Implementasi Deteksi Dini dan Klasifikasi Jenis Urine dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) pada Pasien Operasi

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

Althaf Banafsaj Yudhistira Rizal Maulana Dahnial Syauqy

Abstrak

Umumnya urin yang dihasilkan setiap individu akan bervariasi dalam segi sifat fisis. Variasi ini dipicu oleh banyak hal seperti makanan dan minuman yang dikonsumsi, jenis kelamin, kondisi sistem eksresi, dan lain sebagainya. Faktor tersebut akan merubah sifat fisis dari urin seperti warna dan kekeruhan. Urin juga kerap digunakan untuk menentukan kondisi kesehatan seseorang. Namun dalam proses penentuan kondisi secara manual kerap terjadi kesalahan dikarenakan proses analisis hanya menggunakan mata sebagai parameter utama. Analisis kondisi seseorang melalui kondisi fisis urin juga sangat dibutuhkan pada proses operasi dan sangat tidak memungkinkan jika melakukan analisis secara berkala dilakukan terus menerus pada saat operasi. Oleh karena itu dibutuhkan alat yang dapat melakukan analisis otomatis untuk meminimalisir kesalahan dalam analisis dan pengambilan tindakan penanganan pasien. Penelitian ini menggunakan sensor TCS3200 untuk melakukan ekstraksi fitur berupa warna dan sensor IR Proximity untuk kekeruhan cairan urin. kedua fitur tersebut akan diolah oleh Arduino Uno untuk melakukan proses klasifikasi. Urin akan dibagi menjadi tiga kelas yaitu: Urin Normal, Urin Darah, Urin Nanah. Proses klasifikasi akan menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan nilai K yang bervariasi mulai dari K=3, K=5, dan K=7. Sistem mampu mengenali urin dengan akurasi sebesar 86,7% lalu 86,7% dan 80% secara berturut-turut.

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

Cara Sitasi
Yudhistira, A., Maulana, R., & Syauqy, D. Implementasi Deteksi Dini dan Klasifikasi Jenis Urine dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) pada Pasien Operasi. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, no. 9, p. 4026-4032, sep. 2021. ISSN 2548-964X. Tersedia pada: <https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/9828>. Tanggal Akses: 07 okt. 2022
Bagian
Artikel