PENGGABUNGAN ALGORITMA FORWARD SELECTION DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES DI KOTA SEMARANG

Authors

  • Laily Hermawanti
  • Achmad Nuruddin Safriandono

DOI:

https://doi.org/10.36499/jim.v12i2.1631

Abstract

K-Nearest Neighbor merupakan salah satu algoritma yang diusulkan oleh para peneliti data mining di bidang kesehatan seperti diabetes. Diabetes adalah perubahan menetap dalam sistem kimiawi tubuh yang mengakibatkan darah mengandung terlalu banyak garam. Penyebab penyakit diabetes adalah kekurangan hormon insulin. Hormon adalah unsur kimia yang dibuat oleh tubuh (dalam hal ini pankreas) dan dilepas ke dalam aliran darah untuk digunakan oleh bagian tubuh yang membutuhkan. Akibat salah satu penyakit diabetes adalah buang air kecil lebih sering, sebab kelebihan gula dalam darah disaring keluar oleh ginjal dengan mengeluarkan lebih banyak garam dan air. Maka dari itu, penyakit diabetes perlu didiagnosis. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah penggabungan algoritma Forward Selection dan K-Nearest Neighbor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggabungan algoritma Forward Selection dan K-Nearest Neighbor memiliki akurasi yang lebih baik dari pada algoritma K-Nearest Neighbor. Penelitian ini menghasilkan akurasi yang lebih tinggi daripada penelitian-penelitian sebelumnya.

Kata kunci: data mining, Forward Selection, K-Nearest Neighbor, diabetes

Downloads

Issue

Section

Articles