## J-REMI : Jurnal Rekam Medik dan Informasi Kesehatan
Vol. 4, No. 3, Juni 2023, hlm. 176-184 EISSN: 2721-866X URL : https://publikasi.polije.ac.id/index.php/j-remi

## Penerapan Particle Swarm Optimization Untuk Meningkatkan Kinerja Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes
Dyah susilowati 1 *, Sutrisno 2 , Muhammad Yunus 3
1 Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi, Universitas Bumigora dyah.bumigora@gmail.com
2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Bumigora .sutrisno@gmail.com
3 Program Studi Manajemen Informasi Kesehatan, Politeknik Negeri Jember
m.yunus@polije.ac.id Keywords:

## ABSTRACT
Classification of Diabetes, Particle Swarm Optimization, K-Nearest Neighbor The study aims to apply the KNN algorithm to classify diabetes by combining the PSO  algorithm  as  a  selection  so  as  to  obtain  the  best  accuracy  from  the  KNN algorithm  in  classifying,  so  that  it  can  be  applied  to  diagnose  diabetes.  This research consists of several stages of research including dataset collection, data pre-processing,  data  sharing,  finding  the  optimal  k-value  to  the  classification process  and  performance  or  accuracy  testing.  From  this  research,  the  accuracy of the KNN algorithm before feature selection using PSO is 75% at k-optimal 19 and  after  feature  selection  using  PSO  is  obtained  an  increase  in  accuracy  to 77.213%  at  the  same  k  value  with  features  that  affect  the  pima  dataset,  namely Glucose,  Blood  Pressure,  Skin  Thickness,  Insulin,  BMI,  Diabetes  Pedigree Function, and Age. Thus the use of KNN with PSO feature selection can be used to identify diabetes because it has a much better level of accuracy. Kata Kunci

## ABSTRAK
Klasifikasi Diabetes Particle Swarm Optimization K-Nearest Neighbor ,
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapakan  algoritma  KNN  untuk  melakukan klasifikasi  penyakit  diabetes  dengan  mengkombinasikan  algoritma  PSO  sebagai seleksi  sehingga      memperoleh  akurasi  yang  terbaik  dari  algoritma  KNN  dalam melakukan  klasifikasi,  sehingga  dapat  gunakan  untuk  melakukan  identifikasi terhadap  penyakit  diabetes.  Penelitian  ini  menggunakan  tahapan  data  mining antara  lain  pengumpulan  dataset,  pre-processing  data,  klasifikasi  Penyakit Diabetes pembagian data, pencarian nilai k-optimal hingga prosess klasifikasi dan pengujian  kinerja  atau  Particle  Swarm  Optimization  akurasi.  Dari  penelitian  ini diperoleh  hasil  akurasi  algoritma  KNN  sebelum  dilakukan  seleksi  fitur menggunakan PSO sebesar 75% pada k-optimal 19 dan setelah dilakukan seleksi fitur  menggunakan  PSO  diperoleh  peningkatan  akurasi  menjadi  77,213%  pada nilai  k=19  dan  ditemukan  atribut  atau  fitur  yang  berpengaruh  pada  dataset  pima yaitu Glucose,  Blood Pressure, Skin Thickness, Insulin, BMI, Diabetes Pedigree Function, dan age. Dengan demikian penggunaan KNN dengan seleksi fitur PSO dapat  digunakan  untuk  melakukan  identifikasi  penyakit  diabetes  yang  memiliki tingkat akurasi yang jauh lebih baik.
Korespondensi Penulis: Dyah Susilowati, Universitas Bumigora Mataram,
Jl. Ismail Marzuki No.22, Cilinaya, Kec. Cakranegara, Kota Mataram, Nusa Tenggara Barat, 83127 Email: dyah.bumigora@gmail.com
Submitted : 14-05-2023; Accepted : 25-06-2023; Published : 30-06-2023
Copyright (c) 2023 The Author (s)
This article is distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes merupakan masalah yang menyebabkan kadar gula darah dalam tubuh manusia meningkat pada  tingkat  yang  lebih  tinggi  secara  berkelanjutan  [1].  Selain  itu  diabetes  juga  menjadi  penyebab terjadinya penyakit komplikasi, seperti penyakit stroke, ginjal, jantung koroner, gangguan pada mata dan saraf, bahkan hingga mengakibatkan amputasi dan kematian [2]. Menurut organisasi kesehatan dunia atau yang dikenal sebagai Word Health Organization (WHO) diabetes membunuh 1,5 juta jiwa di tahun 2012. WHO  juga  memprediksi  bahwa  di  tahun  2030  penyakit  diabetes  akan  menjadi  salah  satu  dari  7  faktor penyebab utama terjadinya kematian didunia [3]. Maka untuk mengurangi angka kematian tersebut, yaitu dengan  melakukan  deteksi  secara  dini  terhadap  penderita  diabetes  untuk  mengantisipasi  terjadinya komplikasi yang disebabkan diabetes yang berujung pada kematian.
Data  mining atau  penambangan  data  bisa  menjadi  salah  satu  solusi  atau  metode  yang  bisa digunakan  untuk  melakukan  prediksi  atau  identifikasi  terhadap  suatu  masalah  salah  satunya  adalah identifikasi penyakit diabetes [4]. Beberapa penelitian dibidang data mining juga sudah dilakukan untuk mengatasi permasalahan penyakit diabetes. Penelitian yang dilakukan [2], mengukur kinerja algoritma k- Nearest  Neighbor (KNN) dalam  menangani dataset penderita  diabetes.  Dari  beberapa  penelitian  yang sudah  dilakukan  khususnya  yang  menerapkan  algoritma  KNN,  masih  memiliki  kekurangan  yaitu  tidak menerapkan  metode  seleksi  fitur  untuk  memilih  atribut  yang  relevan  yang  dapat  mengurangi  waktu komputasi  pada  metode  klasifikasi  dan  juga  bisa  mengoptimalkan  nilai  akurasi  klasifikasi  yang didapatkan.  Dari uraian di atas, maka dalam penelitian ini penulis bertujuan untuk menerapkan Particle Swarm  Optimization (PSO)  untuk  seleksi  fitur  guna  meningkatkan  kinerja  algoritma  KNN  dalam klasifikasi  penyakit  diabetes.  Dalam  penelitian  ini  PSO  yang  digunakan  dalam  seleksi  fitur  merupakan pengembangan  dari  PSO  yaitu Binary  Particle  Swarm  Optimization (BPSO)  untuk  memperoleh  kinerja yang jauh lebih baik dari algoritma KNN [5].
Algoritma KNN merupakan salah satu algoritma untuk melakukan klasifikasi dari suatu kumpulan data.  Dimana  algoritma  KNN  melakukan  klasifikasi  objek  berdasarkan  nilai  k  atau  tetangga  terdekat [6][7].  Sedangkan  PSO  merupakan  salah  satu  algoritma  kecerdasan swarm yang  di  kembangkan  oleh Kennedy dan Eberhart pada tahun 1995. Proses pemikiran algoritma ini didorong oleh perilaku sosial dari kawanan burung atau kawanan ikan yang sejenis. Algoritma ini adalah salah satu algoritma evolusioner yang mirip dengan algoritma genetika dan menggunakan fungsi fitness untuk mengevaluasi kualitas dari solusi [8].
Pengkombinasian  antara  PSO  dengan  KNN  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  beberapa penelitian  yang  menerapkan  PSO  dengan  beberapa  algoritma  klasifikasi  yang  memperoleh  peningkatan akurasi yang baik pada algoritma klasifikasi yang digunakan [9]. Penelitian bertujuan untuk mengetahui tingkat  akurasi  algoritma  KNN  dalam  melakukan  klasifikasi,  dan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi algoritma  KNN  setelah  diterapkan  algoritma  PSO  sebagai  seleksi  fitur  serta  mengetahui  fitur-fitur  apa saja yang mempengaruhi hasil klasifikasi algoritma KNN.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  adalah  tahapan- tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini:

## 2.1 Pengumpulan Dataset
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset pima Indian diabetes yang penulis peroleh dari  situs kagle.com dimana  data  ini  terdiri  dari  768  data  dan  8  atribut  atau  fitur.  Atribut  dataset  pima ditunjukkan oleh Tabel 1 berikut : [10]
Tabel 1. Atribut dataset pima Atribut Keterangan Label Pregnancies Angka kehamilan X1 Glucose Kadar glukosa 2 jam setelah makan. Menurut WHO salah satu yang menjadi kriteria penyakit diabetes, yaitu kadar glukosa minimal 200 mg/dl. X2 Blood Pressure Tekanan Darah X3 Skin Thickness Ketebalan Kulit X4 Insulin Insulin X5 BMI Berat Badan X6 Diabetes Pedigree Function Riwayat diabetes dalam keluarga X7 Age Umur X8 Outcome Status deabetes (1 = mengidap penyakit diabetes, 0 = tidak mengidap penyakit diabetes) . Y

## 2.2 Pre-processing data
Tahapan pre-processing data yang dilakukan terdiri dari dua tahapan dimana pada tahapan pertma akan  dilakukan  tahapan  normalisasi  pada  dataset  pima  yang  digunakan,  kemudian  tahapan  kedua  akan dilakukan seleksi fitur menggunakan algoritma PSO. Namun tahapan seleksi fitur akan dilakukan setelah didapatkan  nilai  akurasi  algoritma  KNN  sebelum  dilakukan  seleksi  fitur  sehingga  akan  diketahui perbedaan  akurasi  antara  algoritma  KNN  sebelum  dilakukan  seleksi  fitur  menggunakan  PSO  dengan algoritma KNN setelah dilakukan seleksi fitur menggunakan PSO.

## 2.3 Pembagian Dataset
Akan dilakukan pembagian data menggunakan metode 10 fold cross validation untuk memperoleh hasil yang fit. Penggunaan k-fold=10 digunakan untuk menghilangkan bias pada data. Dalam k-fold=10, data akan dibagi menjadi 10 bagian atau fold atau 10 iterasi pengujian yang berukuran sama pada masing- masing fold, dimana semua data akan mendapat  bagian menjadi data training dan data testing, sehingga memiliki 10 subset data untuk mengevaluasi kinerja algoritma klasifikasi yang digunakan.

## 2.4 Pengujian Nilai K Optimal
Setelah pembagian data dilakukan akan dilakukan tahapan pencarian nilai k optimal, karena dalam algoritma  KNN  penentuan  nilai  k  sangat  berpengaruh  terhadap  klasifikasi  yang  diperoleh,  hal  ini dikarenakan  nilai  k  sangat  sensitif  terhadap  hasil  klasifikasi  [11].  Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini akan  dilakukan  pengujian  k  dengan  menggunakan  range  nilai  5  sampai  dengan  30  untuk  mendapatkan nilai k yang optimal.

## 2.5 Klasifikasi KNN
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  KNN  dengan menggunakan  nilai  k  optimal  yang  sudah  diperoleh  pada  tahapan  sebelumnya.  Berikut  adalah  proses klasifikasi menggunakan algoritma KNN:
Gambar 2. Tahapan KNN
Berikut  adalah  contoh  klasifikasi  menggunakan  algoritma  KNN  secara    manual  yang  dilakukan, dimana  data  testing  yang  digunakan  adalah  dataset  pima  pada  baris  ke  15  dan  akan  dilakukan  training terhadap 10 data pertama pada dataset pima, sebagai berikut:
Tabel 2. Dataset testing No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Y 15 0.294 0.834 0.590 0.192 0.207 0.385 0.217 0.500 ?
Saat  ini  nilai  k  yang  akan  digunakan  sebagai  uji  coba  adalah  nilai  k  =  3,  berikut  adalah  perhitungan euclidean pada setiap data antara data testing dengan data training.
d

## d
Dari hasil perhitungan diperoleh jarak euclidean, dan dilakukan prangkingan jarak Euclidean dari yang terkecil ke terbesar dimana jarak Euclidean terkecil diberikan nilai prangkingan 1.
Tabel 3. Hasil perangkingan nilai euclidean Data Jarak Euclidean Distance Ranking Y 1 0.30763 1 1 2 0.63076 6 0 3 0.47471 2 1 4 0.70826 8 0 5 0.94165 10 1 6 0.54102 3 0 7 0.68578 7 1 8 0.87864 9 0 9 0.59450 4 1
Berdasarkan pada Tebel 3 diatas maka diperoleh 3 jarak Euclidean terkecil atau terbaik yaitu pada data  ke  1  dengan  jarak  Euclidean  0,30763,  data  ke  3  dengan  jarak  Euclidean  0,47471,  dan  data  ke  6 dengan jarak Euclidean yaitu 0,54102. Dari ketiga jarak Euclidean terbaik maka selanjutnya akan dipilih kelas  mayoritas,  dengan  kata  lain  yaitu  kelas  yang  paling  banyak  muncul  atau  keluar.  Kelas  mayoritas yang muncul dan menjadi hasil klasifikasi terhadap dataset ke-15 adalah 1 yang merupakan kelas positif diabetes,  sehingga  dapat  dinyatakan  hasil  klasifikasi  terhadap  data  ke-15  adalah  pasien  positif  diabetes dan kelas mayoritas yang keluar berada pada data ke-1 dan ke-3.

## 2.6 Pengujian Kinerja
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  pengujian  kinerja  untuk  mengetahui  kinerja  yang  diproleh pada  algoritma  KNN  dalam  melakukan  klasifikasi  penyakit  diabetes  berdasarkan  pada  dataset  yang diperoleh. Selain itu pada tahap ini juga akan dilakukan pengujian kinerja untuk mengetahui peningkatan kinerja yang diperoleh algoritma KNN setelah diterapakan algoritma PSO sebagai seleksi fitur. Pengujian dilakukan  dengan  mengevaluasi  perbandingan  hasil  Accuracy,  diamana  semakin  tinggi  nilai  Accuracy yang diperoleh maka semakin baik pula metode atau algoritma yang digunakan.

## 3. HASIL DAN PEBAHASAN
Dari  hasil  pengujian  pada  nilai  k  optimal  dengan  range  5  sampai  dengan  30  diperoleh  nilai  k optimal yaitu k=19 dengan perolehan skor akurasi sebesar 77,489%. Berikut adalah grafik perbandingan nilai k yang diperoleh :

## Gambar 3. Grafik pengujian nilai k
Setelah nilai k optimal diperoleh, maka akan dilakukan tahapan pengujian klasifikasi menggunakan algoritma  KNN  terhadap  dataset  pima  yang  belum  dilakukan  normalisasi  data.  Dataset  pima  sebelum dilakukan normalisasi ditunjukkan oleh tabel 4 berikut :
Tabel 4. Dataset pima sebelum normalisasi No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Y 1 6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 1 2 1 85 66 29 0 26.6 0.351 31 0 3 8 183 64 0 0 23.3 0.672 32 1 4 1 89 66 23 94 28.1 0.167 21 0 5 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1 … ... ... ... ... ... ... ... ... … 767 1 126 60 0 0 30.1 0.349 47 1 768 1 93 70 31 0 30.4 0.315 23 0
Dari dataset pada tabel 3.1 tersebut dilakukan pengujian klasifikasi menggunakan algoritma KNN untuk mengetahui pengaruh normalisasi data pada hasil klasifikasi. Dari hasil pengujian yang dilakukan diperoleh  akurasi  klasifikasi  pada  algoritma  KNN  sebesar  74,359%.  Pada  tahapan  berikutnya  akan dilakukan  tahapan  pengujian  yang  sama  namun  dengan  dataset  yang  sudah  dilakukan  pengolahan  data menggunakan  metode  min-max  normalization  untuk  mengetahui  pengaruh  min-max  normalization terhadap  hasil  akurasi  klasifikasi  pada  algoritma  KNN.  Berikut  ini  adalah  dataset  pima  Indian  diabetes setelah dilakukan tahapan normalisasi menggunakan metode min-max normalization.
Tabel 5. Dataset pima setelah normalisasi No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Y 1 0.352941   0.743719   0.590164   0.353535   0.000000   0.500745   0.234415   0.483333   1
2 0.058824   0.427136   0.540984   0.292929   0.000000   0.396423   0.116567   0.166667   2
3 0.470588   0.919598   0.524590   0.000000   0.000000   0.347243   0.253629   0.183333   3
4 0.058824   0.447236   0.540984   0.232323   0.111111   0.418778   0.038002   0.000000   4
5 0.000000   0.688442   0.327869   0.353535   0.198582   0.642325   0.943638   0.200000   5 … ... ... ... ... ... ... ... ... … 7 0.117647   0.613065   0.573770   0.272727   0.000000   0.548435   0.111870   0.100000   1 8 0.294118   0.608040   0.590164   0.232323   0.132388   0.390462   0.071307   0.150000   0
Dari  dataset  yang  sudah  dilakukan  tahapan  normalisasi  menggunakan  metode  min-max normalization  kemudian  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritm  KNN  dengan  menggunakan nilai  k  optimal  yang  sudah  diperoleh  pada  pengujian  sebelumnya  maka  diperoleh  hasil  klasifikasi sebagai berikut:

## Gambar 4. Hasil klasifikasi pada dataset pima
Berdasarkan dari Gambar 4 diperoleh hasil klasifikasi dari 768 data pada dataset pima terdapat 192  data  yang  terklasifikasi  sebagai  data positif  diabetes  dan  576  data  terklasifiakasi  sebagai negatif diabetes. Berdasarkan klasifikasi yang dilakukan diperoleh confussion matrix untuk mengetahui nilai rata-rata  akurasi  algoritma  KNN  tanpa  BPSO  sebagai  seleksi  fitur  dengan  menggunakan  pengujian model 10-fold cross validation sebagai berikut.
Tabel 6. Confussion matrix setelah normalisasi Kelas Klasifikasi Positif Klasifikasi Negatif Positif 442 58 Negatif 134 134
Berdasarkan Tabel 6 menunjukan hasil algoritma KNN tanpa BPSO yang telah dikelompokan menggunakan tabel confussion matrix. Dari tabel confussion matrix tersebut terlihat bahwa nilai True Positif (TP) dan True Negatif (TN) memiliki nilai yang tinggi hal ini bisa disebabkan karena adanya ketidak  seimbangan  pada  dataset  pima  indian  diabetes,  dimana  diketahui  dari  768  data  pada  dataset pima  indian  diabetes  terdapat  258  data  yang  dinyatakan  positif  diabetes  dan  500  data  dinyatakan negatif  diabetes,  dimana  data  negatif  diabetes  jauh  lebih  tinggi  dibandingka  dengan  data  positif diabetes. Adapun perhitungan hasil confussion matrix manual dapat dirincikan sebagai berikut:
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
𝑥 100%
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
= 𝑥 100% =
𝑥 100% 768
= 0.75 𝑥 100% = 75%
Setelah  dilakukan  normalisasi  data  menggunakan  metode  min-max  normalization  diperoleh peningkatan  akurasi  yang  sebelumnya  akurasi  yang  diperoleh  algoritma  KNN  sebesar  74,739% kemudian  menjadi  75%.  Hal  ini  dikarenakan  dataset  pima  setelah  dilakukan  pengolahan  data menggunakan  min-max  normalization  memiliki  rentang  nilai  yang  seimbang  sehingga  menghasilkan peningkatan akurasi yang diperoleh.
Tahapan  pengujian  BPSO-KNN  merupakan  tahapan  untuk  mengukur  akurasi  yang  diperoleh algoritma  KNN  dalam  melakukan  klasifikasi  pada  dataset  pima  setelah  dilakukan  seleksi  fitur menggunakan BPSO. Pada tahapan pengujian BPSO-KNN nilai k yang digunakan merupakan nilai k optimum  yang  sudah  diperoleh  dari  pengujian  sebelumnya  yaitu  k=19.  Pada  tahap  ini  dilakukan pengujian  yang  sama  dengan  tahapan  pengujian  sebelumnya  yaitu  dengan  menggunakan  metode  10- fold cross validation untuk memperoleh hasil yang fit.
Berikut  hasil  klasifikasi  pada  dataset  pima  indian  diabetes  setelah  dilakukan  seleksi  fitur menggunakan BPSO.

## Gambar 5. Hasil Klasifikasi BPSO-KNN
Gambar  5  merupakan  hasil  klasifikasi  dengan  algoritma  KNN  pada  dataset  pima  setelah dilakukan  seleksi  fitur.  hasil  klasifikasi  menunjukan  terdapat  207  data  terklasifikasi  positif  diabetes dan 561 data terklasifikasi negatif diabetes dari total keseluruahan dataset pima indian diabetes. Hasil ini memiliki perbedaan dengan hasil klasifikasi pada pada algoritma KNN sebelum dilakukan seleksi fitur.
Dari  hasil  klasifikasi  tersebut  diperoleh  confussion  matrix  untuk  mengetahui  nilai  rata-rata akurasi algoritma KNN setelah diterapkan BPSO sebagai seleksi fitur dengan menggunakan pengujian model 10-fold cross validation sebagai berikut.

## Tabel 7. Confussion Matrix BPSO-KNN
Kelas Klasifikasi Positif Klasifikasi Negatif Positif 442 58 Negatif 134 134
Tabel 7 menunjukan hasil algoritma KNN tanpa BPSO yang telah dikelompokan menggunakan tabel  confussion  matrix.  Dari  tabel  confussion  matrix  tersebut  terlihat  bahwa  nilai  True  Positif  (TP) dan  True  Negatif  (TN)  memiliki  nilai  yang  tinggi  yaitu  443  dan  150  hal  ini  bisa  disebabkan  karena adanya ketidak seimbangan pada dataset pima indian diabetes. Dari Tabel 4.10 diperoleh nilai akurasi sebagai berikut:
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑥 100% 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
= 𝑥 100% = 𝑥 100%
= 0.77213 𝑥 100% = 77,213 %
Dan Berdasarkan pengujian yang sudah dilakukan antara KNN tanpa BPSO dan KNN dengan BPSO  sebagai  seleksi  fitur  diperoleh  perbandingan  akurasi  yang  cukup  signifikan.  Berikut  adalah grafik  perbandingan  perolehan  akurasi  antara  algoritma  KNN  dengan  BPSO-KNN  dalam  klasifikasi terhadap dataset pima indian diabetes yang ditunjukan pada Gambar 6 :
Gambar 6. Grafik Perbandingan Akurasi antara KNN dengan BPSO-KNN
Berdasarkan  Gambar  6  diatas,  perolehan  akurasi  tertinggi  diperoleh  algortima  KNN  setelah dilakukan  seleksi  fitur  menggunakan  BPSO  dengan  perolehan  nilai  akurasi  sebesar  77,214% dibandingkan dengan menggunakan algoritma KNN saja tanpa seleksi fitur menggunkan BPSO. Hasil tertinggi  yang  diperoleh  algoritma  KNN  setelah  dilakukan  seleksi  fitur  menggunkan  BPSO membuktikan bahwa dengan adanya seleksi fitur BPSO untuk mengurangi dimensi data pada dataset yang  digunakan  dapat  meningkatkan  prolehan  akurasi  pada  algoritma  KNN  dalam  melakukan klasifikasi.  Penelitian  lain  juga  memperoleh  hasil  yang  sama  diantaranya  adalah  penelitian  yang dilakukan oleh (Pradana & Aditsania, 2018) dan (Hasanuddin, 2016) yaitu dengan menerapkan seleksi fitur  menggunakan  BPSO  atau  PSO  dapat  meningkatkan  akurasi  pada  algoritma  klasifikasi  yang diperoleh.
Seleksi fitur menggunakan PSO maupun BPSO, semata-mata hanya akan memilih atribut atau fitur-fitur yang  memiliki tingkat akurasi atau nilai fitness yang terbaik atau posisi-posisi terbaik dari partikel, dengan kata lain atribut atau fitur yang dipilih mengacu pada nilai akurasi terbaik dari fitur [12]. Kemudian fitur tersebut digunakan kembali untuk menjadi acuan untuk mencari atau melakukan seleksi  fitur  Kembali.  Sehingga  bisa  saja  atribut  atau  fitur  yang  memiliki  nilai  korelasi  rendah  yang dapat terseleksi lebih banyak dibandingkan dengan atribut atau fitur dengan nilai korelasi yang tinggi, sehingga dapat meningkatkan nilai akurasi yang diperoleh algoritma KNN. Hal ini juga selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh [7].

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian sistem maka dapat disimpulkan bahwa:
a) Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  pada  proses  klasifikasi  pada  dataset  pima  indian  diabetes menggunakan  algoritma  KNN  diperoleh  hasil  klasifikasi  192  data  terklasifikasi  positif  diabetes dan  576  data  terklasifikasi  negatif  diabetes  dan  diperoleh  tingkat  akurasi  atau  tingkat  korelasi antara nilai prediksi dari sistem dengan nilai sesungguhnya yang mencapai 75%.
b) Diperoleh  fitur-fitur  pada  dataset  pima  indian  diabetes  yang  berpengaruh  terhadap  hasil klasifikasi pada algoritma KNN yaitu Glucose (X2), Blood Pressure (X3), Skin Thickness (X4), Insulin (X5), BMI (X6), Diabetes Pedigree Function (X7), dan Age (X8).
c) Dari  hasil  pengujian  menggunakan  confussion  matrix  diperoleh  peningkatan  akurasi  klasifikasi pada  algoritma  KNN  setelah  diterapkan  algoritma  BPSO  untuk  seleksi  fitur  menjadi  77,214% sehingga  tampak  selisih  akurasi  yang  diperoleh  yaitu sebesar  2,214%.  Hal  tersebut  dikarenakan
BPSO hanya memilih fitur-fitur yang dapat menghasilkan akurasi klasifikasi data yang tinggi. Hal ini menujukkan bahwa dengan adanya BPSO sebagai seleksi fitur, dapat meningkatkan perolehan akurasi  pada  algoritma  KNN  dalam  melakukan  klasifikasi.  Dengan  demikian  penggunaan  KNN dengan  seleksi  fitur  BPSO  dapat  digunakan  untuk  melakukan  identifikasi  penyakit  diabetes karena  memiliki  tingkat  akurasi  yang  jasuh  lebih  baik  dibandingkan  dengan  menggunakan algoritma KNN saja.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis menyampaikan penghargaan dan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada pihak yang telah memberikan kontribusi didalam penelitian ini, khususnya Universitas Bumigora Mataram.

## REFERENSI
[1] D.  K.  Choubey,  P.  Kumar,  S.  Tripathi,  and  S.  Kumar,  “Performance  evaluation  of  classification  methods with PCA and PSO for diabetes,” Netw. Model. Anal. Heal. Informatics Bioinforma. , vol. 9, no. 1, pp. 1–30, Dec. 2020, doi: 10.1007/S13721-019-0210-8/METRICS.
[2] A.  M.  Argina,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada  Dataset  Penderita  Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 29–33, Jul. 2020, doi: 10.33096/IJODAS.V1I2.11.
[3] Kementerian Kesehatan RI., “Infodatin tetap produktif, cegah, dan atasi Diabetes Melitus 2020,” Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan RI . pp. 1–10, 2020.
[4] H. Hairani, G. S. Nugraha, M. N. Abdillah, and M. Innuddin, “Komparasi Akurasi Metode Correlated Naive Bayes  Classifier    dan  Naive  Bayes  Classifier  untuk  Diagnosis  Penyakit  Diabetes,” InfoTekJar    J.  Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 3, no. 1, pp. 6–11, Sep. 2018, doi: 10.30743/INFOTEKJAR.V3I1.558.
[5] D. Y. Shailendra, “Seleksi Fitur Menggunakan Metode Hybrid Particle Swarm Optimization dengan Operasi Local Seacrh (HPSO-LS) untuk Klasifikasi Data,” 2017.
[6] M. Yunus, N. Kadek, and A. Pratiwi,  “Prediksi Status Gizi Balita Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) di Puskemas  Cakranegara,” JTIM    J.  Teknol.  Inf.  dan  Multimed. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  221–231,  Feb. 2023, doi: 10.35746/JTIM.V4I4.328.
[7] K.  Saxena,  Z.  Khan,  S.  Singh,  M.-T.  Research,  and  S.  1&3,  “Diagnosis  of  Diabetes  Mellitus  using  K Nearest  Neighbor  Algorithm,” Int.  J.  Comput.  Sci.  Trends  Technol. ,  vol.  2,  Accessed:  Jun.  30,  2023. [Online]. Available: www.ijcstjournal.org
[8] I. Lina, P. Politeknik, and B. Jepara, “Implementasi Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dan K- Nearest Neighbor (K-NN) Dalam Memprediksi Keberhasilan Anak SMK Mendapatkan Kerja,” Technol.  J. Ilm. , vol. 13, no. 4, pp. 339–350, Oct. 2022, Accessed: Jun. 30, 2023. [Online]. Available: https://ojs.uniska- bjm.ac.id/index.php/JIT/article/view/8167
[9] O. Findik, I. Babaoǧlu, and E. Ülker, “A color image watermarking scheme based on hybrid classification method:  Particle  swarm  optimization  and  k-nearest  neighbor  algorithm,” Opt.  Commun. ,  vol.  283,  no.  24, pp. 4916–4922, Dec. 2010, doi: 10.1016/J.OPTCOM.2010.07.020.
[10] U. M.
LEARNING, “Pima Indians Diabetes Database | Kaggle.”
https://www.kaggle.com/datasets/uciml/pima-indians-diabetes-database (accessed Jun. 30, 2023).
[11] S.  Ulya,  M.  Arief  Soeleman,  F.  Budiman,  and  M.  Teknik  Informatika,  “Optimasi  Parameter  K  Pada Algoritma K-NN Untuk Klasifikasi Prioritas Bantuan Pembangunan Desa,” Techno.Com , vol. 20, no. 1, pp. 83–96, Feb. 2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4215.
[12] Y.  Xue,  T.  Tang,  W.  Pang,  and  A.  X.  Liu,  “Self-adaptive  parameter  and  strategy  based  particle  swarm optimization  for  large-scale  feature  selection  problems  with  multiple  classifiers,” Appl.  Soft  Comput. ,  vol. 88, p. 106031, Mar. 2020, doi: 10.1016/J.ASOC.2019.106031.