Sistem Pakar Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Metode K-NN Berbasis Android
DOI:
https://doi.org/10.31154/cogito.v8i2.406.359-370Keywords:
Sistem Pakar, Diabetes, K-Nearest NeighborAbstract
Diabetes tipe 2 atau diabetes melitus adalah penyakit jangka panjang saat kadar gula darah pada tubuh bernilai tinggi melewati batas normal karena adanya resistensi insulin sehingga tubuh kesulitan mengubah glukosa menjadi energi. Salah satu penyakit yang paling umum diderita banyak orang adalah diabetes tipe 2 terutama pada orang dewasa dan lansia dikarenakan gaya hidup yang tidak sehat, seperti kurang olahraga dan pola makan yang salah. Kondisi ini jika dibiarkan tanpa penanganan dapat menyebabkan terjadinya komplikasi penyakit seperti serangan jantung, kehilangan penglihatan, stroke, dan gagal ginjal. Sebagian besar orang tidak mengetahui kalau dirinya mengidap penyakit ini dan hanya tahu ketika mereka mengalami beberapa gejala serius, untuk menghindari hal tersebut pendiagnosaan dini perlu dilakukan. Penelitian ini dilakukan untuk merancang aplikasi sistem pakar berbasis android untuk memprediksi kemungkinan seseorang mengalami penyakit diabetes dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor (KNN), agar masyarakat lebih cepat sadar dan menghindari resiko penyakit dengan mengubah pola hidup menjadi lebih sehat. Hasil pengujian sistem aplikasi dengan black box menunjukan bahwa fungsi-fungsi pada aplikasi dapat berjalan lancar dengan tingkat keberhasilan 100% dan hasil pengujian akurasi dari 50 data testing mendapatkan nilai sebesar 72%.References
“Type 2 Diabetes: Symptoms, Causes, Diagnosis, Diet, and Treatment,” EverydayHealth.com. https://www.everydayhealth.com/type-2-diabetes/guide/ (accessed Sep. 29, 2022).
S. Chatterjee, K. Khunti, and M. J. Davies, “Type 2 diabetes,” The Lancet, vol. 389, no. 10085, pp. 2239–2251, Jun. 2017, doi: 10.1016/S0140-6736(17)30058-2.
M. A. B. Khan, M. J. Hashim, J. K. King, R. D. Govender, H. Mustafa, and J. Al Kaabi, “Epidemiology of type 2 diabetes–global burden of disease and forecasted trends,” J. Epidemiol. Glob. Health, vol. 10, no. 1, p. 107, 2020.
W. H. Organization, “HEARTS D: diagnosis and management of type 2 diabetes,” World Health Organization, 2020.
“Technology for Type 2 Diabetes: Devices, Tech, Apps, and More,” Healthline, Feb. 15, 2019. https://www.healthline.com/health/type-2-diabetes/best-devices-and-tech (accessed Sep. 29, 2022).
S. Kusrini, “Sistem Pakar teori dan aplikasi,” Penerbit Andi Yogyak., 2006.
M. Zainuddin, K. Hidjah, and I. W. Tunjung, “Penerapan Case Based Reasoning (CBR) Untuk Mendiagnosis Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” CITISEE Yogyak., pp. 23–24, 2016.
F. D. Wahyudi, D. Remawati, and P. Harsadi, “SISTEM PAKAR DETEKSI KERUSAKAN MESIN BUBUT DENGAN METODE KNN,” J. Teknol. Inf. Dan Komun. TIKomSiN, vol. 6, no. 2, Jan. 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.370.
A. Y. P. Putri and A. Sodik, “Identifikasi Penyakit Tanaman Kopi Arabika dengan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN),” in Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan, 2019, vol. 1, no. 1, pp. 759–764.
V. N. Anisah and E. G. Wahyuni, “Perancangan Sistem Pakar Menu Makanan Ibu Hamil dengan Metode KNN,” AUTOMATA, vol. 1, no. 1, 2020.
T. Hardiani and E. P. Silmina, “PERANCANGAN SISTEM PAKAR PENYAKIT RHINOFARINGITIS AKUT (RFA) PADA ANAK BERBASIS PERANGKAT ANDROID MENGGUNAKAN K-NN (K-NEAREST NEIGHBOR),” Transmisi, vol. 21, no. 3, p. 90, Aug. 2019, doi: 10.14710/transmisi.21.3.90-95.
“Diabetes Health Indicators Dataset.” https://www.kaggle.com/datasets/alexteboul/diabetes-health-indicators-dataset (accessed Sep. 29, 2022).
E. T. L. Kusrini and E. Taufiq, “Algoritma data mining,” Yogyak. Andi Offset, 2009.
M. M. Baharuddin, H. Azis, and T. Hasanuddin, “ANALISIS PERFORMA METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK IDENTIFIKASI JENIS KACA,” Ilk. J. Ilm., vol. 11, no. 3, pp. 269–274, Dec. 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.489.269-274.
O. S. Bachri and R. M. H. Bhakti, “PENENTUAN STATUS STUNTING PADA ANAK DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN,” p. 8.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 CogITo Smart Journal

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).