Analisa Komparasi dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) untuk Prediksi Penyakit Jantung - Nainggolan, Johannes Kristian; Sinaga, Ferdinand; Sitorus, Andriani M.; Khairia, Anisa; Wijaya, Bayu Angga (Dinamik, 2025)
Tingkat keberhasilan deteksi penyakit jantung sangat bergantung pada akurasi model klasifikasi yang digunakan. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja dua algoritma klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM), dalam mendeteksi penyakit jantung menggunakan dataset berjumlah 1025 sampel dengan dua kelas target, yakni sehat dan penyakit jantung. Proses pra-pemrosesan data meliputi pembersihan dan normalisasi fitur medis seperti usia, tekanan darah, serta kadar kolesterol. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metode Confusion Matrix, K-Fold Cross Validation, kurva Receiver Operating Characteristic (ROC), dan kurva Precision-Recall untuk mengukur akurasi, presisi, recall, serta keseimbangan antara presisi dan recall. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma KNN unggul dalam menghasilkan akurasi tinggi yaitu 99% dengan AUC ROC sempurna 1.00 dan presisi yang hampir konsisten sepanjang recall, sementara SVM menunjukkan performa stabil dengan akurasi 91%, AUC ROC 0.97, dan AP Precision-Recall sebesar 0.96. Penelitian ini menegaskan efektivitas KNN dalam menghasilkan prediksi penyakit jantung yang sangat akurat dengan potensi risiko overfitting pada parameter k kecil, sedangkan SVM memberikan kestabilan model dengan kemampuan generalisasi yang lebih baik. Temuan ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pemilihan algoritma klasifikasi yang sesuai untuk mendukung diagnosis penyakit jantung secara klinis.