Prediksi Penyakit Menggunakan Algoritma K-nearest Neighbour Dan Algoritma Genetika Untuk Data Berdimensi Tinggi - Hana Rufaidha; Fhira Nhita; Danang Triantoro Murdiansyah (eProceedings of Engineering, 2016)
Data mining menjadi salah satu cara untuk memahami teknik-teknik tertentu dalam mengolah data, sehingga dapat diperoleh informasi yang tersembunyi pada suatu data. Dalam proses nya, pengolahan data memiliki dimensi yang tinggi sehingga sulit untuk ditangani. Curse of dimensionality atau kutukan dimensi merupakan permasalahan nyata yang terkait dengan dimensi tinggi, sehingga proses pengolahan data menjadi kurang efektif. Evolutionary Data Mining merupakan salah satu solusi yang dapat mengatasi permasalahan data berdimensi tinggi. Genetic Algorithm (GA) merupakan salah satu algoritma Eas yang sangat berguna untuk memecahkan masalah pada proses pencarian (searching) dan proses optimasi (optimization). Algoritma K- Nearest Neighbour (KNN) merupakan algoritma data mining yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi pada data dan Genetic Algorithm (GA) dapat membantu memaksimalkan klasifikasi akurasi subset dari atribut. Dengan menggunakan metode tersebut, diharapkan akan menghasilkan suatu akurasi prediksi diatas 75%. Kata kunci : data dimensi tinggi, evolutionary data mining, k-nearest neighbor, algoritma genetika