Model Klasifikasi Penyakit Kulit pada Kucing dengan Metode Machine Learning - Alvian Julianto Hutajulu; Lili Tanti (Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 2025)
Penelitian ini membahas pengembangan sistem klasifikasi penyakit kulit pada kucing menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Latar belakang penelitian ini didasari oleh tingginya kasus penyakit kulit pada kucing serta keterbatasan akses terhadap layanan medis hewan saat klinik tidak tersedia. Sistem yang dirancang bertujuan untuk membantu pemilik kucing maupun dokter hewan dalam mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala yang muncul. Data penelitian diperoleh melalui pengumpulan dataset gejala penyakit kulit kucing, kemudian dilakukan pra-pemrosesan data, transformasi, dan klasifikasi menggunakan algoritma KNN. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix dengan hasil akurasi sebesar 86%, presisi 80%, recall 86%, dan F1-score 83%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode KNN cukup efektif dalam mengklasifikasikan jenis penyakit kulit kucing, seperti infeksi bakteri, alergi kulit, scabies, ringworm, dan feline acne. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alternatif solusi dalam membantu pengambilan keputusan medis pada hewan peliharaan.