Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1951 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 991-1000 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF K-NEAREST NEIGHBOR AND SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHM OPTIMIZATION WITH GRID SEARCH CV ON STROKE PREDICTION
Wahyu Aprilliandhika 1 , Ferian Fauzi Abdulloh *2
1,2 Informatics, Computer Science Faculty, Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia Email: 1 wahyuaprilliandhika@students.amikom.ac.id , 2 ferian@amikom.ac.id
(Article received: March 21, 2024; Revision: April 06, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
Stroke ranks second as the leading cause of death globally, with disability being the primary accompanying factor. The cause of death in stroke patients is due to the lack of an optimal stroke prediction system; therefore, identifying whether a patient is experiencing a stroke or not becomes the focus of this research. Thus, the objective of this study  is  to  compare  the  performance  of  stroke  prediction  using  two  classification  models,  namely  K-Nearest Neighbors (KNN) and Support Vector Machine (SVM), with and without using the GridSearchCV optimization technique. In this experiment, the dataset is processed and divided into training and testing data using the SMOTE oversampling technique. Initial testing is conducted without GridSearchCV. The results of the initial testing show that the KNN model performs better than SVM, with accuracies of 91% and 83%, respectively. After optimizing parameters using GridSearchCV, both models experience a significant performance improvement. The KNN model increases accuracy to 95% with precision of 91% and recall of 98%, while the SVM model increases accuracy to 94%  with  precision  of  90%  and  recall  of  99%.  These  results  indicate  that  using  GridSearchCV  to  optimize parameters  of  KNN  and  SVM  models  can  significantly  enhance  stroke  prediction  performance.  There  are differences in precision and recall between KNN and SVM. The KNN model tends to have higher recall, while the SVM model has higher precision, and for accuracy, the KNN algorithm outperforms SVM in stroke prediction.
Keywords : Comparison, GridSearchCV, K-Nearest Neighbor, Optimization, Support Vector Machine.

## KOMPARASI OPTIMASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN GRID SEARCH CV PADA PREDIKSI STROKE

## Abstrak
Stroke  menempati  peringkat  kedua  sebagai  penyebab  kematian  global  terbanyak,  dengan  kecacatan  sebagai penyebab utama yang menyertai kondisi tersebut. Penyebab kematian pada penderita stroke disebabkan tidak ada sistem yang memprediksi stroke secara optimal, identifikasi apakah seorang pasien mengalami stroke atau tidak menjadi  fokus  penelitian  ini.  Maka,  tujuan  dari  penelitian  ini  membandingkan  kinerja  prediksi  stroke menggunakan  dua  model  klasifikasi  yang  digunakan,  yaitu K-Nearest  Neighbors (KNN)  dan Support  Vector Machine (SVM), dengan dan tanpa menggunakan teknik optimasi GridSearchCV . Dalam eksperimen ini, dataset diproses  dan  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan  teknik oversampling  SMOTE . Pengujian awal dilakukan tanpa GridSearchCV . Hasil pengujian awal menunjukkan bahwa model KNN memiliki performa  lebih  baik  daripada  SVM,  dengan  akurasi  91%  dan  83%.  Setelah  mengoptimalkan  parameter menggunakan GridSearchCV ,  kedua  model  mengalami  peningkatan  signifikan  dalam  performa.  Model  KNN meningkatkan akurasi menjadi 95% dengan presisi 91% dan recall 98%, sementara model SVM meningkatkan akurasi menjadi 94% dengan presisi 90% dan recall 99%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan GridSearchCV dalam  mengoptimalkan  parameter  model  KNN  dan  SVM  dapat  meningkatkan  kinerja  prediksi stroke secara signifikan. Terdapat perbedaan dalam aspek presisi dan recall antara KNN dan SVM. Model KNN cenderung memiliki recall yang lebih tinggi, sementara model SVM memiliki presisi yang lebih tinggi, dan untuk akurasi algoritma KNN lebih unggul dibandingkan dengan SVM dalam prediksi Stroke.
Kata kunci : GridSearchCV, K-Nearest Neighbor, Komparasi, Optimasi, Support Vector Machine.

## 1. PENDAHULUAN
Stroke  adalah  suatu  keadaan  yang  terjadi  saat aliran darah  menuju otak terhambat,  mengakibatkan
gangguan dalam fungsi saraf  [1]. Stroke menempati peringkat  kedua  sebagai  penyebab  kematian  global terbanyak, dengan kecacatan sebagai penyebab utama
992 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 991-1000
yang  menyertai  kondisi  tersebut.  Menurut World Health  Organization (WHO),  sekitar  70%  kasus stroke  secara  global  terjadi  karena  kecacatan.  Lebih dari 87% dari jumlah kematian akibat stroke terjadi di negara-negara  yang  memiliki  tingkat  pendapatan rendah dan menengah [2]. Di Indonesia, 43,1% stroke umumnya  terdeteksi  pada  individu  yang  berusia  75 tahun ke atas, dengan insiden mencapai 0,2%. Di sisi lain, terdapat angka yang serupa pada kelompok usia 15-24 tahun. Jika stroke tidak diberi penanganan yang memadai,  dapat  memiliki  konsekuensi  fatal  [3]. Keadaan  berbahaya  ini  memerlukan  penanganan cepat  dalam  memprediksi  stroke  secara  effisien  dan akurat [4].
Mendalaminya  risiko  stroke  di  Indonesia mengungkap urgensi masalah kesehatan masyarakat. Data epidemiologi menunjukkan bahwa stroke bukan hanya  beban  kesehatan  signifikan,  tetapi  juga penyebab utama kematian dan cacat jangka panjang. Urgensi  penelitian  ini  terkait  dengan  dampak  luas risiko  stroke  terhadap  individu  dan  masyarakat. Dengan prevalensi yang terus meningkat, pemahaman  mendalam  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi  risiko  stroke  menjadi  krusial  untuk mengembangkan  strategi  pencegahan  yang  lebih efektif.
Prediksi  dini  stroke  menjadi  fokus  utama pencegahan  kesehatan  masyarakat,  dengan  metode umum  klasifikasi  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor (KNN)  adalah  suatu  pendekatan  yang simpel  yang  memanfaatkan  data  dari  tetangga terdekat  untuk  tujuan  klasifikasi,  KNN  memiliki beberapa kelebihan, seperti mudah diimplementasikan  dan  dapat  digunakan  untuk  data yang kompleks [5]. Dalam tahap ini, algoritma KNN menggunakan sistem klasifikasi berdasarkan kedekatan  tetangga  sebagai  nilai  prediksi,  di  mana Euclidean  Distance digunakan  untuk  menilai seberapa  dekat  antara  objek-objek  tersebut.  Metode ini  juga  umumnya  memanfaatkan  pengukuran  jarak yang sering digunakan pada data numerik [6] Namun, KNN  juga  memiliki  beberapa  kelemahan,  seperti sensitif  terhadap  data  yang  tidak  seimbang  dan memiliki beberapa parameter yang harus dioptimalkan  agar  dapat  memberikan  hasil  prediksi yang akurat. Meskipun tingkat efektivitasnya sangat tergantung pada factor-faktor seperti nilai K dan jenis fungsi  jarak.  Khususnya  dalam  klasifikasi  stroke, performa akurasi KNN dipengaruhi oleh jumlah fitur dan  faktor-faktor  lainnya.  Sebagai  contoh,  dalam studi  perbandingan  antara  KNN  dan  regresi  logistik untuk  klasifikasi  diabetes,  KNN  mencapai  akurasi 85,06%, sedangkan regresi logistik mencapai 77,92% [7]. Studi lain yang mengevaluasi penggunaan KNN dalam  konteks  data  karyawan  yang  tidak  seimbang untuk  keperluan  klasifikasi  promosi  menunjukkan bahwa  KNN  mencapai  akurasi  85,57%,  yang merupakan  tingkat  tertinggi  [8].  Selain  KNN,  SVM merupakan metode  klasifikasi  untuk data  linear dan non-linear.  SVM  memanfaatkan  fungsi  kernel  yang
secara  sistematis  membuat support  vector  classifier dalam  bentuk  dimensi  yang  lebih  tinggi  [9].  Secara umum,  SVM  bekerja  dengan  mencari hyperplane yang memiliki jarak maksimum dari kedua kelas data. Peneliti dalam bidang bioinformatika sering memanfaatkan SVM sebagai alat untuk memprediksi penyakit,  seperti  diabetes  mellitus,  Tingkat  akurasi yang  tinggi  telah  berhasil  dicapai,  dengan  akurasi mencapai  91.2%,  presisi  93.0%, recall 94.3%,  dan skor  F1  93.7%.  [10].  Studi  lain  mengaplikasikan SVM  dalam  upaya  memprediksi  kemungkinan terjadinya  bencana  banjir.  Hasil  akurasi  yang diperoleh  menggunakan  algoritma  SVM  yang dioptimalkan  dengan Particle  Swarm  Optimization (PSO) adalah sebesar 97,62% [11]. Dengan merujuk pada  temuan-temuan  tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa  KNN  dan  SVM  memiliki  tingkat  ketepatan yang  superior  jika  dibandingkan  dengan  berbagai algoritma lain.
Dalam kerangka penelitian ini, akan melaksanakan  penerapan  metode Grid  Search  CV , suatu pendekatan yang memfasilitasi pencarian nilai optimal  dengan  menggabungkan grid  search dan cross-validation .  Metode  ini  bekerja  dengan  cara membagi  data  menjadi  beberapa  bagian  dan melakukan  validasi  silang  pada  setiap  kombinasi parameter.  Dengan  menggunakan Grid  Search  CV , parameter  pada  algoritma  KNN  dan  SVM  dapat dioptimalkan  sehingga  dapat  memberikan  hasil prediksi yang lebih akurat pada prediksi stroke. Pada metode ini pernah digunakan pada Efisien Diagnosis Medis  Penyakit  Jantung  Manusia  Menggunakan Teknik Machine  Learning Dengan  dan  Tanpa GridSearchCV .  mendapatkan  akurasi  sebesar  99% [12].  Penelitian  lain  juga  berhasil  meningkatkan tingkat akurasi dengan menggunakan Grid Search CV pada  studi  Pendekatan  Pembelajaran  Mesin  untuk Mengidentifikasi Penyakit Parkinson dengan Menggunakan  Fitur  Sinyal  Suara.  sebesar  95%  dan pada  MLP  mencapai  98,31%  [13].  Pada  penelitian Meningkatkan  Akurasi  Prediksi  Penyakit  Jantung melalui Teknik Pembelajaran Mesin dan Optimalisasi.  juga  mendapatkan  hasil  akurasi  yang baik  sebesar  95  %  meningkat  5  %  sebelum  di optimasi  [14].  mengoptimalkan Support  Vector Machine (SVM)  dalam  analisis  ulasan  e-commerce dengan  Grid  Search  dan  Unigram,  meningkatkan akurasi hingga 80.80% [15]. Penggunaan Grid Search juga berhasil meningkatkan akurasi sebesar 3 sampai 4% pada pendeteksi kanker payudara dengan memilih hyperparameter  terbaik  menerapkan  metode  Grid Search pada algoritma K Nearest Neighbor [16]. Berdasarkan  permasalahan  yang  dihadapi tersebut,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan  tingka  kinerja  prediksi  stroke dengan mengoptimalkan algoritma K-Nearest Neighbor dan Support  Vector  Machine ,  dengan mengusulkan pemanfaatan GridSearchCV . Penelitian ini  membandingkan  tingkat  optimasi  dari  kedua model K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan Support
Vector  Machine (SVM)  dalam  memprediksi  risiko stroke  dengan  penekanan  pada  faktor-faktor  yang memengaruhi prediksi dini stroke. Metode KNN dan SVM  digunakan  secara  khusus  untuk  klasifikasi stroke  berdasarkan  dataset  yang  tersedia.  Evaluasi performa dari kedua algoritma akan difokuskan pada variabel seperti jumlah fitur, ketidakseimbangan data, serta  pembagian  dataset  antara  data  pelatihan  dan pengujian,  bersamaan  dengan  penentuan  nilai  K untuk KNN dan parameter optimal untuk SVM yang dapat mempengaruhi akurasi prediksi yang dihasilkan.  Penelitian  ini  menggunakan  informasi yang  tersedia  publik  mengenai  stroke.  Dengan mengoptimalkan  kedua  algoritma  melalui  teknik GridSearchCV dan mempertimbangkan aspek interpretatif, diharapkan penelitian ini dapat memberikan  kontribusi  yang  bermakna  dalam pengembangan  model  prediktif  untuk  mendeteksi stroke.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam
penelitian ini, penggunaan GridSearchCV dimanfaatkan untuk mengoptimalkan metode k-nearest  neighbor dan support  vector machine dalam  prediksi  stroke.  Langkah-langkah penelitian ini dapat disimak melalui Gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Diagram Penelitian

## 2.1. Preprocessing
Preprocessing  data  merupakan  langkah  awal dalam  proses  data  mining  yang  bertujuan  untuk mengubah data mentah menjadi format dan informasi yang lebih efisien dan bernilai [16]. Dalam fase data mining, penting untuk melakukan preprocessing data
karena tidak semua data atau atribut dalam kumpulan data  diperlukan  dalam  proses  tersebut.  Tujuan  dari proses  ini  adalah  untuk  menyelaraskan  data  yang akan  digunakan  dengan  kebutuhan  analisis  yang diinginkan [17].

## 2.1.1. Dataset Stroke
Dataset  stroke  berasal  dari  sumber  data  publik di Kaggle yang terdiri dari 5110 entri data dengan 12 fitur [18]. Tipe data pada setiap attribut pada dataset stroke disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1.Dataset Stroke No Attribut Tipedata 1 id Numeric 2 gender string 3 age numeric 4 hypertension numeric 5 heart_disease numeric 6 ever_married string 7 work_type string 8 residence_type string 9 avg_glucose_level numeric 10 bmi numeric 11 smoking_status numeric 12 stroke numeric

## 2.1.2. Data Cleaning
Pada  tahap  data  cleaning,  tindakan-tindakan seperti  menghilangkan  data  duplikat,  mengecek konsistensi  data,  dan  melakukan  koreksi  terhadap kesalahan pada dataset merupakan bagian dari proses tersebut [19].

## 2.1.3. Label Encoding
Encoding  merupakan  proses  mengonversi  data dari satu bentuk ke bentuk lain agar dapat diolah atau disimpan dengan lebih efisien dan format yang dapat dipahami oleh machine [20]. Pada dataset penelitian ini terdapat attribute yang memerlukan encoding agar data dapat di proses dalam data mining.

## 2.1.4. SMOTE
Penanganan  ketidakseimbangan  kelas  pada dataset  terjadi  ketika  jumlah  instansi  atau  sampel pada  satu  kelas  jauh  lebih  banyak  atau  lebih  sedikit daripada kelas lainnya. Untuk mengatasi masalah ini, diterapkan  metode  atau  teknik  khusus  agar  model pembelajaran  mesin  tidak  cenderung  memihak  pada kelas  mayoritas,  yang  dapat  menyebabkan  kinerja yang  bias.  Teknik SMOTE digunakan  untuk mengatasi ketidakseimbangan
data dengan mengadopsi oversampling dan  mempertimbangkan dampaknya terhadap wilayah keputusan pada konteks yang  bersangkutan.  Berbeda  dengan  pendekatan undersampling,  penerapan SMOTE dianggap  lebih efektif karena tidak melibatkan pengurangan jumlah data [21].

## 2.2. Model
Setelah  Melakukan  preprocessing  data,  pada tahap  ini,  diterapkan  model K-Nearest  Neighbors (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) sebagai algoritma  pembelajaran  mesin  untuk  memprediksi stroke.  Dan  setelah  itu  melakukan  optimasi menggunakan Grid Search .

## 2.2.1. Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) metode klasifikasi  yang  bekerja  berdasarkan  prinsip  bahwa data  dengan  atribut  yang  serupa  cenderung  berada dalam kelompok yang sama atau memiliki label yang mirip. Algoritma ini melakukan pengambilan nilai K data  terdekat  dengan  membandingkan  data  baru dengan kategori data yang sudah ada dalam dataset, kemudian  memberikan  label  berdasarkan  mayoritas tetangga  terdekatnya  [22].  Untuk  mengukur  jarak antara  dua  objek,  menggunakan  rumus  Euclidean seperti yang terlihat pada persamaan 1.
𝑑𝑖𝑠𝑡  =   √∑(𝒳 1 + 𝒳 2 ) (1)
Dalam  konteks  ini,  dist  merujuk  pada  jarak Euclidean untuk X1 yang merupakan data pelatiha n, sementara  pada  X2,  merujuk  pada  data  pengujian, Selanjutnya,  dalam  algoritma  KNN,  nilai  K ditetapkan sebagai parameter, yang mencakup jumlah tetangga  terdekat.  Untuk  data  pengujian,  dilakukan perhitungan  jarak  Euclidean  terhadap  setiap  data pelatihan.

## 2.2.2. Support Vector Machine
SVM  merupakan  salah  satu  teknik  dalam supervised learning yang digunakan untuk menganalisis  data  serta  menemukan  pola  dalam proses pengelompokan data. Support Vector Machine (SVM)  mengubah  teks  menjadi  representasi  vektor sebelum  diterapkan  dalam  proses  klasifikasi  [23]. Konsep  dasar  dari  SVM  adalah  untuk  menemukan garis  keputusan  ( hyperplane )  yang  optimal  bagi setiap  titik  data.  Proses  klasifikasi  melibatkan  dua tahap  utama,  yakni  tahap  pengujian  dan  tahap pelatihan. Tahap pelatihan berfungsi untuk menciptakan  sebuah  model  yang  akan  digunakan dalam pengujian berikutnya [ 2 4].

## 2.2.3. Grid Search CV
Proses  ini  melibatkan  penghitungan  ukuran akurasi  untuk  setiap  kombinasi  parameter  pada  grid tersebut,  Dengan  maksud  untuk  menemukan  nilai parameter yang optimal, yaitu nilai yang menghasilkan  tingkat  akurasi  terbaik  [25]. Cross- validation merupakan  metode  pengembangan  dari validasi  pemisahan  model,  di  mana  evaluasinya dilakukan  dengan  mengukur  kesalahan  pelatihan pada  data  uji  [26].  Dalam  riset  ini,  dilakukan
penggunaan  cross-validation  dengan  jumlah fold sebanyak 10.

## 2.3. Evaluasi
Langkah  pertama  dalam  proses  ini  adalah memisahkan  data  dalam  setiap  kasus  menjadi  dua bagian, data latih dan data uji. Dan data latih berperan sebagai  data  referensi  dalam  perhitungan  setiap algoritma,  sementara  data  uji  digunakan  untuk mengevaluasi  keakuratan  prediksi  dan  keputusan yang  dihasilkan  oleh  masing-masing  algoritma. Dalam  penelitian  ini,  penilaian  performa  model dilakukan  melalui confusion  matrix . Confusion matrix adalah  tabel  yang  mengilustrasikan  hasil kinerja  suatu  model  atau  algoritma,  di  mana  setiap baris  mencerminkan  kelas  sebenarnya  dan  setiap kolom  mencerminkan  kelas  yang  diprediksi  oleh model [27].
Tabel 2. Confussion Matrix TN (True Negatif)
FP (False Positif)
FN (False Negatif) TP (True Positif)
Dari  gambar  Tabel  2  Dapat  digunakan  untuk menghitung Accuracy, recall, precision, F1-score .

## 2.3.1. Accuracy
Accuracy adalah  ukuran  sejauh  mana  model mampu  melakukan  klasifikasi  dengan  tepat.  Rumus untuk menghitung akurasi dapat dalam persamaan 2.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2)

## 2.3.2. Precision
Precision adalah mengukur sejauh mana model melakukan  prediksi  yang  akurat  sesuai  dengan  data prediksi.  Formula  untuk  menghitung  nilai  presisi dapat dinyatakan dalam persamaan 3.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑃 (3)
2.3.3. Recall
Recall mengukur sejauh mana model melakukan prediksi positif saat kelas aktualnya juga positif. Formula untuk menghitung nilai recall dapat diidentifikasi dalam Persamaan 4.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝐹𝑁+𝑇𝑃
(4)

## 2.3.4. F1-Score
F1-score adalah  nilai  rata-rata  dari  presisi  dan recall.  Formula  untuk  menghitung  nilai F1-score dapat ditemukan dalam Persamaan 5.
Wahyu Aprilliandhika, et al., COMPARISON OF K-NEAREST NEIGHBOR … 995
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan diambil dari platform kaggle. Dataset ini terdiri dari 12 kolom atau atribut dan mencakup 5110 baris atau entri  data  pasien.  Dataset  tersebut  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  kasus  stroke  dengan dua target  yang  mungkin,  yaitu "1" (menderita) dan "0" (tidak menderita). Informasi tentang sebaran data tersaji dalam Tabel 3.
Tabel 3 . Data Stroke
Stroke Jumlah 1 202 0 3364
3.1. Preprocessing Data
Pada  tahapan  penelitian  ini  dataset  harus melakukan beberapa proses dalam preprocessing data yang  meliputi  tahapan  data  cleaning,  encoding,  dan SMOTE.  Sebelum  dilakukan  tahapan  data  cleaning, kolom  smoking_status  terdapat  bernilai Uknown seperti  pada  Tabel  4.    Maka  data  yang  bernilai uknown tersebu kemudian dihapus.
Tabel 4. Data bernilai Uknown No Smoking_status 1 never smoked 2 Unknown 3 formerly smoked 4 smokes
Pada tahap data cleaning kolom id juga di hapus. Setelah melakukan data cleaning tahapan selanjutnya encoding.  Pada  langkah  ini,  tipe  data  dalam  dataset diubah  menjadi  bentuk  numerik,  khususnya  dalam bentuk bilangan bulat.

## Tabel 5. Kolom yang bertipe data binary dan kategorikal
Kolom data Binary Kolom data Kategori gender work_type hypertension smoking_status
heart_disease ever_married Residence_type stroke
Dari 11 kolom yang ada pada dataset terdapat 6 kolom terdapat data biner dalam Tabel 5 dan ada juga tiga  kolom  yang  berisi  data  kategori.  Kolom  yang berjenis binary kemudian diubah dengan library label encoder .  Langkah  encoding  ini  memiliki  manfaat dalam  persiapan  dataset  untuk  proses  analisis  lebih lanjut,  terutama  pada  model-machine  learning  yang memerlukan  input  dalam  format  numerik.  Hal  ini mempermudah model untuk mengenali dan memahami pola  yang  mungkin terdapat dalam data. Dengan menerapkan encoding, dataset menjadi lebih siap  untuk  diintegrasikan  dalam  berbagai  algoritma machine learning yang memerlukan data numerik.
Tahapan  selanjutnya  setelah  melakukan  data cleaning,  dan  encoding  yaitu  melakukan  handling imbalance data, hal ini disebabkan karena data yang kurang  seimbang.  Maka  untuk  mengatasi  hal  ini digunakan  SMOTE  untuk  menerapkan  metode oversampling  dalam  menangani  ketidakseimbangan data.  Data  yang  tidak  seimbang  merupakan  data stroke.

## Gambar 2. Sebelum SMOTE
Dalam  Gambar  2,  terlihat  ketidakseimbangan antara data yang bernilai 0 dan 1, di mana 0 memiliki lebih dari 100 data, sedangkan 1 kurang dari 40 data. Untuk mengatasi hal ini, digunakan metode SMOTE sehingga distribusi data pada Gambar 3 menjadi lebih seimbang. Data 1 yang awalnya sebelum di SMOTE hanya  memiliki  kurang  dari  40  data  dan  setelah dilakukan  SMOTE  data  menjadi  seimbang.  Dengan menerapkan  metode  SMOTE,  data  sintetis  dibuat untuk  kelas  minoritas  dengan  cara  mengambil  rata- rata  dari  beberapa  tetangga  terdekat.  Ini  membantu meningkatkan  jumlah  sampel  kelas  minoritas sehingga  mendekati  jumlah  kelas  mayoritas, menciptakan  distribusi  data  yang  lebih  seimbang. Penting  untuk  dicatat  bahwa  implementasi  SMOTE ini dilakukan tanpa mengurangi kualitas dari data asli, sehingga  memastikan  dataset  tetap  mencerminkan variasi  dan  kompleksitas  yang  ada  dalam  data sebelumnya.

## Gambar 3. Setelah SMOTE
Secara  keseluruhan,  tahap  preprocessing  data merupakan fondasi penting dalam penelitian ini untuk memastikan keakuratan, reliabilitas, dan keseragaman dataset sebelum diterapkan pada model- machine learning. Proses data cleaning membersihkan  dataset  dari  nilai  yang  tidak informatif,  encoding  mengubah  tipe  data  menjadi
format  yang  lebih  seragam  dan  dapat  diolah  oleh model,  sementara  SMOTE  membantu  mengatasi ketidakseimbangan  kelas  dalam  dataset.  Dengan tahapan preprocessing  yang baik, dataset siap untuk dijelajahi lebih lanjut dalam pengembangan model.

## 3.2. Hasil Pelatihan dan Pengujian Model
Setelah  melalui  tahap  preprocessing,  dataset kemudian  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  data pengujian.  Dalam  penelitian  ini,  hasil  pengujian dilakukan dengan  membagi data latih 80% dan data uju  20%.  Pembagian  data  tersebut  merupakan  hasil dari  SMOTE oversampling .  Data  latih  terbagi menjadi  dua  bagian,  yaitu X_train yang  berperan sebagai  variabel  independen  yang  memengaruhi target,  dan  juga y_train yang  berperan  sebagai variabel  dependen  yang  menjadi  target.  Data  latih dimanfaatkan  untuk  melatih  algoritma  KNN  oleh sistem,  kemudian  hasil  latihan  tersebut  disimpan untuk  keperluan  penggunaan  selanjutnya  dalam proses  pelatihan.  Berikut  data X_train dan y_train disajikan pada Tabel 6 dan Tabel 7 berikut.
Tabel 6. Data X_train No X_train Jumlah 1 gender 5382 2 age 5382 3 hypertension 5382 4 heart_disease 5382 5 ever_married 5382 6 work_type 5382 7 residence_type 5382 8 avg_glucose_level 5382 9 bmi 5382 10 smoking_status 5382 Total 53.820 Tabel 7. Data y_train No y_train Jumlah 1 stroke 5382 Total 5382 Langkah berikutnya adalah melakukan pengujian data, yang kemudian akan dievaluasi untuk menghasilkan  nilai  akurasi  menggunakan  metode confusion matrix. Untuk data uji terdapat pada Tabel 8 dan Tabel 9 berikut.
Tabel 8. Data X_test No X_test Jumlah 1 gender 1346 2 age 1346 3 hypertension 1346 4 heart_disease 1346 5 ever_married 1346 6 work_type 1346 7 residence_type 1346 8 avg_glucose_level 1346 9 bmi 1346 10 smoking_status 1346 Total 13.460 Tabel 9. Data y_test No y_test Jumlah 1 stroke 1346 Total 1346
Pada  pengujian  awal,  dilakukan  klasifikasi algoritma KNN dan SVM tanpa memanfaatkan Grid Search.  Dalam  eksperimen  ini,  nilai  K  yang digunakan  adalah  yang  terkecil,  yaitu  3.  dan  untuk SVM Parameter regularisasi sebesar 100, dan kernel nya default rbf, dan gamma nya auto.
Tabel 10. Hasil implementasi knn dan svm sebelum optimasi Grid
Search Model Precision Recall F1-Score Accuracy KNN 0,85 0,90 0,91 0,91 SVM 0,78 0,89 0,84 0,83
Pengujian  terdokumentasi  dalam  Tabel  10. Evaluasi  performa  model  menggunakan  metrik precision,  recall,  F1  score,  dan  akurasi  diperoleh dengan nilai yang berbeda-beda. Dalam model KNN menunjukkan  tingkat  presisi  mencapai  0,85,  recall mencapai 0,90, F1 Score mencapai 0,91, dan akurasi mencapai  0,91.  Sementara  itu,  pada  model  SVM menunjukkan  tingkat  presisi  mencapai  0,78, recall mencapai 0,89, F1-Score mencapai 0,84, dan akurasi mencapai 0,83.
3.3. Hasil optimasi model dengan GridSearchCV
Dalam penelitian ini, model K-Nearest Neighbors (KNN)  dan Support  Vector  Machine (SVM)  dievaluasi  dan  dioptimalkan  menggunakan metode Grid  Search  Cross-Validation .  Metode evaluasi performa model dilakukan dengan mengukur Precision, Recall, F1-Score, dan Accuracy . model KNN diinisialisasi dengan parameter default, dan kemudian dilakukan penalaan parameter  untuk  menemukan  kombinasi  parameter terbaik. Grid  Search melibatkan  eksplorasi  nilai  K yang  digunakan  oleh  KNN  untuk  mengukur  jarak antar  data.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  parameter terbaik untuk model KNN adalah menggunakan K 3. Dan untuk model SVM dilakukan penalaan parameter untuk  menemukan  kombinasi  parameter  terbaik, hasilnya  Parameter  regularisasi  sebesar  100,  dan kernel  nya  default  rbf,  dan  gamma  nya  bernilai  1. Selanjutnya,  objek  GridSearchCV  digunakan  untuk melakukan Grid  Search dengan  10-fold cross- validation .
Tabel 11. Hasil optimasi menggunakan Grid Search CV
Model Precision Recall F1-Score Accuracy KNN 0,91 0,98 0,94 0,95 SVM 0,90 0,99 0,94 0,94
Hasil  dari  pengujian  pada  Tabel  11  ini menunjukkan evaluasi kinerja dua model klasifikasi, yaitu K-Nearest  Neighbors (KNN)  dan Support Vector  Machine (SVM),  setelah  mengalami  proses optimasi  menggunakan  metode Grid  Search  Cross Validation (CV).  Untuk  model  KNN,  ditemukan bahwa  presisi  ( precision )  sebesar  0.91,  yang mengindikasikan  bahwa  sekitar  91%  dari  prediksi positif  yang  dibuat  oleh  model  benar-benar  relevan. Recall sebesar 0.98 menunjukkan bahwa sekitar 98% dari total sampel positif berhasil diidentifikasi dengan
Wahyu Aprilliandhika, et al., COMPARISON OF K-NEAREST NEIGHBOR … 997
tepat  oleh  model. F1-score ,  yang  merupakan harmonic mean dari presisi dan recall , memiliki nilai sebesar  0.94.  Akurasi  model  KNN  mencapai  0.95, yang  menunjukkan  seberapa  baik  model  dapat mengklasifikasikan  keseluruhan  data  dengan  benar. Sementara  itu,  untuk  model  SVM,  presisi  sebesar 0.90  menunjukkan  bahwa  sekitar  90%  dari  prediksi positif  yang  dibuat  oleh  model  benar-benar  relevan. Recall sebesar  0.99  mengindikasikan  bahwa  sekitar 99%  dari  total  sampel  positif  berhasil  diidentifikasi dengan tepat oleh model. F1-score , yang merupakan harmonic mean dari presisi dan recall , juga memiliki nilai  sebesar  0.94.  Akurasi  model  SVM  mencapai 0.94, yang  menunjukkan seberapa baik model dapat mengklasifikasikan keseluruhan data dengan benar.

## 3.4. Hasil perbandingan model KNN dan SVM
Dari  Gambar  4  yang  telah  disajikan,  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  668  data  yang  telah diprediksi  dengan  benar  untuk  label  0,  sementara terdapat 678 data yang diprediksi dengan benar untuk label  1.  Meskipun  belum  di  optimasi  model  KNN mampu memberikan akurasi  sebesar 0.91.
Gambar 4. Hasil prediksi model KNN Sebelum optimasi
Dari dalam Gambar 5, dapat disimpulkan bahwa ada  668  data  yang  berhasil  diprediksi  dengan  tepat sebagai label 0, sementara 678 data diprediksi dengan benar  sebagai  label  1.  Model  KNN  berhasil meningkatkan  akurasi  setelah  optimasi.  Akurasi keseluruhan  model  meningkat  dari  sebelumnya mencapai 0.95.
Gambar 5. Hasil prediksi model KNN setelah optimasi
Dari  Gambar  6  yang  ditampilkan,  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  668  data  yang  berhasil diprediksi  dengan  akurat  sebagai  label  0,  sementara 678  data  diprediksi  dengan  tepat  sebagai  label  1. Namun, model SVM hanya mencapai akurasi sebesar 0.83.
Gambar 6. Hasil prediksi model SVM sebelum optimasi
Dari  hasil  yang  ditunjukkan  dalam  Gambar  7, dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  668  data  yang berhasil diprediksi dengan tepat sebagai label 0, dan 678  data  diprediksi  dengan  benar  sebagai  label  1. Selain  itu,  model  SVM  berhasil  meningkatkan akurasinya setelah proses optimasi. Akurasi keseluruhan  model  meningkat  dari  sebelumnya menjadi 0.94.

## Gambar 7. Hasil prediksi model SVM setelah optimasi
Perbandingan  hasil  optimasi  sebelum  dan setelah  penerapan  GridSearchCV  bisa  diamati  pada Gambar 8. Grafik yang terdapat pada gambar tersebut menunjukkan  hasil  sebelum  dan  sesudah  optimasi pada kedua model knn dan svm.

## Gambar 8. Perbandingan hasil sebelum dan sesudah optimasi KNN dan SVM
Hasil pada pengujian optimasi model KNN dan SVM  disajikan  pada  Gambar  4.  Terlihat  perbedaan hasil  sebelum  dan  sesudah,  hasil  sebelum  optimasi model  KNN  hanya  memiliki  accuracy  sebesar  0.91 dan  setelah  dioptimasi  accuracy  meningkat  4% menjadi  0.95.  Dan  pada  model  SVM  sebelum optimasi  hanya  memiliki  accuracy  sebesar  0.83  dan setelah dioptimasi accuracy meningkat 11% menjadi 0.94.  Hal  ini  menunjukkan  optimasi  menggunakan grid  search  berhasil  meningkatkan  performa  model. Setelah  melihat  perbandingan  accuracy  dari  model sebelum  dan  sesudah  optimasi  pada  Tabel  12 disajikan  hasil  perbandingan  sebelum  dan  sesudah optimasi secara detail.
Perbandingan  hasil  optimasi  antara K-Nearest Neighbors (KNN)  dan Support  Vector  Machine (SVM)  menunjukkan  peningkatan  kinerja  yang
998 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 991-1000
signifikan  setelah  penerapan Grid  Search  Cross Validation (GridSearchCV).  Sebelum  optimasi, model  KNN  memiliki  presisi  sebesar  0.85,  recall sebesar  0.90,  dan  F1-Score  sebesar  0.91,  dengan akurasi sebesar 0.91.
Tabel 12. Perbandingan Hasil Optimasi Model Precision Recall F1- Score Accuracy KNN 0,85 0,90 0,91 0,91 KNN + GridSearchCV 0,91 0,98 0,94 0,95 SVM 0,78 0,89 0,84 0,83 SVM + GridSearchCV 0,90 0,99 0,94 0,94
Setelah  melalui  proses  optimasi  menggunakan GridSearchCV,  terjadi  peningkatan  yang  signifikan dalam presisi menjadi 0.91, recall menjadi 0.98, dan F1-score  menjadi  0.94,  dengan  akurasi  meningkat menjadi  0.95.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model KNN  telah  mampu  memperbaiki  kemampuannya dalam  mengklasifikasikan  data  dengan  tepat  setelah optimasi,  terutama  dalam  hal  mengidentifikasi sampel positif.
Sementara  itu,  pada  model  SVM  sebelum optimasi,  presisi  hanya  sebesar  0.78,  recall  sebesar 0.89,  dan  F1-Score  sebesar  0.84,  dengan  akurasi sebesar 0.83. Namun, setelah proses optimasi dengan GridSearchCV,  terjadi  peningkatan  yang  signifikan dalam presisi menjadi 0.90, recall menjadi 0.99, dan F1-score menjadi 0.94, dengan akurasi tetap sebesar 0.94. Hal ini menunjukkan bahwa model SVM telah mengalami  peningkatan  yang  signifikan  dalam kemampuannya  untuk  mengidentifikasi  sampel positif  dan  mengklasifikasikan  data  dengan  lebih akurat setelah melalui proses optimasi.
Kedua  model,  baik  KNN  maupun  SVM, mengalami  peningkatan  kinerja  setelah  melalui proses  optimasi  menggunakan Grid  Search  Cross Validation .  Namun, model  KNN  tampaknya menunjukkan peningkatan yang lebih besar dalam hal recall, sedangkan model SVM lebih meningkat dalam presisi.

## 4. DISKUSI
Pada Sebelumnya  terdapat  beberapa  penelitian yang  melakukan  optimasi  model  untuk  prediksi terhadap  kesehatan. Salah  satunya  adalah  penelitian yang  optimasi algoritma KNN dengan gridsearchcv pada prediksi kanker paru-paru.   Berdasarkan    hasil yang  telah  dilakukan,  hasil  optimasi  terbaik oleh KNN  memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  96% [28]. Kemudian  penelitian  lain  melakukan optimasi SVM dengan  gridsearch  untuk  Prediksi  Kualitas  Udara. Hasil    penelitian    menunjukkan  bahwa  algoritma akurasi SVM mencapai 94% setelah dioptimasi [29].
Beberapa  penelitian  terdahulu  telah  menyoroti pentingnya optimasi parameter dalam meningkatkan kinerja  model  klasifikasi.  Penggunaan  teknik  Grid Search  CV  secara  signifikan  meningkatkan  akurasi dan stabilitas model SVM dan KNN. Selain itu, peran
penting  presisi  dan recall dalam  evaluasi  kinerja model  klasifikasi.  Peran  penting  presisi  dan recall adalah  dua  metrik  evaluasi  yang  penting  dalam kinerja  model  klasifikasi.  Presisi  mengukur  akurasi prediksi positif, sementara recall mengukur kemampuan  model  untuk  mengidentifikasi  sebagian besar  kasus  positif  yang  sebenarnya.  Presisi memastikan bahwa prediksi positif yang dibuat oleh model  relevan  dan  akurat,  sedangkan recall memastikan bahwa sebagian besar kasus positif yang sebenarnya  dapat  terdeteksi  oleh  model.  Keduanya bekerja  bersama-sama  untuk  memberikan  gambaran yang komprehensif tentang kemampuan model dalam melakukan prediksi yang akurat dan relevan. Temuan ini  konsisten  dengan  hasil  penelitian  ini,  di  mana penelitian  ini  terdapat  peningkatan  yang  signifikan dalam  presisi  dan recall setelah  melalui  proses optimasi.  Namun,  perbaikan  yang  dicapai  berbeda- beda  di  antara  kedua  model  pada  penelitian  ini, dengan model KNN menunjukkan peningkatan yang lebih besar dalam recall , sementara model SVM lebih meningkat  dalam  presisi.  Selain    itu    penelitian    ini memiliki    beberapa    perbedaan    dari    penelitian sebelumnya yaitu dengan teknik preprocessing, pada data penelitian ini terdapat data yang tidak seimbang sehingga  harus  dilakukan  SMOTE,  jika  tidak  diberi imbalance  data  maka  precision,  recall,  dan  f1-score tidak menunjukkan hasil yang bagus.

## 5. KESIMPULAN
Hasil pengujian optimasi model KNN dan SVM menunjukkan  peningkatan  kinerja  yang  signifikan setelah  penerapan Grid  Search  Cross  Validation (GridSearchCV). Peningkatan tersebut tercermin dari perbedaan  hasil  sebelum  dan  setelah  optimasi,  di mana  akurasi  model  KNN  meningkat  4%  dari  0.91 menjadi  0.95,  sementara  akurasi  model  SVM meningkat  11%  dari  0.83  menjadi  0.94.  Dalam mengoptimalkan kinerja model klasifikasi KNN dan SVM  menggunakan Grid  Search  Cross  Validation , kedua  model  menunjukkan  peningkatan  yang signifikan. Namun, perbaikan yang dicapai berbeda- beda  di  antara  keduanya.  Model  KNN  mengalami peningkatan  yang  lebih  besar  dalam recall , menunjukkan  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam mengidentifikasi  sampel  positif,  sementara  model SVM  menunjukkan  peningkatan  yang  lebih  besar dalam presisi,  menunjukkan kemampuan  yang lebih baik  dalam  memastikan  prediksi  positif  relevan. Pemilihan model yang optimal akan tergantung pada kebutuhan  spesifik  dan  preferensi  dalam  menangani tipe data dan masalah klasifikasi yang dihadapi. Jika prioritas  adalah  untuk  mengidentifikasi  sebanyak mungkin sampel positif, maka model KNN mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Namun, jika penting untuk memastikan bahwa prediksi positif yang dibuat relevan, model SVM mungkin lebih sesuai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
N.  Permatasari,  “Perbandingan  Stroke  Non Hemoragik  dengan  Gangguan  Motorik Pasien  Memiliki  Faktor  Resiko  Diabetes Melitus  dan  Hipertensi,” Jurnal  Ilmiah
Kesehatan  Sandi  Husada, vol.  9,  no.  1,  pp. 298-304, 2020, doi: 10.35816/jiskh.v11i1.273. [2]
A.  Byna  dan  M.  Basit,  “Penerapan  Metode Adaboost  Untuk  Mengoptimasi  Prediksi Penyakit  Stroke  Dengan  Algoritma  Naïve Bayes,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi dan  Komputer), vol.  9,  no.  3,  pp.  407-411, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.1023.
[3] P. A. Setiawan, “Diagnosis dan Tatalaksana Stroke Hemoragik,” Jurnal Medika Hutama, vol. 3, no. 1, pp. 1660-1665, 2021.
[4] K.  Akmal,  A.  Faqih  dan  F.  Dikananda, “Perbandingan  Metode  Algoritma  Naive
Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbors  Untuk Klasifikasi Penyakit Stroke,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 7, no. 1, pp. 470-477, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6367. [5] Hozairi, Anwari dan S. Alim, “IMPLEMENTASI ORANGE DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN  MAHASISWA  DENGAN MODEL K-NEARESTNEIGHBOR, DECISION TREE SERTA NAIVE BAYES,” Jurnal Ilmiah NERO, vol. 6, no. 2, pp. 133-144, 2021, doi: 10.21107/nero.v6i2.237. [6]
A.  O.  C.  Pratiwi,  “Klasifikasi  Jenis  Anggur Berdasarkan  Bentuk  Daun  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  Dan  K- Nearest  Neighbor.,” Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika  Dan  Komunikasi, vol.  3,  no.  2,
pp. 201-224, 2023, doi: 10.55606/juitik.v3i2.535.
[7] R.  P.  Kurniadi,  R.  Saedudin  dan  V.  P. Widartha,  “PERBANDINGAN  AKURASI ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR DAN  LOGISTIC  REGRESSION  UNTUK KLASIFIKASI  PENYAKIT  DIABETES,” Universitas  Telkom,  S1  Sistem  Informasi, Bandung, 2021.
[8] S. Chowdhury dan M. P. Schoen, “Research Paper Classification using Supervised Machine  Learning  Techniques,” 2020 Intermountain Engineering, Technology and Computing  (IETC), pp.  1-6,  2020,  doi: 10.32628/IJSRCSEIT.
[9] H. S. Wafa, A. I. Hadiana dan F. R. Umbara, “Prediksi  Penyakit  Diabetes  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),”
INFORMATICS  AND  DIGITAL  EXPERT
(INDEX), vol. 4, no. 1, pp. 40-45, 2022.
[10] S.  Dwiasnati  dan  Y.  Devianto,  “Optimasi
Prediksi  Bencana  Banjir  menggunakan Algoritma  SVM  untuk  penentuan  Daerah Rawan Bencana Banjir,” Prosiding SISFOTEK, vol. 5, no. 1, pp. 202-207, 2021. [11] G. N. AHMAD,
H. FATIMA, SHAFIULLAH, A. S. SAIDI dan IMDADULLAH, “Efficient Medical
Diagnosis  of  Human  Heart  Diseases  Using Machine  Learning  Techniques  With  and Without GridSearchCV,” IEEE, vol. 20,  pp. 80151-80173, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3165792.
[12] R. Alshammri, G. Alharbi, E. Alharbi dan I. Almubark, “Machine learning approaches to identify  Parkinson's  disease  using  voice signal features,” Frontiers, vol. 6, 2023, doi: 10.3389/frai.2023.1084001.
[13] N.  Chandrasekhar  dan  S.  Peddakrishna, “Enhancing  Heart  Disease  Prediction
Accuracy through Machine Learning Techniques  and  Optimization,” Processes, vol.  11,  no.  4,  p.  1210,  2023,  doi: 10.3390/pr11041210.
[14] Sulistiana  dan  M.  A.  Muslim,  “Support Vector  Machine (SVM) Optimization Using Grid  Search  and  Unigram  to  Improve  E- Commerce  Review  Accuracy,” Jornal  Of Soft Computing, vol. 1, no. 1, pp. 8-15, 2020, doi: 10.52465/joscex.v1i1.3.
[15] T.  A.  Assegie,  “An  optimized  K-Nearest Neighbor  based  breast  cancer  detection,” Journal of Robotics and Control, vol. 2, no. 3, pp. 115-118, 2021.
[16] T. S. R. P. S. G. N. K. K. Tsehay  Admassu Assegie,  “Early  Prediction  of  Gestational Diabetes  with  Parameter-Tuned  K-Nearest Neighbor Classifier,” Jurnal of Robotics and Control, vol. 4, no. 4, pp. 452-457, 2023.
[17] S. A. S. E. M. S. L. R. M. M. I. R. A. C. a. N. B.  Alexey  N.  Beskopylny,  “Concrete Strength Prediction Using Machine Learning Methods  CatBoost,  k-Nearest  Neighbors, Support  Vector  Regression,” applied sciences, vol. 12, no. 21, p. 10864, 2022, doi:
10.3390/app122110864. [18] FEDESORIANO, “Stroke Prediction Dataset,”  Kaggle,  2021 . Tersedia  pada:  < https://www.kaggle.com/datasets/fedesorian o/stroke-prediction-dataset  >  [Diakses  20 Januari 2024].
[19] A.  K.  M.  &.  A.  A.  K.  Saleh  H.  Alhathloul, “Low  visibility  event  prediction  using random  forest  and  K-nearest  neighbor methods,” Theor Appl Climatol, vol. 155, pp. 1289-1300,  2023,  doi:  10.1007/s00704-023- 04697-6.
[20] M.  S.  Irwanto,  F.  A.  Bachtiar  dan  N.
Yudistira,  “KLASIFIKASI  AKTIVITAS MANUSIA MENGGUNAKAN ALGORITME COMPUTED INPUT WEIGHT EXTREME LEARNING MACHINE DENGAN REDUKSI DIMENSI
PRINCIPAL  COMPONENT  ANALYSIS,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer  (JTIIK), vol.  9,  no.  6,  pp.  1195- 1202, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022965504.
[21] R. N. Ikhsani dan F. F. Abdulloh, “Optimasi SVM  dan  Decision  Tree  Menggunakan SMOTE  Untuk  Mengklasifikasi  Sentimen Masyarakat  Mengenai  Pinjaman  Online,”
Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, no. 4, pp. 1667-1677, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6368.
[22] Rahmadini, E. E. LorencisLubis, A.
Priansyah,  Y.  R.W.N  dan  T.  Meutia, “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK
MEMPREDIKSI HARGA BAHAN PANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K- NEAREST NEIGHBOR,” Jurnal
Mahasiswa Akuntansi Samudra, vol. 4, no. 4, pp. 223 -235, 2023.
[23] A.  S.  Abiyyu  dan  K.  M.  Lhaksmana, “Perbandingan  Metode  Seleksi  Fitur  untuk
Mengoptimasi Model
Support Vector Machine  dalam  Memprediksi  Turnover Pegawai,” e-Proceeding of Engineering, vol. 10, no. 2, p. 1921, 2023.
[24] C.  Chazar  dan  Widhiaputra,  “Machine Learning Diagnosis Kanker Payudara Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine,” INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi), vol. 12, no. 1, pp. 67- 80, 2020, doi:  10.37424/informasi.v12i1.48.
[25] Y.  N.  Fuadah,  M.  A.  Pramudito  dan  K.  M. Lim, “An Optimal Approach for Heart Sound
Classification Using Grid Search in Hyperparameter  Optimization  of  Machine Learning,” bioengineering, vol. 10, no. 1, p. 45, 2023, doi:
10.3390/bioengineering10010045.
[26] C.  Bigoni,  A.  Cadic-Melchior,  T.  Morishita dan  F.  C.  Hummel,  “Optimization  of  phase prediction for brain-state dependent stimulation: a grid-search approach,” Journal of Neural Engineering, vol. 20, no. 1, 2023, doi: 10.1088/1741-2552/acb1d8.
[27] M.  Azhari,  Z.  Situmorang  dan  R.  Rosnelly,
“Perbandingan  Akurasi,  Recall,  dan  Presisi Klasifikasi  pada  Algoritma  C4.5,  Random Forest,  SVM  dan  Naive  Bayes,” Jurnal Media Informatika Budi Dharma, vol. 5, no. 2, pp. 640-651, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[28] S. T. Kusuma dan T. B. Sasongko, “Optimasi
K-Nearest Neighbor dengan Grid Search CV pada Prediksi Kanker Paru-Paru,” Indonesian Journal of Computer Science, vol. 12, no. 4, pp. 2162-2171, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i4.3267.
[29] P.  Elisa  dan  A.  R.  Isnain,  “COMPARISON OF RANDOM FOREST, SUPPORT VECTOR MACHINE AND NAIVE BAYES ALGORITHMS TO ANALYZE SENTIMENT TOWARDS MENTAL HEALTH STIGMA,” Jurnal Teknik Informatika  (JUTIF), vol.  5, no.  1, pp.  321- 329, 2024, doi: 10.52436/1.jutif.2024.5.1.1817.