## OPTIMASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DENGAN NORMALISASI DAN SELEKSI FITUR UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT LIVER
Siti Zulaikhah HR, Abdul Aziz, Wahyudi Harianto Program Studi Teknik Informatika . S1, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas . PGRI . Kanjuruhan . Malang, Jalan S.Supriadi No.48 . Malang, Indonesia yanti.rukkmana@gmail.com

## ABSTRAK
Sulitnya  mengenali  penyakit liver sejak  dini  menjadi  permasalahan  yang  sering  terjadi.  Dengan berkembangnya teknologi, saat ini diagnosis penyakit liver dapat menggunakan metode data mining . Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  penerapan  seleksi  fitur  dan  normalisasi  data  untuk  mencari  model  optimasi untuk  klasifikasi  penyakit liver dengan  algoritma K-Nearest  Neighbor .  Metode K-Nearest  Neighbor dipilih karena  memiliki prinsip sederhana dan  mudah digunakan, tetapi pada beberapa penelitiannya  memiliki akurasi relatif  rendah.  Proses  klasifikasi  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan  pengisian  data  yang  kosong setelah  itu  dilakukan  pembobotan  atribut  dan  normalisasi  pada  data  yang  terpilih.  Pada  penelitian  ini  nilai akurasi yang paling optimal didapat ketika menggunakan normalisasi min-max , dengan seleksi fitur Information Gain dan Gain Ratio digunakan  nilai rata-rata untuk mengisi kekosongan data  dengan  menggunakan  nilai k = 10.  Sedangkan  pada  seleksi  fitur Symmetrical  Uncertainty dapat  menggunakan  nilai  0  untuk  kekosongan  data dan nilai k = 5.
Kata kunci: K-Nearest Neighbor (KNN), Optimasi, Normalisasi, Seleksi Fitur

## 1. PENDAHULUAN
Masalah  yang  ditimbulkan  oleh  penyakit liver adalah  susah  mengenali  penyakit liver sejak  dini, bahkan  ketika  penyakit  tersebut  sudah  menyebar. Diagnosa  penyakit liver yang  lebih  awal  dapat meningkatkan  tindak  kelangsungan  hidup  pasien. Dengan  perkembangan  teknologi  saat  ini  diagnosa penyakit  dapat  menggunakan  metode data  mining . Salah  satu  pengembangan  dari data  mining adalah klasifikasi.  Metode  klasifikasi  banyak  digunakan untuk  menentukan  keputusan  sesuai  pengetahuan baru  yang  didapat  dari  pengolahan  data  lampau menggunakan perhitungan suatu algoritma [1].
Metode  yang  digunakan  untuk  membangun model  klasifikasi  dalam  penyakit  liver  yaitu K- Nearest  Neighbor (KNN). Karena pada penelitian ini sebelumnya yang dilakukan oleh [2] yang membandingkan  kinerja  algoritma Naïve  Bayes , Decision  Tree dan K-Nearest  Neighbor (KNN) menunjukkan    bahwa  kinerja  KNN  memiliki  nilai akurasi  terendah  dengan  rata-rata  56,7%.  Pada penelitian  [3]  mengusulkan  untuk  melakukan  seleksi fitur  dengan  cara  membuang  atribut  yang  kurang berpengaruh  terhadap  data  yang  diujikan  sebelum dilakukan klasifikasi dengan metode KNN.
Sedangkan  dalam  penelitian  [4]  menggunakan gain  ratio sebagai  dasar  dalam  pembobotan  setiap atribut pada algoritma KNN. Dari penelitian tersebut, algoritma  KNN  dengan  menggunakan  seleksi  fitur gain  ratio dinilai  lebih  intuitif  dan  mudah  dipahami. Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  tersebut mendapatkan peningkatan akurasi sebesar 5%.
Penelitian lain juga dilakukan dengan melakukan  proses preprocessing dengan  normalisasi dan  mengisi missing  value .  Normalisasi  dilakukan pada  data  yang  telah  dipilih  atributnya  berdasarkan proses  seleksi  fitur  dan missing  value dilakukan
dilakukan karena adanya data yang kosong atau tidak memiliki  nilai  atau  informasi  pada  beberapa atributnya.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini berfokus  pada  peningkatan  akurasi  pada  klasifikasi penyakit  liver  dengan  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbor (KNN)  dengan  menggunakan normalisasi  pada  data  yang  telah  dilakukan  seleksi fitur.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Klasifikasi
Menurut  [5]  klasifikasi  data  mining  merupakan penempatan  suatu  objek  ke  salah  satu  dari  beberapa kategori yang telah ditetapkan sebelumnya. Klasifikasi merupakan suatu tipe data yang dianalisis dan  dapat  membantu  untuk  menentukan  kelas  dari sampel  data  yang  ingin  diklasifikasikan  dan menemukan hubungan antar atribut.
2.2. K-Nearest Neighbor (KNN) Perhitungan algoritma KNN menggunakan jarak antara  seluruh  seluruh  data training dan  data testing , dan  kemudian  data  terdekat  atau  data  yang  paling banyak  memiliki  kemiripin  akan  diambil  untuk klasifikasi [6]. Perhitungan algortima KNN menggunakan  jarak  antara  seluruh  data training dan data testing, dan  kemudian  data  terdekat  atau  data yang paling banyak memiliki kemiripan akan diambil untuk klasifikasi.

## 2.3. Seleksi Fitur
Seleksi fitur merupakan proses pemilihan atribut yang  sesuai  dari  sekumpulan  atribut  yang  banyak, Algoritma  memroses  data  lebih  cepat  dengan mengurangi atribut atau fitur yang tidak relevan. Oleh karena  itu,  pemilihan  seleksi  fitur  yang  tepat  akan menghasilkan hasil klasifikasi yang lebih cepat [7].
2.4. Information Gain
Information gain merupakan salah satu algortima  dalam machine  learning yang  populer  dan memiliki  keunggulan  dalam  membatasi  pentingnya suatu  atribut,  karena  tidak  semua  atribut  dapat digunakan  dalam  proses  klasifikasi  sehingga  akan membuat kinerja algoritma menjadi tidak efisien.

## 2.5. Gain Ratio
Peningkatan  dari information  gain dalam mengoptimalkan  nilai  yang  normalisasi  untuk  fitur didalam klasifikasi, pada gain ratio memerlukan hasil perhitungan information  gain .  Sehingga gain  ratio memerlukan  hasil  modifikasi  dari  perhitungan  yang sama seperti information gain .
2.6. Symmetrical Uncertainty Symmetrical  Uncertainty merupakan  suatu pendekatan  untuk  mengukur  nilai  suatu  fitur  dengan mengukur ketidakpastian simetris yang terkait dengan kelas  dan  mengkompensasi  penyimpangan  dalam metode seleksi fitur information gain [8].

## 2.7. Normalisasi
Proses  normalisasi  data  dilakukan  untuk menyamarkan  nilai  data  apabila  terdapat  perbedaan yang signifikan pada range nilai, sehingga memudahkan dalam penerapannya [9].
2.8. Missing Value Missing  value dapat  terjadi  karena  informasi tentang  objek  sulit  dicari,  tidak  diberikan  atau informasi  tersebut  memang  tidak  ada. Missing  value adalah masalah yang terjadi dalam penelitian. Adanya missing pada  data  yang  dianalisis  dapat  menurunkan keakuratan dan kualitas data pada saat diolah [10].
2.9. Confusion Matrix Confusion matrix merupakan alat untuk mengevaluasi model klasifikasi untuk memperkirakan objek  mana  benar  atau  salah  [11]. Matrix prediksi akan  dibandingkan  dengan  kelas  asli  dari  data  input, yaitu nilai aktual dan prediksi klasifikasi.

## 2.10. 10- Fold Cross Validation
Proses ini diulangi hingga 10 kali hingga semua record data  menjadi  bagian  dari  data  uji.  Proses  ini juga  dikenal  sebagai  10- fold  cross  validation . Validasi  ini  telah  terbukti  memberikan  kinerja algoritmik  yang  lebih  stabil,  oleh  karena  itu  banyak digunakan oleh para peneliti [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  mencari  model  optimasi  yang  diusulkan pada  penelitian  ini  untuk  meningkatkan  akurasi  pada K-Nearest Neighbor dengan menggunakan penanganan pada missing value , normalisasi data dan dilakukan  seleksi  fitur,  maka  dilakukan  pengujian penelitian dengan tahapan penelitiannnya ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Penelitian
3.1. Pengambilan Data Pada  pengumpulan  data  diperoleh  dari  Website UCI Machine Learning Repository (https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php) yaitu berupa  dataset  ILPD  ( Indian  Liver  Patient  Dataset ) tahun  2012.  Dataset  tersebut  diolah  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Dan  dataset  ini terdapat  beberapa  atribut,  yaitu  Age,  Gender,  Total pada  Bilirubin,  Direct  Bilirubin,  ALK  ( Alkaline Phosphotase ),  SGPT  ( Alamine  Aminoteransferase ), SGOT  ( Aspartate  Aminotransferase ),  TP  ( Total Protein ),  ALB  ( Albumin), A/G  ( Ratio  Albumin  and Globulin  Ratio ),  Selector  ( Class ).  Dengan  jumlah data sebanyak 583.

## 3.2. Penanganan Missing Value
Penanganan missing  value perlu dilakukan pada data  yang  akan  diteliti,  karena  adanya  missing  value dapat  menurunkan  hasil  akurasi  pada  proses klasifikasi  data.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  dua sekenario  penanganan missing .  Pertama,  dilakukan dengan mengisi data yang missing (kosong) dengan 0 dan sekenario selanjutnya dengan  mengganti  missing value  berdasarkan  nilai  rata-rata  dari  seluruh  data pada atribut yang terdapat kekosongan data.

## 3.3. Seleksi Fitur
Tahapan  selanjutnya  yang  akan  dilakukan adalah  seleksi  fitur,  seleksi  fitur  dilakukan  agar algoritma  memroses data lebih cepat. Metode seleksi fitur Information  Gain , Gain  Ratio ,  dan Symmetrical Uncertainty akan  dilakukan  pada  penelitian  ini dengan  tujuan  untuk  mengurangi  atribut  yang  tidak relevan pada data.

## 3.4. Normalisasi Data
Proses  normalisasi  data  dilakukan  untuk menyeimbangkan  nilai  data.  Data  yang  akan dinormalisasi adalah data yang telah dilakukan proses penanganan  missing  value.  Proses  ini  dilakukan untuk  menyeimbangkan  nilai  data  apabila  data memiliki  rentang  nilai  yang  jauh  dan  memudahkan untuk proses klasifikasinya.

## 3.5. Klasifikasi KNN
Tahap  klasifikasi  KNN  dilakukan  pada  data yang  sudah  diseleksi  fitur  dan  normalisasi  terlebih dahulu  yang  sudah  diproses  sebelumnya.  Untuk penentuan  nilai  k  yang  nantinya  akan  dipilih  sebagai model  klasifikasi  yang  paling  optimal  dilakukan dengan menguji variasi nilai k menggunakan angka 1 sampai  10.  Pengujian  ini  untuk  melihat  pengaruh perubahan  nilai  k  terhadap  nilai accuracy .  Serta dilakukan  juga  pengujian cross  validation untuk melihat efektifitas kinerja model.

## 3.6. Evaluasi dengan Confusion Matrix
Tahap  evaluasi  dilakukan  diakhir  proses penelitian.  Tahap  ini  bermanfaat  untuk  melakukan pengujian  model  dan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan. Dalam  penelitian  ini  evaluasi  dilakukan  dengan confusion matrix .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  meningkatkan  akurasi  algortima K- Nearest  Neighbor (KNN)  dengan  normalisasi  dan seleksi  fitur untuk klasifikasi penyakit liver memiliki beberapa tahapan.
4.1. Penanganan Missing Value
Penanganan missing  value dilakukan  dengan mengisi  data  yang  kosong  dengan  nilai  0  yang  dapat dilihat pada tabel dibawah
Tabel 1. Penanganan Missing Value = 0 Age Gender TB  …  A/G Diagnosis 45 Female 0.9  …
0 Liver 51 Male 0.8  … 0 Liver 35 Female 0.6  … 0 Non-Liver 27 Male 1.3  … 0 Non-Liver
Kemudian  dilakukan  penangan missing  value lain  dilakukan  dengan  mengisi  nilai  rata-rata  dari seluruh  atribut  yang  memiliki  kekosongan  data  yang dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Penanganan Missing Value = Average Age  Gender TB  …  A/G Diagnosis 45 Female 0.9  …  0.95 Liver 51 Male 0.8  …  0.95 Liver 35 Female 0.6  …  0.95 Non-Liver 27 Male 1.3  …  0.95 Non-Liver
4.2. Seleksi Fitur Information Gain
Seleksi  fitur  dilakukan  setelah  melalui  proses penangan missing  value .  Dalam  proses  perhitungan bobot  atribut  dilakukan  dengan  menggunakan RapidMiner  Studio dengan  skema  pengujian  sebagai berikut
Gambar 2. Skema Seleksi Fitur Information Gain
Dari  hasil  pengujian  dengan  skema  diatas diketahui  bahwa  atribut  DB  ( Direct  Bilirubin ) memiliki  bobot paling besar dengan nilai 0.086  yang berarti  bahwa  atribut  tersebut  memiliki  pengaruh yang  paling  besar  terhadap  dataset,  dan  begitu seterusnya  hingga  atribut  TP  ( Total  Protiens )  yang memiliki pengaruh paling kecil pada data set dengan nilai  atribut  0.005  yang  secara  lengkap  bisa  dilihat pada tabel dibawah ini
Tabel 3. Hasil Information Gain No Atribut Information Gain 1 DB 0.086 2 TB 0.085 3 Sgot Asparte Aminotransferase 0.067 4 Alkhos Alkanine Phosphotase 0.066 5 Sgpt Alamine Aminotransferase 0.060 6 A/G 0.026 7 Age 0.021 8 ALB 0.020 9 Gender 0.005 10  TP 0.005 Pemilihan atribut dilakukan dengan menggunakan persamaan
log 2 10  = 3.32
Sehingga  dataset dataset  Indian  Liver  Patient Datasets memiliki 10 atribut yang selanjutnya diilih 3 atribut tertinggi  yang dianggap sebagai atribut paling berpengaruh  berdasarkan  nilai  pembobotan  tertinggi untuk  dilakukan  proses  klasifikasi  yang  dapat  dilihat pada tabel 2
Tabel 4. Atribut terilih pada Information Gain No Atribut Information Gain 1  DB 0.086 2  TB 0.085 3 Sgot Asparte Aminotransferase 0.067

## 4.3. Seleksi Fitur Gain Ratio
Pada  proses  perhitungan  bobot  atribut  dengan seleksi fitur gain ratio dilakukan dengan menggunakan RapidMiner  Studio dengan  skema pengujian ditunjukkan pada gambar 3
Gambar 3. Skema seleksi fitur Gain Ratio
Proses  pembacaan  data  menggunakan  operator “ Retrieve ” dilakukan dengan cara drag and drop pada data  yang  sudah  di  import.  Setelah  itu  ditambahkan operator  “ Weight  by  Information  Gain  Ratio ”, operator ini digunakan untuk memberikan bobot pada setiap atribut.
Tabel 5. Hasil seleksi fitur Gain Ratio No Atribut Gain Ratio 1 Sgpt Alamine Aminotransferase 0.227 2 Age 0.201 3 Sgot Asparte Aminotransferase 0.170 4 DB 0.115 5 TB 0.113 6 Alkhos Alkanine Phosphotase 0.066 7 TP 0.061 8 A/G 0.054 9 ALB 0.054 10 Gender 0.006
Atribut terpilih pada seleksi fitur gain ratio pada dataset Indian  Liver  Patient  Dataset adalah Sgpt Alamine  Aminotransferase , Age dan Sgot  Asparte Aminotransferase yang dapat dilihat pada Tabel 6
Tabel 6. Atribut terpilih pada Gain Ratio No Atribut Gain Ratio 1 Sgpt Alamine Aminotransferase 0.227 2 Age 0.201 3 Sgot Asparte Aminotransferase 0.170
Gambar 4. Skema seleksi fitur symmetrical uncertainty
4.4. Seleksi Fitur Symmetrical Uncertainty
Pada  proses  perhitungan  bobot  atribut  dengan seleksi  fitur symmetrical  uncertainty dilakukan dengan  menggunakan  RapidMiner  Studio  dengan skema  pengujian  seperti  Gambar  3  diatas  didapat hasil seperti tabel 7 berikut
Tabel 7. Hasil seleksi fitur Symmetrical Uncertainty No Atribut Symmetrical Uncertainty 1 TB 0.069 2 DB 0.066 3 Sgpt Alamine Aminotransferase 0.045 4 Alkhos Alkanine Phosphotase 0.044 5 Sgot Asparte Aminotransferase 0.035 6 A/G 0.029 7 Age 0.024 8 ALB 0.016 9 Gender 0.006 10  TP 0.004
Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  atribut TB  ( Total  Bilirubin )  memiliki  bobot  paling  besar dengan nilai 0.069 yang berarti bahwa atribut tersebut memiliki  pengaruh  yang  paling  besar  terhadap dataset,  dan  begitu  seterusnya  hingga  atribut  TP ( Total Protiens ) yang memiliki pengaruh paling kecil pada data set dengan nilai atribut 0.004.
Tabel 8. Hasil seleksi fitur symmetrical uncertainty No Atribut Information Gain 1  DB 0.069 2  TB 0.066 3 Sgpt Alamine Aminotransferase 0.045

## 4.5. Normalisasi
Normalisasi dilakukan pada data yang ada untuk memetakan  data  dalam  rentang  tertentu.  Data  yang dinormalisasi  adalah  data  berdasarkan  atribut  yang dipilih  pada  tahap  pemilihan  data  menggunakan seleksi fitur.
a) Normalisasi Min-Max
Gambar 5. Proses min-max normalization
Proses  normalisasi  data  dilakukan  dengan bantuan RapidMiner  Studio dengan  menggunakan operator “ Retrieve ” yang dilakukan dengan cara drag and  drop data  yang  sudah  di import sebelumya. Setelah  data  sudah  terbaca,  tambahkan  operator “ Select Attributes ”  dan  “ Normalize ”  dengan parameter yang sudah terpapar pada gambar 5.
b) Normalisasi Z-Score
Gambar 6. Proses z-score normalization
Tahap  normalisasi  dilakukan  pada  data  yang dipilih  pada  proses  seleksi  fitur.  Proses  normalisasi data menggunakan  bantuan RapidMiner Studio . Pada proses Z-Score Normalization menggunakan RapidMiner ditunjukkan pada Gambar 6. 4.6. Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Pada proses klasifikasi dari Indian Liver Patient Dataset menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan  menggunakan  10- Fold  Cross  Validation . Pada operator “ Cross  Validation ” terdapat  parameter number  of  folds’ yang  digunakan  untuk  mengatur berapa jumlah folds yang dibutuhkan, pada penelitian ini  akan  menggunakan  10  nilai folds. 10- Fold  Cross Validation artinya data akan dibagi menjadi 90% data menjadi  data  latih  dan  10%-nya  menjadi  data  uji. Dengan sampling  type menggunakan shuffled sampling. Didalam operator “ Cross
Validation ” menggunakan  operator  “ k-NN ”  dengan  parameter nilai k disesuaikan  dengan  kebutuhan  dan  pada parameter  pengukuran  jarak  dipilih  e uclidean distance. Sehingga  pada  operator measure  types dipilih NumericalMeasure dan  pada  parameter numerical measure pilih pada pilihan EuclideanDistance. Operator  KNN  pada RapidMiner dan parameternya ditampilkan pada Gambar 7.
Pada  penelitian  ini  melakukan  penangana  pada data  yang  mengalami  kekosongan  atau  disebut missing  value, normalisasi min-max dan Z-Score , serta dilakukan seleksi fitur dengan information gain, gain  ratio, dan symmetrical  uncertainty untuk mengoptimalkan kinerja algoritma K-Nearest Neighbor dengan mengujikan nilai k dari 1 sampai 10 sehingga  bisa  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih baik  dengan  tanpa  dilakukan  seleksi  fitur.  Data  set yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Indian Liver  Patient  Datasets (ILPD)  yang  diperoleh  dari UCI  Machine  Learning  Repository. Data ini  adalah data  sekunder  yang  merupakan  data  yang  digunakan dalam penelitiannya didapatkan secara tidak langsung melainkan  melalui  perantara.  Pada  data  ILPD terdapat 10 atribut dan 1 atribut class .
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mencari  model klasifikasi yang paling optimal untuk mengklasifikasi penyakit liver ,  dengan  cara  membandingkan  hasil akurasi algoritma KNN setelah dilakukan penanganan missing  value ,  normalisasi  dan  seleksi  fitur  dengan algoritma KNN yang tanpa menggunakan seleksi fitur untuk mengetahui pengaruh seleksi fitur pada tingkat akurasi algoritma KNN.
Missing pada  data  dikarenakan  adanya  data yang kosong pada atributnya, missing value pada data ini  dilakukan  dengan  mengganti  nilai  yang missing dengan 0 dan nilai rata-rata dari atribut yang memiliki kekosongan  data.  Selanjutnya  dilakukan  normalisasi pada  data,  metode  normalisasi  menggunakan Min- Max dan Z-Score yang dapat memberikan peningkatan  akurasi  dengan  merepresentasikan  data asli dalam bentuk data baru dengan rentang nilai yang hamper  seragam.  Karena hal  tersebut  dapat menyederhanakan data sehingga proses yang dilakukan lebih cepat dan memberikan hasil optimasi yang lebih meningkat pada algoritma KNN. Selain itu dilakukan  juga proses seleksi  fitur, seleksi  fitur  yang digunakan pada penelitian ini menggunakan pembobotan Information Gain (IG), Gain Ratio (GR), dan Symmetrical Uncertainty (SU). Proses klasifikasi ini  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai k antara  1 sampai 10.
Gambar 8. Hasil Akurasi
Penelitian  ini  mendapatkan  hasil  akurasi  sesuai model  yang  paling  optimal  dapat  dilihat  seperti
gambar  8,  pada information  gain dan  gain  ratio didapatkan  nilai  paling  optimal  pada missing  value yang  dilakukan  penanganan  dengan  nilai  rata-rata pada  data  yang  memiliki  nilai  kekosongan  dan dilakukan  normalisasi min-max juga  nilai k =  10. Sedangkan  pada symmetrical  uncertainty didapatkan nilai  optimal  pada  nilai k =  5  dan  menggunakan penanganan missing  value dengan  0  dan  normalisasi min- max yang dapat dilihat pada gambar berikut

## 5. KESIMPUL8AN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  terkalit  implementasi normalisasi  dan  seleksi  fitur  untuk  meningkatkan akurasi  ada  algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN) pada Indian  Liver  Patient Dataset  dapat  ditarik kesimpulan  sebagai  berikut:  Pada  penelitian  ini penerapan seleksi fitur dengan menggunakan pembobotan Information  Gain , Gain  Ratio ,  dan Symmetrical  Uncertainty pada Indian Liver  Patient Dataset menggunakan  lagoritma  KNN  tidak  selalu meningkatkan hasil akurasi setelah proses klasifikasinya.  Implementasi  normalisasi  data  pada seleksi  fitur  juga  dapat  mempengaruhi  hasil  akurasi, normalisasi data yang tepat saat menggunakan seleksi fitur  pada  data  ini  adalah  menggunakan Min-Max Normalization. Model  klasifikasi  yang  didapatkan pada  penelitian  ini  berupa  model  optimasi  pada seleksi  fitur Information  Gain dan Gain  Ratio dapat meningkatkan  hasil  akurasi  apabila  dilakukan pengisian  data  yang  kosong  dengan  nilai  rata-rata pada  data  yang  memiliki  kekosongan  data  dan normalisasi Min-Max serta menggunakan nilai k = 10, apa bila dengan seleksi fitur Symmetrical Uncertainty dapat menggunakan penanganan data kosong dengan 0  dan  normalisasi  data Min-Max serta  menggunakan nilai k = 5. Adapun saran untuk penelitian yang ingin mengembangkan  labih  lanjut  adalah  pada  penelitian selanjutnya diharapkan dapat mengembangkan penelitian  ini  dengan  menggunakan  algoritma  lain yang  dapat  meningkatkan  hasil  akurasi  pada klasifikasi  penyakit liver serta  pada  penelitian selanjutnya diharapkan mampu meningkatkan kinerja algortima KNN pada data lain yang lebih besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. &. K. M. A. Sugianti, "Pengingkatan Akurasi Algoritma  KNN  dengan  Seleksi  Fitur  Gain
Ratio  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes Melitus," IC-Tech, vol. 12, no. 2, 6, 2017.
[2] P.  I.  Ashari, "Performance  Comparising Between  Naive  Bayes,  Decission  Tree  and  K- Nearest  Neighbor  in  Searching  Alternative Design  in  an  Energy  Simulation  Tool," International  Journal  of  Advanced  Computer Science  and  Applications  (IJACSA), vol.  4,  no. 11, pp. 33-39, 2018.
[3] M.  E.  S.  &.  S.  R.  W.  Daniel,  "The  Analysis  of Attribution  Reduction  of  K-Nearest  Neighbor (KNN)  Algorithm  by  Using  Chi-Square," In Journal  of  Physics:  Conference  Series, vol. 1424, no. 1, 2019.
[4] A.  Duneja  and  T.  Puyalnithi,  "Enhancing Classification Accuracy of K-Nearest Neighbours  Algorithm  Using  Gain  Ratio," International  Research  Journal  of  Engineering and Technology (IRJET), vol. 4, no. 9, pp. 1385- 1388, 2017.
[5] S.  &.  S.  D.  Susanto,  Pengantar  Data  Mining: Menggali  Pengetahuan  Dari  Bongkahan  Data., Yogyakarta: Andi Offset, 2018.
[6] d. I. Binabar S. W., "Optimasi Parameter K Pada Algoritma KNN Untuk Deteksi Penyakit Kanker Payudara," IC-Tech, vol. 2, pp. 11-18, 2017.
[7] L.  H.  R,  "An  Intellegent  Model  for  Liver Disease  Diagnosis  Artificial  Intellegence  in Medicine," 2019.
[8] A.  K.  B.  Ginting,  M.  S.  Lydia  and  M.  Z. Elviwaty,  "Peningkatan  Akurasi  Metode  K-
Nearest  Neighbor  dengan  Seleksi  Fitur,"
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol.  5,  no.  4,  pp.  1714-1719, 2021.
[9] F. Yunita,
"Penerapan Data Mining Menggunkan  Algoritma  K-Means  Clustring
Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru," Sistemasi, vol. 7, no. 3, p. 238, 2018.
[10] T. Hendrawati, "KAJIAN METODE

## IMPUTASI DALAM MENANGANI MISSING
DATA.,"  in Pros.  Semin.  Nas.  Mat.  dan Pendidik. Mat , 2018.
[11] S. D. Indrayanti, "Peningkatan Akurasi Algoritma  KNN  Dengan  Seleksi  Fitur  Gain Ratio  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes Mellitus.," IC-Tech, vol. 12, no. 2, 2017.