Klasifikasi Tingkat Resiko Serangan Penyakit Jantung menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Abstrak

Penyakit jantung adalah salah satu penyakit paling umum yang menjadi penyebab kematian seseorang di seluruh dunia. Di Indonesia, pada tahun 2014 survei Sample Registration System (SRS) menjelaskan bahwa 12,9% pelaku utama terjadinya kematian pada semua umur adalah penyakit jantung jenis Koroner. Pendeteksian dini kemungkinan terserang penyakit jantung sangat diperlukan guna mencegah kemungkinan terburuk yang bisa terjadi pada setiap orang. Suatu metode klasifikasi yang dapat diimplementasikan ke sebuah perangkat lunak untuk deteksi tingkat resiko serangan penyakit jantung adalah K-Nearest Neighbor (K-NN), yakni suatu metode yang melakukan klasifikasi berdasarkan Data Latih dengan cara dilihat dari jarak yang paling dekat dengan rumus Eucledian Distance terhadap objek berkelas sebanyak nilai K. Berdasarkan analisis dan pengujian pada penelitian ini, diketahui hasil pengaruh jumlah data latih terhadap akurasi mulai dari jumlah data latih sebanyak 21 hingga 210, nilai K = 5 dan data uji sebanyak 60 didapatkan akurasi tertinggi sebesar 88,333% yang dihasilkan ketika data latih yang digunakan sebanyak 126. Dan hasil analisis pada pengaruh nilai K terhadap akurasi mulai dari nilai K sebanyak 3 hingga 91, data latih sebanyak 126 dan data uji sebanyak 60 didapatkan akurasi tertinggi sebesar 96,667% yang dihasilkan ketika K bernilai 57 dan 59.