## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol (9) No (2) 2023, pp. 393-400

## IMPLEMENTASI KLASIFIKASI POTENSI PENYAKIT JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE C4.5 BERBASIS WEBSITE
( STUDI KASUS KAGGLE.COM )
Alfian Rahmat, M. Syafiih, Mochammad Faid
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nurul Jadid Email: hasimasyari1304@gmail.com

## ABSTRACT
Heart  disease is one of  the leading causes of  death  worldwide. Therefore, early detection and classification  of potential  heart  diseases  are  very  important  in  prevention  and  early  treatment  efforts.  In  this  study,  we implemented the C4.5 classification method to analyze the dataset obtained from the Kaggle.com platform. This research aims to build an efficient and accurate classification model to identify potential heart diseases based on relevant medical features. The dataset used includes demographic information, medical history, and other health parameters  of  a  number  of  patients. The  results obtained  from  using  the  C4.5  method  to  make  predictions  get 85% accuracy so that it can be expected to be a source of information for further research on predictions using the C4.5 method.
Keywords: C4.5, Decision Tree, Heart Disease, Classification, Website

## ABSTRAK
Penyakit  jantung  adalah  salah  satu  penyebab  utama  kematian  seluruh  dunia.  Oleh  karena  itu,  deteksi  dini  dan klasifikasi  potensi  penyakit  jantung  menjadi  sangat  penting  dalam  upaya  pencegahan  dan  pengobatan  dini. Dalam  penelitian  ini,  kami  mengimplementasikan  metode  klasifikasi  C4.5  untuk  menganalisis  dataset  yang diperoleh  dari  platform  Kaggle.com.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sebuah  model  klasifikasi  yang efisien  dan  akurat  untuk  mengidentifikasi  potensi  penyakit  jantung  berdasarkan  fitur-fitur  medis  yang  relevan. Dataset yang digunakan mencangkup informasi demografis, riwayat medis, dan parameter kesehatan lainnya dari sejumlah  pasien.  Hasil  yang  didapat  dari  penggunaan  metode  C4.5  untuk  melakukan  prediksi  mendapatkan akurasi  85%  sehingga  bias  diharapkan  menjadi  sumber  informasi  untuk  penelitian  selanjutnya  tentang  prediksi dengan menggunakan metode C4.5.
Kata Kunci: C4.5, Pohon Keputusan, Penyakit Jantung, Klasifikasi, Website
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 28-07-2023
Tanggal revisi : 29-07-2023
Tanggal terbit : 30-07-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.6295
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Penyakit  jantung  merupakan  salah  satu  penyakit berbahaya.  Keterlambatan  pengobatan  penyakit  ini akan membahayakan nyawa penderitanya. Penyakit ini  mempengaruhi  struktur  atau  fungsi  jantung seperti  penyakit  arteri,  serangan  jantung  aritma, gagal jantung, penyakit vascular, dan lainnya.
Berdasarkan  Global  Burden  of  Desease  dan Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) 2014  –  2019  pwnyakit  jantung  menjadi  penyebab kematian  tertinggi  di  Indonesia.  Data  Riset Kesehatan  Dasar  (Riskesdas)  2013  dan  2018 menunjukan  tren  peningkatan  penyakit  jantung yakni 0,5% pada 2013menjadi 1,5% pada 2018. Dr, Radityo  mengatakan,  data  terbaru  Organisasi Kesehatan  Dunia  (WHO)  menunjukan  bahwa penyakit  jantung  dan  stroke  masih  menduduki pertama  dan  kedua  penyebab  kematian  utama  di dunia.  Adapun  jumlah  kematian  akibat  penyakit jantung  ini  secara  global  mencapai  18,6  juta  orang setiap  tahunnya.  (Kompas,com,  4  Agustus  2022). Masalah  ini  disebabkan  sulitnya  deteksi  dini  pada penderita penyakit jantung karena selalu mengabaikan gejala awal.
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma dalam  data  mining  yang  berfungsi  untuk  dari algoritma  ID3.  Cara  kerja  algoritma  C4.5  dengan membentuk  pohon  keputusan  untuk  menghasilkan sebuah  keputusan.  Kelebihan  ini  misalnya  dapat mengolah  data  numerik  dan  diskret,  dapat menangani  nilai  atribut  yang  hilang,  menghasilkan aturan-  aturan  yang  mudah  diintrepetasikan  dan tercepat di antara algoritma algoritma yang lain.
Kaggle  adalah  salah  satu  situs  yang  terkenal  di dunia  Data  Science  dan  Machine  Learning  yang terdiri  dari  lebih  dari  6000  dataset  yang  dapat diunduh  dalam  format  CSV.  Kaggle  sangat bermanfaat  bagi  kamu  yang  sedang  mempelajari Data  Science.  Dataset  ini  banyak  membantu ilmuwan di seluruh dunia untuk membuat model

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Pertama, penelitian oleh Andi (2021) yang berjudul Implementasi Algoritma Decision Tree C4.5 Dalam perancangan  Sistem  Informasi  Data  Rekam  Medis Penyakit Jantung. Dalam penelitian Pada praktiknya,  di  dunia  pendidikan  kedokteran seringkali  data  rekam  medis  penyakit  jantung disimpan dengan tujuan untuk proses pembelajaran ataupun  diolah  menjadi  sebuah  pengetahuan.  Pada website https://www.kaggle.com/, banyak disediakan  dataset  yang  disimpan  dan  diolah dengan  tujuan  pembelajaran,  meliputi  dataset penyakit,  dataset  populasi  ataupun  jenis  dataset lainnya.  Namun kenyataannya,  untuk  mengolah data  rekam  medis  tersebut  menjadi  sebuah pengetahuan tidaklah mudah, dikarenakan banyaknya  jumlah  data  rekam  medis  yang  tercatat tidak memungkinkan bagi manusia dalam mengolahnya.  Selain  itu,  pengelolaan  data  rekam
medis  secara  konvensional  memiliki  tingkat keakuratan  yang  kurang  baik  sehingga  hasil kesimpulan  yang  diambil  pun  tentunya  akan berbeda  dan  tidak  begitu  akurat.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penerapan Data  Mining  menggunakan  metode  Algoritma C4.5.  Hasil  penelitian  ini  menyatakan  Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma  Decision  Tree  C4.5  tergolong  cukup akurat  dalam  melakukan  prediksi  terhadap  data rekam  medis  penyakit  jantung  dimana  hasil pengujian  dengan  mendapatkan  akurasi  sebesar 96%.

## 1.3. Metodologi Penelitian
Metodologi  Penelitian  Implementasi  Klasifikasi Potensi  Terkena  Penyakit  Jantung  Menggunakan Metode  C4.5  Berbasis  Website  dapat  melibatkan beberapa langkah berikut:

## 1. Pengumpulan Data
Data yang diperoleh menggunakan teknik sekunder, Data  diambil  dari  situs  Kaggle  Dataset  yang  dapat diakses  melalui  alamat  website  Data  yang digunakan    berupa  atribut  dan  label  diantaranya: age,  sex,  chest  paint  type,  resting  bps,  cholesterol, fasting  blood  sugar,  resting  ecg,  max  heart  rate, exercise  angina,  oldpeak,  ST  slope sebagai  atribut dan target sebagai label.
2. Pembersihan Dan Praproses Data
a. Lakukan pembersihaan data untuk mengatasi nilai yang hilang atau tidak valid.
b. Lakukan pemilihan atribut (fitur) yang paling relevan untuk digunakan dalam klasifikasi
3. Membuat dan Evaluasi Model Decision Tree
Setelah  data  diproses,  langkah  selanjutnya  adalah membangun model klasifikasi menggunakan algoritma C4.5.  Algoritma  ini akan menghasilkan pohon  keputusan  berdasarkan  atribut  yang  ada dalam  data.  Pohon  keputusan  ini  akan  digunakan untuk melakukan prediksi pada data baru.
Berikut  adalah  rumus  perhitungan  yang  terdapat pada Decision Tree yaitu Entropy dan Gain.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑛 𝑖=1 log 2 𝑝𝑖 (1)
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴)𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| | 𝑆 | 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) (2)
Implementasi  algoritma  C4.5  menggunakan  bahasa Pemrogaman Python dengan  bantuan Jupyter Notebook  Framework  Streamlit guna  membuat model  klasifikasi  potensi  terkena  penyakit  jantung dengan metode C4.5

## 4. Simulasi Model
Sebelum model diterapkan kedalam Website perlu dilakukan simulasi model. Simulasi model ini berfungsi mengetahui apakah model yang digunakan berfungsi atau akurat data yang
digunakan data dari data yang sudah ada sebelumnya.

## 5. Implementasi  Website
Langkah  selanjutnya  adalah  integerasikan  model klasifikasi  C4.5  ke  dalam Website yang  sudah dibuat  sehingga  pengguna  dapat  mengunggah  data pasien  data  pasien  dan  melihat  hasil  klasifikasi penyakit  jantung.  Aplikasi  Website  yang  sudah dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman Python dengan menggunakan Framework Streamlit. Dalam proses  ini  juga  menampilkan  hasil  dari Website yang sudah dibuat.
. .

## 2. PEMBAHASAN
Implementasi sistem merupakan
Isi  didukung  dengan  gambar,  tabel,  dan  persamaan yang dirujuk dalam naskah.

## 2.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan    berupa  atribut  dan  label diantaranya age,  sex,  chest  paint  type,  resting  bps, cholesterol,  fasting  blood  sugar,  resting  ecg,  max heart  rate,  exercise  angina,  oldpeak,  ST  slope sebagai atribut dan target sebagai label.
Deskripsi data tersebut dapat dilihat padat Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi data
No Atribut Tipe Data Keterangan 1 Age Numerik Usia 2 Sex Numerik Jenis kelamin 3 Chest Paint Type Numerik Tipe sakit dada 4 Resting Bps Numerik Tekanan darah 5 Cholesterol Numerik Kolesterol 6 Fasting Blood Sugar Numerik - 7 Resting Ecg Numerik
- 8 Max Heart
Rate Numerik Detak jantung 9 Exercise Angina Numerik Tipe rasa sakit didada 10 Oldpeak Numerik Tipe depresi 11 ST slope Numerik
Kemiringan detak jantung
12 Target Numerik
Label keterangan penyakit jantung atau tidak

## 2.2. Menghilangkan Atribut
Pada  proses  tersebut  penulis  telah  memilih  atribut yang berpengaruh pada proses data mining. Atribut pada  data  yang  dipilih  dan  akan  diolah  dantaranya Sex,  Chest  Pain  Type,  Resting  Bps,  Cholesterol, Fasting Blood Sugar, Resting Ecg,  Max Heart Rate,  Exercise  Angina,  Oldpeak,  ST_Slope,    dan Target  sebagai  label dipiih  Karena  berpengaruh terhadap  gejala  gejala  yang  paling  dilami  oleh pederita  jantung.  Sedangkan  untuk  atribut  yang tidak  digunakan  akan  dihapus.hasil  dapat  dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Hasil Hapus Atribut
Model  yang  dibuat  menggunakan Decision  tree classifier ,  sebuah  library  dari  sklearn  yang  dapat memproses  data  menggunakan  algoritma decision tree
2.3. Membuat dan Evaluasi Model Decision tree
Model  yang  dibuat  menggunakan DecisionTtree Classifier ,  sebuah  library  dari  sklearn  yang  dapat memproses  data  menggunakan  algoritma Decision Tree menggunakan  bahasa  pemrograman Python dengan bantuan Jupyter Notebook.
Berikut  hasil  dari  pembuatan  model  dapat  diihat pada Gambar 2.
Dari  hasil  membuat  model  dan  evaluasi  model didapatkan akurasi data training  diatas adalah 85 % ,data testing 83 % dan akurasi yang dihasilkan dari algoritma Decision  Tree untuk  data  diatas menghasilkan 84 %

## 2.4. Simulasi Model
Setelah  sebelumnya  telah  melakukan  proses membuat  model  dan  evaluasi  model  Decision  tree, selanjutnya  melakukan  simulasi  model.  Simulasi model  ini  dilakukan  atau  dibuat  menggunakan Jupyter  Notebook Simulasi  model  dapat  dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Simulasi Model
Dalam  gambar  di  atas  simulasi  model  bertujuan untuk  mencoba  apakah  model  yang  dibuat berdasarkan  dataset  itu  akurat  yang  nantinya  akan di  implementasikan  ke  dalam Website .  Data  yang digunakan  berdasarkan  data  yang  ada  di  dataset, hasil  yang  didapatkan  dari  simulasi  model  diatas terbukti  akurat  output  yang  mana  hasilnya  0  sama dengan pasien tidak terkena penyakit jantung.

## 2.5. Implementasi Website
Setelah dilakukan simulasi model langkah selanjutnya  mengimplementasikan  model Decision Tree  (C4.5) ke  dalam Website  yang  sudah  dibuat dan juga melihat halaman yang ada dalam Website. Dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Home
Berdasarkan  Gambar  diatas  ada Sidebar yeng terdiri  dari Home,  Prediksi,  dan  Visulize pada halaman  pertama  yaitu  halaman Home yang  berisi judul Prediksi Penyakit Jantung.

## 2.6. Halaman Prediksi
Pada  halaman Prediksi menunjukan  beberapa Feature yang berupa Teks Input dan tombol Button untuk  memprediksi  apakah  pasien  termasuk  dalam kategori terkena penyakit jantung atau tidak.
Gambar 5. Halaman Prediksi
2.7. Hasil Uji Data
Sebelumnya  sudah  dijelaskan  pada  halaman . Untuk melihat halaman Prediksi berjalan atau tidak dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Uji Data
Dari  hasil  pengujian  diatas  hasil  uji  data  berjalan sesuai dengan yang diharapkan pengujian menggunakan  data  yang  ada  dan  hasi  dari pengujian  memperoleh  hasil  1  sama  dengan  orang tersebut  rentan  terkena  penyakit  jantung  jika  tidak maka  0  sama  dengan  orang  tersebut  relatif    aman dari penyakit jantung dan dalam gambar diatas juga menampilkan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh model adalah 85%

## 2.8. Halaman Visualize
Dari  tampilan  halaman Visualize terdiri  dari  dua Checkbox yang  berisi Plot  Confusian  Matrix dan Plot Decision Tree ditunjukan dalam Gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Visualize
ketika Checkbox  Plot  Confusian  Matrix dan Plot Decision  Tree di  pilih  maka  akan  menampilkan hasil  berikut.  Adapun  hasilnya  dapat  dilihat  pada Gambar 8
Gambar 8. Halaman Plot Confusion Matrix
Dan  untuk  melihat  halaman  Plot Decision  Tree di tunjukan pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Plot Decision Tree
3. ALGORITMA ATAU PROGRAM

## 3.1. Main.py
Program dapat dilihat dalam Gambar 10.
# import library yang dibutuhkan import streamlit as st from web_functions import load_data
from  Tabs  import  home,  predict, visualise Tabs = { "Home": home, "Prediction": predict, "Visualize": visualise } # membuat sidebar st.sidebar.title("Navigasi") #membuat radio option
page  =  st.sidebar.radio("Pages", list(Tabs.keys())) #load dataset df, x, y = load_data() #kondisi call app function if page in ["Prediction", "Visualize"]: Tabs[page].app(df, x, y) else:
Tabs[page].app()
Gambar 10. Code Main.py

## 3.2. Home.py
Program dapat dilihat dalam Gambar 11. import streamlit as st def app(): st.title("Prediksi Penyakit Jantung") Gambar 11. Code Home.py

## 3.3. Predict.py
Program dapat dilihat dalam Gambar 12. import streamlit as st
from web_functions import predict
def app(df, x, y):
st.title("Halaman Prediksi") col1, col2 = st.columns(2) with col1: sex =
st.text_input ('Input Nilai sex')
with col1: chest_pain_type = st.text_input  ('Input  Nilai  Chest pain type')
with col1:
resting_bp_s = st.text_input ('Input Nilai resting bps') with col1: cholesterol = st.text_input ('Input Nilai cholesterol')
with col1:
fasting_blood_sugar = st.text_input ('Input Nilai fbs')
with col2:
resting_ecg = st.text_input ('Input Nilai resting ecg') with col2: max_heart_rate
= st.text_input  ('Input  Nilai  max heart rate') with col2: exercise_angina = st.text_input ('Input Nilai exercise angina')
with col2:
oldpeak = st.text_input ('Input Nilai oldpeak')
with col2:
ST_slope  =  st.text_input ('Input Nilai stslope')
features = [sex, chest_pain_type, resting_bp_s, cholesterol, fasting_blood_sugar, resting_ecg, max_heart_rate, exercise_angina, oldpeak, ST_slope] #tombol prediksi if st.button("Prediksi"): prediction, score = predict(x,y,features) score = score st.info("Prediksi
Sukses...")
if (prediction == 1): st.warning("Orang tersebut  rentan  terkena  penyakit jantung")
else:
st.success("Orang tersebut relatif aman dari penyakit jantung") st.write("Model yang digunakan memiliki tingkat
akurasi", (score*100),"%")
Gambar 12. Code Predict.py
3.4. Visualize.py
Program dapat dilihat dalam Gambar 13.
import warnings import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn import tree import streamlit as st from web_functions import train_model
def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred):
cm  =  confusion_matrix(y_true, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('True')
plt.title('Confusion Matrix')
def app(df, x, y):
warnings.filterwarnings('ignore') st.set_option('deprecation.showPyp lotGlobalUse', False)
st.title('Data Visualization') if  st.checkbox("Plot  Confusion
Matrix"):
model, score
=
train_model(x,y)
y_pred = model.predict(x)
plt.figure(figsize=(8, 6)) plot_confusion_matrix(y, y_pred)
st.pyplot()
if  st.checkbox("Plot  Decision Tree"):
model, score = train_model(x,y) dot_data =
tree.export_graphviz( decision_tree=model, max_depth=5, out_file=None, filled=True, rounded=True,
feature_name=x.columns, class_names=['0', '1'] )
st.graphviz_chart(dot_data)
Gambar 13. Code Visualize.py
3.5. Web_Functions.py
Program dapat dilihat pada Gambar 14.
# Import modul yang akan digunakan from
sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import streamlit as st @st.cache_data() def load_data(): # load dataset df = pd.read_csv('jantung.csv') x = df[["sex", "chest pain type", "resting bp s", "cholesterol", "fasting blood sugar", "resting ecg", "max heart rate", "exercise angina", "oldpeak",  "ST slope"]] y = df[["target"]] return df, x, y @st.cache_data() def train_model(x,y): x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( x, y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=y, shuffle=True ) model = DecisionTreeClassifier(
ccp_alpha=0.0,
class_weight=None,
criterion='entropy',
max_depth=4, max_features=None, max_leaf_nodes=None,
min_impurity_decrease=0.0, min_samples_leaf=1,
min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0, random_state=42, splitter='best'
) model.fit(x_train,y_train) score = model.score(x_test,y_test) return model, score @st.cache_data()
def predict(x,y, features):
model, score = train_model(x,y)
prediction =
model.predict(np.array(features).r eshape(1,-1))
return prediction, score
Gambar 14. Code Functions.py

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukan  bahwa  metode  C4.5 berbasis Website dapat  menjadi  alat  yang  berguna dalam  mendukung  proses  deteksi  dini  dan klasifikasi  penyakit  jantung.  Namun,  penggunaan Website ini  harus  diimbangi  dengan  evaluasi  oleh professional medis yang terlatih untuk mengonfirmasi diagnosis dan meresepkan perawatan  yang  sesuai.  Penelitian  ini  berpotensi memberikan dampak positif dalam upaya pencegahan  dan  pengelolaan  penyakit  jantung secara keseluruhan dan dapat menjadi landasan bagi pengembangan lebih lanjut dalam bidang ini.

## PUSTAKA
Abu Tholib, M.Kom. 2023. Implementasi Algoritma  Machine  Learning  Berbasis  Web dengan  Framework  Streamlit.  Probolinggo:
Pustaka Nurja.
Andi.  2021.  ‘Implementasi  Algoritma  Decision Tree  C4.5  Dalam  Perancangan  Sistem Informasi  Data  Rekam  Medis  Penyakit Jantung’. Jurnal  Ilmiah  Smart ,  Vol.  V,  No. 1, hal. 275-282.
Arni,  S.,  Iwansyah,  E.H.,  &  Chaerur,  R.  2022. ‘Klasifikasi  Penyakit  Jantung Dengan Menggunakan  Algoritma  C4.5’. STRING( Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi  Teknologi
) , Vol. 7, No. 2.
H.  Kartika,  N.S.  2022.  Angka  Kematian  Penyakit Jantung Masih Tinggi
Di Indonesia.
Kompas.com ,
(Online), (https://www.kompas.com/sains/read/2022/0 8/04/163200923/angka-kematian-penyakit- jantung-masih-tinggi-di-indonesia-jadi- tantangan?page=all).
Muhammad,  Agus,  P.W.,  &  Suhada.  2019. ‘Penerapan Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi
Potensi Siswa Drop Out’. KOMIK
(Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi Dan  Komputer) ,  Vol.  3,  No.  1,  Page:  753- 760.
Muhammad,  Y.,  Hanandriya,  R.,  Dimas,  R.A.,  & Agus,  Y.  2021.  ‘Penerapan  Metode  Data Mining  C4.5  Untuk  Pemilihan  Penerimaan Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP)’. Paradigma , Vol. 23, No. 2.
M.,  Fikri.  H.,  Sutikno.  2021.  ‘Implementasi Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Penyakit
Infeksi  Saluran  Kemih  Berbasis  Web’. Jurnal  Ilmiah  Informatika  Komputer ,  Vol. 26, No. 3.
Popy  Meilina.  2015.  ‘Penerapan  Data  Mining
Dengan  Metode  Klasifikasi  Menggunakan Decision Tree Dan Regresi’. Jurnal Teknologi , Vol. 7, No. 1.
Rokom.  2022.  Penyaki  Jantung  Penyebab  Utama Kematian.  (Online).   Biro  Komunikasi  dan Pelayanan  Publik,  Kementerian  Kesehatan RI, (https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rili s-media/20220929/0541166/penyakit- jantung-penyebab-utama-kematian- kemenkes-perkuat-layanan-primer/).
Rizky,  H.P.,  Budi,  D.S.,  &  Indriati.  2018.
‘Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah
Menengah  Berdasarkan  Faktor  Eksternal’. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 2, No7, hlm. 2637-
2643. Siti  Riska,  J.I.A.,  Efy  Yosrita  &  Rizqia Cahyaningtyas.  2021.  ‘Sistem  Diagnosis Penyakit Jantung Koroner Dengan Menggunakan  Algoritma  C4.5  Berbasis
Website  (Studi  Kasus:  RSUD  Dr.  Soedarso Pontianak)’. PETIR ( Jurnal Pengkajian dan Penerapan  Teknik  Informatika  ) ,  Vol.  14, No. 2.