Text
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT ASMA
- Bagikan:
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Nearest
Neighbors (KNN) dalam melakukan klasifikasi penyakit asma. Penyakit asma
merupakan salah satu gangguan pernapasan kronis yang memerlukan diagnosis
cepat dan tepat agar penanganannya dapat dilakukan secara efektif. Oleh karena itu,
dibutuhkan metode klasifikasi berbasis algoritma yang mampu memberikan hasil
akurasi yang baik dalam mengidentifikasi kondisi pasien. Dalam penelitian ini, data
pasien yang mengandung atribut terkait kondisi kesehatan digunakan sebagai input
untuk model KNN. Proses klasifikasi dilakukan dengan menentukan parameter
nilai k terbaik guna memperoleh performa optimal. Evaluasi kinerja model
dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan classification report yang
mencakup metrik akurasi, precision, recall, dan f1-score. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa algoritma KNN mampu memberikan tingkat akurasi sebesar
85% dalam mengklasifikasikan penyakit asma. Selain itu, evaluasi classification
report menghasilkan nilai precision, recall, dan f1-score pada kelas positif (1)
masing-masing sebesar 0,88, 0,90, dan 0,89, sementara pada kelas negatif (0)
masing-masing sebesar 0,77, 0,73, dan 0,75. Dengan hasil tersebut, dapat
disimpulkan bahwa algoritma KNN dapat digunakan secara efektif sebagai metode
klasifikasi penyakit asma dan berpotensi menjadi dasar pengembangan sistem
pendukung keputusan dalam bidang medis.
Kata Kunci: K-Nearest Neighbors, KNN, Klasifikasi, Penyakit Asma, Machine
Learning
Detail Information
| Item Type |
Skripsi (S1)
|
|---|---|
| Penulis |
John Franz Cristian E D L - Personal Name
|
| Student ID |
221520100
|
| Dosen Pembimbing |
Indra Kelana Jaya, S.T., M.Kom. - - Dosen Pembimbing 1
Tamado Simon Sagala, SIP., M.Si. - - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji |
Yolanda Yulianti Pratiwi Rumapea, S.Kom., M.Kom. - - Penguji 1
|
| Kode Prodi PDDIKTI |
57201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement |
Sistem Informasi
|
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | Universitas Methodist Indonesia : Medan., 2026 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil | |
| Copyright |
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
|
| Doi |