## PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE BERBASIS POHON KEPUTUSAN DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG
Rindi Antika, Ahmad Rifa’I, Fatihanursari Dikananda, Dendy Indriya Efendi, Riri Narasati Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jln Perjuangan No 10 B Karyamulya Kesambi Kota Cirebon rindian2107@gmail.com

## ABSTRAK
Deteksi  dini  penyakit  jantung  merupakan  tantangan  besar  dalam  dunia  medis  karena  seringkali  terkait dengan  rendahnya  akurasi  dalam  mengklasifikasikan  kondisi  jantung.  Banyak  orang  baru  menyadari  bahwa mereka menderita penyakit jantung ketika telah mencapai tahap yang sangat parah. Kondisi ini mengakibatkan penanganan  medis  terlambat  dan  berpotensi  membahayakan  nyawa.  Rendahnya  akurasi  dalam mengklasifikasikan penyakit  jantung  menciptakan kesulitan, dimana  model atau algoritma klasifikasi  mungkin kesulitan membedakan dengan tepat antara jenis-jenis penyakit jantung yang berbeda. Pengembangan teknologi diagnostik merupakan faktor penting dalam meningkatkan kemampuan untuk mendeteksi kondisi jantung lebih awal. Oleh karena itu, upaya untuk meningkatkan akurasi dalam mengklasifikasikan penyakit jantung memegang peranan besar dalam penanganan yang lebih efektif. Studi ini akan menerapkan pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang melibatkan serangkaian langkah sistematis dalam melakukan analisis data. Dari hasil penerapan algoritma Decision Tree dalam klasifikasi penyakit jantung diperoleh Accuracy sebesar 93.44%, Recall sebesar  75%, Precision sebesar  90%  dan F1-Score sebesar  81.81%.  Dalam  penelitian  selanjutnya  diharapkan untuk  mencoba  eksplorasi  metode tuning  hyperparameter pada  algoritma decision  tree untuk  melihat  apakah peningkatan performa  lebih  lanjut dapat dicapai.  Dalam penelitian  selanjutnya diharapkan  mencoba eksplorasi penggunaan algoritma lain seperti Random Forest, Support Vector Machines (SVM) , atau Neural Networks untuk melihat apakah terdapat peningkatan performa dalam klasifikasi penyakit jantung.
Kata kunci: Decision tree , Klasifikasi, Penyakit jantung, Cleveland Clinic Foundation , Knowledge Discovery in Databases (KDD)

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  jantung  merupakan  faktor  utama  yang menyebabkan  kematian  di  berbagai  belahan  dunia, termasuk  di  Indonesia.  Statistik  tahun  2020  dari PERKI  menunjukkan  bahwa  penyakit  jantung menyumbang sekitar 36%  dari total kematian global, melebihi angka kematian akibat kanker dengan tingkat dua  kali  lipat  lebih  tinggi.  Di  Indonesia  sendiri, penyakit  jantung  menjadi  penyebab  utama  kematian sebanyak  26,4%  [1].  Upaya  pencegahan  dan perawatan  yang  tepat  sangat  diperlukan  untuk mengurangi  dampak  dan  insiden  penyakit  jantung  di Indonesia.
Deteksi  dini  penyakit  jantung  adalah  tantangan medis  besar  karena  rendahnya  akurasi  klasifikasi. Banyak orang menyadari penyakit ini pada tahap yang parah, menyebabkan penanganan terlambat dan risiko nyawa.  Rendahnya  akurasi  klasifikasi  menciptakan kesulitan  dalam  membedakan  jenis-jenis  penyakit jantung.  Pengembangan  teknologi  diagnostik  penting untuk  deteksi  dini.  Meningkatkan  akurasi  klasifikasi penyakit  jantung  berperan  besar  dalam  penanganan yang lebih efektif.
Penelitian oleh Agus Oka Gunawan tahun 2023 menggunakan data set jantung dengan 11 atribut fitur dan 1 atribut label dalam klasifikasi penyakit jantung [2].  Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Jannah  tahun  2023  adalah  algoritam Decision  Tree.  Algoritma  ini  digunakan  untuk membuat model yang mudah dipahami, fleksibel, dan
dapat divisualisasikan [3]. Hasil penelitian Nurmansyah  tahun  2022  menunjukkan  bahwa algoritma  decision  tree  mampu  secara  efisien meramalkan  keberadaan  penyakit  jantung  dengan tingkat  ketepatan  sebesar  75%.  Meski  demikian, terdapat  potensi  untuk  meningkatkan  akurasi  dengan menggunakan metode yang lebih canggih dan dataset yang lebih luas [4].
Penelitian ini dimaksudkan untuk meningkatkan tingkat  ketepatan  dalam  mengklasifikasikan  penyakit jantung dengan menguji performa algoritma Decision Tree pada dataset khusus. Evaluasi eksperimental akan dilakukan  untuk  menganalisis  hasil  percobaan  dan meningkatkan  akurasi  identifikasi  pasien  berisiko terkena  penyakit  jantung.  Tujuan  utamanya  adalah berkontribusi  pada  peningkatan  diagnosis  awal  dan manajemen penyakit jantung.
Penelitian  menggunakan  algoritma  Decision Tree,  yang  merupakan  model  prediktif  dalam  data mining.  Decision  Tree  memanfaatkan  struktur  pohon untuk membuat keputusan dari analisis data variabel. Dalam  eksplorasi  dan  analisis  data,  model  ini membantu  mengidentifikasi  pola,  hubungan,  dan informasi  penting.  Keunggulan  Decision  Tree  adalah kemampuannya memvisualisasikan keterkaitan variabel, memudahkan pengambilan keputusan dalam kompleksitas  data.  Model  ini  dimulai  dari  simpul tunggal dan bercabang sesuai pilihan yang ada, kunci dalam  memahami  dan  mengoptimalkan  hasil  analisis penelitian ini.
Hasil  penelitian  ditujukan  kepada  komunitas ilmiah  dan  praktisi  kesehatan  untuk  memperluas pengetahuan  dalam  klasifikasi  penyakit  jantung. Informasi ini dapat meningkatkan metode diagnostik, perawatan, dan manajemen penyakit, serta mendorong pengembangan  teknologi  kesehatan  yang  lebih canggih  untuk  deteksi  dan  penanganan  dini  penyakit jantung.  Diharapkan  juga  meningkatkan  kesadaran masyarakat terhadap signifikansi deteksi dini penyakit jantung  serta  mendorong  pengembangan  teknologi diagnostik  yang  lebih  unggul  di  waktu  yang  akan datang  dalam  usaha  pencegahan  dan  penanganan penyakit jantung.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  pemaparan mengenai  literatur  ilmiah  yang  memiliki  relevansi tinggi dengan fokus penelitian yang sedang dilakukan. Proses  ini  mencakup  analisis  mendalam  terhadap berbagai  studi,  artikel,  serta  sumber-sumber  teoritis terkait yang bertujuan untuk mendukung, memperluas, dan  mengonfirmasi  arah  penelitian  yang  sedang dijalankan. Tujuan utama dari tahap  ini adalah untuk menguraikan  dengan  seksama  landasan  teoritis  yang dapat menambah wawasan dan memberikan dukungan yang  kuat  bagi  perjalanan  penelitian  yang  sedang berlangsung.

## 2.1. Data Mining
Data mining merupakan rangkaian langkah untuk mengeksplorasi  dan  menganalisis  data  dalam  skala besar  dengan  tujuan  menemukan  pola  atau  Teknik, metode, atau algoritma yang sesuai sangat tergantung pada  sasaran  dan  keseluruhan  proses  penemuan pengetahuan  dalam  basis  data.  Proses data  mining melibatkan  pencarian  atau  penggalian  informasi menarik dalam data yang besar dengan menggunakan teknik atau metode tertentu . [5] [6].

## 2.2. Decision Tree
Pohon  keputusan  merupakan  suatu  struktur diagram alur berbentuk pohon, di mana setiap simpul internal (node non-daun) merepresentasikan pengujian terhadap  atribut  tertentu.  Setiap  cabang  pada  pohon menggambarkan  hasil  dari  pengujian  tersebut, sementara  setiap  simpul  daun  (simpul  terminal) menyimpan  informasi  label  kelas.  Simpul  teratas dalam struktur pohon merupakan simpul akar [7].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi adalah metode untuk mendefinisikan sekumpulan pola atau properti yang  mendeskripsikan dan  menunjukkan  perbedaan  satu  kategori  informasi dari  yang  lain  guna  menentukan  apakah  suatu  objek perilaku  dan  atribut  kelompok  yang  ditentukan. Klasifikasi  juga  menunjukkan  hubungan antar atribut [8].

## 2.4. Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  metode  pengujian yang  digunakan  untuk  menilai  performa  suatu algoritma  pembelajaran  mesin.  Hal  ini  dilakukan dengan membandingkan prediksi yang dihasilkan oleh algoritma  terhadap  data  sebenarnya  yang  telah diketahui sebelumnya. Confusion matrix memberikan gambaran  yang  jelas  tentang  sejauh  mana  algoritma dapat  memprediksi  dengan  benar  setiap  kelas  atau label pada dataset, serta membantu dalam mengidentifikasi  sejumlah  metrik  evaluasi  seperti akurasi,  presisi,  recall,  dan  lainnya  yang  mendalam memahami  kinerja  algoritma  dalam  melakukan klasifikasi [9].
Tabel 1 . Confusion Matrix Kelas Sebenarnya True False Kelas Prediksi True TP FP False FN TN
Tabel 1 merupakan Confusion Matrix yang dapat digunakan  dalam  klasifikasi  suatu  model  atau algoritma. Confusion  Matrix memiliki  empat  elemen utama  yaitu,  Positif Benar (TP), Negatif Benar (TN), Positif  Salah  (FP),  dan  Negatif  Salah  (FN).  Empat elemen yang dapat dijelaskan sebagai yang berikut:
a. Positif Benar (TP): Jumlah data dengan nilai Positif yang diprediksi dengan benar sebagai Positif.
b. Negatif  Salah  (FP):  Jumlah  data  dengan  nilai Negatif yang salah diprediksi sebagai Positif.
c. Negatif  Benar  (TN):  Jumlah  data  dengan  nilai Negatif  yang  diprediksi  dengan  benar  sebagai Negatif.
d. Positif Salah (FN): Jumlah data dengan nilai Positif yang salah diprediksi sebagai Negatif.
Penilaian menggunakan Confusion  Matrix memberikan  nilai  Akurasi, Recall ,  Presisi,  dan F1- Score . Perhitungan dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Accuracy adalah sebuah ukuran yang mendefinisikan  seberapa  dekatnya  nilai  prediksi dari  suatu  model  dengan  nilai  aktual  atau sebenarnya dari data yang diamati. Ini mencerminkan sejauh mana model atau algoritma mampu  mengidentifikasi  dengan  tepat  dan  akurat kelas  atau  nilai  yang  sebenarnya  dalam  suatu dataset.  Ukuran  ini  memberikan  gambaran mengenai  tingkat  keakuratan  model  dalam melakukan  prediksi,  dengan  membandingkan seberapa  dekat  prediksi  yang  dihasilkan  dengan fakta yang sebenarnya dalam data.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
b. Recall adalah model untuk mengidentifikasi secara akurat  semua  instance  yang  benar  positif  dalam dataset.  Secara  spesifik, Recall dapat  dianggap sebagai  rasio  antara  jumlah  item  relevan  yang berhasil  diidentifikasi  oleh  model  ( True  Positive )
dan  jumlah  keseluruhan  item  relevan  yang sebenarnya  ada  dalam  dataset  ( True  Positive dan False  Negative ).  Semakin  tinggi  nilai Recall , semakin sedikit item yang  relevan yang terlewatkan oleh model.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ 𝐹𝑁
(2)
c. Precision diartikan  sebagai  perbandingan  antara jumlah  jumlah  item  yang  relevan  yang  terpilih dibandingkan  dengan  total  item  yang  terpilih. Precision adalah  indikator  seberapa  tepat  suatu sistem  dalam  mengidentifikasi  item  yang  relevan dari  keseluruhan  item  yang  dipilih.  Metrik  ini mencerminkan  sejauh  mana  sistem  memberikan jawaban  yang  akurat  dan  relevan  terhadap kebutuhan informasi yang diminta.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+ 𝐹𝑃 (3)
d. F1-Score
merupakan metrik yang mengkombinasikan Precision dan Recall dalam sebuah  nilai  tunggal.  Hal  ini  dilakukan  dengan mengambil harmonic  mean dari Precision dan Recall . Harmonic  mean memberikan  penekanan pada  nilai  terkecil  di  antara  keduanya. F1-Score berguna  untuk  memberikan  gambaran  yang seimbang  antara Precision dan Recall ,  semakin tinggi  nilai F1-Score ,  semakin  baik  model  dalam melakukan  klasifikasi  yang  seimbang  antara Precision dan Recall .
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 3. METODE PENELITIAN
Studi ini akan menerapkan pendekatan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD),  sebuah metode  komprehensif  yang  melibatkan  serangkaian langkah dalam menggali, menganalisis, dan mengeksplorasi  data  yang  besar  dan  kompleks. Merupakan  proses  yang  sistematis  dan  terstruktur dalam mengekstrak data berharga dimana sebelumnya tidak  terdeteksi  atau  tidak  diketahui  secara  langsung dari  dalam  kumpulan  data  besar.  Tujuan  utamanya adalah untuk menemukan pola, tren, atau pengetahuan yang dapat memberikan wawasan baru  yang  berguna dan  potensial  untuk  diaplikasikan  dalam  berbagai bidang  [10].  Berikut  adalah  langkah-langkah  yang akan  diambil  dalam  proses  penerapan  metode  KDD ini:
Gambar 1. Tahapan KDD [11]
Gambar  1  menggambarkan  langkah-langkah dalam Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD), yang mencakup Pemilihan, Pra-pemrosesan, Transformasi,  Pertambangan  Data,  dan  Interpretasi  / Evaluasi .

## 3.1. Selection
Pada langkah ini, proses pemilihan atribut dataset menjadi  fokus  utama.  Seleksi  data  menjadi  suatu kebutuhan  karena  tidak  semua  atribut  yang  tersedia dalam  dataset  digunakan  dalam  proses  pengolahan data  mining.  Langkah  ini  mempertimbangkan relevansi,  kegunaan,  dan  kontribusi  setiap  atribut terhadap  analisis  yang  sedang  dilakukan,  sehingga hanya atribut yang paling signifikan dan relevan yang dipertahankan  untuk  proses  selanjutnya.  Hal  ini bertujuan untuk mengoptimalkan kualitas dan efisiensi analisis data mining yang akan diterapkan.

## 3.2. Preprocessing
Pada  tahap  ini,  dilakukan  penanganan  terhadap nilai-nilai  yang  hilang  (missing  value)  dan  seleksi atribut pada data. Tujuannya adalah untuk memperbaiki  kualitas  data  dengan  mengisi  atau menghapus  nilai  yang  hilang  serta  memilih  atribut yang  paling  relevan  dan  signifikan.  Proses  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  data  dan memastikan  bahwa  atribut  yang  dipilih  secara  tepat dapat  membantu  meningkatkan  nilai  akurasi  dalam analisis  dan  pemodelan  yang  akan  dilakukan selanjutnya.

## 3.3. Transformation
Pada langkah ini, dilakukan proses penting yang melibatkan  transformasi  data  ke  dalam  format  yang tepat  dan  cocok  untuk  proses  eksplorasi  dan  analisis data  yang  disebut  data  mining.  Proses  ini  bertujuan untuk  menyesuaikan  struktur  dan  karakteristik  data agar  dapat  diaplikasikan  secara  optimal  dalam algoritma  dan  teknik  analisis  yang  diterapkan  dalam data mining.

## 3.4. Data Mining
Pada  proses  ini,  terjadi  pembagian  dataset  yang telah disiapkan menjadi dua bagian, yakni data training dan  data testing,  dengan  proporsi  pembagian  sebesar 8:2.  Setelah  itu,  dilakukan  penerapan  algoritma
Decision  Tree  pada  dataset  yang  berisi  informasi tentang penyakit jantung. Langkah ini bertujuan untuk melakukan  analisis  dan  pembelajaran  pada  data  latih (training data) menggunakan algoritma Decision Tree guna  membuat  model  yang  dapat  memprediksi  atau mengklasifikasikan  data  uji  (testing  data)  dengan akurat.

## 3.5. Interpretation/Evaluation
Pada langkah ini, dilakukan evaluasi menyeluruh terhadap hasil penerapan algoritma Decision Tree pada dataset  yang  relevan.  Evaluasi  ini  mencakup  analisis mendalam terhadap kinerja algoritma, seperti akurasi, presisi, recall, dan f1-score guna memahami seberapa baik  algoritma  tersebut  berfungsi  dalam  konteks pemodelan dan klasifikasi data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Selection
Pada  tahap  ini,  dilakukan  penggunaan  dataset yang berasal dari situs
web https://www.kaggle.com/datasets/johnsmith88/heart- disease-dataset . Dataset ini terdiri dari data mengenai penyakit  jantung  yang  mencakup  sejumlah  303  entri dengan 14 atribut yang tersedia dalam format Comma Separated  Values  (CSV).  Salah  satu  atribut  yang menjadi  fokus  sebagai  label  dalam  penelitian  ini adalah 'Target'. Dataset ini menjadi dasar pengembangan  dan  evaluasi  model  dalam  analisis klasifikasi  penyakit  jantung  yang  dilakukan  dalam penelitian.

## 4.2. Preprocessing
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  penanganan missing  value ,  namun  pada  dataset  yang  digunakan tidak  ditemukan  adanya missing  value ,  kemudian selanjutnya  akan  dilakukan  pemilihan  atribut,  atribut pada  dataset  penyakit  jantung  sebanyak  14  atribut yaitu Age , Sex , Cp , Trestbps , Chol , Bps , Restecg , Thalach , Exang , Oldepak , Slope , Ca , Thal , dan Target , namun atribut yang akan digunakan pada penelitian ini hanya  6  atribut  yaitu cho l, exang , slope , thalach , trestbps dan target . Atribut yang diplih adalah atribut yang  berpengaruh  terhadap  gejala-gejala  yang  paling dialami oleh penderita penyakit jantung .

## Tabel 2. Preprocessing Penyakit Jantung
Chol Exang Slope Thalach Trestb ps Target 233 0 3 150 145 0 286 1 2 108 160 1 229 1 2 129 120 0 250 0 3 187 130 0 204 0 1 172 130 0 236 0 1 178 120 0 268 0 3 160 140 1 354 1 1 163 120 0 254 0 2 147 130 1 203 1 3 155 140 0
Chol Exang Slope Thalach Trestb ps Target 192 0 2 148 140 0 294 0 2 153 140 0 256 1 2 142 130 1 265 0 1 173 120 0 199 0 1 162 172 0
Tabel 2 merupakan data penyakit jantung setelah dilakukan preprocessing pemilihan 6 atribut.

## 4.3. Transformation
Transformation  data merupakan  tahapan  yang dilakukan untuk mengubah data yang belum sesuai ke dalam bentuk yang sesuai dan siap untuk diproses data mining.  Pada  dataset  penyakit  jantung  dilakukan transformasi  pada  atribut target yaitu  dari  bentuk angka 1 & 0 diubah menjadi yes & no .
Tabel 3. Transformation Penyakit Jantung
Chol Exang Slope Thalach Trestb ps Target 233 0 3 150 145 No 286 1 2 108 160 Yes 229 1 2 129 120 No 250 0 3 187 130 No 204 0 1 172 130 No 236 0 1 178 120 No 268 0 3 160 140 Yes 354 1 1 163 120 No 254 0 2 147 130 Yes 203 1 3 155 140 No 192 0 2 148 140 No 294 0 2 153 140 No 256 1 2 142 130 Yes 265 0 1 173 120 No 199 0 1 162 172 No
Tabel 3 merupakan data penyakit jantung setelah dilakukan transformasi data.

## 4.4. Data Mining
Setelah  melakukan  beberapa  tahapan  yang diantaranya  data  selection,  preprocessing,  dan transformation  maka  tahap  selanjutnya  adalah  data mining.  Teknik  pemodelan  data  mining  yang  dipilih adalah  klasifikasi  menggunakan  algoritam  Decision Tree.  Klasifikasi  algoritma  decision  tree  digunakan untuk  mencapai  tujuan  awal  yaitu  meningkatkan akurasi  dalam  klasifikasi  penyakit  jantung.  Berikut penerapan  data  mining  dalam  klasifikasi  penyakit jantung menggunakan algoritma decision tree.

## 4.5. Interpretation/Evaluation
Pada tahap ini dilakukan evaluasi terhadap model yang  telah  dibuat,  bentuk  evaluasi  yang  dilakukan adalah  dengan  menghitung  nilai accuracy , precision , recall dan f1-scroe dari  algoritma Decision  Tree menggunakan Confusin Matrix .
Tabel 4. Confusion Matrix Decision Tree True No True Yes Pred. No 48 3 Pred. Yes 1 9
Berdasarkan hasil Confusion Matrix pada tabel 4 dapat  dilihat  bahwa  sebanyak  9  data  diklasifikasikan “ Yes ”  dengan valid ,  kemudian  sebanyak  48  data diklasifikasikan “ No ” dengan valid .
Setelah  diketahui  hasil  klasifikasi  penyakit jantung menggunakan algoritma Decision Tree, maka dapat diketahui  nilai  Accuracy, Recall, Precision  dan F1-Score.
Tabel 5 Klasifikasi Algoritma Decision Tree Accuracy 0.9344 Recall 0.75 Precision 0.9 F1-Score 0.8181
Dari  hasil  penerapan  algoritma Decision  Tree dalam klasifikasi penyakit jantung diperoleh Accuracy sebesar  93.44%, Recall sebesar  75%, Precision sebesar 90% dan F1-Score sebesar 81%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  menunjukkan bahwa penerapan algoritma decision tree memberikan performa  yang  baik  dalam  mengklasifikasikan penyakit  jantung.  Dengan  akurasi  sebesar  93.44%, hasil  tersebut  menunjukkan  tingkat  keakuratan  yang tinggi  dalam  memprediksi  kasus-kasus  penyakit jantung dalam dataset yang digunakan. Selain itu, nilai recall sebesar  75%  menunjukkan  kemampuan  model dalam  mengidentifikasi  secara  efektif  jumlah  kasus penyakit  jantung  yang  sebenarnya  positif. Precision sebesar 90% mengindikasikan bahwa dari kasus yang diprediksi  positif  oleh  model,  sebagian  besar  benar- benar  merupakan  kasus  penyakit  jantung.  Sementara itu,  nilai F1-score sebesar  81.81%  menggambarkan kombinasi yang seimbang antara recall dan precision . Kesimpulannya,  penerapan  algoritma decision  tree dalam klasifikasi penyakit jantung berhasil memberikan hasil yang menjanjikan dengan performa yang  baik  dalam  memprediksi  serta  mengidentifikasi kasus penyakit jantung dalam dataset yang digunakan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Larassati, A. Zaidiah, and S. Afrizal, “Sistem prediksi penyakit jantung koroner menggunakan metode naïve  bayes,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit. dan  Pembelajaran  Inform. ,  vol.  07,  no.  02,  p. 546, 2022, [Online]. Available: https://www.jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/i ndex.php/jipi/article/view/2842
[2] I.  M.  Agus  Oka  Gunawan,  I.  D.  A.  Indah Saraswati, I. D. G. Riswana Agung, and I. P. Eka Putra, “Klasifikasi Penyakit Jantung
Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  Series C4.5 Dengan Rapidminer,” J. Teknol. Dan Sist.
Inf.  Bisnis ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  73–83,  2023,  doi: 10.47233/jteksis.v5i2.775.
[3] S.  S.  N.  Jannah,  N.  F.  Riska,  and  ..., “Pengklasifikasian  Penyakit  Jantung  dengan Metode  Decision  Tree,” E-Prosiding  … ,  2023, [Online].
Available: https://prosidingsnsa.statistics.unpad.ac.id/?jour nal=prosidingsnsa&page=article&op=view&pat h%5B%5D=348
[4] D.  Nurmansyah,  “Prediksi  Penyakit  Jantung Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree,”  no. June,  pp.  1–4,  2022,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/36151 0915
[5] M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan, “Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” J. Teknol.  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[6] R. R. Khaerullah, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa  Pengelompokan  Dataset  Komputer Menggunakan  Algoritma  X-Means,” J.  Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 125–132, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.135.
[7] E.  E.  Fauziah  and  A.  F.  Zulfikar,  “Penerapan Metode Decision Tree Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) Untuk Klasifikasi Resiko  Penyakit  Jantung,” OKTAL    J.  Ilmu Komput.  dan  Sci. ,  vol.  2,  no.  4,  p.  1219,  2023, [Online].
Available:
https://journal.mediapublikasi.id/index.php/oktal /article/view/1302
[8] O. N. Washilaturrizqi, “Implementasi Algoritma C4  .  5  Untuk  Menentukan  Penerima,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 373– 377, 2023.
[9] F.  Handayani,  “Komparasi  Support  Vector Machine,  Logistic  Regression  Dan  Artificial Neural  Network  Dalam  Prediksi  Penyakit Jantung,” JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelit. Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  p.  334,  2021,  [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/ view/48053
[10] F.  Firmansyah  and  O.  Nurdiawan,  “Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma Frequent Pattern  -  Growth  Untuk  Menentukan  Pola Pembelian  Produk  Chemicals,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  547–551, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6371.
[11] N.  Meilani  and  O.  Nurdiawan,  “Data  Mining untuk  Klasifikasi  Penderita  Kanker  Payudara Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Wahana Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 177–187, 2023, [Online].
Available:
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+C ancer.