Implementasi Metode K-Nearest Neighbor untuk Sistem Deteksi Covid-19 berdasarkan Suhu Tubuh dan Kadar Oksigen

Abstrak

Penyakit Covid-19 adalah penyakit yang menular, sehingga perlu dihindari kontak langsung antar manusia untuk meminimalisir terpaparnya virus ini. Pemeriksaan ke rumah sakit dapat memungkinkan orang akan terpapar virus covid-19 dikarenakan kontak langsung dengan beberapa orang juga masih dilakukan dengan cara invasif. Maka diperlukan penelitian untuk mendeteksi gejala covid-19 secara non-invasif dan tidak membutuhkan biaya serta waktu yang lama. Pada penelitian ini pendeteksian suhu tubuh menggunakan sensor MLX90614 dengan menghadapkan tangan kearah depan sensor sehingga didapatkan nilai suhu tubuh. Untuk pendeteksian kadar oksigen menggunakan sensor MAX30100 dengan menempelkan jari telunjuk pada sensor kemudian menunggu sampai didapatkan nilai kadar oksigen. Kedua nilai dari pembacaan sensor tersebut akan diklasifikasikan dengan menggunakan metode K-NN. Keluarannya akan ditampilkan di LCD berupa teks nilai ukur sensor dan hasil klasifikasi. Hasil pengujian dalam penelitian ini didapatkan akurasi dari sensor yang digunakan. Untuk pengukuran suhu tubuh menggunakan sensor MLX90614 didapatkan akurasi sebesar 99,56% kemudian untuk pengukuran kadar oksigen menggunakan sensor MAX30100 didapatkan akurasi sebesar 98,77%. Pada pengujian klasifikasi ditentukan dengan tiga jarak k yaitu k=3, k=5, dan k=7, dimana k=3 mendapat akurasi sebesar 100%, k=5 mendapat akurasi sebesar 90%, dan k=7 mendapat akurasi sebesar 80% dan dari klasifikasi tersebut didapatkan rata-rata waktu komputasi yaitu sebesar 2,38 ms.