JURNAL FOURIER | April 2024, Vol. 13, No. 1, 42-51

## Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbour pada Penyakit Jantung
Rohmatul Maula 1 , Saiful Bahri 2 .
12 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya, Jl. Dr. Ir. H. Soekarno No. 682, Gn. Anyar, Surabaya, Indonesia
Korespondensi; Rohmatul Maula, Email: rohmadan06@gmail.com

## Abstrak
Jantung adalah organ paling penting yang dimiliki oleh manusia. Apabila terjadi kerusakan yang disebabkan penyempitan  pembuluh  darah,  maka  akan  menyebabkan  penyakit  jantung.  Penyakit  jantung  menempati urutan pertama kematian utama di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan orang yang mempunyai penyakit jantung atau tidak dengan beberapa tahapan pemeriksaan medis. Evaluasi terhadap data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  menggunakan  confusion  matrix.  Penelitian  dilakukan  dengan menggunakan variabel penelitian sebanyak 13 dan jumlah data sebanyak 1025. Data tersebut kemudian   dibagi menjadi  data training dan testing dengan  perbandingan  80:20.  Menggunakan  metode  K- Neirest  Neighbour dapat  diperoleh  nilai  K  yang  menunjukkan  akurasi  terbaik  dalam  pengklasifikasian.  Nilai  K  yang menunjukkan evaluasi terbaik yang diperoleh dalam penelitian ini adalah nilai K = 2 dengan akurasi 89 %, sensitifitas ( recall ) 82 %, dan spesitifitas 97 %.
Kata Kunci : Penyakit Jantung, Klasifikasi, Algoritma K- Nearest Neighbour .

## Abstract
The heart is the most important organ owned by humans. If there is damage caused by narrowing of the blood vessels, it will cause heart disease. Heart disease ranks as the leading cause of death in Indonesia. This study aims to classify people who have heart disease or not with several stages of medical examination. Evaluation of the data used in this study is using confusion matrix. The research was conducted using 13 research variables and a total of 1025 data. The data is then divided into training and testing data with a ratio of 80:20. Using the K-Neirest Neighbor method, the K value  can  be  obtained  which  shows  the  best  accuracy  in  classification.  The  K  value  that  shows  the  best  evaluation obtained in this study is the value of K = 2 with an accuracy of 89%, sensitivity (recall) 82%, and specificity 97%.
Keywords : Heart Disease, Classification, K- Nearest Neighbour Algorithm

## Pendahuluan
Jantung  merupakan  oragan  yang  paling  penting  pada  tubuh  manusia,  yang  mempunyai  fungsi  untuk mengalirkan darah  yang membawa oksigen keseluruh tubuh.  Apabila jantung terjadi kerusakan maka akan  menyebabkan  penyakit  jantung[1].  Penyakit  jantung  merupakan  kejadian  dimana  suatu  bagian jantung mengalami penyumbatan pembuluh darah. Penyakit jantung berkaitan erat dengan faktor resiko seperti  hipertensi,  kolesterol  dalam  darah,  gula  darah,  asam  urat,  umur, life  style dan  lain-lain. Identifikasi  kerentanan  penyakit  jantung  dilaksanakan  dengan  berdasarkan  data  faktor-faktor  resiko seseorang terhadap penyakit jantung[2] .
Organisasi Kesehatan dunia WHO tahun 2019 memberitakan kematian yang disebabkan oleh penyakit jantung adalah sebanyak 31% dari kematian di seluruh dunia[3]. Dikutip oleh Global Burden of Disease dan IHME 2014-2019, penyakit jantung juga adalah penyebab kematian utama di Indonesia. Data inti dari hasil riset Kesehatan (Riskesdas) 2013 dan 2018. Terjadi peningkatan penyakit jantung, dari 0,5% pada tahun 2013 menjadi 1,5% pada tahun 2018[4].
Tingginya  angka  kematian  akibat  penyakit  jantung  yang  menjadi  alasan  penelitian  ini  dilakukan. Seiringnya berjalan waktu teknologi juga semakin pesat. Memudahkan kita dalam kegiatan medis untuk mengetahui  mempunyai  penyakit  jantung  atau  tidak.  Salah  satu  cara  dari  kemajuan  teknologi  yang memudahkan  dalam  kegiatan  medis  adalah  metode  klasifikasi.  Klasifikasi  merupakan  bentuk  metode atau teknik  yang digunakan untuk mengumpulkan beberapa objek menjadi beberapa kelompok. Salah satu metode dalam klasifikasi yaitu algoritma K -Nearest Neighbour adalah algoritma yang menggunakan konsep dasar yaitu jarak antar data dengan data lain agar berdekatan[5].
Dari penelitian sebelumnya yang menggunakan KNN juga menyelesaikan masalah penyakit jantung dengan klasifikasi KNN. Seperti penelitian K- Nearest Neighbour pada penyakit ginjal kronis [6] dengan tingkat  akurasi  klasifikasi  yang  cukup  tinggi  sebesar  93,44%.  Terdapat  pula  penelitian  sebelumnya tentang  klasifikasi  K -Nearest  Neighbour Dan  Gabor  filter  serta  Wiener  filter  untuk  mendiagnosis penyakit pneumonia [7] yang mempunyai nilai akurasi paling tinggi yaitu dengan nilai K = 5  sebesar 79,65%  dan  nilai  akurasi  terendah  dengan  nilai  K  =  7  sebesar  71,28%.  Dari  beberapa  penelitian sebelumnya terbukti bahwa klasifikasi K -Nearest Neighbour yang mempunyai akurasi klasifikasi dengan nilai yang tinggi. Sehingga pada penelitian ini digunakan penerapan Algoritma  K- -Nearest Neighbour untuk mengetahui tingkat akurasi yang akan diperoleh dari data penyakit jantung.

## Landasan Teori

## Berikut ini adalah beberapa teori yang digunakan sebagai penunjang penelitian
1. Penyakit Jantung
Penyakit jantung mempunyai istilah yang umum untuk apa saja jenis kelainan yang menyerang pada jantung. Penyakit jantung mempunyai arti yang sama dengan penyakit kardiovaskular, namun bukan merupakan penyakit kardiovaskular. Penyakit kardiovaskular mengacu pada 26,6 juta orang  yang didiagnosis (11,3% dari populasi orang dewasa) [8].
2. Data Mining
Data mining adalah suatu proses analitis untuk menemukan pengetahuan dalam kumpulan data yang kompleks dan besar. Data mining adalah teknik yang terletak di persimpangan antara statistik dan ilmu komputer. Lebih tepatnya, data mining merupakan hasil kombinasi  statistik, ilmu komputer, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin[9].
3. Normalisasi Data
Normalisasi data adalah rumus statistik yang memodifikasi kumpulan data, sehingga mempunyai variasinya antara 1 dan 0. Hal ini dapat berguna untuk menyamakan variansinya dari -1 sampai 1. Normalisasi data dapat juga membantu perbandingan antara nilai normalisasi yang sesuai dari dua atau beberapa banyak data yang berbeda dengan menghilangkan pengaruh variasi dalam penskalaan data. Metode normalisasi data yang paling sering dipakai adalah sistem Min-Max[10].
𝑋 𝑛𝑒𝑤 = 𝑋 𝑜𝑙𝑑 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛
Dimana: 𝑋 𝑛𝑒𝑤 = Hasil normalisasi nilai data tersebut
𝑋 𝑜𝑙𝑑 = Nilai data yang lama 𝑋 𝑚𝑖𝑛 = Nilai data terkecil dalam satu data 𝑋 𝑚𝑎𝑥 = Nilai data terbesar dalam satu data
4. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan suatu model yang digunakan untuk mengumpulkan data menjadi beberapa kelas dengan tujuan agar data data yang masih tidak diketahui kelasnya dapat diklasifikasin sesuai kelasnya[11]. Klasifikasi adalah contoh tugas pembelajaran mesin yang diawasi ( mechine learning ) untuk membuat prediksi. Pada klasifikasi juga, kita dapat mengidentifikasi orang atau objek dalam kategori tertentu. Informasi mengenai objek atau data  sebelumnya dapat digunakan oleh algoritma sebagai bahan untuk memperoleh aturan[12].
Klasifikasi data terbagi menjadi 2 yaitu data training dan data testing. Data training adalah data yang berisi nilai dari data training dan data testing yang digunakan untuk menentukan kelas yang cocok berdasarkan predictor. Data testing adalah  data baru yang akan diklasifikasikan sesuai dengan model yang telah dibuat dan memilih dengan akurasi klasifikasinya yang tinggi[13].

## 5. Algoritma K- Nearest Neigbour
Algoritma K- Nearest Neighbour atau yang biasa kita ketahui dengan KNN adalah suatu algoritma non-parametric. Algortitma K- Nearest Neighbour juga merupakan salah satu algoritma yang paling banyak dan sering digunakan untuk memprediksi dan klasifikasi[14]. K- Nearest Neighbor (KNN) termasuk  dalam  kelompok  pembelajaran  berbasis  individu.  Algoritma  ini  juga  merupakan  teknik belajar malas atau yang disebut juga sebagai Teknik lazy learning . KNN dilakukan dengan mencari nilai k kelompok objek pada data latih yang terdekat (serupa) dengan objek pada data baru atau data uji[15].
Dalam  menentukan  k  tetangga  terdekat  pada  suatu  titik  data,  perlu  dilakukan  pengukuran perbedaan antar titik data. Titik – titik data tersebut dapat diukur dengan beberapa Teknik, misalnya yaitu jarak Euclidian, jarak Minkowski, jarak Hamming, koefisien korelasi Pearson dan persamaan cosine. Dalam penelitian kali ini untuk menentukan k digunakan rumus Euclidian distance seperti dibawah ini:
𝑑 𝑖 = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 )
2 𝑝 𝑖=1
Dimana:
𝑝 : Dimensi data 𝑖
: Atribut data
𝑥 : Data sampel / data latih 𝑦 : Data uji / data testing
𝑑
: Jarak Tahapan dalam K- Nearest Neighbor [16]:
1) Menentukan nilai K (jumlah tetangga terdekat). nilai K pada saat pengujian ditentukan berdasarkan nilai K optimal pada saat pelatihan.
2) Hitung jarak Euclidean setiap fitur pada sampel data.
3) Mengurutkan benda-benda tersebut ke dalam kelompok-kelompok dengan jarak Euclidean terkecil.
4) Mengumpulkan data testing (klasifikasi tetangga terdekat)
5) Dengan memasukkan data testing maka dapat diperoleh hasil klasifikasi.
6. Confusion Matrix Confusion  matrix adalah  metode  yang  umum  digunakan  untuk  menghitung  akurasi  algoritma K- Nearest  Neighbour . Confusion  matrix merupakan  cara  untuk  menganalisis  seberapa  baik
pengklasifikasi  dapat  mengenali  tupel  dari  kelas  yang  berbeda[17].  Dari Confusion  matrix dapat dihitung jumlah sensitifitas ( recall ), spesifitas, akurasi, precision.

## Tabel 1. Confusion Matrix
Correct Classification Classification Positif Negatif Positif TP FN Negatif FP TN
Untuk  menghitung  nilai  sensitifitas  (recall),  spesifitas,  akurasi  dan  precision  menggunakan persamaan dibawah ini:
a) Sensitifitas
Untuk  mengetahui  nilai  sensitifitas  yaitu  membandingkan  jumlah  TP  dengan  jumlah  record positif. Rumusnya sebagai berikut:

## Sensitifitas = 𝑇𝑃 𝑃
b) Spesitifitas
Untuk  mengetahui  nilai  spesifitas  yaitu  membandingkan  jumlah  TN  dengan  jumlah  record negatif. Rumusnya sebagai berikut:

## Spesitifitas = 𝑇𝑁 𝑁
c) Akurasi
Untuk mengetahui nilai  akurasi  yaitu dengan cara membandingkan kasus  yang benar dengan jumlah selurus kasus. Rumusnya sebagai berikut:
Akurasi = 𝑇𝑁 + 𝑇𝑃
𝑇𝑁 + 𝑇𝑃  + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
d) Presisi
Presisi merupakan nilai untuk menunjukkan tingkat keberhasilan sebuah model dalam mengenali suatu objek. Rumusnya sebagai berikut:

## Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
Keterangan[18]: 𝑇𝑃 = Jumlah benar positif 𝑇𝑁 = Jumlah benar negatif 𝐹𝑃 = Jumlah salah positif 𝐹𝑁 = Jumlah salah negative
𝑃 = Jumlah record positif 𝑁 = Jumlah tupel negative

## Bahan dan Metode
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data penyakit jantung yang diperoleh dari situs Kaggle. Data mining yang berisi beberapa tahapan pemeriksaan seseorang tersebut mempunyai penyakit jantung atau tidak dengan ouput 1 adalah mempunyai penyakit jantung dan jika output 0 adalah tidak mempunyai
penyakit jantung. Sementara variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdapat 14 variabel dan 1025 data. Terdapat 13 variabel yang menjadi variabel independent (X) yaitu terdiri dari beberapa pemeriksaan yang dilakukan dan satu variabel dependen (Y) yaitu nilai target dengan angka 1 dan 0. Berikut variabel independent dan variabel dependen yang digunakan dalam klasifikasi algoritma K- Nearest Neighbour :

## Tabel 2. Sampel Data Penelitian
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 Y 52 1 0 125 212 0 1 168 0 1 2 2 3 0 53 1 0 140 203 1 0 155 1 3,1 0 0 3 0 70 1 0 145 174 0 1 125 1 2,6 0 0 3 0 61 1 0 148 203 0 1 161 0 0 2 1 3 0 62 0 0 138 294 1 1 106 0 1,9 1 3 2 0 … … … … … … … … … … … … … … 47 1 0 110 275 0 0 118 1 1 1 1 2 0 50 0 0 110 254 0 0 159 0 0 2 0 2 1 54 1 0 120 188 0 1 113 0 1,4 1 1 3 0 Keterangan: Y   : Target X1  : Usia
X2  : Seks X3  : Jenis nyeri dada (4 nilai) X4  : Tekanan darah istirahat X5  : Kolesterol dalam mg/dl X6  : Gula darah >120 mg/dl X7  : Hasil elektrokardiografi (nilai 0,1,2)
X8   : Detak jantung maksimum tercapai X9   : Angina akibat olahraga X10  : Oldpeak X11  : Kemiringan puncak latihan segmen St X12  : Jumlah pembuluh besar (0-3) X13  : thal,

## Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini yang terdiri dari 13 variabel independent (X) dan varibel dependen (Y) dengan jumlah data 1025 dilakukan pengolahan data terlebih dahulu. Pada data penyakit jantung terdapat variabel X10 yaitu oldpeak yang bukan integer sehingga dilakukannya perubahan agar variabel X10 menjadi integer dan hasilnya terdapat pada tabel dibawah ini.

## Tabel 3. Hasil Data yang telah diubah
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 Y 52 1 0 125 212 0 1 168 0 1 2 2 3 0 53 1 0 140 203 1 0 155 1 3 0 0 3 0 70 1 0 145 174 0 1 125 1 2 0 0 3 0 61 1 0 148 203 0 1 161 0 0 2 1 3 0 62 0 0 138 294 1 1 106 0 1 1 3 2 0 … … … … … … … … … … … … … … 47 1 0 110 275 0 0 118 1 1 1 1 2 0 50 0 0 110 254 0 0 159 0 0 2 0 2 1 54 1 0 120 188 0 1 113 0 1 1 1 3 0
Kemudian setelah mengolah data dilakukannya normalisasi data dengan menggunakan  Min – Max dengan rentang -1 sampai 1. Dilakukannya normalisasi data agar setiap data tidak ada jarak atau skala yang terlalu besar pada data tersebut.

## Tabel 4. Hasil Data Normalisasi
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 0.48 1.0 0.00 0.29 0.20 0.0 0.5 0.74 0.0 0.17 1.0 0.50 1.00 0.50 1.0 0.00 0.43 0.17 1.0 0.0 0.64 1.0 0.50 0.0 0.00 1.00 0.85 1.0 0.00 0.48 0.11 0.0 0.5 0.41 1.0 0.33 0.0 0.00 1.00 0.67 1.0 0.00 0.51 0.17 0.0 0.5 0.69 0.0 0.00 1.0 0.25 1.00 0.69 0.0 0.00 0.41 0.38 1.0 0.5 0.27 0.0 0.17 0.5 0.75 0.67 … … … … … … … … … … … … … 0.37 1.0 0.00 0.15 0.34 0.0 0.0 0.36 1.0 0.17 0.5 0.25 0.67 0.44 0.0 0.00 0.15 0.29 0.0 0.0 0.67 0.0 0.00 1.0 0.00 0.67 0.52 1.0 0.00 0.24 0.14 0.0 0.5 0.32 0.0 0.17 0.5 0.25 1.00
Setelah tahap normalisasi selesai kemudian bagi data menjadi 2 bagian yaitu 80% data training dan 20% data testing. Setelah terbaginya data, untuk mengetahui orang tersebut mempunyai penyakit jantung atau tidak adalah melakukan pengujian dengan menggunakan data testing.

## Tabel 5. Data Testing
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 Y 52 1 0 125 212 0 1 168 0 1 2 2 3 0 53 1 0 140 203 1 0 155 1 3 0 0 3 0 70 1 0 145 174 0 1 125 1 2 0 0 3 0 61 1 0 148 203 0 1 161 0 0 2 1 3 0 62 0 0 138 294 1 1 106 0 1 1 3 2 0 … … … … … … … … … … … … … … 70 1 1 156 245 0 0 143 0 0 2 0 2 1 45 1 0 115 260 0 0 185 0 0 2 0 2 1 42 1 3 148 244 0 0 178 0 0 2 2 2 1 Tabel 6. Data Training X1 X2 X3 X4 X5 X6
X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 Y 58 0 0 170 225 1 0 146 1 2 1 2 1 0 61 1 0 140 207 0 0 138 1 1 2 1 3 0 62 0 0 140 268 0 0 160 0 3 0 2 2 0 60 1 0 130 253 0 1 144 1 1 2 1 3 0 54 1 0 140 239 0 1 160 0 1 2 0 2 1 … … … … … … … … … … … … … … 47 1 0 110 275 0 0 118 1 1 1 1 2 0 50 0 0 110 254 0 0 159 0 0 2 0 2 1 54 1 0 120 188 0 1 113 0 1 1 1 3 0
Penerapan algoritma K- Nearest Neighbour yang dilakukan setelah membagi data menjadi data 80 persen data training dan 20 data testing . Diperhatikan bahwa nilai K yang terbaik ada diantara K = 2, K = 4 dan K = 6, sebagaimana tabel berikut

## Tabel 7. Hasil Akurasi Nilai K
Terlihat pada plot di atas dari nilai K 1 – 10 yang mempunyai nilai akurasi terbaik adalah 1 dan 2. Pada penelitian ini menggunakan nilai K yaitu 2 dengan akurasi 89 %. Karena ada dari penelitian terdahulu yang mengatakan bahwa nilai K itu tidak boleh 1. Setelah mendapatkan nilai K, kemudian mencari nilai Y  prediksi  dari  data  testing  yang  digunakan  untuk  mengetahui  orang  tersebut  mempunyai  penyakit jantung atau tidak.
Tabel 8. Data Y Prediksi
Y prediksi 1 1 0 0 0 … … 0 0
0 1
Akurasi dari nilai K yang diatas diperoleh dari confusion matrix . Confusion matrix ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dari pengklasifikasian pada penelitian ini.
Tabel 9. Hasil Confusion Matrix
Mempunyai Penyakit Jantung Tidak Mempunyai Penyakit Jantung Mempunyai Penyakit Jantung 101 3 Tidak Mempunyai Penyakit Jantung 18 83
Berdasarkan confusion matrix di atas dapat dilakukan evaluasi terhadap pengklasifikasian pada penelitian ini. Evaluasi yang digunakan adalah akurasi, sensitifitas ( recall ), dan spesitifitas.

## Tabel 10. Hasil Evaluasi
Akurasi Presisi Recall Spesitifitas 89% 96% 82% 97% K= 2 K=4 K=6 Akurasi 89% 77% 77%
Berdasarkan  tabel  di  atas  didapatkan  akurasi  sebesar  89  %,  sensitifitas  ( recall )  sebesar  82  %  dan spesitifitas sebesar 97 %.

## Kesimpulan
Berdasarkan dari beberapa tahapan penelitian yang telah digunakaan pada implementasi Algoritma K- Nearest  Neighbour untuk  mengetahui  orang  tersebut  mempunyai  penyakit  jantung  atau  tidak. Kesimpulan yang didapatkan yaitu implementasi yang dihitung menggunakan google colab , kemudian menormalisasi data agar setiap data tidak mempunyai jarak yang terlalu besar. Kemudian dibagi menjadi 80:20 dengan 80 persen data training dan 20 persen data testing. Penentua K dengan membandingkan nilai K=2, K= 4 dan K=6, dan kemudian diperoleh nilai K=2  yang merupakan nilai K dengan akurasi tertinggi  yaitu  sebesar  89%.  Dengan  demikian  evaluasi  terhadap  pengklasifikasian  juga  tinggi  yaitu dengan akurasi 89%, sensifitas ( recall ) sebesar 82% dan spesitifitas sebesar 97%.

## Referensi
[1] L.  A. Dewi, “Klasifikasi Machine Learning Untuk Mendeteksi Penyakit Jantung Dengan Algoritma K-Nn, Decision Tree dan
Random Forest,” Repository.Uinjkt.Ac.Id , 2023, [Online]. Available:
https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/71124%0Ahttps://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/71
124/1/LIZKY ASKA DEWI-FST.pdf
[2] W.  Lestari  and  S.  Sumarlinda,  “Studi  Komparatif  Model  Klasifikasi  Kerentanan  Penyakit  Jantung  Menggunakan  Algoritma Machine Learning,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 107–115, 2023, doi: 10.33372/stn.v9i1.918.
[3] WHO, “WHO Health Statistics Overview 2019,” 2021 .
[4] Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, “Penyakit Jantung Penyebab Utama Kematian, Kemenkes Perkuat Layanan Primer,”
Public , no. September 2022. Jakarta, 29 September 2022, pp. 1–1, 2022. [Online]. Available:
https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis-media/20220929/0541166/penyakit-jantung-penyebab-utama-kematian-kemenkes- perkuat-layanan-primer/
[5] M. F. Akbarollah, W. Wiyanto, D. Ardiatma, and A. T. Zy, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Penyakit Jantung,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 4, pp. 850–860, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4071.
[6] A. Ariani and Samsuryadi, “Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis menggunakan K-Nearest Neighbor,” Pros. Annu. Res. Semin. 2019 , vol. 5, no. 1, pp. 148–151, 2019.
[7] F. Antony, H. Irsyad, and M. E. Al Rivan, “KNN Dan Gabor Filter Serta Wiener Filter Untuk Mendiagnosis Penyakit Pneumonia Citra X-RAY Pada Paru-Paru,” J. Algoritm. , vol. 1, no. 2, pp. 147–155, 2021, doi: 10.35957/algoritme.v1i2.893.
[8] A. Riski, “Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Penderita Penyakit Jantung,” J. Tek. Inform.
Kaputama , vol. 3, no. 1, pp. 22–28, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/141/156
[9] C.  Armayani,  A.  Fauzi,  and  H.  Sembiring,  “Implementasi  Data  Mining  Pengelompokan  Jumlah  Data  Produktivitas  Ubinan
Tanaman  Pangan  Berdasarkan  Jenis  Ubinan  Dengan  Metode  Clustering  Dikab  Langkat  (Studi  Kasus :  Badan  Pusat  Statistik Langkat),” J. Inform. Kaputama , vol. 5, no. 1, pp. 185–196, 2021, doi: 10.59697/jik.v5i1.318.
[10] D. A. Ryfai, N. Hidayat, and E. Santoso, “Klasifikasi Tingkat Resiko Serangan Penyakit Jantung menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  6,  no.  10,  pp.  4701–4707,  2022,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[11] M. Kamber and J. Han, Data Mining: Concepts and Techniques : Concepts and Techniques . 2018.
[12] I. R. Amilia, H. Oktavianto, and G. Abdurrahman, “Penerapan Backward Elimination Untuk Seleksi Fitur Pada Algoritma K-
Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Penyakit Gagal  Jantung,” J.  Smart  Teknol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  2774–1702,  2021,  [Online].
Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST
[13] A. J. Nathan and A. Scobell, “Model Algoritma K-nearest Neighbor untuk memprediksi kelulusan mahasiswa,” Foreign Aff. , vol.
91, no. 5, pp. 1–9, 2012.
[14] T. A. Munandar and A. Q. Munir, “Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Prototype Sistem Pakar Identifikasi Dini Penyakit Jantung,” Respati , vol. 17, no. 2, p. 44, 2022, doi: 10.35842/jtir.v17i2.457.
[15] S.  Sahar,  “Analisis  Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes  Clasiffier  Pada  Dataset  Penyakit  Jantung,”
Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 3, pp. 79–86, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i3.20.
[16] A. Yandi Saputra and Y. Primadasa, “Penerapan Teknik Klasifikasi Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest  Neighbour  Implementation  of  Classification  Method  to  Predict  Student  Graduation  Using  K-Nearest  Neighbor Algorithm,” Techno.Com , vol. 17, no. 4, p. 9, 2018.
[17] A.  Sumiah  and  N.  Mirantika,  “Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes  untuk  Rekomendasi  Penentuan Mahasiswa Penerima Beasiswa pada Universitas Kuningan,” Buffer Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[18] H. Leidiyana, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan Bermotor,” J. Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log. , vol. 1, no. 1, pp. 65–76, 2013.