Penerapan Algoritma K Nearest Neighbor Untuk Prediksi Akurasi Penyakit Diabetes - Erika Tampubolon; Ruhul Amin (LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya, 2024)
Diabetes mellitus merupakan salah satu penyakit kronis yang prevalensinya terus meningkat di seluruh dunia. Deteksi dini diabetes sangat penting untuk penanganan dan pencegahan komplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi diabetes menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) berdasarkan dataset Pima Indians Diabetes. Proses penelitian meliputi preprocessing data, implementasi algoritma KNN, dan evaluasi model. Preprocessing data mencakup penanganan nilai nol, imputasi nilai yang hilang, dan normalisasi fitur. Implementasi KNN dilakukan dengan mencari nilai K optimal melalui cross-validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model KNN dengan nilai K optimal 19 mencapai akurasi 75,32% dalam memprediksi diabetes. Analisis performa model menunjukkan presisi 0,67 dan recall 0,57 untuk kasus positif diabetes. Meskipun model menunjukkan kinerja yang cukup baik, masih terdapat ruang untuk peningkatan, terutama dalam mengurangi false negatives. Penelitian ini menyoroti potensi penggunaan algoritma KNN dalam skrining diabetes dan memberikan dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam prediksi penyakit menggunakan teknik machine learning.