Implementasi Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosis Diabetes Menggunakan K-Nearest Neighbor - Shahab, Muhammad Syaugi; Mitzaqon Gholizhan Ar Romandhon; Endin Rahmanda; Muhammad Irfan Ardhiansyah; Made Hanindia Prami Swari (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2024)
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.