JAR'S (Journal of Advanced Research in Informatics)
Vol 4 No 1 (2025): Journal of Advanced Research in Informatics

KLASIFIKASI PENYAKIT TBC MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (KNN)

IIN, Nur Inayah (Unknown)
Ridla, Muhammad Ali (Unknown)



Article Info

Publish Date
05 Dec 2025

Abstract

- Tuberkulosis (TBC) merupakan penyakit yang dapat menular, disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberkulosis. Penyakit ini dapat menyebar dengan cepat dan memberikan dampak yang signifikan terhadap kesehatan masyarakat, baik di kalangan anak-anak, dewasa, dan orang tua. Cara penularan yang paling sering terjadi adalah melalui langsung, terutama dari orang tua atau anggota keluarga kepada anak-anak. Menurut data yang dirilis oleh WHO, Indonesia menempati urutan kedua di dunia dalam hal jumlah kasus TBC, dengan angka kejadian sebesar 354 per 100.000 penduduk pada tahun 2021. karena itu, diperlukan deteksi yang cepat dan metode klasifikasi yang tepat. Salah satu metode yang bisa diterapkan adalah algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) untuk memprediksi kondisi pasien berdasarkan informasi yang ada. Penelitian ini menganalisis 300 data pasien dengan 8 atribut sebagai klasifikasi variabel untuk menentukan apakah pasien terinfeksi TBC positif atau negatif. Proses KNN dilakukan menggunakan software RapidMiner . Kata kunc i : K-Nearest Neighbors (KNN) Klasifikasi Penyakit TBC RapidMiner

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

JARS

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Sistem Informasi Sistem Pakar Sistem Pendukung Keputusan Data Mining Artificial Intelligence System Machine Learning Big ...