2071 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                  ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082
E- ISSN 2503-2933

## Penerapan Metode K-Nearest Neighbor
Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes

## Melitus
Umikulsum Indah Lestari* 1 , Anis Yusrotun Nadhiroh 2 , Cahyuni Novia 3 1,2,3 Universitas Nurul Jadid; Paiton-Probolinggo, telp/fax : 0888 30 77077
3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, UNUJA, Probolinggo e-mail: * 1 umikulsumindah@gmail.com, 2 ayusrotun@gmail.com, 3 vhie771108@gmail.com

## Abstrak
Diabetes  melitus  merupakan  penyakit  tidak  menular  (PTM)  yang  telah  menyebar  ke seluruh  dunia.  Faktor  yang  dapat  menyebabkan  seseorang  menderita  diabetes  melitus diantaranya tekanan darah tinggi, obesitas, riwayat penyakit diabetes melitus dalam keluarga, usia, serta pola hidup dan diet tidak sehat. Faktor lain yang menjadi pemicu tingginya tingkat kematian akibat diabetes melitus adalah lambatnya diagnosa karena jumlah tenaga medis yang sedikit terutama di kota kecil. Beberapa uji klinis harus dilakukan untuk mengetahui seseorang terjangkit penyakit diabetes melitus atau tidak, proses uji klinis tersebut memakan waktu yang tidak  sebentar.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  dibuat  sebuah  sistem  pendukung keputusan untuk identifikasi penyakit diabetes melitus dengan menggunakan  metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan 8 variabel yaitu jumlah kehamilan, kadar glukosa, tekanan darah, ketebalan lipatan kulit trisep, insulin, index masa tubuh (IMT), riwayat penyakit diabetes mellitus  dalam  keluarga,  serta  usia.  Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian,  dengan  nilai k=23 didapatkan tingkat akurasi sebesar 0.96 atau 96%,  tingkat akurasi tersebut dinilai cukup tinggi  sehingga  penelitian  ini  dinilai  telah  berhasil  menerapkan  metode  KNN  untuk  sistem pendukung keputusan identifikasi penyakit diabetes melitus sejak dini.
Kata kunci : K-Nearest Neighbor , identifikasi, diabetes melitus.

## Abstract
Diabetes mellitus is a non-communicable disease that has spread throughout the world. Factors  that  can  cause  a  person to  suffer  from  diabetes  mellitus include  high  blood  pressure, obesity,  history  of  diabetes  mellitus in  the  family ,  age,  a s  well  as unhealthy  lifestyle  and  diet. Another  factor  that  triggers  the  high  rate  of  death  due  to  diabetes  mellitus  is  the  delay  in diagnosis  due  to  the  small  number  of  medical  personnel,  especially  in  small  towns.  Several clinical trials must be carried out to determine whether someone has diabetes mellitus or not ; and the  clinical  trial  process  takes  a  long  time.  Based  on  these  problems,  a  decision  support system  was  made  for  the  identification  of  diabetes  mellitus  using  the  K-Nearest  Neighbor classification method with 8 variables, namely the number of pregnancies, glucose levels, blood pressure, triceps skinfold thickness, insulin, body mass index ( BMI), family history of diabetes mellitus,  and  age.  Based  on  implementation  and  testing,  with  a  value  of  k  =  23,  an  accuracy rate of 0.96 or 96% is obtained, the accuracy level is considered high enough so that this study is considered to have succeeded in implementing the KNN method for a decision support system for early identification of diabetes mellitus.
Keywords : K-Nearest Neighbor, identification, diabetes melitus
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082 E- ISSN 2503-2933 2072
Lestari, et., al [Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus ] IJCCS Vol. x,–end_page

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  melitus  merupakan  penyakit  tidak  menular  (PTM)  yang  telah  menyebar  ke seluruh dunia. Diabetes melitus mempengaruhi lebih dari 415 juta orang pada tahun 2015, dan angka  tersebut  diperkirakan  akan  meningkat  menjadi  642  juta  pada  tahun  2040  [1].  Diabetes melitus  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  variabel,  antara  lain  tekanan  darah  tinggi,  obesitas, riwayat keluarga yang terkena diabetes melitus, usia, serta gaya hidup dan makanan yang tidak sehat [2]. Gejala awal diabetes melitus memang seringkali tidak terlihat. Oleh sebab itu, banyak orang baru menyadari adanya diabetes melitus ketika telah mengalami komplikasi [3] diabetes melitus yang tidak terkontrol dapat menyebabkan komplikasi jangka panjang, merusak pembulu darah  dan  saraf  serta  organ  penting  didalam  tubuh  bahkan  kematian  [4]  Faktor  lain  yang menjadi pemicu tingginya tingkat kematian akibat diabetes mellitus adalah lambatnya diagnosa pada  pasien  karena terbatasnya jumlah tenaga  medis,  utamanya  kota-kota  kecil.  Saat  ini, telah banyak  rumah  sakit  yang  menggunakan  database  untuk  mengumpulkan  dan  menyimpan  data terkait diabetes melitus, namun data yang dikumpulkan belum dapat digunakan secara optimal. Beberapa  uji  klinis  harus  dilakukan  untuk  menentukan  apakah  seseorang  menderita  diabetes melitus, proses uji klinis tersebut memakan waktu yang tidak sebentar. [5]
Terdapat  beberapa penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya, terkait  identifikasi  penyakit diabetes  melitus .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hadli  Fadli Santoso, Eko Darwiyanto, dan Untari Novia Wisesty dengan judul “Analisis dan Implementasi Metode  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  untuk  Penyakit Diabetes  Melitus”.  Metode  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  metode  Certainty Factor.  Penelitian  ini  menghasilkan  SPPK  diabetes  melitus  dengan  akurasi  80%,  SPPK  ini dinilai sangat membantu dalam proses diagnosa diabetes melitus [6]. Penelitian kedua dilakukan oleh  Risky  Aswi  Ramadhani  dan  Ratih  Kumalasari  Niswatin  dengan  judul  “Sistem  Diagnosa Diabetes  Menggunakan  Metode  K-NN”.    Data  yang  dipergunakan  pada  saat  penelitian  ini sebanyak 24 data latih dan 7 data uji, mencakup enam variabel: di malam hari  sering buang air kecil, luka/goresan sulit sembuh, mudah lelah, gusi berdarah, penurunan cepat dan tiba-tiba dari berat badan, dan keinginan kuat untuk makan dan minum, serta menggunakan nilai k=3. Hasil uji  akurasi  metode  KNN  mencapai  85,71%  [7].  Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh  Noviandi dengan judul “Implementasi Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Prediksi Penyakit Diabetes”. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  model  prediksi  kemungkinan  seseorang  terjangkit penyakit  diabetes  melitus  menggunakan  algoritma  C4.5.  Database  Pima  Indians  Diabetes (PPID)  digunakan  untuk  membuat  prediksi  yang  berjumlah  768  data  dengan  delapan  variabel yaitu  jumlah  kehamilan,  kadar  glukosa,  tekanan  darah,  ketebalan  lipatan  kulit  trisep,  kadar insulin, index masa tubuh (IMT), riwayat diabetes melitus dalam keluarga, serta usia. Akurasi hasil prediksi sebesar 70.32% [8].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan,  maka  saat  ini  dibutuhkan  sistem pendukung keputusan (SPK) untuk identifikasi penyakit diabetes melitus. (SPK) adalah sistem yang  menghubungkan  informasi  terkomputerisasi  dengan  pengguna  atau  pengambil keputusan[9]. Pada penelitian saat ini mengajukan topik yang serupa dengan metode penelitian yang berbeda. Penelitian ini menggunakan suatu teknik dalam data mining yaitu klasifikasi K- Nearest Neighbor (KNN)dengan 8 variabel yaitu jumlah kehamilan,kadar gula darah (glukosa), tekanan  darah,  ketebalan  lipatan  kulit  trisep,  kadar  insulin,  index  masa  tubuh  (IMT),  riwayat penyakit  diabetes  melitus  dalam  keluarga,  serta  usia.  Metode  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor (KNN)merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  objek berdasarkan  data  latih  dengan  jarak  terdekat[10].  Sistem  pendukung  keputusan  ini  diharapkan dapat menghasilkan tingkat akurasi yang jauh lebih tinggi dari penelitian sebelumnya, sehingga
2073 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082 E- ISSN 2503-2933
diharapkan  dapat  mencegah  kemungkinan  terburuk  yang  akan  terjadi  akibat  penyakit  diabetes melitus.

## 2. METODE PENELITIAN
Model  penelitian  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memudahkan proses identifikasi penyakit diabetes melitus.
Gambar 1. Rancangan Penelitian

## 2.1  Pengumpulan Dataset
Dataset  seputar  penyakit  diabetes  melitus  berasal  dari  data  publik  Pima  Indians Diabetes  Database.  Dataset  tersebut terdiri  dari  8  variabel  yaitu jumlah  kehamilan,  kadar  gula darah (glukosa),  tekanan  darah,  ketebalan  lipatan  kulit  trisep,  kadar  insulin,  index  masa  tubuh (IMT), riwayat diabetes melitus dalam keluarga, serta usia. Selain itu, peneliti juga melakukan wawancara  dengan  seorang  dokter  untuk  menggali  informasi  lebih  dalam  terkait  penyakit diabetes mellitus.

## 2.2  Tahap Pre-processing
Analisis dataset mengungkapkan bahwa tidak semua variabel memiliki data atribut yang lengkap,  dan  bahwa  kelengkapan  atribut  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  hasil klasifikasi. Jumlah atribut data tidak lengkap pada masing – masing variable yaitu:
Tabel 1. Data Atribut yang Hilang No Variabel Jumlah Data Hilang 1 Jumlah kehamilan 110 2 Kadar gula darah 5 3 Tekanan darah 35 4 Ketebalan lipatan kulit trisep 227 5 Insulin 374 6 Index Massa Tubuh (IMT) 11 7 Riwayat diabetes dalam keluarga 0 8 Usia 0 9 Hasil prediksi pasien 0
Pengumpulan dataset Tahap Pre-processing
Pembuatan Design Sistem

## Penerapan Metode KNN
Uji Coba
Penarikan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082 E- ISSN 2503-2933 2074
Lestari, et., al [Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus ] IJCCS Vol. x,–end_page
Untuk  mengatasi  ketidaklengkapan  atribut  data  dari  masing-masing  variabel  tersebut, maka  diberlakukan  aturan:  1)  Nilai  nol  dalam  variable  jumlah  kehamilan  diasumsikan  bahwa pasien belum pernah melahirkan. 2) Nilai nol dalam variabel kadar gula/glukosa, tekanan darah ketebalan lipatan kulit, insulin dan index masa tubuh dihilangkan.
Setelah dilakukan penanganan sesuai dengan kedua aturan yangdiatas, didapat 394 data dari 768 data yang siap diolah ketahap selanjutnya. 394 data tersebut kemudian dibagi menjadi data uji dan data latih dengan perbandingan 1:7 atau 50 data uji dan 344 data latih.

## 2.3 Pembuatan Design Sistem
Pembuatan  design  sistem  dimaksudkan  untuk  mempermudah  pengguna  sistem  dalam pengoperasikan sistem pendukung keputusan yang dibuat. Design sistem pendukung keputusan ini dibuat dengan menggunakan QtDesigner.

## 2.4 Penggunaan Metode KNN
Penggunaan  metode  KNN  dilakukan  pada  dua  kali  percobaan,  pertama  pada  sistem yang  dibuat  serta  pada  perhitungan  dengan  menggunakan  excel,  perhitungan  dengan  excel dilakukan  untuk  melihat  hasil  perhitungan  jarak  euclidean  yang  dihasilkan.Langkah-langkah yang dilakukan dalam algoritma KNN yaitu:
1. Menentukan nilai k.
2. Menghitung kuadrat jarak euclid masing-masing objek terhadap data baru. Dengan rumus :
(1)
Dimana: Xik  = nilai X pada data latih Xjk  = nilai X pada data uji m  =  batas jumlah banyaknya data
3. Mengurutkan objek dari mulai jarak terdekat sampai jarak terjauh
4. Mengumpulkan label class Y (klasifikasi Nearest Neighborhood).
5. Melakukan prediksi berdasarkan label class Y yang paling mayoritas.

## 2.4.5   Uji Coba
Tahapan  uji  coba  dilakukan  untuk  mengetahui  keberhasilan  dari  sistem  yang  dibuat. Proses  uji  coba  dilakukan  pada  data  uji  dengan  menggunakan  nilai  k  paling  optimal.  Data  uji yang  digunakan  berjumlah  50  data.  Pada  proses  uji  coba,  tingkat  keberhasilan  metode  diukur berdasarkan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan.  Accuracy  atau  akurasi  merupakan  rasio  prediksi benar positif dan benar negatif (TP + TN) dibandingkan dengan  keseluruhan data (TP + FP + TN + FN). Rumus perhitungan akurasi dapat dilihat dibawah ini.
(2)

## 2.4.6   Penarikan Kesimpulan
Setelah  melakukan  seluruh  rangkaian  proses  pada  model  penelitian  yang  dilakukan, pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  analisis  terhadap  hasil  dari  uji  coba  dari  sistem  yang digunakan.  Sehingga  dapat  disimpulkan  keunggulan  dan  kelemahan  dari  sistem  yang  dibuat. Tahap  akhir  ini  akan  menentukan  tindakan  yang  akan  dilakukan  peneliti  selanjutnya  untuk mengembangkan penelitian yang telah dilakukan.
2075 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082 E- ISSN 2503-2933
Lestari, et., al [Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus ]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Setelah peneliti melakukan wawancara dan pengumpulan dataset serta pemrosesan data awal maka diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil Wawancara Dokter No Pertanyaan Jawaban 1 Apakah penyakit diabetes melitus merupakan salah satu penyakit dengan jumlah pasien tertinggi? Ya, jumlah paseien penderita diabetes melitus dapat  dikatakan  cukup  tinggi,  penyakit  ini masuk  pada  10  penyakit  terbanyak  di Puskesmas Paiton. 2 Bagaimana proses identifikasi penyakit diabetes melitussaat ini? Sampai  saat  ini  proses  identifikasi  terhadap pasien  masih  mengandalkan  hasil  tes  dari laboratorium 3 Apakah saja faktor faktor yang menyebabkan seseorang menderita diabetes melitus? Banyak  faktor  yang  bisa  menyebabkan seseorang  menderita  diabetes  melitus  seperti hipertensi  atau  tekanan  darah  tinggi,  kadar gula  berlebih,  obesitas  yang  ditandai  dengan index  massa  tubuh ≥ 25kg/m2,  riwayat penyakit diabetes melitus dalam keluarga, usia ≥ 45  tahun,  jumlah  kehamilan  (terutama kehamilan  bermasalah,  seperti  bayi  lahir meninggal  serta  bayi  lahir  besar),  ketebalan lipatan  kulit  trisep,  jumlah  kadar  insulin dalam  tubuh,  kurangnya  aktivitas  fisik  serta pola hidup dan diet tidak sehat. Tabel 3. Data Latih No Pregnancies Glucose BloodPressure SkinThickness Insulin BMI DiabetesPedigreeFunction Age Outcome 1 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1 2 3 78 50 32 88 31 0.248 26 1 3 2 197 70 45 543 30.5 0.158 53 1 4 1 189 60 23 846 30.1 0.398 59 1 5 5 166 72 19 175 25.8 0.587 51 1 6 0 118 84 47 230 45.8 0.551 31 1 7 1 103 30 38 83 43.3 0.183 33 0 8 1 115 70 30 96 34.6 0.529 32 1 … … … … … … … … … … 344 1 101 50 15 36 24.2 0.526 26 0
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082 E- ISSN 2503-2933 2076
Lestari, et., al [Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus ]
IJCCS Vol. x,–end_page
Tabel 4. Data Uji

## 3.2 Hasil Pembuatan Design Sistem
Hasil pembuatan design sistem tersebut kemudian disimpan dengan nama diabetes.ui.
Gambar 2. Tampilan Sistem

## 3.3 Hasil Penggunaan Metode KNN

## 3.3.1 Penggunaan Metode KNN Pada Sistem
1. Mencari Nilai k Terbaik
Langkah pertama yang perlu dilakukan dalam membuat sistem pendukung keputusan adalah mencari nikai k terbaik dengan tingkat akurasi tertingi
No Pregnancies Glucose BloodPressure SkinThickness Insulin BMI DiabetesPedigreeFunction Age Outcome 1 1 99 72 30 18 38.6 0.412 21 0 2 6 92 62 32 126 32 0.085 46 0 3 4 154 72 29 126 31.3 0.338 37 0 4 1 109 60 8 182 25.4 0.947 21 0 5 3 111 58 31 44 29.5 0.43 22 0 6 2 98 60 17 120 34.7 0.198 22 0 7 1 143 86 30 330 30.1 0.892 23 0 8 1 119 44 47 63 35.5 0.28 25 0 … … … … … … … … … … 50 7 97 76 32 91 40.9 0.871 32 1
2077 Jatisi ISSN 2407-4322
Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082
E- ISSN 2503-2933
Gambar 3. Proses Mencari Nilai k Paling Optimal
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  tehadap  angka  angka  ganjil  dalam  rentan  1-30, sehingga menghasilkan tingkat akurasi sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Akurasi Nilai K
Berdasarkan uji hasil akurasi tersebut, maka didapatkan nilai k terbaik adalah 23 dengan tingkat akurasi mencapai 96%

## 2. Pembuatan Sistem
Pada  tahap  ini  hasil  pembuatan  design  serta  model  akurasi  paling  optimal  yang  telah dibuat  sebelumnya  akan  disatukan  sehingga  nantinya  akan  menghasilkan  suatu  sistem pendukung keputusan yang siap digunakan kapan saja.
Gambar 4. Proses Prediksi Pada Sistem
Pada tahap  ini  dilakukan  prediksi  data  baru terhadap data  latih  yang  ada,  kemudia  hasil dari prediksi tersebut disimpan dalam satu variable yaitu isDiabates. Apabila hasil prediksi dari isDiabetes  menghasilkan angka  1  maka  sistem  akan  menampilkannya  sebagai  positif  diabetes,
K Akurasi 1 80%
3 82% 5 90%
7 88% 9 90%
K Akurasi 11 90% 13 94% 15 92%
17
94%
19
94%
K Akurasi 21 94%
23 96% 25 92% 27 92% 29 92%
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082 E- ISSN 2503-2933 2078
Lestari, et., al [Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus ] IJCCS Vol. x,–end_page
sedangkan  jika  hasil  prediksi  menghasilkan  angka  0,  maka  sistem  akan  menampilkannya sebagai negatif diabetes.

## Gambar 5. Hasil Tampilan Awal Sistem
Berdasarkan  Gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  8  variabel  inputan  yang  perlu diisi  sebelum  melakukan  prediksi  terhadap  pasien,  tampilan  awal  dari  hasil  prediksi  hanya berupa tanda bintang (*) saja, tanda bintang (*) tersebut nantinya akan berubah sesuai menjadi positif  diabetes  atau  negatif  diabetes  sesuai  dengan  prediksi  sistem  terhadap  pasien  yang datanya sedang diinputkan.Untuk itu dilakukan pengujian awal dengan mengambil dua data uji yaitu satu data positif dan satu data negatif.
Data uji:
Prediksi yang dihasilkan sistem terhadap data uji tersebut dapat dilihat dibawah ini:
2079 Jatisi ISSN 2407-4322
Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082
E- ISSN 2503-2933

## Gambar 6. Hasil Prediksi Sistem

## 3.3.2 Perhitungan Metode KNN
Berdasarkan  prediksi  yang  telah  dilakukan  pada  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa sistem hanya  menampilkan  hasil akhir  atau  hasil  prediksinya  saja  tanpa  proses  perhitungan  algoritma jarak Euclidean. Dengan nilai k = 23. Sehingga menghasilkan:
Tabel 6. Urutan Jarak Euclidean
Berdasarkan hasil tersebut dapat kita hitung jumlah prediksi positif (outcome 1) sebanyak 1 dan prediksi negatif (outcome 0) sebanyak 22 data. jadi dapat disimpulkan bahwa data yang baru saja diinputkan adalah negatif diabetes.
Pregnancies Glucose Blood Pressure Skin Thickness Insulin BMI Diabetes Pedigree Function Age Outcome Jarak Urutan ke 1 87 78 27 32 34.6 0.101 22 0 20.05234951 1 2 88 58 26 16 28.4 0.766 22 0 21.05149201 2 3 83 58 31 18 34.3 0.336 25 0 22.16970401 3 0 95 85 25 36 37.4 0.247 24 1 23.35523978 4 1 89 76 34 37 31.2 0.192 23 0 23.49060238 5 5 88 66 21 23 24.4 0.342 30 0 23.6990485 6 1 88 62 24 44 29.9 0.422 23 0 31.82279215 7 1 79 80 25 37 25.4 0.583 22 0 32.01982575 8 1 81 72 18 40 26.6 0.283 24 0 33.24179058 9 0 100 70 26 50 30.8 0.597 21 0 33.26971934 10 1 95 66 13 38 19.6 0.334 25 0 33.43659797 11 0 78 88 29 40 36.9 0.434 21 0 34.43676065 12 2 99 70 16 44 20.4 0.235 27 0 35.27423038 13 5 126 78 27 22 29.6 0.439 40 0 35.32705378 14 1 90 62 12 43 27.2 0.58 24 0 35.62286097 15 1 101 50 15 36 24.2 0.526 26 0 35.6282612 16 2 83 66 23 50 32.2 0.497 22 0 37.52288935 17 3 74 68 28 45 29.7 0.293 23 0 38.22596187 18 5 77 82 41 42 35.8 0.156 35 0 38.74152212 19 2 88 74 19 53 29 0.229 22 0 39.56252632 20 4 99 76 15 51 23.2 0.223 21 0 39.70133148 21 4 85 58 22 49 27.8 0.306 28 0 39.89550396 22 2 96 68 13 49 21.1 0.647 26 0 40.09121132 23 … … … … … … … … … … … 1 189 60 23 846 30.1 0.398 59 1 833.9024225 344
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082 E- ISSN 2503-2933 2080
Lestari, et., al [Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus ]

## 3.4 Hasil Uji Coba
Proses uji coba dilakukan pada data uji dengan menggunakan nilai k paling optimal. Data uji  yang  digunakan  berjumlah  50  data.  50  data  tersebut  kemudian  akan  diberikan  variabel nilainya untuk menghitung tingkat akurasi dari sistem yang dibuat.
Tabel 7. Variabel Nilai Pregnancies Glucose Blood Pressure Skin Thickness Insulin BMI Diabetes Pedigree Function Age Outcome Keterangan Variabel Nilai 1 99 72 30 18 38.6 0.412 21 0 Benar TN 6 92 62 32 126 32 0.085 46 0 Benar TN 4 154 72 29 126 31.3 0.338 37 0 Salah FN 1 109 60 8 182 25.4 0.947 21 0 Benar TN 3 111 58 31 44 29.5 0.43 22 0 Benar TN 2 98 60 17 120 34.7 0.198 22 0 Benar TN 1 143 86 30 330 30.1 0.892 23 0 Benar TN 1 119 44 47 63 35.5 0.28 25 0 Benar TN 6 108 44 20 130 24 0.813 35 0 Benar TN 8 124 76 24 600 28.7 0.687 52 1 Benar TP 3 176 86 27 156 33.3 1.154 52 1 Benar TP 2 112 78 50 140 39.4 0.175 24 0 Benar TN 2 82 52 22 115 28.5 1.699 25 0 Benar TN 6 123 72 45 230 33.6 0.733 34 0 Benar TN 0 188 82 14 185 32 0.682 22 1 Benar TP 0 188 82 14 185 32 0.682 22 1 Benar TP 1 89 24 19 25 27.8 0.559 21 0 Benar TN 1 109 38 18 120 23.1 0.407 26 0 Benar TN 1 109 58 18 116 28.5 0.219 22 0 Benar TN 1 181 78 42 293 40 1.258 22 1 Benar TP 1 92 62 25 41 19.5 0.482 25 0 Benar TN 0 152 82 39 272 41.5 0.27 27 0 Benar TN 1 111 62 13 182 24 0.138 23 0 Benar TN 3 106 54 21 158 30.9 0.292 24 0 Benar TN 7 168 88 42 321 38.2 0.787 40 1 Benar TP 8 196 76 29 280 37.5 0.605 57 1 Benar TP 2 68 62 13 15 20.1 0.257 23 0 Benar TN 2 112 86 42 160 38.4 0.246 28 0 Benar TN 0 94 70 27 115 43.5 0.347 21 0 Benar TN 4 90 88 47 54 37.7 0.362 29 0 Benar TN 0 102 78 40 90 34.5 0.238 24 0 Benar TN 1 128 82 17 183 27.5 0.115 22 0 Benar TN 2 94 76 18 66 31.6 0.649 23 0 Benar TN 2 106 56 27 165 29 0.426 22 0 Benar TN 1 100 74 12 46 19.5 0.149 28 0 Benar TN 0 102 86 17 105 29.3 0.695 27 0 Benar TN 3 103 72 30 152 27.6 0.73 27 0 Benar TN 0 126 86 27 120 27.4 0.515 21 0 Benar TN 1 167 74 17 144 23.4 0.447 33 1 Benar TP 0 179 50 36 159 37.8 0.455 22 1 Benar TP 2 174 88 37 120 44.5 0.646 24 1 Benar TP 1 91 54 25 100 25.2 0.234 23 0 Benar TN 1 117 60 23 106 33.8 0.466 27 0 Benar TN 5 123 74 40 77 34.1 0.269 28 0 Benar TN 1 106 70 28 135 34.2 0.142 22 0 Benar TN 2 155 52 27 540 38.7 0.24 25 1 Benar TP 2 101 58 35 90 21.8 0.155 22 0 Benar TN 1 120 80 48 200 38.9 1.162 41 0 Benar TN 3 187 70 22 200 36.4 0.408 36 1 Benar TP 8 167 106 46 231 37.6 0.165 43 1 Benar TP 7 97 76 32 91 40.9 0.871 32 1 Salah FP
2081 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082 E- ISSN 2503-2933
Lestari, et., al [Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus ] research results (First Author) Berdasarkan tabel variabel nilai diatas maka didapat : True Positive (TP) atau Benar Positif = 12 data True Negative (TN) atau Benar Negatif
= 36 data
False Positive (FP) atau Salah Positif
= 1 data False Negative (FN) atau Salah Negatif = 1 data
Sehingga kemudian dapat dihitung tingkat akurasi dari sistem yang dibuat dengan rumus akurasi
: = = 0.96

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian,  dengan  nilai  k=23  didapatkan  tingkat  akurasi sebesar  0.96  atau  96%,    tingkat  akurasi  tersebut  dinilai  cukup  tinggi  sehingga  penelitian  ini dinilai telah berhasil menerapkan metode KNN untuk sistem pendukung keputusan identifikasi penyakit diabetes melitus sejak dini.

## 5. SARAN
Pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat mengidentifikasi penyakit diabetes dengan pengembangan  metode  yang  lain  dan  terbaru  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi,  salah satunya  adalah  metode  C  4.5  dengan  menggunakan  cangkupan  variable  yang  lebih  luas  lagi seperti  gejala  gejala  yang  dialami  penderita  penyakit  diabetes,  beberapa  diantaranya  adalah gejala  sering  haus  dan  sering  kencing  dimalam  hari.  Aplikasi  ini  juga  diharapkan  dapat dikembangkan  kedalam  versi  mobile  atau  android  yang  dapat  turut  serta  menampilkan  hasil perhitungan jarak euclidean.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih penulis ucapkan kepada Dokter Nina dan Dokter Nindri selaku Kepala serta Dokter di Puskesmas Paiton yang telah sudi meluangkan waktunya untuk wawancara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] International  Diabetes  Federation.  2015, IDF  Diabetes  Atlas,  Seventh  Edition  2015 . [online], http://www.idf.org/ idf-diabetes-atlas-seventh-edition (2015).
[2]   American  Diabetes  Association.  2018, American  Diabetes  Association  Standards  of Medical Care In Diabetes, ADA, USA.
[3]     American  Diabetes  Association.  2017, Standards  of  Medical  Care  in  Diabetes  2017 , ADA. USA.
[4]     American  Diabetes  Association.  2020, Standards  of  Medical  Care  in  Diabetes ,  ADA. USA.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2071-2082 E- ISSN 2503-2933 2082
Lestari, et., al [Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus ] IJCCS Vol. x,–end_page
[5]   Santoso,  R.  R.,  Megasari,  R.,  &  Hambali,  Y.  A.  2020, Implementasi  Metode  Machine Learning  Menggunakan  Algoritma  Evolving  Artificial  Neural  Network  pada  Kasus Prediksi Diagnosis Diabetes, JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer, 85- 97.
[6]   Santoso,  H.  F.,  Darwiyanto,  E.,  &  Wisesty,  U.  N.  2016, Analisis  dan  Implementasi Metode Certainty Factor pada Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penyakit Diabetes Melitus . e-Proceeding of Engineering, 5191.
[7]   Ramadhani,  R.  A.,  &  Niswatin,  R.  K.  2018, Sistem  Diagnosa  Diabetes  Menggunakan Metode KNN. Jurnal Sains dan Informatika, 98-104.
[8]   Noviandi.  2018. Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Prediksi  Penyakit Diabetes. Jurnal INOHIM, Volume 6 Nomor 1, 1-5.
[9] Sihotang, H. T., & Siboro, M. S. 2016, Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswabermasalah Menggunakan Metode SAW pada Sekolah SMP Swasta Mulia Pratama Medan , JIPN (Journal of Informatics Pelita Nusantara), 1-6.
[10] Baharuddin,  M.  M.,  Hasanuddin  ,  T.,  &  Azis,  H.  2019, Analisis  Performa  Metode  K- Nearest  Neighbor  Untuk  Identifikasi  Jenis  Kaca, ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11 Nomor 3, 269-274.