PUTRI, SARAH OKTIA (2026) PERBANDINGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR PADA KLASIFIKASI PENYAKIT INFEKSI SALURAN PERNAPASAN AKUT (ISPA ). S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text sarah oktia putri_210170274_Cover.pdf Download (161kB)
	Text sarah oktia putri_210170274_Abstrak.pdf Download (213kB)
	Text sarah oktia putri_210170274_Bab 1.pdf Download (257kB)
	Text sarah oktia putri_210170274_Daftar Pustaka.pdf Download (185kB)
	Text sarah oktia putri_210170274_perbandingan metode k-nearest neighbor danmodified k-nearest neigbour pada klasifikasi penyakit infeksi saluran pernapasan akut (ispa).pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Puskesmas Banda Baro berperan penting dalam pelayanan kesehatan masyarakat, terutama dalam penanganan Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA), namun proses identifikasi tingkat keparahan pasien masih memerlukan peningkatan agar lebih cepat, konsisten, dan akurat. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan tingkat keparahan ISPA menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) berdasarkan sembilan kriteria, yaitu jenis kelamin, usia, demam, batuk, sesak napas, hidung tersumbat, sakit kepala, nyeri tenggorokan, serta mual atau muntah. Dataset yang digunakan terdiri dari data pasien ISPA dengan 240 data training dan 60 data testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa KNN memperoleh Accuracy 91,67%, Precision 93,75%, Recall 90,91%, dan F1-Score 92,31%. Sementara itu, MKNN menunjukkan performa lebih baik dengan Accuracy 93,33%, Precision 96,88%, Recall 90,91%, dan F1-Score 93,80%. Peningkatan performa MKNN dipengaruhi oleh penerapan validitas data dan weight voting yang mampu meningkatkan kualitas pemilihan tetangga terdekat serta mengurangi kesalahan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MKNN lebih optimal dibandingkan KNN dalam mengklasifikasikan tingkat keparahan ISPA. Dengan demikian, penerapan metode klasifikasi berbasis data mining ini dapat menjadi solusi strategis untuk mendukung pengambilan keputusan medis yang lebih objektif dan efisien dalam meningkatkan akurasi klasifikasi penyakit ISPA.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Sarah Oktia Putri
Date Deposited:	10 Sep 2026 07:51
Last Modified:	10 Sep 2026 07:51
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/22757

Actions (login required)

View Item