Klasifikasi Penderita Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma KNN - Asvic Baid Anbala; Zaehol fatah (Universitas Ngudi Waluyo, 2026)
Penyakit diabetes mellitus merupakan salah satu Deabetes lronis meningkat setiap tahun di banyak negara, termasuk Indonesia. Sangat penting untuk mendeteksi diabetes dini untuk mencegah komplikasi serius dan meningkatkan kualitas hidup pasien. Berdasarkan data medis pasien diabetes, penelitian ini menggunakan algoritma K-NN untuk mengklasifikasikan pasien diabetes. kumpulan data csv. Penelitian meliputi tahapan preprocessing data seperti penanganan nilai hilang, normalisasi, pembagian data (split data), serta implementasi algoritma K-NN pada RapidMiner Studio. Berdasarkan hasil pengujian dengan nilai k tertentu, diperoleh akurasi sebesar 71,43%, weighted mean recall sebesar 66,50%, dan weighted mean precision sebesar 68,41%. Hasil Ini menunjukkan bahwa algoritma K-NN dapat mengklasifikasikan dengan baik. data penderita diabetes, meskipun masih terdapat ruang untuk peningkatan performa melalui pengaturan parameter k dan metode optimasi jarak. Kata Kunci: Klasifikasi, Diabetes Mellitus, K-Nearest Neighbor, Data Mining, RapidMiner Diabetes mellitus is a long-term condition that is becoming prevalent across the world, especially in Indonesia. To avoid serious problems and enhance patients' quality of life, early identification of possible diabetes is essential. The K-Nearest Neighbor (K-NN) method was used in this investigation. was used to classify diabetes patients based on medical data obtained from the diabetes.csv dataset. The research process included data preprocessing steps such as handling missing values, normalization, data splitting, and implementing the K-NN algorithm using RapidMiner Studio. Based on the test results with a specific k value, the obtained accuracy was 71.43%, weighted mean recall 66.50%, and weighted mean precision 68.41%. These findings show that the K-NN algorithm does a respectable job at identifying diabetic data; however, there is still an opportunity for improvement: parameter tuning and distance optimization methods. Keywords: Klasifikasi, Diabetes Mellitus, K-Nearest Neighbor, Data Mining, RapidMiner