Fakultas Ilmu Komputer
1210
Implementasi Algoritma
Modified K-Nearest Neighbor
(MKNN) untuk
Klasifikasi Penyakit Demam
Fakihatin Wafiyah1, Nurul Hidayat2, Rizal Setya Perdana3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1135150207111028@mail.ub.ac.id, 2ntayadih@ub.ac.id, 3rizalespe@ub.ac.id
Abstrak
Demam merupakan indikator awal untuk beberapa penyakit antara lain demam berdarah, tifoid dan malaria disertai gejala yang mirip, antara lain nyeri otot, gangguan pencernaan, kondisi lidah serta pembesaran pada hati dan limpa. Kemiripan gejala dari masing-masing penyakit sering menimbulkan kesulitan dalam mendapatkan anamnese (diagnosa sementara) sehingga pasien mendapatkan penanganan awal yang kurang tepat. Untuk menangani masalah tersebut diperlukan teknologi untuk mendapatkan diagnosa sementara dengan menerapkan salah satu metode klasifikasi yaitu Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Metode tersebut mempelajari pola dari data hasil pemeriksaan sebelumnya berdasarkan 15 gejala penyakit dengan proses perhitungan jarak eucledian, perhitungan nilai validitas dan perhitungan weighted voting yang hasil akhirnya digunakan untuk penetapan kelas klasifikasi berdasarkan nilai K yang telah ditentukan. Berdasarkan hasil pengujian terhadap perubahan nilai K, perubahan jumlah data latih dan perubahan komposisi data latih didapatkan rata-rata akurasi untuk pengujian pengaruh nilai K terhadap akurasi sebesar 88.55%. Nilai rata-rata akurasi yang didapatkan dari pengujian pengaruh variasi jumlah data latih adalah 92.42%. Pengujian pengaruh komposisi data latih terhadap akurasi mendapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 87.89%. Pengujian pengaruh komposisi data latih dan data uji terhadap akurasi mendapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 96.35%.
Kata Kunci:Modified K-Nearest Neighbor (MKNN), klasifikasi, demam, Malaria, Tifoid, Demam Berdarah (DBD)
Abstract
Fever is an early indicator for some diseases such as dengue fever, typhoid and malaria accompanied by similar symptoms, including muscle pain, indigestion, tongue condition and enlargement of the liver and spleen. Similar symptoms of each disease cause difficulties in getting anamnese (temporary diagnosis) so that patients get the inadequate initial treatment. Handling the problem, technology is needed to obtain a temporary diagnosis by applying one of the classification method of Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). The method studied the pattern of previous examination data based on 15 symptoms of disease with eucledian distance calculation process, calculation of validity value and weighted voting calculation that the end result is used for class classification determination based on predetermined value of K. Testing of the value of K get the accuracy of 88.55%. The average value of accuracy obtained from testing of variation in the amount of training data is 92.42%. Testing the influence of the composition of train data get the average value of accuracy of 87.89%. Testing the influence of the composition of train data and test data get the average value of accuracy of 96.35%.
Keyword:Modified K-Nearest Neighbor (MKNN), classification, fever, Malaria, Typhoid, Dengue Fever (DHF)
1. PENDAHULUAN
Demam adalah peningkatan suhu tubuh di atas 36o C yang disebabkan oleh faktor infeksi atau faktor non infeksi (Dinarello dan Gelfand, 2005). Demam merupakan hal yang sering terjadi pada manusia dan merupakan indikator
bahawa tubuh sedang melakukan perlawan terhadap zat-zat berbahaya. Beberapa penyakit selalu diawali dengan demam disertai gejala lain antara lain meningitis, infeksi saluran pernapasan, infeksi saluran kandung kemih, demam berdarah, demam tifoid dan malaria.
Demam, nyeri otot, gangguan pencernaan, kondisi lidah serta pembesaran pada hati dan limpa (Annisa, 2016). Kemiripan gejala dari masing-masing penyakit sering menimbulkan kesulitan dalam mendapatkan anamnese (diagnosa sementara) sehingga pasien mendapatkan penanganan awal yang kurang tepat dan semakin memperburuk kondisi pasien (Hariman, 2014).
Kemajuan teknologi telah membantu menyelesaikan permasalahan di berbagai bidang terutama bidang kesehatan, kesalahan dalam melakukan diagnosa dapat dicegah dengan mempelajari pola dari data hasil pemeriksaan pasien demam berdarah, demam tifoid dan malaria sehingga gejala-gejala tersebut dapat diklasifikasikan berdasarkan kedekatan antara data lama dengan data baru. Proses klasfikasi menggunakan komputer dapat diterapkan dengan menggunakan beberapa algoritma, antara lain K-Nearest Neighbor, Modified K-Nearest Neighbor (MKNN), Naïve Bayes, Fuzzy Tsukamoto atau gabungan antara dua metode-metode tersebut seperti, Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN).
Implementasi algoritma MKNN untuk klasifikasi demam bertujuan untuk memudahkan ahli medis dalam memperoleh anamnese (diagnosa sementara) dengan cara mengklasfikasi gejala-gejala yang dialami oleh pasien dengan K data tetangga terdekat untuk mendapatkan nilai akurasi yang tinggi.
MKNN merupakan algoritma yang dikembangkan dari algoritma KNN, algoritma MKNN menambahkan proses baru untuk melakukan klasifikasi yaitu, perhitungan nilai validitas untuk mempertimbangkan validitas antar data latih dan pehitungan weighted voting untuk menghitung bobot dari masing-masing terdekat. Penambahan 2 proses baru dalam MKNN diharapkan dapat memperbaiki setiap kesalahan pada proses K-NN.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Demam
Suhu tubuh merupakan gambaran keseimbangan tubuh mengenai proses produksi dan pelepasan panas yang diatur dalam otak (hipotalamus). Suhu tubuh dalam kondisi normal jika berada dalam suhu 36.50C – 37.20C dan dikatakan demam jika suhu di atas diatas 37.20C Demam terjadi sebagai bentuk rangsang
terjadinya perubahan pada pusat termoregulasi yang terletak dalam hipotalamus anterior.
Demam berhubungan dengan peningkatan suhu tubuh disertai peningkatan produksi sitoken pirogen yang berfugsi untuk mengatasi rangsang, antara lain peradangan, infeksi disebabkan bakteri dan virus serta rangasangan pirogenik. Demam merupakan gejala awal untuk penyakit-penyakit yang membutuhkan penanganan serius, antara lain demam berdarah, tifoid dan malaria.
2.2 Klasifikasi
Klasifikasi adalah teknik untuk merancang fungsi berdasarkan hasil pengamatan dari data dan atribut dari data tersebut sehingga dapat dilakukan pemetaan terhadap data yang belum memiliki kelas kedalam data yang telah terklasifikasi sesuai dengan aturan-aturan yang diberikan. Terdapat banyak algoritma yang digunakan untuk mengklasfikasi data, antara lain fuzzy, artificial neural network, support vector machine dan K-nearest neighbor.
Klasifikasi menggunakan algoritma-algoritma tersebut secara umum dilakukan berdasarkan 3 tahapan yaitu:
a) Perancangan Model
Proses membangun solusi untuk menyelesaikan masalah berdasarkan data yang telah terklasfikasi (Data latih).
b) Implementasi Model
Proses penentuan kelas untuk data uji berdasarkan model fungsi dan parameter-parameter data yang telah ditentukan pada tahap perancangan.
c) Evaluasi Model
Proses yang bertujuan untuk melakukan evaluasi terhadap hasil implementasi model fungsi dalam mengklasifikasikan data uji berdasarkan parameter-paramter yang telah ditetapkan.
2.3 Normalisasi Data
masukan ternomalisasi dan tidak ternormalisasi menunjukkan hasil yang cukup berbeda hal ini ditunjukkan dengan perbedaan hasil klasifikasi dan mempengaruhi derajat keanggotaan dari data dengan pusat kelasnya (Darmanto, 2012). Terdapat beberapa cara teknik normalisasi antara min-max normalization, z-score normalization, decimal scaling dan sigmoidal normalization. Berikut adalah persamaan 1 untuk teknik min-max normalization.
𝑠′ =
s−min(𝑆𝑘)max(𝑆𝑘)−min(𝑆𝑘)
(1)
Dimana:
s = nilai dari data masukan
min(𝑆𝑘) = nilai minimum seluruh data
max(𝑆𝑘) = Nilai maksimum seluruh data
2.4 Algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Algoritma modified k-nearest neighbor (MKNN) merupakan pengembangan dari metode KNN dengan penambahan beberapa proses yaitu, perhitungan nilai validitas dan perhitungan bobot. Algoritma k-nearest neighbor (KNN) merupakan algoritma clustering yang sangat sederhana dengan cara mengelompokkan data baru dengan K tetangga terdekat.
2.4.1 Perhitungan Jarak Eucledian
Untuk mendefinisikan jarak antara dua titik yaitu titik pada data training (x) dan titik pada data testing (y) maka digunakan rumus Euclidean, seperti yang ditunjukkan pada persamaan 2
𝑑 (𝑥𝑖, 𝑦𝑖) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖𝑛
𝑖=0 )2 (2)
dengan d adalah jarak antara titik pada data training x dan titik data testing y yang akan
diklasifikasi, dimana x=x1,x2,…,xi dan y=y1,y2,…,yi dan I merepresentasikan nilai
atribut serta n merupakan dimensi atribut.
2.4.2 Perhitungan Nilai Validitas
Dalam algoritma MKNN, setiap data pada data training harus divalidasi terlebih dahulu pada awalnya. Validitas setiap data tergantung pada setiap tetangganya. Proses validasi dilakukan untuk semua data pada data training. Setelah dihitung validitas tiap data maka nilai validitas tersebut digunakan sebagai informasi lebih mengenai data tersebut. Persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai validitas pada
setiap data training adalah seperti persamaan dibawah ini Persamaan 3.
𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦(𝑥) =𝐻1∑𝑛 𝑆(𝑙𝑏𝑙(𝑥), 𝑙𝑏𝑙(𝑁𝑖(𝑥)))
Fungsi S digunakan untuk menghitung kesamaan antara titik x dan data ke-i dari tetangga terdekat. Yang dituliskan dalam persamaan di bawah ini mendefinisikan fungsi S pada persamaan 4.
𝑆(𝑎, 𝑏) = {1 𝑎 = 𝑏0 𝑎 ≠ 𝑏 (4)
Keterangan:
a = kelas a pada data training.
b = kelas lain selain a pada data training.
2.4.3 Perhitungan Weighted Voting
Dalam metode MKNN, pertama weight masing-masing tetangga dihitung dengan menggunakan 1 / (de + 0.5). Kemudian, Validitas dari tiap data pada data training dikalikan dengan weighted berdasarkan pada jarak Euclidian. Dalam metode MKNN, weight voting tiap tetangga Persamaan 5.
𝑊(𝑖) = 𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦(𝑖) 𝑥 𝑑𝑒+ 𝛼1 (5)
Dimana:
𝑊(𝑖) : Perhitungan Weight Voting
𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦(𝑖) : Nilai Validitas
𝑑𝑒 : Jarak Euclidean
Teknik weighted voting ini mempunyai pengaruh yang lebih penting terhadap data yang mempunyai nilai validitas lebih tinggi dan paling dekat dengan data. Selain itu, dengan mengalikan validitas dengan jarak dapat mengatasi kelemahan dari setiap data yang mempunyai jarak dengan weight yang memiliki banyak masalah dalam outlier. Jadi, algoritma MKNN diusulkan secara signifikan lebih kuat daripada metode KNN tradisional yang didasarkan hanya pada jarak. (Parvin, 2008).
3. METODOLOGI
Gambar 1 Diagram Alir Metodologi Penelitian
3.1 Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian merupakan jenis data sekunder berupa data yang didapatkan dari pihak Rumah Sakit Umum Daerah Selasih, Kota Riau, Indonesia dan dijadikan sebagai data dalam pengujian algoritma MKNN. Data yang digunakan adalah data yang telah diarsipkan sebelumnya oleh RSUD Selasih Pangkalan Kerinci Riau dan dapat dipergunakan untuk tujuan penelitian. Penelitian ini dilakukan menggunakan 15 gejala penyakit beserta bobot untuk masing-masing gejala dalam beberapa tingkatan dengan total data sebanyak 133 data pasien penderita penyakit demam berdarah, tifoid dan malaria.
4. PERANCANGAN
Perancangan berisi penjelasan mengenai kebutuhaan yang diperlukan untuk membangun sebuah sistem yang memiliki fungsi dalam klasfikasi penyakit demam menggunakan algoritma MKNN. Pada gambar 2 ditunjukkan dalam diagram perancangan.
Gambar 2 Alur Perancangan
4.1 Analisa Kebutuhan Proses
Tahap awal sistem adalah melakukan normalisasi data latih dan data uji. Tahap Kedua sistem melakukan perhitungan jarak eucledian antara data latih dari sistem dengan data uji untuk menentukan jenis demam yaitu, demam berdarah, demam tifoid dan demam malaria. Untuk mendukung hasil klasifikasi dilakukan perhitungan validitas lalu mencari weighted voting sehingga didapatkan nilai tertinggi setelah perhitungan weighted voting untuk mengetahui hasil klasifikasi. Perancangan proses ditunjukkan oleh gambar 3
START
Input Data Gejala Demam
Normalisasi Data
Proses Klasifikasi MKNN
Output Data Klasifikasi Demam
END
Gambar 3 Alur Sistem
4.2 Perancangan Proses Normalisasi Data
memperkecil jarak antar masing-masing data. Proses normalisasi dilakukan pada setiap data uji dan dan latih. Proses normalisasi dijelaskan dalam diagram 4. Sistem melakukan pemrosesan data latih dan data uji untuk gejala penyakit demam yang dimasukkan oleh pengguna. Proses perulangan dilakukan oleh sistem sampai menghasilkan data-data yang ternormalisasi.
START
Dataset_pasiendemam
For x=1 to jumlah dataset
For y=1 to jumlah gejala
NormalisasiDataset =(dataset x, y-min x)/ (max y – min y)
HasilNormalisasi
Y
X
END
Normalisasi Data
Gambar 4 Diagram Alir Proses Normalisasi
4.3 Perancangan Sistem Klasifikasi
Klasifikasi demam menggunakan metode MKNN melalui beberapa tahap yaitu, memasukkan data set gejala demam yang telah dinormalisasi, menghitung jarak eucledian, mengambil sejumlah K tetangga terdekat berdasarkan hasil perhitungan jarak eucledian, menghitung nilai validitas data latih dan menghitung weighted voting. Proses klasifikasi ditunjukkan pada gambar 5
Gambar 5 Diagram Alir Proses Klasifikasi MKNN
4.3.1 Menghitung Jarak Eucledian
Perhitungan jarak eucledian dilakukan dilakukan dalam 2 tahapan yaitu menghitung nilai jarak eucledian antar data latih serta menghitung nilai jarak eucledian antar data latih dan data uji. Proses perhitungan jarak ditunjukan pada gambar 6
Start
Dataset_pasiendemam
For x = 1 to datalatih
For y = 1 to dataLatih
JumlahDataEucledianDataLatih= JumlahDataEucledianDataLatih+(normal
isasiDataLatih[x][y]-normalisasiDataLatih[y][z]^2)
y
EucledianDataLatih=sqrt(jumla heuclediandatalatih)
z
x
Return Euclidean
For z = 1 to Jumlah Parameter Inisialisasi Jumlah data eucledianDataLatih=0
4.3.2 Menghitung Nilai Validitas
Proses perhitungan validitas bertujuan untuk melakukan validasi setiap data latih yang digunakan dalam sistem yang ditunjukkan pada gambar 7. Tahap awal adalah melakukan perhitungan jarak eucledian antar data latih lalu mengambil sejumlah K tetangga terdekat berdasarkan hasil jarak eucledian yang terkecil. Tahap selanjutnya adalah melakukan perbandingan kelas untuk data latih tersebut. Hasil perbandingan tersebut kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan nilai K yang telah ditentukan.
START
EucledianDataLatih dan nilai_K
For x=1 to datalatih
asort (euclediandatalatih)
For y=1 to nilai_k-1
For z=y+1 to nilai_k
Datalatih[indexurutvaliditaslatih[y]][diagnosis]= =datalatih[indexurutvaliditaslatih[z]][diagnosis]
K[y]=1 K[z]=1
Z
Y
Menjumlahkan seluruh nilai pada variabel K
Validitas[x]=sum/nilai k
X
Return
Hitung Validitas
Gambar 7 Diagram Alir Perhitungan Validitas
4.3.3 Menghitung Weighted Voting
Proses perhitungan weighted voting dijelaskan dalam diagram alir 8 dimulai dari memasukkan nilai jarak eucledian antara data latih dan data uji serta nilai validiatas untuk selanjutnya dilakukan perulangan sampai mendapatkan nilai dari perhitungan weighted voting.
Start
EuclideanDataUji[x] dan Validitas [x]
For x=1 to dataLatih
For y = 1 to DataUji
Weightvoting = validitas [x][y]*(1/ eucledianDataUji[x][y]*0.5)
Return Weight Voting
Weightvoting [x][y]
y
x
Gambar 8 Diagram Alir Perhitungan Weighted Voting
5. IMPLEMENTASI
5.1 Implementasi Halaman Data Latih
Sistem menampilkan 100 data latih pasien yang digunakan untuk menyusun fungsi klasifikasi. Data pasien terdiri atas ID pasien dan bobot 15 gejala berdasarkan hasil pemeriksaan pada pasien seperti pada gambar 9.
Gambar 9 Halaman Data Latih Pasien
5.2 Implementasi Halaman Data Uji
dengan tabel data latih terdiri atas ID pasien dan 15 gejala beserta bobot seperti pada gambar 10
Gambar 10 Halaman Data Uji Pasien
5.3 Implementasi Proses Perhitungan
MKNN
Proses klasifikasi demam menggunakan metode MKNN terdiri atas beberapa tahap, antara normalisasi data latih, normalisasi data uji, perhitungan jarak eucledian data latih, perhitungan nilai validitas, perhitungan jarak eucledian antara data latih dan data uji, perhitungan weighted voting seperti pada gambar 11.
Gambar 11 Halaman Proses Perhitungan MKNN
5.3 Implementasi Hasil Klasifikasi
Halaman pengujian pada sistem menampilkan hasil klasifikasi demam untuk semua data uji sesuai dengan nilai yang didapatkan dari perhitungan weighted voting. Hasil Klasifikasi dalam halaman pengujian ditampilkan sesuai dengan nilai K yang ditentukan lalu ditampilkan banyak data dengan sesuai nilai K dengan nilai tertinggi pada
masing-masing penyakit seperti yang ditunjukkan padahal gambar 12
Gambar 12 Halaman Pengujian
6. PENGUJIAN
Pengujian dilakukan untuk mengetahui pengaruh perubahan nilai K, pengaruh perubahan total data latih dan pengaruh perubahan komposisi data latih terhadap akurasi sistem.
a) Hasil pengujian Akurasi berdasarkan
Nilai K
Pengujian terhadap nilai K dilakukan menggunakan nilai K yang bervariasi, yaitu nilai K = 3, K = 5, K = 7, K = 10, K = 20 dan K = 30 dengan jumlah data latih yang berbeda, yaitu 50, 70 dan 100 data latih. Grafik hasil pengujian ditunjukkan pada gambar 13
Gambar 13 Grafik Hasil Pengujian Pengaruh Nilai K
Grafik pada gambar 13 menunjukkan bahwa pada pengujian ini nilai akurasi tertinggi dari nilai K = 3 dan K =7. Pengujian terhadap nilai K menunjukkan tingkat akurasi yang berbeda sehingga dapat diketahui bahwa perubahan nilai K dapat mempengaruhi akurasi sistem untuk
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00%
3 5 7 10 20 30
mengklasifikasi demam. Nilai K yang semakin tinggi menyebabkan akurasi menurun hal ini disebabkan oleh beberapa hal antara lain mempengaruhi kesesuaian data, nilai K yang tinggi menyebabkan nilai validitas data latih rendah dan perbandingan data dari hasil weighted voting semakin banyak sehingga menyebabkan kesalahan sistem dalam melakukan klasifikasi. Total rata-rata akurasi untuk pengujian K adalah 88.55%.
b) Hasil pengujian Akurasi berdasarkan
Jumlah Data Latih
Pengujian pengaruh jumlah data dengan 4 variasi data latih yaitu 30 data latih, 50 data latih, 70 data latih dan 100 data latih dengan menggunakan nilai K = 3 dan 33 data uji. Grafik hasil pengujian ditunjukkan pada gambar 14.
Gambar 14 Grafik Hasil Pengujian Pengaruh Jumlah Data Latih
Hasil pengujian menunjukkan bahwa jumlah data latih mempengaruhi akurasi sistem dalam melakukan klasifikasi demam. Hal ini ditunjukkan dengan dengan hasil akurasi sebesar 93.94% dari pengujian menggunakan 30 data latih, 50 data latih dan 70 Data Latih. Pengujian menggunakan 100 data latih mendapatkan akurasi tertinggi sebesar 96.97%. Pengujian menggunakan skenario ini menunjukkan nilai akurasi rendah jika data latih yang digunakan tidak banyak. Proses klasifikasi menggunakan algoritma MKNN dilakukan dengan mempelajari pola dari data latih sehingga jumlah data latih yang rendah menyebabkan sistem kurang menemukan pola dari data latih untuk melakukan klasifikasi.
c) Hasil pengujian Akurasi berdasarkan
Komposisi Data Latih
Pengujian komposisi dilakukan
menggunakan 70 data latih dengan ketentuan beberapa, yaitu skenario pertama komposisi data latih terdiri atas 30 Tifoid, 20 Malaria dan 20 Demam Berdarah (DBD). Skenario kedua komposisi data latih terdiri atas 20 Tifoid, 30 Malaria dan 20 Demam Berdarah (DBD). Skenario ketiga komposisi data latih terdiri atas 20 Tifoid, 20 Malaria dan 30 Demam Berdarah (DBD). Skenario terakhir menggunakan komposisi data latih seimbang terdiri atas 25 Tifoid, 25 Malaria dan 25 Demam Berdarah (DBD). Pengujian dilakukan menggunakan nilai K =10 dan mendapatkan hasil akurasi sistem seperti yang ditunjukkan pada gambar 15
Gambar 15 Grafik Hasil Pengujian Pengaruh Komposisi Data Latih
Hasil pengujian menunjukkan bahwa komposisi data latih untuk memberikan pengaruh terhadap proses klasifikasi demam. Pada 3 skenario komposisi data latih cenderung dominan pada satu kelas sehingga hasil akurasi sangat bervariasi. Skenario pertama dengan hasil akurasi 93.94%, skenario kedua menghasilkan akurasi 90.90% dan skenario ketiga menghasilkan akurasi 87.89%. Akurasi tertinggi didapatkan dari skenario terakhir dengan komposisi data seimbang yaitu 96.97%. Nilai akurasi yang tinggi disebabkan karena komposisi data yang digunakan merata dan tidak dominan pada kelas tertentu.
d) Hasil pengujian Akurasi berdasarkan
Komposisi Data Latih
Pengujian komposisi dilakukan menggunakan 133 data pasien namun dilakukan perubahan terhadap komposisi data latih dan data uji. Pengujian pertama dilakukan dengan komposisi 100 data latih dan 33 data uji. Pengujian kedua dilakukan dengan komposisi 80 data latih dan 53 data uji serta pengujian ketiga dilakukan dengan komposisi data latih 70 dan 63
data latih. Pengujian dilakukan menggunakan nilai K = 3, K = 5, K =7 dan K = 10 dan mendapatkan hasil akurasi sistem seperti yang ditunjukkan pada gambar 16
Gambar 16 Grafik Hasil Pengujian Pengaruh Komposisi Data Latih dan Data Uji
Hasil pengujian menunjukkan bahwa komposisi data latih untuk memberikan pengaruh terhadap proses klasifikasi demam. Pada 3 skenario komposisi data latih dan data uji yang sangat bervariasi sehingga mempengaruhi tingkat akurasi. Skenario pertama dengan hasil akurasi 94.69%, skenario kedua menghasilkan akurasi 97.16% dan skenario ketiga menghasilkan akurasi 97.21%. Akurasi tertinggi didapatkan dari skenario terakhir dengan komposisi data latih lebih banyak namun hampir seimbang dengan data uji yaitu 97.21%. Akurasi yang tinggi dengan komposisi data latih 70 data dan dan data uji 63 data dapat disebabkan karena jarak antar data yang dekat sehingga dengan pengujian menggunakan komposisi seimbang mendapat akurasi yang lebih baik dalam penelitian menggunakan data ini.
7. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian untuk melakukan klasifikasi demam menggunakan metode pada proses perancangan, implementasi dan pengujian maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Implementasi algoritma MKNN untuk klasifikasi demam berdasarkan 15 gejala
demam dapat memberikan anamnese (diagnosa awal) terhadap 3 jenis demam, yaitu demam berdarah, tifoid dan malaria.
2.
Hasil klasifikasi kelas pada algoritmaMKNN diambil berdasarkan nilai tertinggi setelah proses perhitungan weighted voting dan nilai K yang telah ditentukan
.
3. Pengujian akurasi dilakukan dalam 3 tahap, yaitu pengujian terhadap nilai K, pengujian terhadap jumlah data latih dan pengujian terhadap kompoisi data latih untuk mengetahui pengaruh perubahan nilai K dan perubahan data latih terhadap akurasi sistem dengan penjelasan sebagai berikut:
a. Nilai rata-rata akurasi pengujian perngaruh nilai K terhadap akurasi adalah 88.55% dengan akurasi tertinggi pada pengujian nilai K = 3 dengan akurasi sebesar 94.95%. b. Nilai rata-rata akurasi pengujian
pengaruh jumlah data latih terhadap akurasi adalah 92.42%.
c. Nilai rata-rata akurasi pengujian komposisi data latih terhadap akurasi adalah 87.89% dengan nilai akurasi tertinggi sebesar 96.97% untuk pengujian komposisi data seimbang 25 Tifoid, 25 Malaria dan 25 Demam Berdarah.
d. Nilai rata-rata akurasi pengujian pengaruh jumlah data latih dan data uji terhadap akurasi adalah 96.35%. Nilai akurasi tertinggi didapatkan dari pengujian dengan komposisi 70 data latih dan 63 data uji dengan nilai akurasi 97.21%.
Saran yang dapat diberikan untuk pengembangan penelitian ini selanjutnya antara lain:
a. Menambahkan kategori penyakit dengan gejala demam disertai gejala lain.
b. Menambahkan data gejala yang lebih bervariasi baik dari pemeriksaan secara fisik dan pemeriksaan non fisik.
c. Mengembangkan metode serta menggabungkan metode lain karena dalam memecahkan permasalahan ini, metode MKNN bukan satu-satunya metode yang dapat digunakan.
d.
Sistem juga dapat dikembangkan dengan menentukan nilai K dan komposisi jumlah data latih dan data uji yang optimal untuk mendapatkan akurasi yang lebih baik.
DAFTAR PUSTAKA
Annisa, C.D., Putri, R.R & Marji., 2016. Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit DBD, Malaria dan Tifoid menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN). S1. Universitas Brawijaya.
Tersedia di
<http://ptiik.ub.ac.id/skripsi> [Diakses 2 Februari 2017]
Arista, R.B.et al., n.d. Deteksi Penyakit Demam Berdarah, Tifus dan Demam Biasa berdasarkan gejalanya. S1. Universitas Brawijaya.
B. G. H. Gorte., 2008. Improving spectral image classifications by incorporating context data using likelihood vectors. Fifth International Conference on Image Processing and its Applications. Edinburgh. pp. 251-255.
Ao Li, Lirong Wang, Yunzhou Shi, Minghui Wang, Zhaohui Jiang and Huanqing Feng. 2005. Phosphorylation Site Prediction with A Modified k-Nearest Neighbor Algorithm and BLOSUM62 Matrix. IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference. Shanghai.
Darmanto, E & Hartati, S., 2012. Neuro Fuzzy untuk Klasifikasi Inventori berdasarkan analisa ABC. Seminar Nasional Informatika 2012. UPN Veteran Yogyakarta. Yogyakarta.
Departemen Kesehatan Indonesia, 2013. Penyakit Malaria dan TBC menyebabkan 170.000 kematian setiap tahun di Indonesia. Jakarta.
Departemen Kesehatan Republik Indonesia, 2008a. Perkembangan Kejadian DBD di Indonesia 2004-2007. Tersedia di <http://www.penyakitmenular.info/detil .asp?m=5&s=5&i=217 > (Diakses tanggal 1 Januari 2017)
Fransisca, S & Gabriela, P., 2000. Demam Berdarah Dengue (DBD). S1. Fakultas Kedokteran. Universitas Wijaya Kusuma.
Gillepsie, CJSH., 2009. Manson’s Tropical Disease. China: Saunders Elsevier.
Gevorkian, D, Egiazarian, K & Astola, J., 2000. Modified K-nearest neighbor filters for
simple implementation. 2000 IEEE International Symposium on Circuits and Systems. Emerging Technologies for the 21st Century. Proceedings (IEEE Cat No.00CH36353), Geneva. pp. 568-565 vol.4.
Hadisaputro, S., 1991. Tropical Disease Update. Laboratorium Ilmu Penyakit Dalam FK Undip. Semarang.
Hariman, I & Noviar, A., 2014. Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit DBD (Demam Berdarah Dengue) dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web. Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Ilmu Komputer LPKIA.
Hasan, H., 2007. Analisis Faktor Risiko Kejadian Malaria di Puskesmas Sukamerin di Kecamatan Sungai Serut Kota Bengkulu Propinsi Bengkulu. S2. Universitas Diponogero.
Panjaitan, A., Hidayat, B & Sujatmoko, K., 2013. Analisis Diskriminan Linear dalam Klasifikasi Data pada Teori Informasi dengan Metode Cross Validation. S1. Universitas Telkom.
Parvin, H., Alizadeh, H & Bidgoli, B., 2008. MKNN: Modified K-Nearest Neighbor. Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2008. San Fransisco. USA
Zainuddin, S., Hidayat, N & Soebroto, A., 2014. Penerapan Algoritma Modified K-Nearest Neighbor (M-KNN) pada Pengklasifikasian Tanaman Kedelai. S1. Universitas Brawijaya. Tersedia di http://ptiik.ub.ac.id/skripsi
