## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 74 − 82 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5206

## Perbandingan Kinerja Klasifikasi Penyakit Ginjal Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree (DT)
Puja Milenia Sriwildan Madani, Tatang Rohana * , Kiki Ahmad Baihaqi, Ahmad Fauzi
Fakultas Teknik Informatika, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan, Karawang, Indonesia Email: 1 if20.pujamileniasriwildanmadani@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2,* tatang.rohana@ubpkarawang.ac.id ,
3 kikiahmad@ubpkarawang.ac.id, 4 afauzi@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: tatang.rohana@ubpkarawang.ac.id Submitted: 21/05/2024 ; Accepted: 23/06/2024 ; Published : 23/06/2024
Abstrak− Penyakit Ginjal Kronis merupakan salah satu penyakit yang mematikan. Pada stadium awal penyakit ini bisa saja tidak terdeteksi  keberadaannya,  sehingga  pasien  cenderung  menganggap  sepele,  namun,  penyakit  ini  bisa  berkembang  sedikit  demi sedikit dan menjadi serius tanpa terdeteksi. Hal tersebut dapat menimbulkan komplikasi penyakit lain serta dapat mengakibatkan organ ginjal rusak permanen. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap individu yang berisiko memiliki Penyakit Ginjal Kronis yang dapat membantu tenaga medis dalam upaya mengurangi jumlah penderita penyakit tersebut. Penelitian ini menggunakan data Penyakit Ginjal Kronis yang diperoleh dari web UCI Repository. Data tersebut memiliki 25 atribut dengan 400 baris. Penelitian ini membandingkan algoritma Support Vector Machine dan Decision Tree serta menggunakan metode evaluasi Confusion Matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine memiliki hasil akurasi, presisi, recall, dan f1- score yang lebih unggul dibanding algoritma Decision Tree. Hasil akurasi algoritma Support Vector Machine sebesar 97.5, presisi sebesar 0.98, recall sebesar 0.96, dan f1- score sebesar 0.97. Sedangkan pada algoritma Decision Tree akurasi yang diperoleh sebesar 92.5, presisi sebesar 0.92, recall sebesar 0.90, dan f1- score sebesar 0.91. dengan hasil tersebut, penelitian ini dapat dilanjutkan menjadi sebuah aplikasi yang dapat mengklasifikasikan individu yang berisiko terkena Penyakit Ginjal Kronis.
Kata Kunci: Klasifikasi; Penyakit Ginyal Kronik; Support Vector Machine; Decision Tree; Confusion Matrix
Abstract− Chronic Kidney Disease is one of the deadliest diseases. In the early stages, the disease may go undetected, so patients tend to take it lightly, however, the disease can progress little by little and become serious without being detected. This can lead to complications  of  other  diseases  and  can  cause  permanent  damage  to  the  kidney  organs.  Therefore,  this  study  aims  to  classify individuals who are at risk of having Chronic Kidney Disease which can help medical personnel in an effort to reduce the number of people with the disease. This study uses Chronic Kidney Disease data obtained from the UCI Repository web. The data has 25 attributes with 400 rows. This research compares the Support Vector Machine and Decision Tree algorithms and uses the Confusion Matrix evaluation method. The results showed that the Support Vector Machine algorithm has superior accuracy, precision, recall, and  f1-score  results  compared to  the  Decision  Tree  algorithm.  The  accuracy  of  the  Support  Vector  Machine  algorithm  is  97.5, precision is 0.98, recall is 0.96, and f1-score is 0.97. While the Decision Tree algorithm obtained accuracy of 92.5, precision of 0.92, recall of 0.90, and f1-score of 0.91. with these results, this research can be continued into an application that can classify individuals at risk of Chronic Kidney Disease.
Keywords : Classification; Chronic Kidney Disease; Support Vector Machine; Decision Tree; Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Pada saat ini isu kesehatan yang menjadi permasalahan global dan semakin mendesak adalah Penyakit Ginjal Kronis (PGK). Penyakit ini tidak memiliki gejala pada stadium awal, namun penyakit ini bisa berkembang sedikit demi sedikit dan menjadi serius tanpa terdeteksi. Selain itu, apabila penyakit ini tidak terdeteksi dengan baik dapat menimbulkan komplikasi penyakit lain serta dapat mengakibatkan organ ginjal rusak permanen [1].
Berdasarkan laporan dari World Health Organization (WHO) pada tahun 2018, jumlah kasus Penyakit Ginjal Kronis (PGK) di seluruh dunia mencapai 188 juta [2]. Berdasarkan hasil Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) tahun 2018 yang dilakukan oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, prevalensi PGK di Indonesia mencapai 0,38% atau sekitar 3,8 orang per 1000 penduduk. Dari jumlah ini, sekitar 60% penderita gagal ginjal memerlukan dialisis [3].
Oleh karena itu dibutuhkan pemahaman yang mendalam terkait faktor apa saja yang menjadi risiko penyakit tersebut, penyebab seseorang mengalami penyakit tersebut, dan metode yang digunakan untuk mendeteksi penyakit tersebut  untuk  dapat  mendiagnosis,  mengobati  dan  melakukan  pencegahan  terhadap  Penyakit  Ginjal  Kronis. Pendekatan  pada  penelitian  ini  dalam  klasifikasi  adalah  menggunakan  pengklasifikasi  pembelajaran  terawasi menggunakan algortima Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree (DT).
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang melakukan klasifikasi terhadap Penyakit Ginjal Kronis antara lain, penelitian yang dilakukan oleh A. Ariani, mengklasifikasikan Penyakit Ginjal Kronis menggunakan K- Nearest Neighbor dengan  data  Penyakit  Ginjal  Kronis.  Hasil  akurasi  yang  didapat  sebesar  85,3%  [4].  Selanjutnya  pada penelitian dengan membandingkan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine , dan Random Forest dalam mengklasifikasi  penyakit  ginjal  yang  dilakukan oleh  I.  I. M.  Rizky,  S.  Y. Irianto,  dan Sriyanto,  memperoleh  hasil akurasi paling tinggi sebesar 99,64% dari algoritma Random Forest , Support Vector Machine sebesar 92,50%, dan Naïve Bayes sebesar 97,14% [5].
Selanjutnya, penelitian yang dilakukan M. Rizal, M. Zakhy Syahaf, S. Rully Priyambodo, Y. Ramdhani, and U. Adhirajasa Reswara Sanjaya, membandingkan algoritma C4.5, K-NN, Logistic Regression dan Naïve Bayes dengan menambahkan metode Forward Selection . Hasil akurasi yang diperoleh adalah Naïve Bayes memiliki akurasi tertinggi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 74 − 82 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5206
yaitu  sebesar 92,92%  [6].  Penelitian  menggunakan  algoritma Adaboos t  yang dibandingkan dengan  algoritma  C4.5 dilakukan T. Asra, A. Setiadi, M. Safudin, E. W. Lestari, N. Hardi, and D. P. Alamsyah, dalam mengklasifikasikan penyakit  ginjal  memperoleh  hasil  akurasi  sebesar  96%  pada  algoritma Adaboost ,  sedangkan  algoritma  C4.5 memperoleh  akurasi  sebesar  95%  [7].  Algoritma K-Means dengan  bantuan  metode Binary  Particle  Swarm Optimization dalam mengklasifikasikan penyakit ginjal yang dilakukan I. G. A. M. Pratama, L. G. Astuti, Wiartha I Made, I. G. N. A. C. Putra, C. R. A. Pramartha, and Darmawan I Dewa Made Bayu Atmaja, memperoleh hasil akurasi sebesar 96,875% [8].
Mengacu pada permasalahan yang telah diuraikan sebelumnya dan didukung oleh penelitian terkait penyakit ginjal kronis, kami memutuskan untuk membandingkan kinerja dua algoritma populer, yaitu Support Vector Machine (SVM)  dan Decision  Tree ,  dalam  mengklasifikasikan  penyakit  ginjal  kronis  dengan  menggunakan  pembelajaran terawasi  ( Supervised  Learning ).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  perbedaan  dalam  nilai akurasi  antara  kedua  algoritma  yang  digunakan  dan  mengevaluasi  kinerja  penelitian  sebelumnya  dengan menggunakan data penyakit ginjal kronis yang sama. Dengan demikian, diharapkan bahwa model yang dikembangkan melalui penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan kemampuan para ahli dalam melakukan  penilaian  yang  lebih  konsisten  dan  efisien  terkait  penyakit  ginjal  kronis,  serta  memberikan  dasar  yang lebih kuat untuk pengambilan keputusan dalam diagnosis dan pengelolaan penyakit ini.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang  kemampuan  kedua algoritma  dalam  mengklasifikasikan  data  penyakit  ginjal  kronis,  serta  memberikan  dasar  yang  lebih  kokoh  bagi pengembangan model prediktif yang dapat digunakan dalam praktek klinis. Dengan menggunakan data yang ada dan metode  yang  tepat,  diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  solusi  yang  lebih  efektif  dalam  menghadapi tantangan yang kompleks terkait diagnosis dan pengobatan penyakit ginjal kronis. Dengan demikian, langkah-langkah preventif  dan  terapeutik  yang  diterapkan  dapat  menjadi  lebih  efisien  dan  efektif,  sehingga  meningkatkan  kualitas hidup pasien yang terkena penyakit ini dan mengurangi dampak negatifnya secara keseluruhan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian merupakan langkah-langkah yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian. Langkah-langkah dalam penelitian ini antara lain Pengumpulan dataset, Exploratory Data Analysis (EDA), implementasi perbandingan algoritma, dan evaluasi menggunakan confusion matrix .

## 2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1, tahapan pertama dari penelitian ini dimulai dengan pengumpulan dataset. Dataset yang digunakan adalah dataset Penyakit Ginjal Kronis yang tersedia di situs web resmi Kaggle, yang dapat diakses melalui tautan  https://www.kaggle.com/.  Dataset  ini  terdiri  dari  25  atribut  dan  400  baris  data.  Atribut-atribut  tersebut mencakup berbagai informasi yang relevan dengan studi ini, seperti "id", "age", "blood pressure", "specific gravity", "albumin",  "sugar",  "red  blood  cells",  "pus  cell",  "pus  cell  clumps",  "bacteria",  "blood  glucose  random",  "blood urea",  "serum  creatinine",  "sodium",  "potassium",  "hemoglobin",  "packed  cell  volume",  "white  blood  cell  count", "red  blood  cell  count",  "hypertension",  "diabetes  mellitus",  "coronary  artery  disease",  "appetite",  "pedal  edema", "anemia" , dan "classification" . Tabel 1 menunjukkan sebagian kecil dari dataset yang digunakan dalam penelitian ini, yang  mencakup  beberapa  baris  data  untuk  memberikan  gambaran  tentang  struktur  dan  atribut-atribut  yang  ada. Dataset ini  akan  digunakan  untuk  menganalisis  dan  mengembangkan  model  klasifikasi  untuk  diagnosis  penyakit ginjal kronis, dengan harapan hasilnya dapat memberikan kontribusi positif dalam bidang medis.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 74 − 82 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5206
Tabel 1. Dataset Id age blood pressure specific gravity albumin  sugar  ….  appetite pedal edema anemia  classification 0 48.0 80.0 1.02 1.0 0.0 …. 0.0 1.0 1.0 0 1 70.0 50.0 1.02 4.0 0.0 …. 0.0 1.0 1.0 0 2 62.0 80.0 1.01 2.0 3.0 …. 1.0 1.0 0.0 0 3 48.0 70.0 1.005 4.0 0.0 …. 1.0 0.0 0.0 0 … ….. ….. ….. ….. ….. …. ….. ….. ….. ….. 396  42.0 70.0 1.025 0.0 0.0 …. 0.0 1.0 1.0 1 397  12.0 80.0 1.020 0.0 0.0 …. 0.0 1.0 1.0 1 398  17.0 60.0 1.025 0.0 0.0 …. 0.0 1.0 1.0 1 399  58.0 80.0 1.025 0.0 0.0 …. 0.0 1.0 1.0 1
Selanjutnya  data  yang  telah  didapatkan  akan  mengalami  proses Exploratory  Data  Analysis (EDA)  dan praproses untuk membersihkan data dari nilai yang hilang, duplikat, atau outlier yang dapat mengganggu analisis. Langkah  ini  penting  untuk  memastikan  integritas  data  sebelum  dilanjutkan  ke  tahap  analisis  lebih  lanjut.  Setelah membersihkan  data,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  visualisasi  data  untuk  menggambarkan  pola,  tren,  dan hubungan antar variabel sebelum data diolah lebih lanjut. Visualisasi ini dapat berupa histogram, diagram pencar, atau plot lainnya yang membantu dalam memahami struktur data secara visual sebelum dilakukan analisis lebih lanjut.
Pengimplementasian  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dan Decision  Tree (DT)  dilakukan  setelah proses praproses data selesai. Kedua algoritma ini dipilih untuk memodelkan dan mengklasifikasikan data penyakit ginjal  kronis.  Setelah  proses  pelatihan  model  selesai,  evaluasi  dilakukan  menggunakan Confusion  Matrix untuk mengevaluasi kinerja dari kedua algoritma tersebut. Confusion Matrix memberikan informasi tentang seberapa baik model mampu mengklasifikasikan data dengan benar, termasuk di antaranya akurasi, presisi, recall , dan F1- score . Melalui evaluasi ini, dapat dievaluasi seberapa akurat dan efektif kedua algoritma dalam memprediksi kelas dari data penyakit ginjal kronis yang diberikan.

## 2.2 Exploratory Data Analysis (EDA) & Praproses Data
Exploratory Data Analysis (EDA) adalah teknik yang digunakan untuk mengolah data dalam rangka mencari struktur tersembunyi,  membersihkan  data  dari missing  value ,  duplikat  data, outlier yang  terdapat pada  data,  meningkatkan wawasan ke dalam kumpulan data, dan mencari anomali [9]. Selain itu, EDA juga digunakan untuk memvisualisasikan data menggunakan aritmatika dan grafis. Proses EDA penting dilakukan karena sebelum data diterapkan pada model, data harus dipahami masalahnya terlebih dahulu, memahami hubungan antara fitur pada data tersebut [10]. Di bawah ini merupakan langkah-langkah dari proses EDA:
a. Membersihkan data dari missing value , duplikat data, dan outlier :
Langkah pertama dalam EDA adalah membersihkan data dari gangguan yang dapat mempengaruhi analisis. Ini  mencakup  mengidentifikasi  dan  menghapus  nilai  yang  hilang  ( missing  value ),  menghapus  duplikat  data  untuk memastikan setiap entri adalah unik, dan mendeteksi serta menangani outlier yang dapat mengganggu distribusi data dan analisis statistik.
b. Melihat mean, median , dan modus pada data:
Setelah  membersihkan  data,  langkah  selanjutnya  adalah  menganalisis  statistik  deskriptif  dasar  dari  setiap atribut atau variabel dalam dataset. Ini meliputi melihat rata-rata ( mean ), median ( median ), dan modus ( mode ) dari setiap atribut. Informasi ini memberikan pemahaman awal tentang distribusi nilai dalam dataset dan memungkinkan untuk mengidentifikasi pola atau tren yang mungkin ada.
c. Membuat visualisasi pada data sebelum data diolah lebih lanjut:
Visualisasi  data  adalah  langkah  penting dalam  EDA untuk  membantu  memahami  struktur  dan  karakteristik data  dengan  lebih  baik.  Ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai  jenis  plot,  seperti  histogram,  diagram pencar  ( scatter  plot ),  box  plot,  dan  lainnya.  Visualisasi  memungkinkan  untuk  menemukan  pola,  anomali,  dan hubungan antar variabel dengan cara yang lebih intuitif daripada hanya mengandalkan analisis statistik.
d. Melihat korelasi antar variabel:
Terakhir,  dalam  proses  EDA,  penting  untuk  mengevaluasi  korelasi  antar  variabel  dalam dataset .  Ini  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  matriks  korelasi  atau Correlation  Heatmap .  Melihat  korelasi  membantu  dalam memahami hubungan antar variabel dan dapat memberikan wawasan tentang fitur mana yang saling berkaitan atau saling  memengaruhi.  Informasi  ini  penting  dalam  pemilihan  fitur  untuk  analisis  lanjutan  atau  pembuatan  model prediktif.
2.3 Support Vector Machine (SVM)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 74 − 82 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5206
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  algoritma  yang  sering  digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus  klasifikasi. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk menemukan hyperplane yang mempartisi dataset secara linear menjadi dua kelas.  SVM  berusaha  menemukan hyperplane yang  paling  optimal  [11].  SVM  memiliki  titik  atau  vektor  yang membantu dalam membuat hyperplane . SVM bekerja dengan membuat garis atau batas keputusan optimal yang dapat membagi ruang berdimensi n ke dalam kelas-kelas sehingga titik data baru dapat dengan mudah diklasifikasikan ke dalam  kategori  yang  benar  [12].  Fungsi  pemisahan  terbaik  adalah  dengan  mengoptimalkan  nilai  tepi.  Nilai  tepi merupakan hyperplane pemisah setiap kelas dan posisi ini dapat dicapai apabila garis pemisah terletak tepat di tengah- tengah dan memisahkan kelas negatif dari kelas positif [13]. Support Vector Machine merupakan metode pemilihan yang membandingkan parameter standar dari sekumpulan nilai diskrit atau himpunan kandidat dan memilih salah satu dengan menghasilkan akurasi klasifikasi terbaik [14]. Di bawah ini merupakan persamaan dari SVM [15].
𝐿𝑎𝑟𝑔𝑒 𝑓(𝑥) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑠𝑢𝑚 𝑛 𝑖 = 1𝑦 𝑖 𝑎𝑙𝑝ℎ𝑎 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥)   +  𝑏)
(1)
Rumus persamaan (1) merupakan fungsi prediksi yang digunakan dalam algoritma Support Vector Machine (SVM)  untuk  klasifikasi  data.  Dalam  rumus  ini, f(x) adalah  fungsi  prediksi  yang  mengembalikan  tanda  dari  hasil perhitungan, yaitu apakah data termasuk dalam kelas +1 atau -1. Variabel x adalah vektor fitur input, yang mewakili data yang akan diklasifikasikan. Setiap elemen x_i dalam rumus tersebut adalah satu titik data dalam ruang fitur, dan y_i adalah  label  kelas  dari  titik  data  tersebut,  yang  dapat  bernilai  +1  atau  -1  tergantung  pada  kelasnya.  Parameter alpha_i mewakili  vektor  bobot  yang  ditentukan  selama  proses  pelatihan  model  SVM.  Bobot  ini  mencerminkan pentingnya setiap titik data dalam menentukan hiperplane optimal yang memisahkan dua kelas. Fungsi kernel K(x_i, x) digunakan untuk menghitung jarak atau kemiripan antara dua vektor fitur, yaitu antara titik data x_i dan input x . Fungsi kernel ini memungkinkan SVM untuk bekerja dalam ruang fitur berdimensi tinggi tanpa  harus  secara  eksplisit  menghitung  koordinat  dalam ruang  tersebut,  sehingga  memungkinkan  pemisahan data yang tidak linear. Parameter b adalah bias yang digunakan untuk menyesuaikan posisi hiperplane dalam ruang fitur. Bias  ini  membantu  dalam  memastikan  bahwa  hiperplane  memisahkan  kelas-kelas  dengan  margin  yang  maksimal. Fungsi sign pada akhirnya menentukan tanda dari hasil penjumlahan bobot yang dikalikan dengan kernel dan bias, memberikan hasil +1 atau -1, yang menunjukkan kelas prediksi dari input x . Dengan menggunakan kombinasi dari vektor bobot, fungsi kernel, dan bias, SVM dapat secara efektif memisahkan data ke dalam dua kelas yang berbeda dengan margin maksimal, yang merupakan inti dari kekuatan metode ini dalam klasifikasi data yang kompleks.

## 2.4 Decision Tree (DT)
Decision Tree adalah algoritma untuk melakukan klasifikasi. Algoritma ini berguna untuk mengklasifikasikan data yang belum memiliki kelas ke dalam kelas yang sudah tersedia. Decision Tree berbentuk pohon yang memiliki node terdiri dari data training , dan setiap node memiliki cabang yang dinamakan leaf node berupa output dari hasil training tersebut [16]. Langkah-langkah pada Decision Tree yang pertama harus dilakukan adalah menghitung Entropy [17]. Di bawah ini merupakan persamaan Entropy .
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ − 𝑝𝑖 . 𝑙𝑜𝑔2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
Rumus persamaan (2) di mana S adalah himpunan kasus yang sedang dianalisis. Entropy mengukur tingkat ketidakpastian atau keacakan dalam himpunan kasus tersebut. Parameter n menunjukkan jumlah partisi dari S, yang berarti berapa banyak subset atau kategori yang ada dalam himpunan kasus S. Pi menandakan proporsi Si terhadap S, yaitu rasio jumlah kasus dalam subset atau kategori Si dibandingkan dengan total jumlah kasus dalam S. Setiap pi dikalikan dengan logaritma basis 2 dari pi sendiri, dan hasilnya dijumlahkan untuk semua partisi i dari 1 hingga n. Tanda negatif digunakan karena nilai logaritma dari bilangan antara 0 dan 1 adalah negatif, dan kita ingin entropi memiliki nilai positif. Entropi bernilai tinggi ketika proporsi kasus dalam setiap kategori hampir sama, yang berarti tingkat ketidakpastian tinggi. Sebaliknya, entropi bernilai rendah jika salah satu kategori mendominasi, menunjukkan tingkat ketidakpastian rendah. Dalam konteks Decision Tree , entropy digunakan untuk menentukan atribut mana yang paling  efektif  dalam  memisahkan  data  ke  dalam  kelas  yang  berbeda,  dengan  memilih  atribut  yang  memberikan pengurangan terbesar dalam entropy setelah pemisahan. Setelah  mengetahui  nilai Entropy ,  kemudian  dilakukan  penghitungan  nilai Gain .  Di  bawah  ini  merupakan persamaan Gain .
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆𝑖|
|𝑆| ∗  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1
(3)
Pada rumus persamaan (3) dimana S adalah himpunan kasus yang sedang dianalisis, dan A adalah fitur atau atribut yang digunakan untuk memisahkan himpunan kasus tersebut. Parameter n mewakili jumlah partisi dari atribut A, menunjukkan berapa banyak subset yang terbentuk dari S berdasarkan A. Proporsi |Si| terhadap |S| adalah ukuran subset Si yang terbentuk dari himpunan kasus S setelah dipartisi oleh atribut A, dihitung dengan membagi jumlah kasus dalam subset Si dengan total jumlah kasus dalam S. |S| menunjukkan jumlah kasus dalam himpunan kasus S secara  keseluruhan.  Rumus  ini  digunakan  dalam  algoritma Decision  Tree untuk  memilih  fitur  yang  paling  baik memisahkan data ke dalam kelas yang berbeda, dengan fitur yang memiliki nilai Gain tertinggi dipilih sebagai node karena memberikan pengurangan ketidakpastian terbesar dan memisahkan data secara lebih efektif.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 74 − 82 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5206

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah metode evaluasi yang digunakan untuk mengukur kinerja algoritma dalam kasus klasifikasi. Confusion Matrix memiliki empat metrik kinerja, yaitu [18]: a. Akurasi, yang menunjukkan seberapa baik model memprediksi dengan benar untuk kelas positif dan negatif.
b. Presisi, yang menunjukkan seberapa akurat hasil positif dari model klasifikasi.
c. Recall ,  yang  menunjukkan  kemampuan  model  mengidentifikasi  nilai  positif  di  antara  semua  nilai  yang  benar- benar positif.
d. F1-Score , yang merupakan kombinasi antara presisi dan recall. Metrik ini digunakan untuk menilai kinerja model ketika terdapat ketidakseimbangan kelas [19].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (7)
Confusion  Matrix memiliki  empat  kategori  utama  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model klasifikasi [20]. Pertama, True Positive adalah jumlah data yang benar-benar positif dan terdeteksi sebagai positif oleh sistem. Kedua, True Negative adalah jumlah data yang benar-benar negatif dan terdeteksi sebagai negatif oleh sistem. Ketiga, False Positive adalah jumlah data yang sebenarnya negatif tetapi terdeteksi sebagai positif oleh sistem. Ini sering disebut sebagai kesalahan tipe I. Keempat, False Negative adalah jumlah data yang sebenarnya positif tetapi terdeteksi sebagai negatif oleh sistem, yang juga dikenal sebagai kesalahan tipe II. Keempat kategori ini sangat penting dalam mengevaluasi kinerja model karena memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang seberapa baik model dalam mengklasifikasikan data. True Positive dan True Negative menunjukkan keberhasilan model dalam mendeteksi kelas  yang  benar,  sementara False  Positive dan False  Negative menunjukkan  kegagalan  model  dalam  klasifikasi. Dengan menganalisis nilai-nilai ini, peneliti dapat menentukan metrik kinerja lainnya seperti akurasi, presisi, recall , dan F1-score , yang semuanya memberikan wawasan lebih dalam tentang kekuatan dan kelemahan model klasifikasi yang digunakan. Metrik-metrik ini membantu dalam meningkatkan dan mengoptimalkan model untuk penggunaan di masa depan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Exploratory Data Analysis (EDA) & Praproses Data
Dataset yang sudah didapatkan kemudian melalui proses Exploratory Data Analysis (EDA) dan praproses data untuk menghapus missing  value , outlier ,  dan  duplikat  pada  data. Proses  EDA  dilakukan  untuk memahami  distribusi dan karakteristik data secara lebih mendalam. Selama praproses, missing value dihapus untuk memastikan integritas data. Selain itu, outlier yang dapat mempengaruhi hasil analisis juga ditemukan dan dihapus, terutama pada atribut “White blood cell count”.Mengidentifikasi dan menangani outlier adalah langkah penting karena data yang tidak wajar dapat mengganggu analisis dan model prediktif. Setelah itu, penghapusan data duplikat dilakukan untuk memastikan bahwa setiap entri data adalah unik, yang membantu dalam menjaga kualitas data.
Tabel 2. Missing value pada atribut Atribut Missing value Age 9 Blood pressure 12 Specific gravity 47 Albumin 446 Sugar 49 Red blood cells 152 Pus cell 65 Pus cell clumps 4 Bacteria 4 Blood glucose random 44 Blood urea 19 Serum creatinine 17 Sodium 87 Potassium 88 Hemoglobin 52 Packed cell volume 71

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 74 − 82 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5206
White blood cell count 106 Red blood cell count 131 Hypertension 2 Diabetes mellitus 2 Coronary artery disease 2 Appetite 1 Pedal_edema 1 Anemia 1 Classification 0
Setelah  menghapus missing  value dan outlier ,  langkah  berikutnya  adalah  memvisualisasikan  data  untuk memperoleh  informasi  sebelum  melanjutkan  pengolahan  data . Gambar  2  merupakan  jumlah  pasien  pada  atribut “ Blood pressure ”.
Gambar 2. Visualisasi atribut “ Blood Pressure ”
Gambar 2 menunjukkan bahwa tekanan darah pasien ( blood pressure ) paling sering tercatat adalah 80, dengan jumlah  pasien  sebanyak 117 orang.  Tekanan  darah  70  tercatat  pada 112  pasien,  sementara  tekanan darah  tertinggi yang  tercatat  adalah  180,  yang  hanya  dimiliki  oleh  satu  pasien.  Setelah  itu,  dilakukan  analisis  korelasi  data menggunakan Correlation Heatmap untuk mengevaluasi hubungan antar atribut dalam dataset . Melalui analisis ini, dapat  diketahui  seberapa  kuat  hubungan  antar  atribut  yang  ada.  Atribut "id" dihapus  karena  tidak  menunjukkan korelasi yang signifikan dengan atribut lainnya. Ini adalah langkah penting untuk memastikan bahwa hanya atribut yang  relevan  dan berdampak signifikan  yang  digunakan dalam  analisis  lebih  lanjut,  sehingga  dapat  meningkatkan akurasi  model  yang  akan  dibangun.  Setelah  atribut  yang  tidak  relevan  dihapus,  dilakukan  proses  normalisasi menggunakan Standard  Scaler .  Normalisasi  adalah  proses  penting  dalam  pengolahan  data  karena  membantu menyamakan skala data sehingga algoritma pembelajaran mesin dapat bekerja lebih efektif dan efisien.
Tabel 3. Data hasil normalisasi Standard Scaler
Tabel 3 menunjukkan hasil normalisasi data menggunakan Standard Scaler . Proses normalisasi ini mengubah nilai atribut menjadi nilai rata-rata nol dan deviasi standar satu, yang merupakan praktek umum dalam praproses data. Hal  ini  bertujuan  untuk  menghilangkan  bias  yang  disebabkan  oleh  perbedaan  skala  antara  atribut  yang  berbeda. Dengan normalisasi, atribut yang awalnya memiliki rentang nilai yang berbeda dapat diselaraskan sehingga tidak ada atribut yang mendominasi atribut lainnya dalam analisis. Ini sangat penting dalam algoritma pembelajaran mesin yang sensitif terhadap skala data, seperti Support Vector Machine dan Neural Networks . Proses ini meningkatkan kinerja model dengan memastikan bahwa setiap atribut memberikan kontribusi yang seimbang terhadap hasil akhir. Dengan
Age blood pressure specific gravity albumin …. appetite pedal edema anemia classification -0.278950 0.341304 0.442570 0.000000 ….  -0.511693 0.0 0.0 -0.774597 1.090128 -1.785202 0.442570 2.232969 ….  -0.511693 0.0 0.0 -0.774597 0.592282 0.341304 -1.301550 0.744323 ….  1.954297 0.0 0.0 -0.774597 -0.278950 -0.509298 -2.173610 2.232969 ….  1.954297 0.0 0.0 -0.774597 ………. ………. ………. ………. …. ………. ………. ………. ………. -0.652334 -0.509298 1.314631 -0.744323 ….  -0.511693 0.0 0.0 1.290994 -2.519258 0.341304 0.442570 -0.744323 ….  -0.511693 0.0 0.0 1.290994 -2.208104 -1.359901 1.314631 -0.744323 ….  -0.511693 0.0 0.0 1.290994 0.343358 0.341304 1.314631 -0.744323 ….  -0.511693 0.0 0.0 1.290994

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 74 − 82 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5206
demikian,  model  yang  dihasilkan  lebih  akurat  dan  dapat  diandalkan  dalam  membuat  prediksi.  Normalisasi menggunakan Standard  Scaler adalah  salah  satu  teknik  yang  sering  digunakan  karena  kesederhanaannya  dan efektivitasnya  dalam  meningkatkan  performa  model.  Hasil  normalisasi  data  dapat  dilihat  pada  tabel  yang  telah disiapkan, memberikan gambaran yang lebih jelas tentang distribusi nilai atribut setelah normalisasi dilakukan.

## 3.2 Implementasi Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree (DT)
Setelah melalui tahap praproses, data kemudian dibagi menjadi data uji dan data latih. Penelitian ini melakukan tiga percobaan yang berbeda dengan tiga rasio perbandingan: 90:10, 80:20, dan 70:30. Atribut "classification" digunakan sebagai kelas target. Tabel 4 menampilkan perbandingan akurasi hasil dari implementasi algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree .
Tabel 4. Perbandingan hasil tingkat keakuratan. Algoritma Data Rasio  Akurasi Decision Tree 90:10 92.5 80:20 91.25 70:30 90 Support Vector Machine 90:10 97.5 80:20 95 70:30 95
Pada percobaan pertama dengan rasio 90:10, algoritma SVM dan Decision Tree menunjukkan hasil akurasi yang paling tinggi. Algoritma SVM mencatat akurasi sebesar 97.5%, sedangkan Decision Tree menghasilkan akurasi 92.5%. Percobaan kedua dengan rasio 80:20 menunjukkan sedikit penurunan akurasi, dengan SVM mencapai 95% dan Decision Tree 90%. Percobaan ketiga dengan rasio 70:30 menunjukkan hasil akurasi terendah di antara ketiga percobaan, dengan SVM mencapai 93% dan Decision Tree 87%. Hasil ini menunjukkan bahwa pembagian data yang lebih besar untuk pelatihan (rasio 90:10) memberikan hasil akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan rasio yang lebih kecil. Penelitian ini mengindikasikan bahwa SVM memiliki performa yang lebih baik dibandingkan Decision Tree dalam mengklasifikasikan data dengan berbagai rasio pembagian

## 3.3 Evaluasi Confusion Matrix
Setelah  implementasi  model,  langkah  selanjutnya  adalah  evaluasi  untuk  mengukur  kinerjanya  menggunakan Confusion  Matrix .  Tabel  5  menampilkan  hasil  evaluasi  perbandingan  antara  algoritma Decision  Tree dan Support Vector  Machine .  Evaluasi  ini  krusial  dalam  menilai  efektivitas  kedua  algoritma  dalam  mengklasifikasikan  data, dengan fokus pada metrik seperti True Positive, True Negative, False Positive, dan False Negative . Dari evaluasi ini, kita  dapat  memahami  kelebihan  dan  kelemahan masing-masing  algoritma  serta  memilih model  yang  paling  sesuai untuk kebutuhan klasifikasi data.
Evaluasi menggunakan Confusion Matrix memberikan wawasan mendalam tentang seberapa baik model dapat mengidentifikasi kelas yang benar dan menghindari kesalahan klasifikasi. Dengan memperhatikan matriks ini, peneliti atau  praktisi  dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dalam  memilih  algoritma  yang  paling  cocok  untuk  tugas klasifikasi yang spesifik. Hasil evaluasi ini tidak hanya memungkinkan untuk membandingkan kinerja dua algoritma yang berbeda, tetapi juga untuk mengevaluasi apakah performa model sesuai dengan harapan dan kebutuhan aplikasi yang bersangkutan.
Tabel 5. Perbandingan hasil presisi, recall , dan f1- score
Algoritma Data Rasio  Presisi Recall F1- Score Decision Tree 90:10 0.92 0.90 0.91 80:20 0.91 0.90 0.90 70:30 0.90 0.89 0.89 Support Vector Machine 90:10 0.98 0.96 0.97 80:20 0.96 0.93 0.94 70:30 0.96 0.94 0.95
Tabel 5. menggambarkan performa algoritma Decision Tree pada tiga percobaan yang berbeda. Pada percobaan pertama dengan pembagian data 90:10, nilai presisi yang dicapai adalah 0.92, recall sebesar 0.90, dan f1-score sebesar 0.91. Untuk pembagian data 80:20, hasilnya hampir serupa dengan 90:10, dengan presisi 0.91, recall dan f1-score masing-masing sebesar 0.90. Evaluasi pada pembagian data 70:30 juga menunjukkan hasil yang tidak jauh berbeda, dengan presisi 0.90, recal l dan f1-score sebesar 0.89. Di sisi lain, algoritma Support Vector Machine memberikan hasil tertinggi pada pembagian data 90:10, dengan presisi, recall , dan f1-score berturut-turut adalah 0.98, 0.96, dan 0.97. Namun, pada pembagian data 80:20, nilai evaluasi yang diperoleh justru paling rendah, dengan presisi 0.96, recall 0.93, dan f1-score 0.94. Hasilnya mirip pada pembagian data 70:30, di mana presisi tetap 0.96, recall 0.94, dan f1-score 0.95.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 74 − 82 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5206
Pada tiga percobaan dengan perbandingan algoritma tersebut, ditemukan hasil akurasi yang tinggi yang sejalan dengan presisi, recall , dan f1-score . Meskipun percobaan pertama dengan pembagian data 90:10 menunjukkan hasil tertinggi, hasil dari percobaan kedua dan ketiga tidak terlalu berbeda jauh. Keduanya menunjukkan performa yang baik dalam menangani kasus klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Decision Tree menghasilkan akurasi sebesar 92.5, presisi 0.92, recall 0.90, dan f1-score 0.91 dengan pembagian data 90:10. Sementara itu, Support Vector Machine mencapai  akurasi  97.5,  presisi  0.98, recall 0.96,  dan f1-score 0.97  dengan  pembagian  data  yang  sama. Meskipun  demikian,  hasil  akurasi,  presisi, recall ,  dan f1-score pada  pembagian  data  80:20  dan  70:30  tidak  jauh berbeda  dengan  pembagian  data  90:10,  menunjukkan  bahwa  kedua  algoritma  dapat  bekerja  secara  optimal  dalam mengklasifikasikan  Penyakit  Ginjal  Kronis.  Penelitian  ini  memberikan  peningkatan  akurasi  pada  kedua  algoritma serta  memperkenalkan  metode  evaluasi Confusion  Matrix, yang  merupakan  penyempurnaan  dari  penelitian sebelumnya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine mampu  mengklasifikasikan  Penyakit  Ginjal  Kronis  dengan  menghasilkan  akurasi,  presisi, recall ,  dan f1- score yang  tinggi,  sehingga  meningkatkan  hasil  akurasi  dan  evaluasi  dari  penelitian  sebelumnya.  Pada  algoritma Decision Tree , pembagian data 90 banding 10 menghasilkan akurasi, presisi, recall , dan f1-score yang lebih tinggi dibandingkan dengan pembagian data 80 banding 20 dan 70 banding 30, dengan nilai akurasi sebesar 92.5%, presisi 0.92, recall 0.90, dan f1-score 0.91. Sementara itu, algoritma Support Vector Machine dengan pembagian data 90 banding 10 juga menunjukkan hasil yang lebih tinggi dibandingkan dengan pembagian data lainnya, dengan akurasi sebesar 97.5%, presisi 0.98, recall 0.96, dan f1-score 0.97. Antara kedua algoritma tersebut, Support Vector Machine memperoleh hasil yang paling tinggi. Penelitian ini menunjukkan bahwa dengan penggunaan algoritma yang tepat dan pembagian data yang optimal, klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis dapat dilakukan dengan sangat akurat. Hal ini sangat penting karena klasifikasi yang akurat akan membantu dalam diagnosis dan perawatan penyakit secara lebih efektif. Diharapkan penelitian ini dapat dilanjutkan dengan mengimplementasikan algoritma lain sebagai pembanding dan diintegrasikan ke dalam aplikasi yang mampu mengklasifikasikan Penyakit Ginjal Kronis. Dengan memperluas jenis  algoritma  yang  digunakan,  peneliti  dapat  menemukan  metode  yang  mungkin  lebih  efisien  atau  akurat  dalam menangani data medis. Selain itu, integrasi ke dalam aplikasi praktis akan membuat teknologi ini lebih mudah diakses oleh praktisi medis dan pasien.Saran untuk penelitian berikutnya adalah untuk menjelajahi metode evaluasi alternatif guna mencapai hasil yang lebih tepat dan perbaikan dalam pengolahan data. Metode evaluasi yang lebih komprehensif dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang  kinerja  algoritma  dalam  situasi  yang  berbeda.  Selain  itu, perbaikan  dalam  pengolahan  data,  seperti  penanganan  data  yang  hilang  atau  tidak  konsisten,  dapat  meningkatkan akurasi  dan  reliabilitas  model  yang  digunakan.  Penelitian  ini  membuka  jalan bagi pengembangan  teknologi  medis yang lebih canggih dan efektif di masa depan.

## REFERENCES
[1] A. K. Hermawan and A. Nugroho, “Analisa Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Ginjal Kronik Dengan Algoritma Regresi Linier,” Bulletin of Information Technology (BIT), vol. 4, no. 1, pp. 37–48, 2023, doi: 10.47065/bit.v3i1.
[2] R. M. P. H. H. F. D. A. T. S. Andi Kartini Eka Yanti, “Karakteristik Pasien Penyakit Ginjal Kronis di Rumah Sakit IbnuSina Makassar Tahun 2019-2021,” Rumah Sakit Pendidikan Ibnu Sina Makassar, vol. 3, no. 2, Dec. 2022.
[3] Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas 2018) Laporan Nasional 2018. Jakarta: Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Departemen Kesehatan Republik Indonesia, 2018.
[4] A. Ariani, K. Kunci-Penyakit, and G. Kronis, Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis menggunakan K-Nearest Neighbor, vol. 5, no. 1. 2019. [Online]. Available: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chronic_Kidney_Dise
[5] S. Y. I. S. Imaniar Ikko Mulya Rizky, “Perbandingan Kinerja Algoritma Naive Bayes, Support  Vector Machine dan Random forest untuk Prediksi Penyakit  Ginjal Kronis,” Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya, Aug. 2023.
[6] M.  Rizal,  M.  Zakhy  Syahaf,  S.  Rully  Priyambodo,  Y.  Ramdhani,  and  U.  Adhirajasa  Reswara  Sanjaya,  “OPTIMASI ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  MENGGUNAKAN  FORWARD  SELECTION  UNTUK  KLASIFIKASI  PENYAKIT GINJAL KRONIS,” vol. 05, 2023.
[7] T. Asra, A. Setiadi, M. Safudin, E. W. Lestari, N. Hardi, and D. P. Alamsyah, “Implementation of AdaBoost Algorithm in Prediction  of  Chronic  Kidney  Disease,”  in  2021  7th  International  Conference  on  Engineering,  Applied  Sciences  and Technology, ICEAST 2021 - Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Apr. 2021, pp. 264–268. doi: 10.1109/ICEAST52143.2021.9426291.
[8] L. G. A. I. M. W. I. G. N. A. C. P. C. R. A. P. I. D. M. B. A. D. I Gede Aditya Mahardika Pratama, “Diagnosis Penyakit Ginjal Kronis dengan Algoritma C4.5, K-Meansdan BPSO,” Jurnal-Elektronik-Ilmu-Komputer-Udayana, vol. 10, no. 4, May 2022.
[9] R.  Indrakumari,  T.  Poongodi,  and  S.  R.  Jena,  “Heart  Disease  Prediction  using  Exploratory  Data  Analysis,”  in  Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2020, pp. 130–139. doi: 10.1016/j.procs.2020.06.017.
[10]  M. Z. Siambaton and A. M. Husein, “Menganalisis Data Kesehatan Global : Pendekatan Analisis Data Eksplorasi Visual,” Data Sciences Indonesia (DSI), vol. 1, no. 2, pp. 41–49, Jan. 2022, doi: 10.47709/dsi.v1i2.1315.
[11]  C. Chazar and B. E. Widhiaputra, “Machine Learning Diagnosis Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi), vol. 12, no. 1, 2020.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 74 − 82 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5206
[12]  Sudianto, “Analisis Kinerja Algoritma Machine Learning Untuk Klasifikasi Emosi,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 2, Sep. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2261.
[13]  A.  Handayanto,  K.  Latifa,  N.  D.  Saputro,  and  R.  R.  Waliyansyah,  “Analisis  dan  Penerapan  Algoritma  Support  Vector Machine (SVM) dalam Data Mining untuk Menunjang Strategi Promosi,” JUITA: Jurnal Informatika, vol. 7, no. 2, pp. 71– 79, 2019.
[14]  Suhardjono,  G.  Wijaya,  and  A.  Hamid,  “PREDIKSI  WAKTU  KELULUSAN  MAHASISWA  MENGGUNAKAN  SVM BERBASIS PSO,” Bianglala Informatika, vol. 7, no. 2, 2019.
[15]  N.  Basuni  and  Amril  Mutoi  Siregar,  “Comparison  of  the  Accuracy  of  Drug  User  Classification  Models  Using  Machine Learning Methods,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 7, no. 6, pp. 1348–1353, Dec. 2023, doi: 10.29207/resti.v7i6.5401..
[16]  L.  Qadrini,  A.  Seppewali,  and  Aina  Asar,  “DECISION  TREE  DAN  ADABOOST  PADA  KLASIFIKASI  PENERIMA PROGRAM BANTUAN SOSIAL,” Jurnal Inovasi Penelitian, vol. 2, no. 7, 2021.
[17]  M. Maulidah et al., “Algoritma Klasifikasi Decision Tree Untuk Rekomendasi Buku Berdasarkan Kategori Buku,” vol. 13, no. 2, pp. 89–96, 2020, [Online]. Available: http://journal.stekom.ac.id/index.php/E-Bisnis-page89
[18]  R. Romindo, O. P. Barus, J. J. Pangaribuan, Y. A. Pratama, and E. Wiliem, “Implementasi Algoritma Support Vector Machine Terhadap Klasifikasi Pose Balet,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 3, Dec. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2647.
[19]  Kiki  Wahyuddin,  Deden  Wahiddin,  and  Dwi  Sulistya  Kusumaningrum,  “Sistem  Deteksi  Wajah  Keamanan  Pintu Menggunakan Metode Convolutional Neural  Network (CNN) Berbasis Arduino,” Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, Jan. 2023.
[20]  B.  P.  Pratiwi,  A.  S.  Handayani,  and  Sarjana,  “Pengukuran  Kinerja  Sistem  Kualitas  Udara    Dengan  Teknologi  WSN Menggunakan  Confusion Matrix,” JURNAL INFORMATIKA UPGRIS, vol. 6, no. 2, 2020.