Klasifikasi Penyakit Parasit Dengan Algoritma Decision Tree Dan KNN - Satriaji, Muhamad; Fauzi, Muhamad; Lanang Djati, Faza; Pramudia (shofanah Media Berkah, 2024)
Penyakit parasit masih menjadi masalah kesehatan di dunia. Namun, beberapa penyakit akibat parasit masih terabaikan, khususnya di negara-negara tropis, sehingga World Health Organization (WHO) memasukkannya dalam Neglected Tropical Disease, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi seseorang yang mengalami penyakit Parasit, dalam metode K-NN mempunyai kemampuan untuk menangani masalah yang kompleks tanpa terpengaruh oleh berbagai faktor dan sifatnya yang kuat, intensif, dan tidak asumtif Decision Tree mengembangkan pengetahuan berdasarkan data pelatihan dan labelnya, melakukan prediksi terkait kategori atau label kelas. Dari hasil penelitian dengan menggunakan splinting data 80:20 dapat disimpulkan bahwa model Decision Tree memberikan hasil yang lebih tinggi dibandingkan K-NN. Meskipun demikian, K-NN menunjukkan kinerja yang lebih stabil pada dataset yang lebih bervariasi. Keunggulan utama dari Decision Tree terletak pada kemampuannya menghasilkan model yang mudah diinterpretasikan, sedangkan K-NN lebih fleksibel dalam menangani data yang lebih kompleks. berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa baik Decision Tree maupun K-NN dapat digunakan secara efektif dalam mendeteksi penyakit parasit, yang dapat membantu dalam proses diagnosis dan pengobatan.