## KLASIFIKASI DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR STUDI KASUS RUMAH SAKIT PKU  MUHAMMADIYAH UJUNG PANGKAH GRESIK
Rafika Amilia 1 , Eko Prasetyo 2
1) Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Ujung Pangkah Jalan Raya Dandels No.21, Sekapuk, Ujungpangkah, Doudo, Kec. Panceng, Kabupaten Gresik, Jawa Timur 61154
2) Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik Fakultas Teknik,Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung, 61121Telp E-mail: rafikaamilia877@gmail.com 1 )

## ABSTRAK
Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh  gigitan  nyamuk Aedes yang terinfeksi salah satu dari empat tipe virus dengue dengan manifestasi klinis demam, nyeri  otot  dan  atau  nyeri  sendi  yang  di  sertai  leukopenia,  ruam,  trombositpenia  dan  diathesis hemoragik. Ada 5 kriteria untuk menentukan seorang pasien dikategorikan positif atau negatif DB, yaitu  variabel  Usia  pasien,  Jenis  kelamin  pasien,  peningkatan  hemoglobin  (Hb),  peningkatan trombosit  dan  peningkatan  hematrokit  (Ht)  berdasarkan  kriteria  tersebut  maka  akan  dilakukan klasifikasi data pasien positif dan negatif DBD dengan metode K-Nearest Neighbor berbasis web. metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  memiliki  kelebihan  menghasilkan  nilai  error  yang  kecil. Algoritma KNN menggunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari sampel uji yang baru.  Dekat  atau  jauhnya  nilai  tetangga  biasanya  dihitung  berdasarkan  jarak euclidean . Berdasarkan dari hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan, klasifikasi diagnose penyakit demam  berdarah  ini  menggunakan  algoritma  KNN  dengan  variabel  usia,  jenis  kelamin, hemoglobin, trombosit, hematrokit.
Kata kunci : Klasifikasi, Diagnosa, K-Nearest Neighbor, demam berdarah dengue

## I. PENDAHULUAN
Rumah  sakit  PKU  Muhammadiyah Ujung  Pangkah  adalah  salah  satu  unit pusat  kesehatan  masyarakat  yang  berada di Kecamatan Ujung Pangkah Kabupaten Gresik  dengan  menyelenggarakan  upaya kesehatan  yang  bersifat  menyeluruh, terpadu,  merata  dan  dapat  diterima  oleh masyarakat. Dengan perkembangan
zaman yang semakin maju, maka banyak pula  penyakit  yang  dapat  menyerang manusia terutama penyakit-penyakit yang berbahaya
Salah  satu  penyakit  berbahaya  yang sering  dijumpai  adalah  penyakit  demam berdarah dengue (DBD). Dengan demikian  maka  perlu  dibuatkan  suatu sistem yang dapat mendiagnosa penyakit deman berdarah dengue (DBD) sehingga dapat memudahkan dokter dalam memberikan informasi atau arahan.
Klasifikasi Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Pada Anak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Studi Kasus Rumah Sakit Pku  Muhammadiyah Ujung Pangkah Gresik
Permasalahan yang dihadapi selama ini adalah  banyaknya  orang  yang  tidak mengetahui  gejala  dari  penyakit  demam berdarah dengue (DBD)  sehingga Dokter harus  cepat  tanggap  mengenali  gejala penyakit demam berdarah dengue (DBD). Sebagian  dari  pasien  yang  mengalami demam  berdarah  akan  berakhir  dengan sakit  yang  serius.  Pada  penelitian sebelumnya  yang  pernah  dibuat  oleh (Hasibuan  A.R,  2017  )  untuk  tugas  akhir dengan  judul  “Klasifikasi  Diagnosa Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue (DBD)  Menggunakan Support  Vector Machine (SVM)”.  Teknik  klasifikasi diagnose  menggunakan  metode Support Vector  Machine (SVM)  salah  satu algoritma  pembelajaran  mesin  yang  di perkenalkan oleh vapnik yaitu bagaimana memisahkan  dua  kelas  dengan  suatu fungsi  yang  di  peroleh  dari  data  training yang  tersedia.  Konsep  klasifikasi    SVM dapat di jelaskan secara sederhana sebagai usaha  mencari hyperplane terbaik  yang berfungsi sebagai pemisah dua buah kelas data pada input space.
Pembuatan sistem klasifikasi diagnosa yang  akan  di  lakukan  pada  penelitian  ini menggunakan metode K-Nearest neighbor metode  ini  nantinya  akan  menghasilkan sebuah perhitungan yang diharapkan dapat mengklasifikasi diagnosa penyakit demam berdarah.Metode K-Nearest Neighbor
tepat  digunakan  untuk  salah  satu  kasus klasifikasi dimana nilai K yang digunakan disini menyatakan jumlah tetangga terdekat yang dilibatkan dalam penentuan prediksi label kelas data uji. Kelas dengan jumlah  suara  tetangga  terbanyaklah  yang diberikan  sebagai  label  hasil  diagnosa pada  data  uji  tersebut.  Dari  beberapa penelitian yang dilakukan  dengan metode
K-Nearest Neighbor (KNN) dapat
dijadikan  literature  pada  skripsi  ini  yang menggunakan metode klasifikasi diagnosa dengan K-Nearest Neighbor .
Pemilihan  metode  tersebut  dikarenakan merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi dimana  data  hasil  dari  sempel  uji  yang baru di klasifikasikan berdasarakan mayoritas  dari  kategori  KNN.  Algoritma KNN menggunakan klasifikasi
ketetanggaan  sebagai  nilai  prediksi  dari sampel uji yang baru. Dekat atau jauhnya nilai tetangga biasanya dihitung berdasarkan jarak euclidean . Berdasarkan latar  belakang  tersebut,  maka  akan dilakukan  penelitian  masalah  yang  akan ditulis  dalam  bentuk  tugas  akhir  dengan judul “Klasifikasi  Diagnosa  Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Pada Anak  Menggunakan  Metode  K-NN (Studi Kasus : RS. PKU Muhammadiyah Ujung Pangkah Gresik)”.
2. LANDASAN TEORI
2.1 Definisi Sistem
Definisi  sistem  berkembang sesuai  konteks  dimana  pengertian sistem  itu  digunakan.  Berikut  akan diberikan  definisi  sistem  secara umum:
1.  Kumpulan  dari  bagian-bagian
yang bekerja sama untuk
mencapai  tujuan  yang  sama (Jogiyanto, H.M. 2005).
2.  Sistem  adalah  kumpulan  dari elemen-elemen  yang  berinteraksi untuk  mencapai  suatu  tujuan tertentu (Jogiyanto, H.M. 2005).
3.  Suatu sistem adalah jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling  berhubungan,  berkumpul bersama-sama  untuk  melakukan suatu kegiatan atau untuk menyelesaikan suatu sasaran yang tertentu (Jogiyanto, H.M. 2005).
Klasifikasi Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Pada Anak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Studi Kasus Rumah Sakit Pku  Muhammadiyah Ujung Pangkah Gresik
4.  Sistem merupakan kumpulan elemen- elemen yang saling terkait dan bekerja sama  untuk  memproses  masukan (input) yang  ditujukan  kepada  sistem tersebut  dan  mengolah  masukan tersebut
sampai menghasilkan
keluaran (output) yang  diinginkan (Kadir A, Triwahyuni TCH. 2003). Suatu  sistem  memiliki  karakteristik atau sifat-sifat tertentu, yaitu:
1. Komponen sistem ( components )
2. Batas sistem ( boundary ) 3. Lingkungan luar sistem ( environments )
4. Penghubung sistem ( interface)
5. Masukan sistem (input)
6. Keluaran sistem (output)
7. Pengolah sistem
8. Sasaran sistem (objective )
2.2 Klasifikasi Menurut (Prasetyo, E, 2012),
Klasifikasi  dapat  didefinisikan  secara detail  sebagai  pekerjaan  yang  melakukan pelatihan/pembelajaran  terhadap  fungsi target f yang memetakan setiap vektor (set fitur) x ke satu dari sejumlah label kelas y yang  tersedia.  Model  dalam  klasifikasi mempunyai  arti  yang sama dengan kotak hitam,  di  mana  ada  suatu  model  yang menerima  masukan,  kemudian  mampu melakukan  pemikiran  terhadap  masukan tersebut, dan memberikan jawaban sebagai keluaran dari hasil pemikirannya. Kerangka  kerja  ( framework )  klasifikasi ditunjukkan  pada  Gambar  2.1.  Pada gambar tersebut, disediakan sejumlah data latih  (x,y)  untuk  digunakan  sebagai  data pembangunan model, kemudian
menggunakan  model  tersebut  untuk memprediksi  kelas  dari  data  uji  (x,?) sehingga  data  uji  (x,?)  diketahui  kelas y yang sesungguhnya.
Gambar 2.1 Proses kerja klasifikasi
Model  yang  sudah  dibangun  pada  saat pelatihan  kemudian  dapat  digunakan untuk  memprediksi  label  kelas  data  baru yang  belum  diketahui  label  kelasnya. Dalam pembangunan model selama proses pelatihan tersebut diperlukan adanya suatu algoritma  untuk  membangunnya  yang disebut sebagai algoritma pelatihan ( learning  algorithm ).  Kerangka  kerja seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 2.1 meliputi  dua  langkah  proses  yaitu induksi  dan  deduksi.  Induksi  merupakan suatu  langkah  untuk  membangun  model klasifikasi  dari  data  latih  yang  diberikan, disebut  juga  proses  pelatihan.  Sedangkan deduksi  merupakan  suatu  langkah  untuk menerapkan model tersebut  pada data uji sehingga  data  uji  dapat  diketahui  kelas yang  sesungguhnya  atau  disebut  juga proses prediksi.
2.3 Normalisasi Data
Normalisasi  data  linier  adalah proses  penskalaan  nilai  atribut  data sehingga  bisa  jatuh  pada  range  tertentu. Tujuan dari normalisasi data adalah untuk mempersempit  atau  mengecilkan  nilai range  pada  data  tersebut.  Normalisasi yang digunakan pada penelitian ini adalah min-max  normalization yang  merupakan proses  transformasi  nilai  dari  data  yang dikumpulkan pada range value antara 0.0 dan 1.0, dimana nilai terkecil ( min ) adalah 0.0  dan  nilai  tertinggi  ( max) adalah  1.0 (Chandrasekhar, Thangavel dan Elayaraja, 2011).
Klasifikasi Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Pada Anak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Studi Kasus Rumah Sakit Pku  Muhammadiyah Ujung Pangkah Gresik
Keterangan :
𝓍 𝑖𝑘 = nilai hasil normalisasi 𝑥 = nilai x sebelum normalisasi 𝑚𝑖𝑛 (𝑥 𝑘 ) = nilai minimun dari fitur 𝑚𝑎𝑥(𝑥 𝑘 ) = nilai maksimum dari fitur
2.4 Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest  Neighbors (KNN)  adalah sebuah metode klasifikasi terhadap sekumpulan
data
berdasarkan pembelajaran data yang sudah terklasifikasikan sebelumnya.
KNN
termasuk  dalam  golongan supervised learning , dimana hasil query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas  kedekatan  jarak  dari  kategori yang ada dalam KNN. Nantinya kelas yang baru  dari  suatu  data  akan  dipilih berdasarkan  grup  kelas  yang paling dekat jarak  vektornya.
Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah mengklasifikasikan
obyek baru
berdasarkan  atribut  dan training  sample . Classifier tidak  menggunakan  model apapun  untuk  dicocokkan  dan  hanya berdasarkan pada memori. Diberikan titik query ,  akan  ditemukan  sejumlah  k  obyek atau  (titik training )  yang  paling  dekat dengan titik query . Klasifikasi menggunakan voting Algoritma K-Nearest
Neighbors menggunakan klasifikasi ketetanggaan  sebagai  nilai  prediksi  dari query instance yang baru.
Metode K-Nearest  Neighbors sangatlah sederhana,
normalisasi 𝓍 𝑖𝑘 = 𝑥 −𝑚𝑖𝑛 (𝑥 𝑘 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑥 𝑘 ) – 𝑚𝑖𝑛 (𝑥 𝑘 ) ........................(2.1)
bekerja berdasarkan jarak terpendek dari query instance ke training sample untuk menentukan KNN- nya. Training sample diproyeksikan  ke  ruang  berdimensi banyak, dimana masing- masing dimensi merepresentasikan fitur dari data. Ruang ini dibagi menjadi bagian-bagian berdasarkan  klasifikasi training  sample .
Sebuah titik pada ruang ini ditandai jika kelas  c  merupakan  klasifikasi  yang paling  banyak  ditemui  pada  k  buah tetangga  terdekat  dari  titik  tersebut.
Dekat  atau  jauhnya  tetangga  biasanya dihitung berdasarkan Euclidean Distance .
Jarak Euclidean paling  sering digunakan  dalam  menghitung  jarak karena sangat cocok untuk menggunakan    jarak    terdekat    (lurus) antara    dua    data.    Jarak euclidean berfungsi  menguji  ukuran  yang  bisa digunakan sebagai interpretasi kedekatan jarak antara dua obyek yang direpresentasikan sebagai berikut:
Keterangan : D (a ,b) = Jarak Euclidean Data a dan Data b X          = Koordinat titik X Y          = Koordinat titik Y
𝐷 (𝑎 ,𝑏)= ( 𝑋 1 −𝑋 2 ) 2 +( 𝑌 1 −𝑌 2 ) 2 ......................(2.2)
Klasifikasi Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Pada Anak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Studi Kasus Rumah Sakit Pku  Muhammadiyah Ujung Pangkah Gresik

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Analisis  sistem  merupakan  suatu proses  melihat  keseluruhan  masalah dengan cara sistematis, menetapkan tujuan sistem,  mengidentifikasi  hambatan  untuk mengidentifikasi pemecahan masalah tersebut.  Analisis  ini  diperlukan  sebagai dasar  bagi  tahapan  perancangan  sistem. Sistem  yang  akan  dibuat  merupakan sistem diagnosa penyakit demam berdarah dengue.  Dengan  adanya  sistem  ini  maka diharapkan  dapat  mempermudah  dokter dalam mendiagnosa beberapa pasien yang terkena  atau  tidak  nya  penyakit  demam berdarah dengue.
Banyaknya  masyarakat  yang  tidak menyadari dengan gejala penyakit demam berdarah  mengakibatkan  dinas  kesehatan mengalami  kesulitan  dalam  mengetahui banyaknya  masyarakat  yang  terkena DBD.  Pengendalian  penyakit  DBD  dapat dilakukan  dengan  melakukan  pendekatan faktor  resiko  dari  penyakit  demam berdarah. Sistem klasifikasi diagnosa penyakit DBD pernah dilakukan penelitian sebelumnya dengan menggunakan  metode  klasifikasi support vector  machine (SVM)  yaitu  dengan memisahkan  dua  kelas  dengan  suatu fungsi  yang  diperoleh  dari  data  training yang  tersedia.  Konsep  klasifikasi  dengan SVM  dapat  dijelaskan  secara  sederhana sebagai usaha mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua buah kelas data pada input space. Karena SVM terbukti  memilih  kinerja  yang  lebih unggul,  karena  telah  mampu  serratus persen  mengklasifikasi  data  berdasarkan kelas yang tepat kemampuan generalisasi SVM sangat baik yaitu 95,4 %.
terdapat  dua  proses  pengenalan  pada metode support  vector  machine (SVM) yaitu  proses  pembelajaran  dan  proses pengujian.  Sehingga  untuk  memudahkan dalam  mengklasifikasi  diagnosa  penyakit DBD  akan  digunakan  dengan  metode K- Nearest  Neighbor diamana  pada  metode tersebut  termasuk  kedalam  golongan supervised  learning ,  dimana  hasil  query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan  mayoritas  kedekatan  jarak dari  kategori  yang  ada  dalam K-Nearest Neighbor nantinya  kelas  yang  baru  dari suatu  data  akan  dipilih  berdasarkan  grup kelas yang paling dekat jarak vektornya.
Data yang digunakan sebagai atribut yaitu  data  yang  berhubungan  dengan penyakit  demam  berdarah  dengue  seperti usia, jenis kelamin, hemoglobin, trombosit,  hematrokit.  Oleh  karena  itu pada  sistem  klasifikasi  diagnosa  ini  akan dibagi kedalam kategori kelas positif dan kelas  negatif.  Dengan  demikian  dokter dapat  memberikan  informasi  atau  arahan kepada  pasien  agar  terhindar  atau meminimalkan  dari  serangan  penyakit demam berdarah.

## 3.2 Hasil Analisis
Hasil  analisis  yang  didapat  adalah  sistem klasifikasi  ini  dapat  membantu  dokter untuk  mendukung  keputusan  yang  tepat mengenai  bagaimana  penanganan  yang sesuai  berdasarkan  tingkat  pasien  untuk mempercepat  proses  penyembuhan  dan mencegah  kemungkinan  terburuk  bagi pasien dengan mengklasifikasikan tingkat pasien  yang  positif  dan  negatif  terkena demam  berdarah  dengue.  Pembuatan aplikasi  klasifikasi  metode K-Nearest Neighbor dibutuhkan  data  pembelajaran, data  tersebut  didapatkan  dari  data  rekam medis di Rumah Sakit PKU Muhammadiyah Ujung Pangkah Gresik.
Klasifikasi Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Pada Anak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Studi Kasus Rumah Sakit Pku  Muhammadiyah Ujung Pangkah Gresik
Data  tersebut  akan  diolah  menggunakan metode K-Nearest Neighbor yaitu berupa keluaran positif atau negatif. Sistem yang akan  dibangun  termasuk  kedalam  sistem pengelompokan ( clustering) . Sistem yang dibuat harus mampu mendiagnosa pasien penderita  demam  berdarah  berdasarkan data  dari  rekam  medis  menggunakan teknik  klasifikasi  data  mining  dengan metode K-Nearest Neighbor . Sistem yang akan dibangun ditujukan untuk digunakan dokter dalam menentukan diagnosa pasien penyakit demam berdarah dengue. Sistem ini  akan  menghasilkan  nilai  keluaran berupa  kategori  positif  atau  negatif. Terdapat beberapa atribut yang dibutuhkan  untuk mengklasifikasikan pasien  terkena  atau  tidaknya  diantaranya usia, jenis kelamin, hemoglobin, trombosit,  hematrokit.  Pada Gambar  3.1 akan  menjelaskan  bagaimana  proses  alur sistem  pada  aplikasi  sistem  klasifikasi diagnosa  penyakit  demam  berdarah dengue .
Gambar 3.1 Flowchart sistem klasifikasi diagnosa penyakit demam berdarah
Penjelasan untuk Gambar 3.1 :
1. Pertama  memasukkan  data  rekam medis pasien yang positif dan negatif terkena demam berdarah dengue . 2. Sistem  akan  mulai  melakukan  proses perhitungan klasifikasi dengan menggunakan  metode K-Nearest Neighbor (KNN) dimana menggunakan perhitungan kedekatan jarak Euclidean ,  nanti  nya  kelas  yang baru    dari  suatu  data  akan  di  pilih berdasarkan  grup  kelas  yang  paling dekat dengan jarak vektornya.
3. Setelah  dilakukan  proses  klasifikasi dan  telah  menentukan  hasil  akhir, selanjutnya  menentukan  diagnosa pasien  demam  berdarah  dengue berdasarkan hasil keluaran kelas baru dari proes perhitungan klasifikasi.
4. Selanjutnya sistem akan menampilkan keluaran hasil diagnosa pasien demam berdarah dengue yang masuk  kedalam  kategori  positif  (1) atau negatif (2).
Sedangkan untuk gambar diagram alir dari metode K-Nearest Neighbor dapat dilihat pada Gambar 3.2 Gambar 3.2 Flowchart sistem metode K-
Nearest Neighbor
Klasifikasi Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Pada Anak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Studi Kasus Rumah Sakit Pku  Muhammadiyah Ujung Pangkah Gresik
Klasifikasi Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Pada Anak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Studi Kasus Rumah Sakit Pku  Muhammadiyah Ujung Pangkah Gresik

## 3.3 Diagram Konteks
Gambar 3.3 Diagram Konteks
Penjelasan  dari Gambar  3.3 terlihat bahwa stackholder atau entity yang terlibat dalam sistem ini adalah dokter dan pasien.  Dokter  memasukkan  data  rekam medis  pasien  penyakit  demam  berdarah dengue sebagai data uji dan data latih yang terdiri dari umur, jenis kelamin, hemoglobin , trombosit, hematrokit
Kemudian  akan  diproses  didalam  sistem klasifikasi  penyakit  demam  berdarah dengue  dengan  menggunakan  metode K- Nearest  Neighbor. Selanjutnya  dokter akan  menerima  hasil  detail  klasifikasi diagnosa  pasien  dari  sistem  dan  laporan diagnosa  penyakit  demam  berdarah dengue akan diberikan untuk pasien.

## 3.4 Diagram Berjenjang
Gambar 3.4 Diagram Berjenjang
Diagram berjenjang disajikan pada
Gambar 3.4 berikut penjelasannya:
Top  Level :  sistem  klasifikasi  penyakit demam  berdarah  dengue  di  Rumah  sakit PKU  Muhammadiyah  Ujung  pangkah
Gresik
Level 0 :
1. Pengelolahan data rekam medis
2. Perhitungan diagnose pasien penyakit demam berdarah dengue
dengan metode K-Nearest Neighbor.
3. Laporan klasifikasi diagnosa pasien demam berdarah dengue.
Level 1 :
2.1 Normalisasi data rekam medis pasien
2.2 Perhitungan Jarak Euclidean 2.3 Pencarian K tetangga terdekat
2.4 Mengambil nilai keanggotaan terdekat.

## 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
4.1 Pengujian Satu Data
Data  rekam  medis  yang  didapat  akan dilakukan  satu  pengujian  data  uji, contoh  kasus  dari  permasalahan sebagai berikut:
1. Seorang  pasien  gagal  ginjal  kronis memiliki  data  rekam  medis  umur  = 53, bun= 47.5, kreatinin = 3.93, hb = 11.1,  lfg  =  25.56,  bb  =  62  dan  jk  = laki-laki.  Masukkan  data  tersebut pada menu pasien, kemudian lakukan uji  klasifikasi  data  rekam  medis dengan nilai K yang sudah ditentukan seperti pada Gambar 6 .
Klasifikasi Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Pada Anak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Studi Kasus Rumah Sakit Pku  Muhammadiyah Ujung Pangkah Gresik
5. KESIMPULAN dan SARAN 5.1 Kesimpulan Hasil yang didapatkan dari penelitian  ini  dapat  disimpulkan sebagai berikut: 1. Sistem ini menggunakan metode K-Nearest  Neighbor (KNN) dengan parameter umur, jenis kelamin, hemoglobin, trombosit, hemotrokit yang akan digunakan  untuk  mendeteksi dini diagnosa penyakit dbd. 2. Berdasarkan  hasil  perhitungan confusion matrix untuk
pengujian 150 data latih dan 75 data  uji  sistem  ini  memiliki nilai K terbaik  yaitu  94,22 % pada K=3 K=5 K=7 K=4, K=6, dan K=8, nilai K terbaik diatas dapat  digunakan  untuk  acuan klasifikasi selanjutnya.
5.2 Saran Saran yang akan diberikan untuk  mengembangkan  penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Perlu  adanya  pengembangan pada desain tampilan antarmuka  agar  lebih  menarik bagi para pengguna.
2. Perlu  ditambahkan  fasilitas help pada sistem dengan tujuan agar  dapat  membantu  user dalam  menggunakan  sistem tersebut.
3. Perlu dibuatkan sistem backup agar  data-data  yang  telah  ada akan tersimpan dengan baik.
Gambar 6 Hasil klasifikasi satu data
Hasil  diagnosa  dari  semua  K disajikan  pada Gambar  6 keluaran klasifikasi  semua  K  hasil  perhitungan yang  sudah  di  tentukan  dari  data  uji pasien tersebut termasuk dalam diagnosa  penyakit  demam  berdarah dengue  .    Hasil  klasifikasi  ini tergantung  dari  data  rekam  medis pasien yang dimasukkan.

## 4.2 Keberhasilan Sistem Klasifikasi
Terdapat 1 kali skenario percobaan dimana skenario percobaan memiliki jumlah proporsi data latih Tabel 2 menunjukkan hasil perbandingan pengujian dari skenario pertama dan skenario kedua menggunakan  proses  normalisasi
data.
Tabel  1 Hasil  skenario  pengujian dengan proses normalisasi data
Klasifikasi Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Pada Anak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Studi Kasus Rumah Sakit Pku  Muhammadiyah Ujung Pangkah Gresik

## DAFTAR PUSTAKA
Kadir  A,  Triwahyuni  TCH.  2003. Pengenalan Teknologi Informasi . Yogyakarta: Andi Kristina,  Isminah,  Wulandari  L.  2004. Kajian  Masalah  Kesehatan  Demam Berdarah Dengue. http:www.litbang.depkes.go.id Lestari, M. 2014. Penerapan Algoritma Klasifikasi Nearest Neighbor (K- NN) Untuk Mendeteksi  Penyakit
Jantung . Universitas Indraprasta,
Jakarta Selatan. Prasetyo, E. 2012. Data Mining - Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi Offset. Prasetyo,  E.  2014. Data  Mining  – Mengelolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi Offset.
Suhendro et al, 2006. Demam Berdarah Dengue. Jakarta: Pusat Penerbitan  Departemen  Ilmu Penyakit  Dalam .  Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia. Tan,  P. et  al. 2006.  Introduction  to Data Mining. Boston: Pearson Education.
Tiaratuni  dan  Sudaryanto.  2014. Pengertian Data  Mining dan Sifat Data  Mining .  Diakses
15 Februari 2017