Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi
Vol. 2 No. 3: Januari 2024

Implementasi Metode K-Nearest Neigbours (KNN) Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes

Siagian, Yessica (Unknown)
Hutahaean, Jeperson (Unknown)
Zikra Syah, Arridha (Unknown)
Efendi Hutagalung, Jhonson (Unknown)
Karim, Abdul (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 Jan 2024

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi peran teknologi informasi dalam upaya pencegahan penyakit diabetes melalui prediksi risiko menggunakan metode machine learning. Diabetes, sebagai penyakit kronis yang memiliki dampak serius pada kesehatan, dapat diprediksi berdasarkan variabel seperti Glucose, Blood Pressure, dan BMI. Metode K-Nearest Neighbours (KNN) digunakan untuk membandingkan dengan model Decision Tree dan Naïve Bayes dalam memprediksi risiko diabetes. Data penelitian melibatkan tahapan Data Preprocessing, Data Visualization, Pembagian Data, dan Model Machine Learning, dengan evaluasi menggunakan metrik Accuracy. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Decision Tree memberikan kinerja terbaik, terutama pada rasio data 80:20 dan 70:30. Penelitian ini menggarisbawahi pentingnya penerapan teknologi informasi dan machine learning dalam pencegahan penyakit diabetes dengan fokus pada prediksi risiko.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

jutek

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Penerbitan jurnal ini sebagai sarana untuk menampung artikel-artikel ilmiah yang berasal dari hasil penelitian, kajian-kajian atau makalah ilmiah dari para peneliti maupun dosen yang sudah dipilih pada bidang komputer. Artikel ilmiah yang dikirim pada ...