Penggunaan Metode Pengelompokan K-Means Pada Klasifikasi KNN Untuk Penentuan Jenis Kanker Berdasarkan Susunan Protein

Kanker merupakan penyebab kematian kedua di dunia. Penyakit ini sulit disembuhkan jika penyebarannya sudah meluas, tetapi dengan pendeteksian dini dapat mengurangi resikonya. Deteksi yang sudah ada selama ini menggunakan biopsy, pengecekan imun maupun CT Scan. Metode pendeteksian tersebut hanya bisa mendeteksi kanker yang sudah meluas. Deteksi dini dapat dilakukan dengan melakukan klasifikasi pada sekuen protein. Metode KNN merupakan salah satu metode klasifikasi yang merupakan bagian dari data mining dimana objek dikelaskan berdasarkan kemunculan kelas terbanyak pada data latih. Disamping biaya komputasi tinggi dan bergantung pada nilai k nya, metode KNN ini tergolong mudah dan efektif digunakan pada data yang besar. Hasil klasifikasi tersebut bergantung pada data latih yang digunakan. Metode KNN dapat dioptimalkan dengan cara mengelompokan data latih sebelum dilakukan proses klasifikasi. Untuk metode pengelompokan yang mampu menangani data dalam jumlah besar dengan waktu komputasi yang cukup cepat dan relative efisien, dapat digunakan metode K-Means. Implementasi penggunaan metode ini dapat memberikan hasil error minimum yang cukup baik, yaitu sebesar 20.00% dan mendapatkan kestabilan nilai error pada saat data sudah terkelompok secara optimal. Data yang digunakan sebanyak 847 data latih dan 135 data uji