Penyakit jantung merupakan salah satu penyakit yang berbahaya dan membunuh jika tidak di tangani dengan baik. Penyakit jantung dan pembuluh darah atau penyakit kardiovaskular adalah berbagai kondisi di mana terjadi penyempitan atau penyumbatan pembuluh darah yang dapat menyebabkan serangan jantung, nyeri dada (angina), atau stroke. Berdasarkan data riwayat pasien jantung ini maka dapat digali dan dimanfaatkan untuk mencari informasi baru menggunakan data mining atau machine learning. Salah satu metode yang bisa dipakai dalam Klasifikasi pasien mengalami penyakit jantung menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Pembentukan model Support Vector Machine (SVM) menggunakan data Riwayat pasien sebanyak 1025. Data dibagi menjadi 2 yaitu data latih sebanyak 821 dengan persentase 80% digunakan untuk melatih algoritma dan data uji sebanyak 204 dengan presentase 20% untuk menguji performa algoritma setelah proses latihan selesai. Proses awal yaiut melakukan analisis data untuk melihat apakah dataset memiliki data noise atau tidak. Analisis dilakukan untuk menentukan atribut dataset apa saja yang akan digunakan dan pembagian presentase data yang paling sesuai dengan jumlah data yang tersedia. Selanjutnya melakukan preprocessing data, pre-processing dapat dilakukan dengan cara mengisi data dummy kepada data yang kosong. Hasil dari klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine mendapatkan hasil akurasi sebesar 87%