## Pendekatan Algoritma Klasifikasi

## Machine Learning untuk Deteksi Penyakit Demensia
Muhammad Iqbal 1* , Hendri Mahmud Nawawi 2 , Muhammad Rezki 3 , Abdul Hamid 4 , Sri Rahayu 5
1 Program Studi Teknik Informatika Kampus Pontianak, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Senen, Jakarta Pusat-10420, Indonesia
2,3,5 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jl. Raya Jatiwaringin No.2, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur, 13620, Indonesia
4 Program Studi Sistem Informasi Kampus Bogor, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Senen, Jakarta Pusat-10420, Indonesia
e-mail: 1 iqbal.mdq@bsi.ac.id , 2 hendri.hiw@nusamandiri.ac.id , 3 muhammad.mdk@nusamandiri.ac.id 4 hamid.adh@bsi.ac.id , 5 srirahayu.rry@nusamandiri.ac.id
(*) Corresponding Author
Artikel Info : Diterima : 25-05-2023 | Direvisi : 22-06-2023 | Disetujui : 26-07-2023
Abstrak - Deteksi dini penyakit demensia melalui penggunaan algoritma klasifikasi machine learning menjadi penting  untuk  memberikan  intervensi  yang  tepat  kepada  pasien.  Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  bertujuan untuk  membandingkan  kinerja  beberapa  algoritma  klasifikasi  machine  learning  dalam  mendeteksi  penyakit demensia menggunakan metode seleksi atribut. Pada tahap awal, data pasien yang meliputi riwayat medis, hasil tes kognitif, dan atribut lainnya dikumpulkan sebagai input, algoritma seleksi atribut digunakan untuk  memilih subset  atribut  yang  paling  informatif  dalam  mendeteksi  penyakit  demensia.  Subset  atribut  yang  digunakan sebagai  input  untuk  melatih  model  klasifikasi  machine  learning,  beberapa  algoritma  klasifikasi  seperti  Extra Trees (ET), Linear Discriminant Analysis (LDA), Random Forest (RF) dan Ridge. Dalam penelitian ini, akurasi digunakan  sebagai  metrik  utama  untuk  membandingkan  kinerja  algoritma.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa algoritma  Random  Forest  (RF)  menghasilkan  kinerja  terbaik  dengan  akurasi  sebesar  91.56%.  Algoritma  Extra Trees (ET) memiliki akurasi yang hampir sebanding dengan 91.44%, sementara Ridge dan Linear Discriminant Analysis  (LDA)  memiliki  akurasi  masing-masing  sebesar  90.44%.  Dalam  konteks  deteksi  penyakit  demensia, kinerja  algoritma  Random  Forest  dengan  metode  seleksi  atribut  terbukti  menjadi  yang  terbaik  dengan  akurasi 91.56%. Hasil ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mengenali pola dan hubungan yang kompleks  antara  fitur-fitur  yang  relevan  dengan  status  demensia.  Penggunaan  metode  seleksi  atribut  juga berkontribusi pada peningkatan akurasi dan efisiensi algoritma klasifikasi.

## Kata Kunci : Pembelajaran Mesin, Klasifikasi, Demensia
Abstracts -  Early  detection  of  dementia  through  the  use  of  machine  learning  classification  algorithms  is important  for  providing  appropriate  interventions  to  patients.  In  this  context,  this  study  aims  to  compare  the performance  of  several  machine  learning  classification  algorithms  in  detecting  dementia  using  the  attribute selection  method.  In  the  early  stages,  patient  data  including  medical  history,  cognitive  test  results,  and  other attributes  were  collected  as  input,  an  attribute  selection  algorithm  was  used  to  select  the  most  informative attribute  subset  in  detecting  dementia.  The  subset  of  attributes  used  as  input  for  training  machine  learning classification models, several classification algorithms such as Extra Trees (ET), Linear Discriminant Analysis (LDA), Random Forest (RF) and Ridge. In this study, accuracy is used as the main metric to compare algorithm performance.  The  evaluation  results  show  that  the  Random  Forest  (RF)  algorithm  produces  the  best performance with an accuracy of 91.56%. The Extra Trees (ET) algorithm has an almost comparable accuracy of 91.44%, while Ridge and Linear Discriminant Analysis (LDA) have an accuracy of 90.44% respectively. In the context of dementia detection, the performance of the Random Forest algorithm with the attribute selection method  proved  to  be  the  best  with  an  accuracy  of  91.56%.  These  results  indicate  that  the  developed  model  is capable of recognizing complex patterns and relationships between features that are relevant to dementia status.
The  use  of  the  attribute  selection  method  also  contributes  to  increasing  the  accuracy  and  efficiency  of  the classification algorithm.
Keywords : Machine learning, classification, dementia.

## PENDAHULUAN
Machine  Learning (ML)  dianggap  sebagai  salah  satu  metode  terkini  dalam  melakukan  prediksi, identifikasi, dan pengambilan keputusan tanpa intervensi  manusia. Dalam industri  medis,  ML telah  mengalami perkembangan  pesat,  mulai  dari  diagnosis  penyakit  hingga  visualisasi  kondisi  penyakit  dan  penelitian  tentang penyebaran penyakit (Battineni et al., 2019). Pengetahuan yang ditemukan juga dapat dimanfaatkan oleh tenaga medis untuk mengurangi efek samping obat dengan memberikan rekomendasi terapi yang lebih ekonomis namun memiliki  efek  yang  sama  dengan  pilihan  alternatif  yang  beragam  (Iriadi  et  al.,  2021).  Pemanfaatan  ML  dalam melakukan  prediksi  terhadap  penyakit  dimensia  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  dengan  menggunakan berbagai model machine learning . Sistem diagnostik otomatis yang menggunakan teknik machine learing telah diajukan  dalam  literatur  untuk  melakukan  prediksi  dini  terhadap  dimensia  (Javeed  et  al.,  2023). Machine learning dapat  didefinisikan  sebagai  aplikasi  komputer  dan  algoritma  matematika  yang  diadopsi  dengan  cara pembelajaran yang berasal dari data dan menghasilkan prediksi di masa yang akan datang (Goldberg & Holland, 1988).  Sedangkan  algoritma  merupakan  serangkaian  langkah  atau  urutan  yang  digunakan  untuk  melakukan perhitungan atau dapat pula diterapkan guna menyelesaikan masalah secara sistematis dan berurutan (Zakiyah et al., 2022). Adapun proses pembelajaran yang dimaksud adalah suatu usaha dalam memperoleh kecerdasan yang melalui dua tahap antara lain latihan (training) dan pengujian (testing) (Roihan et al., 2020).
Demensia  adalah  gangguan  neuropsikiatri  otak  yang  biasanya  terjadi  ketika  satu  atau  lebih  sel  otak berhenti  bekerja  sebagian  atau  seluruhnya  (Faouri  et  al.,  2022) . Demensia  telah  dikenal  secara  luas  dan mengalami  peningkatan  yang  signifikan  seiring  dengan  bertambahnya  usia.  Gangguan  ini  merusak  pemikiran, ingatan, dan penilaian seseorang secara permanen, dan menyebabkan penurunan kemampuan kognitif (Salunkhe & Chavan, 2023). Saat ini, terdapat sekitar 46,8 juta individu yang menderita demensia di seluruh dunia. Namun, perkiraan menunjukkan bahwa jumlah tersebut diperkirakan akan meningkat menjadi 131,5 juta pada tahun 2050 (Sharma & Bansal, 2023).
Penelitian  ini  melakukan  pengujian  terhadap  sejumlah  model machine  learning dalam  melakukan klasifikasi  terhadap  gejala  penyakit  dimensia  berdasarkan  dataset  publik  yang  bersumber  dari  kaggle.  Metode klasifikasi  adalah  pendekatan  yang  digunakan  untuk  mencari  model  data  yang  dapat  memprediksi  kelas  target tertentu (Wildah et al., 2020).  Klasifikasi gangguan kognitif yang akurat tidak hanya bermanfaat bagi individu tetapi  juga  penting  untuk  dunia  medis  terutama  dalam  menentukan  tipe  atau  jenis  pengobatan  (Faouri  et  al., 2022).  Selain  itu  identifikasi  dan  diagnosis  dini  demensia  dapat  membantu  menghentikan  perkembangan penyakit  dan  meminimalkan  stres  dan  morbiditas  pada  pasien  dan  perawat  (Maheshwari  et  al.,  2022).  Dalam tahap penelitian kami, kami telah menguji beberapa metode untuk mengklasifikasikan data. Setelah melakukan evaluasi,  kami  menemukan  empat  metode  yang  paling  baik,  yaitu  model  Extra  Tree,  Linear  Discriminant Analysis,  Random  Forest,  dan  Ridge.  Kami  mengusulkan  menggunakan  beberapa  metrik  evaluasi  untuk menentukan  model  klasifikasi  terbaik  dari  yang  telah  kami  uji.  Metrik-metrik  tersebut  termasuk  nilai  akurasi, AUC  (Area  Under  Curve),  recall,  precision,  dan  f1-score.  Dengan  menggunakan  metrik-metrik  evaluasi  ini, kami  dapat  membandingkan  dan  mengevaluasi  performa  masing-masing  model  yang  diuji  coba  dan  memilih model klasifikasi terbaik berdasarkan hasil evaluasi tersebut.
Penelitian  terkait  dengan  judul Machine  learning  in  medicine: Performance  calculation  of  dementia prediction  by  support  vector  machines (SVM),  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  penggunaan Support  Vector  Machine (SVM)  dalam  memprediksi  demensia  dan  memvalidasi  kinerjanya  melalui  analisis statistik.  Data  diperoleh  dari  koleksi  longitudinal Open  Access  Series  of  Imaging  Studies (OASIS-2)  sebanyak 150  subjek  dari  373  data  MRI.  Hasil  memberikan  bukti  bahwa  nilai  kinerja  yang  lebih  baik  untuk  prediksi demensia  dicapai  dengan  nilai  gamma  rendah  (1.0E-4)  dan  nilai  regularisasi  tinggi  (C=100).  Pendekatan  yang diusulkan terbukti mencapai akurasi dan presisi sebesar 68,75% dan 64,18% (Battineni et al., 2019).
Penelitian  terkait  yang  berjudul Early  Prediction  of  Dementia  Using  Feature  Extraction  Battery  (FEB) and  Optimized  Support  Vector  Machine  (SVM)  for  Classification membahas  Hyperparameter  SVM  dikalibrasi dengan  menggunakan  pendekatan  pencarian  grid.  Terbukti  dari  hasil  eksperimen  bahwa  model  yang  baru diusulkan  (FEB-SVM)  meningkatkan  akurasi  prediksi  demensia  dari  SVM  konvensional  sebesar  6%.  Model yang  diusulkan  (FEB-SVM)  diperoleh  akurasi  98,28%  pada  data  pelatihan  dan  akurasi  pengujian  93,92%. Seiring  dengan  akurasi,  model  yang  diusulkan  memperoleh  presisi  91,80%,  recall  86,59,  skor  F1  89,12%,  dan koefisien korelasi Matthew (MCC) 0,4987. Selain itu, model yang baru diusulkan (FEB-SVM) mengungguli 12 model ML canggih yang baru-baru ini disajikan oleh para peneliti untuk prediksi demensia  (Javeed et al., 2023).
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## METODE PENELITIAN
Diagram alur menunjukkan langkah-langkah metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini :
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 1. Metodelogi Penelitian
Berikut adalah tahapan umum dalam metode penelitian dari penelitian yang kami usulkan:

## 1. Dataset
Dalam  penelitian  ini,  dataset  dementia  yang  diperoleh  dari  website  Kaggle  digunakan  sebagai bahan  utama  yang  akan  diolah  menggunakan  algoritma.  Dataset  dementia  ini  terdiri  dari  15  atribut, seperti  subject  id,  MRI  ID,  Group,  Visit,  MR  Delay,  M/F,  Hand,  Age,  EDUC,  SES,  MMSE,  CDR, eTIV, nWBV, dan ASF. Informasi rinci mengenai atribut-atribut ini dijelaskan dalam tabel 1 berikut:
Tabel 1. Keterangan dataset No Atribut Keterangan 1 subject id Identifikasi entitas 2 MRI ID No unik pasien 3 Group Grup 4 Visit Kunjungan 5 MR Delay Jeda 6 M/F Jenis kelamin 7 Hand Jenis tangan 8 Age Umur 9 EDUC Pendidikan 10 SES Status sosial 11 MMSE Alat proses penilaian kognitif 12 CDR Clinical Dementia Rating 13 eTIV Estimated Total Intracranial Volume 14 nWBV normalized Whole Brain Volume 15 ASF Autism Spectrum Disorder Foundation Sumber: (Kaggle, 2021)

## 2. Preprocessing
Sebelum menjalankan proses klasifikasi, langkah awal yang dilakukan adalah preprocessing untuk mempermudah interpretasi. Dalam penelitian ini, tahap preprocessing melibatkan seleksi atribut, Dalam proses data  mining pemilihan  atau  seleksi  atribut  merupakan  tahapan  yang  penting  untuk  memilih atribut-atribut  yang  relevan  dari  dataset  yang  di  teliti  (Efendi  &  Wibawa,  2018).    Pada  tahapan preprocessing penelitian  ini  melakukan  seleksi  atribut  yang  dianggap  penting  untuk  mengkategorikan dimensia atau tidak. Penelitian ini menentukan kategori Demented dan Nondemented berdasarkan lima atribut  inputan  yaitu age,  CDR,  MMSE,  MR  Delay dan nWBV. Berikut  adalah  atribut-atribut preprocessing dengan seleksi atribut pada tabel 2 berikut:
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Tabel 2. Preprocessing Age CDR MMSE MR Delay nWBV Group 87 0.0 27 0 0.696 Nondemented 88 0.0 30 457 0.681 Nondemented 75 0.5 23 0 0.736 Demented 76 0.5 28 560 0.713 Demented 80 0.5 22 1895 0.701 Demented Sumber: Penelitian (2023)
3. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  tugas  yang  melibatkan  pelatihan  atau  pembelajaran  terhadap  fungsi  target yang menghubungkan setiap himpunan atribut/fitur dengan sejumlah label kelas yang tersedia (Nawawi et al., 2019). Dalam konteks ini, klasifikasi juga dapat diartikan sebagai proses menilai objek data agar dapat diklasifikasikan ke dalam salah satu kelas yang tersedia.
4. Uji Cross Validation
Cross  validation adalah  sebuah  metode  pengujian  standar  yang  digunakan  untuk  memprediksi tingkat  kesalahan ( error rate ) dan melakukan evaluasi kinerja pada suatu  model atau algoritma. Salah satu  jenis cross  validation yang  umum  digunakan  adalah  K-Fold Cross  Validation .  Metode  ini bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  suatu  algoritma  dengan  membagi  sampel  data  menjadi  K kelompok  yang  saling overlap secara  acak  di  mana  data  dibagi  menjadi  10  bagian,  dengan  90% digunakan  sebagai  data training dan  10%  sisanya  digunakan  sebagai  data testing .  Proses  ini  diulang sebanyak 10 kali sehingga  setiap record data memiliki kesempatan  menjadi data testing (Indrayanti et al., 2017)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  rangkaian  metode  penelitian  ini,  kita  memperoleh  pemahaman  bahwa  preprocessing  dijalankan menggunakan  dua  metode,  yaitu  seleksi  atribut  dan  normalisasi.  Selanjutnya,  hasil  preprocessing  ini diaplikasikan  pada  empat  model  klasifikasi  yang  berbeda.  Dalam  penelitian  ini,  terdapat  tiga  kelas  yang diklasifikasikan,  yaitu  Nondemented  (a),  Demented  (b)  dan  Converted  (c).  Selanjutnya,  hasil  dari  pengujian masing-masing algoritma ini akan diungkapkan secara detail dalam pembahasan berikutnya.
1. Hasil Pengujian Algoritma
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  diambil  sebagai  acuan  menggunakan  proses  seleksi  fitur  pada  tiga kelas, yaitu Nondemented, Demented dan Converted yang disajikan pada tabel 3 dengan algoritma yang diuji diantaranya Extra Trees, Linier Discriminant Analysis, Random Forest , dan Ridge .
Tabel 3. Hasil Pengujian Algoritma Model Accuracy AUC Recall Prec. F1 Random Forest 0.9156 0.8606 0.9156 0.8473 0.8778 Extra Tree 0.9144 0.8665 0.9144 0.8597 0.8822 Ridge 0.9144 0.0000 0.9044 0.8273 0.8618 Linear Discriminant Analysis 0.9044 0.8553 0.9044 0.8273 0.8618
Sumber: Penelitian (2023)
Pada tabel 3 disajikan grafik algoritma akurasi algoritma-algoritma yang digunakan dalam melakukan klasifikasi  penelitian  ini  diantaranya Extra  Tree , Linear  Discriminant  Analysis , Random  Forest dan Ridge , dengan  preprocessing  menggunakan  seleksi  atribut.  Akurasi  hasil  dari  pembelajaran  mesin  pada  dataset dementia adalah metode Random Forest sebesar 0.9156.
2. Hasil pengujian algoritma dengan Hyperparameter Tuning
Hyperparameter  tuning  adalah  proses  mengoptimalkan  pengaturan  atau  konfigurasi  dari  sebuah algoritma  atau  model  mesin  dengan  memilih  kombinasi  terbaik  dari  hyperparameter  (Yu  &  Zhu,  2020). Dengan mencoba berbagai kombinasi hyperparameter dan menemukan yang optimal, kita dapat meningkatkan performa model dan mencapai hasil yang lebih baik dalam berbagai tugas. Hyperparameter tuning digunakan pada saat hasil didapatkan.
Hasil  pengujian  algoritma  menggunakan  hyperparameter  tuning  dari  algoritma Random  Forest , Extra
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Tree , Ridge , dan Linear Discriminant Analysis . Pada gambar dibawah menggunakan algoritma Random forest dengan  hyperparameter  tuning  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  0.9000,  AUC  0.9611,  Recall  0.9000,  Prec 0.8200 dan f1-score 0.8556.
Sumber : Penelitian (2023)
Gambar 4. Hasil pengujian algoritma Random Forest dengan Hyperparameter Tuning
Pada  gambar  dibawah  menggunakan  algoritma  Extra  Tree  dengan  hyperparameter  tuning  didapatkan hasil akurasi sebesar 0.9000, AUC 0.9528, Recall 0.9000, Prec 0.8200 dan f1-score 0.8556.
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 5. Hasil pengujian plgoritma Extra Tree dengan Hyperparameter Tuning
Pada  gambar  dibawah  menggunakan  algoritma Ridge dengan  hyperparameter  tuning  didapatkan  hasil akurasi sebesar 0.9000, Recall 0.9000, Prec 0.8200 dan f1-score 0.8556.
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 6. Hasil pengujian algoritma Ridge dengan Hyperparameter Tuning
Pada  gambar  dibawah  menggunakan  algoritma Linear  Discriminant  Analysis dengan  hyperparameter tuning didapatkan hasil akurasi sebesar 0.9000, AUC 0.9528, Recall 0.9000, Prec 0.8200 dan f1-score 0.8556.
Sumber : Penelitian (2023)
Gambar 7. Hasil pengujian algoritma Linear Discriminant Analysis dengan Hyperparameter Tuning 3. Hasil Perbandingan Model
Dari hasil model yang diuji dari processing seleksi atribut dan Hyperparameter Tuning disajikan ditabel 4.
Tabel 4. Perbandingan model algoritma Algoritma Seleksi atribut Accuracy Hyperparameter Tuning Accuracy Random Forest 91.56% 90.56% Extra Tree 91.44% 90.44% Ridge 90.44% 90.44% Linear Discriminant Analysis 90.44% 90.44%
Sumber: Penelitian (2023)
Berdasarkan  tabel  4,  terdapat  hasil  dari  model  seleksi  atribut  dan  hyperparameter  tuning  menggunakan beberapa  algoritma  seperti Extra  Tree s  (ET), Linear  Discriminant  Analysis (LDA), Random  Forest (RF)  dan
Vol. 3 No. 2 Juli  2023 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Ridge .  Dalam  hal  ini,  dengan  penerapan  model  dengan  seleksi  atribut  dihasilkan  algoritma Random  Forest memiliki akurasi tertinggi sebesar 91.56%, Extra Trees 91.44%, Ridge dan Linear Discriminant Analysis dengan masing-masing  akurasi  90.44%.  Sedangkan  penerapan  model  dengan  optimasi Hyperparameter  Tuning didapatkan  algoritma Random  Forest dengan  akurasi  sebesar  90.56%,  algoritma Extra  Tree,  Ridge dan Linear Discriminant Analysis dengan akurasi yang sama 90.44%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Random  Forest (RF)  dengan model  Seleksi  atribut  memiliki  kinerja  terbaik  dalam  mendeteksi  penyakit  dementia,  dengan  akurasi  sebesar 91.56%.  Ini  merupakan  angka  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  algoritma  lain  seperti Extra  Tree (ET), Ridge ,  dan Linear  Discriminant  Analysis (LDA),  yang  masing-masing  memiliki  akurasi  91.44%,  90.44%,  dan 90.44%. Oleh karena itu, algoritma Random Forest (RF) dengan model seleksi atribut adalah pilihan yang paling efektif dalam melakukan deteksi dini penyakit dementia berdasarkan hasil penelitian ini.

## REFERENSI
Battineni, G., Chintalapudi, N., & Amenta, F. (2019). Machine Learning In Medicine: Performance Calculation Of  Dementia  Prediction  By  Support  Vector  Machines  (SVM). Informatics  In  Medicine  Unlocked , 16 (June), 100200. Https://Doi.Org/10.1016/J.Imu.2019.100200
Efendi,  M.  S.,  &  Wibawa,  H.  A.  (2018).  Prediksi  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Algoritma  ID3  Dengan Pemilihan  Atribut  Terbaik  (Diabetes  Prediction  Using  ID3  Algorithm  With  Best  Attribute  Selection). Juita , VI (1), 29–35.
Faouri,  S.,  Albashayreh,  M.,  &  Azzeh,  M.  (2022).  Examining  Stability  Of  Machine  Learning  Methods  For Predicting  Dementia  At  Early  Phases  Of  The  Disease. Decision  Science  Letters , 11 (3),  333–346. Https://Doi.Org/10.5267/Dsl.2022.1.005
Indrayanti,  Sugianti,  D.,  &  Al  Karomi,  M.  A.  (2017).  Optimasi  Parameter  K  Pada  Algoritma  K-Nearest Neighbour Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus. Prosiding SNATIF , 823–829.
Iriadi,  N.,  Setioningtias,  L.,  &  Priatno,  P.  (2021).  Implementasi  Data  Mining  Pada  Klasifikasi  Ketidakhadiran Pegawai Menggunakan Metode C4.5. Computer Science (CO-SCIENCE) , 1 (1), 53–61. Https://Doi.Org/10.31294/Coscience.V1i1.198
Javeed, A., Luiza, A., Johan, D., Berglund, S., Ali, A., Ali, L., & Anderberg, P. (2023). Machine Learning For Dementia Prediction : A Systematic Review And Future Research Directions. Journal Of Medical Systems . Https://Doi.Org/10.1007/S10916-023-01906-7
Kaggle. (2021). Dementia Prediction Dataset . Online.
Maheshwari,  S.,  Sharma,  A.,  Kumar,  R.,  &  Pratyush.  (2022).  Early  Detection  Of  Influenza  Using  Machine Learning Techniques. Lecture Notes
In Electrical Engineering , 855 (01), 111–124. Https://Doi.Org/10.1007/978-981-16-8892-8_9
Nawawi,  H.  M.,  Rahayu,  S.,  Purnama,  J.  J.,  &  Shidiq,  M.  J.  (2019).  Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi Pengambilan Keputusan Memilih Deposito Berjangka. Jurnal Techno Nusa Mandiri , 16 (1), 65–72.
Roihan,  A.,  Sunarya,  P.  A.,  &  Rafika,  A.  S.  (2020).  Pemanfaatan  Machine  Learning  Dalam  Berbagai  Bidang: Review  Paper. IJCIT  (Indonesian  Journal  On  Computer  And  Information  Technology) , 5 (1),  75–82. Https://Doi.Org/10.31294/Ijcit.V5i1.7951
Salunkhe,  M.  S.  Y.,  &  Chavan,  M.  S.  (2023). Performance  Study  Of  Machine  Learning  Algorithms  Used  For Alzheimer ’ S Disease Detection . 14 (1), 785–793. Https://Doi.Org/10.47750/Pnr.2023.14.S01.108
Sharma,  P.,  &  Bansal,  D.  (2023).  Detection  Of  Dementia  Disease  Using  Machine  Learning  Techniques:  A Survey. International Journal For Research In Applied Science And Engineering Technology , 11 (2), 298– 302. Https://Doi.Org/10.22214/Ijraset.2023.48955
Wildah,  S.  K.,  Agustiani,  S.,  S,  M.  R.  R.,  Gata,  W.,  &  Nawawi,  H.  M.  (2020).  Deteksi  Penyakit  Alzheimer Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Correlation Based Feature Selection. Jurnal Informatika , 7 (2), 166–173. Https://Doi.Org/10.31294/Ji.V7i2.8226
Yu,  T.,  &  Zhu,  H.  (2020). Hyper-Parameter  Optimization:  A  Review  Of  Algorithms  And  Applications .  1–56. Http://Arxiv.Org/Abs/2003.05689
Zakiyah,  D.,  Merlina,  N.,  &  Mayangky,  N.  A.  (2022).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Mengetahui Kemampuan Karyawan IT. Computer Science (CO-SCIENCE) , 2 (1), 59–67. Https://Doi.Org/10.31294/Coscience.V2i1.623