Algoritma K-NN untuk klasifikasi dataset Covid-19 survillance
DOI:
https://doi.org/10.47775/ictech.v16i1.137Abstrak
Covid-19 merupakan jenis virus mutasi baru yang banyak ditemukan dan diteliti di seluruh dunia. Untuk sementara belum ditemukan obat yang efektif untuk mengobati atau mencegah penyakit tersebut. Salah satu cara yang dilakukan berbagai pemerintahan di dunia adalah membatasi kontak fisik dengan penderita covid-19. Data mining adalah salah satu ilmu computer untuk mempelajari data dan menlakukan ekstraksi untuk mendapatkan sebuah pengetahuan baru. Salah satu teknik dalam data mining adalah klasifikasi. K-NN adalah salah satu algoritma klasifikasi terbaik. Penelitian ini melakukan klasifikasi dataset Covid-19 survillance menggunakan algoritma K-NN. Dataset Covid-19 survillance didapatkan dari portal data public yaitu uci machine learning repository. Hasil klasifikasi dengan menggunakan aplikasi bantu rapid miner menghasilkan tingkat akurasi dari K-NN adalah 55%. Tingkat akurasi 55% tergolong dalam tingkat akurasi yang rendah. Rendahnya tingkat akurasi ini dapat disebabkan oleh sedikitnya atribut yang digunakan dalam klasifikasi K-NN, serta adanya dominasi dari salah satu varian dalam atribut label.
Referensi
Alkaromi, M. A. (n.d.). Komparasi Algoritma Klasifikasi untuk dataset iris dengan rapid miner. 0285.
Alkaromi, M. A. (2014). Information Gain untuk Pemilihan Fitur pada Klasifikasi Heregistrasi Calon Mahasiswa dengan Menggunakan K-NN.
Gorunescu, F. (2011). Data Mining: Concepts; Models and Techniques. Springer.
Indrayanti, I., Devi, S., & Al Karomi, M. A. (2017). Peningkatan Akurasi Algoritma KNN dengan Seleksi Fitur Gain Ratio untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus. IC-TECH, XIII(2), 1–6.
Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 3rd Edition (Vol. 40, Issue 6). Elsevier. https://doi.org/10.1002/1521-3773(20010316)40:6<9823::AID-ANIE9823>3.3.CO;2-C
Wu, X. (2009). The Top Ten Algorithms in Data Mining (V. Kumar (ed.)). Taylor & Francis Group, LLC.
