Klasifikasi Risiko Penyakit pada Ibu Hamil menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Yogi Pinanda Wayan Firdaus Mahmudy Edy Santoso

Abstrak

Ibu hamil perlu menambah pengetahuan untuk mengetahui seberapa besar tingkat risiko terkena penyakit, tertentu dikarenakan rentannya kondisi pada ibu hamil. Klasifikasi tingkat risiko penyakit pada ibu hamil diharapkan dapat membantu pengguna dalam menemukan solusi yang tepat untuk menanggulanginya. Metode klasifikasi yang digunakan untuk mengetahui tingkat risiko penyakit ibu hamil ini menggunakan Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Pengklasifikasian tingkat risiko penyakit pada ibu hamil menggunakan metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dapat mempermudah untuk mendeteksi penyakit berdasarkan faktor-faktor yang ada. Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) diimplementasikan pada mesin inferensi sistem pakar agar dapat dilakukannya penarikan kesimpulan berdasarkan pengetahuan yang ada. Hasil akurasi sistem yang didapatkan setelah melakukan pengujian yaitu sebesar 85% yang menunjukkan bahwa metode Modified K­-Nearest Neighbor (MKNN) cocok untuk studi tingkat risiko penyakit pada ibu hamil.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Cara Sitasi
Pinanda, Y., Mahmudy, W., & Santoso, E. Klasifikasi Risiko Penyakit pada Ibu Hamil menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 5, p. 2116-2121, mar. 2022. ISSN 2548-964X. Tersedia pada: <https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/10987>. Tanggal Akses: 29 juni 2022
Bagian
Artikel