Klasifikasi Preeklampsia pada Ibu Hamil menggunakan Algoritma KNN - Tunggal Saputra, Tri Aji; Juhari, Juhari; Triyono, Gandung (CV Infinite Corporation, 2024)
World Health Organization (WHO) pada tahun 2020 mengatakan angka kematian ibu (AKI) didunia sebanyak 227.22 per 100.000 kelahiran hidup, penyebab kematian ibu hamil secara langsung salah satunya disebabkan oleh Preeklampsia. Preeklampsia adalah suatu penyakit yang dialami oleh ibu hamil yang ditandai dengan adanya tanda-tanda hipertensi (tekanan darah tinggi), eodema (pembengkakan), dan proteinuria (kadar protein dalam urin meningkat. Pada salah satu rumah sakit swasta di Cikarang kasus preeklamsia setiap tahunnya mengalami peningkatan, Rata-rata persentase peningkatan jumlah pasien Preeklamsia dari tahun 2020 hingga 2022 sekitar 17,5% per tahun. Hal itu terjadi dikarenakan ibu hamil tidak menyadari ketika dirinya mengidap penyakit preeklamsia.Tanda-tanda awal preeklamsia hampir sama dengan penyakit hipertensi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model diagnosis penyakit preeklamsia. Harapannya model ini bisa sebagai Alat bantu self diagnoses, untuk deteksi awal penyakit preeklamsia agar bisa mencegah terjadinya penyakit Eklampsia yang dapat lebih membahayakan nyawa ibu dan janin. Dalam penelitian ini, beberapa skenario eksperimen diterapkan dengan mengubah jumlah tetangga terdekat (nilai K) untuk mengoptimalkan akurasi model nilai K yang berbeda beda, sehingga didapatkan hasil klasifikasi yang maksimal terdapat pada jumlah nilai K =3 dan K=5 dengan pemabagian data traing dan data testing 90:10 mendapatkan hasil akurasi 97%, sedangkan hasil klasifikasi terendah didapatkan pada pembagian data 50:50 untuk nilai K=9 sebesasr 84%.