PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

Gunawan, Alvin (2023) PERANCANGAN APLIKASI PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR. Skripsi thesis, Universitas Buddhi Dharma.

	Text COVER - BAB III.pdf - Published Version Download (2MB)
	Text BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (899kB)
	Text BAB V - LAMPIRAN.pdf Download (1MB)

Abstract

Perkembangan penyakit diabetes terus meningkat disertai dengan semakin meningkatnya pola hidup tidak sehat dengan jumlah kasus yang tinggi membuat penyakit diabetes perlu diteliti dan dikembangkan terus-menerus untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat dalam hal penelitian terkait penyakit diabetes. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi penyakit diabetes menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan membuat simulasi pengecekan pernyakit tersebut serta menguji kualitas dari Algoritma K-Nearest Neighbor terhadap penyakit diabetes dan melakukan komparasi dengan algoritma Naïve Bayes. Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan metode yang digunakan dalam penelitian ini karena memiliki kelebihan yaitu kemampuan pelatihan data yang cepat, sederhana, dan mudah dipelajari. Cara kerja dari algoritma ini dengan menghitung jarak antara setiap baris data latih dengan data uji berdasarkan nilai K yang telah ditentukan sebelumnya. Pada proses penggunaan K-Nearest Neighbor yang dilakukan terdapat tahap normalisasi Z-Score yang digunakan untuk menyesuaikan nilai pada setiap atribut gejala diabetes sehingga memiliki rentang nilai yang tidak terlalu jauh. Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian K-Nearest Neighbor yang telah dilakukan maka didapatkan akurasi sebesar 97.12% dan menunjukan nilai Area Under Curve sebesar 0.872 yang termasuk dalam kategori good classification dan hasil tersebut memiliki nilai akurasi yang lebih besar dibandingkan dengan penelitian sebelumnya pada penyakit yang sama yaitu Diabetes dengan algoritma Naïve Bayes yang menghasilkan akurasi paling optimal sebesar 87.69%.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Prediksi Diabetes, K-Nearest Neighbor, Euclidian Distance, Komparasi K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes
Subjects:	000 Karya Umum > 005 Pemograman > 005.5 Program Aplikasi dengan Kegunaan Khusus 000 Karya Umum > 005 Pemograman > 005.74 Database
Divisions:	Fakultas Sains & Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User:	Hariyanto Rie
Date Deposited:	21 Feb 2024 08:27
Last Modified:	21 Feb 2024 08:27
URI:	https://repositori.buddhidharma.ac.id//id/eprint/1972

Actions (login required)

View Item