Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 sampai Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Terbit online pada laman: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/index

## Prediksi Gagal Jantung Menggunakan Artificial Neural Network
Simeon Yuda Prasetyo
School of Computer Science, Computer Science Program, Universitas Bina Nusantara Jl. K. H. Syahdan No. 9, Jakarta Barat, DKI Jakarta
Email: simeon.prasetyo@binus.ac.id

## ABSTRACT
Cardiovascular disease or heart problems are the leading cause of death worldwide. According to World Health Organization (WHO) every year there are more than 17.9 million deaths worldwide. In previous studies, there have been many studies related to the application of machine learning to predict heart  failure  and  obtained  quite  good  results,  ranging  from  85%  to  90%,  with  sophisticated  models optimized using neural networks. In this research, experiments were carried out using similar architectures based  on  the  state  of  the  art  from  previous  research,  namely  Artificial  Neural  Networks  by  conducting several hyperparameter tests, namely the number of hidden layers and the number of neuron units in the hidden  layer.  Based  on  the  test  results,  the  Artificial  Neural  Network  model  get  the  best  results  by implementing 2 hidden layers with 15 units of neurons in the first hidden layer and 10 units of neurons in the second hidden layer. This model get accuracy on data testing of 92,032% and AUC of 93%.
Keywords : heart failure prediction; artificial neural networks; machine learning

## ABSTRAK
Penyakit kardiovaskular atau permasalahan jantung menjadi penyebab utama kematian di seluruh dunia. Menurut World Health Organization (WHO) setiap tahunnya terdapat lebih dari 17,9 juta kematian terjadi  di  seluruh  dunia.  Pada  penelitian  sebelumnya,  sudah  banyak  penelitian  yang  muncul  terkait penerapan machine  learning untuk  melakukan  prediksi  kegagalan  jantung  dan  mendapatkan  hasil  yang cukup  baik  yakni  berkisar  85%  hingga  90%  dengan state  of  the  art model  yang  teroptimalisasi menggunakan neural  network . Pada penelitian ini dilakukan eksperimen menggunakan  arsitektur sejenis berdasarkan state of the art dari penelitian sebelumnya yakni Artificial Neural Network dengan melakukan beberapa pengujian hyperparameter yaitu jumlah hidden layer dan jumlah unit neuron pada hidden layer . Berdasarkan hasil pengujian tersebut, model Artificial Neural Network mendapatkan hasil terbaik dengan mengimplementasikan 2 buah hidden layer dengan 15 unit neuron pada hidden layer pertama dan 10 unit neuron pada hidden layer kedua. Model ini berhasil mendapatkan akurasi pada data testing sebesar 92.032% dan AUC sebesar 93%.
Kata kunci : prediksi gagal jantung; artificial neural network; machine learning
ISSN 2088-1770 (Print)
ISSN 2503-3247 (Online)

## Jurnal

## Sains, Teknologi, Komputer, dan Manajemen S A I N T E K O M
Vol. 13 No.1 (2023) 79-88

## 1. PENDAHULUAN
Selama  beberapa  tahun  terakhir, penyakit  kardiovaskular  (permasalahan jantung)  tetap  menjadi  penyebab  utama kematian  di  seluruh  dunia.  Perkiraan World  Health  Organization (WHO), setiap tahunnya  terdapat  lebih  dari  17,9 juta  kematian  terjadi  di  seluruh  dunia karena penyakit kardiovaskular ini. Dari sejumlah  kematian ini, 80% disebabkan oleh  penyakit  arteri  koroner  dan  stroke serebral  (Seckeler  &  Hoke,  2011). Jumlah kematian akibat penyakit kardiovaskular  ini  proporsi  paling besarnya terjadi di antara negara-negara berpenghasilan  rendah  dan  menengah. Banyak faktor seperti kebiasaan pribadi dan faktor genetik yang dapat mempengaruhi dan menyebabkan penyakit jantung. Berbagai faktor risiko kebiasaan  seperti  merokok,  konsumsi alkohol dan kafein berlebihan, stres dan aktivitas  fisik  bersama  dengan  faktor fisiologis  lainnya  seperti  obesitas, hipertensi,  kolesterol  darah  tinggi,  dan kondisi  jantung  yang  sudah  ada sebelumnya merupakan faktor penyebab penyakit jantung (Gaziano et al., 2010). Diagnosis  medis  penyakit  jantung  yang efisien dan akurat serta dini memainkan peran penting dalam mengambil
tindakan  pencegahan  untuk  mencegah kematian.
Seiring  dengan  perkembangan teknologi, proses prediksi gagal jantung ini dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan machine learning ataupun data mining . Beberapa penelitian  yang  sudah  ada  sebelumnya menunjukan  potensi  hasil  yang  baik dalam prediksi penyakit jantung. Misalkan  dalam  (Anitha  &  Sridevi, 2019) membandingkan beberapa algoritma seperti SVM, KNN, dan Naive Bayes  digunakan  untuk  memprediksi penyakit jantung. Algoritma pembelajaran  mesin  diimplementasikan menggunakan  bahasa  pemrograman  R. Kinerja  algoritma  diukur  menggunakan matriks  akurasi  dan  didapatkan  akurasi yang  tertinggi  sebesar  86.6%  dengan algoritma Naive Bayes.
Penelitian lainnya (Mohan et al., 2019)  melakukan  berbagai  penelitian dengan  teknik Machine  Learning dan mengusulkan  sebuah  metode  baru  yang bertujuan  untuk  menemukan  fitur  yang signifikan  dengan  menerapkan  teknik machine  learning yang  menghasilkan peningkatan  akurasi  dalam  prediksi penyakit kardiovaskular. Model prediksi diperkenalkan  dengan  kombinasi  fitur
yang  berbeda  dan  beberapa  teknik klasifikasi  yang  dikenal.  Menghasilkan akurasi  kinerja  terbaik  88,7%  melalui model prediksi penyakit jantung dengan Hybrid  Random  Forest  Linear  Model (HRFLM).
Penelitian sejenis yang dilakukan oleh  Singh  membandingkan  KNN, SVM, Linear  Regression dan Decision Tree untuk mendeteksi penyakit jantung mendapatkan  akurasi  tertinggi  sebesar 87%  dengan  algoritma  KNN  (Singh  & Kumar,  2020).  Penelitian  lainnya  yang dilakukan  oleh  Amin,  hasil  percobaan menunjukkan  bahwa  model  prediksi penyakit  jantung  yang  dikembangkan menggunakan  fitur  signifikan  yang teridentifikasi  dan  teknik data  mining
dengan  performa  terbaik  ( Vote  Naïve Bayes dan Logistic
Regression ) mencapai akurasi 87,4% dalam prediksi penyakit  jantung  (Amin  et  al.,  2019). Penelitian lainnya dengan dataset sejenis berhasil  mendapatkan  akurasi  tertinggi sebesar  90,78%  dengan  model Hyper- parameter  optimization (Talos)  yang mana  menerapkan artificial  neural network didalamnya (Sharma & Parmar,
2020).
Berdasarkan
penelitian sebelumnya yang memanfaatkan
pendekatan machine  learning untuk
melakukan  prediksi  gagal  jantung menunjukkan  potensi  yang  baik  yakni dengan  capaian  akurasi  dari  86,6% hingga  90,78%.  Dengan  akurasi  yang tertinggi  yakni  90,78%  didapatkan  oleh hyperparameter  optimization (Talos) model  yang  berbasis  pada  neural network. Namun, pada hasil yang terbaik ini  tidak  menampilkan hyperparameter pengujian  pada neural  network yang dihasilkan  oleh  Talos.  Untuk  itu, penelitian  ini  akan  mencari  konfigurasi secara lebih  spesifik  pada model  neural network  yakni  dengan  membandingkan parameter  berupa  jumlah hidden  layer dan jumlah unit neuron .

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  Gambar  1  tahapan penelitian.
Gambar 1
menjelaskan
perancangan  dan  pembuatan  model klasifikasi  untuk  memprediksi  gagal jantung  menggunakan  model Artificial Neural  Network .  Bagian  ini  juga dilengkapi  dengan  penjelasan  terkait dengan  rancangan  eksperimen  dan dataset yang digunakan.

## 2.1. Dataset
Dataset yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Heart  Failure Dataset  yang  bisa  didapatkan  melalui situs  kaggle  ( Kaggle ,  n.d.). Dataset ini terdiri dari 918 data yang masing-masing terdiri  dari  12  kolom  dimana  kolom berupa fitur dan 1 berupa output.
• Age: Usia
• Sex: Jenis kelamin
• Chest Pain Type: Nyeri Dada
• Resting  BP :  Tekanan  darah  saat istirahat
• Cholesterol: serum kolesterol
• Fasting BS: Gula darah puasa
• Resting ECG: hasil ecg istirahat
• Max HR: Detak jantung maksimum
• Exercise  Angina :  angina  akibat olahraga
• Old peak : oldpeak = ST depression
• ST Slope : kemiringan segmen ST
• Heart Disease : kelas keluaran

## 2.1. Pra Pemrosesan Data
Tahapan  pra  pemrosesan  data dilakukan  sebelum  menggunakan  data dalam pelatihan dengan machine learning (dalam hal ini neural network ).
Dari  seluruh  data  tersebut  dilakukan encode data  menggunakan one-hot- encoding pada  kolom  yang  memiliki nilai  bertipe  kategorikal. One-hot- encoding dipilih  karena  penggunaan integer  encoding tidak  cocok  karena bukan merupakan data ordinal (tingkatan tidak diketahui jarak pastinya).
Selain itu, dilakukan pula pembagian data menjadi subset training dan testing .  Proporsi  yang  digunakan untuk training adalah 85% dengan data testing sejumlah  15%.  Proporsi  subset training sebesar  85%  dipilih  karena pada biasanya subset training memiliki proporsi  antara  70%  hingga  90%. Namun  karena  jumlah  data  yang digunakan  tidak  terlalu  banyak  (tidak mencapai  1000)  maka  jumlah  data training lebih didekatkan pada batas atas yakni 85%.

## 2.2. Artificial Neural Network
Artificial Neural network (ANN) adalah node komputasi  yang  saling berhubungan sebagai inti dari algoritma deep  learning .  Elemen  jaringan  saraf disebut perceptron atau neuron ,  yang melakukan operasi aritmatika dan vektor dasar.  Perceptron  dapat  digabungkan untuk  bergantung  pada  hasil  masing- masing  untuk  perhitungan  lebih  lanjut dan  dengan  demikian  diatur  dalam lapisan  unit  komputasi.  Jaringan  seperti itu  disebut  jaringan  saraf.  Membahas lebih  detail  tentang  jaringan  saraf, dimulai dengan unit dasar, perceptron, di bagian selanjutnya. Meskipun kesederhanaan  desain  adalah  sumber signifikan dari kekuatan dan popularitas jaringan  saraf,  perhitungan  ini  sering tumbuh  terlalu  besar  dan  kompleks untuk  diprogram  dan  dimanipulasi menggunakan  alat  pemrograman,  yang menyebabkan munculnya kerangka kerja untuk  jaringan  pemrograman  saraf (Prasetyo et al., 2022).
Pada  dasarnya, Artificial  Neural Network merupakan  fungsi  model matematika yang mendefinisikan y = f ( x  *  w  )  Dimana  y  merupakan  output,  f adalah  fungsi  aktivasi,  x  adalah  sinyal masukan  input  dan  w  merupakan  bobot dari  sinaptik  jaringan  syaraf.  Istilah jaringan merujuk pada interkoneksi pada
neuron pada lapisan-lapisan yang berbeda.  Lapisan  pada  JST  dibagi menjadi tiga bagian, antara lain :

## 1)
Input Layer 2) Hidden Layer

## 3) Output Layer
Dalam  penelitian  ini,  jumlah neuron yang  digunakan  dalam hidden layer akan diuji mana yang terbaik dari sejumlah  5,  10  dan  15  neuron  dengan jumlah hidden  layer yang  diuji  adalah satu  dan  dua hidden  layer .  Pemilihan jumlah  neuron  dalam hidden  layer dan jumlah hidden  layer digunakan  sebagai batasan dalam penelitian ini.
Secara matematis, neuron merupakan sebuah fungsi yang menerima masukan dari lapisan sebelumnya x i (lapisan ke-i). Fungsi ini pada umumnya mengolah sebuah vektor untuk  kemudian  diubah  ke  nilai  skalar dengan menghitung non linear weighted sum .  Fungsi  dasar  dari  ANN  dapat dilihat pada Persamaan 1.
𝒇 = 𝑨(∑ 𝒘 𝒊 𝒙 𝒊 𝒊 ) (1)
dimana  A  merupakan  fungsi  khusus yang  sering  disebut  dengan  fungsi aktivasi  dan wi merupakan  bobot  atau weight.

## 2.3. Matriks Evaluasi
Evaluasi  yang  digunakan  dalam penelitian ini antara lain Akurasi, Recall Presisi, dan F1 Score. Confusion matrix pada kasus klasifikasi biner menyajikan kasus false positive (FP), false negative (FN) true positive (TP) dan true negative (TN) (Prasetyo, 2023).
Akurasi menjelaskan  persentase seluruh data yang diklasifikasikan secara benar pada kelas positif ataupun negatif. Sehingga  seluruh  data    prediksi  yang bernilai benar dibagi dengan seluruh data yang  tersedia  (Prasetyo  &  Nabiilah, 2023). Sehingga akurasi dapat dituliskan sebagai Persamaan 2 berikut ini.
𝑨𝒄𝒄𝒖𝒓𝒂𝒄𝒚 = (𝑻𝑷+𝑻𝑵) (𝑻𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑵+𝑭𝑷) (2)
Recall ( sensitivity )  merupakan matriks  pengukuran  yang  menghitung seberapa  banyak  Actual  Positif  yang berhasil  ditangkap  oleh  model  melalui pelabelannya  sebagai  Positif  (memiliki nilai  benar  benar  positif).  Sehingga recall dapat dituliskan dalam Persamaan 3 berikut ini.
𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = (𝐓𝐏) (𝐓𝐏+𝐅𝐍) (3)
Precision  atau  yang  mempunyai nama  lain  yakni confidence merupakan matriks yang membahas seberapa akurat suatu  model  yang  dibuat.  Hal  ini  dapat
diukur dari hasil prediksi yang memiliki nilai positif (seberapa banyak hasil yang diklasifikasikan  dengan  benar-benar positif)  (Powers  &  Ailab,  2020). Sehingga  precision  ini  bisa  dirumuskan seperti pada Persamaan 4.
𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 = (𝐓𝐏) (𝐓𝐏+𝐅𝐏) (4)
F1-score  adalah  matriks  untuk
melakukan pengukuran dengan mempertimbangkan  keselarasan  antara antara recall dan precision sehingga pada  f1-score  tidak  mempertimbangkan nilai  dari  negatif  aktual  (true  negative). F1-score  dapat  dituliskan  menjadi Persamaan 5.
𝑭𝟏 − 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = (𝟐 𝐱 𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐱 𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥) (𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧+ 𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥) (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian performa model dievaluasi  menggunakan  Google  Colab Pro dengan bahasa pemrograman Python yang  dipercepat  oleh  pengolahan  unit grafis  (GPU)  dan  RAM  25  GB.  Pada pengimplementasian Artificial  Neural Network pada dataset ini  menunjukkan hasil yang baik, bahkan dapat mengalahkan akurasi penelitian sebelumnya  yang  juga  menggunakan pendekatan machine learning lainnya.
Eksperimen ini dilakukan dengan optimizer adam, learning  rate 0,001, fungsi  aktivasi  relu  dan  menggunakan iterasi sejumlah 1000. Hasil eksperimen prediksi  atau  klasifikasi  biner  gagal jantung dengan Artificial Neural Network ini  dengan  hyperparameter yang  diuji  berupa  jumlah hidden  layer dan  jumlah  neuron  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Eksperimen Hidden Unit 1 Unit 2 Metric Value 1 5 - Accuracy 0.9058 Precision 0.9061 Recall 0.899 F1-Score 0.902 Time(ms) 3.241 1 10 - Accuracy 0.9203 Precision 0.9213 Recall 0.9139 F1-Score 0.9171 Time(ms) 3.9269 1 15 - Accuracy 0.913 Precision 0.909 Recall 0.9129 F1-Score 0.9108 Time(ms) 3.0071 2 5 5 Accuracy 0.9058 Precision 0.9061 Recall 0.899 F1-Score 0.902 Time(ms) 3.6613 2 5 10 Accuracy 0.8986 Precision 0.8973 Recall 0.8928 F1-Score 0.8948 Time(ms) 2.5568 2 5 15 Accuracy 0.8841 Precision 0.8846 Recall 0.8752 F1-Score 0.8791 Time(ms) 2.6007 2 10 5 Accuracy 0.8913 Precision 0.8873
Recall 0.8892 F1-Score 0.8882 Time(ms) 2.9828 2 10 10 Accuracy 0.8913 Precision 0.8865 Recall 0.8918 F1-Score 0.8887 Time(ms) 3.5247 2 10 15 Accuracy 0.8986 Precision 0.8973 Recall 0.8928 F1-Score 0.8948 Time(ms) 4.3923 2 15 5 Accuracy 0.9058 Precision 0.9037 Recall 0.9016 F1-Score 0.9026 Time(ms) 3.5138 2 15 10 Accuracy 0.9203 Precision 0.917 Recall 0.9191 F1-Score 0.918 Time(ms) 2.022 2 15 15 Accuracy 0.8986 Precision 0.8999 Recall 0.8902 F1-Score 0.8942 Time(ms) 2.8734
Berdasarkan  hasil  eksperimen yang  disajikan  pada  Tabel  1  tersebut, model artificial  neural  network terbaik didapatkan  dengan  2  buah hidden  layer dengan jumlah unit neuron pada hidden layer pertama  sejumlah  15  dan  jumlah unit  neuron  pada hidden  layer kedua adalah 10 unit neuron. Dengan menggunakan  arsitektur  atau  model  ini berhasil  mendapatkan  akurasi  testing sebesar  92,032.  Selain  itu,  dari  model terbaik ini berhasil mendapatkan komputasi  waktu  yang  paling  rendah yakni hanya dengan 2 mili detik.
Berdasarkan model terbaik yang berhasil  dibentuk  oleh Artificial  Neural Network ,  arsitektur  model  dapat  dilihat visualisasinya  pada  Gambar  2  dibawah ini.
Gambar 2.  Visualisasi Arsitektur
Dari model yang berhasil dibentuk dapat  dilihat  pula  confusion  matrix  dan ROC Curve yang didapatkan. Confusion matrix dan ROC Curve ini dapat dilihat pada  Gambar  3  dan  Gambar  4  secara berturut-turut.
Gambar 3. Confusion Matrix Confusion matrix yang ditampilkan pada Gambar 3, bagian kiri atas  merupakan True  Negative (TN)
berjumlah  52,  bagian  kanan  atas merupakan False Positive (FP)
berjumlah 5, bagian kiri bawah
merupakan False Negative (FN)
sejumlah  6,  dan  bagian  kanan  bawah adalah True Positive (TP) dengan jumlah 75. Dimana pada sumbu X dan sumbu Y terdapat  angka  nol  dan  satu,  nol merepresentasikan  kelas  tidak  gagal jantung (sehat) dan satu merupakan kelas gagal jantung.
Berdasarkan  Gambar  4  terkait kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) yang  mana  bertujuan untuk merepresentasikan
grafis
berdasarkan  keterkaitan  antara True Positive  Rate  (TPR) dan False  Positive Rate (FPR) . Berdasarkan kurva tersebut dapat  didapatkan Area  Under  Curve (AUC) sebesar  0,93.  Hal  ini  berarti model mendapatkan hasil yang excellent (Patel  &  Sinha,  2015;  Wahono  et  al., 2014).

## 4. KESIMPULAN
Telah terbukti
bahwa implementasi Artificial  Neural  Network mampu  mencapai  skor  akurasi  uji klasifikasi  yang  tinggi  pada  prediksi gagal jantung biner atau tugas klasifikasi biner.  Skor  akurasi  pengujian  berhasil mencapai  92,032%  dan  AUC  sebesar 93% yang diperoleh dengan menerapkan 2  buah  hidden  layer  dan  jumlah  unit neuron pada lapisan tersembunyi sebanyak  15  unit  untuk hidden  layer pertama  dan  10  untuk hidden  layer kedua .
Sebagai  saran  untuk  perbaikan model  masa  yang  akan  datang,  dapat dilakukan  optimasi  dapat  dilakukan  di dengan mencari hyperparameter terbaik
dari  model  seperti  jumlah  unit  neuron pada lapisan tersembunyi pada spektrum yang  lebih  luas,  jenis  fungsi  aktivasi, learning  rate ,  dan  jenis optimizer yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Amin, M. S., Chiam, Y. K., & Varathan, K.  D.  (2019).  Identification  of significant features and data mining techniques  in  predicting  heart disease. Telematics and Informatics , 36 , 82–93. https://doi.org/10.1016/j.tele.2018. 11.007 Anitha,  S.,  &  Sridevi,  N.  (2019). HEART  DISEASE  PREDICTION USING DATA MINING TECHNIQUES.  In Journal  of Analysis and Computation .
www.ijaconline.com,
Gaziano,  T.  A.,  Bitton,  A.,  Anand,  S., Abrahams-Gessel,  S.,  &  Murphy,
A.  (2010).  Growing  Epidemic  of Coronary  Heart  Disease  in  Low- and Middle-Income Countries.
Current  Problems  in  Cardiology ,
35 (2),
72–115. https://doi.org/10.1016/j.cpcardiol. 2009.10.002 Kaggle . (n.d.). https://www.kaggle.com/datasets
Mohan, S., Thirumalai, C., & Srivastava, G.  (2019).  Effective  heart  disease prediction  using  hybrid  machine learning  techniques. IEEE  Access , 7 , 81542–81554. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2 019.2923707 Patel,  B.  C.,  &  Sinha,  G.  R.  (2015).
Reliable Computer-aided Diagnosis
System using Region based Segmentation  of  Mammographic
Breast Cancer Images. Mathematical Methods and Systems in Science and Engineering , 296. Powers,  D.  M.  W.,  &  Ailab.  (2020). EVALUATION: FROM PRECISION,  RECALL  AND  F- MEASURE TO ROC, INFORMEDNESS, MARKEDNESS & CORRELATION .
Prasetyo,  S.  Y.  (2023).  SARS-CoV-2
Detection  From  Lung  CT-scan
Images Using Fine Tuning Concept on  Deep-CNN  Pretrained  Model. CESS  (Journal  of  Computing
Engineering,  System  and  Science) , 8 (1), 101–112. www.jurnal.unimed.ac.id
Prasetyo,  S.  Y.,  &  Nabiilah,  G.  Z.
(2023). Perbandingan Model Machine Learning Pada Klasifikasi Tumor  Otak  Menggunakan  Fitur Discrete  Cosine Transform. Jurnal Teknologi Terpadu , 9 (1).
https://journal.nurulfikri.ac.id/inde x.php/jtt
Prasetyo,  S.  Y.,  Nabiilah,  G.  Z.,  & Nabila  Izdihar,  Z.  (2022). Age Estimation from Face Image using Discrete Cosine Transform Feature and Artificial Neural Network .
Seckeler, M. D., & Hoke, T. R. (2011). The  worldwide  epidemiology  of acute rheumatic fever and rheumatic heart disease. In Clinical Epidemiology (Vol.  3,  Issue  1,  pp. 67–84). https://doi.org/10.2147/CLEP.S129 77
Sharma, S., & Parmar, M. (2020). Heart Diseases  Prediction  using  Deep Learning  Neural  Network  Model.
International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering , 9 (3), 2244–2248.
https://doi.org/10.35940/ijitee.C90 09.019320
Singh,  A.,  &  Kumar,  R.  (2020).  Heart Disease  Prediction  Using  Machine Learning Algorithms. International Conference  on  Electrical  and Electronics Engineering , 452–457.
Wahono,  R.  S.,  Herman,  N.  S.,  & Ahmad,  S.  (2014).  A  comparison framework of classification models for  software  defect  prediction. Advanced  Science  Letters , 20 (10–
12), 1945–1950. https://doi.org/10.1166/asl.2014.56 40