Identifikasi Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour (k-NN) - Hapsari, Rinci Kembang; Wijaya, Allan Krisnanta; Syifa, Rahimatus; Rahmadianto, Ilyasa Nanda (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2024)
Indonesia sekarang dihadapkan pada berbagai persoalan terutama kesehatan yang lazim seperti di negara maju maupun di negara berkembang lainnya yaitu penyakit-penyakit kronis. Hal ini akibat proses degeneratif dan perubahan gaya hidup. Penyakit tersebut, antara lain seperti gagal ginjal kronis, hipertensi, diabetes mellitus, penyakit jantung koroner, stroke, dan sebagainya. Ginjal kronis adalah keadaan dimana penurunan progresif atau fungsi ginjal menurun secara bertahap dalam beberapa bulan atau tahun akibat kerusakan jaringan ginjal. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi penyakit ginjal kronis. Perkembangan data mining telah banyak digunakan dalam bidang Kesehatan. Dalam penelitian ini menggunakan konsep klasifikasi dalam data mining. Algoritma klasifikasi yang digunakan untuk proses identifikasi penyakit ginjal kronis dalam penelitian ini adalah algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN). Proses algoritma k-NN berdasarkan jarak terdekat antara data latih dan data uji. Klasifikasi k-NN sangat tergantung pada value k yang merupakan penentu jarak terdekat. Kinerja algoritma k-NN sangat bergantung juga pada kualitas data yang digunakan. Dataset penelitian ini merupakan data sekunder yang diunduh dari Kaggle.com. Dataset dengan judul Chronic Kidney Disease. Performa sistem diuji dengan dengan menggunakan konsep 5-fold validasi, Dimana data latih dibagi menjadi 5 subset yang sama ukurannya. Selama proses validasi, satu fold digunakan sebagai data validasi, sementara sisanya digunakan sebagai data latih. Dari pengujian sebanyak 5 kali yang telah dilakukan, perhitungan metode k-NN ini didapatkan hasil terbaik yakni Akurasi 63,33%, Spesifisitas 66,11%, Sensitivitas 60,89%.