Klasifikasi Penyakit Ginjal dengan Metode K-Means
| Main Author: | Irtawaty, Andi sri; Teknik Elektronika. Politeknik Negeri Balikpapan |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://jurnal.poltekba.ac.id/index.php/jtt/article/view/241 http://jurnal.poltekba.ac.id/index.php/jtt/article/view/241/180 |
Daftar Isi:
- Penyakit Ginjal Kronik merupakan masalah serius di dunia. Menurut WHO, 2001 dan Burden of Disease, menduduki peringkat ke-12 tertinggi angka kematian (sekitar 850.000 orang setiap tahunnya) [1]. Berdasarkan data tersebut, maka dalam penelitian ini akan mengklasifikasikan penyakit ginjal menjadi 5 cluster melalui implementasi metode K-means. Metode ini merupakan metode yang menggunakan algoritma yang terbaik dalam algoritma Partitional Clustering dan yang paling sering digunakan diantara algoritma pengclusteran lainnya, karena kesederhanaan dan efisiensinya. Parameter uji dalam penelitian ini ada 3 yaitu ureum, kritinien dan GFR. Pada penelitian ini akan diuji 10 sample data pasien dimana nilai-nilai parameter ujinya akan melalui proses iterasi sampai mencapai nilai yang konvergen. Nilai yang telah konvergen akan diberi label sebagai nilai centroid untuk pengclusteran dari penyakit ginjal, Clusternya terdiri atas kondisi ginjal normal, gejala ginjal stadium 1, stadium 2, stadium 3 dan stadium 4. Tingkat akurasi pengclusteran penyakit ginjal menggunakan metode K-Means dalam penelitian ini cukup tinggi, sekitar 90%.