Abstrak

Penyakit jantung merupakan penyakit paling mematikan di seluruh dunia
bersama dengan stroke dan infeksi saluran pernafasan bawah. Resiko penyakit
jantung umumnya disebabkan oleh tiga faktor utama diantaranya, tekanan darah
tinggi, kolesterol, dan kebiasaan merokok. Berbeda dengan penyakit lain yang
merupakan penyakit turunan, penyakit jantung banyak disebabkan gaya hidup
yang tidak baik, seperti kebiasaan merokok dan minuman beralkohol. Sehingga
penyakit jantung sebenarnya disebabkan oleh diri sendiri hingga dapat dicegah
oleh diri sendiri. Salah satu upaya pencegahan penyakit jantung ini adalah
memonitoring dan memprediksi kemungkinan penyakit jantung berdasarkan
personal key indicators. Personal key indicators diambil dari laporan survey
tahunan Centers for Disease Control and Prevention (CDC) pada tahun 2020
tentang status kesehatan orang dewasa yang berkaitan dengan penyakit jantung.
Berdasarkan indikator ini lah, semua orang bisa mengasesmen diri sendiri untuk
memprediksi apakah dirinya memiliki penyakit jantung atau tidak. Sistem prediksi
dipilih karena dapat merekam menganalisa sejumlah data dalam melakukan
diagnosis tanpa perlu mendapatkan pengetahuan dari pakar atau ahli. Algoritma knearest neighbor akan digunakan pada sistem prediksi yang akan dibangun.
Algoritma k-nearest neighbor merupakan algoritma yang paling mudah dipahami
dan serta paling sederhana diantara algoritma lain. Model pengembangan sistem
yang digunakan untuk mengembangkan sistem prediksi ini adalah model
waterfall. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem prediksi penyakit jantung
berdasarkan personal key indicators yang dapat digunakan pasien secara mandiri
untuk memprediksi kemungkinan penyakit jantung pada diri pasien