## 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.v6i1.3373

## Komparasi Metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil
Umri Erdiansyah * , Ahmadi Irmansyah Lubis, Kamil Erwansyah
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* umrierdiansyah13@gmail.com, 2 ahmadi.loebis94@gmail.com, 3 erwansyah.kamil@gmail.com Email Penulis Korespondensi: umrierdiansyah13@gmail.com
Abstrak− Penyakit i Kutil  adalah i masalah i kesehatan  kulit,  biasanya i ditandai i dengan i benjolan i kecil i dan i kasar  di permukaan i kulit i yang i disebabkan i oleh i virus, i yang i dikenal sebagai human papillomavirus (HPV).  Cara i pengobatan i kutil yang umum adalah dengan imunoterapi, yaitu pengobatan kutil dengan memperkuat sistem kekebalan tubuh. Dalam proses  prediksi  dan  diagnosa  penyakit  kutil  dapat  dilakukan  dengan  menerapkan  Machine  Learning.  Dalam  penelitian  ini berfokus pada komparasi metode klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan Random Forest untuk melihat tingkat akurasi pada prediksi  keberhasilan  dari  pengobatan  penyakit  kutil.  Data  untuk  Immunotheraphy  diperoleh  dari  UCI  Machine  Learning Repository dengan jumlah sebanyak 90 record data, 7 atribut dan 1 kelas atribut. Berdasarkan hasil pengujian metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest untuk melihat akurasi dari prediksi keberhasilan data yang diujikan, diperoleh hasil yaitu akurasi dari metode KNN sebesar 90.00 % dan i metode i Random i Forest i dengan i tingkat i akurasi 85,50 %. Dari hasil yang diperoleh terhadap pengujian yang telah dilakukan, i diketahui i bahwa i metode i Random Forest i merupakan i metode i yang i lebih baik dibandingkan i dengan K-Nearest Neighbor dalam memprediksi akurasi pada Immunotheraphy Dataset.
Kata Kunci: Klasifikasi; Penyakit Kutil; K-Nearest Neighbor; Random Forest
Abstract− Warts are a skin health problem, usually characterized by small, rough bumps on the surface of the skin caused by a virus, known as the human papillomavirus (HPV). The common way of treating warts is with immunotherapy, which is the treatment of warts by strengthening the body's immune system. In the process of predicting and diagnosing warts, it can be done by applying Machine Learning. This study focuses on the comparison of the K-Nearest Neighbor classification method with Random Forest to see the level of accuracy in predicting the success of the treatment of warts. Data for Immunotheraphy was obtained from the UCI Machine Learning Repository with a total of 90 data records, 7 attributes and 1 attribute class. Based on the results of testing the K-Nearest Neighbor and Random Forest methods to see the accuracy of the prediction of the success of the data being tested, the results obtained are the accuracy of the KNN method of 90.00% and the Random Forest method with an accuracy of 85.50%. From the results obtained from the tests that have been carried out, it is known t hat the Random Forest method is a better method than K-Nearest Neighbor in predicting accuracy in the Immunotheraphy Dataset.
Keywords: Classification; Wart Disease; K-Nearest Neighbor; Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Sudah i menjadi i tanggung i jawab i kita i sebagai i manusia i untuk i selalu i menjaga i kesehatan. i Sebab i dengan tubuh i yang i sehat i kita i dapat i menjalankan i aktivitas i dan i produktivitas i sehari-hari i dengan i sebaik-baiknya. kesehatan i sendiri i dapat i dipengaruhi i oleh i faktor i genetik, i lingkungan, i dan i kehidupan i sehari-hari (seperti i pola  makan, i pekerjaan, i dan i istirahat)  [1]. i Kanker i merupakan i penyakit i berbahaya i yang i dapat i menyebabkan  kematian. i Hal i ini i mempengaruhi i perkembangan i penelitian i terbaru i dalam i menemukan i obat i baru i yang mengandung i bahan i alami.[2]. Oleh i karena i itu i menjaga i kesehatan i sangat i penting i untuk i diri i kita i sendiri. Proses i pengobatan i yang i memakan waktu i dan i lama i serta i biaya i pengobatan i yang i mahal i menjadi i beban tersendiri i bagi i pasien i kanker. i Tingginya i biaya dan i kecemasan i pengobatan i kanker i membutuhkan i teknik pengobatan yang tepat, dan tingkat keberhasilan yang cukup i tinggi i untuk i beradaptasi i dengan i proses penyembuhan i kanker.[3]. Adapun i Imunoterapi i salah i satu i metode i pengobatan i untuk i kanker i kulit i yang i dapat i meningkatkan kekebalan i tubuh i untuk i mengobati i kutil. i Metode i ini i memiliki i respons i yang i lebih i baik, i membutuhkan perawatan i yang i lebih i sedikit, i dan i dapat i mengobati i kutil i yang i lama [4].
Penelitian Pamuji & Ramadhan, melakukan komparasi Random Forest dan Decision Tree untuk melakukan prediksi keberhasil immunotheraphy dengan tingkat akurasi yang diperoleh pada Rnadom Forest sebesar 85.8 % dan Decision Tree sebesar 84.4 % [5]. Pada penelitian Barus & Sanjaya i dalam memprediksi tingkat keberhasilan immunotheraphy dengan  implementasi  metode  Naïve  Bayes  menghasilkan  akurasi  keberhasilan  sebesar 78.90 %[6]. Pada penelitian Arifin & Syalwah dalam i memprediksi i keberhasilan immunotheraphy i pada i penyakit i kutil  dengan  menggunakan i Naive i Bayes i dengan i 10-Fold i Cross i Validation i menghasilkan i akurasi  sebesar 81,11% [7].  Pada penelitian Cahyanti et.al dalam menerapkan i Naïve i Bayes dan i K-Nearest i Neighbor i dalam menentukan  tingkat i keberhasilan  immunotheraphy  dengan  tingkat  akurasi  yang  diperoleh  pada  Naïve  Bayes sebesar  82.22  %  dan  K-NN  sebesar  91.11  %  [4].  Pada  penelitian  selanjutnya  oleh  Putra  &  Raharjo  dalam penerapan i Neural i Network i dalam i menentukan  tingkat  keberhasilan i immunotheraphy .  Penelitian  tersebut bertujuan i untuk i menentukan i tingkat i keberhasilan immunotherapy i dalam i menyembuhkan i penyakit i kanker i kulit, yang i dimana i penelitian i ini i dapat i menghasilkan klasifikasi i menggunakan i algoritma i Neural i Network i dengan nilai i akurasi i sebesar i 80.00% [8].

## 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.v6i1.3373
K-Nearest Neighbor dan Random Forest merupakan metode klasifikasi yang digunakan oleh penulis pada penelitian  ini  untuk  melakukan  klasifikasi  pada Immunotheraphy  Dataset . i Penelitian i ini i dilakukan i dengan i tujuan  untuk i melakukan i komparasi i antara i K-Nearest  Neighbor i dengan i Random i Forest i untuk  melihat metode  yang  lebih  unggul  dari  kedua  metode  tersebut  dalam i memprediksi i akurasi  dari i keberhasilan i metode i pengobatan immunotherapy i pada i pengobatan i penyakit i kutil.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian i ini i dilakukan i dengan i melalui i tahapan-tahapan i penelitian i seperti i pada i gambar i 1 i berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan dari tahapan penelitian pada Gambar 1 yang ditampilkan di atas sebagai berikut:
1. Immunotherapy  Dataset yaitu  mempersiapkan  data  set  yang  akan  diujikan  pada  penelitian  ini  yang  dalam tersebut yaitu data set yang berasal dari UCI Machine Learning Repository .
2. Pre-Processing yaitu  proses  untuk  pembersihan  data  ( Cleaning  Data )  sebelum  dilakukan  proses  pengujian klasifikasi dengan metode yang diusulkan pada penelitian ini.
3. Klasifikasi K-Nearest  Neighbor yaitu  melakukan  proses  perhitungan  klasifikasi  pada  data  yang  diujikan dengan metode K-Nearest Neighbor .
4. Klasifikasi Random  Forest yaitu  melakukan  proses  perhitungan  klasifikasi  pada  data  yang  diujikan  dengan metode Random Forest .
5. Komparasi Hasil Klasifikasi yaitu untuk membahas mengenai perbandingan dari hasil pengujian kedua metode yang diusulkan pada penelitian ini kemudian memaparkan secara ringkas perbedaan hasil yang diperoleh dari kedua metode yang digunakan.

## 2.2 Immunotheraphy Dataset
Immunotherapy merupakan i data set i yang i berisi i informasi i tentang i hasil pengobatan i kutil i dari i 90 i pasien i yang menggunakan i metode i pengobatan i Immunotherapy i yang i bersumber i dari i UCI i Machine i Learning i Repository . Beberapa i penelitian i sebelumnya i yang i terkait i menggunakan i data  set i Immunotherapy i yaitu i penelitian i yang dilakukan i oleh i Khozeimeh et.al i pada i tahun  2017 i dengan i judul i penelitiannya i yaitu  “ An i expert i system i for selecting i wart i treatment i method ”. i Jumlah i record i data i pada i dataset i tersebut i sebanyak i 90 i record i data i dengan jumlah i atribut i sebanyak i 7 i atribut i serta 1 i kelas i atribut [9], [10].

## 2.3 K-Nearest Neighbor
Klasifikasi  pada K-Nearest  Neightbor (KNN)  yaitu  dengan  langkah-langkah  perhitungannya  sebagai berikut[11],[12]:
a. Langkah pertama, menentukan nilai k (jumlah i tetangga i paling i dekat) i yang i akan i digunakan.

## 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.v6i1.3373
b. Langkah kedua, i menghitung i nilai i kedekatan i data i berdasarkan perhitungan i Euclidean i Distance terhadap i data latih i dengan i persamaan (1) i berikut:
𝐷(𝑥, 𝑦) = ||𝑥 − 𝑦|| 2 =   √∑ |𝑥 − 𝑦| 2 𝑁 𝑗=1
(1)
c. Langkah ketiga, i mengurutkan i hasil i jarak i dari i urutan i nilai i tertinggi i ke i nilai i terendah. d. Langkah keempat, menghitung i jumlah i setiap i kelas i berdasarkan i k i tetangga i terdekat. e. Kemudian, i kelas i mayoritas i dijadikan i sebagai i kelas i baru i bagi i data i uji.

## 2.4 Random Forest
Random i Forest i merupakan i metode i yang i membangun i pohon i keputusan i yang i terdiri i dari i root i node, i internal node, i dan i leaf i node [13],[14]. Adapun i tahapan i penyelesaian dengan i Random i Forest i sebagai i berikut [15]: a. Menentukan i jumlah i tree ( k ) yang i dipilih i dari i total i fitur m , i di i mana k i kurang i dari i m . b. Kemudian i sampel i acak i diambil i sebanyak N i pada i dataset i untuk i setiap i tree . c. Pada setiap tree , i dilakukan i pengambilan i subset i prediktor i sebanyak i secara i acak. i Dimana m<p , yang i dimana p i adalah i jumlah i variabel i prediktor. d. Kemudian, i proses i pada i langkah i kedua i dan i ketiga i diulangi i sampai i sebanyak i k i tree . e. Hasil i prediksi i diperoleh i dari i vote i terbanyak i dari i hasil i klasifikasi i sebanyak i tree .

## 2.5 Confusion Matrix
Menghitung  hasil  kinerja  klasifikasi  dari  masing-masing  pengujian  metode  dengan Confusion  Matrix untuk memperoleh hasil Accuracy , Precision , dan Recall. Confusion  Matrix i digunakan untuk i menganalisis i seberapa baik classifier mengenali data kelas yang berbeda [16],[17]. Tabel i Confusion i Matrix i dapat i dilihat i pada i Tabel 2.
Tabel 1. i Tabel i Confusion i Matrix Actual i Class Assigned i Class i Positive i Negative i Positive
i True i Positive i False i Negative i Negative i False i Positive i True i Negative
True i Positive i dan i True i Negative adalah i keadaan i pada i saat i hasil i prediksi  sesuai i dengan i kondisi i sebenarnya i yang terjadi. i False i Positive i dan i False i Negative i adalah i keadaan i dimana i hasil i prediksi i tidak i sesuai i dengan i kondisi i yang sebenarnya i terjadi. i Nilai i akurasi classifier i dapat i dihitung i persentase i dari data i uji i yang i diklasifikasikan i dengan  benar. i Pengukuran i presisi i dan i recall juga i banyak i digunakan i dalam i klasifikasi. i Akurasi, i presisi, i dan i recall i dapat dihitung i menggunakan i rumus [18]:
𝐴𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam i penelitian i ini i pengujian i metode i K-Nearest i Neighbor dan Random Forest , tools yang digunakan untuk mempermudah  perhitungan  yaitu  dengan  menggunakan software  Waikato  Environment  of  Knowledge  Analysis (WEKA) dan untuk preprocessing dataset dengan RapidMiner Studio .

## 3.1   Data dan Atribut Immunotheraphy Dataset
Berikut  menampilkan  informasi  data  atribut  dan  rincian  data  pada Immunotheraphy i Dataset i yang i digunakan i pada penelitian i ini i diperoleh i dari i UCI i Machine i Learning i Repository i dapat i dilihat i pada i Tabel 2 i dan i Tabel 3 i berikut:
Tabel 2. Atribut Immunotheraphy Dataset Atribut Penanda i Sex i X1 i Age i X2 i Time i X3 i Number i of i Warts i X4 i Type i X5 i Area i X6

## 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.v6i1.3373
Atribut Penanda i Induration i Diameter i X7 i Result i of i Treatment i Class
i Attribute Tabel 3. Rincian Data Immunotheraphy Dataset No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Class 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ⋮ ⋮ ⋮ 85 86 87 88 89 90 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ⋮ ⋮ ⋮ 2 1 1 1 1 2 22 15 16 27 20 15 35 28 19 32 33 17 15 15 16 33 26 23 15 26 ⋮ ⋮ ⋮ 53 40 38 46 32 23 2.25 3 10.5 4.5 8 5 9.75 7.5 6 12 6.25 5.75 1.75 5.5 10 9.25 7.75 7.5 6.5 1.25 ⋮ ⋮ ⋮ 7.25 5.5 7.5 11.5 12 6.75 14 2 2 9 6 3 2 4 2 6 2 12 1 12 7 2 6 10 19 2 ⋮ ⋮ ⋮ 6 8 8 4 9 6 3 3 1 3 1 3 2 1 1 3 1 3 2 1 1 2 2 2 1 1 ⋮ ⋮ ⋮ 1 3 2 1 1 1 51 900 100 80 45 84 8 9 225 35 30 25 49 48 143 150 6 43 56 6 ⋮ ⋮ ⋮ 81 69 56 91 43 19 50 70 25 30 8 7 6 2 8 5 3 7 7 7 6 8 5 3 7 6 ⋮ ⋮ ⋮ 7 5 45 25 50 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 ⋮ ⋮ ⋮
1 1 1 0 0 1

## 3.2 Tahapan Pre-processing Data
Sebelum  melakukan  klasifikasi  pada  data  set  yang  akan  diujikan,  terlebih  dahulu  data  tersebut  dinormalisasi. Adapun  normalisasi  data  merupakan  teknik  dalam  tahap  pra-pemrosesan  data.  Pada  penelitian  ini  menerapkan teknik normalisasi min-max. Normalisasi Min-Max menormalisasi data menjadi nilai minimal sama dengan 0 dan nilai maksimal sama i dengan 1. Rumus i persamaan i yang i digunakan i untuk i normalisasi i min-max i yaitu i pada persamaan (5) berikut [19]:
𝑁 ∗ = 𝑁−𝑚𝑖𝑛(𝑛) 𝑚𝑎𝑥(𝑛)−𝑚𝑖𝑛(𝑛) (5)
Adapun 𝑁∗ merupakan hasil normalisasi data. untuk N merupakan data yang belum dinormalisasi. min(n) merupakan  nilai  minimum  dari  semua  data  dan max(n) adalah  nilai  maksimum  dari  semua  data. Adapun  hasil normalisasi data yang diperoleh yaitu i pada i Tabel 4 i berikut:
Tabel 4. Hasil Normalisasi Immunotheraphy Dataset No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Class 1 0 0.1707 0.1136 0.7222 1 0.0503 0.7058 Yes 2 0 0 0.1818 0.0555 1 1 1 Yes 3 0 0.0243 0.8636 0.0555 0 0.1051 0.3382 Yes 4 0 0.2926 0.3181 0.4444 1 0.0827 0.4117 Yes 5 0 0.1219 0.6363 0.2777 0 0.0436 0.0882 Yes 6 0 0 0.3636 0.1111 1 0.0872 0.0735 Yes 7 0 0.4878 0.7954 0.0555 0.5 0.0022 0.0588 Yes 8 1 0.3170 0.5909 0.1666 0 0.0033 0 Yes

## 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.v6i1.3373
No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Class 9 1 0.0975 0.4545 0.0555 0 0.2449 0.0882 Yes 10 1 0.4146 1 0.2777 1 0.0324 0.0441 No 11 1 0.4390 0.4772 0.0555 0 0.0268 0.0147 Yes 12 1 0.0487 0.4318 0.6111 1 0.0212 0.0735 Yes 13 1 0 0.0681 0 0.5 0.0480 0.0735 No 14 1 0 0.4090 0.6111 0 0.0469 0.0735 Yes 15 1 0.0243 0.8181 0.3333 0 0.1532 0.0588 Yes 16 1 0.4390 0.75 0.0555 0.5 0.1610 0.0882 Yes 17 1 0.2682 0.6136 0.2777 0.5 0 0.0441 Yes 18 1 0.1951 0.5909 0.5 0.5 0.0418 0.0147 Yes 19 1 0 0.5 1 0 0.0559 0.0735 Yes 20 1 0.2682 0.5227 0.0555 0 0 0.0588 Yes 85 1 0.9268 0.5681 0.2777 0 0.0838 0.0735 Yes 86 0 0.6097 0.4090 0.3888 1 0.0704 0.0441 Yes 87 0 0.5609 0.5909 0.3888 0.5 0.0559 0.6323 Yes 88 0 0.7560 0.9545 0.1666 0 0.9507 0.3382 No 89 0 0.4146 1 0.4444 0 0.0413 0.7058 No 90 1 0.1951 0.5227 0.2777 0 0.0145 0 Yes

## 3.3 Pengujian Klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor
Setelah  proses  normalisasi  data  selesai  dilakukan,  maka  selanjutnya  dilakukan  proses  pengujian  klasifikasi. Tahapan klasifikasi  yang pertama dilakukan yaitu dengan proses perhitungan klasifikasi  pada Immunotheraphy Dataset dengan metode K-Nearest Neighbor. Kemudian untuk pengujian dengan KNN menggunakan nilai k yaitu 1 sampai dengan 10 dan masing-masing diujikan untuk memperoleh i jumlah i data i yang i benar i dan i data i yang i salah  dari  hasil  klasifikasi,  dan  kemudian  menghitung  nilai Accuracy,  Precision  dan  Recall berdasarkan Confusion  Matrix .  Untuk  memudahkan  proses  klasifikasi,  penulis  dibantu  dengan  bantuan  software Waikato Environment  for  Knowledge  Analysis (WEKA).  Adapun  hasil  klasifikasi  yang  diperoleh  dengan K-Nearest Neighbor yaitu pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. i Hasil Klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor
k Jumlah Data Benar Jumlah Data Salah Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 63 68 67 69 69 70 72
71 71
71 27 22 23 21 21 20 18 19 19 19 70.00 75.55 74.44 76.67 76.67 77.78 80.00 78.89 78.89 78.89 68.20 66.40 69.40 61.90 71.40 69.60 76.70 73.30 73.70 73.70 70.00 75.60 74.40 76.70 76.70 77.80 80.00 78.90 78.90 78.90 Rata-Rata 76.78 70.43 76.79 3.4 Pengujian Klasifikasi dengan Random Forest
Kemudian dilakukan proses perhitungan klasifikasi  pada Immunotheraphy Dataset dengan perhitungan metode Random Forest. Pengujian dengan Random Forest berdasarkan nilai Fold Cross Validation dari pengujian nilai Fold 1 sampai dengan 10. Adapun hasil klasifikasi dengan Random Forest yaitu pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil i Klasifikasi i dengan i Random i Forest
Fold Jumlah Data Benar  Jumlah Data Salah Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) 1 78 12 86.67 86.20 86.70 2 77 13 85.56 84.60 85.60 3 78 12 86.67 86.20 86.70

## 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.v6i1.3373
Fold Jumlah Data Benar  Jumlah Data Salah Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) 4 78 12 86.67 86.20 86.70 5 77 13 85.56 84.90 85.60 6 79 11 87.78 87.40 87.80 7 78 12 86.67 86.20 86.70 8 78 12 86.67 86.20 86.70 9 77 13 85.56 84.60 85.60 10 79 11 87.78 87.40 87.80 Rata-Rata 86.56 85.99 86.59 3.5 Komparasi Hasil Klasifikasi
Setelah pengujian klasifikasi pada K-Nearest Neighbor dan Random Forest selesai dilakukan, maka dapat dilihat hasil perbandingan dari hasil pengujian kedua metode tersebut dalam melakukan peroleh akurasi klasifikasi pada Immunotheraphy Dataset . Diketahui pada bagian sebelumnya bahwa hasil akurasi yang diperoleh dari pengujian pada kedua metode tersebut memperoleh hasil yang berbeda dan signifikan. Adapun komparasi hasil klasifikasi pada i Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Perbandingan Hasil Klasifikasi Metode Akurasi Prediksi (%) K-Nearest Neighbor Random Forest 76.78 86.56

## 4. KESIMPULAN
Pengujian  pada  kedua  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  memperoleh  hasil  yang  berbeda  dengan perbedaan  hasil  akurasi  yang  signifikan  pada  proses  klasifikasi Immunotheraphy  Dataset .  Berdasarkan  hasil pengujian metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest dalam melakukan prediksi dari tingkat keberhasilan pengobatan immunotheraphy untuk  penyakit  kutil i dapat i diambil i kesimpulan i bahwa i hasil  pengujian menggunakan i metode i K-Nearest i Neighbor i memperoleh i tingkat  akurasi  sebesar i 76.78  %, i kemudian i metode Random i Forest memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  86.56 %. i Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada klasifikasi Immunotheraphy Dataset , i menunjukkan i bahwa i metode i Random i Forest i memperoleh hasil i yang i lebih baik lebih direkomendasikan jika dibandingkan i dengan i metode i K-Nearest i Neighbor .

## REFERENCES
[1] A. Fazriansyah, M. A. Azis, and Y. Yudhistira, “Analysis of Neural Network Classification Algorithm To Know the Success  Level  of  Immunotherapy,” Jurnal  Techno  Nusa  Mandiri ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  57–62,  2020,  doi: 10.33480/techno.v17i1.1089.
[2] F. Fitriyani and T. Arifin, “Implementasi Greedy Forward Selection untuk Prediksi Metode Penyakit Kutil Menggunakan Decision Tree,” JST (Jurnal Sains dan Teknologi) , vol. 9, no. 1, pp. 76–85, 2020, doi: 10.23887/jst-undiksha.v9i1.24896.
[3] H. Sa, F. Indriani, D. T. Nugrahadi, J. A. Yani, K. Banjarbaru, and K. Selatan, “Metode Naive Bayes Gaussian Dalam Pemilihan Pengobatan Kutil ( Immunotherapy Dan,” Seminar Nasional Ilmu Komputer (SOLITER) , vol. 2, pp. 24–36, 2019.
[4] F. L. D. Cahyanti, W. Gata, and F. Sarasati, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Dalam Menentukan Tingkat Keberhasilan Immunotherapy Untuk Pengobatan Penyakit Kanker Kulit,” Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi , vol. 21, no. 1, p. 259, 2021, doi: 10.33087/jiubj.v21i1.1189.
[5] F.  Y.  Pamuji  and  V.  P.  Ramadhan,  “Komparasi  Algoritma  Random  Forest  dan  Decision  Tree  untuk  Memprediksi Keberhasilan  Immunotheraphy,” Jurnal  Teknologi  dan  Manajemen  Informatika ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  46–50,  2021,  doi: 10.26905/jtmi.v7i1.5982.
[6] O. P. Barus and T. Sanjaya, “Prediksi Tingkat Keberhasilan Pengobatan Kanker Menggunakan Imunoterapi Dengan Metode Naive Bayes,” Information System Development (ISD) , vol. 5, no. 1, pp. 1–6, 2020.
[7] T. Arifin and S. Syalwah, “Prediksi Keberhasilan Immunotherapy Pada Penyakit Kutil Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Responsif , vol. 2, no. 1, pp. 38–43, 2020.
[8] J. L. Putra and M. Raharjo, “Penerapan Neural Network Dalam Menentukan Tingkat Keberhasilan Immunotherapy,” IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information  Technology) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  132–136,  2019,  doi: 10.31294/ijcit.v4i2.6242.
[9] F. Khozeimeh, R. Alizadehsani, M. Roshanzamir, A. Khosravi, P. Layegh, and S. Nahavandi, “An expert system for selecting wart treatment method,” Computers in Biology and Medicine , vol. 81, no. January, pp. 167–175, 2017, doi: 10.1016/j.compbiomed.2017.01.001.
[10]  F. Khozeimeh et al. , “Intralesional immunotherapy compared to cryotherapy in the treatment of warts,” International Journal of Dermatology , vol. 56, no. 4, pp. 474–478, 2017, doi: 10.1111/ijd.13535.
[11]  M. Kuhkan, “A Method to Improve the Accuracy of K-Nearest Neighbor Algorithm,” International Journal of Computer Engineering and Information Technology , vol. 8, no. 6, pp. 90–95, 2016, [Online]. Available: www.ijceit.org.
[12]  A. Moosavian, H. Ahmadi, A. Tabatabaeefar, and M. Khazaee, “Comparison of two classifiers; K-nearest neighbor and artificial neural network, for fault diagnosis on a main engine journal-bearing,” Shock and Vibration , vol. 20, no. 2, pp.

## 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.v6i1.3373
263–272, 2013, doi: 10.3233/SAV-2012-00742.
[13]  N. Khasanah, R. Komarudin, N. Afni, Y. I. Maulana, and A. Salim, “Skin Cancer Classification Using Random Forest Algorithm,” Sisfotenika , vol. 11, no. 2, p. 137, 2021, doi: 10.30700/jst.v11i2.1122.
[14]  S.  Devella,  Y.  Yohannes,  and  F.  N.  Rahmawati,  “Implementasi  Random  Forest  Untuk  Klasifikasi  Motif  Songket Palembang Berdasarkan SIFT,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 310–320, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.289.
[15]  V. W. Siburian and I. E. Mulyana, “Prediksi Harga Ponsel Menggunakan Metode Random Forest,” Prosiding Annual Research Seminar , vol. 4, no. 1, pp. 144–147, 2018.
[16]  T. Arifin and D. Ariesta, “Prediksi Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization,” Jurnal Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 26–30, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.97.
[17]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-Sakti) , vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[18]  R.  K.  Dinata,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  and  N.  Azizah,  “Analisis  K-Means  Clustering  pada  Data  Sepeda  Motor,” INFORMAL: Informatics Journal , vol. 5, no. 1, p. 10, 2020, doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
[19]  R. A. Wijayanti, M. T. Furqon, and S. Adinugroho, “Penerapan Algoritme Support Vector Machine Terhadap Klasifikasi Tingkat  Risiko  Pasien  Gagal  Ginjal,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK) Universitas  Brawijaya ,  vol.  2,  no.  10,  pp.  3500–3507,  2018,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/2647/991/.