Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Decision Tree dan KNN Menggunakan Ektraksi Fitur PCA
Dewi Nasien 1* , Sirvan 2 , Deny 3 , Ryan Syahputra 4 , Alberta Akbar Marunduri 5 , Richardo Prawinata See 6 , 1-6 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia e-mail: * 1 dewinasien@lecturer.pelitaindonesia.ac.id , 2 sirvan@student.pelitaindonesia.ac.id,
3 deny@student.pelitaindonesia.ac.id, 4 ryansyahputra@student.pelitaindonesia.ac.id,
5 albertaakbarmarunduri@student.pelitaindonesia.ac.id,
6 richardoprawinatasee@student.pelitaindonesia.ac.id
Abstract − Heart disease, which is the main cause of death, is the focus of BPJS Health's treatment and financing. For preventive efforts, predicting heart disease in patients is an important step. In this research, the classification process was carried out using two methods, namely decision tree and KNN, to predict heart disease. The decision tree and KNN methods are approaches commonly used in the classification of heart disease.  Decision  trees  build  tree-based  decision  models,  while  KNN  combines  several  decision  trees  to improve  prediction  performance  and  stability.  The  performance  evaluation  results  of  both  methods  can provide a comprehensive view of the effectiveness of each in predicting heart disease on the dataset used. Evaluation metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score will provide information about the extent to which the model is able to classify data correctly and identify heart disease cases well.
Keywords: K-fold Cross Validation, Clasification, Heart disease
Abstrak  Penyakit jantung, yang merupakan penyebab utama kematian, menjadi fokus penanganan dan pembiayaan BPJS Kesehatan. Untuk upaya preventif, prediksi penyakit jantung pada pasien menjadi langkah  penting.  Dalam  penelitian  ini,  proses  klasifikasi  dilakukan  menggunakan  dua  metode,  yaitu decision tree dan KNN, untuk memprediksi penyakit jantung. Metode decision tree dan KNN merupakan pendekatan yang umum digunakan dalam klasifikasi penyakit jantung. Decision tree membangun model keputusan  berbasis  pohon,  sedangkan  KNN  menggabungkan  beberapa  decision  tree  untuk meningkatkan  kinerja  dan  kestabilan  prediksi.  Hasil  evaluasi  performa  kedua  metode  dapat memberikan  pandangan  yang  komprehensif  tentang  keefektifan  masing-masing  dalam  memprediksi penyakit jantung pada dataset yang digunakan. Metrik evaluasi seperti akurasi, precision, recall, dan F1 score akan memberikan informasi tentang sejauh mana model mampu mengklasifikasikan data dengan benar dan mengidentifikasi kasus penyakit jantung dengan baik.
Kata Kunci  K-fold Cross Validation, Klasifikasi, Penyakit jantung.

## I. PENDAHULUAN
Penyakit jantung adalah kondisi yang melibatkan gangguan pada organ jantung, yang dapat menunjukkan beberapa gejala yang perlu diwaspadai. Gejala-gejala tersebut mencakup rasa mual, muntah, keringat dingin, mudah lelah, sakit kepala, nyeri dada sebelah kiri, sesak napas, lemas, jantung berdebar, dan sensasi dada seperti diremas-remas[1], [2], [3], [4], [5]. Sebelum pandemi Covid-19, penyakit jantung telah menjadi penyebab utama kematian di dunia dan Indonesia. Data yang dirilis oleh WHO pada tahun 2021 mencatat 17.8 juta kematian akibat penyakit jantung, dengan 12.934.931 kasus terjadi pada tahun yang sama [6], [7], [8], [9]BPJS Kesehatan juga menjadi penyandang dana terbesar untuk penanganan penyakit jantung, dengan pembiayaan mencapai hampir 7.7 triliun rupiah.[3], [10], [11], [12], [13], [14]
Mengingat  angka  kasus,  kematian,  dan  biaya  yang  tinggi  terkait  dengan  penyakit  jantung,  deteksi  dini  dan  prediksi menggunakan klasifikasi machine learning menjadi suatu kebutuhan. Beberapa penelitian telah dilakukan dalam hal ini.

## 19 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Studi oleh  Annisa (2019)  menggunakan  klasifikasi data  mining  untuk prediksi penyakit  jantung dengan  metode seperti decision  tree,  naïve  bayes,  k-nearest  neighbors,  KNN,  dan  decision  stump.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  KNN memiliki akurasi tertinggi, mencapai 80.38% dengan 10-fold cross-validation dan uji-t [14], [15], [16], [17] Penelitian oleh Azhima et al. (2022) tentang hybrid machine learning untuk memprediksi penyakit jantung menunjukkan bahwa  model  hybrid  dapat  meningkatkan  akurasi.  KNN  mencapai  akurasi  83.16%,  dan  dengan  logistic  regression mencapai 77.88%. Melalui model hybrid, akurasi klasifikasi mencapai 84.48%, menunjukkan peningkatan akurasi KNN sebesar 1.32% [18], [19], [20], [21]
Studi oleh Alham et al. (2021) mengenai sistem diagnosis penyakit jantung koroner dengan menggunakan decision tree di RSUD  dr.  Soedarso  Pontianak  mencapai  nilai  akurasi  sebesar  94.4%.  Penelitian  ini  membandingkan  hasil  klasifikasi decision tree dan KNN dengan k-fold cross-validation untuk menemukan prediksi terbaik terkait penyakit jantung [6], [22], [23][3].
III. METODE PENELITIAN 2.1 Sumber Data
Dataset yang digunakan berjudul Heart Disease dan dipublikasikan di Kaggle [5]. Dataset terdiri dari 14 atribut yang ditunjukkan pada tabel 1. Kesimpulan terdapatnya penyakit jantung pada kolom condition dengan nilai 0 atau 1.
Tabel 1. Daftar Atribut Dataset Atribut Keterangan Age Umur Sex Jenis Kelamin CP (Chest Pain) Rasa sakit dada Trestbps Tekanan darah saat istirahat (mmHg) Chol Kolesterol (mg/dl) Fbs Gula darah puasa (>120mg/dl) (1=ya; 0=tidak) Restecg Hasil elektrokardiografi saat istirahat Thalach Detak jantung maksimal Exang Latihan yang diinduksi angina (1=ya;0=tidak) Oldpeak Depresi yang diinduksi oleh latihan relatif Slope Kemiringan puncak ST Segmen Ca Jumlah pembuluh darah yang berwarna setelah diwarnai flourosopy Thal Tipe kerusakan pembuluh darah (2=cacat sementara;1=cacat tetap;0=normal) Condition Indikasi penyakit jantung (1=ya;0=tidak)

## 2.2 Decision Tree
Decision  tree  adalah  implementasi  yang  dirancang  untuk  menemukan  keputusan  dengan  mempertimbangkan berbagai  faktor  yang  terkait  dengan  masalah.  Decision  tree  membangun  pohon  keputusan  dengan  menggunakan atribut sebagai akar, membuat cabang untuk setiap nilai kasus di cabang, dan mengulangi proses ini untuk setiap cabang hingga kasus di cabang memiliki kelas yang sama. Struktur decision tree dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Struktur Decision Tree
Penentuan besarnya keefektifan suatu atribut dalam klasifikasi disebut information gain yang berdasarkan nilai gain tertinggi, menggunakan persamaan 3 [6].
𝐺𝑎(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑣 | 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆  ) …………………………(3) 𝑣∈𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝐴)  |𝑆| 𝑣
dengan 𝑆 adalah set kasus, 𝐴 adalah atribut, 𝑁 adalah sejumlah partisi atribut 𝐴 , |𝑆 𝑣 | adalah jumlah kasus pada partisi ke-i, dan |𝑆| adalah jumlah kasus di 𝑆 . Nilai Entropy dihitung sebelum nilai gain diperoleh. Rumus Entropy dituliskan pada persamaan 4.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜(𝑆) = −𝑝 ⊕ log 2 𝑝 ⊕ − 𝑝 ⊝ log 2 𝑝 ⊝ ........................................... (4)

## 2.3 K-Nearest Neighbor
III.1 Algoritme K-Nearest Neighbor atau disingkat K-NN merupakan suatu algortima non- parametric, supervised learning classifier yang menggunakan kedekatan untuk membuat klasifikasi atau prediksi tentang pengelompokan titik data individual[24].
𝑋𝑛𝑒𝑤 = 𝑋𝑜𝑙𝑑 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑚𝑎𝑥 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 Dimana: X_new = Hasil normalisasi nilai data. X_old = Nilai data lama.
X_min = Nilai terkecil diantara kumpulan data dalam satu dimensi.
X_max = Nilai terbesar diantara kumpulan data dalam satu dimensi.

## Gambar 2. Struktur KNN

## 2.4 K-Fold Cross Validation
K-fold cross validation adalah metode validasi pengujian sistematis yang melibatkan pembagian data menjadi k bagian,  dan  kemudian  mengestimasi  kesalahan  pada  setiap  siklus  pengujian.  Langkah-langkah  dari  k-fold  cross validation adalah sebagai berikut:Membagi jumlah data menjadi k bagian.Pada setiap siklus fold, salah satu bagian data menjadi data testing, sementara sisanya menjadi data training.Menghitung nilai evaluasi berdasarkan performa sistem pada bagian data testing tersebut.Melakukan langkah 2 dan 3 pada setiap fold, sehingga setiap bagian data menjadi data testing satu kali.Menghitung nilai evaluasi final dengan mengambil rata-rata dari nilai evaluasi pada setiap fold.Dengan demikian, k-fold cross validation memberikan gambaran yang lebih konsisten tentang performa sistem,  karena  melibatkan  seluruh  dataset  sebagai  bagian  dari  data  testing  dan  training  dalam  beberapa  iterasi pengujian.

## 2.5 Langkah Penelitian
Penelitian ini melibatkan beberapa tahap, antara lain, pembagian dataset menjadi k bagian sesuai dengan metode k-fold cross validation, melakukan preprocessing data, serta melakukan klasifikasi dengan menggunakan decision tree dan knn. Setelah itu, dilakukan perhitungan nilai evaluasi untuk memperoleh hasil klasifikasi terbaik. Alur keseluruhan dari penelitian ini dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Alur Penelitian

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Data
Dataset pada penelitian ini dilakukan pemeriksaan adanya missing value dengan menggunakan software Rstudio didapatkan hasil pada gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Pemeriksaan Missing Value
Berdasarkan hasil yang diperoleh pada gambar 4, dataset tidak memiliki missing value sehingga dapat dilanjutkan ke tahap proses klasifikasi. Statistik deskriptif dari dataset yang digunakan ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Min 1 st Qu Median Mean 3 rd Qu Max Age 29 48 56 54.54 61 77 Sex 0 0 1 0.6768 1 1 CP 0 2 2 2.158 3 3 Trestbps 94 120 130 131.7 140 200 Chol 126 211 243 247.4 276 564 Fbs 0 0 0 0.1448 0 1 Restecg 0 0 1 0.9966 2 2 Thalach 71 133 153 149.6 166 202 Exang 0 0 0 0.3266 1 1 Oldpeak 0 0 0.8 1.056 1.6 6.2 Slope 0 0 1 0.6027 1 2 Ca 0 0 0 0.6768 1 3 Thal 0 0 0 0.835 2 2 Condition 0 0 0 0.4613 1 1
Analisis data visualisasi dilakukan untuk mengetahui perbandingan rasio dari kelas. Gambar 5 menggambarkan balanced  data dengan  persentase  pasien  tidak  mempunyai  penyakit  jantung  sebesar  53.87%  dan persentase  pasien mempunyai penyakit jantung sebesar 46.13%.
Gambar 5. Balanced Class Distribution
Penelitian ini menggunakan 9-fold cross validation dengan membagi dataset menjadi 9-fold dengan ukuran yang sama, dimana 8-fold akan digunakan sebagai data training dan 1-fold akan diguanakan sebagai data testing. Pembagian dataset menjadi data training dan data testing digambarkan pada tabel 3.
Tabel 3. Pembagian Dataset k-fold Dataset 1 Test Train Train Train Train Train Train Train Train 2 Train Test Train Train Train Train Train Train Train 3 Train Train Test Train Train Train Train Train Train 4 Train Train Train Test Train Train Train Train Train 5 Train Train Train Train Test Train Train Train Train 6 Train Train Train Train Train Test Train Train Train 7 Train Train Train Train Train Train Test Train Train 8 Train Train Train Train Train Train Train Test Train 9 Train Train Train Train Train Train Train Train Test 3.2 Hasil Klasifikasi
Tahap  pertama  yang  dilakukan  untuk  klasifikasi  adalah  melakukan  pemodelan  dengan  data training. Setelah model klasifikasi pada data training terbentuk, model tersebut diuji menggunakan data testing. Performa klasifikasi  dengan decision  tree dapat  dilihat  pada  tabel  4  dan  performa  klasifikasi  dengan KNN dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 4. Performa Klasifikasi Decision Tree Accuracy Precision Recall F1 Score Validation 1 72.73% 82.35% 70.00% 75.67% Validation 2 81.82% 88.24% 78.95% 83.34% Validation 3 75.76% 83.33% 75.00% 78.95% Validation 4 84.85% 100.00% 73.68% 84.85% Validation 5 87.88% 94.74% 85.71% 90.00% Validation 6 81.82% 87.50% 77.78% 82.35% Validation 7 66.67% 73.91% 77.27% 75.55% Validation 8 72.73% 100.00% 65.38% 77.59% Validation 9 72.73% 94.74% 69.23% 80.00% Tabel 5. Performa Klasifikasi KNN Accuracy Precision Recall F1 Score Validation 1 72.73% 82.35% 70.00% 75.67% Validation 2 81.82% 88.24% 78.95% 83.34% Validation 3 75.76% 83.33% 75.00% 78.95% Validation 4 84.85% 100.00% 73.68% 84.85% Validation 5 87.88% 94.74% 85.71% 90.00% Validation 6 81.82% 87.50% 77.78% 82.35% Validation 7 66.67% 73.91% 77.27% 75.55% Validation 8 72.73% 100.00% 65.38% 77.59% Validation 9 72.73% 94.74% 69.23% 80.00%
Klasifikasi KNN menujukkan  hasil mtry sebesar  2. Mtry menjelaskan  jumlah  variabel  yang  akan  digunakan sebagai split pada setiap pohon yang terbentuk. Ntree pada klasifikasi ini adalah 500 yang merupakan  nilai default

## 23 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
untuk ntree. Ntree menujukkan jumlah pohon yang dibentuk dalam klasifikasi KNN. Semakin banyak jumlah pohon yang  dibentuk  maka  akan  semakin  baik.  Berdasarkan  perhitungan  menggunakan 9-fold  cross  validation, maka didapatkan performa klasifikasi penyakit jantung menggunakan decision tree dan KNN seperti yang dituliskan pada tabel 6.
Tabel 6. Performa Klasifikasi Accuracy Precision Recall F1 Score Decision Tree 77.44% 89.42% 74.78% 80.92% KNN 81.82% 87.04% 79.82% 83.13%
Berdasarkan pada tabel 6, perbandingan performa klasifikasi penyakit jantung menggunakan decision tree dan KNN juga digambarkan pada grafik pada gambar 6Gambar

## 6. Perbandingan Nilai Evaluasi Klasifikasi
Berdasarkan  gambar  6  diperoleh  nilai  akurasi KNN lebih  tinggi  dari  nilai  akurasi decision  tree.  KNN menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  81.82%  dan decision  tree menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  77.44%.  Nilai precision pada decision tree adalah sebesar 89.42% dan nilai precision dari KNN adalah sebesar 87.04%. Nilai recall yang dihasilkan dari KNN adalah sebesar 79.82% dan nilai recall decision tree adalah sebesar 74.78%. Kemudian F1 Score dari KNN adalah sebesar 83.13% dan F1 score decision tree adalah sebesar 80.92%.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis,  disimpulkan  bahwa  klasifikasi  penyakit  jantung  menggunakan  metode  KNN  lebih baik  dibandingkan  dengan  decision  tree.  Hal  ini  dikarenakan  ketepatan  klasifikasi  dengan  KNN  memberikan  hasil yang lebih baik. Secara khusus, klasifikasi dengan KNN menghasilkan nilai akurasi sebesar 81.82%, nilai precision sebesar  87.04%,  nilai  recall  sebesar  79.82%,  dan  F1  score  sebesar  83.13%.  Dengan  berbagai  keterbatasan  dalam penelitian ini maka beberapa saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai pada penelitian selanjutnya dapat menambah atau memperbarui metode atau algoritma yang digunakan sehingga hasil yang diperoleh dapat lebih akurat. Menggunakan dataset yang berjumlah lebih banyak untuk meningkatkan akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] kemenkes, “Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.,” 2022.
[2] R. Annisa, “Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Prediksi Penderita Penyakit Jantung. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK). No.1. Vol.3. 22-28.,” 2019.
[3] dan R. C. Alham S. R. J. I., Efy Y., “Sistem Diagnosis Penyakit Jantung Koroner Dengan Algoritma C4.5 Berbasis Website  (Studi  Kasus:  RSUD  Dr.  Soedarso  Pontianak).  PETIR :  Jurnal  Pengkajian  dan  Penerapan  Teknik Informatika. No.2. Vol.14. 214-222.,” 2021.
[4] Kaggle, “Kaggle. Heart Disease Cleveland UCI,” 2022.
[5] T. M. Mitchell, “Machine Learning. McGraw-Hill. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.,” 2022.

## Perbandingan Performa Klasifikasi
95,00%
90,00%
85,00%
80,00% 75,00% 70,00% 65,00% Accuracy Precision Recall F1 Score Decision Tree KNN
[6] I.  P.  Sari,  D.  Setiawan,  and  D.  W.  Marwan,  “Sosialisasi  Pelaksanaan  Posyandu  Melalui  Transformasi  Digital Kesehatan  Menggunakan  Aplikasi  Mobile  Posyandu  Q,” J.  Abdidas ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  870–876,  2022,  doi: 10.31004/abdidas.v3i5.691.
[7] D.  Setiawan,  R.  N.  Putri,  and  R.  Suryanita,  “Implementasi  Algoritma  Genetika  Untuk  Prediksi  Penyakit Autoimun,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 4, no. 1, pp. 8–16, 2019, doi: 10.36341/rabit.v4i1.595.
[8] I. Puspita Sari and D. Setiawan, “Aplikasi D’Laundry Berbasis Android Menggunakan Model Design Thinking Android-Based D’Laundry Application Using Model Design Thinking,” Juli , vol. 2, no. 3, pp. 136–142, 2022.
[9] D. Setiawan, D. Arisandi, and L. Trisnawati,  “Aplikasi Prediksi Penyakit Sirosis Hati  Menggunakan Algoritma Genetika,” J. SANTI (Sistem Inf. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 31–40, 2022.
[10] D.  Azhima,  “Hybrid  Machine  Learning  Model  untuk  Memprediksi  Penyakit  Jantung  dengan  Metode  Logistic Regression dan Random Forest. Jurnal Teknologi Terpadu. No.1. Vol.8. 40-46,” 2022.
[11] C. Y. Gobel, “Sistem Pakar Penyakit Liver Menggunakan K- Nearest Neighbors Algoritm,” 2022.
[12] N. T. Rahman, “Analisa Algoritma Decision Tree Dan Naïve Bayes Pada Pasien Penyakit Liver,” J. Fasilkom, vol. 10, no. 2, pp. 144–151, 2020, doi: 10.37859/jf.v10i2.2087.,” 2022.
[13] B. L. Trust, “Liver disease is now the biggest cause of death in those aged between 35-49 years old, new report reveals,”  British  Liver  Trust,  2019.  [Online].  Available:  https://britishlivertrust.org.uk/liver-diseaseis-now-the- biggest-cause-of-death-in-those-aged-betwe,” 2022.
[14] and A. H. I. Setiawati, A. P. Wibowo, “Implementasi Decision Tree Untuk Mendiagnosis Penyakit Liver,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 1, no. 1, pp. 13–17, 2019.,” 2019.
[15] Rudiansyah,  D.  Setiawan,  and  Shucy  Ramawati  Fadila,  “Identifikasi  Faktor  Risiko  Stunting  pada  Anak-anak dengan Metode K means Clustering menggunakan Dataset Kaggle,” JEKIN - J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 10– 16, 2023, doi: 10.58794/jekin.v3i1.443.
[16] T. Yuhono, C. R. Hassolthine, and R. Sahara, “Prediksi Harga Steel Hot-Rolled ( Hrc ) Dengan Model Recurement Neural Network ( Rnn ),” vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2024.
[17] T. Yuhono, C. R. Hassolthine, and R. Sahara, “PREDIKSI HARGA STEEL HOT-ROLLED ( HRC ) DENGAN MODEL RECUREMENT NEURAL NETWORK ( RNN ),” vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2024.
[18] N. Maryam, D. Setiawan, and R. Noratama Putri, “Aplikasi Deteksi Dini Penyakit Tidak Menular Pada Lansia Dengan menggunakan metode Dynamic System Development Method (DSDM),” JEKIN - J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.58794/jekin.v3i1.219.
[19] Liza Trisnawati, D. Setiawan, and S. Ryanto, “ANTIDERM Dermatitis Consultation Application User Interface Design  Model  Using  Design  Sprint  Method,” J.  Int.  Multidiscip. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–17,  2023,  doi: 10.58794/jim.v1i1.193.
[20] D. Setiawan, R. N. Putri, and R. Suryanita, “Perbandingan Algoritma Genetika dan Backpropagation pada Aplikasi Prediksi Penyakit Autoimun,” Khazanah Inform.  J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 21–27, 2019, doi: 10.23917/khif.v5i1.7173.
[21] I. Engineering, D. Setiawan, M. C. Pratama, D. Arisandi, T. Informatika, and U. Abdurrab, “IMPLEMENTASI SISTEM KEAMANAN JARINGAN MENGGUNAKAN RULE-,” vol. 7, no. 2, pp. 381–389, 2023.
[22] P. Addie, D. Pengembangan, K. Pada, L. Elvitaria, D. Setiawan, and L. Susanti, “PENDAHULUAN Perkembangan ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  yang  sangat  pesat  saat  ini  menunjang  dan  mempermudah  semua  kegiatan  di berbagai bidang dalam kehidupan manusia , salah satunya di Pendidikan . Dengan pemanfaatan teknologi media pembelajaran akan leb,” vol. 8, no. 2, pp. 231–246, 2023.
[23] M.  P.  Efendy  and  D.  Setiawan,  “PERANCANGAN  APLIKASI  MAKANAN  EMPAT  SEHAT  LIMA SEMPURNA,” vol. 5, no. 1, pp. 13–19, 2021.
[24] Jack Billie Chandra and Dewi Nasien, “Application Of Machine  Learning K-Nearest Neighbour Algorithm To Predict  Diabetes,” Int.  J.  Electr.  Energy  Power  Syst.  Eng. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  134–139,  2023,  doi: 10.31258/ijeepse.6.1.117-121.