## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT GAGAL GINJAL KRONIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

## Nisa Fatimah Indrianti, Ade Kania Ningsih, Ridwan Ilyas
Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Jalan Terusan Jend. Sudirman, Cimahi, Jawa Barat, Indonesia nisaindrianti24@gmail.com

## ABSTRAK
Ginjal adalah salah satu organ tubuh paling penting yang berfungsi untuk menjaga kandungan yang ada pada darah dengan cara mencegah penumpukan limbah dan mengendalikan keseimbangan cairan yang ada di dalam tubuh. Penyakit ginjal adalah kelainan penyakit yang menyerang organ ginjal yang disebabkan karena berbagai faktor, misalnya pola hidup yang tidak sehat, bertambahnya usia, ataupun karena faktor turunan. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengklasifikasi  resiko  penyakit  Gagal  Ginjal  Kronis  Metode  yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi PGK salah satu nya adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN). Metode K-Nearest Neighbor (KNN) ini dapat mengklasifikasikan suatu data yang telah ada ke dalam beberapa kelas. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  ini  ialah  algoritma  yang  dapat  menentukan  nilai  suatu  jarak  yang  berada  pada  pengujian  data  testing dengan  data  training  berdasarkan  nilai  terkecil  dari  nilai  ketetanggaan  terdekat.  Penelitian  ini  diharapkan memberikan  kontribusi  di  bidang  kesehatan  dan  di  bidang  informatika  dalam  mengklasifikasi  penyakit  Gagal Ginjal  Kronis.  Berapa  akurasi  yang  dapat  diperoleh  dari  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dalam menentukan  gejala dan resiko penyakit Gagal  Ginjal Kronis. penelitian ini dibuat menggunakan algoritma K- Nearest Neighbor. Dalam penelitian ini menggunakan 75% dari data latih dan 25% dari data uji yang digunakan. Hasil  klasifikasi penyakit ginjal kronis menunjukkan bahwa sistem berhasil melakukan klasifikasi dengan nilai akurasi  mencapai  92,59%,  89,85%  untuk  nilai  presisi,  87,32%  untuk  nilai  recall  dan  f1-score  mencapai  nilai 88,57%.
Kata Kunci : Gagal ginjal kronis, K-Nearest Neighbor, KNN, klasifikasi.

## 1. PENDAHULUAN
Ginjal  adalah  salah  satu  organ  tubuh  paling penting  yang  berfungsi  untuk  menjaga  kandungan yang  ada  pada  darah  dengan  cara  mencegah penumpukan limbah dan mengendalikan keseimbangan cairan yang ada di dalam tubuh. Ginjal berperan untuk melakukan proses penyaringan darah dan  menghilangkan  racun  dari  dalam  tubuh.  Organ ginjal  dapat  mengalami  penurunan  fungsi  kinerja ataupun  tidak  dapat  lagi  bekerja  sama  sekali  untuk menyaring  pembuangan  elektrolit  tubuh,  menjaga keseimbangan  cairan  dan  zat  kimia  tubuh  seperti kalium  dan  natrium  pada  darah  ataupun  dapat mengalami ketidaknormalan produksi urin. Pada saat fungsi  ginjal  menurun  dapat  diartikan  sebagai kerusakan yang terjadi pada ginjal [1].
Penyakit  ginjal  kronis  merupakan  penyakit dimana seseorang mengalami penurunan fungsi pada ginjal.  Penyakit  ginjal  kronis  merupakan  salah  satu penyakit  yang  sering  terjadi  pada  masyarakat berdasarkan  pola  hidup  yang  tidak  sehat, bertambahnya usia, karena faktor turunan dan lain  – lain  [2].  Penderita  seringkali  tidak  merasakan  gejala yang begitu terasa pada awal menderita penyakit ini. Sehingga  penderita  baru  dapat  terdiagnosa  penyakit ginjal  kronis  ketika  melakukan  tes  darah  dengan indikasi-indikasi  penyakit  ginjal  kronis  yang  lebih terlihat [1].
Metode  yang  dapat  digunakan  salah  satu  nya adalah  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Metode K-Nearest Neighbor (KNN) ini dapat mengklasifikasikan suatu data yang telah ada ke dalam
beberapa  kelas,  maka  dari  itu  K-Nearest  Neighbor (KNN)  dapat  mengklasifikasikan  suatu  data  dari pasien PGK hingga mendapatkan kelas penderita PGK dan  kelas  yang  tidak  menderita  PGK  [3].  Pada algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  ini  ialah algoritma  yang  dapat  menentukan  nilai  suatu  jarak terdekat  yang  berada  pada  pengujian  data  testing dengan  data  training  berdasarkan  nilai  terkecil  dari nilai ketetanggaan terdekat [4].
Klasifikasi  merupakan  sebuah  proses  dalam mendapatkan  model  atau  fungsi  yang  menjelaskan maupun membedakan konsep ataupun kelas pada data yang  bertujuan  dalam  memprediksi  kelas  dari  suatu objek pada labelnya yang tidak atau belum diketahui. Tujuan  tersebut  dapat  dicapai  jika  pada  proses klasifikasi  dapat  membuat  sebuah  model  yang  dapat memperlihatkan beda dari data ke dalam kelas-kelas berbeda  berdasarkan  fungsi  ataupun  aturan  tertentu. K-Nearest Neighbor merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi[1]. K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan salah satu dari berbagai metode dalam proses klasifikasi suatu objek yang  didasari  pada  informasi  data  yang  mempunyai jarak  sangat  dekat  dengan  suatu  objek  tertentu. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  bertujuan untuk  melakukan  pengklasifikasian  objek  menurut suatu atribut data uji dan data latih [5].
Penelitian  terdahulu  terkait  menggunakan metode  Naïve  Bayes  pada  bidang  kesehatan  salah satunya  adalah  hasil  yang  diperoleh  menunjukkan bahwa Naïve Bayes merupakan pengklasifikasi yang
paling akurat dengan akurasi 100% jika dibandingkan dengan  JST  yang  memiliki  akurasi  72,73%.  Dalam studi  penelitian  terdahulu  ini,  beberapa  faktor  yang dipertimbangkan adalah usia, diabetes, tekanan darah, jumlah RBC dan lain-lain[6]. Pada penelitian ini akan menambahkan  penggunaan  data  diet,  data  diet  yang dimaksud  adalah  informasi  tentang  asupan  protein, garam,  natrium  dan  kalium  dari  pasien  yang  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan  resiko  untuk penderita penyakit ginjal kronis.
Penelitian ini mengklasifikasikan penyakit gagal ginjal  kronis  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor (KNN) dengan menggunakan atribut seperti umur (age), tekanan darah (bp), berat jenis urin hasil tes urinalysis (sg), protein (al), gula darah dalam tubuh (su), gula darah setelah makan (bgr), kadar urea pada darah  (bu),  kadar  kreatinin  serum  pada  darah  (sc), kadar sodium pada darah (sod), dan jumlah hematocrit pada  darah  (pvc).  Penelitian  ini  diharapkan memberikan kontribusi  keilmuan, di bidang kesehatan dan  di  bidang  informatika  dalam  mengklasifikasi penyakit gagal ginjal kronis. Penelitian ini diharapkan agar dataset yang telah dibagi menjadi data latih dan data  uji  dapat  diklasifikasikan  dengan  baik menggunkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan akurasi yang dihasilkan dengan pengujian Confusion Matrix menghasilkan nilai yang tinggi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data mining
Data  mining,  sering  dikenal  juga  sebagai  KDD (Knowledge Discovery in Databases), adalah kegiatan yang  bertujuan  untuk  memproses  himpunan  data dengan tujuan menggali dan menganalisis informasi, pola, dan hubungan  yang tersembunyi  dalam dataset berukuran  besar.  Proses  data  mining  ini  bertujuan untuk  mendapatkan  pengetahuan  baru  yang bermanfaat dari data yang ada. Hasil dari proses data mining  ini  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan di masa depan. Dengan menganalisis data secara mendalam, dapat diidentifikasi keteraturan dan tren  yang  dapat  membantu  pengambil  keputusan dalam  memahami  situasi,  membuat  perkiraan,  atau menemukan  pola  –  pola  yang  berharga  untuk meningkatkan performa atau efisiensi [4].
Data mining merupakan suatu proses pencarian informasi berharga dari kumpulan data besar dengan menerapkan  pendekatan  interdisipliner  yang  relatif baru.  Proses  ini  melibatkan  analisis  mendalam terhadap  data  dan  penemuan  pengetahuan  berharga yang tersembunyi dalam basis data, serta mengadopsi pendekatan  multifaset.  Data  mining  memiliki beberapa  model  proses  yang  digunakan  untuk memandu  realisasi  data  mining.  Model  proses  yang umum  digunakan  adalah  knowledge  discovery database (KDD), CRISP-DM dan SEMM [2].
Saat  ini  data  mining  sangat  sering  digunakan dalam  memperoleh  hasil  diagnostik.  Industri perawatan  kesehatan  mengumpulkan  sebagian  besar data  yang  belum  dikumpulkan  untuk  mengetahui
informasi  tersembunyi  yang  dapat  didiagnosis  dan pengambilan  keputusan  yang  efektif.  Penambangan data adalah proses penggalian informasi tersembunyi dari kumpulan data besar dan mengklasifikasikan pola yang  valid  dan  unik  dalam  data. Ada  banyak  teknik data  mining  seperti  clustering,  klasifikasi,  analisis asosiasi, regresi, dan lain – lain [6].
Ada  beberapa  tahapan  –  tahapan  yang  ada  di dalam data mining adalah sebagai berikut :
a. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  menentukan data yang akan diproses. Dalam langkah ini, semua informasi  yang  dibutuhkan  akan  dikumpulkan menjadi  satu  set  data,  termasuk  atribut  yang diperlukan  untuk  proses  tersebut.  Dengan  cara mencari  informasi  yang  sudah  tersedia  dan  juga mencari informasi tambahan yang dibutuhkan.
b. Data Cleaning
Proses data cleaning dilakukan untuk menghilangkan noise dan data lainnya yang tidak diperlukan  yang  sering  kali  membuat  hasil  data tidak akurat.
c. Data Selection Proses  seleksi  digunakan  untuk  mempersempit fokus  analisis  pada  subset  data  yang  memiliki informasi  yang  paling  berharga  dan  dapat mendukung tujuan bisnis yang ditentukan.
d. Transformasi Data Ada beberapa transformasi data yaitu :
 Smoothing (menghilangkan noise pada data)
 Aggregation (mekapitulasi tahapan opeperbandingannal diterapkan pada data)
 Normalization (menyesuaikan ukuran data)
 Discretization  (mengganti  data  numerik dengan interval, misalnya dengan usia)

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  pengelompokan  suatu  objek ke dalam kategori tertentu. Berbagai situasi yang erat kaitannya  dengan  suatu  pengelompokan  objek  dapat diatasi  dengan  menerapkan  teknik  klasifikasi  [4]. Klasifikasi adalah proses menemukan suatu model dan dapat dideskripsikan atau dibedakan dari kelas - kelas data yang telah ada, atau bagaimana mengklasifikasikan  suatu  data  ke  dalam  beberapa kategori yang telah ditentukan [10].
Klasifikasi adalah kegiatan yang dapat dilakukan ketika ingin  melakukan  pengukuran objek data  yang dikelompokkan  ke  dalam  kelas-kelas  tertentu. Didalam klasifikasi, ada dua hal yang dapat dilakukan, yaitu  acuan  untuk  pembuatan  prototype  lalu menyimpannya  di  dalam  memori  dan  penggunaan model untuk memperkenalkan/ mengklasifikasikan/memprediksi data sehingga dapat diketahui  keberadaan  objek  data  tersebut  berasal darimana dilihat dari model yang disimpan [11].
2.3. K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest Neighbor adalah salah satu algoritma  yang  paling  sering  digunakan  untuk klasifikasi.  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  ialah  salah
satu  metode  dalam  proses  pengklasifikasian  objek berdasarkan data informasi jarak jauh objek tertentu. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  memiliki tujuan untuk mengklasifikasikan objek sesuai dengan atributnya  dan  sampel  data  pelatihan.  Namun, algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  memiliki kekurangan  dalam  memilih  atau  menentukan  nilai  k [2].
Data yang memiliki ukuran q, pada algoritma K- Nearest  Neighbor  (KNN),  dapat  menghitung  suatu jarak  data  satu  ke  data  yang  lainnya.  K  -  Nearest Neighbor  termasuk  dalam  kelompok  instance-based learning.  K-Nearest  Neighbor  merupakan  contoh algoritma yang dapat dipelajari dan sering digunakan, dimana  data  set  pelatihan  (training)  disimpan, sehingga klasifikasi untuk data dan rekaman baru yang tidak diklasifikasi didapatkan dengan membandingkan data dan rekaman  yang paling mirip dengan training set [10].
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dilakukan degan tahapan awal yaitu menghitung jarak dari  data  latih,  lalu  mengatur  catatan  pelatihan berdasarkan  jarak  (pemilihan  K  tertangga  terdekat), dan tahapan pada algoritma KNN ini adalah memiliki mayoritas  antara  K  tetangga  terdekat.  K-Nearest Neighbor  (KNN)  dapat  mengklasifikasikan  objek berdasarkan  data  yang  telah  dilatih  dan  yang  paling dekat  dengan  sasaran.  Euclidean  distance  adalah perhitungan jarak dari dua buah titik dalam euclidean space untuk mempelajari hubungan antara sudut dan jarak[2]. Metode Euclidean Distance digunakan dalam penelitian sebagai metode analisa untuk memecahkan masalah,  karena  euclidean  distance  adalah  suatu metode pencarian kedekatan nilai jarak dari dua buah variabel. Jarak dekat atau jauh dapat dihitung dengan jarak acuan Euclidean menggunakan persamaan yang banyak  digunakan/umum  yang  ada  pada  rumus, seperti rumus dibawah: [11].
𝑑 (𝑥, 𝑦) =   √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 … (1) Keterangan: Xi= data latih Yi= data uji d = jarak [2]
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi penyakit gagal ginjal kronis dengan gejala yang dapat dilihat  secara  spesifik  dan  data  yang  lengkap menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN).

## 2.4. Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  ukuran  kinerja  untuk masalah  klasifikasi  machine  learning  yang  hasilnya bisa  berupa  dua  kelas  atau  lebih.  Confusion  matrix adalah  tabel  dengan  4  kombinasi  berbeda  dari  nilai prediksi  dan  nilai  aktual.  Confusion  matrix  berisi empat  term  yang  mewakili  hasil  proses  klasifikasi, yaitu True  Positive  (TP), True  Negative  (TN),  False Positive (FP), dan False Negative (FN). True Negative (TN) adalah jumlah data negatif yang dikenali dengan benar,  sedangkan  False  Positive  (FP)  adalah  data
negatif tetapi dikenali sebagai data positif. Sedangkan True  Positive  (TP)  adalah  data  positif  yang  dikenali dengan benar. False Negative (FN) adalah kebalikan dari  True  Positive  sehingga  datanya  positif,  tetapi diakui  sebagai  data  negative.  Dapat  dilihat  pada gambar dibawah.
Gambar 1. Confusion matrix
Dari  hasil  proses  klasifikasi  pada  confusion  matrix, dihitung tiap nilai dengan menghitung accuracy.
a. Accuracy,  merupakan  perbandingan  prediksi True  (positif  dan  negatif)  dengan  keseluruhan data.  Akurasi  menggambarkan  seberapa  akurat model yang digunakan dalam klasifikasi. Rumus: ((TP+TN) / (TP+FP+TN+FN))*100
b. Precission,  merupakan  perbandingan  prediksi true  positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan hasil  yang  diprediksi  positf.  Precission menggambarkan  akurasi  antara  data  yang diminta  dengan  hasil  prediksi  yang  diberikan oleh model. Rumus: (TP / (TP+FP))*100
c. Recall,  merupakan  perbandingan  prediksi  true positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data yang  benar  positif.  Recall  menggambarkan keberhasilan model dalam menemukan kembali informasi.
Rumus: (TP / (TP+FN))*100
d. F-1  score,  merupakan  perbandingan  rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan menggambarkan perbandingan rata-rata precision dan recall yang dibobotkan.
Rumus: 2 * precision * recall / (precision+recall).

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  adalah  langkah  dalam melakukan  penelitian  sehingga  mampu  menjawab permasalahan  dan  tujuan  penelitian.  Pada  metode penelitian terdapat beberapa tahapan dalam penelitian ini.  Alur  metode  penelitian  yang  dilakukan  untuk mengklasifikasi Penyakit Gagal Ginjal Kronis adalah sebagai berikut :

## Gambar 2 Tahapan penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Atribut Data
Sebelum  memasuki  tahap  proses  data  mining, dataset ini perlu dijelaskan tiap atribut yang ada pada data  tersebut,  agar  dapat  menentukan  atribut  yang digunakan dari data ini. Data diambil selama periode 2 bulan di India dengan 25 fitur (misalnya jumlah sel darah  merah,  jumlah  sel  darah  putih,  dll). Targetnya adalah  'klasifikasi',  yaitu  'ckd'  atau  'notckd'  –  ckd  =
penyakit ginjal kronis. Data perlu dibersihkan karena memiliki NaN dan fitur numerik harus dipaksa untuk mengapung,  yang  dimana  setiap  baris  jika  hanya memiliki satu NaN saja akan dihapus. Data yang telah diperoleh  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  harus melalui tahap normalisasi data terlebih dahulu. Atribut yang digunakan antara nya adalah umur ( age ), tekanan darah  ( bp ),  berat  jenis  urin  hasil  tes  urinalysis  ( sg ), protein ( al ), gula darah dalam tubuh ( su ), gula darah setelah makan ( bgr ), kadar urea pada darah ( bu ), kadar kreatinin  serum  pada  darah  ( sc ),  kadar  sodium  pada darah ( sod ), dan jumlah hematocrit pada darah ( pvc ). Deskripsi atribut dapat dilihat pada Tabel 1 berikut :
Table 1 Deskripsi atribut data No. Atribut Data Deskripsi 1 age Umur 2 bp Tekanan Darah 3 sg Berat jenis urin hasil tes urinalysis 4 al Albumin, protein hasil sintesis hati 5 su Gula darah dalam tubuh 6 bgr Gula darah setelah makan 7 bu Kadar urea pada darah 8 sc Kadar kreatinin serum pada darah 9 sod Kadar sodium pada darah 10 pcv Jumlah hematocrit pada darah 11 class 1 = terkena gagal ginjal 2= tidak terkena gagal ginjal

## 4.2. Dataset Gagal Ginjal Kronis
Berikut  adalah  sampel  dari  data  penjakit  ginjal kronis  dengan  jumlah  atribut  14  yang  dapat  dilihat pada Tabel 2 berikut.

## Table 2 Sampel dataset gagal ginjal kronis
age bp sg al su bgr bu sc sod pcv class 48 8 1.02 1 2 121 36 1.2 135 44 Ckd 7 5 1.02 4 2 99 18 0.8 135 38 Ckd 62 8 1.01 2 3 423 53 1.8 135 31 Ckd … … … …
… …
… … … … … 4 8 1.025 1 2 14 1 1.2 135 48 Notckd 23 8 1.025 1 2 7 36 1 15 52 Notckd 45 8 1.025 1 2 82 49 0.6 147 46 Notckd 4.3. Cleaning Data
Proses data cleaning dilakukan untuk menghilangkan  noise  dan  data  lainnya  yang  tidak diperlukan yang sering kali membuat hasil data tidak akurat.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini,  proses pembersihan data dilakukan dengan mengidentifikasi nilai kosong pada atribut bp, sg, al, su, bgr, bu, sc, sod dan  pcv.  Untuk  mengatasi  nilai  kosong  tersebut, dilakukan  penghapusan  baris  data  untuk  yang mengandung nilai 0 atau missing value.

## 4.4. Transformasi Data
Tahap  ini  melibatkan  transformasi  data  setelah proses  pembersihan  data  selesai.  Dalam  tahapan  ini, variabel  data  diubah  menjadi  bentuk  numerik  atau
format  data  yang  sesuai.  Dataset  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  11  atribut  yang mencakup age, bp, sg, al, su, bgr, bu, sc, sod, pcv dan class. Dari dataset tersebut, 10 atribut memiliki jenis data numerik sedangkan 1 atribut memiliki jenis data nominal.  Untuk  mengatasi  hal  ini  dilakukan transformasi  data,  transformasi  ini  dilakukan  untuk atribut class, yang mana class merupakan bentuk data nominal,  menjadi  data  numerik  dengan  menerapkan teknik  one-hot  encode.  Teknik  ini  mewakili  bentuk data  kategori  menjadi  numerik.  Pada  penelitian  ini, untuk atribut Class dengan nilai “ckd” menjadi 1, dan “notckd”  menjadi  2.  hasil  transformasi  data  dapat dilihat seperti pada Tabel 3.

## Table 3 Tahapan setelah transformasi data
age bp sg al su bgr bu sc sod pcv class 48 8 1.02 1 2 121 36 1.2 135 44 1 7 5 1.02 4 2 99 18 0.8 135 38 1 62 8 1.01 2 3 423 53 1.8 135 31 1 … … … … … … … … … … … 4 8 1.025 1 2 14 1 1.2 135 48 2 23 8 1.025 1 2 7 36 1 15 52 2 45 8 1.025 1 2 82 49 0.6 147 46 2
Penelitian ini dibuat menggunakan algoritma K- Nearest Neighbor. Dalam penelitian ini menggunakan 75%  dari  data  latih  dan  25%  dari  data  uji  yang digunakan.  Hasil  pengujian  akurasi  merupakan tahapan untuk menguji hasil akurasi yang didapatkan pada  model  yang  digunakan.  Pengujian  ini menggunakan  metode confusion  matrix .  Pengujian hasil klasifikasi yang dilakukan oleh model akan diuji menggunakan  metode confusion  matrix .  Berikut adalah  nilai confusion  matrix yang  dapat  dilihat dibawah ini.
Table 4. Confusion matrix True Positive (TP) False Positive (FP) False Negative (FN) True Negative (TN) 62 7 9 138 Rumus :
akurasi = ( (𝑇𝑃+𝑇𝑁) 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 ) × 100%
Hasil : akurasi = ( (62+138) 62+7+138+9 ) × 100% = 92.59%
Hasil  performa  klasifikasi  penyakit  ginjal  kronis menggunakan metode
K-Nearest Neighbor ditampilkan pada Tabel 5.
Table 5. Hasil performa klasifikasi Akurasi Presisi Recall F1-score 92,59 89,85 87,32 88,57
Hasil  klasifikasi  penyakit  ginjal  kronis menunjukkan  bahwa  sistem  berhasil  melakukan klasifikasi  dengan  nilai  akurasi  mencapai  92,59%, 89,85% untuk nilai presisi, 87,32% untuk nilai recall dan f1-score mencapai nilai 88,57%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pada  penelitian  ini  dibuat menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor . Dalam penelitian  ini  menggunakan  75%  dari  data  latih  dan 25%  dari  data  uji  yang  digunakan, hasil    klasifikasi penyakit  ginjal  kronis  menunjukkan  bahwa  sistem berhasil  melakukan  klasifikasi  dengan  nilai  akurasi mencapai 92,59%, 89,85% untuk nilai presisi, 87,32% untuk nilai recall dan f1-score mencapai nilai 88,57%. Hasil  akurasi  yang  diperoleh  cukup  tinggi  dalam mengklasifikasi  penyakit  gagal  ginjal  sesuai  dengan atribut yang digunakan pada data.
Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode K- Nearest Neighbor merupakan metode klasifikasi yang
baik untuk diterapkan pada bidang kesehatan terutama dalam  mengklasifikasi  penyakit  gagal  ginjal  kronis yang dimana penyakit tersebut dikategorikan sebagai penyakit  yang  tingkat  kematiannya  tinggi.  Adapun saran yang penulis berikan saat melakukan penelitian ini  ialah  dapat  memperbanyak  data  yang  digunakan agar  hasil  dari  nilai  akurasi  semakin  akurat  dan semakin tinggi. Hal ini dikarenakan metode K-Nearest Neighbor sangat tergantung dari banyaknya data latih dan data uji yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. Fadilla, P. P. Adikara, and R. Setya Perdana, “Klasifikasi  Penyakit  Chronic  Kidney  Disease (CKD) Dengan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM),” J. Pengemb. Teknol.
Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 3397– 3405, 2018, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/32336 5845
[2]  J.  Snegha,  V.  Tharani,  S.  D.  Preetha,  R. Charanya,  and  S.  Bhavani,  “Chronic  Kidney Disease  Prediction  Using  Data  Mining,” Int. Conf. Emerg. Trends Inf. Technol. Eng. ic-ETITE 2020 ,  pp.  1–5,  2020,  doi:  10.1109/ic- ETITE47903.2020.482.
[3]  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.
[4]  I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Masa  Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421– 432, 2019.
[5]  K.  A.  Sugiarta,  I.  Cholissodin,  and  E.  Santoso, “Optimasi  K-Nearest  Neighbor  Menggunakan Bat Algorithm untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput.  e-ISSN ,  vol.  2548,  no.  10,  p.  964X, 2020.
[6]  F. Yunita, “Sistem Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor ( K-NN ),” Bappeda , vol. 2, no. 1, pp. 223–230, 2016.
[7]  R. Aji Pangestu, Taslim, Y. Yunefri, Kursiasih, and E. Sabna, “Optimasi Nilai k Pada Algoritma K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Pasien Covid-19  Yang  Membutuhkan  Ruangan  ICU,” Jl.  Tamtama ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  147–155,  2022,
[Online]. Available: www.kaggle.com
[8]  V.  Kunwar,  K.  Chandel,  A.  S.  Sabitha,  and  A. Bansal, “Chronic Kidney Disease analysis using data  mining  classification  techniques,” Proc. 2016 6th Int. Conf. - Cloud Syst. Big Data Eng. Conflu.  2016 ,  pp.  300–305,  2016,  doi: 10.1109/CONFLUENCE.2016.7508132.
[9]  A. Yandi Saputra and Y. Primadasa, “Penerapan Teknik  Klasifikasi  Untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour  Implementation  of  Classification
Method to Predict Student Graduation Using K- Nearest Neighbor Algorithm,” Techno.Com , vol.
17, no. 4, p. 9, 2018.
[10]  U.  Islam et  al. ,  “Klasifikasi  Dokumen  Tugas Akhir  Berbasis  Text  Mining  menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest Neighbor,” Semin.  Nas.  Teknol.  Informasi, Komun.  dan  Ind.  11 ,  no.  November,  pp.  178– 186, 2019.