KLASIFIKASI DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR STUDI KASUS RUMAH SAKIT PKU MUHAMMADIYAH UJUNG PANGKAH GRESIK

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang disebabkan oleh gigitan nyamuk Aedes yang terinfeksi salah satu dari empat tipe virus dengue dengan manifestasi klinis demam, nyeri otot dan atau nyeri sendi yang di sertai leukopenia, ruam, trombositpenia dan diathesis hemoragik. Ada 5 kriteria untuk menentukan seorang pasien dikategorikan positif atau negatif DB, yaitu variabel Usia pasien, Jenis kelamin pasien, peningkatan hemoglobin (Hb), peningkatan trombosit dan peningkatan hematrokit (Ht) berdasarkan kriteria tersebut maka akan dilakukan klasifikasi data pasien positif dan negatif DBD dengan metode K-Nearest Neighbor berbasis web. metode K-Nearest Neighbor (KNN) memiliki kelebihan menghasilkan nilai error yang kecil. Algoritma KNN menggunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari sampel uji yang baru. Dekat atau jauhnya nilai tetangga biasanya dihitung berdasarkan jarak euclidean. Berdasarkan dari hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan, klasifikasi diagnose penyakit demam berdarah ini menggunakan algoritma KNN dengan variabel usia, jenis kelamin, hemoglobin, trombosit, hematrokit.