## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 850-860 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4071

## Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Penyakit Jantung
1 Mohammad Fauzi Akbarrollah Sularno * , 2 Wiyanto Wiyanto, 3 Dodit Ardiatma, 4 Ahmad Turmudi Zy
Fakultas Teknik, Program Studi Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Kab. Bekasi, Indonesia Email: 1,* mohammadfauziakbarrollahs@gmail.com, 2 wiyanto@pelitabangsa.ac.id, 3 doditardiatma@pelitabangsa.ac.id,
4 turmudi@pelitabangsa.ac.id Correspondence Author Email: mohammadfauziakbarrollahs@gmail.com Submitted: 12/08/2023; Accepted: 24/08/2023; Published: 25/08/2023
Abstrak −Penyakit  jantung  adalah  kondisi  ketika  bagian  jantung  yang  meliputi  pembuluh  darah  jantung,  selaput  jantung, katup jantung, dan otot jantung mengalami gangguan. Penyakit jantung bisa disebabkan oleh berbagai hal, seperti sumbatan pada pembuluh darah jantung, peradangan, infeksi, atau kelainan bawaan. Berdasarkan catatan Organisasi Kesehatan Sedunia (WHO), diperkirakan sebanyak 17,9 juta kematian setiap tahunnya disebabkan oleh masalah kardiovaskular. Angka ini setara dengan  32  persen  kasus  kematian  secara  global.  Dari  angka  tersebut,  sebanyak  85  persen  diantaranya  disebabkan  oleh serangan jantung dan stroke. Tujuan Penelitian ini adalah mengimplementasikan data mining untuk meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan dalam pengobatan penyakit jantung. Pada penelitian ini dilakukan proses klasifikasi terhadap sebuah dataset  penyakit  jantung  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Hasil  dari  pengujian  mendapatkan  nilai accuracy sebesar 92%, precision sebesar 90%, dan nilai recall sebesar 92%..
Kata Kunci: K-Nearest Neighbor; Penyakit Jantung; Python
Abstract −Heart disease is a condition in which parts of the heart, including the heart's blood vessels, heart membranes, heart valves, and heart muscles, experience disturbances. Heart disease can be caused by various factors, such as blockages in the heart's  blood  vessels,  inflammation,  infections,  or  congenital  abnormalities.  According  to  the  World  Health  Organization (WHO), an estimated 17.9 million deaths each year are caused by cardiovascular problems. This number is equivalent to 32 percent of global deaths. Among these figures, 85 percent are attributed to heart attacks and strokes. The aim of this study  is to implement data mining to enhance decision-making effectiveness in the treatment of heart disease. This research involves a  classification  process  on  a  heart  disease  dataset  using  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm.  The  test  results  yielded  an accuracy of 92%, a precision of 90%, and a recall value of 92%.
Keywords : K-Nearest Neighbor; Heart Disease; Python

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit jantung adalah  kondisi ketika bagian jantung  yang  meliputi pembuluh darah jantung, selaput jantung, katup  jantung,  dan  otot  jantung  mengalami  gangguan.  Penyakit  jantung  bisa  disebabkan  oleh  berbagai  hal, seperti  sumbatan  pada  pembuluh  darah  jantung,  peradangan,  infeksi,  atau  kelainan  bawaan.  Pada  dinding jantung, terdapat pembuluh darah jantung atau arteri koroner  yang  mengalirkan darah  kaya oksigen  ke  seluruh bagian jantung. Pembuluh ini memiliki dua cabang, yaitu pembuluh darah koroner kanan dan kiri [1].
Berdasarkan  catatan  Organisasi  Kesehatan  Sedunia  (WHO),  diperkirakan  sebanyak  17,9  juta  kematian setiap  tahunnya  disebabkan  oleh  masalah  kardiovaskular.  Angka  ini  setara  dengan  32  persen  kasus  kematian secara global. Dari angka tersebut, sebanyak 85 persen diantaranya disebabkan oleh serangan jantung dan stroke. Hal  ini  masih  harus  terus  menjadi  perhatian  masyarakat.  Betapa  tidak,  ancaman  penyakit  jantung  begitu  nyata [2].
Laporan riset Kesehatan Dasar 2018 menunjukkan, rata-rata prevalensi penyakit ini di Indonesia sebesar 1,5% pada tahun tersebut. Ada 11 provinsi yang memiliki prevalensi penyakit jantung di atas rata-rata nasional tersebut.  Kalimantan  Utara  memiliki  prevalensi  penyakit  jantung  tertinggi  di  Indonesia  sebesar  2,2%.  DI Yogyakarta  dan  Gorontalo  dengan  prevalensi  penyakit  jantung  masing-masing  sebesar  2%.  Kemudian, Kalimantan  Timur,  DKI  Jakarta,  dan  Sulawesi  Tengah  masing-masing  memiliki  prevalensi  penyakit  jantung sebesar  1,9%.  Kemudian,  prevalensi  penyakit  jantung  di  Sulawesi  Utara  sebesar  1,8%.  Sementara  itu,  sebesar masing-masing  1,6%  prevalensi  penyakit  jantung  berasal  dari  Aceh,  Sumatera  Barat,  Jawa  Barat,  dan  Jawa Tengah [3].
Penyakit  jantung  memiliki  berbagai  jenis,  seperti  penyakit  jantung  koroner,  gagal  jantung,  aritmia,  dan lain-lain.  Setiap  jenis  penyakit  jantung  memiliki  ciri  dan  gejala  yang  berbeda.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk mengembangkan  metode  yang  efektif  untuk  mengklasifikasikan  jenis  penyakit  jantung  berdasarkan  gejala pasien, tes diagnostik, riwayat medis, dan faktor risiko. Kemajuan teknologi sistem informasi telah memecahkan banyak  masalah di berbagai bidang, terutama bidang  medis, salah satunya adalah penerapan data  mining. Data mining  adalah  proses  penggalian  pengetahuan  atau  pola  yang  berguna  dan  bermakna  dari  kumpulan  data  yang besar  dan  kompleks.  Tujuan  dari  data  mining  adalah  untuk  mengidentifikasi  hubungan,  pola,  atau  tren tersembunyi  dalam  data  yang  dapat  memberikan  wawasan  dan  wawasan  yang  berharga  untuk  pengambilan keputusan.
Algoritma KNN merupakan algoritma klasifikasi yang sederhana namun efektif dalam pengolahan data. Algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  berdasarkan  pola  dan  kemiripan  dengan  data

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
training  yang  ada.  Sebagai  bagian  dari  penerapan  KNN  pada  klasifikasi  penyakit  jantung,  algoritma  ini  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan  pasien  berdasarkan  gejala,  riwayat  medis,  dan  faktor  risiko  yang  terkait dengan penyakit jantung.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor terhadap dataset  penyakit  jantung.  Penelitian  ini  akan  melalui  beberapa  proses,  tahapan  penelitian  bisa  dilihat  pada gambar1. dibawah ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian Kalsifikasi dengan Algoritma KNN.
Berikut penjelasan untuk uraian diagram diatas: a. Gathering data
Tahapan  awal  dalam  penelitian  ini  ialah  dimulai  dengan  memilih  dataset  yang  akan  digunakan.  Pada penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  adalah  merupakan  dataset  pasien  penyakit  jantung  dengan  jumlah record  data  sebanyak  1024  dengan  jumlah  atribut  sebanyak  14  kolom  termasuk  class.  Dengan  data  ini diharapkan dapat memperoleh hasil yang akurat dan terpercaya.
b. Pre-processing
Sebelum  dilakukan  proses  pengklasifikasian  data,  dilakukan  metode  pemrosesan  data  awal  terlebih  dahulu sesuai  dengan  proses  metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yaitu  preprocessing  data.  Dataset diabetes  yang  didapatkan  tidak  semua  data  atau  record  dan  atribut  digunakan.  Data  atau  record  dan  atribut harus  melalui  beberapa  tahap  pengolahan  awal  data  seperti  pembersihan  data  (cleaning),  filtering, transformasi data, dan lain-lain sehingga mendapatkan data yang berkualitas.
c. Model Algoritma
Pada penelitian ini algoritma yang digunakan adalah K-Nearest Neighbors . Pada tahapan ini penggunaan K- NN digunakan untuk mendapatkan sejumlah nilai titik terdekat dengan nilai titik baru dengan nilai K = 3, 5,
7, 9 dan seterusnya. Berikut untuk alur perhitungan algoritma K-Nearest Neighbor .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
d. Evaluasi
Evaluasi dilakukan dengan cara menganalisa hasil dari algoritma yang digunakan untuk memastikan bahwa hasil  perhitungan  dan  pengujian  sesuai  dengan  tujuan  penelitian.  Validasi  dilakukan  untuk  mengukur  hasil klasifikasi guna mengetahui tingkat accuracy, precision, dan recall. 1. Accuracy
Nilai akurasi didapatkan dari jumlah data bernilai positif yang diprediksi positif dan data bernilai negatif yang diprediksi negatif dibagi dengan jumlah seluruh data di dalam dataset.
(1)
2. Precision
Precision adalah peluang kasus yang diprediksi positif yang pada kenyataannya termasuk kasus kategori positif.
(2)
3. Recall
Recall adalah peluang kasus dengan kategori positif yang dengan tepat diprediksi positif.
(3)

## 2.2 Pengujian
Software  yang  akan  digunakan  untuk  pengujian  pada  penelitian  ini  yaitu Google  Colaboratory dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Untuk model pengujian bisa dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3. Logo Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)
Adapun penjelasan mengenai langkah-langkah dalam pengujian sebagai berikut: a. Insert Dataset Langkah pertama ialah memasukkan dataset yang akan diujikan.
b. Gathering Information
Pada  tahapan  ini  mengumpulkan  sejumlah  informasi  pada  dataset  mulai  dari  jumlah  baris,  jumlah  atribut, korelasi antar atribut, jumlah variabel NULL/NaN, dan lain-lain.
c. Data Preprocessing
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  preprocessing  seperti data  cleansing,  selection  feature, transformation data, dan feature engineering . Ini berguna untuk membersihkan nilai value yang kosong dan bersifat redudansi, dan juga pemilihan atribut karena tidak semua atribut akan dipakai.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
d. Split data Validation
Pada tahap ini data akan membagi jumlah keseluruhan dataset menjadi 2 yaitu data training dan data testing dengan nilai yaitu 80:20, dengan data training 80% dan data testing 20%. Setelah membagi dataset langkah selanjutnya  adalah  memasukkan  data  training  kedalam  model  algoritma.  Setelah  melakukan  penerapan algoritma,  kemudian  hasil  tersebut  akan  diujikan  dengan  data  testing  sehingga  akan  mendapatkan  bentuk confusion matrix sebagai nilai akhir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Pengujian
3.1.1 Pengujian Algoritma K-NN menggunakan Python
Pada tahap pengujian ini, penulis menggunakan platform aplikasi dari google yaitu Google Collaboratory untuk membuat  sebuah  program  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  python.  Berikut  tampilan  interface  dari Google Collaboratory yang bisa dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman Utama Google Collaboratory

## 3.1.2 Membuat file Baru
Langkah  pertama  yang  akan  dilakukan  adalah  membuat  file  baru  untuk  membuat  sebuah  program.  Untuk membuat file baru bisa dilihat pada gambar 5.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Berikut tampilan dari new notebook yang telah dibuat untuk  membuat program python bisa dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Interface New Notebook

## 3.1.3 Upload Dataset
Sebelum melakukan pengetikan program, terlebih dahulu harus upload dataset yang akan digunakan ke Google Drive .  Pastikan  akun  yang  sama  dipakai  untuk  upload  dataset  ke Google  Drive dan  yang  digunakan  untuk Google Collaboratory . Pada penelitian ini penulis menggunakan dataset dengan format CSV ( Comma Separated Value ).  Setelah file dataset sudah di upload hubungkan google drive dengan google collab menggunakan sintaks berikut:

## Gambar 7. Connect to Google Drive

## 3.1.4 Memanggil Dataset
Sebelum  memanggil  dataset  yang  akan  digunakan  jalankan  library  pendukung  untuk  memanipulasi  data  dan untuk visualisasi data dengan menggunakan sintaks berikut:
Setelah  import  library  sudah  dilakukan  langkah  selanjutnya  adalah  memanggil  dataset  yang  akan digunakan. Dengan menggunakan sintaks berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 9. Memanggil Dataset

## 3.1.5 Gathering Information
Langkah  selanjutnya  adalah  mendapatkan  informasi  yang  ada  pada  dataset  yang  akan  digunakan  dan  akan dijelaskan di masing-masing gambar.
Gambar 10. Menampilkan Jumlah Baris Dan Kolom Dataset
Gambar 11. Menampilkan Statistik Deskripsi Dataset
Gambar 12. Menampilkan Korelasi Antar Atribut
Informasi yang didapatkan dari korelasi antar atribut adalah melihat persebaran data yang terjadi di antara 2 atribut yang bersangkutan, contohnya seperti:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 13. Persebaran Data Atribut Age Dan Tresbps
Gambar 14. Persebaran Data Atribut Age Dan Thalach
Gambar 15. Menampilkan Type Masing-Masing Atribut

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 850-860 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4071
Gambar 16. Menampilkan Atribut Yang Memiliki Nilai NULL/Nan

## 3.1.6 Menentukan nilai Atribut dan Class
Langkah selanjutnya dalam penelitian ini yaitu menentukan nilai atribut dan class pada dataset. Pada tahapan ini semua  nilai  atribut  dan  class  akan  ditampung  kedalam  bentuk  variable  x  dan  y,  dimana  variable  x  akan  berisi nilai atribut dan variable y akan berisi class. Dengan menggunakan sintaks berikut:

## Gambar 17. Menentukan Nilai Atribut Dan Class

## 3.1.7 Split data Validation
Langkah  selanjutnya  adalah  membagi  dataset  menjadi  2  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Data  dibagi  2 dengan  bobot  nilai  sebesar  80:20  dimana  80%  data  akan  digunakan  sebagai  data  training  dan  20%  data  akan digunakan sebagai data testing. Dengan menggunakan sintaks berikut:

## Gambar 18. Split data
Bisa dilihat pada gambar 4.13 dimana jumlah data training sebanyak 820 data dan data testing sebanyak 205 dengan jumlah keseluruhan total data pada dataset berjumlah 1025 data.

## 3.2 Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor
Setelah dataset sudah di bagi menjadi 2, langkah selanjutnya adalah menerapkan data training pada algoritma K- Nearest Neighbor . Dengan menggunakan sintaks berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 19. Penerapan Algoritma
Pada gambar 4.14 perlu terlebih dahulu untuk meng- import library KNeighborClassifier untuk melakukan penerapan  algoritma.  Setelah  meng- import library  KNN,  langkah  selanjutnya  adalah  memanggil  fungsi KNeighborsClassifier dengan mendefinisikan parameter nilai K=3 dan metric yang digunakan adalah Euclidean distance . Setelah itu langsung terapkan algoritma KNN dengan data training.

## 3.3 Pengujian
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  terhadap  data  testing  dengan  data  training  yang  sudah diterapkan pada algoritma. Dengan menggunakan sintaks berikut:

## Gambar 20. Hasil Prediksi 5 Baris Pertama

## 3.3.1 Confusion Matrix
Setelah melakukan pengujian. Langkah selanjutnya adalah melakukuan evaluasi terhadap hasil kinerja algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  menggunakan  confusion  matrix.  Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pembuatan confusion  matrix  dengan  menggunakan  library  pendukung  dari  ScikitLearn  yaitu  confusion_matrix  dan memvisualisasikannya menggunakan seaborn. Dengan menggunakan sintaks berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 3.3.2 Validasi dan Evaluasi
Langkah  terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  validasi  dan  evaluasi  terhadap  hasil  pengujian.  Pada tahapan  ini  akan  didapatkan  hasil  akhir  dari  kemampuan  algoritma  dalam  klasifikasi  dataset  pasien  penyakit jantung.  Hasil  yang  akan  didapatkan  adalah  berupa accuracy  score,  recall ,  dan precision. Proses  untuk mendapatkan hasil akhir menggunakan sintaks berikut:
Gambar 22. Hasil Akurasi, Presisi, Dan Recall
Gambar 22. Classification Report

## 3.4 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  perhitungan confusion  matrix pada  data  testing  yang  berjumlah  205  data.  Sebanyak  99  data pasien  dinyatakan  kecil  kemungkinan  terkena  penyakit  jantung,  dan  sebanyak  7  data  pasien  yang  dinyatakan kecil  kemungkinan  terkena  penyakit  jantung  diklasifikasi  besar  kemungkinan  terkena  penyakit  jantung. Sebanyak  9  data  pasien  yang  dinyatakan  besar  kemungkinan  terkena  penyakit  jantung  diklasifkasikan  kecil kemungkinan  terkena  penyakit  jantung  dan  sebanyak  90  data  pasien  dinyatakan  besar  kemungkinan  terkena penyakit  jantung.  Berdasarkan  hal  tersebut  hasil  nilai accuracy sebesar  92%, precision sebesar  90%,  dan  nilai recall sebesar 92%.
Tabel 1. Tabel Score Accuracy Score Precision Score Recall Score 0.92 0.90 0.92

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  penerapan  algoritma K-Nearest  Neighbor dalam klasifikasi pasien penyakit jantung bekerja dengan sangat baik ini dibuktikan dengan menggunakan nilai K = 3 dengan bobot data training sebanyak 80% dan 20% data testing mendapatkan score accuracy sebesar 92%, precision sebesar 90%, dan nilai recall sebesar 92%.

## REFERENCES
[1] Dr Pittara, “Penyakit Jantung - Gejala, Penyebab, dan Pengobatan,” Alo Dokter , Mar. 16, 2023.
[2] CNN,  “Ingat,  Penyakit  Jantung  Masih  Jadi  Pembunuh  Nomor  satu  di  Dunia,” CNN  Indonesia ,  Sep.  29, 2022.
[3] Cindy Mutia Annur, “Prevalensi Penyakit Jantung di Provinsi Ini Paling Tinggi di Indonesia,” Databooks , Jan. 26, 2022.
[4] R.  Annisa,  “ANALISIS  KOMPARASI  ALGORITMA  KLASIFIKASI  DATA  MINING  UNTUK PREDIKSI PENDERITA PENYAKIT JANTUNG,” Jurnal  Teknik  Informatika  Kaputama  (JTIK) ,  vol.  3, no. 1, 2019.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[5] D. A. Muhammad, R. Amril, and M. Siregar, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor d Untuk Prediksi Kematian  Akibat  Penyakit  Gagal  Jantung,”  vol.  III,  no.  1,  2022,  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/andrewmvd/heart-failure-clinical-data.
[6] D.  Sitanggang,  N.  Nicholas,  V.  Wilson,  A.  R.  A.  Sinaga,  and  A.  D.  Simanjuntak,  “IMPLEMENTASI DATA  MINING  UNTUK  MEMPREDIKSI  PENYAKIT  JANTUNG  MENGGUNAKAN  METODE K- NEAREST  NEIGHBOR DAN  LOGISTIC  REGRESSION,” Jurnal  Teknik  Informasi  dan  Komputer (Tekinkom) , vol. 5, no. 2, p. 493, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.698.
[7] A. Samosir, M. Hasibuan, W. E. Justino, and T. Hariyono, “Komparasi Algoritma Random Forest, Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Dalam klasifikasi Data Penyakit Jantung”.
[8] H. W. Dhany, Seminar Nasional Informatika (SENATIKA) Prosiding SENATIKA 2021 Performa Algoritma K-Nearest Neighbour dalam Memprediksi Penyakit Jantung . [Online]. Available: https://www.kaggle.com/
[9] S.  T.  M.  K.  Yahya, Data  Mining .  CV  Jejak  (Jejak  Publisher),  2022.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=0J2mEAAAQBAJ
[10] S.  S.  M.  K.  Muhammad  Arhami  and  S.  T.  M.  T.  Muhammad  Nasir, Data  Mining  -  Algoritma  dan Implementasi . Andi Offset, 2020. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=AtcCEAAAQBAJ
[11] E.  Buulolo, Data  Mining  Untuk  Perguruan  Tinggi .  Deepublish,  2020.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=-K_SDwAAQBAJ
[12] Y.  Ardilla et  al. , DATA  MINING  DAN  APLIKASINYA .  Penerbit  Widina,  2021.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=53FXEAAAQBAJ
[13] A.  Wulandari  and  M.  K.  Agus  Sifaunajah, Perbandingan  Efektivitas  Klasifikasi  Algoritma  C.4.5  dan Algoritma  Naive  Bayes  dengan  Mengunakan  Pihak  ke  3  (WEKA) .  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian kepada Masyarakat Universitas KH. A. Wahab Hasbullah, 2019. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=s6t-EAAAQBAJ
[14] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” JURNAL  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA ,  vol. 4, no. 2, p. 437, Apr. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[15] I.  Id, Machine  Learning :  Teori,  Studi  Kasus  dan  Implementasi  Menggunakan  Python .  2021.  doi: 10.5281/zenodo.5113507.
[16] D.  Cahyanti,  A.  Rahmayani,  and  S.  Ainy  Husniar,  “Indonesian  Journal  of  Data  and  Science  Analisis performa metode Knn pada Dataset pasien pengidap Kanker Payudara,” vol. 1, no. 2, pp. 39–43, 2020.
[17] D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,  “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix  Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” 2021.
[18] L.  Afifah,  “Apa  itu  Confusion  Matrix  di  Machine  Learning?,” https://ilmudatapy.com/apa-itu-confusion- matrix/ .
[19] Dicoding  Intern,  “Python:  Pengertian,  Contoh  Penggunaan,  dan  Manfaat  Mempelajarinya,” https://www.dicoding.com/blog/python-pengertian-contoh-penggunaan-dan-manfaat-mempelajarinya/ , May 31, 2023.
[20] D.  Lapp,  “Heart  Disease  Dataset,” https://www.kaggle.com/datasets/johnsmith88/heart-disease-dataset , 2023.