PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN KNN.

YESSY, RISKI NOFARIANUS GULO (2022) PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN KNN. , SKRIPSI, UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA

ABSTRAK

Kerusakan pada kinerja organ badan manusia sangatlah merugikan serta menjadi sumber permasalahan terbanyak pada saat ini. Salah satu penyakit yang jadi pembunuh nomor satu di dunia yaitu diabetes melitus. Diabetes melitus adalah salah satu penyakit metabolik yang diisyarati dengan hiperglikemia yang diakibatkan terdapatnya suatu kendala sekresi insulin dari kerja insulin maupun keduanya. Diabetes melitus dipecah menjadi beberapa jenis, diabetes melitus jenis 1 umumnya memunculkan indikasi saat sebelum penderita berumur 30 tahun, meski sebenarnya indikasi penyakit tersebut bisa timbul kapan saja. Penelitian data mining ini bertujuan menerapkan metode Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengidentifikasi penyakit diabetes melitus serta menghitung nilai perbandingan akurasi dari kedua algoritma tersebut. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) menghasilkan nilai akurasi 76% sedangkan nilai akurasi algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah 75%.

JURNAL