## Analisis K-Nearest Neighbour Dalam Mendiagnosa Grandemultipara
Muhammad Zunaidi 1 , Purwadi 2 , Asyahri Hadi Nasyuha 1*
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 mhdzunaidi@gmail.com, 2 ki_pur@yahoo.co.id, 3* asyahrihadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com Submitted: 12/05/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 30/06/2022
Abstrak – Grandemultipara  ini adalah Perempuan yang melahirkan lebih dari empat kali biasanya mengalami penyulit dalam kehamilan dan persalinan. Grandemultipara atau   yang   lebih dikenal dengan  sebutan ibu yang melahirkan lebih dari 4 kali bisa  menyebabkan  beragam komplikasi kehamilan  yang  akan dialami oleh si ibu, salah satunya  perdarahan.    Kehamilan grandemultipara  termasuk  dalam  kehamilan  berisiko  tinggi,  karena  komplikasi  bisa  terjadi  baik  saat  hamil  atau melahirkan..  Algortima  K-NN  dapat  diterapkan  dalam  proses  terhadap  diagnosa  penyakit  manusia  maka  diambil  beberapa referensi diantaranya digunakan dalam mendiagnosa beberapa penyakit. Dengan Algoritma K-NN yang akan digunakan dalam penelitian ini, di mana data gejala penyakit Grandemultipara yang didapatkan dari seorang pakar diolah sesuai dengan algoritma tersebut untuk menghasilkan informasi diagnosa yang akurat terhadap penyakit  Grandemultipara. Analisis Metode K-NN ini mampu memberikan informasi dan solusi dalam memecahkan permasalahan dari penyakit Grandemultipara.
Kata Kunci: Grandemultipara; K-Nearest Neighbour
Abstract – Grandemultipara are women who give birth more than four times usually experience complications in  pregnancy and childbirth. Grandemultipara or better known as mothers who give birth more than 4 times can cause various pregnancy complications that will be experienced by the mother, one of which is bleeding. Grandemultipara pregnancies are included in high-risk pregnancies, because complications can occur either during pregnancy or childbirth. The K-NN algorithm can be applied in the process of diagnosing human diseases, so several references are taken including those used in diagnosing several diseases. With the K-NN algorithm that will be used in this study, where data on symptoms of Grandemultipara disease obtained from an expert is processed according to the algorithm to produce accurate diagnostic information for Grandemultipara disease. Analysis of the K-NN method is able to provide information and solutions in solving the problems of Grandemultipara disease.
Keywords : Grandemultipara; K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Grandemultipara ini  adalah  Perempuan  yang  melahirkan  lebih  dari  empat  kali  biasanya  mengalami  penyulit dalam  kehamilan  dan  persalinan[1]. Grandemultipara atau      yang      lebih  dikenal  dengan  sebutan  ibu      yang melahirkan   lebih   dari   4   kali   bisa  menyebabkan beragam komplikasi kehamilan yang akan dialami oleh si ibu, salah satunya  perdarahan.    Kehamilan grandemultipara termasuk  dalam  kehamilan  berisiko  tinggi,  karena komplikasi  bisa  terjadi  baik saat hamil  atau melahirkan.  Beberapa  risiko komplikasi  yang mungkin  terjadi antara  lain  perdarahan ante  partum ,  (pendarahan  yang  terjadi  setelah  usia  kandungan  28  minggu),  solustio, plasentae (lepasnya sebagian  atau  semua plasenta dari    rahim), plasenta    previa (jalan    lahir    tertutup plasenta ), spontaneus   abortion (keguguran),  dan intrauterine  growth  retadation (IUGR), atau pertumbuhan bayi  yang  buruk  dalam  rahim. Grandemultipara juga  bisa berakibat komplikasi  pada  persalinan, antara  lain dengan  meningkatkan  risiko  terjadinya uterine  atony (perdarahan  pasca  melahirkan), ruptur  uteri (robeknya dinding  rahim),  serta malpresentation (bayi  salah  posisi  lahir). Wanita  dengan  kehamilan  resiko  tinggi  harus mempersiapkan  diri  dengan  lebih  memerhatikan  perawatan  kesehatannya  dalam  menghadapi  kehamilan  resiko tinggi ini. Sebagian besar ibu dengan Grademultipara adalah dari golongan sosial ekonomi yang rendah adanya kepercayaan  budaya  dan  masyarakat  dan  tingkat  pendidikan  yang  rendah  juga  berpengaruh.  Perdarahan merupakan salah satu risiko  besar  yang  harus dialami oleh ibu yang jumlah kehamilannya empat kali atau lebih, dibandingkan ibu yang hamil kurang dari empat kali. "Perdarahan yang terjadi akibat grandemultipara tergolong hebat,  dan  akhirnya  membuat  si  ibu  akan  mengalami  serangan anemia .  Untuk  menghindari  berbagai  risiko kehamilan grandemultipara ,  sebaiknya  rencanakan  kehamilan  dengan    baik    sehingga    menurunkan    angka kematian  ibu  dan  bayi  yang  masih cukup tinggi di Indonesia. Jika sudah terlanjur mengalami grandemultipara , sebaiknya deteksi kehamilan sejak dini sehingga kemungkinan kelainan dan komplikasi masih bisa diatasi sejak dini. KNN termasuk algoritma supervised learning, dimana hasil dari query instance yang baru, diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada KKN [2] . Kelas yang paling banyak  muncul  yang  akan  menjadi  kelas hasil  klasifikasi. Nearest  Neighbour adalah  suatu  pendekatan untuk menghitung  kedekatan antara  kasus  baru dengan kasus  lama, seperti pada penelitian [3],[4]  yaitu  berdasarkan  pada  pencocokan  bobot  dari  sejumlah fitur  yang ada. Pada penelitian lain juga [5],[6] menggunakan KNN sebagai penyelesaian masalah klasifikasi sebuah penyakit. Analisis ini bertujuan mengetahui bahwa metode KNN dapat digunakan dalam mendiagnosa penyakit, sehingga dapat memberikan informasi kepada masyarakat secara luas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian pada diagnosa Grandemulltipara menggunakan K-Nearest Neighbour diuraikan pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan buku dan artikel yang relevan dengan penelitian ini. Data  yang  didapatkan  merupakan  materi  yang  berhubungan  dengan  permasalahan,  perancangan  dan  analisis metode  KNN.  Kemudian  selanjutnya  melakukan  analisis  untuk  menentukan  nilai  masing-masing  gejala  yang digunakan  pada  metode  KNN.  Berikutnya  tahapan  implementasi  akan  digunakan  analisis  metode  KNN  untuk menentukan  hasil  dari  gejala  yang  didapatkan  dari  pengumpulan  data  dengan  menggunakan  penerapan  metode KNN. Dan hasil yang didapatkan merupakan diagnosa sementara yang dapat  digunakan sebagai  rujukan untuk mendapatkan solusi.

## 2.2 Algoritma K-Nearest  Neighbour
K-nearest neighbor adalah salah satu algoritma machine learning dengan pendekatan supervised learning yang bekerja dengan mengkelaskan data baru menggunakan kemiripan antara data baru dengan sejumlah data (k) pada lokasi yang terdekat  yang  telah  tersedia[7],[8].  Algoritma  ini  menerapkan  lazy  learning”  atau  “instant  based  learning”  dan merupakan algoritma non parametrik. Algoritma KNN digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma K-Nearest Neighbor  (KNN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  yang  berdasarkan  dari  data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut[9],[10]. Algoritma Nearest   Neighbour merupakan teknik sederhana  untuk  mencari  jarak  terdekat  dari tiap  -  tiap  kasus  ( cases )  yang  ada  di  dalam database ,  dan seberapa  mirip  ukuran  kemiripan  ( similarity )  setiap source  case yang  ada  di dalam database dengan  target case [11] . Dengan fungsi similarity sebagai berikut[12],[13]:
Total Similarity = ∑ 𝑊𝑖.𝑆𝑖𝑚(𝑓𝑖 𝑇 𝑓𝑖 𝑆 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑊𝑖 𝑛 𝑖=1
(1)
Keterangan: T = Kasus baru. S = Kasus yang ada dalam penyimpanan. n = Jumlah atribut dalam masing - masing kasus. i  = Atribut individu  antara  1  s/d  n. f  =  Fungsi similarity antara kasus T dan kasus S.
Wi = Bobot yang diberikan kepada atribut ke – i.
Kemiripan  biasanya   jatuh  dalam  rentang   0  sampai dengan  1,  dimana 0  sama  sekali  tidak  ada  kasus yang cocok atau mirip, dan nilai 1 berarti 100% cocok[14]. Kasus baru (T) merupakan kasus yang akan dijadikan target  dan akan dibandingkan dengan source case . Jumlah keseluruhan atribut  (n) yaitu jumlah atribut  yang ada dalam kasus. Setelah similarity antar  kasus  baru dan semua kasus  yang  disimpan  telah  dihitung,    maka  kasus yang    paling    mirip  akan diambil   (kasus  dengan   nilai  kemiripan   tertinggi)[15].   Kasus-kasus  ini kemudian digunakan kembali untuk membantu memecahkan kasus baru berikutnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  terjadi tentang  penyakit Grandemultipara berdasarkan  gejala-gejala yang  terjadi  pada  perangkat  maka  dibutuhkan  suatu  system  yang  mampu  bisa  mengadopsi  proses  dan  cara berpikir seorang pakar dapat memiliki lebih dari satu gejala . Adapun    algoritma     (tahapan    2)    sistem    pakar tentang penyakit Grandemultipara dengan teknik Case Base Reasoning adalah sebagai berikut:
Pengumpulan Data Analisis Data Implementasi KNN Hasil
1. Pembuatan Represensasi Pengetahuan
2. Membuat Nilai Densitas dari Gejala
3. Menerapkan   Teknik   Case   Base   Reasoning    pada   Al-goritma   K-Nearest Neighbour  mendiagnosa penyakit Grandemultipara.
Pengembangan sistem pakar merupakan pemindahan pengetahuan kepakaran dari seorang pakar kedalam sebuah  sistem  komputer  dengan  memanfaatkan  pengetahuan  yang  ada.  Pengetahuan  dari  seorang  pakar  akan dipindahkan   kedalam   sebuah  system  pakar   terlebih   dahulu   harus   dituangkan dalam sebuah table sebagai media  penyimpanan  data  pengetahuan  nantinya  akan  menjadi  sumber  pengetahuan  dari  seorang  pakar,  ini tentunya menjadi acuan dasar sistem dalam menarik suatu kesimpulan. Berikut  ini adalah data-data pasien yang pernah memeriksa penyakit Grandemultipara di Klinik Binjai Serbangan Kisaran.
Tabel 1. Bobot Kriteria Gejala No Nama Gejala Kode Bobot 1 Nyeri G1 0.3 2 Kontraksi Rahim G2 0.2 3 Bernapas dengan cepat G3 0.1 4 Kontraksi berlangsung cepat G4 0.1 5 Pendarahan pada vagina G5 0.2 6 Rahim terasa sakit G6 0.1 7 Kurangnya pergerakan janin G7 0.2 8 Kontraksi dini G8 0.2 9 Mual G9 0.1 10  Nyeri payudara G10 0.2 11  Posisi bayi sungsang G11 0.1 12  Kelainan pada plasenta G12 0.2 Tabel 2. Data Sampel Gejala Penyakit No Jenis Penyakit Kode Gejala Penyakit Penanganan 1 Pendarahan Antepartum G1 G2 G3 Nyeri Kontraksi Rahim Bernapas dengan cepat Menkomsusi banyak air Pikirkan hal-hal yang menyenangkan Istirahat dan relaksasi 2 Solustio Plasenta G4 G5 G6 G7 Kontraksi berlangsung cepat Pendarahan pada vagina Rahim terasa sakit Kurangnya pergerakan janin Kontraksi Persalinan Hindari aktivitas mengangkat benda berat Kurangin aktivitas yang membuat tubuh lelah Menkosumsi  makanan  manis  dan  minum  air dingin 3 Plasenta Previa G8 Kontraksi dini Ubah posisi, minta dukungan 4 Spontaneus Abortion G9 G10 G11 G12 Mual Nyeri payudara Posisi bayi sungsang Kelainan pada plasenta Beralih  ke  makanan  lemak.  Pilih  makanan hambar dibandingkan makanan pedas. Kompres dengan es batu atau air dingin Gunakan minyak esensial Menkomsumsi  makanan  yang  bergizi,  seperti ikan, susu, sayuran serta buah-buahan.
Untuk  menyelesaikan  pada  fase  awal  perlu  ditentukan  kedekatan  antara  setiap nilai atribut, berikut nilai kedekatan atribut dari setiap kondisinya.
Tabel 3. Kedekatan Nilai atribut Kriteria Kedekatan 1 Kedekatan 2 Nilai YA YA 1 TIDAK TIDAK 1 YA TIDAK 0,1 TIDAK YA 0,1 Tabel 4. Sampel Data Kasus Baru KASUS BARU Gejala Keterangan W1 YA W2 TIDAK
KASUS BARU Gejala Keterangan W3 YA W4 YA W5 TIDAK W6 YA W7 YA W8 TIDAK W9 YA
Maka  untuk  menyelesaikan  masalah  diatas,  berikut  ini  adalah  algoritma penyelesaian. 1. Retrive ( Proses pencarian kemiripan kasus baru dengan kasus lama)
Tabel 5. Nilai Kedetakan Atribut Kasus Baru dengan Kasus Nomor 1 Kasus Baru Kasus Lama NK Gejala Keterangan Gejala Keterangan W1 YA W1 YA 1 W2 TIDAK W2 TIDAK 1 W3 YA W3 YA 1 W4 YA W4 TIDAK 0.1 W5 TIDAK W5 YA 0.1 W6 YA W6 YA 1 W7 YA W7 TIDAK 0.1 W8 TIDAK W8 YA 0.1 W9 YA W9 TIDAK 0.1 W10 YA W10 YA 1 W11 TIDAK W11 TIDAK 1 W12 YA W12 YA 1
Similarity (P,C) = 𝑆1∗𝑊2+𝑆2∗𝑊2……𝑆𝑛∗𝑊𝑛 𝑊1+𝑊2+⋯.𝑊𝑛
Similarity (Problem, Case) = (𝑆1∗𝑊1)+(𝑆2∗𝑊2)+(𝑆3∗𝑊3)+(𝑆4∗𝑊4)+(𝑆5∗𝑊5)+(𝑆6∗𝑊6)+
(𝑆7∗𝑊7)+(𝑆8∗𝑊8)+(𝑆9∗𝑊9)+(𝑆10∗𝑊10)+(𝑆11∗𝑊11)+(𝑆12∗𝑊12) 𝑊1+𝑊2+𝑊3+𝑊4+𝑊5+𝑊6+𝑊7+𝑊8+𝑊9+𝑊10+𝑊1+𝑊12 = (1 ∗ 0,3) + (1 ∗ 0,2) + (1 ∗ 0,1) + (0,1 ∗ 0,1) + (0,1 ∗ 0,2) + (1 ∗ 0,1) + (0,1 ∗ 0,2) + (0,1 ∗ 0,2) + (0,1 ∗ 0,1) + (1 ∗ 0,2) + (1 ∗ 0,1) + (1 ∗ 0,2) 0,3 + 0,2 + 0,1 + 0,1 + 0,2 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,1 + 0,2 + 0,1 + 0,2 = 0,3+0,2+0,1+0,01+0,02+0,1+0,02+0,02+0,1+0,2+0,1+0,2 1,7 = 1,28 1,7 = 0,75
Tabel 6. Nilai Kedekatan Atribut Kasus Baru dengan Kasus Nomor 2
Kasus Baru Kasus Lama NK Gejala Keterangan Gejala Keterangan W1 YA W1 YA 1 W2 TIDAK W2 YA 0.1 W3 YA W3 TIDAK 0.1 W4 YA W4 YA 1 W5 TIDAK W5 TIDAK 1 W6 YA W6 TIDAK 0.1 W7 YA W7 YA 1 W8 TIDAK W8 TIDAK 1 W9 YA W9 YA 1 W10 YA W10 TIDAK 0.1 W11 TIDAK W11 YA 0.1 W12 YA W12 TIDAK 0.1
Similarity (P,C) = 𝑆1∗𝑊2+𝑆2∗𝑊2……𝑆𝑛∗𝑊𝑛 𝑊1+𝑊2+⋯.𝑊𝑛
Similarity (Problem, Case) = (𝑆1∗𝑊1)+(𝑆2∗𝑊2)+(𝑆3∗𝑊3)+(𝑆4∗𝑊4)+(𝑆5∗𝑊5)+(𝑆6∗𝑊6)+ (𝑆7∗𝑊7)+(𝑆8∗𝑊8)+(𝑆9∗𝑊9)+(𝑆10∗𝑊10)+(𝑆11∗𝑊11)+(𝑆12∗𝑊12) 𝑊1+𝑊2+𝑊3+𝑊4+𝑊5+𝑊6+𝑊7+𝑊8+𝑊9+𝑊10+𝑊1+𝑊12
= (1 ∗ 0,3) + (0,1 ∗ 0,2) + (0,1 ∗ 0,1) + (1 ∗ 0,1) + (1 ∗ 0,2) + (0,1 ∗ 0,1) + (1 ∗ 0,2) + (1 ∗ 0,2) + (1 ∗ 0,1) + (0,1 ∗ 0,2) + (0,1 ∗ 0,1) + (0,1 ∗ 0,2) 0,3 + 0,2 + 0,1 + 0,1 + 0,2 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,1 + 0,2 + 0,1 + 0,2 = 0,3+0,02+0,01+0,1+0,2+0,01+0,2+0,2+0,1+0,02+0,01+0,02 1,7 = 1,28 1,7 = 0,70
Hasil  perhitungan kedekatan kasus lama dengan kasus baru selengkapnya pada tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Tabel Nilai Kedekatan Kasus Lama dengan Kasus Baru.
No Kasus Lama Kedekatan 1 Kasus 1 0.75 2 Kasus 2 0.70
Dari perhitungan terhadap 2 kasus lama yang ada, kasus yang  memiliki bobot kemiripan paling rendah adalah kasus  nomor  2  yaitu  0.70  dan kasus  yang menghasilkan  bobot  kemiripan  yang  paling  tinggi  adalah kasus  nomor  1  sebesar 0.75.  Pada  proses reuse  solusi  yang  diberikan  adalah solusi dengan  bobot kemiripan dengan kasus lama dengan kasus baru yang paling tinggi. Hasil perhitungan dengan bobot  yang  menunjukkan tingkat kepercayaan sebesar 75%.

## 4. KESIMPULAN
Analisis K-NN Memberikan  kemudahan  kepada  pengguna  mengetahui  kondisi  kesehatan  dan cara mengambil suatu  tindakan  yang  tepat. Metode K-NN memudahkan  pengguna  dalam  mendiagnosa  penyakit Grandemultipara karena  dapat  melihat  kemiripan  dari  kasus  sebelumnya  tanpa  harus  melakukan  perhitungan ulang.  Analisis  Metode  mampu  memberikan  solusi  dalam  memecahkan  permasalahan  dari  penyakit Grandemultipara.

## REFERENCES
[1] E. Susanti, I. S. Fitriani, and H. M. Susilo, “Deteksi Dini Kehamilan Resiko Tinggi Pada Ibu Hamil Grandemultipara Fisiologis Dengan Skor Poedji Rochjati Tinggi,” Heal. Sci. J. , vol. 5, no. 2, 2021.
[2] F. Liantoni, “Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Ultim. , vol. 7, no. 2, pp. 98–104, 2016, doi: 10.31937/ti.v7i2.356.
[3] D. Cahyanti, A. Rahmayani, and S. A. Husniar, “Analisis performa metode Knn pada Dataset pasien pengidap Kanker Payudara,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 39–43, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.13.
[4] R.  A.  Ramadhani,  R.  Helilintar,  and  S.  Rochana,  “Perancangan  Sistem Diagonosa  Penyakit Hepatitis  Menggunakan Metode Knn,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 145–152, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.129.145-152.
[5] E. N. Shofia, R. R. M. Putri, and A. Arwan, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Demam : DBD , Malaria dan Tifoid Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor – Certainty Factor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 5, pp. 426–435, 2017, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/122.
[6] T. Tri Saputra Sibarani and C. Author, “Analysis K-Nearest Neighbors (KNN) in Identifying Tuberculosis Disease (Tb) By Utilizing Hog Feature Extraction,” Int. Comput. Sci. Inf. Technol. JournalISSN , vol. 1, no. 1, pp. 33–38, 2020.
[7] A.  M.  dan  Agus  Widodo  dan  Muh.  Rahman,  “Diagnosis  Penyakit  Mata  menggunakan  Metode  Improved K-Nearest Neighbor,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  11,  pp.  10531–10537,  2020,  [Online].  Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/6707.
[8] I. Darwanto and R. Fidiawati, “Implementasi Metode Case Based Reasoning dan K-Nearest Neighbor dalam Sistem Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Karet,” Dunia Ilmu , vol. 1, no. 1, pp. 2021–2022, 2021, [Online]. Available: http://duniailmu.org/index.php/repo/article/view/19.
[9] A. Ariani and Samsuryadi, “Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis menggunakan K-Nearest Neighbor,” Pros. Annu. Res. Semin. 2019 , vol. 5, no. 1, pp. 148–151, 2019.
[10]  W. G. Akbari, N. Hidayat, and N. Santoso, “Diagnosis Penyakit Cabai Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 1, pp. 1070–1074, 2019.
[11]  F. Antony, H. Irsyad, and M. E. Al Rivan, “KNN Dan Gabor Filter Serta Wiener Filter Untuk Mendiagnosis Penyakit Pneumonia  Citra  X-RAY  Pada  Paru-Paru,” J.  Algoritm. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  147–155,  2021,  doi: 10.35957/algoritme.v1i2.893.
[12]  M. Safaat, A. Sahari, and D. Lusiyanti, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Mengklasifikasi Jenis Penyakit Katarak,” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol. 17, no. 1, pp. 92–99, 2020, doi: 10.22487/2540766x.2020.v17.i1.15184.
[13]  U. Erdiansyah, A. Irmansyah Lubis, and K. Erwansyah, “Komparasi Metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 208, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3373.
[14]  N.  Nurfajri,  R.  Rais,  and  I.  Tri  Utami,  “Perbandingan  Analisis  Diskriminan  Dan  K-Nearest  Neighbor  (Knn)  Untuk Mengklasifikasikan  Penderita  Penyakit,” J.  Ilm.  Mat.  Dan  Terap. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  115–124,  2017,  doi: 10.22487/2540766x.2015.v12.i2.7904.
[15]  Indrayani,  D.  Sugianti,  and  M.  A.  Al  Karomi,  “Optimasi  Parameter  K  pada  Algoritma  K-Nearest  Neighbour  untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” Pros. SNATIF ke-6 Tahun 2019 , no. 2007, pp. 96–101, 2019.