Prediksi Resiko Penyakit Jantung dan Pembuluh Darah

## Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Heri Susanto  ,  Dwi Yanto,  Ninanesia Rusdiana,  Deasy Tri Rahayu
Prodi Sistem Informasi, Akademi Manajemen Informatika dan Komputer Taruna, Probolinggo, Indonesia
Info Articles
___________________
Keywords: Cardiovascular disease,
Data Mining, K-Nearest Neighbors (KNN), Risk Assessment ____________________ Abstrak ____________________________________________________________ Penyakit  jantung  adalah  salah  satu  penyakit  paling  umum  yang  menjadi penyebab  kematian  seseorang  di  seluruh  dunia.  Di  Indonesia,  pada  tahun 2014, survei Sample Registration System (SRS) menjelaskan bahwa 12,9% pelaku utama terjadinya kematian pada semua umur adalah penyakit jantung jenis  koroner.  Pendeteksian  dini  kemungkinan terserang  penyakit  jantung dan  pembuluh  darah  sangat  diperlukan  guna  mencegah  kemungkinan terburuk yang bisa terjadi pada setiap orang. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran tingkat resiko penyakit jantung dan pembuluh darah pada  UPT  Puskesmas  Sumberasih.  Suatu  metode  klasifikasi  yang  dapat diimplementasikan  ke  sebuah  perangkat  lunak  untuk  mendeteksi  tingkta resiko  penyakit jantung dan pembuluh darah adalah K-Nearest  Neighbors (KNN),  yakni  suatu  metode  yang  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  data latih  dengan  cara  menghitung  jarak  yang  paling  dekat  dengan  rumus Eucledian Distance terhadap obyek berkelas sebanyak K.  Pada penelitian ini,  menggunakan  dataset  sebanyak  200,  pengujian  menggunakan  metode split  validation dimana  jumlah  data  latih  sebanyak  180,  dan  data  uji sebanyak 20, dengan parameter  nilai K=3 didapatkan akurasi sebesar 95%.

## Abstract
____________________________________________________________ Cardiovascular  disease  remains  one  of  the  leading  causes  of  mortality worldwide. In Indonesia, a 2014 Sample Registration System (SRS) survey reported  that  coronary  heart  disease  accounted  for  12.9%  of  all  deaths across all age groups. Early detection of the risk of cardiovascular disease is  crucial  in  preventing  potentially  adverse  outcomes.  This  study  aims  to assess  the  risk  of  cardiovascular  disease  and  vascular  conditions  among patients at the Sumberasih Community Health Center (UPT Puskesmas). The study employs the K-Nearest Neighbors (KNN) classification method, which can be implemented in software to predict the risk of cardiovascular disease and vascular conditions. KNN classifies data based on the proximity of the data points, utilizing the Euclidean Distance formula to determine the K-nearest neighbors for a given data point. Through analysis and testing, this research indicates that the accuracy of risk prediction is influenced by the  quantity  of  training  data.  The  highest  accuracy,  95%,  was  achieved
Joined Journal (Journal of Informatics Education) 3 (1) (2020)
when utilizing 200 training data samples, setting K=3, and testing with 20 data samples.
This research provides valuable insights into the potential for using  KNN classification as a tool for the early detection of cardiovascular disease and vascular conditions, which can significantly contribute to better healthcare and disease prevention strategies.  E-mail: herisusanto@amik-taruna.ac.id p-ISSN 2621-9484 e-ISSN 2620-8415

## PENDAHULUAN
Penyakit jantung adalah suatu peristiwa dimana organ jantung mengalami gangguan dalam melakukan fungsinya dalam melakukan siklus aliran darah di tubuh. Ada beberapa jenis  gangguan,  seperti  gangguan  pada  pembuluh  darah  jantung,  penyempitan  atau penyumbatan  pembuluh  darah,  katup  jantung,  irama  jantung,  dan  sebagainya.  Jantung dikatakan berjalan dengan semestinya apabila darah dapat mengalir keluar dan masuk di jantung dengan lancar (Ryfai et al., 2022).
Salah  satu  masalah  utama  kesehatan  di  Indonesia  adalah  Penyakit  Jantung  dan pembuluh  darah.  Riset  kesehatan  dasar  badan  penelitian  dan  pengembangan  kesehatan kementerian  kesehatan  tahun  2013  menunjukkan  prevalensi  penyakit  jantung  di Indonesia 7,2 % atau 7 dari 100 orang menderita penyakit jantung, sementara prevalensi Stroke sebesar 12,1%o atau 12 dari 1000 orang menderita penyakit stroke (Hasran, 2020).
Survey  sample  Registration  system  (SRS)  Indonesia  tahun  2014,  Stroke  menjadi penyebab kematian tertinggi pada semua umur sebesar 21,1%, penyakit jantung coroner sebanyak  12,9%  (Indriasih  et  al.,  2020;  Sinambela  L.P.,  2014).  Dibanding  dengan penyakit katastropik lainnya, penyakit jantung menduduki perinngkat teratas untuk biaya rawat  inap.  Data  Badan  penyelenggara  jaminan  social  bidang  Kesehatan  (BPJS)  tahun 2015 menunjukkan biaya rawat inap total 6,9 Triliun rupiah. Penyakit jantung juga dapat ditemukan pada penduduk usia muda, penyakit jantung dan pembuluh darah sebenarnya dapat  dicegah  dengan  mengurangi  faktor  resiko  merokok,  diet  tidak  sehat,  kurang aktifitas fisik dan konsumsi alkohol .
WHO  bekerja  sama  dengan  berhasil  menyusun  Carta  prediksi  resiko.  Salah  satu instrument untuk menilai resiko penyakit jantung dan pembuluh darah dalam 10 tahun kedepan. Carta prediksi resiko bekerja dengan memprediksi resiko mengalami kejadian jantung dan pembuluh darah berdasarkan ada tidaknya diabetes mellitus, jenis kelamin, status merokok, usia > 40 tahun, tekanan darah sistolik, kadar kolesterol(Santoso et al., 2023).
Carta prediksi resiko dapat digunakan untuk memotivasi penderita terutama untuk merubah gaya hidup, mengkonsumsi obat anti hipertensi, obat penurun lemak darah serta asam asetyl calisilat.
Data mining  merupakan proses menemukan pola dan pengetahuan dari data yang berjumlah banyak. Sumber data adalah hal mendasar yang harus tersedia untuk dilakukan proses data mining(Yanto et al., 2023).
Dengan semakin  berkembang  dan meningkatnya kemampuan perangkat  komputer, pemrosesan data mining semakin bisa ditingkatkan (Susanto & Jamal, 2020).
Hasran (2020), melakukan penelitian dalam mengimplementasikan metode k-NN untuk klasifikasi penyakit jantung. Pada penelitian ini mencakup pengukuran performa (akurasi, presisi, recall dan f-measure) metode KNN dengan nilai K=3 hingga K=9 pada objek 1000 data pasien penyakit jantung yang diperoleh dari pusat dataset UCI machine Learning Repository. Hasil dari pengukuran performa diperoleh nilai K terbaik adala 6 dimana nilai akurasi 85%, presisi 78%, recall 93% dan f-measure sebesar 85%.
Joined Journal (Journal of Informatics Education) 6 ( 2 ) (202 3 )
Ahmad  Denis  Ryfai,  Nurul  Hidayat,  Edy  Santoso  (2022),  melakukan  penelitian dalam  mengimplementasikan  metode  k-NN  untuk  Klasifikasi  tingkat  resiko  serangan jantung.  Pengujian  yang  dilakukan  terdapat  2  jenis,  yaitu  pengujian  pertama  untuk meneliti  akurasi  dari  pengaruh  jumlah  data  latih  dan  pengujian  kedua  untuk  meneliti akurasi  dari  pengaruh  nilai  K.  Data  yang  digunakan  dalam  pengujian  berupa  data  uji sebanyak 60, data latih, dan nilai K. Pada pengujian pertama dalam mengetahui pengaruh jumlah data latih, didapatkan akurasi tertinggi sebesar 88,333% yang dihasilkan ketika data latih sebanyak 126 dengan K bernilai 5. Pada pengujian kedua dalam mengetahui pengaruh nilai K, didapatkan akurasi tertinggi sebesar 96,667% (Ryfai et al., 2022).
Happy  Andrian  Dwi  Fasnuari,  Haris  Yuana,  M.  Taofik  Chulkamdi  (2022), menerapankan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dalam  menentukan  klasifikasi penyakit diabetes melitus. Penelitian ini menggunakan 81 data training dan 54 data testing yang sudah mengalami proses pembersihan data kemudian dilakukan proses normalisasi. Pengujian Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam menentukan klasifikasi penyakit diabetes  melitus  menggunakan  confusion  matrix  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  baik sebesar 93%, presisi sebesar 100%, Recall sebesar 60% dan F1-Score sebesar 75% (Dwi Fasnuari et al., 2022).
Dari sumber data yang didapatkan dari UPT Puskesmas Sumberasih dalam 3 tahun terakhir pasien yang dirujuk karna penyakit jantung berjumlah 304 pasien, diantaranya laki-laki berjumlah 151 orang dan perempuan berjumlah 153 orang (Sumberasih, 2022).
Dari data tersebut,  selanjutnya diolah dan dilaporkan kepada pihak eksekutif untuk mengetahui perkembangan puskesmas pada waktu tertentu.
Dari  permasalahan  di  atas  untuk  mengatasi  banyaknya  penyakit  jantung  yang ditimbulkan,  maka  dilakukannya  analisis  dan  prediksi  menggunakan  Algoritma  K- Nearest Neighbors. Yang mana nantinya akan menentukan jenis penyakit jantung yang sering terjadi atau sering di alami, hasil dari prediksi tersebut akan  dibandingkan jenis penyakit jantung yang paling banyak dialami, hasil tersebut nantinya bisa dilihat dari tabel atau grafik prediksi yang sudah di analisis.

## METODE
1. Pengumpulan Data
Dari  hasil  observasi  di  UPT  Puskesmas  Sumberasih  Kabupaten  Probolinggo, didapatkan  data  rekam  medis  pasien  dengan  jangka  waktu  selama  tahun  2022.  Jumlah data  tiap  bulannya  bervariasi,  tergantung  dari  jumlah  kedatangan  pasien  tiap  pekan. Sumber  data  dari  register  harian  jumlah  kunjungan  pasien  selama  tahun  2022  di  UPT Puskesmas Sumberasih sebanyak 21.865 pasien. Adapun data penelitian ini, digunakan sebanyak  200  data  pasien  dengan  pemeriksaan  penunjang  laboratorium  yaitu pemeriksaan  kolesterol  yang  diambil  dari  bulan  Januari  2022  –  Desember  2022 (Sumberasih, 2022).
2. Pengolahan Data Awal
Pada tahap pendeteksian tingkat resiko penyakit jantung dengan kecerdasan buatan, diperlukan kumpulan data pasien beserta dengan fitur yang berhubungan dengan penyakit tersebut, seperti faktor fisik tubuh, gejala penyakit, atau hasil kadar kolesterol. Adapun atribut  yang  digunakan  adalah  hasil  pemeriksaan  pasien  serta  hasil  pemeriksaan laboratorium  (kolesterol).  Selanjutnya,  dari  atribut  yang  telah  ditetapkan  akan menghasilkan label / target berupa tingkat resiko pada penyakit  jantung dan  pembuluh darah.
Data  yang  diperoleh  selanjutnya  diolah  dan  disesuaikan  dengan  kebutuhan penelitian.  Data  tersebut  dikategorikan  untuk  memudahkan  proses  pengujian  metode. Data pasien dikategorikan berdasarkan parameter/atribut yang telah ditentukan yaitu jenis kelamin, umur, riwayat penyakit Diabetes Melitus, merokok, tekanan darah systole, dan hasil  pemeriksaan  kolesterol.  Parameter/atribut  tersebut  menjadi  variable  input  yang diuraikan / dijadikan numerik sebagai berikut :
x1 = jenis kelamin (nilai diubah 1 untuk “laki-laki” dan 0 untuk “perempuan”) x2 = umur pasien
x3 = riwayat penyakit Diabetes Melitus (nilai diubah 1 untuk “ya” dan 0 untuk “tidak) x4 = merokok (nilai diubah  1 untuk “ya” dan 0 untuk “tidak) x5 = hasil tekanan darah sistole x6 = hasil pemeriksaan kolesterol
Selanjutnya parameter/atribut tersebut menghasilkan variabel output atau target atau label yaitu : y1  = Rendah, Sedang dan Tinggi
Semua parameter tersebut akan digunakan sebagai input dari proses training dan testing.
Tabel 1. Hasil Pengkategorian Data Pasien No Jenis Kelamin Umur Riwayat DM Merokok Sistolik  Kolesterol  Tingkat Resiko 1 Laki-laki 55 Tidak Ya 160 274 sedang 2 Laki-laki 45 Tidak Ya 120 283 rendah 3 Laki-laki 52 Tidak Ya 130 294 rendah 4 Laki-laki 54 Tidak Ya 110 182 rendah 5 Laki-laki 59 Tidak Ya 160 306 sedang 6 Laki-laki 54 Tidak Ya 110 168 rendah 7 Laki-laki 72 Tidak Ya 140 280 tinggi 8 Laki-laki 47 Tidak Ya 160 294 sedang 9 Perempuan 53 Tidak Tidak 130 209 rendah … … … … … … … … 200  Perempuan 43 Tidak Tidak 130 219 rendah
Joined Journal (Journal of Informatics Education) 6 (2) (2023)

## Tabel 2. Konversi ke data  numerik
No Jenis Kelamin Umur Riwayat DM Merokok  Sistolik  Kolesterol Tingkat Resiko 1 1 55 0 1 160 274 sedang 2 1 45 0 1 120 283 rendah 3 1 52 0 1 130 294 rendah 4 1 54 0 1 110 182 rendah 5 1 59 0 1 160 306 sedang 6 1 54 0 1 110 168 rendah 7 1 72 0 1 140 280 tinggi 8 1 47 0 1 160 294 sedang 9 0 53 0 0 130 209 rendah … … … … … … … … 200 0 44 0 0 90 263 rendah

## 3. Implementasi menggunakan Algoritma  KNN
Pengujian  menggunakan  Algoritma  KNN  dilakukan  dengan  menggunakan  tools rapidminer. Dataset yang digunakan sebanyak 200, terdiri dari 180 data training dan 20 data testing yang dipilih secara acak.

## 4. Pengukuran Kinerja Klasifikator
Sebuah sistem yang melakukan klasifikasi diharapkan dapat melakukan klasifikasi semua set data dengan benar. Tetapi kinerja suatu sistem tidak bisa bekerja 100% benar. Oleh  karena  itu  sistem  klasifikasi  harus  diukur  kinerjanya,  cara  mengukur  kinerja klasifikasi yang digunakan adalah confusion matrik (Prasetyo, 2014). Untuk menghitung akurasi digunakan formula:
Di mana:
"Jumlah Data yang diprediksi benar" adalah jumlah data pengujian yang diklasifikasikan dengan benar oleh model KNN.
"Jumlah  prediksi  yang  dilakukan"  adalah  total  jumlah  data  yang  diprediksi  yang digunakan dalam pengujian model.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛
Semakin tinggi nilai akurasi, semakin baik model KNN Anda dalam memprediksi kelas data pengujian.
Pada  ujicoba  ini  menggunakan  parameter  nilai  K=3,  K=5,  dan  K=7,  selanjutnya  hasil masing-masing dibandingkan untuk mendapatkan nilai akurasi tertinggi.
Langkah-langkah klasifikasi algoritma K-NN tersebut sebagai berikut:

## Gambar 1. Langkah-langkah Klasifikasi dengan KNN

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  menerapkan  data  mining  untuk  melakukan  prediksi  penyakit jantung dan pembuluh darah menggunakan algoritma KNN berdasarkan pada 6 attribut, yakni  :  jenis  kelamin,usia,  riwayat  DM,  status  merokok,  tekanan  darah  sistolik,  dan kolesterol. Dalam pemrosesan awal dilakukan data cleansing, data duplikat dan data yang tidak konsisten dihilangkan sehingga didapatkan dataset dengan total 200 record, dengan rincian 180 data training dan 20 data testing (Hermawati, 2013).
Tabel 3. Data Testing
No Jenis Kelamin Umur Riwayat DM Merokok Sistolik Kolesterol Tingkat Resiko 1 1 61 1 1 188 247 ?
2 0 49 0 0 130 306 ? 3 1 59 1 1 160 138 ? 4 0 44 0 0 100 294 ? 5 1 52 0 1 130 174 ? 6 1 51 0 1 130 306 ? 7 0 57 1 0 120 158 ? 8 0 51 0 0 130 175 ? 9 0 59 0 0 170 195 ? 10 0 45 0 0 110 219 ? 11 0 49 1 0 156 196 ? 12 1 54 0 1 130 243 ? 13 0 68 0 0 130 314 ? 14 1 69 0 1 130 286 ? 15 1 56 0 1 130 294 ? 16 1 57 0 1 110 241 ? 17 0 61 0 0 150 301 ? 18 1 52 0 1 130 250 ? 19 0 57 0 0 130 282 ? 20 1 41 0 1 120 189 ?
Pada penggunaan tools rapidminer, dataset yang sudah menjadi bentuk excel sheet di  import  ke  dalam  tools  dengan  memisahkan  file  excel  antara  data  training  dan  data testing. Atur tabel dari excel tersebut menjadi komposisi atribut dan label sesuai dengan ketentuan yang telah dibuat sebelumnya
Gambar 2. Data Tarining pada Tools Rapid Miner
Gambar 3. Pemodelan Algortima KNN pada Tools Rapid Miner
Gambar 4. Uji Coba parameter nilai K  pada Tools Rapid Miner
Berikut ini adalah hasil melakukan uji coba terhadap nilai K:
1. Pengujian menggunakan parameter nilai K=3, menghasilkan akurasi sebesar 95%.
Tabel 4 . Tabel Confusion Matrix  parameter K=3 True Tinggi True Sedang True Rendah Class Precision Prediksi Tinggi 1 0 0 100% Prediksi Sedang 0 15 0 100% Prediksi Rendah 0 1 3 75% Sumber: Hasil proses menggunakan tools Rapid Miner.
2. Pengujian menggunakan parameter nilai K=5, menghasilkan akurasi sebesar 85%.
Tabel 5 . Tabel Confusion Matrix  parameter K=5 True Tinggi True Sedang True Rendah Class Precision Prediksi Tinggi 0 0 0 0%
Prediksi Sedang 0 15 1 93,75% Prediksi Rendah 1 1 2 50% Sumber: Hasil proses menggunakan tools Rapid Miner.
3. Pengujian menggunakan parameter nilai K=7, menghasilkan akurasi sebesar 85%.
Tabel 6 . Tabel Confusion Matrix  parameter K=7 True Tinggi True Sedang True Rendah Class Precision Prediksi Tinggi 0 0 0 0% Prediksi Sedang 0 15 1 93,75% Prediksi Rendah 1 1 2 50% Sumber: Hasil proses menggunakan tools Rapid Miner.
Deteksi dinyatakan berhasil jika hasil dari penghitungan jarak menggunakan rumus euclidean  distance  dengan  nilai  k  yang  ditentukan  dengan  menggunakan  cara  manual dapat  mendeteksi  /  adanya  kecocokan  diagnosa  data  testing  dengan  beberapa  nilai  k sesuai dengan diagnosa pada data testing awal.
Percobaan  yang  dilakukan  dengan  tiga  nilai  k  berbeda  meghasilkan  prediksi  dan nilai  akurasi  yang  berbeda  pula.  Semakin  besar  nilai  k  tidak  memberikan  pengaruh terhadap semakin besarnya pula nilai akurasi yang didapat. Namun dari beberapa nilai k yang  diuji  coba,  memiliki  hasil  yang  berbeda  dalam  keberhasilan  kasus prediksi/identifikasi  benar  terhadap  resiko  sedang  dengan  jumlah  terbanyak  dan  nilai akurasi yang terbesar saat nilai k = 3.

## SIMPULAN
Metode  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi resiko mengalami kejadian penyakit jantung dan pembuluh darah, dimana diperlukan data latih, dan data uji, selanjutnya sistem akan melakukan perhitungan menggunakan metode KNN  yang  memiliki  beberapa  tahapan  diantaranya  normalisasi  data  latih,  perhitungan jarak  antara  data  latih  terhadap  data  uji,  pengurutan  jarak  terkecil  hingga  terbesar, pengambilan kelas sebanyak K dan terakhir penentuan kelas.
Pengujian menggunakan dataset sebanyak 200 yang terdiri dari 180 data latih dan 20 data uji. Ujicoba menggunakan parameter nilai K=3, K=5 dan K=7, didapatkan akurasi tertinggi sebesar 95% yang dihasilkan ketika K bernilai 3.

## DAFTAR PUSTAKA
UPT  Puskesmas  Sumberasih.  (2023).  Profil  Kesehatan  UPT  Puskesmas  Sumberasih Tahun 2022. UPT Puskesmas Sumberasih.
Penyakit  Tidak  Menular  Indonesia.  (2017,  September  26).  Carta  Prediksi  Resiko.
Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=I6bZ9aNxfz0
Age Risna Susilo, 2018, Klasifikasi Penentuan Penerimaan Beras Miskin Menggunakan Decision Tree. Universitas Dian Nuswantoro, Semarang.
Dwi Fasnuari, H. A., Yuana, H., & Chulkamdi, M. T. (2022). Penerapan Algoritma K-
Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus. Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , 16 (2), 133–142. https://doi.org/10.35457/antivirus.v16i2.2445
Harun, R., Pelangi, K.C., & Lasena, Y. (2020). Penerapan Data Mining untuk Mentukan Potensi  Hujan  Harian  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbour (KNN).  Jurnal  Manajemen  Informatika  dan  Sistem  Informasi,  3(1),  8-15. https://doa.org/10.36595/MISI.V3I1.125.
Hasran. (2020). Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode K-Nearest
Neighbor. Indonesia Journal of Data and Science , 1 (1), 6–10. http://bit.ly/datasetcardio.
Hermawati, F. A. (2013). Data Mining . Andi Offset.
Indriasih, E., Rosita, T., Yulianti, A., & Agustiya, R. I. (2020). Penilaian Kualitas Data Penyebab Kematian di Indonesia Tahun 2014. Buletin Penelitian Kesehatan , 48 (4), 235–242. https://doi.org/10.22435/bpk.v48i4.3524
Prasetyo, E. (2014). Data Mining - Mengolah Data Menjadi Informasi . ANDI.
Ryfai, D. A., Hidayat, N., & Santoso, E. (2022). Klasifikasi Tingkat Resiko Serangan Penyakit Jantung menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Jurnal
Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 6 (10), 4701–4707. http://j-ptiik.ub.ac.id
Santoso, B. R., Gaghauna, E. E. M., & Akbar, I. (2023). Prediksi Kejadian Penyakit Jantung Dan Pembuluh Darah Di Upt Puskesmas Rawat Inap Alabio. Jurnal Persatuan Perawat Nasional Indonesia (JPPNI) , 8 (1), 1. https://doi.org/10.32419/jppni.v8i1.360
Sinambela L.P. (2014). Reformasi Pelayanan Publik . PT. Bumi Aksara.
Sumberasih, U. P. (2022). Laporan Kinerja Tahunan .
Susanto, H., & Jamal, J. (2020). Identifikasi Spesies Ikan Berdasarkan Kontur Otolith Menggunakan Metode Otsu Dan Back Propagation Neural Network. Joutica , 5 (2). https://doi.org/10.30736/jti.v5i2.486
Yanto, D., Susanto, H., Zulkifli, K., & Gupron, F. R. (2023). Penerapan Algoritma K-
Means Dalam Menentukan Kualitas Satuan Pendidikan Berdasarkan Nilai Internal Dan Eksternal. JEECOM Journal of Electrical Engineering and Computer , 5 (2), 319–328. https://doi.org/10.33650/jeecom.v5i2.6946
Joined Journal (Journal of Informatics Education) 6 (2) (2023)