Model Klasifikasi Hybrid Berbasis PSO-KNN untuk Akurasi Diagnosis Penyakit Hepatitis - Sunardi Sunardi; Jarot Dwi Prasetyo; Hermanto Hermanto; Ach. Zubairi; Ahmad Homaidi; Irma Yunita; Lukman Fakih Lidimilah (Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Ibrahimy, 2026)
Diagnosis dini penyakit hepatitis masih menghadapi tantangan akibat kompleksitas data medis, tingginya variasi hasil laboratorium, serta keberadaan atribut yang tidak relevan sehingga menurunkan kinerja algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Penelitian ini bertujuan mengembangkan model hibrida Particle Swarm Optimization–K-Nearest Neighbor (PSO-KNN) untuk mengoptimalkan bobot fitur dan parameter K-NN secara simultan guna meningkatkan akurasi klasifikasi penyakit hepatitis. Metode yang digunakan meliputi preprocessing dataset HCV, normalisasi Min-Max, pembagian data latih dan uji sebesar 80:20, serta optimasi menggunakan PSO dengan 20 partikel dan 30 iterasi. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PSO-KNN meningkatkan akurasi dari 95,1% menjadi 96,7%, presisi dari 88,9% menjadi 100%, recall dari 61,5% menjadi 69,2%, dan F1-score dari 72,7% menjadi 81,8%. Model juga berhasil menghilangkan false positive dan menurunkan false negative. Bobot fitur menunjukkan bahwa ALT, AST, GGT, dan Bilirubin merupakan biomarker yang paling berpengaruh dalam klasifikasi. Dengan demikian, model PSO-KNN terbukti mampu meningkatkan performa klasifikasi, efisiensi komputasi, serta interpretabilitas diagnosis hepatitis, sehingga berpotensi mendukung pengambilan keputusan klinis secara lebih akurat.