IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PARU-PARU PADA ANAK
DOI:
https://doi.org/10.69714/yx4smf68Keywords:
Data Mining, KNN method, RapitMainerAbstract
Lung disease, especially in children, is a significant health problem and can have serious consequences if not diagnosed and treated quickly. Implementation of the K-Nearest Neighbor method as a classification of lung disease in children. This algorithm allows medical data analysis to identify patterns related to lung disease symptoms to achieve a high level of accuracy in predicting lung disease risk. The results of the test show that K-Nearest Neighbor can produce an effective and accurate prediction model, with CAP data accuracy of 83.33%, and provides useful insights for early diagnosis and decision-making in children's health care.
References
Wenda A, Kraugusteeliana K, Suryanto AA, Alam SN, Suhada K. Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Paru-Paru dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes. J Media Inform Budidarma. 2023;7(1):82. doi:10.30865/mib.v7i1.5394
Meila Azzahra Sofyan F, Voutama A, Umaidah Y. Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Penyakit Paru-Paru Menggunakan Rapidminer. JATI (Jurnal Mhs Tek Inform. 2023;7(2):1409-1415. doi:10.36040/jati.v7i2.6810
Putra RWD. KLASIFIKASI PENYAKIT PARU-PARU MENGGUNAKAN METODE NEIVE BAYESSTUDI KASUS RS. PKU MUHAMMADIYAH UJUNG PANGKAH GRESIK. Undergrad thesis, Univ Muhammadiyah Gresik. Published online 2020.
Wahid Ahyaruddin, Salman Topiq. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru Pada Anak Dengan Metode Naive Bayes Berbasis Web. CESS (Journal Comput …. 2021;2(1):134-141. https://eprints.sinus.ac.id/378/
Alodokter, “fungsi alveolus pada paru-paru dan gangguan,” Kementeri. Kesehat. republik Indones..
Ramdani LN, Fatah Z. Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Rekomendasi Paket Wisata di Jember Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor ( K-NN ). 2024;2(November):61-66.
Mufidah NR, Fatah Z. Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Kepadatan Penduduk Menurut Provinsi 2021 Menggunakan Algoritma K-means Dengan Rapid Miner. 2024;2(November):167-173.
Teknologi S, Ibrahimy U, Teknologi S, Ibrahimy U. Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Implementasi Metode K-Nearest Neighbor ( K-NN ) Pada Klasifikasi Stunting Balita. 2024;2:282-288.
Jundanuddin M, Fatah Z, Munazilin A, et al. Implementasi Data Mining Pada Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor ( K-NN ) Studi Kasus Pada Mi Alfagiri Silo-Jember Implementation Of Data Mining On Teacher Performance Appraisal Using K-Nearest Neighbor ( K-NN ) Method Case Study. 2024;13(105):869-880.
T. Abdi Mangun, O. Nurdiawan, dan A. Irma Purnamasari, “Lung Cancer Analysis Using K-Nearst Neighbor Algorithm,” J. Tek. Ind. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 2, no. 2, hal. 58–61, 2023.
Enjelina E, Rantung VP. Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Clustering Kebutuhan Obat Berdasarkan Mutasi Laporan Bulanan Pada Dinas Kesehatan Kabupaten Minahasa. Innov J Soc Sci …. 2023;3:6834-6841. http://j-innovative.org/index.php/Innovative/article/view/7048
L. Suryadi, N. Ngajiyanto, N. E. Pratiwi, F. Ardhy, dan P. Riswanto, “Penerapan Data Mining Prediksi Penjualan Mebel Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor(K-Nn) (Studi Kasus : Toko Zerita Meubel),” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas), vol. 7, no.
Desiani A, Indra Maiyanti S, Andriani Y, et al. Perbandingan Klasifikasi Penyakit Kanker Paru-Paru menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor. J Process. 2023;18(1):54-62. doi:10.33998/processor.2023.18.1.700
Romi Satria Wahono, Data Mining Data Mining, Mining of Massive Datasets, 2023, II <https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/book_part.
Wahono RS. Data Mining Data Mining. Vol 2.; 2023. https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/book_part
LP2M.UMA. algoritma k-nearest neighbors pengertian dan penerapan https://lp2m.uma.ac.id/2023/02/16/algoritma-k-nearest-neighbors-knn-pengertian-dan-penerapan/. https://lp2m.uma.ac.id/2023/02/16/algoritma-k-nearest-neighbors-knn-pengertian-dan-penerapan/
Ahluna F, Tutuarima CJ, Santoso I, et al. Metode K-Nearest Neighbor Untuk Analisis Sentimen Tentang Penghapusan Ujian Nasional. J Ikraith-Informatika. 2023;7(2):1-6.
Yuliarina AN, Hendry H. Comparison of Prediction Analysis of Gofood Service Users Using the Knn & Naive Bayes Algorithm With Rapidminer Software. J Tek Inform. 2022;3(4):847-856. doi:10.20884/1.jutif.2022.3.4.294
Sari YR, Sudewa A, Lestari DA, Jaya TI. Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Kemiskinan Provinsi Banten Menggunakan Rapidminer. CESS (Journal Comput Eng Syst Sci. 2020;5(2):192. doi:10.24114/cess.v5i2.18519
