Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Oktaviana, Agfa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Penyakit Diabetes Melitus Tipe 2 Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) : Prediction of Type 2 Diabetes Mellitus Using The K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm Oktaviana, Agfa; Wijaya, Dhina Puspasari; Pramuntadi, Andri; Heksaputra, Dadang
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 3 (2024): MALCOM July 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i3.1268

Abstract

Diabetes Melitus (DM) merupakan salah satu Penyakit Tidak Menular (PTM) yang dikenal dengan tingginya kadar gula dalam darah. International Diabetes Federation (IDF) memprediksi di tahun 2045, penyakit DM akan mengalami peningkatan menjadi 629 juta penduduk. Pada era modern saat ini, pola gaya hidup menjadi hal yang harus diperhatikan karena beriringan dengan berkembangnya teknologi menjadi mudah dan cepat. Pola gaya hidup yang buruk terus-menerus dapat berpotensi untuk terkena penyakit DM Tipe 2. Berbagai upaya dilakukan untuk menekan angka pertumbuhan penyakit ini salah satunya melakukan penelitian untuk membuat predisi terhadap seseorang menggunakan berbagai metode seperti metode klasifikasi K-NN. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan dan membangun sebuah permodelan. Dataset yang digunakan berasal dari Puskesmas Mlati II Kecamatan Mlati, Kabupaten Sleman, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Dalam membangun sebuah model prediksi, dataset dipreprocessing menggunakan MinMax Normalization, pembagian train set dan test set menggunakan Stratified 5-fold CV. Adapun parameter yang digunakan dari K-NN adalah manhattan distance dan nilai n_neighbors = 13. Dengan menggunakan evaluasi akurasi, presisi, recall, dan f1-score, masing-masing memberikan hasil yaitu 88%, 83%, 87%, dan 85%.
Co-Authors Dhina Puspasari Wijaya, Dhina Puspasari Heksaputra, Dadang Pramuntadi, Andri