## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 61 − 65 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2479

## Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Mendiagnosis Kurap Pada Kucing
Marsono 1 , Asyahri Hadi Nasyuha 1,* , Saiful Nur Arif 2 , Muhammad Zunaidi 1 , Nur Yanti Lumban Gaol 1
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
2 Prodi Sistem Komputer, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 marsono.tgd@gmail.com, 2,* asyahrihadi@gmail.com, 3 saifulnurarif.tgd@gmail.com,
4 mhdzunaidi@gmail.com, 5 ryanti2918@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com Submitted: 27/08/2022 ; Accepted: 23/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak −Kurap adalah penyakit menular yang disebabkan oleh jamur keratinofilik pada permukaan kulit atau bagian lain dari jaringan yang mengandung keratin (bulu, kuku, rambut, dan tanduk) pada hewan dan manusia. Beberapa spesies jamur bersifat zoonosis  karena  hewan  yang  terinfeksi  dapat  menjadi  sumber  penularan  ke  manusia  dan  sebaliknya.  Penyakit  ini  sering ditemukan pada hewan peliharaan dan merupakan penyakit mikotik tertua di dunia. Penyakit kulit ini disebut kurap karena diduga disebabkan oleh cacing dan karena gejalanya diawali dengan peradangan pada permukaan kulit yang jika dibiarkan akan  membesar  membentuk  cincin  seperti  lingkaran.  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  metode  untuk mengklasifikasikan  objek  baru.  KNN  adalah  algoritma  pembelajaran  terawasi,  di  mana  hasil  dari  instance  query  baru diklasifikasikan  menurut  mayoritas  kategori  dalam  KKN.  Kelas  yang  paling  banyak  muncul  adalah  kelas  hasil  klasifikasi. Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk menghitung kedekatan antara kasus baru dan kasus lama,  yang didasarkan pada pencocokan  bobot  dari  sejumlah  fitur  yang  ada.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  pasien  mengetahui  kondisi kesehatan kucing peliharaannya. Berdasarkan hasil analisis, untuk nilai kemiripan tertinggi adalah nilai pada kasus no.7. Jadi, untuk pelanggan atas nama “Ester” di nilai atribut keterangan “Memiliki Penyakit Kurap dengan nilai 0,82.
Kata Kunci: Sistem Pakar; K-Nearest Negihbor; Kurap Kucing
Abstract −Ringworm is an infectious disease caused by keratinophilic fungi on the surface of the skin or other parts of tissues that contain keratin (fur, nails, hair, and horns) in animals and humans. Some fungal species are zoonotic because infected animals can be a source of transmission to humans and vice versa. This disease is often found in domesticated animals and is the oldest mycotic disease in the world. This skin disease is called ringworm because it is thought to be caused by worms and because the symptoms begin with inflammation of the skin's surface which if left unchecked will enlarge to form a ring like circle.  The  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  algorithm  is  a  method  for  classifying  new  objects.  KNN  is  a  supervised  learning algorithm, where the results of new query instances are classified according to the majority of categories in KKN. The class that appears the most is the class resulting from the classification. Nearest Neighbor is an approach to calculate the proximity between the new case and the old case, which is based on matching the weights of a number of existing features. This study aims to make it easier for patients to know the health condition of their pet cat.
Keywords : Expert System; K-Nearest Negihbor; Ringworm In Cats

## 1. PENDAHULUAN
Kebanyakan  orang  memiliki  hewan  peliharaan  sebagai  teman  di  rumah  atau  pengusir  lelah  setelah  seharian bekerja,  hewan  peliharaan  adalah  salah  satu  penghilang  stres  yang  paling  efektif  dan  efektif[1].  Hewan  yang biasanya dipilih untuk dipelihara adalah anjing dan kucing[2]. Ada berbagai alasan orang memelihara anjing dan kucing. Untuk digunakan sebagai teman bermain atau penjaga rumah. Kucing sendiri telah hidup bersama manusia melalui  berbagai  zaman  dan  budaya,  berdasarkan  bulunya,  ras  kucing  dapat  dibedakan  menjadi  tiga  kelompok yaitu  rambut  panjang,  rambut  pendek,  dan  rambut  sedang.  Hewan  peliharaan  dapat  mengalami  penyakit,  salah satunya  adalah  kurap[3].  Kurap  adalah  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  jamur  keratinofilik  pada permukaan kulit atau bagian jaringan lain yang mengandung keratin (bulu, kuku, rambut, dan tanduk) pada hewan dan  manusia.  Beberapa  spesies  jamur  bersifat  zoonosis  karena  hewan  yang  terinfeksi  dapat  menjadi  sumber penularan ke manusia dan sebaliknya. Mortalitas penyakit rendah, tetapi kerugian ekonomi dapat terjadi karena penurunan kualitas kulit atau penurunan berat badan karena hewan selalu gelisah. Penyakit ini sering ditemukan pada hewan yang dipelihara bersama dan merupakan penyakit mikotik tertua di dunia. Penyakit kulit ini disebut kurap karena diduga disebabkan oleh cacing dan karena gejalanya diawali dengan peradangan pada permukaan kulit yang jika dibiarkan akan membesar membentuk lingkaran seperti cincin.
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan metode untuk  mengklasifikasikan objek baru. KNN adalah  algoritma  pembelajaran  terawasi,  di  mana  hasil  dari  instance  query  baru  diklasifikasikan  berdasarkan mayoritas kategori dalam KKN, seperti pada penelitian Dewi Cahyanti et al yang mendiagnosa pasien pengidap kanker payudara[4] dan penelitian lain [5] yang mendiagnosa diabetes melitus menggunakan K-NN. Kelas yang paling banyak muncul adalah kelas hasil klasifikasi[6],[7]. Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk menghitung kedekatan antara kasus baru dan kasus lama, yang didasarkan pada pencocokan bobot sejumlah fitur yang ada. Tujuan  analisis  ini  telah  berhasil  menerapkan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  nilai  proximity  tertinggi  dari  hasil  perhitungan  antar  kriteria.  Algoritma  K-Nearest  Neighbor

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 61 − 65 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2479
menghitung nilai kemiripan antara kasus baru dan kasus lama dengan cara mengumpulkan hasil perhitungan dan mencari nilai kedekatan tertinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 K- Nearest Neighbour
K-Nearest  Neighbor  Algoritma adalah teknik sederhana untuk  mencari jarak terpendek dari setiap kasus dalam database[8],[9], dan seberapa mirip ukuran setiap kasus sumber dalam database dengan kasus target[10],[11]. K- NN merupakan algoritma yang berfungsi untuk mengklasifikasikan data berdasarkan data pembelajaran (train data set), yang diambil dari k tetangga terdekat[12],[13]. Fungsi kesamaan pada kasus dirumuskan sebagai berikut[14],[15]:
(∑ 𝒇 𝒏 𝒊=𝟏 (𝑻𝒊,𝑺𝒊)∗𝒘𝒊) 𝒘𝒊 (1)
Dimana: T: Kasus Baru S : Kasing di gudang n : jumlah atribut dalam setiap kasus i : atribut individu antara 1 sampai n f : atribut kesamaan fungsi i antara kasus T dan Kasus S w : bobot yang diberikan pada atribut ke-i
Metode  ini  digunakan  untuk  menentukan  nilai  kedekatan  tertinggi  dari  hasil  perhitungan  antar  kriteria. Algoritma sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit kurap pada kucing Menkun adalah sebagai berikut:
1. Tentukan alternatif dan kriteria
2. Mencari kasus lama dan kriteria bobotnya
3. Mencari kasus baru dan kriteria bobotnya
4. Menghitung nilai kemiripan (kedekatan) antara kasus baru dan kasus lama
5. Kumpulkan hasil
6. Mencari nilai kedekatan tertinggi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penyelesaian  menggunakan  algoritma  tetangga  terdekat  dapat  diklasifikasikan  menjadi  beberapa  bagian yaitu antara profil alternatif dan profil kriteria. Pada sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit kurap pada kucing menkun, ada beberapa kriteria yang harus dipenuhi dalam mendiagnosa penyakit tersebut. berikut kriteria yang ada pada sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit kurap pada kucing menkun: Gatal-gatal (C1), kulit melingkar (C2), kulit kemerahan (C3), muncul infeksi ringan (C4) Pembawa spora jamur (C5).
Tabel 1. Kriteria Kasus Lama Kode Kriteria Bobot (W) C1 Penampilan Gatal 0.04 C2 Kulit Melingkar 0.3 C3 Kulit Kemerahan 0.06 C4 Infeksi Ringan 0.2 C5 Pembawa Jamur Spora 0.4
Kriteria  tersebut  kemudian diberikan bobot penilaian yang menjadi  tolak ukur ketentuan penyakit kurap pada kasus lama yang pernah dialami pasien sebelumnya. Terlihat pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Data Kasus Lama No Pemilik Kucing Penampilan Gatal Kulit Melingkar Kulit Kemerahan Infeksi Ringan Pembawa Jamur Spora Keterangan 1 Saraerh Ya Ya Ya Tidak Ya Infeksi jamur 2 Rafika Tidak Tidak Tidak Ya Ya Tidak menunjukkan Gejala Klinis 3 Alisa Ya Ya Tidak Tidak Tidak Menunjukkan Gejala Klinis 4 Rizka Ya Ya Ya Tidak Ya Terinfeksi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 61 − 65 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2479
No Pemilik Kucing Penampilan Gatal Kulit Melingkar Kulit Kemerahan Infeksi Ringan Pembawa Jamur Spora Keterangan 5 Sunina Ya Tidak Ya Ya Tidak Menujukkan Gejala Klinis 6 Rosita Tidak Ya Ya Tidak Ya Terinfeksi 7 Ester Tidak Ya Tidak Tidak Ya Terinfeksi 8 Elvi Tidak Ya Ya Tidak Ya Terinfeksi 9 Yulia Ya Ya Tidak Ya Ya Terinfeksi 10 Sinta Ya Tidak Ya Ya Tidak Terinfeksi
Berikut  ini  adalah  kasus  baru  yang  ingin  dicari  nilai  kedekatannya  dengan  kasus  lama  yang  belum mengetahui informasi hasil diagnosanya. Data kasus baru dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Data Kasus Baru Pemilik Kucing Penampilan Gatal Kulit Melingkar Kulit Kemerahan Infeksi Ringan Pembawa Jamur Spora Lisa Ya Ya Tidak Ya Ya
Pada kasus baru dilakukan pembobotan kriteria yang dapat dilihat pada tabel 4 di bawah ini:
Tabel 4. Kriteria Kasus Baru Kode Kriteria Bobot (W) C1 Penampilan Gatal 0.04 C2 Kulit Melingkar 0.3 C3 Kulit Kemerahan 0.06 C4 Infeksi Ringan 0.2 C5 Pembawa Jamur Spora 0.4
Berikut mencari nilai kemiripan dari data pelanggan lama dengan data pelanggan baru: 1. Menghitung nilai kedekatan Atribut kondisi kasus baru dengan kasus No. 1 Ti = Lisa Si = Sarah
Tabel 5. Nilai kedekatan atribut kondisi baru dengan kasus lama.
C1  C2  C3  C4  C5 Ti= Lisa
T Y T Y Y
Si= Sarah Y Y Y T Y Kemiripan  0,1  1 0,1  0,1  1 a b c d e
Menghitung Nilai Kemiripan (Sarah | Lisa)
= (𝑎∗𝑤1)+(𝑏∗𝑤2)+(𝑐∗𝑤3)+(𝑑∗𝑤4)+(𝑒∗𝑤5)
𝑤1+𝑤2+𝑤3+𝑤4+𝑤5
= (0,1∗0,04)+(1∗0,3)+(0,1∗0,06)+(0,1∗0,2)+(1∗0,4)
0,04+0,3+0,06+0,2+0,4
= 0,004+0,3+0,006+0,02+0,4
1 = 0,73
2. Menghitung nilai kedekatan atribut kondisi kasus baru dengan no kasus 2
Ti = Lisa Si = Rafika
Tabel 6. Nilai kedekatan atribut kondisi baru dengan kasus lama
C1  C2  C3  C4  C5
Ti= Lisa T Y T Y Y Si= Rafika  T
T T Y T Kemiripan  1 0,1  1 0,1  0,1 a b
c d e
Menghitung nilai kemiripan (Rafika | Lisa)
= (𝑎∗𝑤1)+(𝑏∗𝑤2)+(𝑐∗𝑤3)+(𝑑∗𝑤4)+(𝑒∗𝑤5) 𝑤1+𝑤2+𝑤3+𝑤4+𝑤5
= (1∗0,04)+(0,1∗0,3)+(1∗0,06)+(0,1∗0,2)+(0,1∗0,4)
0,04+0,3+0,06+0,2+0,4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 61 − 65 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2479
= 0,04+0,03+0,06+0,02+0,04 1 = 0,19
Proses tersebut tetap dilanjutkan berulanga hingga akhir dari seluruh atribut. Berikut ini adalah hasil perhitungan kasus baru dan kasus lama menggunakan algoritma tetangga terdekat.
Tabel 7. Hasil Diagnosis Penyakit Kurap pada Kucing
No  Pemilik Kucing  Nilai Kemiripan 1 Sarah 0,73 2 Rafika 0,37 3 Alisa 0,424 4 Riska 0,37 5 Sunina 0,28 6 Rosita 0,766 7 Ester 0,82 8 Elvi 0,766 9 Yulia 0,784 10 Sinta 0,28
Berdasarkan tabel untuk nilai kemiripan tertinggi adalah nilai pada kasus no.7. Jadi, untuk pelanggan atas nama “Ester” di nilai atribut keterangan “Memiliki Penyakit Kurap”.

## 4. KESIMPULAN
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dapat  digunakan dalam  masalah  pendeteksian  penyakit  kucing  dengan  mencari kelompok k objek pada data latih  yang paling dekat  (mirip) dengan objek pada data baru atau data pengujian). Untuk  menghitung  kesamaan  kasus.  Berdasarkan  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  analisis  ini  telah  berhasil menerapkan Algoritma K-Nearest Neighbor yang dapat digunakan untuk menentukan nilai proximity tertinggi dari hasil perhitungan antar kriteria. Algoritma K-Nearest Neighbor menghitung nilai kemiripan antara kasus baru dan kasus lama dengan cara mengumpulkan hasil perhitungan dan mencari nilai kedekatan tertinggi, berdasarkan tabel untuk nilai kemiripan tertinggi adalah nilai pada kasus no.7. Jadi, untuk pelanggan atas nama “Ester” di nilai atribut keterangan “Memiliki Penyakit Kurap dengan nilai 0,82.

## REFERENCES
[1] I. P. E. Wilar and K. D. Ambarwati, “Hubungan Antara Human Animal Bond dengan Tingkat Stres Pada Pegawai Negeri Sipil  (PNS)  yang  Memiliki  Hewan  Peliharaan,” J.  Psikogenes. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  146–158,  2022,  doi: 10.24854/jps.v9i2.1881.
[2] M. Natasya, Ridi Arif, Risa Tiuria, Didit Triatmojo, and Aurilia Hemas Adytia Wardaningrum, “Prevalensi Kecacingan pada Anjing dan Kucing di Klinik Smilevet Kelapa Gading Periode Januari 2020 - Januari 2021,” Acta Vet. Indones. , vol. 9, no. 3, pp. 215–222, 2021, doi: 10.29244/avi.9.3.215-222.
[3] S.  A.  Simanjorang;  and  V.  Karnadi,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSIS  PENYAKIT  KUCING  DENGAN  METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID,” Comasie , vol. 3, no. 3, pp. 21–30, 2020.
[4] D. Cahyanti, A. Rahmayani, and S. A. Husniar, “Analisis performa metode Knn pada Dataset pasien pengidap Kanker Payudara,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 39–43, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.13.
[5] R.  Zubaedah,  F.  Xaverius,  H. Jayawardana,  and  S.  H.  Hidayat,  “Comparing  euclidean distance  and  nearest neighbor algorithm in an expert system for diagnosis of diabetes mellitus,” Enfermería Clínica , vol. 30, pp. 374–377, Mar. 2020, doi: 10.1016/j.enfcli.2019.07.121.
[6] R.  A.  Ramadhani,  R.  Helilintar,  and  S.  Rochana,  “Perancangan  Sistem  Diagonosa  Penyakit  Hepatitis  Menggunakan Metode Knn,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 145–152, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.129.145-152.
[7] T. Tri Saputra Sibarani and C. Author, “Analysis K-Nearest Neighbors (KNN) in Identifying Tuberculosis Disease (Tb) By Utilizing Hog Feature Extraction,” Int. Comput. Sci. Inf. Technol. JournalISSN , vol. 1, no. 1, pp. 33–38, 2020.
[8] K. U. Syaliman, E. B. Nababan, and O. S. Sitompul, “Improving the accuracy of k-nearest neighbor using local mean based and distance weight,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 978, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/978/1/012047.
[9] E. Budianita, J. Jasril, and L. Handayani, “Implementasi Pengolahan Citra dan Klasifikasi K-Nearest Neighbour Untuk Membangun Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi Berbasis Web,” J. Sains dan Teknol. Ind. , vol. 12, no. Vol 12, No 2 (2015): Juni 2015, pp. 242–247, 2015.
[10]  W. Xing and Y. Bei, “Medical Health Big Data Classification Based on KNN Classification Algorithm,” IEEE Access , vol. 8, pp. 28808–28819, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2955754.
[11]  M. Bilal, H. Israr, M. Shahid, and A. Khan, “Sentiment classification of Roman-Urdu opinions using Naïve Bayesian, Decision Tree and KNN classification techniques,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 28, no. 3, pp. 330–344, 2016, doi: 10.1016/j.jksuci.2015.11.003.
[12]  Minarni,  I.  Warman,  and  Yuhendra,  “Implementation of  Case-Based  Reasoning  and  Nearest Neighbor  Similarity  for Peanut  Disease  Diagnosis,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1196,  no.  1,  p.  012053,  Mar.  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1196/1/012053.
[13]  L. Tang, H. Pan, and Y. Yao, “K-nearest neighbor regression with principal component analysis for financial time series

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 61 − 65 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2479
prediction,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , pp. 127–131, 2018, doi: 10.1145/3194452.3194467.
[14]  E.  N.  Shofia,  R.  R.  M.  Putri,  and  A. Arwan,  “Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  Demam :  DBD  ,  Malaria  dan  Tifoid Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor – Certainty Factor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 5, pp. 426–435, 2017.
[15]  F. Liantoni, “Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Ultim. , vol. 7, no. 2, pp. 98–104, 2016, doi: 10.31937/ti.v7i2.356.