## ANALISIS PERBANDINGAN KLASIFIKASI PREDIKSI PENYAKIT HEPATITIS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST

## NEIGHBOR, NAÏVE BAYES DAN NEURAL NETWORK
Sulastri 1 , Kristophorus Hadiono 2 , Muchamad Taufiq Anwar 3
1,2,3 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank e-mail: 1 sulastri@edu.unisbank.ac.id, 2 kristophorus.hadiono@edu.unisbank.ac.id,
3 taufiq@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Hepatitis  merupakan  penyakit  yang  diderita  oleh  banyak  orang,  bahkan  bisa menyebabkan  kematian.  Prediksi  awal  dapat  mencegah  kematian  tersebut  yaitu  dengan mengumpulkan  data  pasien  hepatitis  yang  dilihat  dari  faktor -  faktornya.  Faktor-faktor tersebut antara lain Protime, Alk Phosphat, Albumin, Bilirubin dan Usia. Untuk mengolah data tersebut,  dibutuhkan  Data  Mining.  Salah  satu  metode  data  mining  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah klasifikasi.
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  bagaimana  memprediksi  hidup  atau  meninggalnya  pasien penyakit hepatitis dengan tingkat  akurasi  dan  mencari  atribut  paling  berpengaruh  terhadap prediksi  hidup  atau  meninggalnya  pasien  penyakit hepatitis dengan menggunakan algoritma Algoritma K-Nearest  Neighbor, Naïve  Bayes  Dan Neural  Network dan  kemudian membandingkan ketiga hasil analisis dari ketiga algoritma tersebut.
Dari hasil analisis 20 atribut dilakukan 3 kali percobaan  dengan algoritma Naïve Bayes didapat  model  klasifikasi  dengan  tingkat  akurasi  yang  terbaik  yaitu  76.92  %,  tingkat  error 23.01% dan atribut Acites dan Spider merupakan atribut yang berpengaruh terhadap keputusan hidup  atau  meninggalnya  pasien  yang  terkena  penyakit  hepatitis.Dengan  menggunakan Algoritma Neural Network didapat model klasifikasi dengan tingkat akurasi yang terbaik yaitu 82,97%, tingkat error 17.03% dan atribut yang paling berpengaruh yaitu anorexia , spiders dan protime .  Dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor didapat  model  klasifikasi dengan tingkat akurasi terbaik yaitu 93%, tingkat error 7% dan atribut yang paling berpengaruh terhadap penderita penyakit hepatitis yaitu Albumin .
Kata Kunci : Hepatitis, Data Mining, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Neural Network.

## 1.   PENDAHULUAN
Dalam  dunia  kesehatan,  diagnosis  penyakit  menjadi  hal  yang  sangat  sulit  dilakukan. Namun  demikian  catatan  rekam  medis  telah  menyimpan  gejala-gejala  penyakit  pasien  dan diagnosis penyakitnya.  Hal seperti ini tentu sangat berguna bagi para ahli kesehatan. Mereka dapat  menggunakan  catatan  rekam  medis  yang sudah  ada  sebagai  bantuan untuk mengambil keputusan tentang diagnosis penyakit pasien [1].
Salah  satu  penyakit  yang  cukup  banyak  penderitanya  adalah  hepatitis.  Secara  umum hepatitis  didefinisikan  sebagai  suatu  penyakit  yang  ditandai  dengan  suatu  peradangan  yang terjadi pada organ tubuh seperti hati. Hepatitis diakibatkan berbagai faktor dimana tiap faktor mempunyai karakter khas, maka timbullah berbagai macam hepatitis yang  berbeda  satu  sama lain [2]. Untuk  itu  perlu  adanya  prediksi  awal  penentuan  hepatitis.  Prediksi  awal  ini  perlu dilakukan  karena  banyak  yang  menyepelekan  penyakit  hepatitis.  Hal  ini  dapat  dilakukan dengan pengumpulan data pasien ataupun data hasil cek kesehatan.
Dengan  banyaknya  data  yang  diperoleh  ataupun  dikumpulkan,  tidaklah  mudah  untuk mengolah data tersebut menjadi informasi yang bermanfaat. Maka dari itu, dibutuhkan sebuah ilmu yang dapat mengolah data tersebut. Data mining merupakan suatu ilmu yang mempelajari
bagaimana data itu diolah sehingga menghasilkan sebuah informasi yang dapat dimanfaatkan untuk  berbagai  bidang  terutama  bidang  kesehatan.  Banyak  pemanfaatan  data  mining  untuk melakukan  prediksi  terhadap  suatu  penyakit.  Salah  satu  contohnya  yaitu  penyakit  hepatitis. Untuk  memprediksi  penyakit  ini,  digunakanlah  salah  satu  teknik  dari  data  mining  yaitu klasifikasi.
Klasifikasi adalah sebuah teknik pengelompokkan data ke dalam beberapa kategori yang sudah ditentukan. Dalam klasifikasi, data yang diperoleh terlebih dahulu dilakukan pengolahan dengan  menggunakan  variabel  yang  ada  untuk  menentukan  data  tersebut  termasuk  kategori yang mana. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor, Naïve Bayes dan Neural Network, kemudian membandingkan prediksi seorang pasien hepatitis akan meninggal atau hidup dengan melihat variabel yang berpengaruh dan juga hasil akurasinya.

## 2.  METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data  yang  diambil  dari  UCI  Machine Learning  berupa data pasien  hepatitis  dengan  Data  berjumlah  155 record  dan  terdiri  dari 19 variabel penjelas dan 1 variabel respon.. Berikut adalah variabel datanya:
Tabel 1. Variabel Data Variable Keterangan Class variabel respon 1=die, 2=live Age usia pasien 10-80 Sex jenis kelamin pasien 1=male, 2=female Steroid senyawa  organik  lemak  sterol  tidak  terhidrolisis  yang  dapat dihasil reaksi penurunan dari terpena atau skualena. 1=no, 2= yes Antivirals obat yang menghambat atau merusak replikasi virus. 1=no, 2=yes Fatigue suatu kelelahan yang terjadi pada syaraf dan otot-otot 1=no, 2=yes Malaise lemas, lesu, letih, dan merasa sakit. 1=no, 2=yes anorexia gangguan makan yang ditandai dengan rasa takut yang berlebihan bila berat badan bertambah, dan gangguan persepsi pada bentuk tubuh. 1=no, 2=yes liver big penyakit yang disebabkan oleh berbagai faktor yang merusak hati, seperti virus dan penggunaan alkohol. 1=no, 2=yes liver firm 1=no, 2=yes spleen palpable kerusakan organ jaringan limfatik 1=no, 2=yes Spiders sekumpulan pembuluh darah abnormal dekat permukaan kulit 1=no, 2=yes Ascites penumpukan cairan di rongga perut 1=no, 2=yes Varices pembuluh darah vena yang membengkak dan tampak dekat dari permukaan kulit. 1=no, 2=yes Bilirubin senyawa pigmen berwarna kuning yang merupakan produk katabolisme enzimatik biliverdin oleh biliverdin reduktase. 0.39-4.00 alk phosphate  untuk mengukur tingkat enzim fosfatase alkali dalam darah. 33-250 Sgot enzim yang biasanya ditemukan pada hati (liver), jantung, otot, ginjal, hingga otak. 13-500 Albumin protein utama yang terdapat dalam darah manusia yang diproduksi oleh organ hati. 2.1-6.0 Protime disintesis oleh hati dan merupakan prekursor tidak aktif dalam proses pembekuan. 10-90
Histology pemeriksaan contoh sampel jaringan pada pasien hepatitis 1=no, 2=yes
Berikut adalah proses Knowlegde Data Mining Discovery (KDD):
a. Data Selection
Data yang akan digunakan dalam bentuk excel, untuk bisa diolah menggunakan Bahasa R, format data dirubah menjadi CSV untuk diimport ke RStudio.
Gambar 1. Data Mentah
b. Pre- processing / Cleaning
Pada  tahap  ini  data  yang  akan  dipakai  akan  dilakukan cleaning karena  masih  terdapat data  yang  kosong  atau  tidak  memiliki  nilai.  Proses cleaning tersebut  menggunakan  rumus average atau rata-rata dari kolom yang terdapat record yang kosong.
Gambar 2. Data yang telah Cleaning
c. Transformation
Setelah dilakukan cleaning, selanjutnya dilakukan tahap transformasi atau mengubah data. Pada penelitian ini, data  yang dipakai berupa numerik sehingga dilakukan  perubahan  dengan merubah data numeric menjadi data huruf menggunakan fungsi IF pada excel.
Gambar 3. Data yang Telah Ditransformasi

## d.  Data Mining
Data yang telah ditranformasi kemudian diklasifikasi dengan menggunakan algoritma K- Neurest  Neighbor,  Naïve  Bayes dan Neural  Network .  Proses  pengolahan  data  tersebut menggunakan software RStudio. Pada penilitian ini akan dilakukan percobaan sebanyak 3 kali dengan perbadingan training set dan testing set yang berbeda dan kemudian dianalisa dengan menggunakan 3 algoritma yang berbeda. Perbandingannya adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Pembagian Data Training dan Data Testing
Traning set  Testing set Percobaan 1 70 % 30 % Percobaan 2 75 % 25 % Percobaan 3 80 % 30 %
e. Interpretation / Evaluation
Dalam  tahap  ini  akan  terlihat  hasil  pola  yang  terbentuk  dari  proses  data  mining mengunakan Algoritma  K-  Neurest  Neighbor,  Naïve  Bayes  dan  Neural  Network ,  sehingga informasi yang didapatkan lebih dipahami pembaca, ditampilkan dalam bentuk grafik gambar.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## a.  Implementasi Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor
Pengolahan data mining menggunakan Bahasa R. Proses awal dimulai dengan menginstal package yang digunakan untuk mendukung proses  perhitungan.  Pertama package  caret atau Classification dan Regress  Training.  Package memiliki  fungsi  untuk  merampingkan  proses pelatihan  model  untuk masalah  klasifikasi  dan regresi  yang kompleks sampai  contoh-contoh data  (training  maupun  testing),  ringkasan  informasi  data,  parameter  kontrol,  plot,  evaluasi model, dan lain-lain. Kedua package pROC. Package ini digunakan untuk memvisualisasikan, menghaluskan, dan membandingkan karakteristik operasi penerima (kurva ROC) area di bawah kurva  (AUC).  Ketiga package  mlbench .  Digunakan  untuk  mengetahui  kumpulan  masalah tentang  tolak  ukur  pembelajaran  mesin  dan  dunia  nyata  termasuk  beberapa  set  data  dari repository UCI.
Memasukan  data  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan.  Pada  R  data  yang  dibaca berupa format .csv. Data yang sudah dimasukkan dibuat data sampel atau pembagian data(data training  dan  data  testing).  Dari  fungsi  data  sampel  ini  digunakan  library caret yaitu  untuk membuat  data  training  dan  data  testing.  Pada  penelitian  ini  mengguanakan  tiga  percobaan pembagian data yaitu 70% data training atau didapatkan 108 data training dari 155 record data, 75% data training atau didapatkan 1116 data training dari 155 record data dan 80% data training atau  didapatkan  124 data  training  dari  155  record  data.  Pada algoritma  K-Nearest  Neighbor pembagian data dilakukan dengan syarat data training harus lebih banyak dari data testing atau artinya data training dan data testing tidak boleh memiliki nilai yang sama (50% data training dan  50%  data  testing).  Dari  pembagian  data  didapatkan  hasil  akurasi  yang  tinggi  dengan perbandingan  data  80%  data  training dan  20%  data  testing  (124 record  data  training  dan  31 record data testing).
Menghitung nilai  K tertinggi  dengan  jumlah  K =  11.  Nilai  K  didapatkan  melalui  akar dari  nilai  training  yang  terbanyak  dari  percobaan  yang  sudah  dilakukan  dalam  penelitian. Selanjutnya  memvisualisasikan algoritma K- Nearest Neighbor menggunakan package pROC kemudian ditampilkan berupa gambar diagram. Pada gambar diagram terdapat dua keterangan tabel  yaitu  vertikal  berupa  ROC  ( Repeated  Cross-Validation )  dan  horizontal  berupa #Neighbors .  Pada  keterangan  ROC  ( Repeated  Cross-Validation )  terdapat  3  set  lipatan  yang didapatkan yaitu mulai dari 0,70 yang selanjutnya  berkelipatan 0,05 hingga didapatkan angka
tertinggi 0,85. Pada keterangan #Neighbors jarak antar nilai K yaitu berkelipatan 2 dengan nilai K = 11. Dapat diartikan bahwa digram tersebut yaitu hasil dari nilai ROC yang sudah dilakukan perhitungan  pada  fungsi algoritma K-Nearest  Neighbor .  Titik awal  pada  diagram  yaitu  K=1 bernilai 0,66 dan divisualisasikan  pada diagram berada  dibawah  angka 0,70 pada nilai ROC. Titik  kedua pada  diagram  yaitu  K=2  bernilai  0,76 dan  divisualisasikan  pada  diagram  berada dibawah angka  0,80 dan diatas angka 0,75 pada nilai  ROC. Dan  titik  yang ketiga  yaitu  K=3 yang  bernilai  0,78  divisualisasikan pada diagram berada dibawah angka 0,80 dan diatas 0,75 pada nilai ROC, hingga didapatkan  nilai  K  tertinggi  pada  nilai  ROC  yaitu  pada  K=10  yang bernilai 0,83. (lihat gambar41)
Gambar 4. Hasil perhitungan K-Nearest Neighbors berupa diagram
Mencari variabel data yang sangat berpengaruh pada data yang digunakan. Variabel data merupakan penyebab utama pada penderita penyakit Hepatitis. Dari hasil yang tampil terdapat variabel  yang memiliki nilai yang sangat tinggi dan didapatkan angka 100 yaitu pada variabel albumin dan terdapat variabel yang sangat tidak berpengaruh karena didapatkan angka 0 pada variabel  liver_firm.  Variabel  yang  mendapatkan  angka  diatas  0  merupakan  variabel  yang berpengaruh  terhadap  penderita  penyakit  hepatitis.  Syarat  variabel  itu  bisa  digunakan  atau berpengaruh pada perhitungan yaitu variabel harus bernilai 20 atau lebih.(lihat gambar 5)

## Gambar 5. Variabel yang berpengaruh
Melakukan  prediksi  dengan  menggunakan  dua  level  kelas  berupa  “DIE”  dan  “LIVE”. Prediksi menggunakan data baru dengan menggunakan data testing yang akan menjadi acuan. Penelitian ini menggunakan  data testing 10% atau 31 record data dari 155 record.  Hasil dari fungsi prediksi data ini akan digunakan pada fungsi Confusion matrix . (lihat gambar 6)
Menjalankan  fungsi Confusion  matrix .  Didapat  hasil  pada  referensi  prediksi  16  data testing  dengan class DIE  dan  LIVE  (3  data  DIE  dan  28  data  LIVE).  Data  testing  yang dijalankan dengan fungsi Confusion matrix selanjutnya akan masuk kedalam tabel “DIE” dan “LIVE”.  Dari  hasil  tersebut  terdapat  data  eror  yang  mana  pada  tabel  “DIE”  berisi  1  data “LIVE”,  pada tabel  “LIVE”  berisi  1  data  “DIE” hasil  itu dinyatakan  data eror  karena tidak sesuai. Pada perhitungan menggunakan fungsi ini mendapatkan nilai akurasi 0,93 atau dalam bentuk porsentase 0,93%. Sensitivitas dari data tersebut didapatkan nilai 0,96 sebagai proporsi hasil positif dari jumlah sampel yang sebenarnya positif. Spesifisitas bernilai 0,66 atau jumlah sampel yang sebenarnya negatif. Nilai prediktif positif bernilai 0,96, hasil dapat didefinisikan sebagai  persen  dari  nilai  positif  yang  sebenarnya.  Nilai  prediktif negative  bernilai  0,66  dan didefinisikan  sebagai  persen  nilai  negatif  yang  sebenarnya.  Hasil  tersebut  dinyatakan  sangat baik karena melebihi syarat batas nilai akurasi sebesar 0,75%.
Selain itu telah dilakukan dua kali pengujian dengan menggunakan data training sebanyak 108 data dan data testing sebanyak 47 data, dengan data training sebanyak 116 data dan data testing sebanyak 39 data. Hasil ditunjukkan berupa tabel.(lihat tabel 3)

## Tabel 3. Hasil Pengukuran Pengujian
Pengujian Data Training Data Testing Akurasi Percobaan 1 108 47 0,85% Percobaan 2 116 39 0,84% Percobaan 3 124 31 0,93%
b. Implementasi dengan Algoritma Naïve Bayes myformula1<- class~age+sex+steroid+antivirals+fatigue+malaise+anorexia+liver_big+ liver_firm+spleen_palp able+spiders+ascites+varices+bilirubin+alk_phosphate+sgot+albumin+pr otime+histology  model3 <- naiveBayes(myformula1, data = train3) model3

## Gambar 7. Hasil Pemodelan Naive Bayes
Dari  pemodelan naïve  bayes yang  dilakukan  didapatkan  hasil  probabilitas  dari  setiap attribute untuk kasus DIE dan LIVE dengan data yang digunakan sebanyak 116 data. Kemudian hasil  prediksi  tersebut  dilanjutkan  dengan  menghitung  tingkat  akurasi  menggunakan  metode counfusion  matrix .  Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  counfusion  matrix  dengan menggunakan package caret  dan package scales untuk menghitung tingkat eror. cm3 = table (prediksi3, test3$class, dnn = list("prediction","actual")) cmt3 = confusionMatrix(cm3) print(cmt3)

## Gambar 8. Hasil akurasi
Dari  hasil  Gambar  5  didapat hasil  akurasi  sebesar  76.92 atau 76.92%  dan  tingkat  eror sebesar 23.1 atau 23.1% yang berarti bahwa model tersebut dapat memprediksi data baru secara benar dengan tingkat keberhasilan sangat tinggi.
Selain itu telah dilakukan juga dau kali pengujian dengan menggunakan data training 109 data dan data testing 46 data, dan juga  menggunakan data training 124 data dan data testing 31 data. Hasilnya ditunjukan pada tabel 4, dibawah ini :
Tabel 4. hasil percobaan Kegiatan Data Training Data Testing Akurasi % Error Rate % Percobaan 1 93 data 62 data 76.06% 23.04% Percobaan 2 109 data 46 data 76.92% 23.01% Percobaan 3 124 data 31 data 74.19% 25.08%
Dari tabel 3 menunjukan bahwa tiga kali percobaan menggunakan algortima naive bayes memliki hasil akurasi yang  berbeda  dan  percobaan  2 memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu sebesar 76.92% dengan tingkat error sebesar 23.01%.
c.  Implementasi Dengan Algoritma Neural Network
Proses  pengolahan  data  mining  ini  menggunakan  Bahasa  R  melalui  software  RStudio. Proses  awal  yaitu  menginstall  package nnet , NeuralNetTools dan partykit . Package  nnet memiliki  fungsi  untuk  menghitung  data  dengan  rumus Neural  Network . Package NeuralNetTools digunakan  untuk  menampilkan  atau  memvisualisasi  model  dari Neural Network . Package  partykit digunakan  untuk  menampilkan  model  pohon  keputusan. Memasukkan data yang akan digunakan. Data yang akan  diimpor ke RStudio terlebih dahulu diubah  ke dalam bentuk   .csv.   Setelah   diimpor,   kemudian   membuat   data   sampel   acak dengan  fungsi  set.seed(8)  untuk menghasilkan sample acak yang sama setiap saat dan menjaga konsistensi serta meningkatkan akurasi. Setelah membuat   sampel  acak,  kemudian  membuat pembagian   data   training   dan   data   testing.   Penelitian   ini menggunakan 3 kali percobaan dengan pembagian data training dan testing masing-masing sebesar 70%-30%,75%-25%, dan 80%-20%.
Melakukan  perhitungan  dengan  fungsi nnet  pada  RStudio.  Pertama  install  fungsi nnet. Kemudian  masukkan  formula  atau  rumus  nnet.  Pada  iterasi  maksimal  100  belum  diperoleh hasil  yang  diharapkan.  Untuk  itu  dilakukan  percobaan  kedua  dan  seterusnya  sampai  pada percobaan  keempat  dengan  maksimal  iterasi  400.  Pada  percobaan  ini  didapat  hasil  yang diharapkan  yaitu converged .  Apabila  sudah  mencapai converged berarti  iterasi  berhenti  dan nilai dari perhitungan terseut sudah tetap atau tidak berubah dari nilai iterasi sebelumnya.
Gambar 9. Hasil perhitungan yang sudah diharapkan dengan rumus nnet Menampilkan data seleksi dari data testing dan menampilkan data hasil prediksi. Aktual merupakan  variabel class dengan jumlah data sebanyak data testing yaitu sebanyak 47. Untuk prediksi yaitu hasil prediksi dari data testing dengan jumlah data yang sama dengan data testing.
Gambar 10. Data seleksi dari data testing dan data hasil prediksi
Menampilkan tabel hasil prediksi. Hasil persentase ditentukan dengan seberapa akurat pr ediksi  terhadap  data  testing,  yaitu  prediksi  DIE  yang  cocok  dengan  aktual  DIE  harus  lebih banyak  begitu  juga  prediksi  LIVE  yang  cocok  dengan  aktual  LIVE.  Pada  gambar  10  diatas didapat hasil prediksi DIE yang cocok  dengan  aktual DIE sebanyak  4  dari  6  data  sedangkan hasil prediksi LIVE yang cocok dengan aktual LIVE sebanyak 35 dari 41 data.
Gambar 11. Tabel hasil data testing dengan data prediksi Menghitung persentase perhitungan Algoritma Neural Network dan menghitung jumlah error  pada  data  yang  digunakan.  Dilakukan  perhitungan  matriks  pada  tabelhasil  dengan fungsi diag yang  kemudian  dijumlah  dengan  fungsi sum .  Hasil  tersebut  kemudian  dibagi dengan banyaknya jumlah data testing sehingga didapat persentase sebesar 0.8297 atau 82,97%. Untuk error dilakukan perhitungan rata-rata dari data diluar data aktual yang dicocokkan dengan data prediksi sehingga mendapatkan hasil sebesar 0.1702. Hasil ini merupakan hasil yang cukup bagus mengingat jumlah data yang tidak begitu banyak dan dengan jumlah variabel yang cukup sedikit.
Gambar 12. Persentase hasil perhitungan dan jumlah error Menampilkan  visualisasi Neural  Network. Sebelum  menampilkan  visualisasi,  pertama harus  menginstall  package NeuralNetTools terlebih  dahulu.  Pada  package  tersebut  terdapat beberapa  fungsi  yang  dipakai  yaitu plotnet,  summary, dan garson. Fungsi plotnet digunakan
untuk menampilkan visualisasi Neural Network . Fungsi summary digunakan untuk mengetahui bobot dari visualisasi Neural Network. Sedangkan garson digunakan untuk menampilkan grafik variabel paling berpengaruh. Pada penelitian ini, variabel paling dominan dengan fungsi garson yaitu anorexia .
Gambar 13. Grafik variabel dominan dengan fungsi garson
Tabel 5. Hasil Pengukuran Pengujian Dengan Neural Network
Pengujian Data Training Data Testing Akurasi Percobaan 1 108 47 82,97% Percobaan 2 116 39 82,05% Percobaan 3 124 31 77,41%

## 4.   KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan  didapat  bahwa  dengan  menngunakan algoritma  Naïve  Bayes  didapat  model  klasifikasi  dengan  tingkat  akurasi  yang  terbaik  pada percobaan 2 yaitu 76.92 % dan tingkat error  23.01%.    Dari  tiga  kali  percobaan  dihasilkan atribut Acites dan Spider merupakan  atribut   yang berpengaruh terhadap keputusan hidup atau meninggalnya pasien yang terkena penyakit hepatitis yang diikuti dengan atribut varices, malaise, spider, albumin , anorexia, age, alk_phospate. Dengan menggunakan Algoritma Neural Network didapat model klasifikasi dengan tingkat akurasi yang terbaik pada percobaan 1yaitu 82,97%  dengan  tingkat  error  17.03%.  Atribut  yang  paling  berpengaruh  dari  masing-masing percobaan  yaitu anorexia , spiders dan protime .  Dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor didapat model klasifikasi dengan tingkat akurasi terbaik pada percobaan 3 yaitu 93% dan  tingkat  error  7%.  Atribut  yang paling  berpengaruh  terhadap penderita  penyakit hepatitis yaitu Albumin .
Saran  yang  diberikan  untuk  penelitian  lebih  lanjut  yaitu  sebagai  berikut  dataset  yang digunakan  dalam penelitian  sebaiknya  memiliki  jumlah  dataset  yang lebih  banyak  agar  hasil yang diperoleh lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] RI, K. K. (2014) ‘InfoDATIN: Situasi dan Analisi Hepatitis’, Pusat Data dan Informasi , p. 8. doi: 24427659.
[2] Lestari,  M.  E.  I.  (2014)  ‘Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  Nearest  Neighnor  (  K-NN  ) Untu Mendeteksi Penyakit Jantung’, Factor Exacta, 7, pp. 366–371.
[3] Krisandi,  N.,  Helmi.  and  Prihandono,  B.  (2013)  ‘Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dalam Klasifikasi  Data  Hasil  Produktsi  Kelapa  Sawit  PT.  MINAMAS  Kecamatan  Paridu’, Teknologi Informasi & pendidikan, Vol. 2, no.1, pp. 34-35.
[4] Merluarini,  B.,  Safitri,  D.  and  Hoyyi,  A.  (2014)  ‘Perbandingan  Analisis  Klasifikasi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Multivariate Adaptive Regression Spline  (Mars)  pada  data  Akreditasi  Sekolah  Dasar  Negeri  di  Kota  Semarang’,  Jurnal Gaussian, Vol. 3, no. 3, pp. 314-317.
[5] Leidiyana  H.  E.  N.  N.  Y.  (2013).  ‘Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk Penentuan  Resiko  Kredit  Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor’,  Jurnal  Penelitian  Ilmu Komputer, 1(1), 65-76.
[6] Septiani, W. D. (2017) Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis, 13(1), pp. 76–84.
[7] Erawati, W. (2015) Prediksi Penyakit Hati Dengan Menggunakan Model Algoritma Neural Network, Techno Nusa Mandiri , XII(2), pp. 21–26.
[8] Shukla,  A.,  Tiwari,  R.,  &  Kala,  R.  (2010)  Real  Life  Applications  of  Soft  Computing, Taylor  and  Francis Group, United States of America.