IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT TELINGA, HIDUNG DAN TENGGOROKAN

Penelitian ini tantangan yang dihadapi oleh RSUD Undata Palu dalam menangani banyak pasien dengan berbagai keluhan di bagian THT, serta potensi solusi yang ditawarkan oleh sistem pendukung keputusan (Decision support system - DSS) seperti algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN). Algoritma k-NN dianggap efisien dan akurat dalam mengklasifikasikan penyakit THT berdasarkan fitur klinis dan gejala pasien. Selanjutnya, Penelitian ini memberikan konteks mengenai tingginya prevelensi penyakit THT di Indonesia dan kesulitan yang dihadapi oleh dokter spesialis THT dalam menangani jumlah pasien yang tinggi. Terakhir, penelitian ini menekankan bahwa implementasi k-NN atau metode Fuzzy K-Nearest Neighbor dapat memberikan manfaat signifikan dalam meningkatkan kualitas perawatan pasien dan efisiensi operasional rumah sakit.

Kata kunci: Decision support system, algoritma k-Nearest Neighbor, prevelensi penyakit THT