Rizki Ikhwan Pamuji
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

Klasifikasi Jenis Penyakit Mata Katarak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (KNN) Rizki Ikhwan Pamuji; Dian Ahkam Sani; Rudi Hariyanto
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.67786

Abstract

Katarak merupakan gangguan penglihatan yang terjadi akibat kekeruhan pada lensa mata, umumnya disebabkan oleh proses degeneratif, paparan radikal bebas, atau gangguan lain seperti glaukoma. Diagnosis dini sangat penting untuk mencegah komplikasi, namun metode konvensional memerlukan pemeriksaan manual yang memakan waktu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi katarak menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN), sebuah pendekatan non-parametrik yang menentukan kelas berdasarkan kedekatan fitur terhadap data pelatihan. Dataset yang digunakan terdiri dari 300 data dengan 26 atribut, dan dibagi dengan rasio 80:20. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa KNN dengan parameter k=3 mampu menghasilkan akurasi sebesar 98,33% dengan precision 99%, recall 99%, serta f1-score 99% pada macro average dan pada weight average mendapatkan precision 98%, recall 98%, serta f-score 98%. Temuan ini menunjukkan bahwa KNN efektif dalam mendeteksi jenis penyakit mata katarak, meskipun masih terdapat ruang untuk pengembangan lebih lanjut melalui peningkatan jumlah data, teknik preprocessing yang lebih variatif, serta eksplorasi metode klasifikasi lain guna memperoleh hasil yang lebih optimal.