Prediksi Tingkat Risiko Penyakit Jantung Koroner (PJK) Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN)

Penyakit Jantung Koroner (PJK) merupakan salah satu penyakit yang menjadi salah satu penyebab kematian tertinggi di berbagai negara, tidak luput negara Indonesia juga termasuk di dalamnya. Dengan meningkatnya angka kematian di berbagai negara ini, maka alat diagnosis dan terapi terus dikembangkan, guna menanggulangi dan mengurangi meningkatnya angka kematian yang disebabkan oleh PJK. Salah satu metode penanggulangan yang dapat digunakan adalah teknik data mining. Pada penelitian ini digunakan metode gabungan Data Mining dengan Logika Fuzzy, yaitu Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN). Dimana metode Fuzzy K-Nearest Neighbor dapat melakukan prediksi Penyakit Jantung Koroner sesuai dengan faktor-faktor yang ada. Dimana pada penelitian ini faktor PJK yang digunakan yaitu umur, HDL, trigliserida, LDL, kolesterol dan sistolik. FK-NN melakukan prediksi dengan mencari nilai tetangga terdekat kemudian menggunakan basis nilai keanggotaan data uji dari setiap kelas dengan mengambil nilai keanggotaan terbesar sebagai hasil akhir prediksi. Pengujian metode ini digunakan pada data latih PJK dengan jumlah berbeda. Dimana pada data latih dengan jumlah 40, 50, 60 dan 70 didapat akurasi tertinggi sebesar 66,67% pada data latih 70. Semakin banyak data latih yang digunakan, maka kemungkinan semakin banyaknya jarak record yang mendekati kelas data prediks