Vol. 7 No. 1 (April 2023)

## SUPERVISED LEARNING METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI DIABETES PADA WANITA
Arina Prima Silalahi * , Harlen Gilbert Simanullang, Marlyna Infryanty Hutapea Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia Email: primaarinasilalahi@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No1.pp144-149

## ABSTRACT
Supervised learning is a technique of machine learning by doing learning that has a reference value to direct something, one of which is the K-Nearest Neighbor (KNN) method. This method is for object classification through learning data that is closest to the object (neighbor) using Euclidean distance to calculate the distance. KNN can be used for data classification that already has a reference, in this case the dataset used is the diabetes mellitus dataset in women. DM is a disease that can cause complications in parts of the body that cause death. DM in women  can  be  seen  from  several  parameters  such  as  glucose  levels,  blood  pressure,  skin  thickness,  insulin hormone, body index mass, age, number of pregnancies, and the number of family history of diabetes. In this research, KNN will be used for the classification of diabetes in women with two classes, namely DM Positive and DM Negative, in other words, a woman can be predicted to suffer from DM disease or not. This method will be implemented into a system with PHP programming language and Codeigniter Framework. KNN testing is carried out with three test scenarios, the 1st test with 150 test data gets an 82% accuracy rate, the 2nd data test with 200 test data gets an 84% accuracy rate, and the 3rd data test with 300 test data gets an 82% accuracy rate. Keywords: Supervised Learning, K-Nearest Neighbor, Diabetes Mellitus, Euclidean Distance, Framework Codeigniter.

## ABSTRAK
Supervised learning adalah teknik dari machine learning dengan melakukan pembelajaran yang memiliki nilai acuan  untuk  mengarahkan  sesuatu  hal,  salah  satunya  metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Metode  ini  untuk klasifikasi  objek  melalui  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut  (tetangga) menggunakan euclidean distance untuk menghitung jaraknya. KNN dapat digunakan untuk klasifikasi data yang sudah memiliki acuan, dalam hal ini dataset yang digunakan adalah dataset diabetes mellitus pada wanita. DM adalah  salah  satu  penyakit  yang  dapat  menyebabkan  komplikasi  pada  bagian-bagian  tubuh  sehingga menyebabkan kematian. DM pada wanita dapat dilihat dari beberapa parameter seperti kadar glukosa, tekanan darah,  ketebalan  kulit,  hormon  insulin,  massa  indeks  tubuh,  umur,  jumlah  kehamilan,  dan  jumlah  riwayat penderita diabetes dalam keluarga. Dalam penelitian ini, KNN akan digunakan untuk klasifikasi diabetes pada wanita dengan dua kelas yaitu DM Positif dan DM Negatif dengan kata lain seorang wanita dapat diprediksi menderita penyakit DM atau tidak. Metode ini akan diimplementasikan menjadi sebuah sistem dengan bahasa pemrograman PHP dan Framework Codeigniter. Pengujian KNN dilakukan dengan tiga skenario pengujian, uji ke-1  dengan  150  data  uji  mendapatkan  tingkat  akurasi  82%,  uji  data  ke-2  dengan  200  data  uji  mendapatkan tingkat akurasi 84%, dan uji data ke-3 dengan 300 data uji mendapatkan tingkat akurasi 82%.
Kata Kunci: Supervised Learning, K-Nearest Neighbor, Diabetes Mellitus, Euclidean Distance, Framework Codeigniter.

## PENDAHULUAN
Pengelolaan  data  komputer  tidak  terlepas menggunakan  cara  ataupun  teknik  yang  membuat komputer mampu mengelola pengetahuan. Pengetahuan dari berbagai bidang dapat diterapkan ke dalam  bidang  teknologi  sehingga  dapat  membantu manusia  dalam  melakukan  banyak  hal  seperti melakukan  prediksi  pengenalan  pola  wajah,
pengenalan suara, dan banyak lagi. Dengan melakukan pendekatan ini maka manusia  membuat komputer yang dapat  berpikir  seperti  cara  manusia  berpikir  dan memecahkan  sebuah  masalah  sehingga  komputer seolah-olah  memiliki  kecerdasan  (Makinde,  Vincent, Akinwale,  Oguntuase,  &  Acheme,  2020;  Saura, Palacios-Marqués, & Ribeiro-Soriano,
2021; Simanullang, Silalahi, & Sartika, 2022).
ISSN: 2620-4339 (media online)
Dalam penerapannya, komputer yang memiliki kecerdasan  layaknya  manusia  dapat  menerima pengetahuan  untuk  mengelola  banyak  bidang,  salah satunya  bidang  kesehatan.  Diabetes  Mellitus  (DM) merupakan penyakit kritis yang menurut World Health Organization  (WHO),  sebanyak  300  juta  populasi  di dunia akan terpengaruh DM pada tahun 2025. DM juga dikatakan  sebagai  salah  satu  penyakit  penyebab kematian  menurut  International  Diabetes  Federation yang di rilis pada 2021 dan Indonesia menduduki posisi keenam  dengan  angka  kematian  236.711  jiwa.  DM muncul akibat glukosa pada tubuh meningkat sehingga pankreas  menemukan  kesulitan  dalam  menghasilkan insulin  yang  bertugas  mengolah  glukosa  menjadi komponen sederhana agar dapat menghasilkan zat-zat yang dibutuhkan oleh tubuh (Aulia, Abdurrahman, & Putrada,  2019).  Pada  dasarnya,  diabetes  dapat  diidap oleh semua kalangan tanpa memandang umur maupun gender karena biasanya pengidap diabetes disebabkan oleh  pola  hidup  yang  tidak  teratur  dan  faktor  genetik (Karmana,  2023).  Namun  dalam  penelitian  ini difokuskan  untuk  meneliti  data  pengidap  diabetes mellitus (DM) pada Wanita (Adam et al., 2023).
Seorang  wanita  dapat  dikatakan  memiliki diabetes  mellitus  apabila  hasil  pengujian  lab menunjukkan bahwa wanita tersebut seorang penderita diabetes  mellitus  (DM)  dan  tentu  harus  melakukan banyak pengujian karena penyakit tersebut menyebabkan  komplikasi  di  tubuh  penderitanya (Syafar, Baharuddin, Zainal, & Fuadi, 2021). Adapun yang menjadi acuan untuk melihat seseorang mengidap DM  adalah  kadar  glukosa,  tekanan  darah,  ketebalan kulit,  hormon  insulin,  massa  indeks  tubuh,  umur, jumlah  kehamilan,  dan  jumlah  riwayat  penderita diabetes dalam keluarga.
Dalam  pengembangan  dunia  penelitian,  data pengidap  DM  dapat  digunakan  sebagai  dataset  untuk melakukan pengukuran seorang wanita termasuk kelas DM Positif ataupun DM Negatif. Dataset diperoleh dari Keagle  terdapat  768  data  dengan  delapan  parameter pengujian yang sudah diolah dalam bentuk angka dan sudah  dilakukan  tahapan  preprocessing.  Dengan memanfaatkan  data  tersebut  dapat  dilakukan  prediksi pasien DM positif dan DM negatif pada pasien dengan gender  wanita  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor.  Metode  tersebut  dapat  mengklasifikasikan berdasarkan  data  training  melalui  perhitungan  jarak target  ke  tetangganya.  Penelitian  terdahulu  terkait Penerapan  metode  K-Nearest  Neighbor  mendapatkan hasil  akurasi  sebesar    maksimum  sebesar  84,28%, (Andriana  &  Hilab,  2023),    dan  penelitian  lainnya dengan  akurasi  92,3%  (Maliha,  Santoso,  &  Furqon,
2019).  Melihat  beberapa  kajian  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa  kelebihan  metode  ini  memiliki perhitungan  yang  akurat  dan  konsisten  menggunakan berbagai platform untuk pendukung klasifikasi maupun prediksi.
Melalui deskripsi permasalahan tersebut, perlu dilakukan penelitian dengan memanfaatkan salah satu bagian dari supervised learning yaitu metode K-Nearest Neighbor untuk prediksi diabetes pada wanita. Output dari  prediksi  ini  adalah  DM  Positif  dan  DM  Negatif. Dalam penelitian ini metode tersebut akan diuji tingkat akurasi serta diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dan  Framework  Codeigniter  4 untuk merancang sistemnya.

## TINJAUAN PUSTAKA Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  dapat  dikatakan  sebagai pengetahuan yang diadaptasikan berdasarkan kecerdasan  manusia  dengan  cara  mencangkok pengetahuan  kedalam  sebuah  sistem.  Data-data  yang sudah tersedia kemudian dipelajari agar dapat dijadikan basis  pengetahuan  untuk  memperoleh  pemodelan ataupun  simulasi  seperti  layaknya  manusia  berfikir. Kecerdasan  buatan  merupakan  sebuah  teknologi  baru yang dikembangkan manusia dengan melakukan proses pembelajaran  berbasis  data-data  yang  banyak  untuk menghasilkan  pengetahuan  yang  baru  dan  berharga (Kutyauripo, Rushambwa, & Chiwazi, 2023).
Kecerdasan diperoleh dan disisipkan ke dalam komputer  agar  dapat  berpikir  dan  bertindak  layaknya seorang  manusia.  Kecerdasan  buatan  terdiri  dari beberapa  bagian  seperti  sistem  pakar,  permainan komputer,  logika  samar,  jaringan  saraf  tiruan  dan robotika. Secara teknis, dapat dikatakan sebagai model statistik dalam membuat keputusan dengan menggeneralisasi  karakteristik  suatu  objek  dari  data yang selanjutnya diterapkan dalam alat elektronik yang berbeda (Dwilaga, 2022).

## Machine Learning
Dalam  pengaplikasiannya,  kecerdasan  buatan dibagi  menjadi  beberapa  bagian,  salah  satunya Machine  Learning . Machine  Learning ialah  cabang dari  Kecerdasan  Buatan  dengan  disiplin  ilmu  yang didalamnya membahas penerapan dan pengembangan algoritma  dengan  tujuan  komputer  mengadaptasi perilaku sesuai dengan data empiris (Kavakiotis et al., 2017).
Machine  Learning  dapat  diimplementasikan pada beberapa teknologi seperti:
ISSN: 2620-4339 (media online)
1. Deteksi  Wajah:  Sebuah  sistem  dapat  mengenali wajah  seseorang  sehingga  dapat  merefleksikan tentang identitas diri
2. Penyaringan  Spam:  sistem  mampu  melakukan penyaringan pesan spam.
3. Segmentasi  Pelanggan:  sistem  dapat  melakukan peramalan  pola  perilaku  konsumen  agar  produsen dapat  mengatur  biaya  tertentu  misalnya  bidang promosi.
Untuk  mempelajari  Machine  Learning  ini  ada beberapa teknik yang harus diketahui, secara umum ada 2  teknik  dasar,  yaitu;  Supervised  dan  unsupervised. Pembelajaran terawasi/terarah artinya pada pembelajaran  ini  ada  acuan  yang  digunakan  sebagai pengarah  untuk  mengarahkan  sesuatu  hal  misalnya melakukan klasifikasi (classification). Jika terdapat dua kelas dikatakan sebagai binary classification, tetapi jika lebih  dari  dua  kelas,  dikatakan  multi-class classification.  Jenis  klasifikasi  lainnya  yaitu  multi  - label  classification,  untuk  mengklasifikasi  sampel kedalam  suatu  himpunan  kelas.  Pada  multi-class classification, suatu sampel hanya bisa berkorespondensi dengan satu kelas. Sedangkan multi- label
classification, satu sampel dapat berkorespondensi  dengan  lebih  dari  satu  kelas.  Salah satu  metode  Machine  Learning  dengan  pembelajaran terawasi adalah K-Nearest Neighbour (Chen, Zhou, Li, Zhang, & Huo, 2020).
Sedangkan  pembelajaran  tak  terarah  tidak memerlukan  target  keluaran.  Pada  metode  ini,  hasil tidak  bisa  ditentukan  selama  prosesnya.  Nilai  bobot disusun pada rentang tertentu tergantung nilai inputan yang  diberikan.  Pembelajaran  ini  berguna  untuk mengelompokkan  unit  yang  mirip  dalam  suatu  area tertentu seperti pengelompokan pola.
K-Nearest Neighbor K-Nearest Neighbor (KNN) biasanya digunakan  untuk  klasifikasi  objek  melalui  data pembelajaran  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan tetangganya.    Dekat  atau  jauhnya  jarak  dengan tetangganya  dapat  dihitung  berdasarkan  jarak Euclidean  (Deng,  Wang,  Guan,  Li,  &  Wang,  2023). Tahapan metode terdapat dua fase, yaitu pembelajaran (training) dan klasifikasi atau pengujian (testing). Pada fase pertama, algoritma ini menyimpan vektor fitur dan klasifikasi dari data training. Di fase kedua, fitur-fitur yang  sama  dihitung  untuk  menguji  data  yang klasifikasinya belum diketahui. Jarak dari vektor yang baru ini ke seluruh vektor data pembelajaran dihitung, dan  sejumlah  k  neighbor  yang  paling  dekat  diambil (Ma,  Han,  Qin,  &  Wang,  2023).  Perhitungan  jarak
ketetanggaan menggunakan algoritma euclidien seperti yang ditunjukkan pada formula berikut:
𝑑(𝒑, 𝒒) = ()(𝑞 ! − 𝑝 ! ) " # !$%
Dimana:
p, q   = dua titik di ruang-n Euclidean, qi, pi   = vektor Euclidean, dimulai dari titik awal n = ruang-n, untuk atribut dengan nilai kategori.
Sebuah  titik  akan  diketahui  kelasnya  melalui klasifikasi  terbanyak  dari  neighbor  di  sekitarnya, ilustrasinya dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Ilustrasi Nilai k pada KNN
Nilai  k  yang  terbaik  untuk  KNN  tergantung pada  data.  Secara  general,  nilai  k  tinggi  dapat mengurangi  efek  noise  di  klasifikasi,  namun membentuk batasan dengan setiap klasifikasi menjadi lebih  kabur.  Untuk  mendapatkan  nilai  k  yang  baik dapat  dipilih  dengan  optimasi  parameter  (Ajijah  & Kurniawan, 2023).

## Framework Codeigniter
Codeigniter  adalah  framework  PHP  yang digunakan dalam merancang sistem berbasis web agar lebih dinamis (Simanullang & Silalahi, 2022). Manfaat penggunaan Framework Codeigniter versi 4 adalah: 1. Lebih Cepat Dan Efisien,
2. Memudahkan kolaborasi,
3. Ringan dan hemat sumber daya,
4. Keamanan baik,
5. Terstruktur.

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  tahap  penelitian merupakan  prosedur  dalam  pencapaian  penelitian melalui  empat  tahapan  yaitu  pengumpulan  data perancangan sistem, prediksi dengan metode KNN dan
Vol. 7 No. 1 (April 2023)
pengujian  akurasi.  Tahapan  metode  KNN  untuk prediksi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Tahapan metode KNN
Pengumpulan data yang dijadikan sebagai objek penelitian  ini  diperoleh  dari  dataset  Keagle.    Objek penelitian  didapatkan  sebanyak  768  data  dengan delapan  parameter  yang  sudah  lengkap  dengan  nilai parameternya.  Parameter  prediksi  DM  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter prediksi DM
No  Parameter Satuan 1 Kadar Glukosa Mg/dl 2 Tekanan Darah mmhg
3 Ketebalan kulit mm
4 Hormon Insulin mu U/ml
5 Massa Indeks Tubuh (BMI)  Kg/m 2
6 Umur
Tahun 7 Angka kehamilan Kali 8 Jumlah  riwayat  penderita diabetes dalam keluarga -
Tahapan  pengujian  dilakukan  dengan  metode confusion  matrix  dengan  menganalisa  tingkat precision,  recall  dan  accuracy  dapat  dilihat  pada persamaan berikut.
Precision   = &' &'()' ………………... (1) Recall = &' &'()* ………………. (2) Accuracy  = &'(&* &'(&*()'()* ………... (3) Keterangan: TP   =  True  Positive  (Jika  hasil  prediksi  positif  dan data sebenarnya positif)
TN  =  True  Negative  (Jika  hasil  prediksi  negatif  dan data sebenarnya negatif)
FN  =  False Negative (Jika hasil prediksi negatif dan data sebenarnya positif)
FP  =  False  Positive  (Jika  hasil  prediksi  positif  dan data sebenarnya negatif)
Precision ialah tingkat ketelitian metode, recall ialah  tingkat  ketepatan  metode  dan  accuracy menyatakan  tingkat  kesesuaian  atau  dekatnya  suatu hasil pengukuran terhadap kondisi yang sebenarnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini diimplementasikan dalam sebuah sistem  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan framework  Codeigniter  4.  Halaman  awal  sistem ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman awal sistem prediksi
ISSN: 2620-4339 (media online)
Pada  tampilan  diatas  disajikan  menu  untuk upload data latih dan prediksi DM. Menu unggah Data Latih ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Menu Unggah Data Latih/Train
Pada  tampilan  gambar  tersebut  disajikan halaman untuk upload file data training dengan format csv  yang  sudah  berisi  dataset  DM.  Setelah  tahapan tersebut  lalu  dilakukan  tahapan  prediksi  seperti  pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Uji Data Diabetes
Setelah  mengisi  nilai  setiap  parameter,  lalu dilakukan  pengujian  data  baru  tersebut  data  training yang sudah dijadikan pengetahuan di sistem. Sehingga dihasilkan prediksi DM seperti Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Prediksi Diabetes
Uji  coba  metode  KNN  menggunakan  metode Confusion  matrix  untuk  mendapatkan  nilai  precision, recall  dan  accuracy  dengan  persamaan  (1),  (2),  (3). Skenario  pengujian  dilakukan  dengan  tiga  pengujian, Uji coba ke-1 data uji = 150, uji coba ke-2 data uji = 200,  uji  data  ke-3  =  300.  Nilai  yang  digunakan  =  2 karena pada penelitian ini output yang akan dihasilkan DM Positif diberi kode =1 dan DM Negatif diberi kode = 0. Dengan menggunakan dataset sebanyak 768 dan nilai  k=2,  maka  diuji  nilai  precision  DM  Positif (Precision  1),  precision  DM  Negatif  (Precision  0), Recall  DM  Positif  (Recall  1),  Recall  DM  Negatif (Recall  0)  dan  Akurasi.  Hasil  pengujian  disajikan dalam satuan persentase pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Data
Training Nilai K Data uji Precision Recall Akurasi 0 1 0 1 768 2 150 85 77  88  71 82 768 2 200 84 83  91  72 84 768 2 300 83 80  89  70 82
Hasil  dari  Uji  coba  metode  KNN  disajikan dalam gambar 7.
Gambar 7. Hasil Pengujian KNN

## KESIMPULAN
Dari pengujian metode yang diteliti menggunakan dataset DM disimpulkan bahwa metode tersebut  dapat  di  implementasikan  kedalam  sebuah sistem  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan framework  CodeIgniter  4.  Selain  itu  metode  tersebut berjalan  dengan  baik  karena  berdasarkan  pengujian pertama  dengan  150  data  uji  didapatkan  nilai  presisi DM  Positif  sebanyak  77%,  nilai  presisi  DM  Negatif sebanyak 85%, nilai recall DM Positif 71%, nilai recall DM Negatif 88%, Akurasi 82%. Pada pengujian kedua dengan  200  data  didapatkan  nilai  presisi  DM  Positif
85 77 88 71 82 84 83 91 72 84 83 80 89 70 82 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Presisi 0  Presisi1  Recall 0 Recall 1 Akurasi Uji Coba ke-1 Uji Coba ke-2
Uji Coba ke-3
sebanyak 83%, nilai presisi DM Negatif sebanyak 84%, nilai  recall  DM  Positif  72%,  nilai  recall  DM  Negatif 91%, Akurasi 84%. Pada pengujian ketiga dengan 300 data didapatkan nilai presisi DM Positif sebanyak 80%, nilai presisi DM Negatif sebanyak 83%, nilai recall DM Positif  70%,  nilai  recall  DM  Negatif  89%,  Akurasi 82%.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam, S., McIntyre, H. D., Tsoi, K. Y., Kapur, A., Ma, R. C., Dias, S., … McAuliffe, F. M. (2023). Pregnancy as an opportunity to prevent type 2 diabetes mellitus: FIGO Best Practice Advice. International Journal of Gynecology and Obstetrics , 160 (S1), 56–67. https://doi.org/10.1002/ijgo.14537
Ajijah, N., & Kurniawan, A. (2023). Klasifikasi Teks Mining Terhadap Analisa Isu Kegiatan Tenaga Lapangan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) , 7 (1), 254–262.
Andriana, H., & Hilab, S. S. (2023). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor pada Sentimen Analisis Pengguna Twitter terhadap KTT G20 di Indonesia. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 10 (1), 60–67. https://doi.org/10.30865/jurikom.v10i1.5427 Aulia, M. S., Abdurrahman, M., & Putrada, A. G.
(2019). Pendeteksian Kadar Glukosa dalam Darah pada Gejala Diabetes Tipe 1 Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Metode Nafas. SMARTICS Journal ,
5 (1), 14–21. https://doi.org/10.21067/smartics.v5i1.3287 Chen, Z., Zhou, L. J., Li, X. Da, Zhang, J. N., & Huo, W. J. (2020). The Lao text classification method based on KNN. Procedia Computer Science , 166 , 523–528. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.053 Deng, S., Wang, L., Guan, S., Li, M., & Wang, L. (2023). Non-parametric Nearest Neighbor Classification Based on Global Variance Difference. International Journal of Computational Intelligence Systems , 16 (1). https://doi.org/10.1007/s44196-023-00200-1
Dwilaga, A. T. (2022). Implementasi Model Artificial Intelligence Dalam Warehouse: Systematic
Literature Review. JUSTI (Jurnal Sistem Dan Teknik Industri) , 3 (2), 253–261. Karmana, W. (2023). Penerapan Pola Hidup Sehat
Untuk Mencegah Diabetes Mellitus. Panthera : Jurnal Ilmiah Pendidikan Sains Dan Terapan , 3 (1), 1–6. Kavakiotis, I., Tsave, O., Salifoglou, A., Maglaveras,
N., Vlahavas, I., & Chouvarda, I. (2017).
Machine Learning and Data Mining Methods in Diabetes Research. Computational and
Structural Biotechnology Journal , 15 , 104–116.
https://doi.org/10.1016/j.csbj.2016.12.005
Kutyauripo, I., Rushambwa, M., & Chiwazi, L. (2023). Artificial intelligence applications in the agrifood sectors. Journal of Agriculture and Food Research , 11 (January), 100502. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2023.100502 Ma, X., Han, Y., Qin, H., & Wang, P. (2023). KNN
Data Filling Algorithm for Incomplete Interval- Valued Fuzzy Soft Sets. International Journal of Computational Intelligence Systems , 16 (1). https://doi.org/10.1007/s44196-023-00190-0 Makinde, A. S., Vincent, O. R., Akinwale, A. T., Oguntuase, A., & Acheme, I. D. (2020). An Improved Customer Relationship Management Model for Business-to-Business E-commerce Using Genetic-Based Data Mining Process. 2020 International Conference in Mathematics, Computer Engineering and Computer Science, ICMCECS 2020 . https://doi.org/10.1109/ICMCECS47690.2020.2 40875
Maliha, D. Z., Santoso, E., & Furqon, M. T. (2019). Penerapan Metode Neighbor Weighted K- Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Diabetes Mellitus. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (3), 2910– 2915.
Saura, J. R., Palacios-Marqués, D., & Ribeiro-Soriano, D. (2021). Using data mining techniques to explore security issues in smart living environments in Twitter. Computer Communications , 179 (January), 285–295. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2021.08.021 Simanullang, H. G., & Silalahi, A. P. (2022). Pemrograman Web Menggunakan Framework Codeigniter 4 (1st ed.). Malang: Madza Media. Simanullang, H. G., Silalahi, A. P., & Sartika, D. (2022). Prediksi Jumlah Pasien Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Least Square Method Berbasis Android. INFORMATIKA , 14 (1), 86– 93.
Syafar, A. M., Baharuddin, M. S. I. F., Zainal, M., &
Fuadi, N. (2021). Peramalan Penderita Diabetes Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor.
Jurnal Sintaks Logika , 1 (2), 113–115.