Analisis Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) pada Dataset Citra Penyakit Malaria
DOI:
https://doi.org/10.56705/ijodas.v3i1.22Keywords:
K-Nearest Neighbor, Malaria, Moment Invariant, Tepi Canny, Analisis PerformaAbstract
Malaria adalah penyakit yang disebabkan oleh parasit protozoa dari genus plasmodium yang menginfeksi sel darah merah. Penyakit malaria menjadi masalah kesehatan masyarakat yang penting, karena penyakit ini dapat menimbulkan gangguan Kesehatan dan dapat menurunkan produktivitas kerja bahkan dapat mengakibatkan kematian. Penelitian ini menggunakan sebanyak 1000 dataset citra penyakit malaria terinfeksi dan malaria tidak terinfeksi. Dataset tersebut dikelola oleh U.S National Library of Medicine College Hospital hingga tahun 2018. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis performa (akurasi, presisi, recall dan f-measure) pada dataset citra penyakit malaria terinfeksi dan malaria tidak terinfeksi. Tahapan yang dilakukan yaitu: deteksi tepi canny, ekstraksi fitur hu moment invariant, klasifikasi metode K-NN, serta menggunakan berbagai simulasi rasio dataset dan nilai K=2 sampai K=10. Hasil penelitian dari simulasi rasio dataset 80:20 memperoleh nilai akurasi 84%, presisi 88%, recall 92% dan f-measure 90% dengan menggunakan nilai K=6.
Downloads
References
D. Katiandagho and A. Donsu, “Analisis Faktor Risiko Kejadian Malaria pada Ibu Hamil di Puskesmas Manganitu Kabupaten Kepulauan Sangihe,” J. Hig., vol. 4, no. 2, pp. 109–120, 2018.
S. Rostianingsih, A. W. Kitu, and I. Gunawan, “Perancangan Dan Pembuatan Sistem Informasi Geografis Untuk Penyebaran Penyakit Malaria,” Semin. Nas. Inform., vol. 1, no. 4, pp. 220–228, 2015.
Kemenkes RI, “Malaria.” 2013.
F. T. Admojo and Ahsanawati, “Klasifikasi Aroma Alkohol Menggunakan Metode KNN,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 34–38, 2020.
A. A. D. Halim and S. Anraeni, “Analisis Klasifikasi Dataset Citra Penyakit Pneumonia menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN),” Indones. J. Data Sci., vol. 2, no. 1, pp. 01–12, 2021, doi: 10.33096/ijodas.v2i1.23.
I. P. Putri, “Analisis Performa Metode K- Nearest Neighbor (KNN) dan Crossvalidation pada Data Penyakit Cardiovascular,” Indones. J. Data Sci., vol. 2, no. 1, pp. 21–28, 2021, doi: 10.33096/ijodas.v2i1.25.
H. Azis, “Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Indones. J. Data Sci., pp. 1–4, 2018, doi: https://doi.org/10.33096/ijodas.v1i1.3.
N. K. I. SP and T. Sutojo, “Klasifikasi Plasmodium vivax dari Digitalisasi Mikroskopis Sediaan Darah Tebal Menggunakan Kombinasi Ekstraksi Ciri Statistik Orde Kedua dan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) Classifier,” J. Univ. Dian Nuswantoro Semarang, no. c, pp. 1–5, 2015.
S. Sahar, “Analisis Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Clasiffier Pada Dataset Penyakit Jantung,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 3, pp. 79–86, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i3.20.
A. Prasetya Wibawa, W. Lestar, A. Bella Putra Utama, I. Tri Saputra, and Z. Nabila Izdihar, “Multilayer Perceptron untuk Prediksi Sessions pada Sebuah Website Journal Elektronik,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 3, pp. 57–67, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i3.15.
M. D. U. Ulhaq and Irawati, “Implementasi Metode Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje (VIKOR) Pada Seleksi Program Keluarga Harapan Komponen Pendidikan Berbasis Web,” Indones. J. Data Sci., vol. 2, no. 1, pp. 38–49, 2021, doi: 10.33096/ijodas.v2i1.30.
M. M. Baharuddin, T. Hasanuddin, and H. Azis, “Analisis Performa Metode K-Nearest Neighbor untuk Identifikasi Jenis Kaca,” Ilk. J. Ilm., vol. 11, no. 28, pp. 269–274, 2019.
Rosmasari et al., “Usability Study of Student Academic Portal from a User’s Perspective,” Proc. - 2nd East Indones. Conf. Comput. Inf. Technol. Internet Things Ind. EIConCIT 2018, pp. 108–113, 2018, doi: 10.1109/EIConCIT.2018.8878618.
F. Tangguh and Y. Islami, “Analisis performa algoritma Stochastic Gradient Descent ( SGD ) dalam mengklasifikasi tahu berformalin,” Indones. J. Data Sci., vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2022.
N. Litha and T. Hasanuddin, “Analisis Performa Metode Moving Average Model untuk Prediksi Jumlah Penderita Covid-19,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 3, pp. 87–95, 2020.
H. Azis, F. T. Admojo, and E. Susanti, “Analisis Perbandingan Performa Metode Klasifikasi pada Dataset Multiclass Citra Busur Panah,” Techno.Com, vol. 19, no. 3, 2020.
L. Saiman and R. Satra, “Analisis performa metode Support Vector Machine untuk klasifikasi dataset aroma tahu berformalin,” Indones. J. Data Sci., vol. 2, no. 2, pp. 50–61, 2021.
Hasran, “Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 1, pp. 1–4, 2020.
A. Fitria and H. Azis, “Analisis Kinerja Sistem Klasifikasi Skripsi menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 102–106, 2018.
R. Bayu and Muslim, “Penerapan Metode Market Basket Analysis pada Minimarket Toko Baru,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020.
A. Maulida, “Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 29–33, 2020.
Published
Issue
Section
License
Authors retain copyright and full publishing rights to their articles. Upon acceptance, authors grant Indonesian Journal of Data and Science a non-exclusive license to publish the work and to identify itself as the original publisher.
Self-archiving. Authors may deposit the submitted version, accepted manuscript, and version of record in institutional or subject repositories, with citation to the published article and a link to the version of record on the journal website.
Commercial permissions. Uses intended for commercial advantage or monetary compensation are not permitted under CC BY-NC 4.0. For permissions, contact the editorial office at ijodas.journal@gmail.com.
Legacy notice. Some earlier PDFs may display “Copyright © [Journal Name]” or only a CC BY-NC logo without the full license text. To ensure clarity, the authors maintain copyright, and all articles are distributed under CC BY-NC 4.0. Where any discrepancy exists, this policy and the article landing-page license statement prevail.
