Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor(KNN) dengan Normalisasi dan Seleksi FiturDalam Klasifikasi Komplikasi Infark Miokard
Keywords:
K-Nearest Neighbor, Seleksi Fitur, Normalisasi, Infark Miokard, Machine LearningAbstract
Infark miokard merupakan salah satu penyebab utama
kematian akibat penyakit kardiovaskular yang sering disertai
komplikasi fatal pada fase akut. Penelitian ini mengusulkan optimasi
algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) melalui penerapan
normalisasi Z-Score dan teknik seleksi fitur untuk
mengklasifikasikan jenis komplikasi yang terjadi. Dataset yang
digunakan adalah Myocardial Infarction Complications dari UCI
Machine Learning Repository. Tiga metode seleksi fitur
dibandingkan, yaitu Information Gain, Gain Ratio, dan Symmetrical
Uncertainty. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi,
presisi, recall, dan F1-score pada beberapa nilai parameter K (3, 5,
7, 9). Hasil menunjukkan bahwa kombinasi KNN dengan seleksi
fitur Information Gain dan normalisasi menghasilkan performa
terbaik dengan akurasi mencapai 93%. Hasil ini membuktikan
efektivitas teknik optimasi tersebut dalam meningkatkan akurasi
klasifikasi medis multikelas.
References
[1] Amrullah, S., Rosjidi, C. H., Dhesa, D. B., Wurjatmiko, A. T., &
Hasrima, H. (2022). Faktor resiko penyakit infark miokard akut di
Rumah Sakit Umum Dewi Sartika Kota Kendari. Jurnal Ilmiah Karya
Kesehatan, 2(2), 21–29.
[2] Setyaji, D. Y., Prabandari, Y. S., & Gunawan, I. M. (2018). Aktivitas fisik
dengan penyakit jantung koroner di Indonesia. Jurnal Gizi Klinik
Indonesia, 14(3), 115–121.
[3] Ketut, S. I., Kiki, W. P., Anak, Y., Gede, A., & Pratama, W. (2022).
Infark miokard akut dengan elevasi segmen ST (IMA-EST) anterior
ekstensif: Laporan kasus. Ganesha Medicina, 2(1), 22–32.
[4] Setyabrata, L. P. (2020). Analisis faktor risiko kardiovaskular pada
pasien penyakit jantung koroner di RSUP Dr. Mohammad Hoesin
Palembang (Skripsi Sarjana). Fakultas Kedokteran, Universitas Sriwijaya.
[5] Pandey, A., & Jain, A. (2017). Comparative analysis of KNN algorithm
using various normalization techniques. International Journal of
Computer Network and Information Security, 10(11), 36–42.
[6] Fitriyadi, F., & Muqorobin, M. (2021). Prediction system for the spread of
corona virus in Central Java with K-Nearest Neighbor (KNN) method.
International Journal of Computer and Information System (IJCIS), 2(3),
80–85.
[7] Rukmana, S. Z., Aziz, A., & Harianto, W. (2022). Optimasi algoritma knearest
neighbor (KNN) dengan normalisasi dan seleksi fitur untuk
klasifikasi penyakit liver. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika),
6(2), 439–445.
[8] Yang, X. S. (2019). Introduction to algorithms for data mining and
machine learning. Elsevier.
[9] Portiale, L., & Saitta, L. (2002). Feature selection. Transactions of the
Royal Society of London A, 247, 529–551.
[10] Gupta, P., & Sehgal, N. K. (2021). Introduction to machine learning in the
cloud with Python: Concepts and practices. Springer.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-71270-9
[11] Firmahsyah, & Gantini, T. (2016). Penerapan metode content-based
filtering pada sistem rekomendasi kegiatan ekstrakulikuler (studi kasus di
Sekolah ABC). Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 2(3).
[12] Wintana, D. (2020). Integrasi metode diskritisasi dan Gain Ratio pada
prediksi cacat perangkat lunak berbasis naive bayes (Tesis). Repository
Nusa Mandiri.
[13] Setio, P. B. N., Saputro, D. R. S., & Winarno, B. (2020). Klasifikasi
dengan pohon keputusan berbasis algoritme C4.5. PRISMA: Prosiding
Seminar Nasional Matematika, 3, 64–71.
[14] Ginting, S. B. F., Sawaluddin, & Zarlis, M. (2022). Kombinasi
pembobotan Symmetrical Uncertainty pada K-Means clustering dalam
peningkatan kinerja pengelompokan data. Jurnal Media Informatika
Budidarma, 6(1), 484–490.
[15] Normawati, D., & Prayogi, S. A. (2021). Implementasi Naïve Bayes
Classifier dan confusion matrix pada analisis sentimen berbasis teks pada
Twitter. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), 5(2), 697–711.
[16] Yang, X. S. (2019). Data mining techniques. In Introduction to
Algorithms for Data Mining and Machine Learning (pp. 109–128).
[17] Parmar, C., Velazquez, E. R., Leijenaar, R. T. H., Jermoumi, M.,
Carvalho, S., Mak, R. H., ... & Aerts, H. J. W. L. (2018). Robust
radiomics feature quantification using semiautomatic volumetric
segmentation. Radiology, 287(2), 507–515.
[18] Fernández, A., García, S., Galar, M., Prati, R. C., Krawczyk, B., &
Herrera, F. (2018). SMOTE for learning from imbalanced data: Progress
and challenges, marking the 15-year anniversary. Journal of Artificial
Intelligence Research, 61, 863–905.
[19] Gholamy, A., Kreinovich, V., & Kosheleva, O. (2018). Why 70/30 or
80/20 relation between training and testing sets: A pedagogical
explanation. International Journal of Intelligent Technologies and
Applied Statistics, 11(2), 105–111.
[20] Porto, R., Mendes, J. F. G., Loureiro, R. M., et al. (2021). Minimum
relevant features to obtain explainable systems for predicting
cardiovascular disease using the Statlog dataset. Applied Sciences, 11(3),
1285.
[21] Mohd Faizal, A. S., Ahmad, M. S., Mokhtar, S., et al. (2023). A
biomarker discovery of acute myocardial infarction using feature
selection and machine learning. Medical & Biological Engineering &
Computing, 61(10), 2527–2541.
[22] Noroozi, Z., Orooji, A., & Erfannia, L. (2023). Analyzing the impact
of feature selection methods on machine learning algorithms for heart
disease prediction. Scientific Reports, 13(1), 22588.
[23] Thiyagaraj, M., & Suseendran, G. (Eds.). (2020). Enhanced prediction of
heart disease using particle swarm optimization and rough sets with
transductive support vector machines classifier. In Data Management,
Analytics and Innovation: Proceedings of ICDMAI 2019, Volume 2.
Springer.
[24] Sharma, N., & Arora, B. (2024). Unraveling the potential: A systematic
review and performance evaluation of data-driven network anomaly
detection techniques. International Journal of Pattern Recognition and
Artificial Intelligence, 38(15), 2439001.
