KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN ALGORITMA MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR

Panjaitan, Tri Meri Anzelina (2024) KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN ALGORITMA MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR. Other thesis, UPN Veteran Yogyakarta.

	Text ABSTRAK.pdf Download (62kB)
	Text COVER.pdf Download (156kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (46kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (165kB)
	Text PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (249kB)
	Text PENGESAHAN PENGUJI.pdf Download (255kB)
	Text SKRIPSI FULL_TRI MERI ANZELINA PANJAITAN_123180030_INFORMATIKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

ABSTRAK
Diabetes melitus adalah penyakit kronis yang ditandai dengan kadar gula darah tinggi yang
dapat menyebabkan berbagai komplikasi kesehatan. Deteksi dini dan pengelolaan yang tepat
sangat penting untuk mengurangi risiko komplikasi serius. Penelitian ini bertujuan untuk
mengembangkan model klasifikasi diabetes melitus menggunakan algoritma Modified K-Nearest
Neighbor (MKNN).
Algoritma MKNN dipilih karena kesederhanaan, keefektifan, dan kemampuannya dalam
menangani data yang tidak linier. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset
diabetes yang tersedia secara publik, yang mencakup berbagai parameter medis seperti kadar
glukosa, tekanan darah, ketebalan kulit, insulin, indeks massa tubuh (BMI), riwayat keluarga, dan
usia. Data dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian dengan proporsi tertentu untuk
mengevaluasi kinerja model. Penelitian ini melibatkan beberapa tahap utama: praproses data,
pelatihan model, dan evaluasi kinerja. Pada tahap praproses data, data yang hilang dibersihkan
serta dilakukan normalisasi data. Model MKNN dilatih menggunakan berbagai nilai k untuk
menemukan nilai optimal yang memberikan akurasi terbaik. Evaluasi model dilakukan
menggunakan metrik seperti akurasi.
Hasil penelitian yang didapat dengan menggunakan algoritma MKNN yaitu akurasi
sebesar 82,17% dimana nilai k=3, 80,19% dimana nilai k=5, 83,16% dimana nilai k=7, dan 81,18%
dimana nilai k=9 serta dari pengujian blackbox didapatkan hasil bahwa sistem berjalan dengan
baik secara fungsional.
Kata Kunci : Klasifikasi, Modified K-Nearest Neighbor, Diabetes Melitus, Data Mining

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Klasifikasi, Modified K-Nearest Neighbor, Diabetes Melitus, Data Mining
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eko Yuli
Date Deposited:	01 Aug 2024 02:15
Last Modified:	01 Aug 2024 02:15
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/40551

Actions (login required)

View Item