Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.839 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 125-130 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## OPTIMIZATION OF THE K-NEAREST NEIGHBORS ALGORITHM USING THE ELBOW METHOD ON STROKE PREDICTION
Febri Sutomo 1 , Daffa Ammar Muaafii 2 , Daffa Naufaldi Al Rasyid 3 , Yogiek Indra Kurniawan* 4 , Lasmedi Afuan 5 , Teguh Cahyono 6 , Eddy Maryanto 7 , Dadang Iskandar 8
1,2,3,4,5,6,7,8 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Email: 1 febri.sutomo@mhs.unsoed.ac.id , 2 daffa.muaafii@mhs.unsoed.ac.id , 3 daffa.rasyid@mhs.unsoed.ac.id , 4 yogiek@unsoed.ac.id , 5 lasmedi.afuan@unsoed.ac.id , 6 teguh.cahyono@unsoed.ac.id ,
7 eddy.maryanto@unsoed.ac.id , 8 dadang.iskandar@unsoed.ac.id
(Naskah masuk: 16 Januari 2023, Revisi : 01 Februari 2023, diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
Stroke is the second most deadly disease in the world according to WHO. The sufferer has an injury to the nervous system. Because of  this, health experts, especially in the field of nursing, need special attention. Technological advances continue to change over time so that information needs are needed in life. Currently the data on stroke sufferers  is  extensive  enough  so  that  adequate  information  presentation  techniques  are  needed  so  that  the information  received is very accurate and in  accordance with user needs. Therefore, it is necessary to  process data mining on stroke patient data to obtain useful information for users. This study aims to prove the performance of the Elbow Method to produce the optimum k value in the stroke prediction data using the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm. The optimum k value is generated from the Elbow Method which is executed with the Google Collaboratory using the Python programming language. The test results show that the Elbow Method produces the optimum k value at k = 7. The KNN model that uses the optimum k value from the Elbow Method can increase the accuracy and precision values reaching 6% and 0.12, respectively.
Keywords : Data Mining, Elbow Method, K-Nearest Neighbors, Stroke prediction.

## OPTIMASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS MENGGUNAKAN METODE ELBOW PADA PREDIKSI STROKE

## Abstrak
Stroke merupakan penyakit paling mematikan nomor dua di dunia menurut WHO. Penderitanya mengalami cedera pada sistem saraf. Karena hal inilah para pakar kesehatan khususnya dibidang keperawatan memerlukan perhatian khusus.. Kemajuan teknologi terus berubah seiring waktu sehingga kebutuhan informasi sangat dibutuhkan dalam kehidupan. Saat ini data mengenai penderita stroke sudah cukup luas sehingga teknik penyajian informasi yang memadai  sangatlah  dibutuhkan  supaya  informasi  yang  diterima  sangat  akurat  dan  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna.  Maka  dari  itu,  perlu  dilakukan  proses  data  mining  pada  data  penderita  stroke  untuk  mendapatkan informasi yang bermanfaat bagi para pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan kinerja Elbow Method untuk menghasilkan nilai k yang optimum pada data prediksi penyakit stroke menggunakan algoritma K-Nearest Neighbour (KNN). Nilai k optimum dihasilkan dari Elbow Method yang dieksekusi dengan Google Colaboratory yang  menggunakan  bahasa  pemrograman Python. Hasil  pengujian  memperlihatkan  bahwa Elbow  Method menenghasilkan nilai k optimum pada k = 7. Model KNN yang menggunakan nilai k optimum dari hasil Elbow Methode dapat meingkatkan nilai accuracy dan precision masing-masing  mencapai 6% dan 0.12..
Kata kunci : Data Mining, K-Nearest Neighbors, metode Elbow, Prediksi stroke.

## 1. PENDAHULUAN
Stroke  merupakan  penyebab  utama  kematian dan  kecacatan  secara  global.  Diagnosis  tergantung pada  fitur  klinis  dan  pencitraan  otak  untuk membedakan  antara  stroke  iskemik  dan  perdarahan intraserebral [1]. Stroke, atau kecelakaan serebrovaskular, melibatkan cedera pada sistem saraf
pusat  sebagai  akibat  dari  penyebab  vaskular,  dan merupakan  penyebab  utama  kecacatan  di  seluruh dunia [2]. Stroke merupakan kematian tertinggi kedua di  seluruh  dunia  dengan  penyebab  utama  adalah kecacatan.  Dari  WHO  sendiri  70%  secara  global disebabkan oleh stroke, 87% kematian akibat stroke terjadi  di  negara-negara  berpenghasilan  rendah  dan
menengah  [3].  Stroke  menjadi  penyebab  pertama kematian  yang  diprediksi  pada  tahun  2030  (14,4% dari total kematian) dan penyebab ketiga DALY lost (6% dari total DALY) di negara-negara berpenghasilan  menengah;  dan  penyebab  kematian yang  ketiga  (8,2%  dari  total  kematian)  dan  8 penyebab utama DALY lost (2,8% dari total DALY) di  negara-negara  berpenghasilan  rendah  [1],  [4]. Masalah  penyakit  stroke  di  Indonesia  memerlukan perhatian yang serius karena jumlah kasus yang terus meningkat  dan  mempunyai  angka  kematian  yang tinggi [4].
Dalam  pemanfaatan  teknologi  khususnya  di bidang  ilmu  kesehatan  dengan  menggunakan pemodelan pembelajaran mesin semakin disesuaikan karena dengan pembelajaran mesin dapat mempermudah  dalam  prediksi  dalam  melakukan penanganan  penyakit  [5].  Sebagai  contoh  di  dalam menangani  pasien  yang  sering  terlambat  dalam melakukan tindakan, peluang pasien bisa diobati jika sebuah  sistem  penangan  secara  otomatis  itu dilakukan, paling tidak dalam mengambil keputusan awal  saat  sebelum  kejadian.  Sehingga  dibuat pemodelan pembelajaran mesin yang mampu bekerja secara  otomatis  agar  digunakan  secara  langsung dalam  membantu  pasien  untuk  menekan  risiko  [6]. Penggunaan  pembelajaran  mesin,  terbukti  telah banyak  diterapkan  dalam  topik  klasifikasi  dan optimasi  dalam  membuat  sistem  cerdas  untuk meningkatkan penyedia layanan kesehatan  [7], [8].
Banyak cara telah dilakukan untuk memprediksi berbagai  penyakit  dengan  membandingkan  kinerja teknologi  Data  Mining  prediktif.  sebagai  proses pemilihan fitur, algoritma analisis komponen prinsip digunakan untuk mengurangi dimensi dan mengadopsi algoritma klasifikasi dalam membangun model klasifikasi [9]. Klasifikasi adalah teknik untuk membentuk model data yang belum diklasifikasikan, maka model dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data baru.
Salah  satu  algoritma  klasisfikasi  yang  cukup populer  yaitu  algoritman K-Nearest  Neighbour (KNN). Algoritma KNN adalah sebuah metode untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek  yang  diuji  [10]–[13].  Algoritma  KNN  akan mengelompokan hasil perhitungan dengan data latih yang  mempunyai  kerabat  terbanyak  dalam  nilai jangkauan  yang  ditentukan.  Jarak  antara  data  latih dan  data  uji  dihitung  menggunakan  persamaan Euclidean.
Dalam meningkatkan tingkat akurasi pada suatu algoritma digunakan suatu teknik optimasi. Salah satu teknik  optimasi  yang  dapat  digunakan  yaitu Elbow Method .  Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang menggunakan Elbow  Method sebagai  metode optimasi yaitu  sebagai  berikut  [11],  [12], [14].  Dari ketiga penelitian tersebut, Elbow Method digunakan untuk optimasi algortma K-Means dengan menghasilkan jumlah cluster yang optimal.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuktikan kinerja Elbow  Method untuk  menghasilkan  nilai  k yang  optimum  pada  data  prediksi  penyakit  stroke menggunakan algoritma K-Nearest Neighbour
(KNN).  Nilai  k  optimum  dihasilkan  dari Elbow Method yang dieksekusi dengan Google Colaboratory yang menggunakan bahasa
pemrograman Python. .

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  menggunakan  langkah metodologi yang terdiri dari beberapa tahap dan dapat ditunjukkan oleh Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana  cara  melakukan  optimasi  algoritma K- Nearest  Neighbors  (KNN) menggonakan Elbow Method untuk  menentukan  nilai  k  optimum  pada dataset stroke prediction .

## 2.2. Pengumpulan Data
Penelitian menggunakan dataset stroke prediction yang  diunduh  dari  website  kaggle  [15].
Data  tersebut  terdiri  atas  5110 instance dengan  12 atribut.  Atribut  dan  penjelasannya  disajikan  pada Tabel  1.  Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  dataset memiliki enam atribut binary, delapan atribut dalam bentuk  kategorikal  dan  tiga  atribut  dalam  bentuk numerik.
Tabel 1. Deskripsi Dataset Stroke Prediction No Atribut Deskripsi 1 ID Nomor Ide pasien 2 Gender Jenis kelamin pasien 3 Age Umur pasien 4 Hypertension 0 – tidak hipertensi 1 - hipertensi 5 Heart disae 0 – tidak memiliki riwayat penyakit jantung 1 – memiliki riwayat penyakit jantung 6 Martial status Menikah atau tidak menikah 7 Work type Jenis pekerjaan pasien 8 Residence area Wilayah tempat tinggal pasien 9 Avg glukose Rata-rata kadar gula dalam darah 10 BMI Body Mass Indeks pasien 11 Smoking status Status merokok pasien 12 Stroke status 0 – stroke 1 – tidak stroke

## 2.3. Preprocessing Data
Data Preprocessing adalah teknik penambangan data  awal  untuk  mengubah  data  mentah  menjadi format dan informasi yang lebih efisien dan berguna [13].  Preprocessing  data  harus  dilakukan  dalam proses  data  mining,  karena  tidak  semua  data  atau atribut data dalam data digunakan dalam proses data mining.  Proses  ini  dilakukan  agar  data  yang  akan digunakan sesuai kebutuhan [16].
Pada tahap ini dilakukan beberapa proses untuk mengolah  data  sebelum  dilakukan  klasifikasi menggunakan algoritma KNN. Prosesnya meliputi:
a) Data Cleaning
Proses data  cleaning mencakup  antara  lain membuang  duplikasi  data,  memerika  data  yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data .
b) Feature Selection
Feature  Selection bertujuan  untuk  memilih feature yang  berpengaruh  dan  mengesampingkan feature yang tidak berpengaruh dalam suatu kegiatan pemodelan atau penganalisaan data.
c) Feature Encoding
Feature  Encoding adalah  proses  dimana  data yang  telah  dipilih  akan  diubah  kedalam  bentuk dimana data bisa diproses dalam data mining..

## 2.4. Implementasi K-Nearest Neighbors (KNN)
Metode K-Nearest Neighbors atau biasa disebut KNN  merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  bekerja dengan  mengambil  sejumlah  K  data  terdekat (tetangganya) sebagai acuan untuk menentukan kelas dari data baru. Algoritma ini mengklasifikasikan data berdasarkan similarity atau kemiripan atau kedekatannya terhadap data lainnya. Untuk
mendefinisikan  jarak  antara  dua  objek  x  dan  y, digunakan  rumus  jarak  Euclidean  seperti  pada persamaan 1.
𝑑 =   √∑ (𝑋 1 +   𝑋 2 ) (1)
Keterangan: d = jarak Euclidean X1 = data training X2 = data testing
Kemudian  dilakukan  algoritma  KNN  sebagai berikut:
1. Menentukan nilai K sebagai parameter (jumlah tetangga paling dekat)
2. Untuk  sebuah  data  testing,  hitung  jarak Euclidean pada setiap data training.
3. Urutkan semua data berdasarkan jarak Euclidean terkecil secara ascending
4. Eliminasi data sesuai nilai K
5. Klasifikasi  ditentukan  dengan  target  terbanyak yang ada pada data hasil eliminasi.

## 2.5. Pengujian Precision, Recall dan Accuracy
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  dengan menghitung nilai precision, recall serta accuracy dari KNN  asli  dan  KNN  optimasi Elbow  Method. Langkah  awal  dalam  tahap  ini  adalah  dengan membagi  data  di  setiap  kasus  menjadi  2,  yaitu  data training atau data latih dan data testing atau data uji. Data training digunakan sebagai  data rujukan dalam perhitungan setiap algoritma, sedangkan data testing digunakan untuk menilai prediksi maupun penentuan yang dilakukan oleh setiap algoritma sudah tepat atau tidak
Precision merupakan  perhitungan  terhadap perkiraan  proporsi  kasus  positif  yang  benar  dan dirumuskan dalam persamaan 2:
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
Keterangan: TP = True Positive FP = False Positive
Hasil presisi merupakan jumlah data yang benar dan  tepat  ( true  positive) dibagi  dengan  data  yang benar  dan  tepat  dan  data  hasil  tidak  terduga  ( true positive dan false positive). Recall merupakan perhitungan terhadap perkiraan  proporsi  kasus  positif  yang  diidentifikasi benar dan dirumuskan dalam persamaan 3:
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
Keterangan: TP = True Positive FN = False Negative
Recall merupakan  jumlah  data  yg  benar  dan tepat( true  positive) dibagi  dengan  data  yang  benar dan tepat dan data hasil hilang(true positive dan false negative ).
Accuracy merupakan  perhitungan  terhadap proporsi  dari  jumlah  total  prediksi  yang  benar  dan dirumuskan dalam persamaan 4:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁 +𝐹𝑃+𝐹𝑁 (4)
Keterangan: TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative
Hasil akurasi klasifikasi merupakan jumlah data yang  tepat( true  positive dan true  negative) dibagi dengan total data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Preprocessing Data
Sebelum dilakukan proses data mining, dataset terlebih  dahulu  dilakukan preprocessing data  yang meliputi data cleaning , feature selection dan feature encoding . Pada  proses  data  cleaning  dari  1000 instance yang  digunakan  terdapat  58  data  yang  bernilai null pada atribut BMI seperti yang terlihat  pada Gambar 1. Data yang bernilai null tersebut kemudian dihapus sehingga tersisa 942 instance ,
Gambar 1.  Jumlah Data yang Bernilai Null
Setelah  dilakukan    data  cleaning  selanjutnya dilakukan feature encoding . Dari 12 atribut yang ada didapatkan  6  atribut  yang  merupakan  data  binary yang terlihat pada Gambar 2 dan didapatkan 3 atribut yang  merupakan  data categorical yang  tersaji  pada Gambar  3 . Atribut  bertipe  binnary  kemudian ditransformasi  menggunakan  library label  binarizer sedangkan  atributbertipe  categorical  ditransformasi menggunakan library label encoder
Gambar 2. Atribut yang Bertipe Binnary
Gambar 3. Atribut yang Bertipe Categorical
Preprocessing  data  yang  terakhir yaitu  feature selection .  Dari  seluruh  atribut  yang  ada  ditentukan bahwa  atribut  Id    memiliki  nilai  yang  unik  untuk setiap data. Atribut tersebut tidak akan mempengaruhi target class. Oleh karena itu atribut Id tidak  digunakan  sehingga  tersisa  11  atribut  seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Atribut Setelah Feature Selection .

## 3.2. Hasil Implementasi KNN
Dataset yang telah dilakukan preporcessing data kemudian  dilakukan splitting untuk  data  testing  dan data  training.  Dalam  penelitian  ini  dibuat  3  model data  dengan  spliting  data  test/data  tarining  masing- masing sebesar 20/80, 25/75 dan 30/70.
Pengujian pertama dilakukan dengan
menggunakan  klasifikasi  KNN  tanpa  menggunakan Elbow  Methode.  Nilai  k  yang  digunakan  pada percobaan ini yaitu nilai k terkecil yaitu 3.
Tabel 2. Precision, Recall dan Accuracy Sebelum Menggunakan Elbow Methode Split Precision Recall Accuracy 20-80 0.43 0.51 78% 25-75 0.42 0.49 75% 30-70 0.44 0.51 78%
Hasil pengujian Knn dengan menggunakan nilai k  =  3  tersaji  pada  Tabel  2.  Dari  tabel  tersebut didapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 78 % yang dimiliki  oleh  model  splitting  data  20-80  dan  model splitting data 30-70. Untuk model splitting data 20-80 didapatkan  nilai  precision  sebesar  0.43  dan  recall sebesar  0.51.  Untuk  model  splitting  data  30-70 didapatkan  nilai  precision  sebesar  0.44  dan  recall sebesar 0.51. Kemudian pada model splitting data 25- 75  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  75%  dengan precision sebesar 0.42 dan recal sebesar 0.49.

## 3.3. Hasil Optimasi Menggunakan Elbow Method
Untuk  mengoptimasi  knn  digunakan  Elbow Method  untuk  menentukan  nilai  k  yang  optimum. Nilai k optimum diperoleh dari perbandingan nilai k
dengan  nilai Mean  Squared  Error (MSE).  Nilai  k dengan  nilai  MSE  minimum  nantinya  yang ditentukan  sebagai  k  optimum.  Dari  percobaan  ini, nilai  k  yang  digunakan  pada Elbow  Method merupakan bilangan ganjil dengan rentang 3 sampai 20.

## Gambar 5. Grafik Nilai MSE Terhadap Nilai K
Grafik  nilai MSE terhadap nilai k untuk ketiga model disajikan pada Gambar 5. Dari grafik yang ada pada  Gambar  5.  terlihat  ketiga  model  tersebut memiliki titik elbow (siku) yang sama terhadap nilai k yaitu 7. Pada titik k = 7 ketiga model memiliki nilai MSE  minimum.  Untuk  model  splitting  data  30-70 memiliki nilai MSE minimum 0.165, model splitting data  25-75  memiliki  nilai  MSE  0.18  dan  model splitting data 20-80 memiliki nilai MSE 0.178. Maka dari  itu  dapat  ditentukan  bahwa  nilai  k  optimum untuk model ketiga model tersebut yaitu 7.
Nilai  k  optimum  yang  didapat  kemudian diaplikasikan  pada  ketiga  model  sebelumnya.  Dari pengujian  yang  dilakukan  diperoleh  nilai  precision, recall dan akurasi seperti pada Tabel 3.
Tabel 3.  Precision, Recall dan Accuracy Setelah  Menggunakan
Elbow Methode Split Precision Recall Accuracy 20-80 0.56 0.51 84% 25-75 0.56 0.47 81% 30-70 0.54 0.49 82% Dari Tabel 3. terlihat bahwa setelah menggunakan Elbow Method, ketiga model mengalami kenaikan akurasi. Akurasi tertinggi yang didapatkan yaitu sebesar 84% yang dimiliki pada data dengan  model  splitting  data  20-80.  Dengan  model yang  sama  didapatkan  precision  sebesar  0.56  dan recall sebesar 0.51.  Untuk model splitting data 25-75 diperoleh  akurasi  sebesar  81%,  dengan  precision sebesar 0.56 dan recall sebesar 0.51. Kemudian untuk model split data 30-70 diperoleh  nilai akurasi sebesar 82% dengan  precision sebesar 0.54 dan recall sebesar 0.49.

## 4. DISKUSI
Hasil  perbandingan  optimasi  sebelum  dan sesudah menggunakan Elbow Method dapat ditunjukkan oleh tabel 4.
Tabel 4.  Perbandingan Sebelum dan Sesudah Menggunakan Elbow Method Split Precision Recall Accuracy KNN KNN + Elbow KNN KNN +
Elbow KNN KNN + Elbow 20- 80 0.43 0.56 0.51 0.51 78% 84% 25- 75 0.42 0.56 0.49 0.47 75% 81% 30- 70 0.44 0.54 0.51 0.49 78% 82%
Dari  data  yang  tersaji  pada  Tabel  4.  setelah menggunakan  nilai  k  yang  didapatkan  dari elbow methode, untuk  split  data  20/80  akurasi  meningkat 6%, precision meningkat 0.13 dan recall bernilai tetap yaitu  0.51,  Untuk  split  data  25/75  nilai  akurasi meningkat sebesar 6 %, precision meningkat 0.14 dan recall  mengalami  penurunan  sebesar  0.02.  Dan terakhir  untuk  split  data  30/70  akurasi  meningkat sebesar  5  %,  precision  memingkat  0.10  dan  recall mengalami penurunan sebesar 0.02

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan terhadap dataset prediksi penyakit stroke, penggunaan Elbow Method dapat meningkatkan nilai akurasi  dan  precision.  Setelah  menggunakan Elbow Methode nilai  akurasi  rata-rata  naik  sekitar  6%  dan precision rata-rata naik sekitar 0.12. Selain itu jumlah data training juga mempengaruhi nilai akurasi, model dengan  data  training  terbanyak  mendapatkan  nilai akurasi paling tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Byna  and  M.  Basit,  “Penerapan  Metode Adaboost  Untuk  Mengoptimasi  Prediksi Penyakit  Stroke  Dengan  Algoritma  Naïve Bayes,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi dan  Komputer) ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  407–411, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.1023.
[2] J.  Kissane,  J.  A.  Neutze,  and  H.  Singh, Radiology  fundamentals:  Introduction  to imaging  &  technology .  Springer  Nature, 2020.
[3] J. S. Brown, “Ending the doctor-nurse game by  enhancing  the  role  of  the  ward  nurse,” BMJ , p. l698, Feb. 2019, doi: 10.1136/bmj.l698. [4] A.  Faisal  and  A.  Subekti,  “Deep  Neural Network  untuk  Prediksi  Stroke,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol.  7,  no.  3,  p.  443,  2021,  doi: 10.26418/jp.v7i3.50094.
[5] J. Heo, J. G. Yoon, H. Park, Y. D. Kim, H. S. Nam,  and  J.  H.  Heo,  “Machine  Learning– Based  Model  for Prediction  of  Outcomes  in Acute  Stroke,” Stroke ,  vol.  50,  no.  5,  pp.
1263–1265, May 2019, doi:
10.1161/STROKEAHA.118.024293.
[6] V.  Adelina,  “Klasifikasi  Tingkat  Risiko Penyakit  Stroke  Menggunakan  Metode  GA- Fuzzy  Tsukamoto,”  Universitas  Brawijaya, 2018.
[7]
I. Cholissodin, F. Farisuddin, and E. Santoso,
“Klasifikasi Tingkat Resiko Stroke Menggunakan  Improved  Particle  Swarm
Optimization dan Support Vector Machine,”
Konferensi Nasional Sistem & Informasi , pp. 11–13, 2016.
[8] K.  Shameer,  K.  W.  Johnson,  B.  S. Glicksberg, J. T. Dudley, and P. P. Sengupta, “Machine learning in cardiovascular medicine: are we there yet?,” Heart , vol. 104, no.  14,  pp.  1156–1164,  Jul.  2018,  doi: 10.1136/heartjnl-2017-311198.
[9] M.  S.  Singh  and  P.  Choudhary,  “Stroke prediction  using  artificial  intelligence,”  in 2017  8th  Annual  Industrial  Automation  and Electromechanical  Engineering  Conference (IEMECON) ,  Aug.  2017,  pp.  158–161.  doi: 10.1109/IEMECON.2017.8079581.
[10] F. Dhewayani, D. Amelia, D. Alifah, B. Sari, and  M.  Jajuli,  “Implementasi  K-Means Clustering  untuk  Pengelompokkan  Daerah Rawan  Bencana  Kebakaran  Menggunakan
Model  CRISP-DM,” Jurnal  Teknologi  dan Informasi ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  64–77,  2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.6674.
[11] A. Winarta and W. J. Kurniawan, “Optimasi cluster k-means menggunakan metode elbow pada  data  pengguna  narkoba  dengan pemrograman  python,” Jurnal Teknik
Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 5, no. 1, pp. 113–119, 2021.
[12] N. T. Hartanti, “Metode Elbow dan K-Means Guna  Mengukur  Kesiapan  Siswa  SMK Dalam  Ujian  Nasional,” Jurnal  Nasional
Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 6, no. 2, pp. 82–89, 2020, doi:
10.25077/teknosi.v6i2.2020.82-89.
[13] H.  Said et  al. ,  “Penerapan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  Untuk  Memprediksi Kualitas  Air  Yang  Dapat  Dikonsumsi,”  vol. 21, no. 2, pp. 256–267, 2022.
[14] D.  A.  I.  C.  Dewi  and  D.  A.  K.  Pramita, “Analisis  Perbandingan  Metode  Elbow  dan Silhouette  pada  Algoritma  Clustering  K-
Medoids  dalam  Pengelompokan  Produksi Kerajinan Bali,” Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika , vol. 9, no. 3, pp.
102–109, Nov.
2019,
doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[15] Fedesoriano,  “Stroke  Prediction  Dataset  | Kaggle.” https://www.kaggle.com/datasets/fedesorian o/stroke-prediction-
dataset/code?datasetId=1120859 (accessed Jun. 10, 2022).
[16] R.  R.  Rerung,  “Penerapan  Data  Mining dengan  Memanfaatkan  Metode  Association Rule  untuk  Promosi  Produk,” Jurnal
Teknologi  Rekayasa ,  vol.  3,  no.  1,  p.  89,
2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89- 98.10.26634/jse.13.3.15515..