INSECT , Vol.7 No.2, 2022, p-ISSN : 2476-9010 - e-ISSN : 2614-431X
Model Prediksi Otomatis Jenis Penyakit Hipertensi dengan Pemanfaatan Algoritma Machine Learning Artificial Neural Network
Purwono Purwono* 1 , Pramesti Dewi 2 , Sony Kartika Wibisono 3 , Bala Putra Dewa 4 1,3,4 Prodi Informatika, Universitas Harapan Bangsa, Purwokerto
2 Prodi Keperawatan, Universitas Harapan Bangsa, Purwokerto e-mail: * 1 purwono@uhb.ac.id, 2 pramestidewi@uhb.ac.id, 3 wibisono.sony@gmail.com,
4 bdewa@uhb.ac.id,
Abstrak
Hipertensi merupakan faktor utama dalam perkembangan penyakit seperti stroke, gagal jantung, infark miokard, fibrilasi atrium, penyakit arteri perifer, dan diseksi aorta. Prediksi dini jenis hipertensi dari riwayat kesehatan merupakan hal yang penting agar kita dapat mengetahui penyakit yang disebabkan olehnya. Prediksi ini dapat diperoleh dengan memanfaatkan teknologi machine  learning  untuk  menemukan  pengetahuan  baru  dari  data  dasar  sehingga  menemukan pola  yang  valid,  berguna,  dan  mudah  dipelajari.  Model  klasifikasi  neural  network  diusulkan dalam  penelitian  ini.  Kontribusi  kami  dalam  penelitian  ini  adalah  membuat  model  klasifikasi neural  network.  Kami  melihat  peneliti  sebelumnya  hanya  mengejar  nilai  akurasi  yang  tinggi semata.  Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  kami  menggunakan  teknik  optimasi hyperparameter gridsearch cv pada model klasifikasi artificial neural network. Parameter yang digunakan  dalam  model  ini  yaitu  solver='lbfgs',  alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(5,  2), random_state=1. Nilai akurasi ketepatan prediksi dalam menentukan jenis hipertensi ini sebesar 85%  yang  menunjukan  bahwa  model  yang  dibangun  tenyata  sudah  cukup  baik  dalam  proses klasifikasi.
Kata kunci—klasifikasi, hipertensi, neural network, penyakit, kesehatan

## 1. PENDAHULUAN
esehatan adalah hal yang paling dibutuhkan masyarakat baik secara fisik, mental dan sosial [1]. Tekanan darah merupakan daya yang digunakan dalam proses peredarah darah menuju dinding arteri tubuh manusia [2]. Terdapat dua jenis tekanan darah manusia yaitu tekanan darah sistolik dan tekanan darah diastolik  [2]. Tekanan dalam pembuluh darah saat jantung berdetak disebut dengan tekanan darah sistolik sedangkan untuk tekanan diastolik terjadi diantara ketukan denyut jantung. Penyakit tekanan darah tinggi atau bisa kita sebut hipertensi didiagnosis jika nilai tekanan sistolik sama atau lebih besar daripada 140 mmHh [3] serta untuk tekanan diastolik lebih besar atau sama dengan 90 mmHg  [4]. Hipertensi menjadi salah satu faktor penting penyebab beberapa  penyakit  seperti  stroke,  gagal  jantung,  infark  miokard,  atrial  fibrilasi,  penyakit  arteri perifer hingga diseksi aorta [5].
Merujuk pada data yang diambil dari National High Blood Pressure Education Program, terdapat  beberapa  jenis  tekanan  darah  yang  terjadi  pada  manusia  dewasa  [2].  Tekanan  darah normal berkisar pada angka  tekanan  sistolik  kurang dari 120 mmHg dan diastolik  kurang dari 80mmHg. Tekanan disebut dengan pre-hypertension jika angka sistolik antara 120 hingga 139 mmHg  atau  diastolik  antara  80  hingga  99  mmHg. Stage-1  hypertension jika  angka  sistolik
K
83
berkisar  antara  140-159  mmHg  atau  diastolik  antara  90-99  mmHg. Stage-2  hypertension jika angka  sistolik  lebih  dari  160  mmHg  atau  diastolik  sama  dengan  atau  lebih  dari  100  mmHg. Tahapan pre-hypertension biasanya  tidak  diikuti  dengan  gejala-gejala  yang  dirasakan  oleh individu,  namun  berpotensi  pada  resiko  menjadi  penyakit  hipertensi  hingga  penyakit kardiovaskule [6].
Kejadian  hipertensi  secara  global  mencapai  angka    1,13  milyar  orang,  dimana  31% diantaranya  beresiko  terhadap  orang  dewasa  dan  terus  semakin  meningkat  sebanyak  5,1% dibandingkan  prevalensi  dunia  dalam  kurun  waktu  tahun  2000-2010    [7].  Dilansir  dari  data Kementrian  Kesehatan  Indonesia,  hipertensi  terjadi  dalam  kategori  usia  31-44  tahun  dengan persentase 31,6%, pada umur 45-54 tahun sebanyak 45,3 dan 55-64 tahun sebanyak 55,2% [8].
Perkembangan teknologi pada bidang kesehatan terus meningkat  [9]. Teknologi seperti pemanfaatkan machine  learning pada  aplikasi  keperawatan  dan  medis  merupakan  salah  satu contoh nyata dari perkembangan teknologi pada bidang kesehatan [10]. Machine learning ialah teknologi  berbasis  komputer  dan  matematika  yang  menggunakan  data  sebagai  media pembelajaran  oleh  mesin  komputer  dan  menghasilkan  prediksi  di  masa  depan  [11].  Machine learning hadir sebagai solusi dalam upaya prediksi dini sebuah penyakit [12]. Prediksi diagnostik pada machine  learning telah  terbukti  menjadi  metode  yang  menjanjikan  dalam  berbagai permasalahan kehidupan [13]. Metode machine learning dibuat dengan berbagai rangkaian alat dan teknik yang dapat mengeksplorasi kumpulan data dalam jumlah besar hingga menghasilkan pola-pola tertentu yang bermanfaat bagi ilmu pengetahuan [14].
Berbagai  penelitian  terkait  dengan  upaya  prediksi  jenis  penyakit  hipertensi  telah dilakukan oleh para peneliti. Penelitian yang dilakukan oleh [15] memanfaatkan model machine learning tanpa  teknik oversampling .  Penelitian  tersebut  menghasilkan  nilai  ketepatan  prediksi jenis  hipertensi  sebesar  91%.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [16]  telah  menggunakan  model machine  learning LVQ  pada  klasifikasi  jenis  hipertensi  dengan  pedoman  ESH  dan  berhasil mendapatkan  akurasi  prediksi  pada  model  tersebut  sebesar  94,6%.  Penelitian  yang  telah dilakukan oleh [17] menggunakan machine learning dengan optimalisasi fitur yang diekstraksi dari sinyal PPG melalui transformasi wavelet dan klinis seperti usia, indeks masa tubuh dan detak jantung dalam memprediksi normotensi dan prehipertensi. Hasil penelitian tersebut mendapatkan nilai akurasi prediksi sebesar 71,42%.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu,  kami  secara  khusus  melakukan  penelitian untuk  membuat  model machine  learning dengan  memanfaatkan  algoritma artificial  neural network . Model selanjutnya diukur nilai akurasinya dalam memprediksi jenis hipertensi. Model ini digunakan sebagai sistem prediksi ketika ada data baru yang akan diuji jenis hipertensinya.
2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Penelitian ini memanfaatkan dataset yang diperoleh dari PPG-BP (photoplethysmography-blood  pressure) yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  kinerja  dari model  klasifikasi  machine  learning  [18].  Dataset  ini  memiliki  beberapa  fitur  yang  digunakan dalam prediksi hipertensi antara lain adalah jenis kelamin, usia, tinggi  (cm), berat badan  (kg), tekanan  sistolik  (mmHg),  tekanan  diastolik  (mmHg),  denyut  jantung  (bpm),  dan  BMI  (kg/m). Kelas  utama hipertensi  yang terdapat pada dataset tersebut ialah normal (sehat), prehipertensi, hipertensi  stadium-1,  dan  hipertensi  stadium-2.  Dataset  PPG-BP  dikumpulkan  dari  219  orang dewasa  dengan  rentang  umur  21-86  tahun.  Jumlah  masing-masing  fitur  pada  dataset  ini  dapat dilihat pada Tabel 1.
84

## Tabel 1. Jumlah Data Fitur

## 2. 2 Metode
Pemanfaatan  salah  satu  algoritma machine  learning digunakan  dalam  mengklasifikasi jenis hipertensi berdasarkan data pribadi. Pembelajaran mesin dengan teknik diawasi (supervised learning) digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pembelajaran  mesin  diawasi  yaitu  melatih  mesin dengan memberikan label, artinya beberapa data sudah diberikan data yang benar [19]. Sebagai data inputan pada pembelajaran mesin ini, kami menggunakan delapan fitur dari data pribadi yang telah  dikumpulkan  dalam  bentuk dataset .  Algoritma  yang  digunakan  ialah neural  network . Diagram blok yang diusulkan pada penelitian ini bisa dilihat pada Gambar 1.
Fitur Jumlah Prehypertension 85 Normal 80 Stage 1 hypertension 34 Stage 2 hypertension 20
Berdasarkan  Gambar  1,  ada  beberapa  tahapan-tahapan  penelitian  yang  dilakukan. Penelitian  dimulai  dengan  memberikan  data  input  yaitu  fitur-fitur  dan  kelas  pada dataset hipertensi. Dataset tersebut  tentunya  sudah  melewati  tahap  pemrosesan  data  ( pre-processing) . Tahap ini memberikan efek perbaikan jika terdapat data yang bersifat nullable atau kosong yang kemudian dapat kita hapus atau ganti dengan data rata-rata ( mean ) jika data berupa angka [20]. Data-data fitur yang bersifat string selanjunya diubah ke dalam bentuk numerik agar algoritma dapat memprosesnya dengan baik [21]. Sebagai contoh kelas “normal” dibuah menjadi nilai 1, prehipertensi menjadi 2, hipertensi stadium-1 menjadi 3 dan hipertensi stadium-2 menjadi 4. Hal tersebut  dibuat  dengan  teknik label  encoding yang  mampu  merubah  data  string  menjadi  data numerik.  Data  yang  sudah  bersifat  numerik  kemudian  dilakukan  penskalaan  fitur  yang  akan menyatukan tiap variabel mandiri dalam format data baru [22]. Teknik nomalisasi juga digunakan untuk  menormalkan  kolom  fitur  yang  dimiliki  pada  kisaran  [0,1]  dengan  metode min-max scalling . Selanjutnya pemilihan fitur memanfaatkan principal component analysis (PCA) untuk menangani masalah overfitting akibat redudansi data. PCA berfungsi untuk mengurangi jumlah fitur dari kumpulan data dengan mempertahankan variab sebanyak mungkin [21]. Data-data yang sudah  melewati  pemrosesan  data  selanjutnya  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan perbandingan 70% berbanding 30% [23]. Data yang sudah matang selanjutnya diterapkan pada model  klasifikasi machine  learning yaitu neural  network .  Hasil  pembelajaran  ini  kemudian  di optimasi  parameternya  hingga  menghasilkan  paramater  yang  terbaik  dalam  pembelajarannya. Hasil optimasi di uji coba kembali dengan teknik evaluasi yang umum digunakan pada model klasifikasi machine learning

## 2. 3 Artificial Neural Networks
Jaringan  saraf  atau artificial  neural  networks dapat  digunakan  untuk  berbagai  tujuan termasuk  klasifikasi  dan  prediksi  dalam  penambangan  data.  Jaringan  saraf  pada  awalnya dibangun dalam pembelajaran mesin untuk mencoba meniru neurofisiologi otak manusia melalui kombinasi elemen komputasi sederhana ( neuron ) ke dalam sistem yang saling berhubungan [24]. Menurut [25], aktivitas algoritma neural network dan otak manusia pada dasarnya terkonsentrasi dalam dua aspek yaitu pengetahuan didapatkan dari proses pembelajaran dan intensitas koneksi antar  neuron  dikenal  sebagai  bobot  sebagai  media  yang  dapat  menyimpan  pengetahuan  yang diperoleh. Neural network dikenal sebagai algoritma yang baik untuk menangani berbagai data yang memiliki noise [26].

## 2. 4 Algoritma Backpropagation
Algoritma  ini  merupakan  salah  satu  teknik  dari artificial  neural  network . Backpropagation dapat  meminimalisir  kesalahan  dalam  hasil  luaran  yang  dihasilkan  oleh jaringan.  Algoritma  ini  dapat  melatih  jaringan  agar  menghasilkan  keseimbangan  antara kemampuan  jaringan  dalam  membaca  pola  yang  digunakan    pada  saat  proses  pelatihan  dan kemampuan  dalam  menghasilkan  respon  yang  tepat  pada  pola  yang  serupa  dengan  pola  yang digunakan pada proses pelatihan [27]. Terdapat tiga fase dalam pelatihan backpropagation antara lain yaitu: (a) fase forward dimana pada fase ini pola data latih dihitung mulai dari lapisan input hingga lapisan output; (b) back forward yaitu saat masing-masing neuron output menerima target pola input agar terhitung nilai kesalahan yang dipropagasikan mundur; (c) fase modifikasi bobot yang bermanfaat untuk menurunkan nilai kesalahan muncul [28].
Artificial neural network dengan backpropagation merupakan jenis topologi multi lapis dengan komposisi satu lapis masukan dengan 𝑋 1 − 𝑋 12 , satu atau lebih lapisan hidden layer 𝑍 1 − 𝑍 12 dan  satu  lapis  output  yaitu 𝑌 .  Masing-masing  lapisan  mempunyai neuron-neuron yang dimodelkan dengan lingkaran. Antara neuron pada satu lapis dengan satu neuron lapis berikutnya terhubung dengan koneksi yang memiliki bobot ke simpul output 𝑊 𝑖𝑗 dan bobot ke simpul hidden 𝑉 𝑖𝑗 . Pada hidden layer memiliki nilai bias (b) yang memiliki bobot sama dengan 1 [29].
86

## 2. 5 Confusion Matrix
Evaluasi  model artificial  neural  networks yang  digunakan  adalah confusion  matrix . Kriteria klasifikasi dengan metode confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix Kelas Diklasifikasikan sebagai Positif Diklasifikasikan sebagai Negatif + True Positive (TP) False Positive (FP) - True Negative (TN) False Negative (FN)
Tabel  2  adalah  klasifikasi  dari confusion  matrix . True  positive (TP)  berarti  model klasifikasi dengan benar memberi label jumlah tupel positif. True Negative (TN) berarti bahwa model klasifikasi dengan benar memberi label jumlah tupel negatif. False positive (FP)  berarti bahwa model klasifikasi memberi label  yang salah untuk  jumlah tupel negatif. False Negative (FN) menunjukkan bahwa model klasifikasi memberi label yang salah untuk jumlah tupel positif. Akurasi  adalah  ukuran  kinerja  model  klasifikasi  dan  merupakan  persentase  jumlah  data  yang diprediksi  dengan  benar  dari  total  data  [30]. Rumus  untuk  menghitung  ketelitian  dapat  dilihat pada Persamaan 1.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 (1)
Pengukuran performance  metrics terdiri  dari  presisi, recall dan f1-score [31].  Presisi adalah  rasio  positif  atau  derajat  keandalan,  yaitu  proporsi  prediksi  berlabel  positif  yang  benar terhadap prediksi positif keseluruhan [32]. Rumus untuk menghitung presisi dapat dilihat pada Persamaan 2.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2)
Recall juga dikenal sebagai true positive rate atau sensitivitas. Recall juga disebut sebagai derajat keandalan model dalam mendeteksi data berlabel positif dengan benar [32]. Rumus untuk menghitung recall dapat dilihat pada persamaan 3.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3)
F1-score merangkum semua hasil perhitungan precission dan recall dengan membuat rata-rata harmonik [27]. Rumus untuk menghitung F1-score dapat dilihat pada persamaan 4.
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset telah mengalami proses transformasi data hingga layak  untuk diproses dengan model  klasifikasi.  Dataset  diubah  menjadi  versi  numerik  sehingga  model  klasifikasi neural network dapat memprosesnya. Pada field kategori kelas prehypertension diubah menjadi angka 0, stage 1 hypertension menjadi 1, stage 2 hypertension menjadi 2 dan normal menjadi 3. Pada field sex juga diubah nilainya menjadi format number sehingga jika male menjadi 0 dan female menjadi 1. Pada field bmi angka desimal juga diubah menjadi bilangan bulat sebagai contoh angka
87
32.66 diformat menjadi 136 dengan label encoder . Adapun beberapa perubahan transformasi data dapat dilihat secara rinci pada Tabel 3.
Tabel 3. Transformasi Data index subject sex age height weight sbp dbp hr bmi 0 1 2 0 45 152 63 161 89 97 1 2 3 0 50 157 50 160 93 76 2 3 6 0 47 150 47 101 71 79 3 4 8 1 45 172 65 136 93 87 4 5 9 0 46 155 65 123 73 73 … … … … … … … … …
Modul  seleksi  memisahkan  kelompok  data  menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian. Komposisi  perbandingan dataset data  latih  dan  data  uji  yaitu  70%  berbanding  30%  [23]. Penerapan algoritma klasifikasi artificial neural network kemudian diuji pada dataset yang telah diolah dan dipisahkan sebelumnya. Tabel  4 merupakan  hasil performa  pengujian (testing) dari 219  data  uji  klasifikasi  algoritma neural  network dengan  parameter  solver='lbfgs',  alpha=1e- 5,hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1.
Tabel 4. Hasil Klasifikasi Artificial Neural Networks Kelas Precission Recall F1-Score Support Normal 0.95 1.00 0.98 20 Pre Hipertensi 0.87 0.96 0.92 28 Hipertensi Tahap 1 0.55 0.75 0.63 8 Hipertensi Tahap 2 1.00 0.22 0.36 9 Accuracy : 85% 65
Performa  model neural  network ini  juga  menghasilkan confusion  matrix .  Blok  pada  posisi diagonal  merupakan  nilai  TP  dan  TN.  Matrik  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Pada  posisi diagonal kita bisa melihat angka 20,27,0 dan 0. Matrik ini bisa kita gunakan sebagai perhitungan nilai akurasi sesuai dengan persamaan 1.
Gambar 2. Confusion Matrix
Berdasarkan  data  yang  diambil  dari  Tabel  4,  kita  dapat  menghitung  nilai  akurasi pengujian dengan rumus (1) dimana nilai secara diagonal yang dijumlahkan dibagi total data uji
88
sehingga (20 + 27 + 6 + 2 )/65 = 85%. Tabel confusion matrix model neural network ini dapat dijelaskan secara jelas sebagai berikut:
1. 20  data test untuk  kelas Normal ,  sistem  tersebut  memprediksi  20  Normal,  0 Prehypertension , 0 Stage 1 hypertension , dan 0 Stage 2 hypertension .
2. 28  data test untuk  kelas Prehypertension ,  sistem  tersebut  memprediksi  1 Normal ,  27 Prehypertension , 0 Stage 1 hypertension dan 0 Stage 2 hypertension .
3. 8  data test untuk  kelas Stage 1 hypertension ,  sistem  tersebut  memprediksi  0 Normal ,  2 Prehypertension ,  6 Stage 1 hypertension dan 0 Stage 2 hypertension . 4. 9  data test untuk  kelas  Stage  2 hypertension ,  sistem  tersebut  memprediksi  0 Normal ,  2 Prehypertension ,  5 Stage 1 hypertension dan 0 Stage 2 hypertension.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, ditemukan bahwa model klasifikasi neural network dapat digunakan  sebagai  alat  klasifikasi  untuk  prediksi  jenis  penyakit  hipertensi.  Pengolahan  data diperlukan dalam penelitian ini karena model neural network membutuhkan transformasi dataset dalam format numerik. Dataset yang sudah diproses selanjutnya dibagi dengan komposisi data latih  sebesar  70%  dan  data  uji  sebesar  30%.  Implementasi neural  network menggunakan parameter solver='lbfgs', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1 . Parameter ini kemudian diterapkan kembali pada tahap klasifikasi jenis penyakit hipertensi. Hasilnya adalah akurasi prediksi jenis hipertensi diperoleh nilai sebesar 85%.

## 5. SARAN
Pada penelitian selanjutnya lebih baik dilakukan optimasi pada parameter yang digunakan pada  model  artificial  neural  network.  Penelitian  selanjutnya  juga  disarankan  menggunakan dataset jenis penyakit hipertensi yang lebih besar agar proses training dan testing berjalan lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Masruroh, E. M. M. Has, and R. Fauziningtyas, “Pengaruh Terapi Humor dengan Media Film Komedi  terhadap  Penurunan  Tekanan  Darah  Pada  Lansia  Dengan  Hipertensi,” Indones.  J. Community Heal. Nurs. , vol. 4, no. 1, p. 29, 2019, doi: 10.20473/ijchn.v4i1.12496.
[2] M.  Nour  and  K.  Polat,  “Automatic  Classification  of  Hypertension  Types  Based  on  Personal Features by Machine Learning Algorithms,” Math. Probl. Eng. , vol. 2020, pp. 1–14, 2020, doi: 10.1155/2020/2742781.
[3] A. C. Telaumbanua and Y. Rahayu, “Penyuluhan Dan Edukasi Tentang Penyakit Hipertensi,” J. Abdimas Saintika , vol. 3, no. 1, p. 119, 2017, doi: 10.30633/jas.v3i1.1069.
[4] Y. Nursakinah and A. Handayani, “Faktor-Faktor Risiko Hipertensi Diastolik Pada Usia Dewasa Muda,” J. Pandu Husada , vol. 2, no. 1, p. 21, 2021, doi: 10.30596/jph.v2i1.5426.
[5] G. Mancia et al. , “2018 ESC/ESH Guidelines for the management of arterial hypertension,” Eur. Heart J. , vol. 39, pp. 3021–3104, 2018, doi: doi:10.1093/eurheartj/ehy339.
[6] D.  Tryastuti,  “Determinan  Pre-Hipertensi  Di  Kelurahan  Curug  Kecamatan  Cimanggis  Kota Depok,” Indones. J. Heal. Sci. , vol. 11, no. 1, p. 71, 2019, doi: 10.32528/ijhs.v11i1.2240.
[7] Y. T. G. Arum, “Hipertensi pada Penduduk Usia Produktif (15-64 Tahun),” Higeia J. Public Heal. Res. Dev. , vol. 3, no. 3, pp. 84–94, 2019, doi: https://doi.org/10.15294/higeia.v3i3.30235.
[8] A.  Syntya,  “Hypertension  and  heart  disease:  literature  review,” J.  Ilm.  Permas  J.  Ilm.  STIKES Kendal , vol. 11, no. 4, pp. 541–550, 2021, doi: doi.org/10.32583/pskm.v11i4.1621.
[9] F.  D.  Telaumbanua,  P.  Hulu,  T.  Z.  Nadeak,  R.  R.  Lumbantong,  and  A.  Dharma,  “Penggunaan
89
Machine Learning Di Bidang Kesehatan,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 57–64, 2019, doi: https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i2.657.
[10] A. Mustafa and M. Rahimi Azghadi, “Automated machine learning for healthcare and clinical notes analysis,” Computers , vol. 10, no. 2, pp. 1–31, 2021, doi: 10.3390/computers10020024.
[11] A. Roihan, P. Abas Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: https://doi.org/10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[12] M.  M.  Santoni,  N.  Chamidah,  and  N.  Matondang,  “Prediksi  Hipertensi  menggunakan  Decision Tree, Naïve Bayes dan Artificial Neural Network pada software KNIME,” Techno.Com , vol. 19, no. 4, pp. 353–363, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.3872.
[13] W. Apriliah, I. Kurniawan, M. Baydhowi, and T. Haryati, “Prediksi Kemungkinan Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 163, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1129.
[14] L. B. Moreira and A. A. Namen, “A hybrid data mining model for diagnosis of patients with clinical suspicion of dementia,” Comput. Methods Programs Biomed. , vol. 165, pp. 139–149, 2018, doi: 10.1016/j.cmpb.2018.08.016.
[15] N. Chamidah, M. Mega Santoni, and N. Matondang,  “Pengaruh Oversampling pada  Klasifikasi Hipertensi dengan Algoritma Naïve Bayes, Decision Tree, dan Artificial Neural Network (ANN),” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Inf.  ) ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  635–641,  2020,  doi: https://doi.org/10.29207/resti.v4i4.2015.
[16] A.  Akbar  Ritonga,  Ibnu  Rasyid  Munthe,  Masrizal,  “LVQ  Algorithm  for  The  Classification  of Hypertension  Based  on  ESH  Guideline,” J.  Mantik ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1772–1778,  2020,  doi: https://doi.org/10.35335/mantik.Vol4.2020.1006.pp1772-1778.
[17] E.  Martinez-Ríos,  L.  Montesinos,  and  M.  Alfaro-Ponce,  “A  machine  learning  approach  for hypertension  detection  based  on  photoplethysmography  and  clinical  data,” Comput.  Biol.  Med. , vol. 145, no. March, p. 105479, 2022, doi: 10.1016/j.compbiomed.2022.105479.
[18] “PPG  Blood  Pressure,” IEEE  Dataport ,  2019.  https://ieee-dataport.org/open-access/ppg-blood- pressure.
[19] A. Yakimovich, A. Beaugnon, Y. Huang, and E. Ozkirimli,  “Labels  in a  haystack:  Approaches beyond supervised learning in biomedical applications,” Patterns , vol. 2, no. 12, pp. 1–11, 2021, doi: 10.1016/j.patter.2021.100383.
[20] A.  Toha,  P.  Purwono,  W.  Gata,  and  A.  Toha,  “Model  Prediksi  Kualitas  Udara  dengan  Support Vector Machines dengan Optimasi Hyperparameter GridSearch CV,” Bul. Ilm. Sarj. Tek. Elektro , vol. 4, no. 1, pp. 12–21, 2022, doi: 10.12928/biste.v4i1.6079.
[21] P.  Purwono,  A.  Wirasto,  and  K.  Nisa,  “Comparison  of  Machine  Learning  Algorithms  for Classification  of  Drug  Groups,” Sisfotenika ,  vol.  11,  no.  2,  p.  196,  2021,  doi: 10.30700/jst.v11i2.1134.
[22] T. Emmanuel, T. Maupong, D. Mpoeleng, T. Semong, B. Mphago, and O. Tabona, “A survey on missing  data  in  machine  learning,” J.  Big  Data ,  vol.  8,  no.  1,  2021,  doi:  10.1186/s40537-021- 00516-9.
[23] P.  Purwono,  A.  Ma’arif,  I.  S.  Mangku  Negara,  W.  Rahmaniar,  and  J.  Rahmawan,  “Linkage Detection of Features that Cause Stroke using Feyn Qlattice Machine Learning Model,” J. Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform. , vol. 7, no. 3, p. 423, 2021, doi: 10.26555/jiteki.v7i3.22237.
[24] A.  M.  Siregar  and  H.  H.  H,  “Implementasi  Algoritma  Neural  Network  untuk  Mendukung Keputusan  di  Desa  Tamanmekar,” Petir ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  21–32,  2020,  doi: 10.33322/petir.v13i1.768.
[25] F. Gorunescu, Data Mining: Concepts, models and techniques . Berlin: Springer-Verlag, 2011.
[26] D. T. Larose, Discovering knowledge in data : an introduction to data mining . Jhon Wiley & Sons Inc, 2005.
[27] A.  Wanto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Kemiskinan,” Klik  - Kumpul. J. Ilmu Komput , vol. 5, no. 1, p. 61, 2018.
[28] D.  Monika,  A.  Ahmad,  S.  Wardani,  and  Solikhun,  “Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dalam Memprediksi Ketersediaan Cabai Berdasarkan Provinsi,” Teknika , vol. 8, no. 1, pp. 17–24, 2019,
90
doi: 10.34148/teknika.v8i1.140.
[29] A. Ahmad, P. M. Putri, W. Alifah, I. Gunawan, and . S., “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropogation  Dalam  Memprediksi  Ketersediaan  Komoditas  Beras  Berdasarkan  Provinsi  Di Indonesia,” J.  Resist.  (Rekayasa  Sist.  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  48–60,  2019,  doi: 10.31598/jurnalresistor.v2i1.348.
[30] S. Katoch, V. Singh, and U. S. Tiwary, “Indian Sign Language Recognition System using SURF with SVM and CNN,” Array , p. 100141, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.array.2022.100141.
[31] X. Xiong, S. Hu, D. Sun, S. Hao, H. Li, and G. Lin, “Detection of false data injection attack in power information physical system based on SVM–GAB algorithm,” Energy Reports , vol. 8, pp. 1156–1164, 2022, doi: 10.1016/j.egyr.2022.02.290.
[32] A.  Luque,  A.  Carrasco,  A.  Martín,  and  A.  de  las  Heras,  “The  impact  of  class  imbalance  in classification performance metrics based on the binary confusion matrix,” Pattern Recognit. , vol. 91, pp. 216–231, 2019, doi: 10.1016/j.patcog.2019.02.023.