© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika with CC BY NC licence

## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 105/E/KPT/2022 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DAN SINGLE LAYER  PERCEPTRON  (SLP)  DALAM  PREDIKSI  PENYAKIT SIROSIS  BILIARI PRIMER
Annisa Nurba Iffah’da 1) , Anita Desiani 2)
1 Program Studi Matematika, Universitas Sriwijaya 2 Program Studi Matematika, Universitas Sriwijaya
email: 1 08011282025039@student.unsri.ac.id, 2 anita_desiani@unsri.ac.id
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Recieved   :  25 May 2022 Accepted   :  20 June 2022 Published  :  30 June 2022 Primary  biliary  cirrhosis  is  a  chronic  cholestatic  liver  disease that  can  lead  to  liver  failure.  The  majority  of  individuals  who suffer from this disease are women. Primary biliary cirrhosis is recorded  as  contributing  to  mortality  worldwide  with  a percentage of 0.6% to 2.0%. However, so far, randomized trials have shown that some immunosuppressant or immunosuppressive  drugs  do  not  play  a  major  role  in  patients with  primary  biliary  cirrhosis.  Therefore,  early  detection  is important  to  start  treatment  and  planning  for  appropriate medical  needs.  The  results  of  the  processing  accuracy  with  the K-NN  algorithm  of  76.2%  and  the  SLP  algorithm  of  63%  using the  Percentage  Split  method  show  that  the  K-NN  algorithm  is better  for  early  detection  of  primary  biliary  cirrhosis.  The  K- Nearest Neighbor algorithm is able to perform early detection of primary  biliary  cirrhosis  with  a  precision  of  77%  and  recall  of 75%  with  the  hope  that  the  percentage  of  mortality  worldwide can  decrease.  However,  the  K-NN  algorithm  is  not  superior  in retrieving information in patients with primary biliary cirrhosis. On  the  other  hand,  the  SLP  algorithm  is  superior  in  retrieving information  in  patients  with  primary  biliary  cirrhosis  with  a recall value of 65%.

## Keywords:
K-Nearest Neighbor
PBC Percentage Split Primary Biliary Cirrhosis Single Layer Perceptron
IEEE style in citing this article: A.  N.  Iffah’da and  A.  Desiani, “ Implementasi  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  dan Single  Layer  Perceptron  (SLP) Dalam Prediksi Penyakit Sirosis
Biliari Primer ”,
Jurnal.ilmiah.informatika ,  vol.  7, no. 1, pp. 65-74, Jun. 2022.
Corresponding Author: Anita Desiani Universitas Sriwijaya
© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Sirosis  Biliari  Primer  atau Primary Biliary
Cirrhosis (PBC) merupakan
diagnosa  penyakit  autoimun  hati  dan penyakit  hati  kolestatis  kronis  yang mengganggu metabolisme empedu (asam) yang ditandai dengan terdeteksinya Anti  Mitovhondrial  Antibody (AMA)  dalam  serum,  terdapat  antinuklir antibodi,  serta  granulomatosa  progresif yang  menyebabkan  sirosos  dan  pada akhirnya  terjadi  transplantasi  hati [1] . Sirosis hati ditimbulkan melalui peradangan  portal  yang  perlahan-lahan berkembang  menjadi  fibrosis  obliteratif [2] .  Pasien  dengan  gejala  PBC  umumnya mengalami  kelelahan,  hipertensi  portal, osteoporosis,  defisiensi  vitamin  larut lemak,  dan/atau  infeksi  saluran  kemih asimtomatik  berulang [3] .    PBC  rentan menyerang  pada  wanita  usia  50  tahun  ke atas,  tetapi  spektrum  penyakitnya  diakui secara  global  pada  pasien  dewasa [4] . Pengidap  penyakit  ini  didominasi  oleh perempuan dengan rasio antara perempuan dan laki-laki yakni 8:1 [5] .
Studi  mengenai  kualitas  hidup  pada pasien  PBC  telah  dilakukan  secara konvensional menggunakan kualitas hidup  terkait  kesehatan  yang  ada  ( Health Related  Quality  of  Life ),  tetapi  penilaian HRQOL  sangat  dipertanyakan  karena ekstrapolasi  penggunaannya  secara  klinis yang terbatas [6] . Sehingga, pada penelitian ini akan dilakukan deteksi dini dengan menggunakan metode penyelesaian  matematika,  salah  satunya adalah  penggunaan  pendekatan  data mining.
Data  mining  merupakan  salah  satu bidang  keilmuan  yang  mengkombinasi teknik  dari machine  learning ,  pengenalan pola, statistik, database , dan visualisasi [7] . Deteksi  dini  akan  dilakukan  dengan  dua algoritma,  yaitu  algoritma  K- Nearest
Neighbor (K-NN)  dan  algoritma Single
Layer  Perceptron (SLP).  K- Nearest  Neighbor
(K-NN) adalah algoritma yang
mengklasifikasikan  objek  berdasarkan data  training  terdekat  di  ruang  fitur [8] . Beberapa  kelebihan  yang  dimiliki  oleh algoritma  K-NN  antara  lain  adalah melakukan training dengan cepat, sederhana  dan  mudah  dipelajari,  dan efektif jika data training besar. Sedangkan beberapa  kekurangan  K-NN  antara  lain adalah  nilai  k  bias,  komputasi  kompleks, dan  mudah  tertipu  dengan  atribut  yang tidak  relevan [9] .  Salah  satu  algoritma yang  dapat  mengatasi  mudahnya  tertipu dengan  atribut  yang  tidak  relevan  adalah algoritma Single  Layer  Perceptron (SLP). Single Layer Perceptron merupakan jaringan satu lapisan dengan pembobotan yang  terhubung [10] .  Beberapa  kelebihan SLP antara lain adalah mampu memperoleh  pengetahuan  meski  tidak ada kepastian pada data yang digunakan, data yang berpola tertentu dapat digeneralisasi  dan  diekstraksi,  dan  pola pengetahuan dapat dibuat melalui penyesuaian diri atau kemampuan belajar
[11] .  Sedangkan  beberapa  kekurangan yang  dimiliki  algoritma  SLP  antara  lain adalah tidak mampu menyelesaikan lebih dari dua kelas [12] .
Berdasarkan kelebihan dan kekurangan  yang  dimiliki  masing-masing kedua algoritma tersebut, akan dibandingkan  hasil  diagnosa  antara algoritma  K-NN  dan  algoritma  SLP  pada penyakit sirosis biliari primer. Perbandingan ini digunakan untuk memperoleh algoritma terbaik yang dapat digunakan  untuk  deteksi  dini  penyakit sirosis biliari primer. Pada kedua algoritma yang digunakan, akan dilakukan  perbandingan  masing-masing kinerja  algoritma  dengan  nilai  akurasi,
presisi, dan recall .
P-ISSN: 2549-7480
2. METODE PENELITIAN
2.1 Deskripsi Data
Data yang digunakan dalam
penelitian ini yaitu dataset yang diperoleh dari  situs  Kaggle  dengan  judul  “ Mayo Clinic  Primary  Biliary  Cirrhosis  Data ” dengan format data yaitu csv (https://www.kaggle.com/datasets/jixing4 75/mayo-clinic-primary-biliary-cirrhosis-d ata).  Terdapat  418  data  yang  terdiri  dari 18  atribut  dengan  17  di  antaranya  yaitu trt, age , sex , scites, hepato, spiders, edema, bili,  chol,  albumin,  copper,  alk.phos,  ast,
trig, platelet, protime, dan stage . Sedangkan atribut kelas yaitu status yang terdiri dari PBC, nonPBC, dan Converted. Pada  kelas  Converted  akan  digabungkan dengan kelas PBC. Sehingga, pada atribut status, terdapat dua kelas yang terdiri dari PBC  dan  nonPBC.    Terdapat  beberapa atribut yang memiliki data kosong. Untuk melihat  informasi  atribut  secara  lengkap yang  terdapat  pada  dataset  penyakit Sirosis  Bilier  Primer  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Atribut dan Informasi Data Atribut Keterangan Atribut Data Kosong status Kelas nonPBC (0), PBC (1), Converted (2) Null trt Prosedur yang disarankan untuk dijalani pengidap tinnitus. (1 : Tidak, 2 : Ya) 106 age Usia pasien. (26 tahun – 78 tahun) Null sex Jenis kelamin Male (Laki-Laki) dan Female (Perempuan) Null ascites Pembengkakan pada perut yang disebabkan karena akumulasi cairan, sering kali berhubungan dengan penyakit hati. (1 : Ya, 0 : Tidak) 106 hepato Pembengkakan hati (1 : Ya, 0 : Tidak) 106 spiders Suatu  kondisi  yang  menyebabkan  kumpulan  pembuluh  darah kecil  yang  menyerupai  sarang  laba-laba  terlihat  pada permukaan kulit. (1 : Ya, 0 : Tidak) 106 edema Faktor  Skala  Atlas;  faktor  penskalaan  volume  untuk  ukuran otak. (1 : Besar, 0.5 : Sedang, 0 : Kecil) Null bili Penumpukan cairan dalam jaringan tubuh. (0,3-28 miligram per desiliter) Null chol Kadar kolesterol. (120-1775 miligram per desiliter) 134 albumin  Protein  pada  darah  yang  membentuk  sebagian  besar  plasma darah. (1.96-4.64 gram per desiliter) Null copper Mineral  mikro  yang  cukup  penting  bagi  tubuh  selain  zat  besi dan zinc. (4-588 mikrogram per desiliter) 108 alk.phos  Alkaline  phosphatase  atau  tes  ALP  adalah  tes  yang  mengukur jumlah  enzim  alkaline  fosfatase  dalam  aliran  darah  seseorang. (289-13862.4 iu per liter) 106 ast Protein  yang  dihasilkan  oleh  sel-sel  hati.  (26.35-457.25  u  per liter) 106 trig Kondisi  di  mana  kandungan  trigliserida  dalam  darah  di  atas batas wajar. (33-598 miligram per desiliter) 136 platelet Jumlah  trombosit  per  mikroliter.  (62-721  trombosit  per microliter) 11
protime  Pemeriksaan untuk mengetahui proses pembekuan darah, yang
diukur dalam satuan detik. (9-18 detik) 2 stage Tingkat PBC. 1(terendah)-4 (tertinggi) 6 2.2 Praproses
2.2.1 Penanganan Data Hilang
Berdasarkan  informasi  pada  Tabel  1, terdapat  12  dari  18  atribut  yang  memiliki data  kosong.  Pada  atribut  yang  bertipe data  numerik  akan  dilakukan  pengisian data  dengan  menggunakan  nilai  modus. Sedangkan  untuk  atribut  yang  bertipe data  kategori  akan  dilakukan  pengisian data dengan menggunakan nilai rata-rata.

## 2.2.2 Standarisasi Data
Tahap  selanjutnya  adalah  standarisasi
data  dikarenakan  terdapat  beberapa atribut  yang  memiliki range data  yang cukup  jauh.  Standarisasi  data  akan dilakukan menggunakan Min-Max Normalization pada persamaan (1). Hal ini bertujuan untuk menghidari adanya salah satu atribut yang mendominasi. Informasi atribut  yang  memiliki range data  yang cukup  jauh  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Adapun  atribut  yang  dimaksud  adalah chol,  copper,  alk.phos,  ast,  trig,  dan platelet.
𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑(𝑥) = 𝑚𝑖𝑛𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒𝑥+(𝑥 𝑚𝑖𝑛𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒)(𝑚𝑎𝑥𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒−𝑚𝑖𝑛𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒) 𝑚𝑎𝑐𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒−𝑚𝑖𝑛𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 (1)

## 2.3 Percentage Split
Pada  penelitian  ini  data  akan  dibagi menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  testing dan  data  training.  Untuk  menentukan data  testing  dan  data  training  digunakan split  data.  Presentase  yang  digunakan adalah  20%.  Artinya,  20%  datanya menjadi  data  testing  dan  sisanya  yaitu 80% menjadi data training secara acak.

## 2.4 K-Nearest Neighbor (KNN)
K- Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan algortima  untuk  melakukan  klasifikasi tehadap  objek  baru  berdasarkan  nilai  (K) tetangga  terdekatnya [13] .  Langkah- langkah  untuk  menghitung  algoritma  K- NN adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  nilai  k,  yaitu  jumlah tetangga  yang  memiliki  kemiripan dengan data yang akan dicek pelabelannya.
2. Menghitung  kuadrat  jarak Euclid masing-masing  objek  terhadap training data
yang diberikan dengan menggunakan persamaan (2).
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=0 (2)
3. Kemudian  mengurutkan  objek-objek tersebut  ke  dalam  kelompok  yang mempunyai jarak Euclid terkecil.
4. Mengumpulkan label kelas Y
(Klasifikasi K- Nearest Neighbor ).
5. Dengan  menggunakan  kategori  K- Nearest Neighbor yang paling mayoritas maka  dapat  diprediksi  nilai query instance yang telah dihitung.
2.5 Single Layer Perceptron (SLP)
Single Layer Perceptron (SLP) atau juga disebut  sebagai perceptron merupakan salah  satu  arsitektur  dari  Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST)  yang  memiliki  satu  lapisan dengan  bobot  terhubung  yang  nantinya akan menerima masukan lalu akan diolah secara  langsung  untuk  memperoleh keluaran  tanpa  harus  melalui  lapisan tersembunyi [14] . Single  Layer  Perceptron terdiri  dari  nilai input ,  lapisan input , matriks  bobot,  lapisan output ,  dan  nilai output .  Untuk  penggambaran  yang  lebih jelas, dapat dilihat pada Gambar 1.
P-ISSN: 2549-7480

## Gambar 1. Arsitektur Single Layer Perceptron
Langkah-langkah  untuk  menghitung algoritma Single  Layer  Perceptron adalah sebagai berikut [11] : 1. Mengatur nilai learning rate lebih dari 0  dan threshold sama  dengan  0. Inisialisasi  nilai  bobot  dan  bias  sama dengan  0  atau  beberapa  nilai  secara acak.
2. Mengatur  aktivitasi  untuk  vektor masukan dengan persamaan (3).
𝑥 = 𝑠 (𝑞) (3)
3. Menghitung  nilai  keluaran  dan  nilai error dengan persamaan (5) dan (6).
𝑦 = 𝑓(𝑦 𝑖𝑛 ) = 1 1+𝑒 −𝑦𝑖𝑛 (5)
𝑡 = 𝑐 − 𝑦 (6)
4. Jika  klasifikasi  sesuai  atau 𝑦 ≠ 𝑡 atau nilai 𝑡 = 𝜃 , maka kondisi berhenti akan bernilai  “benar”.  Jika  yang  terjadi sebaliknya,  kondisi  bernilah  “salah”, maka  akan  dilakukan  perbaikan  bobot dan bias pola menggunakan persamaan (7) dan (8).
𝑤 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑤 𝑙𝑎𝑚𝑎 + 𝛼. 𝑡 (𝑞) . 𝑥 (7) 𝑏 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑏 + 𝛼. 𝑡 (𝑞) (8)
5. Ulangi  langkah-langkah  2  sampai  6 dengan  batasan  nilai epoch 𝑘 untuk memproses data training dengan mengatur  dataset  yang  mempunyai nilai unit masukan 𝑞 = 1,2,3, … 𝑄 sampai proses menghasilkan nilai kelas yang tepat.

## 2.6 Analisis Hasil
Untuk mengevaluasi keakuratan algoritma  K- Nearest  Neighbor dan Single Layer  Perceptron ,  pada  penelitian  ini  akan digunakan Confusion  Matrix . Confusion Matrix merupakan  salah  satu  metode yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja suatu  klasifikasi [15] . Confusion  Matrix akan menampilkan visualisasi kinerja dari algoritma  klasifikasi  menggunakan  data dalam  matriks  yang  membandingkan klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem dengan  hasil  klasifikasi  yang  seharusnya. Hasil  yang  diperoleh  direpresentasikan dalam  empat  istilah,  yaitu True  Positif (TP), False  Positif (FP), True  Negatif (TN), dan False Negatif (FN).
Tabel 2. Confusion Matrix Actual Prediction Negative Positive Negative True Negative (TN) False Positive (FP) Positive False Negative (FN) True Positive (TP)
Ketepatan klasifikasi dapat dilihat dari akurasi  klasifikasi.  Akurasi  klasifikasi menunjukkan performansi model klasifikasi  secara  keseluruhan,  dimana semakin  tinggi  akurasi  klasifikasi,  maka semakin baik performansi model klasifikasi, atau sebaliknya.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (9)
Presisi  merupakan  tingkat  ketepatan antara  informasi  yang  diminta  oleh
pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (10)
Recall merupakan tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (11)
Secara umum, tahapan yang digunakan pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Single Layer Perceptron

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 K-Nearest Neighbor (K-NN)
Untuk  menentukan  nilai  k  terbaik pada algoritma K-NN digunakan percobaan beberapa nilai k. Pada
penelitian  ini,  data  akan  dilakukan percobaan  terhadap  nilai  k  sebanyak  9 nilai,  yaitu  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8  dan  9.
Adapun hasil
dari setiap pengimplementasian  nilai  k  dapat  dilihat pada Tabel 3. Tabel 3.  Hasil Pemodelan Algoritma K- Nearest Neighbor K Target Kelas Percentage Split Presisi Recall Akurasi 1 0 68% 64% 60.7% 1 51% 56% 2 0 69% 90% 69% 1 71% 36% 3 0 72% 82% 70.2% 1 67% 53% 4 0 63% 84% 66.6% 1 74% 49%
P-ISSN: 2549-7480
5 0 80% 81% 75% 1 66% 63% 6 0 58% 93% 63% 1 83% 35% 7 0 74% 87% 76.2% 1 80% 63% 8 0 67% 85% 72.6% 1 81% 60% 9 0 69% 78% 66.6% 1 62% 51%
Dapat dilihat pada Tabel 3 bahwa nilai akurasi,  presisi,  dan recall yang  telah diperoleh,  nilai  terbaik berdasarkan percobaan  sebanyak  9  nilai  k  terdapat pada  k  =  7  dengan  nilai  akurasi  sebesar 76.2%. Nilai presisi dan recall pada kelas 0 (PBC)  berturut-turut,  yaitu  74%  dan  87%. Sedangkan  nilai  presisi  dan recall pada kelas  1  (nonPBC)  berturut-turut,  yaitu 80% dan 63%.
3.2 K-Nearest Neighbor (K-NN)
Pada  penelitian  ini,  algoritma Single Layer  Perceptron pada  data  training menggunakan  10 epoch (proses  algoritma perceptron yang  terjadi  dalam  pencarian). Dengan  kata  lain,  data  akan  di- training sebanyak 10 kali. Nilai learning rate yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  0.3. Hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Trainning Algoritma Single Layer Perceptron
Seperti  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  3  bahwa epoch ke-9  dan  ke-10 menghasilkan  nilai Avg  Loss yang  nyaris stabil.  Ini  menandakan  bahwa  training yang  telah  dilakukan  memberikan  hasil yang terbaik.  Jika  telah memperoleh  hasil yang  terbaik,  maka  iterasi  berhenti.
Sehingga,  akan  dilanjutkan  pada  data testing .
Pemodelan  dataset  penyakit  sirosis biliari  primer  atau  PBC  pada  data  testing menghasilkan  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.  Hasil Pemodelan Algoritma Single Layer Perceptron Kelas Presisi Recall Akurasi nonPBC (0) 66% 61% 63% PBC (1) 60% 65%
3.3 Perbandingan Kedua Algoritma
Berdasarkan nilai akurasi, presisi, dan recall  yang  telah  diperoleh  dari  masing- masing  algoritma,  yaitu  algo-ritma  K- Nearest Neighbor dan Single Layer
Perceptron ,  dapat  dibandingkan  dari parameter  tersebut  menunjukkan  bahwa algoritma  K- Nearest  Neighbor (K-NN) menghasilkan  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  nilai  akurasi,  presisi,  dan  recall yang  diperoleh  menggunakan  algoritma Single  Layer  Perceptron (SLP).  Untuk  nilai akurasi  diperoleh  sebesar  76.20%  pada algoritma  K-NN  dan  63%  pada  algoritma
SLP. Untuk nilai presisi diperoleh sebesar 77% pada algoritma K-NN dan 60% pada algoritma SLP. Untuk nilai recall diperoleh sebesar  75%  pada  algoritma  K-NN  dan 63%  pada  algoritma  SLP.    Perbandingan nilai  akurasi,  presisi,  dan recall dapat dilihat  secara  ringkas  pada  Gambar  4. Hasil  nilai  presisi  dan  nilai recall yang memiliki  nilai  di  setiap  kelasnya,  yaitu kelas  PBC  (1)  dan  nonPBC  (0),  akan dihitung  rata-ratanya  dari  dua  kelas tersebut.  Nilai  rata-rata  presisi  dan  recall yang  dibandingkan  dari  seluruh  label dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 4. Perbandingan Nilai Akurasi, Presisi, dan Recall
Gambar 5. Rata-rata Keseluruhan Nilai Presisi dan Recall dengan Metode Percentage Split
P-ISSN: 2549-7480
Dari  gambar  5  dapat  dilihat  nilai presisi  dan recall yang  dihasilkan  oleh algoritma  K-NN  ataupun  algoritma  SLP menunjukkan  bahwa  algoritma  K-NN lebih  baik  digunakan  untuk  pendeteksian dini  penyakit  sirosis  biliari  primer dibandingkan dengan algoritma SLP.

## 4. KESIMPULAN

## Hasil akurasi dari kedua algoritma K-
Nearest  Neighbor (K-NN)  sebesar  76.2% dan Single  Layer  Perceptron (SLP)  sebesar 62%, menjelaskan bahwa kedua algoritma tersebut  baik  dalam  melakukan  deteksi dini  pada  penyakit  sirosis  biliari  primer dalam  penelitian  ini.  Akan  tetapi, berdasarkan hasil percobaan yang diperoleh  menunjukkan  bahwa  algoritma K-NN  merupakan  algoritma  terbaik untuk  mendeteksi  dini  penyakit  sirosis biliari  primer  dibandingkan  dengan algoritma SLP. Hal ini mengacu pada nilai akurasi, presisi, dan recall pada algoritma K-NN  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall pada  algoritma  SLP.  Algoritma  K-NN mampu melakukan pendeteksi dini penyakit  sirosis  biliari  primer  dengan presisi sebesar 77% dan recall sebesar 75% dengan  harapan  bahwa  persentase  angka kematian di seluruh dunia dapat menurun.  Namun,  algoritma  K-NN  tidak lebih  unggul  dalam  menemukan  kembali informasi  pada  pasien  yang  mengidap penyakit  sirosis  biliari  primer.  Sebaliknya algoritma  SLP  lebih  unggul  dalam menemukan  kembali  informasi  pada pasien  yang  mengidap  penyakit  sirosis biliari  primer  dengan  nilai recall sebesar 65%.

## 5. REFERENSI
[1] V.  I.  Reshetnyak,  “Primary  biliary cirrhosis:  Clinical  and  laboratory criteria  for  its  diagnosis,” World  J. Gastroenterol. ,  vol.  21,  no.  25,  pp.
7683 – 7708,
2015, doi:
10.3748/wjg.v21.i25.7683.
[2] J.  Mattner,  “Impact  of  microbes  on the  pathogenesis  of  primary  biliary cirrhosis (PBC) and primary sclerosing  cholangitis  (PSC),” Int.  J. Mol.  Sci. ,  vol.  17,  no.  11,  2016,  doi: 10.3390/ijms17111864.
[3] E.  Jenny  Heathcote,  “Management  of primary biliary cirrhosis,” Hepatology , vol.  31,  no.  4,  pp.  1005 – 1013,  2000, doi: 10.1053/he.2000.5984.
[4]  G.  M.  Hirschfield et  al. ,  “The  British Society  of  Gastroenterology/UK-PBC primary  biliary  cholangitis  treatment and  management  guidelines,” Gut , vol.  67,  no.  9,  pp.  1568 – 1594,  2018, doi: 10.1136/gutjnl-2017-315259.
[5]  T.  Kumagi  and  E.  J.  Heathcote, “Primary  biliary  cirrhosis,” Orphanet J.  Rare  Dis. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1 – 17, 2008, doi: 10.1186/1750-1172-3-1.
[6]  A.  Jacoby et  al. ,  “Development, validation,  and  evaluation  of  the PBC-40,  a  disease  specific  health related  quality  of  life  measure  for primary  biliary  cirrhosis,” Gut ,  vol.
54,  no.  11,  pp.  1622 – 1629,  2005,  doi:
10.1136/gut.2005.065862.
[7]  D.  R.  W.  Z.  M.  Jollyta, Konsep  Data Mining  dan  Penerapan .  Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[8]  S. B. Imandoust and M. Bolandraftar, “A pplication of K-Nearest Neighbor ( KNN  )  Approach  for  Predicting
Economic
Events : Theoretical
Background,” Int.  J.  Eng.  Res.  Appl. , vol. 3, no. 5, pp. 605 – 610, 2013.
[9] G.  A.  Rosso,  “Milton,” William  Blake Context ,  no.  September,  pp.  184 – 191, 2019, doi: 10.1017/9781316534946.021.
[10] M.  Yanto,  “Penerapan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Dengan  Algoritma Perceptron  Pada  Pola  Penentuan
Nilai Status Kelulusan Sidang Skripsi,” J.  Teknoif ,  vol.  5,  no.  2,  pp.
79 – 87, 2017, doi: 10.21063/jtif.2017.v5.2.79-87. [11]  T. Mada Abdillah, “Rancangan Bangun Sistem Pengklasifikasi Kecepatan  Maksimum  Kereta  Api pada Jalur Klakah-Pasirian Menggunkan  Metode  Single  Layer
Perceptron,” Digit.  Repos.  Univ. Jember , 2017.
[12]  M.  Najwa,  B.  Warsito,  and  D. Ispriyanti, “Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma One Step  Secant  Backpropagation  dalam Return  Kurs  Rupiah  Terhadap  Dolar Amerika  Serikat,” J.  Gaussian ,  vol.  6, no. 1, pp. 61 – 70, 2017.
[13]  A.  J.  T,  D.  Yanosma,  and  K. Anggriani, “Implementasi Metode K - Nearest Neighbor (KNN) dan Simple
Additive  Weighting  (SAW)  Dalam
Pengambilan Keputusan Seleksi
Penerimaan  Anggota  Paskibraka,” vol. III, no. 0065, pp. 98 – 112, 2016.
[14]  M.  D.  Wuryandari  and  I.  Afrianto, “Perbandingan Metode Jaringan
Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Dan Learning  Vector  Quantization  Pada Pengenalan  Wajah,” Komputa ,  vol.  1, no. 1, pp. 45 – 51, 2012.
[15] Karsito  and  S.  Susanti,  “Klasifikasi Kelayakan  Peserta  Pengajuan  Kredit
Rumah  Dengan  Algoritma  Naïve Bayes Di Perumahan Azzura Residencia,” J.  Teknol.  Pelita  Bangsa ,
vol. 9, pp. 43 – 48, 2019.