IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) UNTUK PREDIKSI PENYAKIT DIABETES PADA PEREMPUAN - Maulana Fansyuri; Dian Nurul Iman; Gideon Triman Harefa; Shahrudin; Pratama, Arijal; Muhammad Rizki Rahmatullah (shofanah Media Berkah, 2025)
Diabetes melitus adalah penyakit kronis yang dapat menyebabkan komplikasi serius seperti gagal ginjal, kebutaan, dan penyakit jantung. Deteksi dini risiko diabetes sangat penting untuk mencegah komplikasi dan meningkatkan kualitas hidup pasien. Penelitian ini menggunakan dataset dari Kaggle yang terdiri dari 768 data dengan 9 atribut, termasuk kadar glukosa dan BMI. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dipilih karena kesederhanaan dan efektivitasnya dalam prediksi. Proses penelitian dilakukan menggunakan RapidMiner untuk preprocessing, pemodelan, dan evaluasi, dengan pembagian dataset sebesar 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi model mencapai 80,73%, dengan precision 74,79% dan recall 67,54% untuk kelas positif. Meskipun akurasi yang tinggi, rendahnya nilai recall menunjukkan bahwa beberapa kasus diabetes tidak terdeteksi, sehingga memerlukan optimasi lebih lanjut. Penelitian ini menyoroti potensi KNN dalam deteksi dini diabetes sebagai alat bantu keputusan bagi tenaga medis. Rekomendasi untuk meningkatkan performa model termasuk penggunaan dataset yang lebih besar dan penerapan teknik pembelajaran mesin yang lebih canggih. Diharapkan hasil penelitian ini dapat berkontribusi pada pengembangan teknologi prediktif di bidang kesehatan.