Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Diagnosis Penyakit Alzheimer

Authors

  • Roudlotul Jannah Alfirdausy UIN Sunan Ampel
  • Saiful Bahri UIN Sunan Ampel

DOI:

https://doi.org/10.33633/tc.v22i3.8393

Keywords:

K-Nearest Neighbor, Penyakit Alzheimer

Abstract

Menurut  World Alzheimer Report 2021, Alzheimer's Disease International (ADI) memperkirakan bahwa 75% penderita demensia tidak terdiagnosis secara global, dengan angka tersebut diyakini meningkat hingga 90% di beberapa negara berpenghasilan rendah dan menengah. Saat ini ada dua jenis demensia yaitu vaskular dan non-vaskular. Demensia vaskular, juga dikenal sebagai Alzheimer, adalah Perubahan yang terjadi pada tubuh yang disebabkan oleh penyumbatan pembuluh darah di otak dapat menyebabkan melemahnya ingatan manusia. K-Nearest Neighbor (KNN) adalah suatu teknik yang digunakan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kesamaannya dengan objek terdekat. Penelitian ini bertujuan untuk menangani masalah efektivitas dan akurasi dalam mendeteksi penyakit Alzheimer dengan mengimplementasikan algoritma KNN untuk diagnosis penyakit Alzheimer. Berdasarkan analisis hasil klasifikasi dengan pembagian data testing dan training 75:25 menggunakan metode KNN dengan K=3 dan K=5 menghasilkan nilai akurasi sebesar 99%  , sensitivitas  sebesar 100%, serta  spesifitas sebesar 96%.

References

R.-N. P. Gauthier S, Webster C, Servaes S, Morais JA, World Alzheimer Report 2022: Life after diagnosis: Navigating treatment, care and support. 2022.

Y. E. Muliatie, N. Jannah, and S. Suprapti, “Pencegahan Demensia/Alzheimer Di Desa Prigen, Kecamatan Prigen, Kabupaten Pasuruan,” Pros. Konf. Nas. Pengabdi. Kpd. Masy. dan Corp. Soc. Responsib., vol. 4, pp. 379–387, 2021, doi: 10.37695/pkmcsr.v4i0.1308.

F. A. D. Aji Prasetya Wibawa, Muhammad Guntur Aji Purnama, Muhammad Fathony Akbar, “Metode-metode Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, p. 134, 2018.

D. Suyanto, Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Informatika, 2019.

Y. I. Kurniawan and T. I. Barokah, “Klasifikasi Penentuan Pengajuan Kartu Kredit Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Matrik, vol. 22, no. 1, pp. 73–82, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843.

Y. I. Claudy, R. S. Perdana, and M. A. Fauzi, “Klasifikasi Dokumen Twitter Untuk Mengetahui Karakter Calon Karyawan Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor (knn),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 8, pp. 2761–2765, 2018, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/322959490

N. Meilani and O. Nurdiawan, “Data Mining untuk Klasifikasi Penderita Kanker Payudara Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Wahana Inform., vol. 2, no. 1, pp. 177–187, 2023.

S. K. Wildah, S. Agustiani, M. R. R. S, W. Gata, and H. M. Nawawi, “Deteksi Penyakit Alzheimer Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Correlation Based Feature Selection,” J. Inform., vol. 7, no. 2, pp. 166–173, 2020, doi: 10.31294/ji.v7i2.8226.

P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat., vol. 3, pp. 64–71, 2020.

F. Harahap, “Penerapan data Mining dalam Pemilihan Mobil menggunakan Algoritma C4.5,” Ijccs, no. x, pp. 11–20, 2018, [Online]. Available: https://voi.stmik-tasikmalaya.ac.id/index.php/voi/article/viewFile/99/42

W. Yustanti, “Algoritma K-Nearest Neighbour untuk Memprediksi Harga Jual Tanah,” J. Mat. Stat. dan komputasi, vol. 9, no. 1, pp. 57–68, 2012.

A. Abdullah and K. Sandi, “SISTEM PREDIKSI RASA BUAH JERUK MENGGUNAKAN METODE k-NEAREST NEIGHBOR,” Method. J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 7–13, 2021, doi: 10.46880/mtk.v7i2.457.

A. R. D.N, K. Auliasari, and Y. A. Pranoto, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (Knn) Untuk Seleksi Calon Karyawan Baru (Studi Kasus : Bfi Finance Surabaya),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 14–20, 2020.

M. R. Andryan, M. Fajri, and N. Sulistyowati, “Komparasi Kinerja Algoritma Xgboost Dan Algoritma Support Vector Machine (Svm) Untuk Diagnosis Penyakit Kanker Payudara,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 6, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i1.500.

A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 8, no. 6, p. 219, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.

Downloads

Published

2023-08-24

Issue

Vol. 22 No. 3 (2023): Agustus 2023

Section

Articles

License

Pernyataan Lisensi

Artikel yang diterbitkan dalam jurnal Techno.Com dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional (CC BY-NC 4.0).

Anda diperbolehkan untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan melakukan karya dari artikel ini serta membuat karya turunan selama Anda memberikan kredit yang sesuai kepada penulis asli dan tidak menggunakan karya ini untuk tujuan komersial. Untuk melihat salinan lisensi ini, kunjungi [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).

---

Contoh pengkreditan:

- Penulis: [Nama Penulis]
- Judul Artikel: [Judul Artikel]
- Jurnal: Techno.Com, Vol. [Nomor Volume], No. [Nomor Edisi], Tahun [Tahun Penerbitan]

Jika Anda ingin menggunakan karya ini untuk tujuan komersial, Anda harus mendapatkan izin terlebih dahulu dari penulis atau penerbit.

---