## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3276

## Pembobotan Kriteria Dalam Prediksi Meningitis Tuberkulosis Menggunakan Metode SWARA dan Nearest Neighbor
Dwika Assrani * , Pahala Sirait, Andri
Program Studi Magister Teknologi Informasi, STMIK Mikroskil, Medan, Indonesia Email: 1,* dwika.dewangi@gmail.com, 2 pahala@mikroskil.ac.id, 3 andri@mikroskil.ac.id Email Penulis Korespondensi: dwika.dewangi@gmail.com
Abstrak −Bobot sangat mempengaruhi nilai dan hasil keputusan atau prediksi sebuah data pengujian,  masalah yang sering terjadi pada hasil proses prediksi adalah pembobotan atribut gejala yang kurang pasti nilai bobotnya, sehingga mempengaruhi hasil  prediksi  dan  tingkat  akurasi  dari  sebuah  prediksi  itu  sendiri.  Penelitian  ini  melakukan  prediksi  terhadap  sebuah  data menggunakan metode Nearest Neighbor dimana pada proses prediksi nilai bobot atribut belum memiliki nilai yang pasti untuk dapat dilakukan pengujian. Maka dibutuhkan sebuah pembobotan atribut setiap atribut pengujian untuk mendapatkan hasil nilai bobot yang pasti. Salah satu metode yang dapat diterapkan untuk pembobotan atribut adalah metode SWARA. Berdasarkan penelitian  yang  dilakukan  untuk  perbandingan  prediksi  penyakit  Menginitis  Tuberkulosis  tanpa  pembobotan SWARA  dan dengan  pembobotan  SWARA  dilakukan  pengujian  dengan  perbandingan  rasio  90:10,  80:20,  70:30  hasil  prediksi  penyakit menggunakan  metode  Nearest  Neighbor  terdapat  perbedaan  hasil  dan  tingkat  akurasi  prediksi  dan  proses  dalam  prediksi membantu mempersingkat waktu menemukan hasil prediksi, hasil prediksi tertinggi menggunakan metode swara sebesar 100% akurat dan tanpa metode pembobotan sebesar 91% ..
Kata Kunci: Pembobotan; SWARA; Nearest Neighbor
Abstract −Weights greatly affect the value and results of decisions or predictions of a test data, a problem that often occurs in the results of the prediction process is the weighting of symptom attributes which is less certain of the value of the weight, thus affecting the prediction results and the level of accuracy of a prediction itself. This study predicts a data using the Nearest Neighbor method where in the process of predicting the attribute weight value does not yet have a definite value for testing. Then we need an attribute weighting for each test attribute to get a definite weight value result. One method that can be applied to  attribute  weighting  is  the  SWARA  method.  Based  on  research  conducted  to  compare  the  prediction  of  Meningitis Tuberculosis without SWARA weighting and with SWARA weighting, testing with a ratio of 90:10, 80:20, 70:30 results in disease prediction using the Nearest Neighbor method, there are differences in results and levels of prediction accuracy and the process in prediction helps shorten the time to find prediction results, the highest prediction result using the swara method is 100% accurate and without weighting method is 91%.
Keywords: Weighting; SWARA; Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Meningitis  tuberculosis  (TB/TBM)  adalah  penyakit  menular  dan  sangat  berbahaya  yang  berasal  dari  bakteri mycobacterium  tuberculosis  dimana  bakteri  ini  menginfeksi  bagian  selaput  otak  atau  selaput  yang  berada mengelilingi  bagian  otak  hingga  sumsum  tulang  belakang.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  dalam  diagnosis penyakit ini disebabkan oleh, dataset atribut gejala yang masih tidak diketahui dengan pasti nilai bobotnya, karena nilai bobot itu sendiri merupakan nilai penunjang terhadap kuantitas masing-masing atribut, dengan adanya bobot memperlihatkan fungsi kepentingan sebuah atribut  kriteria, dan dalam proses diagnosis dilakukan teknik  kultur dimana  teknik  ini  sering  sekali  tidak  sensitif  dalam  tahapan  diagnosis,  sehingga  sering  sekali  dilakukan pemeriksaan secara berulang dan menyebabkan hasil dan proses konfirmasi diagnosis penyakit ini memakan waktu yang  cukup  lama  dan  hasil    [1].  Hal  tersebut  mengakibatkan  terjadi  kurang  akurasi  dalam  proses  klasifikasi penyakit tersebut dan terjadinya keterlambatan terhadap diagnosis yang nantinya berdampak serius terhadap hasil data yang dilakukan pengujian sebelumnya.
Perlunya  dilakukan  penerapan  kecerdasan  manusia  ke  dalam  sebuah  sistem  komputer  untuk mempersingkat proses diagnosis dan menghasilkan akurasi yang tinggi. Sistem komputer tersebut akan diterapkan logika dari metode SWARA sebagai tahapan pencarian nilai bobot atribut kriteria dan algoritma Nearest Neighbor sebagai tahapan klasifikasi yang memberikan hasil prediksi terhadap diagnosis penyakit tersebut.
Penerapan  pembobotan  dalam  sebuah  kasus  bukanlah  merupakan  hal  yang  baru  lagi,  banyak  penelitian terdahulu  melakukan  pembobotan  terhadap  kriteria  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  tepat  dengan menggunakan  beberapa  metode  seperti    Entropy  [2],  ROC  (Rank  Order  Centroid)  [3]–[5]  AHP  (analytical hierarchy process) [6] ANP (analytical network process) [7] dan lain-lain.  Hasil dari metode tersebut meunjukan data  nilai  pembobotan  yang  dikelolah  merupakan  hasil  dari  pemikiran  pengambil  keputusan  dan  petinggi pengambil keputusan. Hal tersebut berbeda dengan metode pembobotan stepwise weight assessment ratio analysis (SWARA) dimana metode ini memperoleh nilai bobot yang akan diperhitungkan dari pernyataan para pakar / ahli dan  menghasilkan  nilai  yang  lebih  akurat  dan  terpecaya  [8]  sehingga  peneliti  menggunakan  metode  SWARA dikarenakan berhubungan dengan mencari bobot kriteria gejala penyakit meningitis yang tentunya .
Dalam proses klasifikasi banyak tersedia berbagai jenis algoritma seperti naïve Bayes, Cart, ID3, J48, C4,5, C5.0 dan lain-lainnya dimana algoritma tersebut   memanfaatkan pencarian pola terhadap kasus data dan angka yang sudah tersedia dari kasus yang ditetapkan dan tidak memfaatkan bobot kriteria dari masing-masing kasus.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3276
Hal  tersebut  membuat  peneliti  memilih  menggunakan  algoritma  Nearest  Neighbor  dimana  pada  penelitian terdahulu, memperlihatkan hasil dari penelitian diagnosis penyakit diabetes melitus dengan akurasi tinggi [9][10] akan  lebih  optimal  dan  memiliki  akurasi  tinggi  lebih  tepat,  jika  diterapkan  bobot  terhadap  kriteria  dengan memanfaatkan metode pembobotan yang tepat. Sehingga akan lebih mudah menerapkan metode SWARA pada proses pembobotan [11][12] hasil yang akan diperoleh jauh lebih akurat, valid dan proses prediksi menjadi lebih efektif dan efisien.
Penelitian  lainnya  metode  SWARA  digunakan  untuk  membantu  optimalisasi  pembobotan  atribut  yang nantinya akan digunakan sebagai  bobot  dalam memenuhi akurasi  terhadap data kriteria untuk  pemilihan lokasi pabrik  pembangkit  energi  arus  terbaik  menggunakan  metode  WASPAS,  hasil  pada  penelitian  memperlihatkan tingkat pengambilan keputusa yang lebih terperca.[9]
Pada  penelitian  terdahulu  algortima nearest  neighbor merupakan  tekniks    klasifikasi  lama  yang mengalamni ketidakseimbangan terhadap keriteria sehingga metode ini dilakukan kombinasi terhadap metode lain dalam menyelesaikan pemasalahan jarak antara tetangga terdekat dan mendapatkan hasil yang lebih optimal dan juga seimbang dan tidak bergantung pada mayoritas data semata.[13].
Dari permasalahan dan literatur yang penulis lakukan sehingga diusulkan sebuah model untuk memprediksi sebuah penyakit yang menular ini dengan mengetahui bobot terhadap dataset gejala meningitis tuberculosis dan melakukan prediksi diagnosis meningitis tuberculosis menggunakan penerapan metode SWARA dan  algoritma Nearest  Neighbor untuk  menghasilkan  akurasi  tinggi  dan  tidak  memakan  waktu  yang  lama  dalam  melakukan prediksi diagnosis penyakit meningitis tuberculosis

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  adalah  bentuk  umum  tahapan  proses  penyelesaian  pada  penelitian.  Proses  penyelesaian permasalahan pada penelitian ini dimulai dari tahapan dataset penyakit Meningitis Tuberkulosis, selanjutnya pada setiap  atibut  –  atribut  gejala  pada  dataset  akan  dilakukan  pembobotan  dengan  menggunakan  metode  SWARA. Setelah dilakukan pembobotan atribut – atribut pada dataset tahapan selanjutnya adalah melakukan proses prediksi dan  mengukur  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  algoritma  Nearest  Neighbor.  Adapun  untuk  memperjelas tahapan penyelesaian pada penelitian ini dapat dilihat berdasarkan gambar 1 berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Teknik  analisis data merupakan cara yang dilakukan untuk  menganalisis data dari  penelitian. Proses dilakukan dari perumusan masalah hingga proses pengambilan keputusan dari hasil penelitian yang didapatkan. Proses pada analisis data dilakukan dengan memahami data yang tersedia pada dataset dan kemudian memprosesnya kembali. Hasil dari proses analisis data kemudian disusun pada laporan penelitian serta menjabarkan hasil dan kesimpulan
Start Pengumpulan Data Identifikasi Data Latih dan Data Uji Preprocessing data Nilai Terbobot Pembobotan Dengan SWARA Prediksi Menggunakan Nearest Neighbor Evaluasi Output Hasil Prediksi En d Nilai Dataset Awal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3276
agar mudah untuk dipahami serta dimengerti. Pada penelitian data yang akan diproses merupakan data set yang berasal dari RSU Imelda Pekerja Indoneia. Selanjutnya data set dianalisis dan diproses ke dalam 2 tahap, yaitu:
1. Pembobotan Atribut
Pembobotan  data  dilakukan  untuk  memberikan  nilai  pada  setiap  gejala  atribut  pada  dataset.  Dengan memberikan bobot pada setiap atribut dataset dapat mengetahui gejala atribut mana yang memiliki kepentingan utama didalam proses prediksi dan pengambilan keputusan pada diagnosis penyakit Menengitis Tuberkulosis. Pemberian bobot diharapkan dapat membantu meningkatkan tingkat akurasi pada proses prediksi. Pemberian bobot pada gejala akan dilakukan dengam menggunakan metode SWARA.
2. Prediksi
Prediksi merupakan proses perkiraan pada pengambilan keputusan, proses pengambilan keputusan pada dataset berdasarkan dengan data yang sudah dikumpulkan sebelumnya. Proses prediksi dilakukan untuk mengukur tingkat akurasi dari metode pada dataset. Algoritma Nearest Neighbor adalah algoritma yang digunakan untuk melakukan proses prediksi dan mengukur tingkat akurasi dari hasil prediksi.

## 2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  dalam  menganalisis,  proses  melakukan  peninjauan  dan      pencarian  secara  otomatis terhadap kumpulan data yang berukuran besar untuk dilakukan pencarian informasi terhadap data tersebut. Data mining merupakan suatu bidang disiplin ilmu yang mengkombinasikan antara data pengenalan pola, data statistik, kumpulan  data  dalam  sebuah database ,  data  visualisasi    terhadap  teknik  pembelajaran  mesin.  Pentingnya mengetahui  proses  dalam  data  mining  akan  sangat  membantu  manusia  dalam  banyak  permasalahan  dalam penanganan  pengambilan  informasi  dari  sebuah  kumpulan  data  atau database dengan  cara  yang  benar.  Tekni dalam data mining yaitu bagaimana mencari data yang ingin dilakukan analisis untuk membuat sebuah model dan memanfaatkan model tersebut yang nantinya dapat berfungsi dalam mengenali pola sebuah data lain yang tidak tersedia dalam basis data yang tersimpan [14].

## 2.3 Metode SWARA
SWARA  memiliki  perbedaan  dengan  metode  lain  pada  umumnya,  penggunaan  metode  SWARA  menerepkan pengambilan dan penentuan keputusan sesuai data yang diterangkan oleh para  pakar dan pakar/ahli mempunyai peran penting pada proses evaluasi dan menghitung bobot[8], [15]–[18]. Metode SWARA memiliki kemampuan utama untuk memperkirakan pendapat ahli/pakar dalam menentukan rasio kepentingan terhadap masing-masing kriteria.  Metode  ini  dikembangkan  untuk  melakukan  identifikasi  terhadap  pentingnya  sebuah  kriteria  dan penerapan bobot relatif terhadap kriteria.
Adapun rumus dalam penyelesaian masalah menggunakan metode SWARA sebagai berikut ini:
1. Lakukan penjumlahan terhadap penilaian pakar/ahli untuk masing-masing kriteria dan temukan nilai rata-rata dalam  masing-masing  nilai  pendapat  sehingga  dapat  diurutkan  kriteria  yang  memiliki  nilai  tertinggi  hingga kriteria yang memiliki nilai terendah.
𝑡̅ 𝑗 = ∑ 𝑡 𝑗𝑘 𝑟 𝑘=1 𝑟 (1)
2. Mencari Nilai komparatif (Sj)
Lalu  diurutkan  berdasarkan  nilai  tertinggi  sebagai  gejala  paling  penting  dari  gejala  untuk  dan  pengurutan rangking awal, dimana urutan tersebut dijumlahkan, terlihat tabel 3 pada kolom rank awal.
3. Nilai Koefisien ( Kj )
Pada tahapan ketiga dilakukan perhitungan terhadap nilai koefisien Kj dengan rumusan berikut ini:
𝑘 𝑗 = { 1                𝑗 = 1 𝑠 𝑗 + 1       𝑗 > 1 (2)
4. Tahapan perhitungan ulang terhadap bobot 𝑞 𝑗
Pada  tahapan  ini  melakukan  perhitungan  ulang  terhadap  bobot 𝑞 𝑗 dengan  menggunakan  rumusan  sebagai berkut:
𝑘 𝑗 = { 1                𝑗 = 1 𝐾 𝑗 −1 𝐾 𝑗 𝑗 > 1 (3)
5. Tahapan menentukan bobot
Tahapan ini merupakan tahapan akhir dalam menentukan bobot relatif kriteria menggunakan rumus berikut ini. 𝑤 𝑗 = q 𝑗 ∑ 𝑞 𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)

## 2.4 Algoritma Neareast Neighbor
Klasifikasi merupakan sebuah tata cara untuk mengelompokan data menjadi tiap kelas-kelas dan merupakan salah satu teknik terpenting dari data mining dimana teknik ini melakukan pekerjaan untuk melakukan pembangunan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3276
terhadap data acak dalam sebuah model sebagai prototipe untuk dijadikan database, disimpan sebagai memori lalu membangun sebuah model pada suatu objek data untuk mengetahui objek data tersebut bagian objek mana saja.
Klasifikasi  membangun  model  berdasarkan  data  latih  yang  ada  dan  model  tersebut  digunakan  untuk mengklasifikasikan pada data yang baru. Pada penelitian ini klasifikasi menggunakan algoritma Nearest Neighbor, adapun langkah – langkah algoritma Nearest Neighbor yaitu:
1. Jika ingin mengetahui diagnosis penyakit terhadap pasien baru dapat diketahui dengan melihat kembali data pasien lama.
2. Metode ini dilakukan perhitungan dengan melihat kedekatan kasus data pasien baru dengan data pasien yang lama.
Penggunaan algoritma nearest neighbor klasik menggunakan rumusan sebagai berikut ini:
(𝑇, 𝑆) = (∑ 𝑓(𝑇𝑖,𝑆𝑖 ×𝑤𝑖) 𝑛 𝑖=1 𝑤𝑖 (5)

## 2.5 Kinerja Klasifikasi
Matrik Konfunsi adalah matrik atau tabel yang mencatat hasil kerja klasifikasi, seperti tabel II-1 merupakan contoh matriks konfusi yang melakukan klasifikasi masalah biner hanya dua kelas, yaitu kelas 0 dan kelas 1. Setiap sel f ij dalam matriks menyatakan jumlah record/data dari kelas i yang hasil prediksinya masuk ke kelas j .
Tabel 1. Matriks Konfusi Untuk Dua Kelas
f ij Kelas Hasil Prediksi ( j ) Kelas = 1 Kelas = 0 Kelas Asli ( i ) Kelas = 1 F 11 F 10 Kelas = 0 F 01 F 00
Berdasarkan  isi  matriks  konfusi,  dapat  diketahui  jumlah  data  dari  masing-masing  kelas  yang  diprediksi  secara benar dan data yang diklasifikasikan secara salah. Kuantitasi matriks konfusi dapat diringkas menjadi dua nilai, yaitu  akurasi  dan  laju  eror.  Dengan  mengetahui  jumlah  data  yang  diklasifikasi  secara  benar,  dapat  mengetahui akurasi hasil klasifikasi, dan dengan mengetahui jumlah data yang diklasifikasikasn secara salah, dapat mengetahui laju eror yang dilakukan. Untuk mengetahui akurasi digunakan formula :
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 = 𝑓 11 +𝑓 00 𝑓 11 + 𝑓 10 + 𝑓 01 + 𝑓 00 (6)
Untuk mengetahui laju eror digunakan formula :
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 = 𝑓 10 +𝑓 01 𝑓 11 + 𝑓 10 + 𝑓 01 + 𝑓 00 (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  menggunakan  data  aktual  sebanyak  121  record  pasien  yang  mengidap  penyakit  meningitis tuberculosis  dengan  kelas  meninggal  dunia  dan  kelas  baik  (sembuh)  yang  diperoleh  dari  RSU  Imelda  Pekerja Indonesia. Berdasarkan dari data aktual tersebut dilakukan prediksi berdasarkan bobot tanpa menggunakan metode SWARA dan prediksi menggunakan bobot hasil metode SWARA Berikut merupakan contoh tabel penyelesaian dimana data merupakan pernyataan dari kepentingan masing-masing atribut berdasarkan pendapat para ahli yang dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2. Nilai Pendapat Pakar Terhadap Atribut No Nama Atribut Keterangan P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 1 Age Usia 4 5 4 4 4 3 4 2 Breathing Problems Terdapat masalah pada pernapasan 4 5 4 5 4 4 5 3 Presence of extrapyramidal movements Adanya gerakan ekstrapiramidal 3 3 2 4 3 4 5 4 Presence o f neck stiffness Kaku pada leher 4 5 5 4 4 3 5 5 Other serious illnesses Penyakit serius lainnya 4 3 4 5 4 2 5 6 Focal neurological deficit (including cranial nerve palsy) Kelumpuhan syaraf dan kejang-kejang 5 5 5 4 5 4 5 7 Temperature Suhu tubuh atau demam 3 5 3 4 3 3 5 8 Digestive Disorder Symptoms Permasalahan lambung 4 1 1 3 4 2 2 9 AVPU score tingkat kesadaran 4 5 5 4 4 2 5 10 HIV sero-status Status HIV 5 5 5 5 5 4 5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3276
Pada  tabel  2  merupakan  tabel  nilai  dari  beberapa  pendapat  para  dokter  yag  ada  pada  layanan  aplikasi halodoc yang terdiri dari 7 dokter spesialis bagian dalam yang berbeda dimana, data sebelumnya sudah diberikan batasan penilaian ( range ) dari 1 sampai 5 dimana semakin tinggi tingkatannya semakin penting atribut tersebut. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  pencarian  bobot  dan  berikut  adalah  nilai  bobot  SWARA  yang  digunakan sebagai bobot pengali untuk nilai nominal setiap atribut pasien yang dapat dilihat pada tabel 3:
Tabel 3. Nilai Bobot Menggunakan SWARA Nama Atribut Nilai Bobot Awal Rank awal Sj Kj Qi Wi Kode Bobot HIV sero-status 4,85714 1 - 1 1 0,301147 W1 Focal neurological deficit (including cranial nerve palsy) 4,71429 2 0,1818182 1,1818182 0,8461538 0,254816 W2 Breathing Problems 4,42857 3 0,3636364 1,3636364 0,6205128 0,186865 W3 Presence o f neck stiffness 4,28571 4 0,5454545 1,5454545 0,4015083 0,120913 W4 AVPU score 4,14286 5 0,7272727 1,7272727 0,2324522 0,070002 W5 Age 4 6 0,9090909 1,9090909 0,1217607 0,036668 W6 Other serious illnesses 3,85714 7 1,0909091 2,0909091 0,0582334 ,017537 W7 Temperature 3,71429 8 1,2727273 2,2727273 0,0256227 0,007716 W8 Presence of extrapyramidal movements 3,42857 9 1,4545455 2,4545455 0,0104389 0,003144 W9 Digestive Disorder Symptoms 2,42857 10 1,6363636 2,6363636 0,0039596 0,001192 W10 5,5 3,320642 1
Tahapan dalam memperoleh nilai diatas adalah sebagai berikut ini:
1. Data  yang  telah  dikumpulkan  dari  beberapa  pakar  kemudian  dijumlahkan  dengan  mencari  nilai  rata-rata masing-masing atribut sehingga menjadi nilai bobot awal, contoh pada penentuan nilai bobot awal age dengan nilai  masing-masing  pakar  sebesar  4,5,4,4,4,3,4.  Sehingga  nilai  28  untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata  maka dibagi dengan banyak jumlah angka 28/7 = 4.
2. Lalu  diurutkan  berdasarkan  nilai  tertinggi  sebagai  gejala  paling  penting  dari  gejala  untuk  dan  pengurutan rangking awal, dimana urutan tersebut dijumlahkan , terlihat tabel 3 pada kolom rank awal.
3. kepentingan komparatif (Sj) nilai  kepentingan  komparatif  tahapan  awal  tidak  memiliki  nilai  karena  tahapan  tersebut  tidak  memiliki pasangan atau nominal pada bagian atas (merupakan awalan) tahapan tersebut melakukan perkalian pasangan menurun yaitu rangking awal -, untuk baris yang kedua rank 1 dibagi dengan total nilai rata-rata ranking pada tahapan ke 2. Untuk baris ke 3 nilai rangking ke dua dibagi dengan rata-rata nilai ranking.
4. Mencari nilai Koefisien (Qi)
dimulai  dari  nilai  1  sebagai  ketetapan  pada  rumus,  untuk  baris  kedua,  tiga  dan  selanjutnya  merupakan penjumlahan 1 dengan masing-masing nilai kepentingan komparatif (Sj)
5. Mencari nilai akhir Bobot (Wi)
Pada  tahapan  ini  dimulai  dengan  nilai  1  juga  sebagai    rumus  ketetapan  tetapi  pada  prosesnya  dilakukan pembagian 1 dengan masing-masing nilai koefisien.

## 3.1 Prediksi Naerest Neighbor Tanpa Bobot SWARA
Bagian  ini  berisi  tentang  proses  prediksi  meningitis  tuberkolosis  menggunakan  data  atribut  pasein  yang  telah dibobot  berdasarkan  nilai  nominal  pada  tabel  berikut. Proses  prediksi  Naerest  Neighbor  menggunakan  aplikasi rapidminer versi 9.8.1. Komposisi data yang digunakan adalah sebanyak 121 data dengan rasio 90:10, 80:20 dan 70:30  sebagai  data  training  dan  data  uji  dalam  proses  prediksi.  Adapun  jumlah  data  training  dan  data  uji berdasarkan kompresi rasio dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 4. Tingkat Akurasi Prediksi Rasio 90:10 true Meninggal Dunia true Baik class precision pred. Meninggal Dunia 7 1 87,50% pred. Baik 0 4 100,00% class recall 100,00% 80,00% 91,67% Tabel 5. Tingkat Akurasi Prediksi Rasio 80:20 true Meninggal Dunia true Baik true Baik class precision pred. Meninggal Dunia 10 1 0 90,91% pred. Baik 4 8 1 61,54% class recall 71,43% 88,89% 0,00% 75,00%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3276
Tabel 6. Tingkat Akurasi Prediksi Rasio 70:30
true Meninggal Dunia true Baik true Baik class precision pred. Meninggal Dunia 18 2 0 90,00% pred. Baik 6 7 3 43,75% class recall 75,00% 77,78% 0,00% 69,44% %

## 3.2 Prediksi Naerest Neighbor Dengan Bobot SWARA
Bagian  ini  berisi  tentang  proses  prediksi  meningitis  tuberkolosis  menggunakan  data  atribut  pasein  yang  telah dibobot  berdasarkan  nilai  bobot  SWARA  pada  tabel  berikut.  Proses  prediksi  Naerest  Neighbor  menggunakan aplikasi  rapidminer versi  9.8.1. Komposisi  data yang digunakan adalah sebanyak 121 data dengan  rasio  90:10, 80:20 dan 70:30 sebagai data training dan data uji dalam proses prediksi. Adapun jumlah data training dan data uji berdasarkan kompresi rasio dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 7. Tingkat Akurasi Prediksi Rasio 90:10 Dengan Bobot SWARA
true Meninggal Dunia true Baik class precision pred. Meninggal Dunia 7 0 100,00% pred. Baik 0 5 100,00% pred. Baik 0 0 0,00% class recall 100,00% 100,00% 100% Tabel 8. Tingkat Akurasi Prediksi Rasio 80:20 Dengan Bobot SWARA true Meninggal Dunia true Baik true Baik class precision pred. Meninggal Dunia 11 1 0 91,67% pred. Baik 3 8 1 66,67% class recall 78,57% 88,89% 0,00% 79,17% Tabel 9. Tingkat Akurasi Prediksi Rasio 70:30 Dengan Bobot SWARA
true Meninggal Dunia true Baik true Baik class precision pred. Meninggal Dunia 17 3 0 85,00% pred. Baik 4 11 1 68,75% class recall 80,95% 78,57% 0,00% 77,78%
Untuk  melihat  apakah  ada  perbedaan  dalam  prediksi  menggunakan  metode  Nearest  Neighbor  dengan adanya  pembobotan  SWARA,  maka  berikut  adalah  rangkuman  perbandingan  hasil  kinerja  prediksi  tanpa  dan menggunakan pembobotan SWARA berdasarkan data training dan data testing yang dilakukan dengan rasio 90:10, 80:20 dan 70:30:
Gambar 2 . Grafik Perbandingan Akurasi Prediksi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari  uraian penjelasan permasalahan dan uraian setiap  rangkaian hasil dari penelitian  diatas, maka dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  yaitu  metode  SWARA  dapat  membantu  menemukan  nilai  bobot  yang  sesuai berdasarkan  perhitungan  data  yang  diberikan  oleh  para  pakar  terkait,  optimalisasi  terhadap  pembobotan menggunakan metode SWARA dengan hasil keseluruhan bobot mencapai 100% dari keseluruhan kriteria, terdapat
0.00% 50.00% 100.00% 150.00% Rasio 90:10 Rasio 80:20 Rasio 70:30 PERBANDINGAN AKURASI PREDIKSI Tanpa SWARA Dengan SWARA

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3276
perbedaan  akurasi  dari  setiap  rasio  prediksi  dimana  jumlah  data  training  dan  data  testing  mempegaruhi  hasil prediksi baik tanpa pembobotan SWARA maupun menggunakan pembobotan SWARA. Dan Waktu dalam proses diagnosis lebih cepat dengan bantuan pengetahuan algoritma dalam sebuah sistem komputer.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  kedua  orang  tua  yang  telah  memberikan  support  dan  semangat  dalam  menyelesaikan penelitian  ini  dan  terima  kasih  kepada  orang-orang  yang  memberikan  masukan  dan  saran  dalam  penyelesaian penelitian ini.

## REFERENCES
[1] R. B. Roy et al. , “Defeating paediatric tuberculous meningitis: Applying the who ‘defeating meningitis by 2030: Global roadmap,’” Microorganisms , vol. 9, no. 4, pp. 1–18, 2021.
[2] Y. Sun, Q. Bao, and Z. Lu, “Coronavirus (Covid-19) outbreak, investor sentiment, and medical portfolio: Evidence from China, Hong Kong, Korea, Japan, and U.S,” Pacific Basin Financ. J. , vol. 65, Feb. 2021.
[3] G. Zhang, Z. Wang, and H. Mei, “Sensitivity clustering and ROC curve based alarm threshold optimization,” Process Saf. Environ. Prot. , vol. 141, pp. 83–94, 2020.
[4] M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[5] M. Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 813–821, Sep. 2019.
[6] A. Petruni, E. Giagloglou, E. Douglas, J. Geng, M. C. Leva, and M. Demichela, “Applying Analytic Hierarchy Process (AHP)  to  choose  a  human  factors  technique:  Choosing  the  suitable  Human  Reliability  Analysis  technique  for  the automotive industry,” Saf. Sci. , vol. 119, pp. 229–239, Nov. 2019.
[7] M.  O.  khalil  Ali,  A.  E.  Elhassan,  M.  S.  Elgara,  M.  Abdelhady,  and  H.  Abdel  Hadi,  “Ancient  foe,  serious  weapon: Subarachnoid hemorrhage secondary to TB meningitis,” IDCases , vol. 22, p. e00941, 2020.
[8] H. Halimah, D. Kartini, F. Abadi, I. Budiman, and M. Muliadi, “Uji Sensitivitas Metode Aras Dengan Pendekatan Metode Pembobotan Kriteria Sahnnon Entropy Dan Swara Pada Penyeleksian Calon Karyawan,” J. ELTIKOM , vol. 4, no. 2, pp. 96–104, 2020.
[9] H. Li, X. Liu, T. Li, and R. Gan, “A novel density-based clustering algorithm using nearest neighbor graph,” Pattern Re[1] H.  Li, X.  Liu,  T.  Li,  R. Gan,  “A  Nov.  density-based  Clust.  algorithm using  nearest  neighbor graph,” Pattern Recognit., vol. 102, 2020, doi 10.1016/j.patcog.2020.107206.cognition , vol. 102, 2020.
[10]  F. Xaverius, H. Jayawardana, and S. H. Hidayat, “Comparing euclidean distance and nearest neighbor algorithm in an expert system for diagnosis of diabetes mellitus,” Enferm. Clin. , vol. 30, pp. 374–377, 2020.
[11]  Z. Wang, Y. Li, D. Li, Z. Zhu, and W. Du, “Entropy and gravitation based dynamic radius nearest neighbor classification for imbalanced problem,” Knowledge-Based Syst. , vol. 193, no. xxxx, p. 105474, 2020.
[12]  Y.  Zhu,  C.  Jia,  F.  Li,  and  J.  Song,  “Inspector:  a  lysine  succinylation  predictor  based  on  edited  nearest-neighbor undersampling and adaptive synthetic oversampling,” Anal. Biochem. , vol. 593, no. January, p. 113592, 2020.
[13]  M. R. Islam, A. R. M. Kamal, N. Sultana, R. Islam, M. A. Moni, and A. Ulhaq, “Detecting Depression Using K-Nearest Neighbors (KNN) Classification Technique,” Int. Conf. Comput. Commun. Chem. Mater. Electron. Eng. IC4ME2 2018 , no. February, pp. 1–4, 2018.
[14]  A. S. Albahri et al. , “Role of biological Data Mining and Machine Learning Techniques in Detecting and Diagnosing the Novel Coronavirus (COVID-19): A Systematic Review,” J. Med. Syst. , vol. 44, no. 7, 2020.
[15]  E. Kılıç Delice, G. F. CAN, and E. KAHYA, “improving the rapid office strain assessment method with an integrated multi-criteria  decision  making  approach,” Gazi  Üniversitesi  Mühendislik-Mimarlık  Fakültesi  Derg. ,  no.  September, 2020.
[16]  D. Karabasevic, E. Kazimieras, D. Stanujkic, G. I. Popovic, and M. Brzakovic, “An approach to personnel selection in the IT industry based on the EDAS method,” Transform. Bus. Econ. , vol. 17, no. 2, 2018.
[17]  A. Valipour, N. Yahaya, N. Md Noor, J. Antuchevičienė, and J. Tamošaitienė, “Hybrid SWARA-COPRAS method for risk assessment in deep foundation excavation project: an Iranian case study,” J. Civ. Eng. Manag. , vol. 23, no. 4, 2017.
[18]  S.  Urosevic,  D.  Karabasevic,  D.  Stanujkic,  and  M.  Maksimovic,  “An  approach to personnel  selection  in  the tourism industry based on the SWARA and the WASPAS methods,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res. , vol. 51, no. 1, 2017.