Telematika : Journal Program Studi Teknik Informatika
Selamat Datang
Home > Browse Kategori > Computer Science > abstrak

SEARCH
Judul Paper Nama Penulis

PUBLICATION A-Z
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z

Jurnal TELEMATIKA

Jurnal PROBISNIS

Abstrak
IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN GENETIC ALGORITHM SEBAGAI SELEKSI FITUR UNTUK DIAGNOSIS PENY
Rizki Awal Kusuma
Penyakit Diabetes Mellitus merupakan penyakit ganguan metabolik menahun akibat pankreas tidak memproduksi cukup insulin atau tubuh tidak dapat menggunakan insulin yang di produksi secara efektif. Dan estimasi terakhir international diabetes federation (IDF) terdapat 382 juta orang yang hidup dengan diabetes didunia pada tahun 2013. Pada tahun 2035 jumlah tersebut di perkirakan akan meningkat menjadi 5292 juta orang dan diperkirakan dari 382 juta orang tersebut 175 juta diantaranya belum terdiagnosis, sehinggga terancam berkembang progresif menjadi komplikasi tanpa disadari dan tanpa pencegahan.Untuk mengurangi resiko maka dibutuhkan penanganan dini dengan metode yang akurat. Metode diagnosis berbasis komputasi data mining dan mesin pembelajaran (machine learning) merupakan solusi yang cukup baik untuk dilakukan yaitu dengan melakukan klasifikasi menggunakan suatu algoritma data mining. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor dengan Genetic Algorithm sebagai seleksi fitur untuk diagnosis penyakit Diabetes Mellitus. Untuk meningkatkan hasil akurasi. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan mendaptkan hasil bahwa algoritma Genetic Algorithm terbukti dapat meingkatkan nilai akurasi dengan nilai 76.11% untuk algoritma K-Nearest Neighbor dan nilai akurasi 79,16% dengan Genetic Algorithm sebagai seleksi fitur.

Keyword : Diabetes Mellitus, diagnosis, data mining, K-Nearest Neighbor, Genetic Algorithm.