đ
01 January 2024
DOI: 10.31331/joined.v6i2.2966
Prediksi Resiko Penyakit Jantung dan Pembuluh Darah Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Journal of Informatics Education
Universitas Ivet
đ Abstract
Penyakit jantung adalah salah satu penyakit paling umum yang menjadi penyebab kematian seseorang di seluruh dunia. Di Indonesia, pada tahun 2014, survei Sample Registration System (SRS) menjelaskan bahwa 12,9% pelaku utama terjadinya kematian pada semua umur adalah penyakit jantung jenis koroner. Pendeteksian dini kemungkinan terserang penyakit jantung dan pembuluh darah sangat diperlukan guna mencegah kemungkinan terburuk yang bisa terjadi pada setiap orang. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran tingkat resiko penyakit jantung dan pembuluh darah pada UPT Puskesmas Sumberasih. Suatu metode klasifikasi yang dapat diimplementasikan ke sebuah perangkat lunak untuk mendeteksi tingkat resiko penyakit jantung dan pembuluh darah adalah K-Nearest Neighbors (KNN), yakni suatu metode yang melakukan klasifikasi berdasarkan data latih dengan cara menghitung jarak yang paling dekat dengan rumus Eucledian Distance terhadap obyek berkelas sebanyak K. Pada penelitian ini, menggunakan dataset sebanyak 200, pengujian menggunakan metode split validation dimana jumlah data latih sebanyak 180, dan data uji sebanyak 20, dengan parameter nilai K=3 didapatkan akurasi sebesar 95%.
âšī¸ Informasi Publikasi
Tanggal Publikasi
01 January 2024
Volume / Nomor / Tahun
Volume 6, Nomor 2, Tahun 2024
đ HOW TO CITE
Susanto, Heri; Yanto, Dwi; Rusdiana, Ninanesia; Rahayu, Deasy Tri, " Prediksi Resiko Penyakit Jantung dan Pembuluh Darah Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)," Journal of Informatics Education, vol. 6, no. 2, Jan. 2024.
ACM
ACS
APA
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Download Citation
0
Sitasi
Cek Google Scholar