KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Total View This Week18
Total View This Week18
Institusion
Universitas Katolik De La Salle
Author
Kaunang, Angel Ecclesia
Subject
T Technology (General)
Datestamp
2019-11-25 01:29:07
Abstract :
Diabetes mellitus atau disebut diabetes adalah penyakit kronis gangguan metabolisme akibat kadar gula darah yang tinggi di atas normal dan ditandai dengan peningkatan konsentrasi glukosa dalam darah. Perkembangan teknologi saat ini membuat banyak orang mencoba cara yang lebih baik untuk menemukan dan mengelola informasi untuk memprediksi penyakit. Penambangan data adalah salah satu teknik populer untuk memprediksi penyakit menggunakan data historis. KNN adalah algoritma sederhana namun kuat yang digunakan untuk klasifikasi penambangan data. Berdasarkan permasalahan yang ada, maka akan dibangun aplikasi klasifikasi untuk prediksi penyakit diabetes menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari salah satu rumah sakit umum di Manado. Ada 200 data pasien diabetes yang terdiri dari dua kelas diagnosis, yaitu DM (diabetes melitus) dan Non-DM. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah KDD (Knowledge Discovery in Database). Evaluasi performa algoritma KNN didasarkan pada nilai akurasi dan Kappa. Hasil percobaan menunjukkan bahwa algoritma KNN memperoleh 0,62 untuk akurasi dan 0,24 untuk nilai Kappa. Aplikasi ini juga dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data uji tunggal untuk memprediksi apakah pasien menderita diabetes atau tidak. Kata Kunci: Diabetes Mellitus, Data Mining, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor
Diabetes mellitus atau disebut diabetes adalah penyakit kronis gangguan metabolisme akibat kadar gula darah yang tinggi di atas normal dan ditandai dengan peningkatan konsentrasi glukosa dalam darah. Perkembangan teknologi saat ini membuat banyak orang mencoba cara yang lebih baik untuk menemukan dan mengelola informasi untuk memprediksi penyakit. Penambangan data adalah salah satu teknik populer untuk memprediksi penyakit menggunakan data historis. KNN adalah algoritma sederhana namun kuat yang digunakan untuk klasifikasi penambangan data. Berdasarkan permasalahan yang ada, maka akan dibangun aplikasi klasifikasi untuk prediksi penyakit diabetes menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari salah satu rumah sakit umum di Manado. Ada 200 data pasien diabetes yang terdiri dari dua kelas diagnosis, yaitu DM (diabetes melitus) dan Non-DM. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah KDD (Knowledge Discovery in Database). Evaluasi performa algoritma KNN didasarkan pada nilai akurasi dan Kappa. Hasil percobaan menunjukkan bahwa algoritma KNN memperoleh 0,62 untuk akurasi dan 0,24 untuk nilai Kappa. Aplikasi ini juga dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data uji tunggal untuk memprediksi apakah pasien menderita diabetes atau tidak. Kata Kunci: Diabetes Mellitus, Data Mining, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
