KLASIFIKASI PENYAKIT DENGAN GEJALA DEMAM MENGGUNAKAN ALGORITMA MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR (MKNN) (Studi Kasus: RSU Anutapura Palu)

Demam merupakan hal yang sering terjadi pada manusia dan merupakan indikator bahwa tubuh sedang melakukan perlawanan terhadap zat-zat berbahaya. Tingginya jumlah kasus demam yang terjadi dan juga adanya beberapa kemiripan terhadap gejala-gejala penyakit yang membuat tenaga medis kesulitan untuk mendiagnosa. Kesalahan diagnosa dapat dicegah dengan mempelajari pola dari data hasil pemeriksaan. Beberapa penyakit dapat diklasifikasikan berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien demam berdarah dengue, tifoid, demam dengue, meningitis dan malaria. Proses klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) yang mempelajari pola dari data hasil pemeriksaan sebelumnya dengan 18 gejala penyakit dengan proses perhitungan jarak eucledian, nilai validitas dan nilai weighted voting yang hasil akhirnya digunakan untuk menentukan kelas klasifikasi berdasarkan nilai ???? yang telah ditentukan. Hasil penelitian ini diperoleh nilai akurasi dari masing-masing ???? = 2, ???? = 3, ???? = 4, ???? = 5, ???? = 6, dan ???? = 7 berturut-turut adalah 86%, 80%, 82%, 72%, 70%, dan 74%.