## Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Diagnosis Penyakit Alzheimer
Implementation of K-Nearest Neighbor Algorithm for Classification of Alzheimer's Disease Diagnosis
Roudlotul Jannah Alfirdausy 1 , Saiful Bahri 2 1 Program Studi Matematika, UIN Sunan Ampel
2 Program Studi Biologi, UIN Sunan Ampel E-mail: 1 09030220048@student.uinsby.ac.id, 2 saifulsi@uinsby.ac.id

## Abstrak
Menurut    World  Alzheimer  Report  2021,  Alzheimer's  Disease  International  (ADI) memperkirakan bahwa 75% penderita demensia tidak terdiagnosis secara global, dengan angka tersebut  diyakini  meningkat  hingga  90%  di  beberapa  negara  berpenghasilan  rendah  dan menengah. Saat ini ada dua jenis demensia yaitu vaskular dan non-vaskular. Demensia vaskular, juga dikenal sebagai Alzheimer, adalah Perubahan yang terjadi pada tubuh yang disebabkan oleh penyumbatan  pembuluh  darah  di  otak  dapat  menyebabkan  melemahnya  ingatan  manusia.  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  objek berdasarkan  kesamaannya  dengan  objek  terdekat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menangani masalah efektivitas dan akurasi dalam mendeteksi penyakit Alzheimer dengan mengimplementasikan algoritma KNN untuk diagnosis penyakit Alzheimer. Berdasarkan analisis hasil klasifikasi dengan pembagian data testing dan training 70:30 menggunakan metode KNN dengan K=3, K=5 dan K=7 menghasilkan nilai akurasi sebesar 99%  , sensitivitas  sebesar 100%, serta  spesifitas sebesar 96%.
Kata kunci: K-Nearest Neighbor, Penyakit Alzheimer

## Abstract
As  per  the  World  Alzheimer  Report  2021  by  Alzheimer's  Disease  International  (ADI),  around 75% of people suffering from dementia are globally undiagnosed, and this number is expected to rise to 90% in certain low- and middle-income countries. Vascular and non-vascular are the two types of dementia currently known. Vascular dementia, which is also known as Alzheimer's, is a bodily change caused by the blockage of blood vessels in the brain that can result in a decline in human memory. K-Nearest Neighbor (KNN) is a method used to cluster objects based on their similarity to the nearest object. The objective of this research is to improve the effectiveness and accuracy of Alzheimer's disease diagnosis by applying the KNN algorithm. Based on the analysis of classification results by dividing the testing and training data 70:30 using the KNN method with K=3, K=5 dan K=7, the accuracy achieved is 99%, with sensitivity at 100% and specificity at 96%.
Keywords: K-Nearest Neighbor, Alzheimer Dissae

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Alzheimer's Disease International (ADI) berdasarkan World Alzheimer Report 2021, memperkirakan bahwa 75% penderita Demensia tidak terdiagnosis secara global, dengan angka  tersebut  diyakini meningkat hingga 90%  di  beberapa  negara  berpenghasilan  rendah  dan menengah. Diperkirakan penderita Demensia meningkat menjadi 139 juta jiwa pada tahun 2050, berdasarkan angka terbaru Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) [1]
Menurut  perkiraan  WHO,  pada  tahun  2011  terdapat  sekitar  satu  juta  jiwa  penderita Alzheimer  di  Indonesia.  Keadaan  tersebut  terus  berkembang  seiring  berjalannya  waktu  dan
harapan  hidup  orang  Indonesia  meningkat.  Banyak  orang  tidak  melaporkan  kondisinya  karena tidak tahu bahwa dirinya mengidap penyakit Alzheimer atau Demensia. Saat ini demensia terdiri dari  demensia  vaskular  atau  yang  dikenal  dengan  alzheimer  serta  demensia  non-vaskular. Alzheimer,  adalah  Perubahan  yang  terjadi  pada  tubuh  yang  disebabkan  oleh  penyumbatan pembuluh darah di otak, diperkirakan 75% demensia vaskuler (Alzheimer) disebabkan oleh stroke sumbatan. [2]
Metode klasifikasi merupakan pengelompokan objek berdasarkan ciri-ciri setiap objek. [3]. Klasifikasi adalah suatu proses di mana objek dari data diberikan kategori atau kelas tertentu yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Penggunaan  klasifikasi  secara  luas  dalam  berbagai  untuk mengelompokkan  profil,  mendeteksi  penipuan,  mendiagnosis  kondisi  medis,  memprediksi penjualan, dan banyak lagi [4].
K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  metode  atau  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  objek  berdasarkan  kesamaannya  dengan  jarak  objek  terdekat  pada  data training.  Metode  ini  memudahkan  untuk  menentukan  klasifikasi  atau  prediksi  suatu  variabel dengan mencari objek terdekat.[5] KNN mengklasifikasikan dengan memperhatikan kesamaan antara  objek  dan  kelasnya.  Oleh  karena  itu,  penggunaan  metode  KNN  untuk  klasifikasi memberikan akurasi yang lebih karena mempertimbangkan jarak antara objek dan kelasnya.[6]
Pada  penelitian  sebelumnya  mengenai  Klasifikasi  Kanker  Payudara  Menggunakan Algoritma KNN [7], Penelitian  ini  digunakan  utuk  mengambil  keputusan  berdasarkan  hasil yang  didapat  untuk  menentukan  kebijakan  yang  akan  diambil  dalam  penanganan  pasien kanker    payudara.    Hasilnya  menunjukkan  persentase  yang  cukup  baik  yaitu  menghasilkan accurracy sebesar 72,62%.
Selain itu, penelitian sebelumnya mengenai Deteksi Penyakit Alzheimer Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Correlation  Based  Feature  Selection[8],  Setelah  dilakukan pemodelan dengan algoritma Naïve diperoleh nilai akurasi sebesar 93,83%.
Dalam penelitian ini, implementasi algoritma KNN untuk diagnosis penyakit Alzheimer dapat memberikan manfaat yang besar dalam bidang kesehatan, terutama dalam membantu dokter dan  tenaga  medis  dalam  mempercepat  proses  diagnosis  penyakit  Alzheimer.  Dengan  adanya model KNN, maka dapat dilakukan prediksi keberadaan penyakit Alzheimer.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Klasifikasi
Data  mining  adalah  studi  tentang  pola  dalam  sejumlah  besar  data  dengan  tujuan mengklasifikasikan, menilai, memprediksi, mencocokkan, dan mengelompokkannya. Pentingnya data mining terletak pada perannya dalam pencarian informasi basis data atau KDD (Knowledge Discovery  in  Databases),  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  informasi  berharga  dari kumpulan  data  yang  besar.  Tugas  data  mining  meliputi  klasifikasi,  evaluasi,  prediksi, pengelompokan, dan pemetaan. [9]
Klasifikasi  merupakan  metode  dalam  data  mining  yang  memisahkan  data  ke  dalam kelompok  atau  kategori  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Metode  klasifikasi  menggunakan pembelajaran  terpantau,  di  mana  data  pelatihan  yang  sudah  diberi  label  digunakan  untuk menghasilkan  aturan-aturan  yang  dapat  mengklasifikasikan  data  uji  ke  dalam  kelompok  atau kelas yang telah ditentukan sebelumnya. [9]
Proses  klasifikasi  data  biasanya  melibatkan  dua  tahapan,  yaitu  tahap  pembelajaran (training) di mana algoritma klasifikasi dibuat untuk menganalisis data pelatihan dan mewakili mereka dalam bentuk aturan klasifikasi, dan tahap klasifikasi di mana data uji digunakan untuk memprediksi akurasi dari aturan klasifikasi yang telah dibuat.[10]

## 2.2 K-Nearest Neighbor
Metode K-Nearest  Neighbor atau  K-NN  merupakan  metode  pengkalisifikasian  yang bersifat global, dalam arti semua data di setiap kelas harus diperhitungkan dalam proses learning untuk menemukan suatu model ( clasifier ) menggunakan berbagai macam parameter[11]. Metode
K-NN bekerja dengan mencari jumlah k item data atau sampel (dari semua sampel latih) yang paling  dekat  dengan  sampel  masukan,  kemudian  memilih  sampel  berikutnya  dengan  jumlah sampel terbanyak diantara k sampel. Secara sederhana, K-NN mengurutkan sampel berdasarkan pemindaian. Penentuan k pola terdekat dilakukan berdasarkan jarak, similarity atau disimilarity tergantung jenis atributnya.[12]
Berikut  adalah  langkah-langkah  untuk  menghitung  metode  K-Nearest  Neighbor (KNN)[13]:
1. Menentukan parameter K.
2. Menghitung jarak antara data training dan data testing: Gunakan rumus jarak Euclidean pada rumus (1) untuk menghitung jarak antara titik data pelatihan dan titik data pengujian. Jarak ini mengukur seberapa dekat atau jauhnya dua titik dalam ruang fitur.
𝐷(𝑎, 𝑏) = √∑ (𝑏 𝑖 − 𝑎 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: D = jarak kedua titik a= koordinat titik awal b = koordinat titik akhir
3. Mengurutkan jarak yang terbentuk dari yang terkecil hingga terbesar.
4. Menentukan  jarak  terdekat  dengan  mengambil  K  jarak  terdekat  dari  data  pengujian  yang telah diurutkan.
5. Memasangkan  kelas  yang  bersesuaian:  Identifikasi  kelas  dari  data  pelatihan  yang  sesuai dengan tetangga terdekat yang telah dipilih.
6. Mencari  jumlah  kelas  dari  tetangga  terdekat:  Hitung  jumlah  masing-masing  kelas  dari tetangga terdekat.
7. Tetapkan kelas yang paling umum sebagai kelas data yang akan dievaluasi

## 2.3 Prosedur Penelitian
Adapun  tahapan  dalam  klasifikasi  menggunakan  algoritma  KNN  dengan  langkah berdasarkan diagram alur berikut.
Gambar 1 Flowchart Klasifikasi Menggunakan K-Nearest Neighbor
Pada  tahap  preprocessing,  dilakukan  proses  normalisasi  data,  digunakan  metode StandardScaler. Metode ini berperan penting dalam menyesuaikan skala nilai dari seluruh atribut dalam data sehingga dapat disesuaikan dengan skala tertentu. [14]
Dalam  penelitian  ini,  hasil  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  matriks kebingungan (confusion matriks) yang digunakan untuk menghitung akurasi, recall (sensitivity), dan Specificity .  Matriks  konfusi  yang  terdiri  dari empat  bagian  sebagai  true positive(TP),  false positive (FP), true negative (TN) dan false negative (FN) digunakan untuk menghitung akurasi, recall (sensitivity), dan Specificity [15]. Perhitungan hasil klasifikasi sebagi berikut. a. Menghitung nilai akurasi:
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 × 100% (2)
b. Menghitung nilai sensitivitas:
Sensitivitas = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% (3)
c. Menghitung nilai Specifisitas:
Specifisitas = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 × 100% (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan mengambil data dari website https://www.kaggle.com/datasets/brsdincer/alzheimer-features . Data  terdiri  331  data  penderita penyakit Alzeimer dengan 2 kelas yaitu kelas Alzheimer[1] sebanyak 146 data dan Normal [0] sebanyak 109 data dengan menggunakan 6 fitur diantaranya :
a. Umur : Usia pasien pengidap penyakit Alzheimer
b. MMSE : Mini Mental State Examination
c. CDR : Clinical Dementia Rating
d. rTIV : Estimated total intracranial volume
e. nWBV : Normalize Whole Brain Volume
f. ASF : Atlas Scaling Factor

## Tabel 1 Data Penyakit Alzheimer
Umur MMSE CDR eTIV nWBV ASF Group 78 30 0.5 1315 0.707 1.335 1 61 30 1 1957 0.734 0.897 1 62 30 0.5 1928 0.731 0.91 1 68 30 0.5 1556 0.713 1.128 1 66 30 0.5 1446 0.78 1.214 1 ... ... ... ... ... ... ... 71 16 1 1492 0.725 1.176 1 73 16 1 1478 0.696 1.188 1
78 15 2 1401 0.7 1.253 1 75 30 1 1169 0.742 1.501 1 77 30 1 1159 0.733 1.515 1

## 3.2 Statistik Deskriptif
Tahap  pertama  sebelum  memulai  proses  klasifikasi  data,  analisis  statistik  deskriptif merupakan  tahap  awal  yang  penting  untuk  dilakukan  guna  mendapatkan  gambaran  yang  jelas mengenai  data  yang  akan  digunakan.  Analisis  ini  meliputi  berbagai  informasi  tentang  data. Dengan  melakukan  analisis  statistik  deskriptif,  dapat  memahami  karakteristik  data  secara keseluruhan sehingga dapat digunakan untuk melakukan pengklasifikasian.
Tabel 2  Analisis Deskriptif Fitur Alzeimer Variabel n Min Mean Max Std. Deviasi Umur 331 60 76,71 98 7.615 MMSE 331 4 27,21 30 3.814 CDR 331 0 0.2946 2 0.386 eTIV 331 1106 1491 2004 179.940 nWBV 331 0,6440 0,7302 0,8970 0.0373 ASF 331 0,876 1,194 1,587 0.141

## 3.3 Normalisasi Data
Sebelum  menerapkan  metode  K-Nearest  Neighbor  untuk  analisis  klasifikasi,  penting untuk melakukan normalisasi data. Normalisasi data menggunakan Standard Scaler atau dikenal dengan.  Prosedur ini mengubah setiap nilai fitur menjadi z-score, di mana z-score adalah berapa standar  deviasi  jauhnya  suatu  nilai  dari  rata-rata  fitur.  Dengan  menggunakan  Standard  Scaler, setiap fitur akan memiliki rata-rata sekitar 0 dan standar deviasi sekitar 1.  Hasil dari normalisasi data dapat ditemukan pada Tabel 3.

## Tabel 3 Normalisasi Data Penyakit Alzheimer
Umur MMSE CDR eTIV nWBV ASF Group 0.473684 1.0 0.25 0.232739 0.326425 0.645570 1 0.026316 1.0 0.50 0.947661 0.466321 0.029536 1 0.052632 1.0 0.25 0.915367 0.450777 0.047820 1 0.210526 1.0 0.25 0.501114 0.357513 0.354430 1 0.157895 1.0 0.25 0.378619 0.704663 0.475387 1 ... ... ... ... ... ... ... 0.526316 0.615385 0.50 0.697105 0.212435 0.192686 1 0.578947 0.615385 0.50 0.693764 0.279793 0.195499 1 0.342105 0.576923 0.50 0.187082 0.435233 0.704641 1 0.578947 0.538462 0.25 0.398664 0.196891 0.454290 1 0.394737 0.538462 0.50 0.415367 0.067358 0.437412 1

## 3.4  Pengujian dan Analisis
Pada pengujian ini, dilakukan pengujian dengan data uji dengan skenario pengujian pada pembagian  data    menggunakan  split  rasio  pembagian  data  70:30,  25:25  dan  80:20  dengan berbagai parameter nilai k = 1, 2, 3, 4 dan 5. Setiap data uji diuji dengan tujuan untuk menguji apakah  sistem  dapat  mendeteksi  atau  mendiagnosis  penyakit  sesuai  dengan  informasi  yang terdapat pada data training.
Tabel 4: Akurasi Hasil Pengujian Split Ratio Parameter (K) Akurasi 70:30 2 98% 3 99% 5 99% 7 99% 75:25 2 97.6% 3 98.8% 5 98.8% 7 98.8% 80:20 2 97% 3 98.2% 5 98.2% 7 98.2%
Akurasi tertinggi yaitu 99% didapatkan pada parameter K=3, K=5 dan K=7 dengan split rasio 70:30. Dengan Confussion Matrix berikut
Tabel 5: Confussion Matrix Hasil Pengujian Aktual Prediksi Positif Negatif Positif 54 (TP) 1 (FN) Negatif 0 (FP) 46 (TN)
Berdasarkan tabel 5, dapat dihitung hasil evaluasi model K-NN menggunakan rumus (2), (3), dan (4) sebagai berikut:
Akurasi =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 × 100%
= 54 + 46 54 + 1 + 0 + 46 × 100% = 𝟗𝟗% Sensitivitas = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100%
= 54 54 + 1 × 100% = 𝟗𝟖. 𝟐% Specifisitas = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 × 100%
= 46 46 + 0 × 100%

## = 𝟏𝟎𝟎%
Berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes [8] menghasilkan tingkat akurasi sebesar 93,83% dalam deteksi Penyakit Alzheimer. Namun, dengan data  yang  sama  juga  mengungkapkan  bahwa  pendekatan  klasifikasi  menggunakan  metode  K- Nearest Neighbor (KNN) dengan variasi nilai K yaitu K=3, K=5, dan K=7, menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi, mencapai 99%. Oleh karena itu, pendekatan KNN dengan variasi K ini dapat  dianggap  sebagai  metode  yang  lebih  unggul  dalam  mendeteksi  penyakit  Alzheimer berdasarkan data yang dianalisis, dibandingkan dengan pendekatan Naïve Bayes.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  implementasi  algoritma  KNN  untuk  diagnosis  penyakit Alzheimer didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan    metode  K-Nearest  Neighbor  untuk  diagnosispenyakit  Alzheimer didapatkan hasil klasifikasi yang baik. Dimana  Implementasi menggunakan metode K-Nearest  Neighbor  untuk  Diagnosis  Penyakit  Alzheimer  dengan  pembagian  data testing dan training 70:20 terdapat 230 data training dan 101 data testing.
2. Berdasarkan  hasil evaluasi  confussion  matrix  diketahui  bahwa  untuk  mendiagnosa penyakit alzheimer menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan K=3, K=5 dan K=7 menghasilkan nilai akurasi sebesar 99% dimana dari 101 data uji terdapat hanya 1 data yang tidak sesuai, sensitivitas  sebesar 98%, serta  spesifitas sebesar 100%.
3. Pendekatan KNN dengan variasi nilai K dapat dianggap sebagai metode yang lebih unggul dalam mendeteksi penyakit Alzheimer berdasarkan data yang dianalisis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.-N. P. Gauthier S, Webster C, Servaes S, Morais JA, World Alzheimer Report 2022: Life after diagnosis: Navigating treatment, care and support . 2022.
[2] Y. E. Muliatie, N. Jannah, and S. Suprapti, “Pencegahan Demensia/Alzheimer Di Desa Prigen, Kecamatan Prigen, Kabupaten Pasuruan,” Pros. Konf. Nas. Pengabdi. Kpd. Masy. dan Corp. Soc. Responsib. , vol. 4, pp. 379–387, 2021, doi: 10.37695/pkmcsr.v4i0.1308.
[3] F.  A.  D.  Aji  Prasetya  Wibawa,  Muhammad  Guntur  Aji  Purnama,  Muhammad  Fathony Akbar, “Metode-metode Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 134, 2018.
[4] D. Suyanto, Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data . Informatika, 2019.
[5] Y.  I.  Kurniawan  and  T.  I.  Barokah,  “Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu  Kredit Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Matrik , vol. 22, no. 1, pp. 73–82, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843.
[6] Y.  I.  Claudy,  R.  S.  Perdana,  and  M.  A.  Fauzi,  “Klasifikasi  Dokumen  Twitter  Untuk
Mengetahui  Karakter  Calon  Karyawan  Menggunakan  Algoritme  K-Nearest  Neighbor (knn),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 8, pp. 2761–2765, 2018,
[Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/322959490
[7] N. Meilani and O. Nurdiawan, “Data Mining untuk Klasifikasi Penderita Kanker Payudara Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Wahana Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 177– 187, 2023.
[8] S. K. Wildah, S. Agustiani, M. R. R. S, W. Gata, and H. M. Nawawi, “Deteksi Penyakit Alzheimer  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  Correlation  Based  Feature Selection,” J. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 166–173, 2020, doi: 10.31294/ji.v7i2.8226.
[9] P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and  Bowo  Winarno,  “Klasifikasi  Dengan  Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[10] F.  Harahap,  “Penerapan  data  Mining  dalam  Pemilihan  Mobil  menggunakan  Algoritma C4.5,” Ijccs ,  no.  x,  pp.  11–20,  2018,  [Online].  Available:  https://voi.stmik- tasikmalaya.ac.id/index.php/voi/article/viewFile/99/42
[11] W. Yustanti, “Algoritma K-Nearest Neighbour untuk Memprediksi Harga Jual Tanah,” J. Mat. Stat. dan komputasi , vol. 9, no. 1, pp. 57–68, 2012.
[12] A.  Abdullah  and  K.  Sandi,  “SISTEM  PREDIKSI  RASA  BUAH  JERUK MENGGUNAKAN METODE k-NEAREST NEIGHBOR,” Method. J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 7–13, 2021, doi: 10.46880/mtk.v7i2.457.
[13] A. R. D.N, K. Auliasari, and Y. A. Pranoto, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (Knn) Untuk Seleksi Calon Karyawan Baru (Studi Kasus : Bfi Finance Surabaya),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 14–20, 2020.
[14] M. R. Andryan, M. Fajri, and N. Sulistyowati, “Komparasi Kinerja Algoritma Xgboost Dan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (Svm)  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Kanker Payudara,” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  1,  p.  1,  2022,  doi: 10.26798/jiko.v6i1.500.
[15] A.  Damuri,  U.  Riyanto,  H.  Rusdianto,  and  M.  Aminudin,  “Implementasi  Data  Mining dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan Sembako,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  8,  no.  6,  p.  219,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.