  memanfaatkan  teknologi.  Didalam  teknologi itu  sudah  diterapkan  ilmu-ilmu  yang  telah  dirancang  sehingga  bisa mengelola  suatu  Salah  satu  cabang  ilmu  yang  bisa  dimanfaat  dalam membantu manusia  memecahkan masalah yaitu machine learning.
Machine  learning adalah  mesin  yang  dikembangkan  untuk  bisa  belajar dengan  sendiri  tanpa  arahan  dari  penggunanya.  Didalam machine learning terdapat banyak algoritma atau metode yang dapat di gunakan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Indah Lestari, Muhamad Akbar, at all | 33
dalam membantu pekerjaan manusia. Dengan adanya algoritma machine learning masalah.  kita  dapat  membandingkan  antara  satu  algoritma dengan  algoritma  lainnya  agar  kita  dapat  menemukan  algoritma  yang lebih akurat.
Dengan machine learning bisa membantu untuk mengklasifikasi masalah, masalah  yang  sering  diabaikan  atau  bahkan  belum  banyak  orang  yang mengetahuinya  terutama  seorang  wanita  pada  saat  ini  yaitu  masalah pada  siklus  menstruasi  atau  haid  yang  tidak  teratur.  Karena  belum banyak orang yang melakukan penjelasan mengenai siklus menstruasi itu sendiri.  Menstruasi  atau  haid  merupakan  proses  kematangan  seksual bagi seorang wanita. Menstruasi juga dapat didefinisikan sebagai proses keluarnya  darah  dari  endometrium  yang  terjadi  secara  rutin  melalui vagina  sebagai  proses  pembersihan  Rahim  terhadap  pembuluh  darah, kelenjar-kelenjar  dan  sel-sel  yang  tidak  terpakai  karena  tidak  adanya pembuahan atau kehamilan.
Wanita  akan  mengalami  masa  pubertas  dengan  mulai  mengalami  masa menstruasi  atau  haid.  Menstruasi  normalnya  pada  usia  10-15  tahun namun menstruasi juga bisa terjadi lebih awal dari usia normalnya dan bisa  juga  terlambat  dari  usia  normalnya.  Secara  umum,  menstruasi berlangsung  sekali  sebulan  sampai  wanita  berusia  45-50  tahun.  Masa haid normal bisa terjadi rat-rata 28 hari dan berkisar sekitar 21-35 hari panjang masa haid pada wanita itu bervariasi antara wanita satu dengan lainnya itu berbeda masa haidnya tergantung kondisi setiap wanita.
Siklus  menstruasi  atau  haid  setelah  hari  pertama  sampai  menstruasi berikutnya  terjadi  selama  28  hari.  Rata-rata  siklus  menstruasi  yang normal itu terjadi sekitar 21-35 hari sedangkan yang termasuk gangguan siklus menstruasi seperti polimenorrhea (<20hari), oligomenorrhea (>35 hari),  dan Amenorrhea (>3  bulan)[1]. Waktu  menstruasi  biasanya antara  3-5  hari,  ada  yang  1-2  hari  diikuti  darah  sedikit-sedikit kemudian  ada  yang  7-8  hari.  Pada  setiap  wanita  biasanya  lama menstruasi  itu  tetap.jumlah  darah  yang  keluar  rata-rata  kurang lebih 16 cc, bila lebih dari 80 cc bersifat patologik
Tidak  semua  wanita  mengalami  kelancaran  menstruasi  dengan  normal. Ada  beberapa  wanita  yang  mengeluh  dengan  siklus  menstruasi  yang tidak  lancar.  Ketidaklancaran  menstruasi  bisa  di  sebabkan  oleh  banyak faktor penyebabnya salah satunya adalah Amenorrhea yang masih sering

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
34 | Perbandingan Algoritma Machine Learning Untuk klasifikasi … ..

## diabaikan atau bahkan tidak sedikit orang yang belum mengenal istilah
Amenorrhea ini. Amenorrhea sendiri terbagi menjadi 2 yaitu Amenorrhea primer  yaitu  terjadi  pada  wanita  usia  15  tahun  yang  tidak  kunjung mengalami menstruasi walaupun sudah menunjukan tanda pubertas Dan Amenorrhea sekunder yaitu terjadi pada wanita yang sebelumnya sudah mengalami  siklus  menstruasi  yang  normal  akan  tetapi  kemudian  tidak menstruasi selama 3 bulan atau lebih secara berturut.
World  Health  Organization (WHO) perkiraan Amenorea pada  remaja adalah  10-15%,  sedangkan  di  negara  maju  seperti:  Belanda, persentase amenorhoe cukup  besar  yaitu  13%.  Angka  kejadian  amenorea  di  di Indonesia cukup tinggi. Menurut survei yang dilakukan oleh Departemen Kesehatan  pada  beberapa  sekolah  di  Indonesia  pada  tahun  2008. Hasilnya  17.665  remaja  putri  6.855  yang  mengalami  masalah  dengan menstruasinya  (40%)[2].  Kurangnya  pengetahuan  seseorang  terutama wanita  pada  permasalahan  ini  penulis  tertarik  untuk  melakukakan penelitian terhadap masalah pada Amenorrhea yang dapat menyebabkan siklus  menstruasi  atau  haid  yang  tidak  teratur  atau  tidak  normal, menggunakan  atau  memanfaatkan machine  learning .  Karena  dengan machine learning hasil yang akan diperoleh lebih akurat.

## 2. METODE

## 2.1. Machine Learning
Machine  learning adalah  bidang  dari artificial  intelligence atau kecerdasan berkaitan dengan pembuatan metode yang dapat deprogram dan  dipelajari  dari  data  sebelumnya.  Pembelajaran  mesin,pengenalan pola,dan penambangan data sering mengacu pada hal yang sama. Bidang probabilitas  dan  statistic  dan  tergantung  pengoptimalan  juga.  Dalam penambangan data pembelajaran mesin menjadi alat analisis.[4].

## 2.2. K-Neareset Neighbors (k-NN)
Algoritma  klasifikasi  pembelajaran  mesin  langsung  dikenal  sebagai  K- Nearset  Neighbors  (k-NN).  Karena  algoritma  k-NN  tidak  menggunakan model  saat  mengklasifikasikan  data,  maka  dikategorikan  sebagai algoritma lazy  learner .  Sebagai  algoritma  klasifikasi,  k-NN  bertujuan untuk  memprediksi  kategori  dari  suatu  kumpulan  data  berlabel  S  = (xi,ti)N i=1[7] .

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Indah Lestari, Muhamad Akbar, at all | 35
Secara  umum,  algoritma k-NN terdiridari  langkah-langkah  sebagai berikut.
a) Menetapkan sebuah bilangan bulat sebagai nilai k.
b) Mencari k buah sampel dari data input yang memiliki jarak plaing dekat k-nn dengan data baru
c) Hitung frekuensi setiap kelas dari k-nn tersebut
d) Data baru diberi label sesuai kelas yang memiliki frekuensi paling tinggi dari k-nn
Gambar 2.1 Klasifikasi menggunakan k-NN

## 2.3. Decision Tree
Decision  tree adalah  model  pembelajaran machine  learning data berdasarkan  himpunan  data S  =  {(x i ,t i )} N i=1 dimana  x i adalah variable data dan t i adalah variable target t i € K, K adalah himpunan kategori data. decision  tree paling  mudah  dipahami  jika  dibandingkan  dengan  model pembelajaran mesin lainnya. Dengan membagi data secara rekursif untuk menghasilkan  sejumlah  pohon  klasifikasi  hierarkis, decision  tree melakukan  pembelajaran  bertahap. model decision  tree memulai proses pembelajarannya  dengan  menghitung  skor  ketidakmurnian  (1)  dari semua data untuk memilih atribut untuk akar pohon keputusan. Dengan menggunakan sebset yang relavan dengan subpohon tersebut, prosedur ini dilakukan secara rekursif untuk memilih atribut dari subtree [7].

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
36 | Perbandingan Algoritma Machine Learning Untuk klasifikasi … ..

## 2.4. Support Vecktor Machine
Persamaan berikut dapat digunakan untuk menggambarkan model SVM, yang merupakan model klasifikasi atau Machine learning. y(xi) = wtxi + w0. (1)
Dimana  y(x i )  berfungsi  sebagai  frediksi  dari  t i w  adalah vector  weight (parameter model), x i adalah variable data, dan w o adalah bias. Untuk mengklasifikasi  data  dalam  ruang  tempatnya  berada,  model  SVM bertujuan  untuk  memprediksi hyperplane dalam  dimensi  m.  Subruang dari bidang dua dimensi biasanya disebut sebagai hyperplane [7].

## 2.5. Naïve Bayes
Naïve  Bayes  adalah  metode  yang  tidak  memiliki  aturan  apapun.  Itu melihat  frekuensi  setiap  klasifikasi  dalam  data  pelatihan  dan menggunakan bidang matematika yang disebut teori probabilitas untuk mengetahui  klasifikasi  yang  paling  mungkin.  Klasifikasi  statistik  yang dikenal  sebagai  klasifikasi Naïve  Bayes dapat  digunakan  untuk memprediksi  kemungkinan  menjadi  anggota  suatu  kelas.  Kemampuan klasifikasi bayes sebanding dengan pohon keputusan dan jaringan saraf. Rumus  yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  setiap kemungkinan  yang  terjadi  disediakan  oleh  Algoritma Naïve  Bayes ,yang menggabungkan probabilitas sebelumnya dengan kemungkinan kondisi. Jenis umum hipotesis bayes sebagai berikut [8].
P ( H∨X ) = P ( X | H ) P ( H ) P ( X )
(2)
Dimana:
X : Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data X merupakan suaru class spesifik. P(H|X) : Perbandingan hipotesis H berdasar kondisi X

## 2.6. Amenorrhea
Kita harus menyadari bahwa Amenorrhea adalah masalah yang signifikan terutama  pada  remaja  atau  wanita. Amenorrhea adalah  kondisi  tidak adanya menstruasi selama setidaknya 3 bulan berkelanjutan atau lebih. Terdapat 2 jenis Amenorrhea yaitu Amenorrhea primer dan Amenorrhea

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Indah Lestari, Muhamad Akbar, at all | 37
Sekunder [6].
2.7. Metode Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  metode  pengumpulan  data  yang  didapatkan  oleh penulis yaitu Dataset. Dataset yang didapatkan melalui repository dataset yang  berada  pada website  google.dataset yang  merupakan  sekumpulan Data scientist dimana tersedia banyak dataset yang dapat diambil.  Pada pencarian dataset di google  dataset penulis  menggunakan dataset yang berjudul Burden  of  Rare  Variants  in  Hypothalamic  Amenorrhea. Dimana dataset  ini  terdiri  dari  beberapa  data  yang  menjelaskan  tentang Amenorrhea.

## 2.8. Metode Analisa
Pada  penelitian  ini  penulis  melakukan  metode  analisa  menggunakan metode CRISP-DM.

## Gambar 2. CRISP-DM

## a) Business understanding
Tahapan  business  understanding  merupakan  awal  dari  sebuah  proyek atau  analisis.  Tahapan  ini  akan  dapat  menghasilkan  perancanaan  yang jelas tujuannya.

## b) Analytic approach
Setelah  mendefinisi  permasalahan  yang  telah  dibahas  pada  tahapan pertama  maka  tahapan  selanjutnya  yaitu  melakukan  tahapan Analytic approach dimana tahapan ini akan bergabtung dengan pertanyaan yang

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
38 | Perbandingan Algoritma Machine Learning Untuk klasifikasi … ..
telah diselesaikan didalam Business understanding.

## c) Data requirements
Tahapan  ketiga  didalam  metodologi  data science ini  adalah  data r equirements .  Pemilihan  pendekatan  analisis  menentukan  menentukan data requirements atau data apa saja yang dibutuhkan agar permasalahan dapat terjawab.

## d) Data collection
Setelah  menentukan  data requirements ,  data scientist mulai mengidentifikasi  dan mengumpulkan  data  yang  relavan  dengan  domain masalah.  Tahap  ini  merupakan  tahap  ke  empat  di  metodologi data science. Adakalnya  dalam  tahap  ini,data  yang  kita  butuhkan  tidak tersedia. Maka saat menemukan kendala seperti ini, sangat mungkin bagi kita  untuk merevisi  kembali  data requirement dan  memutuskan  apakah akan mengumpulkan lebih banyak atau lebih sedikit data.

## e) Data understanding
Dalam  proses  ini,  kita  mencoba  mempelajari  data  dan  melihat  kualitas data  yang  kita  miliki,  apakah  sudah  cukup  baik  untuk  proses  modeling atau belum. Pada tahap kelima dari metodologi data science ini, kita akan mengecek apakah ada missing values ,data yang imbalanced, outlier, salah format, dan sebagainya yang harus diperbaiki dulu.

## f) Data preparation
Pada  tahapan  data  prepation  terdiri  dari  Semua  kegiatan  atau  proses yang  dilakukan  untuk  membangun dataset yang  akan  digunakan  dalam tahap  pemodelan,  termasuk  membersihkan  data,menggabungkan data,dan mengubah data menjadi variable yang lebih berguna. Agar dapat diproses  secara  efektif  pada  tahap  pemodelan,  data  harus  harus dipersiapkan dengan baik dengan membersihkannya dari missing values, invalid  values, dan  data  duplikat  serta  memastikan  bahwa  seluruh  data telah  memiliki  format  yang  benar. Feature  engineering juga  merupakan bagian  dari  data  preparation. Feature  engineering adalah  proses transformasi data menjadi fitur-fitur yang lebih representatif dan dalam membantu  menyelesaikan  masalah  lebih  baik.  Fitur-fitur  didalam  data sangat  penting  untuk  model  prediktif  dan  akan  berdampak  pada  hasil

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Indah Lestari, Muhamad Akbar, at all | 39
yang  ingin  dicapai  Data  preparation  merupakan  tahapan  yang  paling memakan  banyak  waktu.Sebagian  data  scientist  mengatakan  tahap  ini bisa  menghabiskan  sekitar  70%  atau  bahkan  80%  dari  keseluruhan proses dalam projek data science .

## g) Modeling
Modeling atau  pemodelan  adalah  tahap  dalam  metodologi data  science dimana data  scientist membuat  model  untuk  menjawab  permasalahan. Pemodelan  data  berfokus  pada  mengembangkan  model,  baik  itu  model deskriptif  atau  prediktif.  Proses  pemodelan  untuk  model  prediktif menggunakan data training. Data training adalah kumpulan data dimana hasil labelnya telah diketahui. Data training bertindak sebagai pengukur apakah  model  tersebut  perlu  penyesuaian  lagi  atau  tidak.  Proses  ini sifatnya iterative atau bisa diulang hingga mendapatkan hasil yang baik.

## h) Evaluation
Setelah  proses  pemodelan,  tahap  selanjutnya  adalah  mengevaluasi kualitas  model  dan  mengujinya  apakah  dapat  mengatasi  permasalahan bisnis  dengan  tepat.  Evaluasi  model  dapat  memiliki  dua  fase  yaitu,  fase diagnostic  measures dan  fase  statistical  significance  testing. Diagnostic measures digunakan untuk memastikan bahwa data yang digunakan telah ditangani dan diinterpretasikan dengan benar didalam model.

## 2.9. Metode Pengujian dan pengolahan data
Pada  metode  pengujian  dan  pengelolahan  data  ini  penulis  melakukan pengujian  dengan  menggunakan  tahapan-tahapan  pada  perhitungan confusion matrix. untuk menghitung nilai akurasi dibutuhkan dengan rumus dibawah ini.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3) Keterangan TP : True Positive TN : True Negative FP
: False Positive

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
40 | Perbandingan Algoritma Machine Learning Untuk klasifikasi … ..

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  setelah  melalui  tahapan  pengujian  dan  analisa terhadap  4  algoritma  yaitu  k-NN,SVM,Decision  Tree,dan  Naïve  Bayes maka hasil yang diperoleh dibawah ini.
a) Pengujian perhitungan akurasi pada algoritma k-NN

## Gambar 3 Hasi algoritma k-NN
Setelah  melakukan  pengujian  mengggunakan  bahasa  pemograman phyton dan perhitungan confusion matrix dengan menggunakan dataset 510  data  dengan  algoritma  k-NN  maka  hasil  nilai  akurasi  nya  sebesar 0.99.

## b) Pengujian perhitungan akurasi pada algoritma SVM

## Gambar 4. Hasil algoritma SVM
Setelah  melakukan  pengujian  mengggunakan  bahasa  pemograman phyton dan perhitungan confusion matrix dengan menggunakan dataset

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Indah Lestari, Muhamad Akbar, at all | 41
510 data dengan algoritma SVM maka hasil nilai akurasi nya sebesar 0.79
c) Pengujian perhitungan akurasi pada algoritma Decision Tree

## Gambar 5. Hasil algoritma decision Tree
Setelah  melakukan  pengujian  mengggunakan  bahasa  pemograman phyton dan perhitungan confusion matrix dengan menggunakan dataset 510  data  dengan  algoritma  decision  tree  maka  hasil  nilai  akurasi  nya sebesar 0.98
d) Pengujian perhitungan akurasi pada algoritma Naïve Bayes

## Gambar 6. Hasil algoritma Naïve Bayes
Setelah  melakukan  pengujian  mengggunakan  bahasa  pemograman phyton dan perhitungan confusion matrix dengan menggunakan dataset 510  data  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  maka  hasil  nilai  akurasi  nya sebesar 0.98.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  perbandingan  algoritma  k-NN,  SVM,  Decision Tree,  dan  Naïve  Bayes  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  510  data dengan  2  jenis  kelas  kategori  yaitu  berbahya  atau  tidak  berbahaya  (1

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
42 | Perbandingan Algoritma Machine Learning Untuk klasifikasi … ..
atau  2),  hasilnya  menunjukan  bahwa  algoritma  k-NN  lebih  baik digunakan dibandingkan algoritma pembanding lainnya, hasil akurasi k- NN  yaitu  sebesar  0.99  sedangkan  nilai  akurasi  pada  algoritma  Decision Tree  yaitu  0.98,  disusul  dengan  Naïve  bayes  yang  nilai  akurasinya  juga 0.98 dan yang paling rendah nilai akurasinya yaitu algoritma SVM, yang akurasi  hanya  bernilai  0.79,maka  dapat  disimpulkan  dari  perbandingan ke 4 algoritma pada penelitian ini, menunjukan  bahwa  algoritma  k-NN lebih  baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Sitoayu,  D.  A.  Pertiwi,  and  E.  Y.  Mulyani,  “Kecukupan  zat  gizi makro, status gizi, stres, dan siklus menstruasi pada remaja,” J. Gizi Klin. Indones. , vol. 13, no. 3, p. 121, 2017, doi: 10.22146/ijcn.17867.
[2] C.  Magdalena  and  T.  Bolon,  “Gambaran  Faktor  – Faktor  Penyebab Terjadinya  Amenorea  Pada  Remaja  Putri  Di  Desa  Helvetia  Timur
Kecamatan Helvetia Medan Periode April-Juni Tahun 2012, ” J. Ilm. Keperawatan , vol. 1, no. 1, pp. 16 – 20, 2015.
[3] A.  Isroqmi,  “Kemampuan  Mahasiswa  Memahami  Logika Pemrograman  Komputer  Melalui  Algoritma,” Nabla  Dewantara  J.
Pendidik. Mat. , vol. 2, no. 2, pp. 59 – 73, 2017.
[1] L.  Sitoayu,  D.  A.  Pertiwi,  and  E.  Y.  Mulyani,  “Kecukupan zat  gizi makro, status gizi, stres, dan siklus menstruasi pada remaja,” J. Gizi Klin. Indones. , vol. 13, no. 3, p. 121, 2017, doi: 10.22146/ijcn.17867.
[2] C.  Magdalena  and  T.  Bolon,  “Gambaran  Faktor  – Faktor  Penyebab Terjadinya  Amenorea  Pada  Remaja  Putri  Di  Desa  Helvetia  Timur Kecamatan Helvetia Medan Periode April- Juni Tahun 2012,” J. Ilm. Keperawatan , vol. 1, no. 1, pp. 16 – 20, 2015.
[3] A.  Isroqmi,  “Kemampuan  M ahasiswa  Memahami  Logika Pemrograman  Komputer  Melalui  Algoritma,” Nabla  Dewantara  J.
Pendidik. Mat. , vol. 2, no. 2, pp. 59 – 73, 2017.
[4] Dwi Retnosari, “Sistem Aplikasi Data Mining Untuk Menampilkan,” J. Integr. Sist. Ind. UMJ , vol. 1, no. 2, pp. 13 – 20, 2014.
[5] L.  N.  Rani,  “Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan  Algoritma  C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 1, no. 2, p. 126, 2016, doi: 10.35314/isi.v1i2.131.
[6] Sitti  Rohmah  and  Y.  P.  Rusady,  “Hubungan  Status  Gizi  Dengan Kejadian Amenorea Pada Siswi SMP 1 Pandewangi,” J. Satuan Bakti Bidan Untuk Negeri (Sakti Bidadari) , vol. 4, no. 2, 2021.
[7]  D.  Y.  Heryadi  and  M.  C. Teguh  Wahyono, machine learning konsep

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 1, January 2023 | e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Indah Lestari, Muhamad Akbar, at all | 43
dan implementasi , Cetakan 1. yogyakarta: GAVA MEDIA, 2020.
[8] Ardiyansyah,  P.  A.  Rahayuningsih,  and  R.  Maulana,  “Analisis Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Dataset Blogger Dengan Rapid Miner,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. VI, no. 1, pp. 20 – 28, 2018.
[9] A. N. Syahrudin and T. Kurniawan, “Input dan Output pada Bahasa Pemrograman  Python,” J.  Dasar  Pemrograman  Python  STMIK ,  no. June 2018, pp. 1 – 7, 2018.
[10]  M.  F.  Rahman,  D.  Alamsah,  M.  I.  Darmawidjadja,  and  I.  Nurma, “Klasifikasi  Untuk  Diagnosa  Diabetes  Menggunakan  Metode Bayesian  Regularization  Neural  N etwork  (RBNN),” J.  Inform. ,  vol.
11, no. 1, p. 36, 2017, doi: 10.26555/jifo.v11i1.a5452.
[11] A.  M.  Argina,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  K -Nearest  Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci. , vol.
1, no. 2, pp. 29 – 33, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[12] S.  AULIA,  S.  HADIYOSO,  and  D.  N.  RAMADAN,  “Analisis Perbandingan  KNN  dengan  SVM  untuk  Klasifikasi  Penyakit Diabetes Retinopati berdasarkan Citra Eksudat dan Mikroaneurisma,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 3, no. 1, p. 75, 2015, doi:
10.26760/elkomika.v3i1.75. [13] M.  R.  Yuliansyah,  M.  B,  and  A.  Franz,  “Perbandingan  Metode  K - Nearest  Neighbors  dan  Naïve  Bayes  Classifier  Pada  Klasifikasi Status  Gizi  Balita  di  Puskesmas  Muara  Jawa  Kota  Samar inda,”
Adopsi  Teknol.  dan  Sist.  Informasi(ATASI) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  8 – 20,
2022.
[14] S.  Wiyono,  “Perbandingan  Algoritma  Machine  Learning  SVM  dan Decision Tree untuk Pr ediksi Keaktifan Mahasiswa,” Sinkron , vol. 3, no. 1, pp. 105 – 108, 2018.
[15] T.  A.M  and  A.  Yaqin,  “Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes,  K - Nearest Neighbors dan Random Forest untuk Klasifikasi Sentimen Terhadap  BPJS  Kesehatan  pada  Media  Twitter,” InComTech    J. Telekomun.  dan  Komput. ,  vol.  12,  no.  1,  p.  01,  2022,  doi: 10.22441/incomtech.v12i1.13642.
[16] S.  Shedriko,  “Perbandingan  Algoritma  SVM  dan  KNN  dalam Mengklasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  pada  Suatu  Mata  Kuliah,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 6, no. 2, p. 115, 2021, doi: 10.30998/string.v6i2.9160.
[17] A. Delaney, “Burden of Rare Variants in Hypothalamic Amenorrhea - Supplemental data” , 2020, doi: 10.6084/m9.figshare.12730694.v3.