Implementasi Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosis Diabetes Menggunakan K-Nearest Neighbor
Keywords:
Case Based Reasoning, Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN), Penyakit DiabetesAbstract
Diabetes merupakan penyakit kronis yang berpotensi menyebabkan komplikasi serius jika tidak ditangani dengan baik. Teknologi seperti Case Based Reasoning (CBR) telah digunakan untuk membantu dalam diagnosis penyakit ini. Penelitian ini menggunakan dataset dengan 768 sampel, di mana 500 non-diabetes dan 268 diabetes. K-Nearest Neighbor (K-NN) sebagai algoritma supervised digunakan untuk mengklasifikasi kelas berdasarkan jarak terdekat dalam data pelatihan dan pengujian dengan nilai similarity yang didapat dari perhitungan untuk setiap data pengujian yang dimasukkan. Dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor pada tiga skenario pengujian yang berbeda, evaluasi model menunjukkan konsistensi relatif dalam kinerja model, meskipun ada variasi dalam proporsi data pelatihan dan pengujian. Serta, terdapat sedikit penurunan dalam akurasi pada skenario dengan proporsi 80% data pelatihan dan 20% pengujian, keseragaman dalam presisi, recall, dan f1-score menunjukkan keandalan model dalam mengklasifikasikan kasus diabetes. Oleh karena itu, memperhatikan variasi dalam jumlah data pelatihan dan pengujian, dapat disimpulkan bahwa model CBR memiliki kinerja yang baik dalam mengidentifikasi kasus diabetes terutama dalam hasil pengujian pertama dengan nilai similarity yang sama.
References
Yudianto, K., Rizmadewi, H., & Maryati, “IMPLEMENTASI CASE BASE REASONING PADA SISTEM PAKAR DALAM MENENTUKAN JENIS GANGGUAN KEJIWAAN,” J-ICON : Jurnal Komputer dan Informatika., Vol.7, hal. 124 - 128, Okt. 2019
Retnowati, R., & Pujiyanta, A, “IMPLEMENTASI CASE BASE REASONING PADA SISTEM PAKAR DALAM MENENTUKAN JENIS GANGGUAN KEJIWAAN,” Jurnal Sarjana Teknik Informatika., Vol. 1, hal. 70-78, Jun. 2013
Rahman, H. A, “Sistem Pakar dalam Mendeteksi Kerusakan Laptop dengan Metode Case Based Reasoning,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi., Vol.2, hal. 71-76, Sept. 2020.
Josefa, R., Sovia, R., & Mandala, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pneumonia Pada Anak Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS)., hal. 868-872, Jan. 2019.
Hozairi, Anwar, & Alim, S, “IMPLEMENTASI ORANGE DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MODEL K-NEAREST NEIGHBOR, DECISION TREE SERTA NAIVE BAYES,” Jurnal Ilmiah NERO., Vol. 6, hal. 133-144, 2021.
Nuraeni, N, “Klasifikasi Data Mining untuk Prediksi Potensi Nasabah dalam Membuat Deposito Berjangka,” Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS., Vol. 3, hal. 65-75, Mei. 2021.
Smith, J. W., Everhart, J. E., Dickson, W. C., Knowler, W. C., & Johannes, R. S. (1988, November). Using the ADAP learning algorithm to forecast the onset of diabetes mellitus. In Proceedings of the annual symposium on computer application in medical care (p. 261). American Medical Informatics Association.
Salmin, M., & Hartati, S. (2018). Case Based Reasoning untuk Diagnosis Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), 1(1), 21-26.
Leake, D., Ye, X., & Crandall, D. J. (2021, March). Supporting Case-Based Reasoning with Neural Networks: An Illustration for Case Adaptation. In AAAI Spring Symposium: Combining Machine Learning with Knowledge Engineering (Vol. 2).
Mubarak, A., & Muis, A. (2020). Case-Based Reasoning (CBR) Untuk Aplikasi Pemilihan Pestisida Hama Padi Berbasis Web. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), 3(2), 119-124.
Andika, R. (2019). Sistem Pakar Mendiagnosa Virus Pada Udang Vannamei Dengan Implementasi Metode CBR (Case-Based Reasoning) Dan Certainty Factor. Pelita Informatika: Informasi dan Informatika, 8(2), 248-253.
Akmal, F., & Winiarti, S. (2014). Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit lambung dengan implementasi metode CBR (Case-Based Reasoning) berbasis web. Jurnal Sarjana Teknik Informatika e-ISSN, 2338, 5197.
Atok, E. T., Sina, D. R., & Sihotang, D. M. Implementation Of Case Based Reasoning For Diagnosing Tuberculosis Disease Using K-nearest Neighbor. Jurnal Komputer dan Informatika, 7(2), 124-128.
Nas, C., & Kusnadi, K. (2019). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut Menggunakan Metode Case-Based Reasoning. Jurnal Digit: Digital of Information Technology, 9(2), 202-214.
Isna, F. N., Riana, F., Al Ikhsan, S. H., & Hermanto, C. (2022). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama Tanaman Pisang Menggunakan Case Based Reasoning. Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika, 10(1), 41-50.
