Authors:

Muhammad Syaoki Faradisa

Abstract:

“Salah satu penyakit paling berbahaya adalah diabetes yang berada urutan ketiga paling mematikan di Indonesia setelah stroke dan jantung. Banyak cara untuk mendeteksi penyakit ini lebih dini, salah satunya adalah dengan melakukan klasifikasi menggunakan machine learning. Pada penelitian ini akan menggunakan teknik Interquartile Range untuk melakukan deteksi data outlier pada suatu dataset kemudian teknik SMOTE untuk melakukan oversampling data. Data diabetes memiliki jumlah 268 kelas diabetes dan sebanyak 500 kelas negatif. Penelitian dilakukan dengan membandingkan model K-Nearest Neighbors dengan dan tanpa oversampling pada data outlier berserta penerapan oversampling pada keseluruhan data untuk melihat model yang lebih baik dalam mengklasifikasikan diabetes. Dari perbandingan tersebut, diperoleh hasil bahwa model menggunakan oversampling pada data outlier dan keseluruhan data training (KNN + IQR-SMOTE) merupakan model yang terbaik dari semua model berdasarkan dengan performa f1- score sebesar 68,04%.”

Keywords

Keyword Not Available

Downloads:

Download data is not yet available.

References

References Not Available

PDF:

https://jurnal.harianregional.com/jik/full-80581

Published

2022-04-29

How To Cite

FARADISA, Muhammad Syaoki. Implementasi IQR-SMOTE Untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Kelas Pada Klasifikasi Diabetes menggunakan K-Nearest Neighbors.Jurnal Ilmu Komputer, [S.l.], v. 15, n. 1, p. 48-60, apr. 2022. ISSN 2622-321X. Available at: https://jurnal.harianregional.com/jik/id-80581. Date accessed: 02 Jun. 2025.

Citation Format

ABNT, APA, BibTeX, CBE, EndNote - EndNote format (Macintosh & Windows), MLA, ProCite - RIS format (Macintosh & Windows), RefWorks, Reference Manager - RIS format (Windows only), Turabian

Issue

Vol 15 No 1 (2022): April 2022

Section

Articles

Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License