Implementasi Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah

Abstract

Demam berdarah dengue (DBD) adalah suatu penyakit yang disebabkan oleh infeksi virus dengue. DBD adalah penyakit akut dengan manifestasi klinis perdarahan yang menimbulkan syok yang berujung kematian. DBD disebabkan oleh salah satu dari empat serotipe virus dari genus Flavivirus. DBD memiliki gejala yang mirip dengan penyakit lain seperti demam, nyeri sendi, bercak merah di kulit dan lain sebagainya. Maka dari itu diperlukan ketepatan dan akurasi yang baik dalam mengklasifikasikan pasien dbd atau tidak agar tidak terjadi kesalahan dalam memprediksi suatu penyakit. Pada penelitian ini klasifikasi penyakit DBD menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN) untuk mencari nilai paling optimum untuk mendapatkan hasil klasifikasi yang paling baik. Dalam penelitian ini dilakukan 8 kali pencarian nilai K, yaitu k = 3,5,7,9,11,13,15,20. Hasil akurasi dari masing-masing K adalah 75,15%, 75.16%, 77.76%, 79.80%, 83.12%, 85.01%, 78.14%, 75.20%. akurasi terbaik didapatkan pada nilai K= 13 dengan nilai akurasi mencapai 85.01%