Optimasi Nilai k Pada Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Pasien Covid-19 Yang Membutuhkan Ruangan ICU - Raka Aji Pangestu; Taslim Taslim; Yogi Yunefri; Kursiasih Kursiasih; Eka Sabna (P3M Politeknik Negeri Bengkalis, 2022)
Intisari - Pandemi COVID-19 membuat banyaknya korban berjatuhan akibat terinfeksi virus SARS-CO, sehingga diperlukan tindakan medis di Rumah Sakit untuk mengobati dan menghentikan peredaran infeksi virus tersebut. Berbagai macam tindakan medis dilakukan khususnya melakukan perawatan di Intensive Care Unit (ICU). Hal ini dikarenakan pasien yang terinfeksi COVID-19 dapat mengakibatkan infeksi lebih parah, mereka akan terkena gagal organ hingga memiliki resiko kematian. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengklasifikasian pada pasien yang terkena COVID-19 khususnya yang membutuhkan penanganan dan perawatan pada ruangan ICU. Hasil yang didapat dari penelitian ini diharapkan bisa digunakan untuk bahan pertimbangan bagi pihak rumah sakit ataupun pihak terkait lainnya untuk mengambil kebijakan dalam menangani pasien COVID-19 membutuhkan perawatan di ICU. Klasifikasi tersebut akan dilakukan dengan algoritma K-Nearest Neighbor dan dilakukan optimasi terhadap nilai K dengan menggunakan algoritma K-Fold Cross Validation 5-Fold Cross Validation. Hasil penelitian yang didapatkan adalah nilai k=16, dan nilai uji akurasi performance adalah sebesar 86,47%. Kata Kunci – Covid 19, Klasifikasi, K- Nearest Neighbor, Optimasi, K- Fold Cross Validation.