Art Original

Klasifikasi Penyakit Anemia Menggunakan Metode K-nearest Neighbor (k-nn)

---

Anemia merupakan masalah kesehatan yang serius dan dapat mempengaruhi populasi di seluruh dunia. Deteksi dini dan diagnosis yang tepat sangat penting untuk mencegah, pengelolaan dan perawatan yang efektif dapat dilakukan dengan menggunakan data mining. Data mining memiliki berbagai metode klasifikasi yang dapat digunakan untuk mendeteksi secara dini penyakit anemia. Dalam penelitian ini, metode klasifikasi yang digunakan adalah algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan melakukan pengujian k-fold cross validation. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem klasifikasi dalam mengidentifikasi penyakit anemia menggunakan data gender, hemoglobin, Mean Corpuscular Hemoglobin (MCH), Mean Corpuscular Hemoglobin Concentration (MCHC), Mean Corpuscular Volume (MCV). Hasil penelitian ini, pada pengujian akurasi menggunakan k-fold cross validation dengan 10 folds, didapatkan nilai k optimal adalah 1 dengan rata-rata akurasi mencapai 99% dan akurasi sistem 99.30%. Karena dari pada itu, penerapan metode k-nearest neighbor dapat bekerja dengan sangat baik dan menjadi solusi yang efektif untuk menentukan penyakit anemia atau tidak.

---

Availability

Detail Information

Call Number

Informatika 004 Ann K

Language

Indonesia

NPM

203510444

Publisher

Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2024

Keyword(s)

Penyakit Anemia
Metode K-Nearest Neighbor

Other Information

Petugas

Fajro

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment