Peningkatan Akurasi Algoritma KNN dengan Seleksi Fitur Gain Ratio untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus - Indrayanti Indrayanti; Devi Sugianti; M. Adib Al Karomi (IC-Tech, 2017)
Diabetes Mellitus Â merupakan salah satu penyakit kronis yang mematikan. Penyakit yang juga dikenal dengan nama penyakit kencing manis ini terjadi akibat kadar glukosa di dalam darah terlalu tinggi. Diabetes Mellitus banyak diteliti di banyak negara pada saat ini karena peningkatan penderita yang banyak dan sangat mengkhawatirkan. Menurut WHO saat ini lebih dari 246 juta jiwa menderita diabetes dan diperkirakan akan meningkat menjadi 380 juta jiwa pada tahun 2025 apabila tidak dilakukan penanganan yang serius. Dibetes menyebabkan penyakit lain / komplikasi yang setiap tahunya mengakibatkan kematian hingga 3,8 juta jiwa. Data mining merupakan kegiatan menemukan sebuah pola, aturan dan pengetahuan baru dari sebuah dataset. Salah satu fungsi mayor data mining adalah klasifikasi. KNN merupakan salah satu algoritma klasifikasi data mining terbaik dan banyak digunakan. Algoritma KNN bekerja dengan cara menghitung kedekatan data testing dengan keseluruhan data training. K dalam KNN merupakan variabel jumlah tetangga terdekat yang akan diambil untuk proses klasifikasi. Jumlah K=1 akan membuat hasil klasifikasi terasa kalu karena hanya memperhitungkan satu tetangga terdekat atau satu record karakteristik data terdekat. Sedangkan jumlah K yang terlalu banyak akan menghasilkan klaasifikasi yang samar. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan disimpulkan bahwa penggunaan algoritma seleksi fitur gain ratio dapat meningkatkan akurasi dari klasifikasi penyakit diabetus mellitus dengan menggunakan algoritma knn. Adapun kenaikan akurasi tertinggi didapatkan pada nilai treshold 0,152 dengan hanya mempertahankan 4 atribut dari keseluruhan 8 atribut data.