Penerapan Algoritma K-NN Untuk Klasifikasi Data Mahasiswa (Studi Kasus: STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura) - Sitti Nur Alam (LPPM USTJ, 2016)
Masalah kesehatan merupakan permasalahan yang sangat penting untuk diperhatikan setiaporang, salah satunya adalah dengan memperhatikan IMT (Indeks Masa Tubuh). Ketidaktahuan sesorangterhadap IMT-nya mengakibatkan seringnya seseorang memiliki IMT yang tidak normal. Penelitian inidimaksudkan untuk melakukan klasifikasi IMT terhadap sebagian data mahasiwa di STIMIK SepuluhNopember Jayapura untuk mengetahui. Klasifikasi dilakukan ke dalam tiga kelompok, yaitu Kurus,Nomal, dan Obesitas. Klasifikasi dilakukan menggunakan salah satu algoritma klasifikasi di dalam datamining, yaitu Algoritma k-nearest neighbor (k-nn). Data yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasiterdiri dari Tinggi Badan (cm), berat badan (kg), % lemak tubuh dan lingkar perut (cm). Jumlah datatraining yang digunakan sebanyak 50 (lima puluh) data, sedangkan data sampel yang akandikelompokkan adalah sebanyak 10 (sepuluh) data sampel. Penelitian ini dapat menghasilkan klasifikasidata terhadap semua data sampel, namun agar hasil klasifikasi dapat lebih akurat maka sebaiknya dalamproses pengumpulan data training maupun data sampel dilakukan oleh pihak-pihak yang berkompeten,khususnya bidang kesehatan.