## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2273

## Pembaharuan Sistem Penentuan Untuk Klasifikasi Jenis Penyakit pada RSUD Sekayu Menggunakan Pendekatan

## Extreme Programming
Megawaty 1,* , Nurul Huda 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Sistem Informasi, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: megawaty@binadarma.ac.id 1) , nurul_huda@binadarma.ac.id 2) Email Penulis Korespondensi: megawaty@binadarma.ac.id 1) , nurul_huda@binadarma.ac.id 2)
Abstrak− Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membuat  sistem  atau  perangkat  lunak  yang  dapat  mengklasifikasi  sebuah  jenis penyakit yang diderita oleh pasien, dengan melakukan teknik anamnese, teknik ini dilakukan pada tahapan awal pasien sebelum dilakukan pelayanan kedokter, pemeriksaan dilakukan dengan menanyai pasien tentang kondisi serta keluhan yang dirasakan oleh  pasien  tersebut  untuk  mengetahui  kondisi kesehatan  si pasien.  Tahap  anamnese  dilakukan oleh  nurse  station  sebelum pasien diarahkan kedokter mana sesuai dengan hasil anamnese tersebut.  Dalam pelaksanaannya tahapan ini merupakan hal penting bagi station nurse untuk mengarahkan pasien sesuai dengan kondisi kesehatan pasien tersebut dengan dokter yang akan menangani  pasien.  Namun  beberapa  penyakit  memiliki  kesamaan  atau  kemiripan  gejala  tetapi  dengan  jenis  penyakit  yang berbeda, Pada RSUD Sekayu pada nurse station belum memiliki sistem khusus untuk mengklasifikasi jenis penyakit pasien hal inilah yang melatarbelakangi penelitian ini dibuat. Manfaat yang didapat adalah sistem dapat mengklasifikasi jenis penyakit pasien sesuai kondisi pasien, membantu nurse station mengarahkan pasien kedokter sesuai klasifikasi penyakit yang diderita, sebagai  media  penyimpanan  rekam  medis  pasien.  Penelitian  ini  dibuat  mengadopsi  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan pendekatan Extreme programming sebagai metode pengembangan sistemnya.
Kata Kunci: Klasifikasi; K-Nearest Neighbor; Extreme Programming
Abstract −This research is done to create a system or software that can classify a type of disease suffered by the patient, by conducting anamnese technique, this technique is done in the early stages of the patient before the treatment of doctors, the examination is done by questioning the patient about the condition and complaints that the patient feels to know the health condition of the patient. The Anamnese stage is performed by the nurse station before the patient is directed to the doctor where it corresponds to the results of the Anamnese.  In the implementation of this stage is important for nurse station to direct  the patient  according  to  the  patient's  health  condition  with  the  Doctor  who  will  handle  the  patient.  But  some  diseases  have similarities or similar symptoms but with different types of diseases, in the HOSPITAL Sekayu in Nurse station does not have a special system to classify the types of diseases of the patient this is what is the  background of this research is made. The benefit is that the system can classify the types of diseases of patients according to the condition of the patient, helping  nurse station  to  direct the patient  to  a  classification  of  diseases  suffered,  as  a storage  media of  the  patient's  medical  record.  The research  was  made  to  adopt  the  algorithm  of  K-Nearest  Neighbor  and  the  Extreme  programming  approach  as  a  system development method.
Keywords : Classification; K-Nearest Neighbor; Extreme Programming

## 1. PENDAHULUAN
Penerapan  teknologi  pada  dunia  medis  sangatlah penting.  Karena  teknologi  merupakan  sarana  penunjang  yang mampu menyelesaikan pekerjaan hingga dapat menjadi pembuat keputusan[1].  Dengan adanya teknologi berbagai kemudahan dapat dirasakan oleh penggunanya, bukan hanya sebagai media yang dapat mendistribusikan informasi dalam jumlah yang banyak namun juga dapat menjadi sebuah media yang sangat dibutuhkan di bidang kesehatan dalam  tindakan  medis  misalnya:    alat-alat  yang  canggih  yang  digunakan  pada  saat  pemeriksaan . dari  berbagai keunggulannya setidaknya semua aspek kegiatan dirumah sakit harus didukung oleh teknologi agar supaya proses kegiatan  dapat  berjalan  dengan  baik.    Oleh  karena  itu  diperlukan  metode-metode  yang  inovatif  agar  teknologi dapat digunakan dan bermanfaat bagi penggunanya dan sesuai dengan kebutuhan.
Pengembangan suatu Metode inovatif penerapan teknologi pada proses awal pasien namun belum diteliti lebih lanjut  yaitu  proses anamnese. Anamnese adalah merupakan tindakan atau pemeriksaan awal pasien yang dilakukan  tenaga  medis  [2].    Tahapan  ini  melalui  tahapan  wawancara  lansung  kepada  pasien  atau pendamping pasien  atau  orang  lain  yang  memahami  kondisi  pasien  untuk  mengetahui  kondisi  kesehatan  pasien  dari  gejala- gejala yang dirasakan pasien tersebut. Tahapan anamnese adalah tahapan awal dan merupakan hal yang penting bagi pihak tenaga medis dalam mengarahkan pasien ke dokter yang akan yang menangani pasien tersebut sesuai dengan kondisi kesehatan berdasarkan gejala yang diderita pasien. Anamnese bertujuan untuk mendapatkan data kesehatan  dan  permasalahan  medis  pasien,  sehingga  dapat  menentukan  perkiraan  diagnosa/masalah  medis  apa yang dihadapi pasien.
Rumah sakit Umum daerah Sekayu (RSUD) merupakan rumah sakit daerah yang berdiri sejak tahun 1937, RSUD ini memiliki fasilitas yang lengkap, tidak hanya alat medis akan tetapi beberapa aplikasi juga diterapkan dirumah sakit ini misalnya aplikasi AVICENA, AKTER, Menejemen surat, bank sampah, deteksi dini COVID 19, APIK RSUD, SIPENETAP, SIBIMA, dan SIGAP. namun disalah satu bagian pokok utama pada RSUD belum memiliki sistem khusus untuk digunakan yaitu pada bagian Anamnese. Tahapan anamnese ini sangatlah penting

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2273
dilakukan  sebagai  langkah  awal  untuk  mendiagnosa  jenis  penyakit  yang  timbul  pada  pasien.  hasil  analisa anamnese ini dapat menjadi informasi pendukung pihak RSUD untuk mengetahui penyakit sebelum pemerikasaan kedokter . karna sebelumnya proses anamnese dilakukan belum optimal yaitu dengan menanyakan kepada pasien mengenai  apa  saja  gejala  yang  dirasakan  sipasien.  Hasil  tersebut  belum  akurat  dikarenakan  analisa  hanya berdasarkan data dan knowledge secara umum saja. Bukan berdasarkan hasil analisa dokter langsung melainkan oleh  bagian  station  nurse  RSUD.  Oleh  karena  itu,  maka  sangat  diperlukan  sebuah  sistem  yang  berguna  dalam diagnosa  suatu  penyakit  secara  cepat,  akurat  dan  efisien  serta  dapat  dilakukan  penanganan  yang  tepat  sesuai dengan gejala penyakit. mengingat beberapa fakta yang terjadi dilapangan terdapat banyak kemiripan gejala yang sama  tetapi  jenis  penyakitnya  berbeda  seperti  contoh  misalnya  pada  gejala  flu  biasa  dengan  gejala  COVID  19 memiliki kemiripan namun dari 2 jenis penyakit yang berbeda. oleh sebab itu diperlukan sebuah sistem yang dapat menangani  secara khusus fase awal  anamnese ini dan sistem ini nantinya akan digunakan sebagai  rekomendasi awal yang dapat membantu mengarahkan pasien ditangani oleh dokter yang tepat.
Beberapa hal yang telah dijelaskan sebelumnya adalah menjadi alasan mengapa penelitian ini dibuat.  untuk mengatasi permasalahan diatas maka dibutuhkan sebuah sistem yang secara khusus menangani klasifikasi suatu jenis  penyakit  dengan  Proses  klasifikasi  penyakit  menggunakan  parameter  gejala  dari  masing-masing  penyakit yakni 10 jenis penyakit (data diambil dari kasus yang banyak terjadi di RSUD Sekayu dengan 24 gejala). Dengan adanya sistem ini manfaatnya adalah dapat membantu pihak tenaga medis atau nurse station dalam mengetahui jenis klasifikasi pasien sesuai gejala yang diderita pasien sehingga pasien dapat diarahkan kedokter mana si pasien dapat  ditangani  dengan  tepat,  sebagai  media  penyimpanan  rekam  medis  pasien  yang  aman  karena  telah terdokumentasi  dengan  baik  kedalam  sistem.  Algoritma  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  yaitu K-Nearest Neighbor (KNN).  Sedangkan  metode  pengembangan  menggunakan Extreme  Programming  (XP). Sistem  pakar merupakan sebuah sistem yang dibuat manusia dengan mengadopsi sebuah pengetahuan  kedalam media komputer yang didesian secara khusus untuk menyelesaikan masalah seperti pakar[3]. Klasifikasi merupakan sebuah metode yang  gunanya  untuk  pengelompokan  data  berdasarkan  data  dan  variabel  yang  telah  disaksikan  atau  diamati, dimana  hal  ini  diutjukan  untuk  memprdiksi  objek  yang  belum  diketahui  class  ataupun  kategori  dari  atribut[4]. Terdapat beberapa referensi yang telah dilakukan sebelumnya terkait penelitian klasifikasi sebagai berikut:
Nur aini [5] mengklasifikasikan Sistem pakar pendiagnosa penyakit Tuberkulosis. Penelitian ini bertujuan untuk  mendiagnosa penyakit  inferensi  forward chaining. Hasil penelitiannya berupa sistem pakar berbasis web dengan nilai valid sebesar 85%.
Dyan  dyanmita  putri  [6]  mengklasifikasi  Penyakit  Kulit  Pada  Manusia  Menggunakan  Metode  Binary Decision  Tree  Support  Vector  Machine  (BDTSVM)  (Studi  Kasus:  Puskesmas  Dinoyo  Kota  Malang).  Hasil penelitian  berupa  rekomendasi  bahwa  Metode Binary  Decision  Tree  Support  Vector  Machine dapat diimplementasikan dengan baik untuk metode klasifikasi .
Pratama  dwi  nugraha[7]  mengklasifikasi  dokumen  Menggunakan  Metode  k-Nearest  Neighbor  (kNN) dengan Information Gain, dengan nilai akurasi sebesar 93% tanpa Information Gai n

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Beberapa  implementasi  Metode  diterapkan  untuk  penyelesaian  masalah  didalam  penelitian  ini    yaitu  dengan menggunakan 2 buah metode yaitu desktriptif yaitu metode penelitian  deskriptif. Deskriptif yaitu metode yang berfokus pada masalah atau fenomena yang bersifat  konkret, menggambarkan fakta secara rasional  dan  akurat yang diperoleh pada saat penelitian dilakukan [8]. Dalam hal ini peneliti menganalisis proses berjalan pada objek penelitian  dan  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  sebagai  bahan  penelitian  untuk  penyelesaian  masalah berdasarkan fakta yang terjadi dilapangan.
Metode pengumpulan data sebagai  langkah awal  fase penelitian dilakukan dengan kunjungan objek yang diteliti, serta melakukan tanya jawab pada pihak terkait, serta melakukan studi litetatur guna sebagai referensi dari penelitian ini. Sedangkan untuk klasifikasi peneliti menggunakan metode Classification dengan menerapkan K- Nearest  Neighbor . K-  Nearest  Neighbor adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk  untuk  menemukan  masalah dengan  menjumlahkan  kedekatan  jarak  antara  masalah(data)  baru  dengan  masalah  yang  lama  yaitu  melalui penyesuaian bobot dari sejumlah fitur yang tersedia, case yang paling dekat kemudian dipilih solusinya untuk case baru[9]  penerapan kNN ini akan menghasilkan klasifikasi penyakit berdasarkan kedekatan jarak dengan faktor kemiripan gejala-gejala sebagai parameternya.
Mulai
Input beberapa data trainning
; ‘N’ total = 0 For K = 1 to N
Input  bil total = jml + bil Print “total=”; ttl End

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2273
Sedangkan  untuk  pengembangan  sistem  peneliti  menerapkan  metode extreme  programming .    XP merupakan metode pendekatan software yang mencoba membuat tahapannya menjadi lebih mudah atau simple, lebih adaptif dan fleksibel[10]. Metode ini digunakan peneliti sebagai metode untuk pembangunan software atau sistem anamnese.
Gambar 2 . Tahapan Metode Extreme Programming
Dimana  tahapan  metode Extreme  Programming antara  lain  adalah  1. Planning, peneliti  melakukan perencanaan  awal  sampai  proses  penelitian  selasai  mengenai  apa  saja  yang  dibutuhkan  berkaitan  dengan penelitian, melakukan analisa fungsionalitas sistem dan analisa non fungsionalitas sistem 2. design pada tahapan ini peneliti merancang sebuah model UML untuk perancangan sistem usulan yang telah sesuai dengan kebutuhan pada  objek  penelitian,  merancang  table  database,  dan  merancang  tampilan  user  interface.  3. coding ,  fase  ini dilakukan pengcodean sistem, dan tahap 4 testing, fase ini adalah tahapan menguji coba sistem klasifikasi sampai hasil sesuai yang diharapkan dengan menguji coba menggunakan Blackbox testing . Menurut jurnal Tri Snadhika Jaya(2018)  menjelaskan Black-Box Testing  merupakan  sebuah  teknik    uji  software  dimana  kerja  utama  dari pengujian ini adalah fokus pada pesifikasi  fungsi  dari software tersebut apakah sesuai atau tidak dengan yang diharapkan pengguna dan fokus pada informasi domain [11].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun tahapan dari metode Extreme Programming sebagai berikut: 1. Planning
Tahap ini dilakukan analisa terhadap proses berjalan lalu kemudian menganalisa kebutuhan yang diusulkan sebagai pemecahan masalah pada objek penelitian dan fase ini telah dilakukan pada bab sebelumnya. 2.  Design
Membuat design UML digunakan untuk merancang sebuah sistem yang dibuat, UML merupakan kumpulan dari bahasa dalam bentuk visual ( komunikasi antara pengguna dengan sistem dengan dengan beberapa simbol-simbol khusus  untuk  usecase[12]. Dibawah  ini  merupakan  model  usecase  diagram,  model  ini  menggambarkan  sebuah aktor dan usecase apa saja yang bisa diakses kedalam sistem.
Gambar 3. Gambar diagram use case
Gambar diatas berisi tentang 2 aktor terdiri dari admin dan perawat (tenaga medis) sebagai pengguna sistem dan beberapa usecase yang dimiliki masing-masing aktor tersebut. Tabel dibawah ini adalah tabel untuk pengguna terdapat beberapa field diantaranya adalah Nip, nama pengguna, jenis data, dan keterangan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2273
Tabel 1 . Tabel Database Pengguna No. Nama Field Jenis Data Keterangan 01 Nip Char (8) No identitas user (Primary Key) 02 nama_pengguna char(20) Nama pengguna 03 Email char(20) Email Pengguna 04 Pass_pengguna char(8) Password pengguna 05 Jabatan char(20) Pembeda antara admin dan perawat 06 nohp_pengguna char(15)
No telepon pengguna
Tabel  2  dibawah  ini  adalah  tabel  untuk  daftar  gejala  penyakit,  dalam  penelitian  ini  diteliti  sebanyak  24 gejala dan 10 jenis penyakit. Tabel ini terdiri dari 2 filed yaitu : id gejala dan nama gejala
Tabel 2 . Tabel Gejala Penyakit No. Nama Field Jenis Data Keterangan 01 id_gejala char(8) Id gejala 02 Nama_gejala char(20) Nama gejala Tabel 3 . Tabel Jenis Penyakit No. Nama Field Jenis Data Keterangan 01 id_penyakit char(8) Id penyakit 02 Nama_penyakit char(20) Nama penyakit
Proses yang dilakukan pertama kali pada sistem adalah: 1. Inisialisasi Penyakit dan Keluhan pada sistem diharuskan untuk menginputkan data keluhan dan jenis penyakit yang  menjadi  data  utama  dari  pengujian  menggunakan  algoritma  k- nearest  neighbor .  Data  keluhan  dan  jenis penyakit didapatkan dari pihak RSUD Sekayu.
Tabel 4 . Daftar 10 Penyakit yang diklasifikasi
No Nama penyakit 1 Ispa 2 Tifoid 3 Malaria 4 Typus 5 Gastroenteritis 6 Asma 7 Disentri 8 Dbd 9 Gastritis 10 Tbc
Data keluhan yang digunakan di dalam penelitian ini sebanyak 24 g sebagai berikut:
Tabel 5 . Daftar Gejala Penyakit No  Keluhan 1 Batuk 2 Batuk>3 minggu 3 Pilek 4 Suara serak 5 Demam 6 Muntah
7 Sakit perut
8 Bab >3x sehari
9 Sakit kepala
10 Tidak nafsu makan
11 Susah bab
12 Tinja bewarna hijau 13 Sesak nafas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2273
No  Keluhan 14 Rasa berat di dada 15 Nyeri ulu hati 16 Mengi 17 Mual 18 Menggigil 19 Nyeri otot 20 Tanda kuning 21 Ruam 22 Bab bercampur darah 23 Lemah 24 Malaise Tabel 6 . Tabel data Testing No  Keluhan Penyakit 1 Demam,muntah,sakit kepala,susah bab,mual,nyeri otot TYPUS 2 Demam,sakit kepala,menggigil MALARIA 3 Demam,muntah,sakit kepala,ruam DBD
Dari tabel diatas menunjukan bahwa terdapat beberapa gejala yang sama pada 3 jenis penyakit yang berbeda setelah dilakukan pengujian.
2.  Konversi  Data  Keluhan  Data  Training,  fase  ini  akan  dilakukan  Proses  konversi  data  keluhan  menjadi  data numerik (angka) yang bertujuan untuk memudahkan proses perhitungan berdasarkan kedekatan data. Berdasarkan rancangan sistem yang telah dibuat masukan sistem hanya menyentang keluhan yang diderita pasien sedangkan keluhan  yang  tidak  dialami  pasien  tidak  dicentang.  Pada  konversi  ini  pada  saat  keluhan  dicentang  maka  akan bernilai 1 dan untuk keluhan yang tidak dicentang akan bernilai 0.
Tabel 7 . Tabel Konversi data keluhan Data training
NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 PENYAKIT 1 1 1 1 Ispa 2 1 1 1 Ispa 3 1
1 1 1
Tifoid 4 1 1 1 Tifoid 5 1 1 1 1 Malaria 6 1 1 1 Malaria 7 1 1 1 1 1 Typus 8 1 1 1 1
Typus 9 1 1 1 Gastroenteritis
10 1
1 1 1 Asma 11 1 1 Disentri 12 1 1 1 Asma 13 1 1 1 1 1 Disentri 14 1 1 1 1
DBD
15
1 1 DBD 16 1 1 Gastritis 17 1 1 1 1 Gastroenteritis
18 1 1 1 TBC 19 1 1 1 TBC
20 1 1 1 Gastritis
ket :       = banyaknya data yang dijadikan sebagai data training = banyaknya gejala
1  = Nilai yang dicentang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2273
3.  Perhitungan  Jarak  Data  Testing    Terhadap  Data  Training,  Perhitungan  jarak  tersebut  dilakukan  dengan menggunakan rumus persamaan= √(𝑥𝑖 − 𝑦𝑖)² . Dari rumus ini  dapat  dilihat jika data testing dihitung jaraknya dengan data training yang digunakan.[10] Maka dari itu jika data berjumlah sepuluh data training maka satu data testing  akan  dihitung  jaraknya  dengan  kesepuluh  data  training  tersebut  begitu  seterusnya  :  K  yang  digunakan adalah 1.
Tabel 8 . Tabel perhitungan jarak testing Data ke- Jarak Penyakit 1 2.64 ISPA 2 2.64 ISPA 3 2 TIFOID 4 2.23 TIFOID 5 1.73 MALARIA 6 2.23 MALARIA 7 1 TYPUS 8 1.41 TYPUS 9 2.64 GASTROENTERITIS 10 3.16 ASMA 11 2.64 DISENTRI 12 2.64 ASMA 13 3.16 DISENTRI 14 2.44 DBD 15 2.23 DBD 16 2.44 GASTRITIS 17 2.44 GASTROENTERITIS 18 2.64 TBC 19 3 TBC 20 2.64 GASTRITIS

## 3.1 Implementasi Program
Berikut merupakan implementasi program.
Gambar 4. Gambar Halaman awal login user
Gambar diatas menjelaskan menu yang dapat digunakan user pada  saat  ingin memasuki sistem, terdapat field NIP dan password sebagai field yang harus diinputkan oleh user.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2273
Gambar 5, diatas menjelaskan menu yang bisa dikelola oleh user, terdapat menu home, testing, pengguna dan ganti pasword. Masing-masing menu ini bisa diakses oleh user sesuai hak aksesnya masing-masing.
Gambar 6. Halaman Menu Testing
Diatas adalah menu yang bisa diakses oleh user tenaga medis  untuk mencoba melakukan diagnosa pada keluhan yang belum memiliki klasifikasi. Dengan menginputkan gejala yang diderita pasien.
Gambar 7 . Halaman menu pengguna
Pada halaman pengguna admin dapat menmabhakan pengguna baru yang dapat masuk kedalam sistem, dan dapat mengubah data pengguna.
Gambar 10 . Halaman Menu laporan
Pada halaman ini perawat dapat melihat daftar penyakit dan daftar keluhan yang telah ditambahkan kedalam sistem.

## 3.2 Testing (Pengujian)
Tahapan akhir yang peneliti lakukan setelah program selesai maka dilakukan sebuah pengujian, dimana peneliti menggunakan pengujian Blackbox. Pengujian BlackBo x[13].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2273
Tabel 9. Hasil testing No Menu testing Testing Akses Espektasi hasil 1 Cek Login User mengakses login Tampil Menu Utama terpenuhi Valid 2 Cek Menu Input Perawat input gejala penyakit Gejala disimpan terpenuhi Gejala Penyakit Valid 3 Cek Menu jenis penyakit Perawat Lihat jenis penyakit beralih ke halaman daftar penyakit terpenuhi Valid 4 Cek Menu tambah pengguna Admin input pengguna tampil data pengguna terpenuhi Valid 5 Cek Menu Logout  pengguna mengklik menu Keluar dari sistem terpenuhi Logout Valid

## 4. KESIMPULAN
Terdapat beberapa kesimpulan pada penelitian ini  yaitu Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem klasifikasi jenis penyakit  pada  RSUD  Sekayu  yang  dapat  membantu  mendapatkan  informasi  penyakit  berdasarkan  gejala  yang dirasakan  secara  lebih  cepat,  akurat  dan  efisien,  menjadi  rekomendasi  awal  pihak  rumah  sakit  untuk  dapat membantu pasien akan ditangani sesuai hasil diagnosa sistem. Algoritma K- Nearest Neighbor dapat digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit dalam menentukan anamnese pasien. Berdasarkan parameter yang ada yaitu 24 gejala dari 10 jenis penyakit. Sistem ini diharapkan membantu pihak tenaga medis dalam pemeriksaan awal anamnese kepada pasien pasien karna sistem dapat menghasilkan hasil klasifikasi penyakit dari gejala pasien. Hasil pengujian keakuratan 450 data training dan 50 data testing telah menghasilkan tngkat akurasi 100% dengan nilai k=1.

## REFERENCES
[1] R. Amalia dan N. Huda, “mplementasi Sistem Informasi Pelayanan Kesehatan Pada Klinik Smart Medica,” SISFOKOM , vol. 9, no. 3, hal. 332–338, 2020.
[2] M. Amaliyah;, H. Tanuwijaya;, dan T. Wurijanto, “Rancang Bangun Sistem Informasi Administrasi Layanan Pasien Berbasis Web Pada Klinik Paradise Surabaya,” jsika , vol. 6, no. 3, 2016.
[3] Y. Ervinaeni;, A. S. Hidayat;, dan E. Riana, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Hiperaktif Pada Anak Dengan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. Media Inform. Budi Darma , vol. 3, no. 2, 2019.
[4] M. Sadli;, F. Fajriana;, W. Fuadi, E. Ermatita;, dan I. Pahendra;, “Penerapan Model K-Nearest Neighbors Dalam Klasifikasi Kebutuhan Daya Listrik Untuk Masing-Masing Daerah Di Kota Lhokseumawe,” J. ecotipe , vol. 5, no. 2, 2018.
[5] N. Aini;, Ramadiani;, dan H. R. Hatta, “Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Tuberkulosis,” J. Inform. Mulawarman , vol. 12, no. 1, 2017.
[6] P. D. Dyan;, F. Perdana;, dan M. T. S. Rizal;, “Klasifikasi Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Binary Decision Tree Support Vector Machine (BDTSVM) (Studi Kasus: Puskesmas Dinoyo Kota Malang),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 5, 2018.
[7] P.  D.  Nugraha,  S.  Al  Faraby,  dan  Adiwijaya;,  “Klasifikasi  Dokumen  Menggunakan  Metode  k-Nearest  Neighbor  (kNN)  dengan Information Gain,” in e-Proceeding of Engineering , 2018.
[8] N. Hadari, Penelitian Terapan . Yogyakarta: Gajah Mada University Press, 2005.
[9] R. H. D. Satriya, E. Santoso, dan Sutrisno, “Implementasi Metode Ensemble K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar Amerika,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 4, 2018.
[10]  N.  K.  Wahyudin,  “Rancang  Bangun  Sistem  Akademik  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Extreme  Programming,”  in Seminar Nasional dan Inovasi (SNIT) , 2018.
[11]  T. S. Jaya, “Pengujian Aplikasi dengan Metode Blackbox Testing Boundary Value Analysis (Studi Kasus: Kantor Digital Politeknik Negeri Lampung),” J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 2, 2018.
[12]  N. Huda, “Sistem Informasi Wisata Sumatera Selatan Berbasis Mobile,” J. Tek. Inform. Politek. Sekayu , vol. 7, no. 2, hal. 51–56, 2017.
[13]  R.  Amalia  dan  N. Huda,  “Sistem  Informasi  Pengarsipan  Surat  Masuk  dan  Surat  Keluar  Pada  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi Kabupaten Musi Banyuasin,” Media Inform. Budi Darma , vol. 4, no. 2, hal. 363–368, 2020.