Klasifikasi Penyakit Monkeypox dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
DOI:
https://doi.org/10.33998/processor.2024.19.2.1616Abstrak
Dengan berkembangnya penyakit mokeypox maka banyak masyarakat bisa tertular penyakit ini, di karenakan peyakit ini penularannya bisa melalui kontak erat dengan hewan/orang yang terinfeksi monkeypox. Penyebaranya bisa melalui kontak tatap muka, kulit ke kulit, mulut ke mulut, atau mulut ke kulit, termaksud kontak seksual, percikan ludah/cairan hidung, dan mungkin penularan bisa melalui aerosol jarak pendek. jika virus ini tertular ke bayi yang baru lahir, anak – anak, dan orang dengan gangguan kekebalan tubuh maka dapat beresiko mengalami gejala – gejala yang lebih serius dan menyebabkan kematian. Untuk mengurangin penyebaran penyakit ini dapata dilakukan diagnosa terhadap faktor – faktor terkait, akan tetapi terdapat resiko jika salah dalam mengklasifikasikan. Untuk mengatasi hal tersebut maka dapat memanfaatkan metode dalam data mining. Data mining merupakan proses yang menemukan pengenalan pola dan pengklasifikasian data besar dengan tujuan mendapatkan hubungan atau pola yang dapat memberikan manfaat. Untuk menghentikan penyebaran virus monkey pox secara luas maka dengan melakukan klasifikasi dengan menggunakan metode KNN penyakit monkeypox bisa di klasifikasikan menurut gejalanya. Sehingga hal ini bisa menghentikan penyebaraan virus semakin banyak dan meluas serta bisa mendeteksi dini penyakit monkeypox dan menghambat penularan serta pertumbuhan kematian yang di akibatkan oleh virus ini
Unduhan
Referensi
“Waspada Penyebaran Penyakit Infeksi Emerging,” https://infeksiemerging.kemkes.go.id/berita-bulletin/waspada-penyebaran-penyakit-infeksi-emerging.
“Mengenal Penyakit Infeksi Emerging,” https://infeksiemerging.kemkes.go.id/mengenal-penyakit-infeksi-emerging.
F. Ommi et al., “Resiko Perilaku Konsumsi Satwa Liar Terhadap Kejadian Penyakit Infeksi Emerging ( Pie ): Tinjauan Literatur,” IAKMI J. Kesehat. Masy. Indones., vol. 1, no. 3, pp. 143–150, 2020.
“Monkeyfox Frequently Asked-Questions (FAQ),” https://infeksiemerging.kemkes.go.id/penyakit-virus/frequently-asked-questions-faq-mpox.
D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5.0,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2355.
B. Sugara, D. Adidarma, and S. Budilaksono, “Perbandingan Akurasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes untuk Deteksi Dini Gangguan Autisme pada Anak,” J. IKRA-ITH Inform., vol. 3, no. 1, pp. 119–128, 2019.
Y. Eka Achyani STMIK Nusa Mandiri Jakarta, “Penerapan Metode Particle Swarm Optimization Pada Optimasi Prediksi Pemasaran Langsung,” J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 1–11, 2018.
D. Marlina and M. Bakri, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Transaksi Nasabah Dengan Algoritma C4.5,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 23–28, 2021.
A. R. C. ; E. R. ; D. M. Atmanegara, “Penerapan Data Mining Algoritma Naive Bayes Clasifier Untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan Terhadap Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ),” vol. 1, no. 178, pp. 149–154, 2022.
H. Azis, P. Purnawansyah, F. Fattah, and I. P. Putri, “Performa Klasifikasi K-NN dan Cross Validation Pada Data Pasien Pengidap Penyakit Jantung,” Ilk. J. Ilm., vol. 12, no. 2, pp. 81–86, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.507.81-86.
A. Ariani, K. Kunci-Penyakit, and G. Kronis, “Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis menggunakan K-Nearest Neighbor,” Pros. Annu. Res. Semin., vol. 5, no. 1, pp. 148–151, 2019, [Online]. Available: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chronic_Kidney_Dise
Y. Pratama, A. Prayitno, D. Nazrian, N. Aini, Y. Rizki, and E. Rasywir, “BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 3, no. 1, pp. 52–56, 2022, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i1.203.
R. Setiawan and A. Triayudi, “Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Berbasis Web,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 2, p. 777, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3566.
I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining Untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
W. Yunus, “Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Penyakit Ginjal Kronik,” J. Tek. Elektro CosPhi, vol. 2, no. 2, pp. 51–55, 2018, [Online]. Available: https://cosphijournal.unisan.ac.id/index.php/cosphihome/article/view/43%0Ahttps://cosphijournal.unisan.ac.id/index.php/cosphihome/article/download/43/20
Unduhan
Diterbitkan
Abstract views:
PDF Download:
DOI:
10.33998/processor.2024.19.2.1616Dimension Badge:
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
