PENDETEKSI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)

Pramudyantoro, Arvi (2022) PENDETEKSI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN). S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (538kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (252kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (722kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (631kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (49kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (87kB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code-18.11.1987-Arvi Pramudyantoro.rar Restricted to Repository staff only Download (97MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi-18.11.1987-Arvi Pramudyantoro.pdf Restricted to Repository staff only Download (535kB)

Abstract

Kesehatan merupakan hal terpenting dalam kehidupan ini. Jika kesehatan manusia sedang terganggu, maka aktivitas sehari - harinya juga akan terganggu. Salah satu penyakit yang mengganggu aktivitas manusia adalah Diabetes Mellitus. Dari data International Diabetes Federation, Indonesia menduduki peringkat ke - 7 dunia dengan jumlah penderita Diabetes Mellitus lebih dari 10 juta jiwa. World Health Organization memprediksi jumlah penderita Diabetes Mellitus di Indonesia akan mencapai 21 juta jiwa di tahun 2030. Angka penderita Diabetes Mellitus yang semakin meningkat menandakan tingkat kesadaran penduduk Indonesia yang masih rendah. Untuk itulah, diperlukan pemahaman dan pengetahuan tentang gejala- gejala awal Diabetes Mellitus guna mencegah secara dini penyakit tersebut. Karena semakin dini penyakit terdeteksi akan semakin besar juga kesempatan untuk sembuh. Untuk melakukan itu, peneliti akan memanfaatkan informasi dari situs Kaggle untuk mendapatkan dataset yang nantinya dapat diproses dengan algoritma K-Nearest Neighbor dalam memprediksi penyakit Diabetes Mellitus. Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi berdasarkan mayoritas dari nilai k-tetangga terdekat. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk mengklasifikasi objek baru berdasarkan atribut dan sampel – sampel dari data latih atau training data. Dengan algoritma K-Nearest Neighbor, akan digunakan untuk memprediksi penyakit Diabetes Mellitus berdasarkan data – data yang sesuai pada pengguna. Hasil prediksi akan berupa kelas positif dan negatif. Pengujian sistem ini dilakukan sebanyak 3 kali. Total jumlah data yang digunakan yaitu sebanyak 768 data. Dari hasil pengujian didapatkan akurasi tertinggi pada pengujian pertama yaitu dengan akurasi 84 %. Pada pengujian pertama ini menggunakan perbandingan data training dan data testing sebesar 90% dan 10% (691 data training dan 77 data testing).

Actions (login required)

View Item