Aplikasi K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Klasifikasi Penyakit Kardiovaskuler - Sri Sumarlinda; Wiji Lestari (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis, 2022)
Data mining dan machine learning adalah dua alatyang memainkan peran penting dalam studi analisis data dansistem keputusan. Klasifikasi adalah fungsi dari data mining.Dalam fungsi klasifikasi, pengurutan atau pemetaan terjadiberdasarkan kedekatan atau kesamaan atribut data dengan labelyang ditentukan. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalahmetode non-parametrik yang digunakan untuk klasifikasi danregresi. Model prediksi penyakit kardiovaskular denganalgoritma KNN digunakan untuk mengidentifikasi danmemprediksi penyakit kardiovaskular. Algoritma KNNmenggunakan jarak Euclidian untuk proses prediksi data latih.Dataset yang digunakan adalah 400 dengan 7 atribut yaituumur, jenis kelamin, tekanan darah sistolik, kolesterol, talach,oldpeak dan slope. Hasil implementasi algoritma KNNmenghasilkan performansi dengan akurasi sebesar 75,75%.Nilai presisinya adalah 76,78%, sedangkan recall menghasilkan77,14%.