## Komparasi Jarak Euclidean dan Manhattan Pada Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Mendeteksi Penyakit Diabetes Mellitus
Agustin Ely Rahayu, Abd. Charis Fauzan, Harliana *
Falkutas Eksakta, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Blitar, Indonesia Email: 1 Agustinely25@gmail.com, 2 abdcharis@unublitar.ac.id, 3,* harliana@unublitar.ac.id Email Penulis Korespondensi: harliana@unublitar.ac.id Submitted: 28/10/2022 ; Accepted: 31/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak – Diabetes  Mellitus  merupakan penyakit  kronis.  Penyakit ini  disebabkan  oleh peningkatan kadar  gula darah dalam tubuh, maka bisa menyebabkan penyakit seperti seranggan jantung, obesitas, serta ipenyakit imata, ginjal, dan saraf.  Deteksi penyakit Diabetes Mellitus ini biasanya dilakukan dengan uji laboratorium, sehingga pasien harus menjalani beberapa tes medis untuk memberikan  nilai input ke sistem diagnosa komputerisasi yang terbukti mahal dan waktu antrian yang panjang.  Dari permasalahan tersebut dibutuhkan sistem kecerdasan buatan untuk mendiagnosa penyakit ini  secara lebih mudah dan cepat. Maka dari itu, peneliti bertujuan menggunakan sistem cerdas untuk menghasilkan akurasi tertinggi dari hasil uji coba klasifikasi dengan  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dengan  jarak  Euclidean  dan  jarak  Manhattan.  Klasifikasi  kelas yang digunakan yaitu iperhitungan ikehamilan, igula idalam idarah, itekanan idarah, iketebalan lipatan ikulit, iinsulin, iberat ibadan, ifungsi isilsilah iketuranan idiabetes, idan iumur. Data penelitian berupa dataset berjumlah 450 dataset dan data tersebut dibagi menjadi dua untuk mengetahui akurasi tertinngi data uji 80% dan 20% untuk data latih. Akurasi tertinggi menggunkan jarak Euclidean yaitu 84% dengan nilai K=5, dan yang kedua jarak Manhattan memiliki akurasi tertinggi yaitu 82% dengan nilai K=7.
Kata Kunci: Diabetes Mellitus; K-Nearest Neighbor (K-NN); Jarak Euclidean; Jarak Manhattan
Abstract– Diabetes Mellitus is a chronic disease. This disease is caused by an increase in blood sugar levels in the body, it can cause diseases such as heart disease, obesity, and eye, kidney, and nerve diseases. Detection of Diabetes Mellitus is usually carried out by laboratory tests, so that patients have to undergo several medical tests to provide input values to a computerized diagnostic system which has proven to be expensive and has long queue times. From these problems, an artificial intelligence system is needed to diagnose this disease more easily and quickly. Therefore, the researcher aims to use an intelligent system to produce the highest accuracy from the results of the classification test using the K-Nearest Neighbor (K-NN) method with Euclidean distance and Manhattan distance. The class classifications used were pregnancy calculations, blood sugar in blood, blood pressure, skin fold thickness, insulin, body weight, diabetes genealogy dysfunction, and age. The research data in the form of datasets amounted to 450 datasets and the data was divided into two to determine the highest accuracy of 80% test data and  20%  for training  data.  The  highest  accuracy  using  Euclidean  distance  is  84%  with  a  value of  K=5,  and secondly,  the Manhattan distance has the highest accuracy of 82% with a value of K=7.
Keywords: Diabetes Mellitus; K-Nearest Neighbor (K-NN); Euclidean Distance; Manhattan Distance

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  Mellitus  adalah  salah  satu  permasalah  yang  sudah  umum  pada  dunia  kesehatan  saat  ini  [1].  Diabetes Mellitus ini disebabkan oleh tingginya gula darah dan menurunnya insulin dalam tubuh [2] . Biasanya penderita diabetes  mellitus  akan  memiliki  keluhan  seperti  cepat  lapar,produksi  urine  berlebihan,rasa  haus  yang  berlebih, penurunan berat badan, dan kesemutan[3].Penyakit diabetes ini bisa mengakibatkan berbagai macam   penyakit lainnya  seperti penyakit  gagal ginjal,  depresi, obesitas, serta penglihatan menurun, saraf, dan lainnya  jika tidak ditangani  dengan  baik  dan  tepat  [4].  Penyakit  diabetes  ini  tergolong  penyakit  yang  paling  susah  ditangani  dan mematikan,  oleh  karena  itu  untuk  menghindari  resiko  terjadinya  komplikasi  bisa  dihindari  dan  dibutuhkan perawatan medis yang tepat agar resiko terjadinya komplikasi bisa dihindari [5].Dengan adanya penyakit Covid- 19 saat ini yang meninggal sejumlah 3.656 per tanggal 13 Juli 2020[6]. Dan penyakit diabetes ini adalah salah satu penyakit bawaan yang banyak dialami oleh pasien Covid-19. Oleh karena itu, kadar gula yang tinggi dalam tubuh dapat berdampak signifikan pada virus yang menginfeksi manusia, meningkatkan peradangan, dan merusak sistem kekebalan tubuh [7].
Maka  dari  itu  dalam  analisis  ini  dapat  membatu  tim  medis  dan  masyarakat  untuk  mempermudah memprediksi  penyakit  diabetes  mellitus.  Penyakit  diabetes  ini  rata  rata  masyarakat  yang  memiliki  tingkat kesibukan yang padat sehingga mengganggu metabolisme pada tubuh [8]. Dan perubahan gaya hidup yang tidak teratur  berdampak  terhadap  perubahan  pola  penyakit  yang  terjadi  di  masyarakat,  salah  satunya  adalah  diabetes mellitus.  Sehingga  masyarakat  dapat  menyadari  pentingnya  pola  hidup  sehat  dan  olahraga  untuk  menghindari resiko  penyakit  dan mengurangi  makanan cepat  saji [9]. Dalam deteksi  penyakit  diabetes mellitus ini biasanya dilakukan dengan uji laboratorium, sehingga pasien harus menjalani beberapa tes medis untuk memberikan nilai input ke sistem diagnosa komputerisasi yang terbukti mahal dan waktu antrian yang panjang. Dari permasalahan tersebut  dibutuhkan  sistem  kecerdasan  buatan  untuk  mendiagnosa  penyakit  ini  secara  lebih  efektif dan  efisien. Sistem cerdas adalah suatu sistem yang mampu memecahkan suatu permasalahan. Sistem cerdas pada komputer ini di terapkan untuk membantu pengambilan keputusan mengunakan data dan motode tertentu untuk memecahkan suatu  permasalahan.  Penerapan  metode  dalam  sistem  cerdas  ini  adalah  metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)
dengan jarak Euclidean dan Manhattan[10]. Tujuan dalam penelitian ini menerapkan metode KNN dengan jarak Euclidean dan jarak Manhattan untuk mengklasifikasi akurasi deteksi diabetes[11]. Karena metode KNN adalah model pendukung keputusan yang dapat mengklarifikasi data berdasarkan jarak paling dekat [5].
Terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  tentang  deteksi  diabetes  dengan  menggunakan  metode  yang lainya. Seperti penelitian deteksi diabetes dengan metode K-Means dan C4.5 dengan akurasi berjumlah 72%[12]. Kemudian penelitian untuk klasifikasi transportasi bus menggunakan metode K-NN dengan jarak euclidean dan jarak manhattan dan menghasilkan akurasi sejumlah 84% dengan K=3[13]. Selanjutnya penelitian menggunakan metode  penghitungan  jarak  antar  data  pada  algoritma  iK-Nearest  iNeighbor  dan  lvq  untuk  klasifikasi  data  dan menghasilkan akurasi sejumlah 76.76% [14]. Berikutnya penelitian menggunakan metode
K – Nearest Neighbor untuk deteksi dini Diabetes Mellitus menghasilkan akurasi 89.33%[15]. Kemudian penelitian data set  pada penderita penyakit diabetes  dengan  menghasilkan akurasi  sebesar  39% pada klasifikasi metode K-Nearest Neigbor [16].
Metode yang digunakan peneliti dalam deteksi diabetes mellitus adalah metode K-Nearest Neighbor. K- Nearest  Neighbor  merupakanisebuah  imetode  iuntuk  imelakukan  iklasifikasi  Diabetes  Mellitus  berdasarkan dataset  yang  sebelumnya  telah  dikenali.  Metode  iK-Nearest  iNeighbor  iniitermasuk  ialgoritma  isupervised ilearning,  idimana  ihasil  idari  iquery  iinstance  iyang  ibaru,  i dikategorikan  berdasarkan  sebagian  besar  pada kategori  dari iK-Nearest  iNeighbor . Hasil  ikelas  iklasifikasi  iini  idiperoleh  idari  ikelas  iyang  ipaling  ibanyak muncul. Algoritma ini bekerja berdasarkan jarak terpendek dari sampel uji ke sampel pelatihan untuk menentukan K-Nearest  Neighbor  yang  paling  dekat.  Setelah  mengumpulkan  K-Nearest  Neighbor,  mayoritas  K-Nearest Neighbor  diperoleh  dan  digunakan  sebagai  prediksi  dari  sampel  uji.  Dekat  atau  jauhnya  biasanya  dihitung berdasarkan jarak Euclidean dan jarak Manhattan [16].
Implementasi  metode  K-Nearest  Neighbor  pada  penelitian  ini  adalah  sistem  yang  dapat  mendeteksi penyakit  diabetes  dengan  melakukan  komputasi  K-Nearest  Neighbor  dengan  mengacu  pada  proses  komputasi dataset. Kemudian menggunakan jarak Euclidean dan jarak Manhattan untuk menghitung nilai terdekat. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil akurasi tertinggi dari klasifikasi diabetes melitus menggunakan metode K- Nearest  Neighbor  dengan  jarak  Euclidean  dan  jarak  Manhattan.  Klasifikasi  yang  digunakan  adalah  positif  dan negatif.  Tujuan  penting  dari  aplikasi  data  mining  ini  dalam  mendiagnosa  adalah  mendeteksi  penyakit  dan mengidentifikasi faktor resiko. Maka dapat menjadi dasar paling penting untuk pemilihan metode pengobatan yang tepat[17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Sistem
Gambar 1  menunjukkan  alur  sistem  skrining  diabetes.  Dimulai,  dengan membagi  dua bagian  data set  diabetes: data pelatihan dan data uji. Kemudian hitung jarak euclidean dan manhattan dan klasifikasikan berdasarkan jarak terdekat menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Dan evaluasi sistem adalah tahap terakhir.
Dataset Diabetes Mellitus Data Latih Data Uji Klasifikasi i K-Nearest i Neighbor dengan Jarak Encludien dan Jarak Manhattan Identifikasi Diabetes Mellitus Evaluasi Sistem

## 2.2 Data Set
Penelitian ini diawali dengan langkah  pengumpulan data  terlebih dahulu. Data yang digunakan sebagai  dataset merupakan data diabetes mellitus silsilah riwayat diabetes tipe tiga, sumber data berasal dari Laboratory The Jhons Hopkins University Jhons Hopkins Road Laurel dengan melalui akses link berikut : https://datahub.io/machine- learning/diabetes#readme dataset penelitian berupa dataset berjumlah 450 datas et dan data tersebut dibagi menjadi dua untuk mengetahui akurasi tertinngi data uji 80% dan 20% untuk data latih. Tabel 1 adalah data set diabetes mellitus.
Tabel 1. Data set Kehamilan Glukosa Plasma Tekanan Darah Ketebalan Lipatan Insulin Berat Badan iFungsi Silsilah Diabetes Tipe 3 Umur Hasil Kehamilan 6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 1 6 1 85 66 29 0 26.6 0.351 31 0 1 8 183 64 0 0 23.3 0.672 32 1 8 1 89 66 23 94 28.1 0.167 21 0 1 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1 0 5 116 74 0 0 25.6 0.201 30 0 5 3 78 50 32 88 31 0.248 26 1 3 10 115 0 0 0 35.3 0.134 29 0 10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 99 70 16 44 20.4 0.235 27 0 2 6 103 72 32 190 37.7 0.324 55 0 6 5 111 72 28 0 23.9 0.407 27 0 5 8 196 76 29 280 37.5 0.605 57 1 8 5 162 104 0 0 37.7 0.151 52 1 5

## 2.3 Perhitungan Jarak Euclidean
Jarak Euclidean adalah metode perhitungan jarak yang digunakan untuk mengukur dua titik dalam ruang Euclidean yang meliputi dua, tiga, atau lebih bidang Euclidean [18]. Untuk mengukur kemiripan data menggunakan rumus jarak Euclidean, menggunakan persamaan (1).
𝑑(𝑥, 𝑦) = |𝑥 − 𝑦| = √∑ (𝑥 𝑖− 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: d = jarak antara x dan y x = data pusat cluster y = data untuk atribut i i =  data individu n = data total xi = data center cluster ke- i yi = data individu ke- i.

## 2.4 Perhitungan Jarak Manhattan
Jarak  Manhattan  digunakan  untuk  menghitung  selisih  mutlak  antara  koordinat  pasangan  benda[18]. Mengguunakan persamaan (2).
𝑑(𝑥, 𝑦) =   ∑ |𝑥 𝑖− 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: d = jarak antara x dan y x = data pusat cluster y = data tentang atribut.

## 2.5 Evaluasi Sistem
Confusion matrix digunakan untuk evaluasi sistem dalam penelitian ini. Karena confusion matrix memungkinkan kita untuk mengukur klasifikasi menggunakan KNN. klasifikasi diabetes ini dapat diketahui berdasarkan sejumlah accuracy, precision, dan recall/sensitivity.
Tabel 2 . Confusion Matrix
TP FP FN  TN
Accuracy  digunakan untuk mengetahui jumlah presentase dari  data set  diabetes  mellitus yang diprediksi positif dan negatif dengan persamaan (3).
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝐹𝑃 (3)
Menggunakan precision dapat diketahui persentase dari data set diabetes mellitus yang benar saja.
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4)
Sedangkan  Recall  dapat  diketahui  persentase  diabetes  mellitus  yang  diprediksi  negatif  dibandingkan dengan  keseluruhan  dataset  diabetes  mellitus  yang  sebenarnya  diprediksi  positif.  Recall  digunakan  agar  hasil klasifikasi ideal[19].
Recall = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Seperti yang sudah dijelaskan, langkah yang harus dilakukan dalam penelitian ini adalah memisahkan data latih dan  data  uji.  Peneliti  menggunakan  450  data  diabetes  dan  80-20%  dari  data  uji  adalah  data  latih.  Langkah selanjutnya adalah menerapkan metode K-NN menggunakan jarak euclidean dan manhattan untuk memilih nilai K dalam penelitian ini yaitu K = 3, 5, dan 7 [16]. Hasil dari klasifikasi pada Jarak Euclidean pada Tabel 3.
a. Confusion Matrix pada Jarak Euclidean
Tabel 3 . Penggunaan Kelas Sesuai K pada Jarak Euclidean
K=3  K=5  K=7 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 . . . 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
Selanjutnya Tabel 4 akan menunjukkan dalam bentuk confussion matrix pada k=3.
Tabel 4. Confusion Matrix K=3 pada Jarak Euclidean
Jumlah Sesuai  Tidak Sesuai 90 Positif 18 8 Negatif 53 11
Dari hasil klasifikasi pada Tabel 4 yang merupakan, confusion matrix K=3 pada jarak euclidean di peroleh hasil yang diujikan. Dari kumpulan data tersebut, 18 data positif diprediksi valid, 8 data positif diprediksi negatif, 53 data bernilai negatif diprediksi valid, dan 11 negatif diperkirakan tidak sesuai. Hasil perhitungan dalam jarak euclidean pada metode K-NN menggunakan K=3 yang berarti dirangking untuk menentukan jarak terdekat dan terkecil yang akan muncul dalam klasifikasi K-NN, seperti pada Tabel 3.
Tabel 5. Confusion Matrix K=5 pada Jarak Euclidean
Jumlah Sesuai  Tidak Sesuai 90 Positif 20 6 Negatif 56 8
Tabel 5 menunjukkan hasil dari Confusion Matrix K=5 pada Jarak Euclidean yang diperoleh 20 data positif yang sesuai, 6 data positif yang tidak sesuai, 56 data negatif yang di prediksi valid, dan ada data yang di prediksi tidak  sesuai  yaitu  8  data  bernilai  negatif.  Hal  ini dikarenakan  perhitungan  jarak  euclidean  pada  metode  K=NN menggunakan K=5. Artinya dirangking untuk menentukan jarak terdekat dan terkecil yang muncul pada klasifikasi K-NN.
Tabel 6. Confusion Matrix K=7 pada Jarak Euclidean
Jumlah Sesuai  Tidak Sesuai 90 Positif 17 6 Negatif 56 11
Dari Tabel 6, menunjukkan hasi dari Confusion Matrix K=7 pada Jarak Euclidean yang diprediksi 17 data positif yang sesuai, 6 data positif yang tidak sesuai, 56 data negatif  yang diprediksi sesuai, dan 11 data negatif yang  tidak  sesuai.  Hasil  perhitungan  jarak  euclidean  pada  metode  K=NN  menggunakan  K=7,  maka  akan dirangking untuk mencari jarak terdekat dan terkecil, seperti pada Tabel 3.
b. Confusion Matrix pada Jarak Manhattan
Tabel 7. Penggunaan Kelas Sesuai K pada Jarak Manhattan
K=3  K=5  K=7 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 . . . 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0
Pada Tabel 8 confussion matrix ini menunjukkan pada k=3.
Tabel 8. Confusion Matrix K=3 pada Jarak Manhattan
Jumlah Sesuai  Tidak Sesuai 90 Positif 16 7 Negatif 56 11
Dari hasil Confusion Matrix K=3 pada Jarak Manhattan diperoleh diprediksi data positif 16 yang sesuai, 7 data positif yang tidak sesuai, 56 data negatif  yang diprediksi  tidak sesuai, dan 11 data negatif  yang diprediksi tidak  sesuai.  Hasil  perhitungan  dalam  jarak  manhattan  pada  metode  K-NN  menggunakan  K=3  yang  berarti dirangking untuk menentukan jarak terdekat dan terkecil yang akan muncul dalam klasifikasi K-NN, seperti pada Tabel 7.
Tabel 9. Confusion Matrix K=5 pada Jarak Manhattan
Jumlah Sesuai  Tidak Sesuai 90 Positif 17 8 Negatif 54 11
Tabel 9 merangkum 17 data positif yang valid, 8 data positif yang diprediksi tidak sesuai, 54 data negatif yang diprediksi valid, dan 11data negatif yang tidak sesuai. Hal ini dikarenakan perhitungan jarak manhattan pada metode K=NN menggunakan K=5. Artinya dirangking untuk menentukan jarak terdekat dan terkecil yang muncul pada klasifikasi K-NN.
Tabel 10. Confusion Matrix K=7 pada Jarak Manhattan
Jumlah Sesuai  Tidak Sesuai 90 Positif 16 4 Negatif 58 12
Hasil dari Confusion Matrix K=7 pada Jarak Manhattan menunjukkan 16 data positif yang sesuai, 4 data yang  positif  tidak  sesuai,  data  yang  di  prediksi  sesuai  ada  58  data  bernilai  positif,  dan  diprediksi  12  data  yang bernilai  negatif  yang  tidak  sesuai.  Hasil  perhitungan  jarak  manhattan  pada  metode  K=NN  menggunakan  K=7, maka akan dirangking untuk mencari jarak terdekat dan terkecil, seperti pada Tabel 7. Selanjutnya adalah uji coba hasil tersebut ke dalam bentuk confusion matrix untuk memperoleh Accuracy, Precision , Recall,
Gambar 2. Hasil Uji Coba Confusion Matrix Jarak Euclidean
Hasil uji coba pada Confusion Matrix dengan jarak Euclidean pada Gambar 2, memperoleh hasil yaitu K=3 Accuracy 79%, Precision 69% ,dan Recall 62% K=5 Accuracy 84%, Precision 77% ,dan Recall 71% K=7 Accuracy 81%, Precision 74% ,dan Recall 61%.
Gambar 3. Hasil Uji Coba Confusion Matrix Jarak Manhattan
Hasil uji coba pada Confusion Matrix dengan jarak Euclidean pada Gambar 2, memperoleh hasil yaitu K=3 Accuracy 80%, Precision 70% ,dan Recall 59% K=5 Accuracy 79%, Precision 68% ,dan Recall 61% K=7 Accuracy 82%, Precision 80% ,dan Recall 57%
Hasil uji coba yang mempunyai nilai K yang terbaik pada  confusion matrix jarak euclidean adalah K= 5 yang memiliki akurasi yang terbanyak dibandingkan dengan K=3 hanya memiliki akurasi sebanyak 79%, dan K=7 memiliki akurasi 81%. Nilai K terbaik pada confusion matrix jarak euclidean adalah K=7 yang memiliki akurasi 82% dibandingkan dengan K=3 yang hanya memiliki akurasi sebesar 80%, dan K=5 memiliki akurasi 79% saja. Nilai  K  tertinggi  confusion  matrix  untuk  jarak  manhattan  adalah  K=7  dengan  akurasi  82%  dibandingkan  K=3 dengan akurasi hanya 80% dan K=5 dengan akurasi hanya 79%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji coba pada metode KNN, dapat diperoleh hasil yaitu pada jarak euclidean memiliki hasil K=3 Accuracy  79%,  Precision  69%  ,dan  Recall  62%,  K=5  Accuracy  84%,  Precision  77%  ,dan  Recall  71%,  K=7
79% 84% 81% 69% 77% 74% 62% 71% 61% 0% 20% 40% 60% 80% 100% K=3 K=5 K=7 Hasil Uji Coba Confusion Matrix Jarak Euclidean ACCURACY PRECISION RECALL 80% 79% 82%
70% 68%
80% 59% 61% 57% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% K=3 K=5 K=7 Hasil Uji Coba Confusion Matrix Jarak Manhattan ACCURACY PRESICION RECALL
Accuracy  81%,  Precision  74%  ,dan  Recall  61%. Sedangkan  pada  jarak  manhattan  meiliki  hasil  K=3  Accuracy 80%, Precision 70% ,dan Recall 59%, K=5 Accuracy 79%, Precision 68% ,dan Recall 61%, K=7 Accuracy 82%, Precision 80% ,dan Recall 57%. Dari hasil tersebut uji coba pada jarak euclidean memiliki akurasi yang paling tinggi yaitu 84% pada K=5 dibandingkan dengan jarak manhattan.

## REFERENCES
[1] V. Agustina, M. I. Tekege, F. Carolin, A. D. Wulandari, A. Weya, and O. G. C. Lampongajo, “Deteksi Dini Penyakit Diabetes Melitus,” J. Magistrorum Sch., vol. 02, no. 02, pp. 300–309, 2021.
[2] K. Saxena, Z. Khan, and S. Singh, “Diagnosis of Diabetes Mellitus using K Nearest Neighbor Algorithm,” Int. J. Comput. Sci. Trends Technol., vol. 2, no. 4, pp. 36–43, 2014.
[3] H.  Bhatt,  S.  Saklani,  and  K.  Upadhayay,  “Anti-oxidant  and  anti-diabetic  activities  of  ethanolic  extract  of  Primula Denticulata Flowers,” Indones. J. Pharm., vol. 27, no. 2, pp. 74–79, 2016, doi: 10.14499/indonesianjpharm27iss2pp74.
[4] S. Kusumadewi, “Aplikasi Informatika Medis untuk Penatalaksanaan Diabetes Melitus Secara Terpadu,”  Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., vol. 2009, no. Snati, pp. C-22-C–27, 2009.
[5] F. M. Hana, “Klasifikasi Penderita Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,”  J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan), vol. 4, no. 1, pp. 32–39, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.173.
[6] Infodatin 2020, “Infodatin-2020-Diabetes-Melitus.pdf.” .
[7] I.  Hikmawati  and  R.  Setiyabudi,  “Hipertensi  Dan  Diabetes  Militus  Sebagai  Penyakit  Penyerta  Utama  Covid-19    Di Indonesia Hypertension and Diabetes Mellitus As Covid-19 Comorbidities in Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Lppm Ump, vol.
0, no. 0, pp. 95–100, 2020, [Online]. Available:
https://semnaslppm.ump.ac.id/index.php/semnaslppm/article/view/224/219%0Ahttps://semnaslppm.ump.ac.id/index.ph p/semnaslppm/article/view/224.
[8] J. I. Kesehatan and S. Husada, “Early Detection of Diabetes Mellitus Risk in Stikes Megarezky Makassar Teaching Staff,” Juni, vol. 11, no. 1, pp. 540–547, 2020, doi: 10.35816/jiskh.v10i2.343.
[9] E. Hasmin et al., “Sistem Pakar Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Metode K-NN Berbasis Android,” vol. 8, no. 2, pp. 359–370, 2022.
[10]  A. Y. Pratama and S. Yunita, “Komparasi Metode Weighted Product ( WP ) Dan Simple Additive Weighting ( SAW ) Pada Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pemberian Beasiswa,” vol. 4, no. September, pp. 12–24, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4593.
[11]  N. Hidayati and A. Hermawan, “K-Nearest Neighbor ( K-NN ) algorithm with Euclidean and Manhattan in classification of student graduation,” vol. 2, no. 2, pp. 86–91, 2021.
[12]  A.  Prasatya,  R.  R.  A.  Siregar,  and  R.  Arianto,  “Penerapan  Metode  K-Means  Dan  C4.5  Untuk  Prediksi  Penderita Diabetes,” Petir, vol. 13, no. 1, pp. 86–100, 2020, doi: 10.33322/petir.v13i1.925.
[13]  R. K. Dinata, H. Akbar, and N. Hasdyna, “Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Euclidean Distance dan Manhattan Distance  untuk  Klasifikasi  Transportasi  Bus,”  Ilk.  J.  Ilm.,  vol.  12,  no.  2,  pp.  104–111,  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.539.104-111.
[14]  A.  K.  Dan,  L.  V.  Q.  Untuk,  and  K.  Data,  “Analisis  perbandingan  pada  metode  penghitungan  jarak  antar  data  pada algoritma k-nn dan lvq untuk klasifikasi data,” 2020.
[15]  Rzki Mutiara Sari, “Aplikasi Deteksi Dini Diabetes Mellitus Menggunakan Modified K – Nearest Neighbor,” 2018.
[16]  A. Maulida, “Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor Pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 29–33, 2020.
[17]  S.  Widodo  and  H.  Brawijaya,  “Clustering  Kanker  Serviks  Berdasarkan  Perbandingan  Euclidean  dan  Manhattan Menggunakan Metode K-Means,” vol. 5, no. April, pp. 687–694, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2947.
[18]  M. Nishom, “Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means  Clustering  berbasis  Chi-Square,”  J.  Inform.  J.  Pengemb.  IT,  vol.  4,  no.  1,  pp.  20–24,  2019,  doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[19]  A. P. Agustin, A. C. Fauzan, and Harliana, “Implementasi K-Nearest Neighbor Dengan Jarak Minkowski Untuk Deteksi Dini Covid-19 Pada Citra Ct-Scan Paru - Paru,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS, vol. 4, no. 1, pp. 23–30, 2022.