PENGGUNAAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN STRATEGI CROSS VALIDATION DALAM MENENTUKAN PENYAKIT DIABETES PADA WANITA

HASANAH, SHAFIRA MAUDATUL (2025) PENGGUNAAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN STRATEGI CROSS VALIDATION DALAM MENENTUKAN PENYAKIT DIABETES PADA WANITA. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

	Text Pendahuluan.pdf Download (2MB)
	Text abstrak.pdf Download (1MB)
	Text Bab 1.pdf Download (1MB)
	Text Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text Bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (1MB)
	Text Lampirran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Diabetes adalah suatu penyakit yang diakibatkan terlalu banyak jumlah kadar gula
dalam darah dikarenakan produksi dan pelepasan insulin yang tidak normal. Penyakit
tersebut tergolong penyakit yang menyebabkan kompilkasi dan kematian. Seorang
wanita dapat dikatakan memiliki penyakit tersebut jika hasil pengujian lab
menunjukkan bahwa wanita tersebut positif diabetes. Beberapa Algoritma dapat
digunakan untuk perhitungan proses klasifikasi. Dalam penelitian ini peneliti akan
memakai metode K-Nearest Neighbor (KNN). Tujuan dalam melakukan penelitian ini
adalah ingin mengetahui nilai akurasi untuk mengetahui tingkat ketepatan suatu
metode dalam mendiagnosis, presisi untuk menghasilkan pengujian berulang data
positif, dan recall untuk menghasilkan pengujian berulang data negatif. Data yang
akan digunakan pada penelitian ini yakni sebanyak 768 data dengan 8 atribut yang
terdiri dari kehamilan, glukosa, tekanan darah, ketebalan kulit, insulin, bmi,
keturunan diabetes, dan umur. Nilai K yang akan digunakan dalam penelitian ini
yaitu 5, 7, 11, dan 13. Sedangkan untuk nilai KFold Cross Validation yang akan
digunakan yaitu 4, 6, 8, 12. Dari hasil klasifikasi yang telah dilakukan oleh peneliti
mendapatkan hasil yang akurat yaitu berada di nilai K=11 dengan Kfold 12 yakni
akurasi sebesar 74,37%, Presisi sebesar 72,01% dan recall sebesar 69,91%.

Contribution

Nama Dosen Pembimbing

NIDN/NIDK

Dosen Pembimbing

Oktavianto, Hardian

NIDN0722108105

Dosen Pembimbing

A'yun, Qurota

NIDN0703069002

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci:	Diabetes, K-Nearest Neighbor, Klasifikasi, Cross-Validation
Subjects:	000 Computer Science, Information, & General Works > 005 Computer Programming, Programs, & Data
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User:	Shafira Maudatul Hasanah | shafiramaudatulh@gmail.com
Date Deposited:	24 Feb 2025 01:24
Last Modified:	24 Feb 2025 01:24
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/24289

Actions (login required)

View Item