Analisis Akurasi Prediksi Tuberkulosis Menggunakan Algoritma KNN - NABILA, ZUHRI YASSA; SIMAREMARE, KETRIN PUTRI ANJELINA; BILLYAHSAN, M. FARHAN (Seminar Nasional Informatika (SENATIKA); 2025: Prosiding SENATIKA, 2026)
Tubercolosis (TB) adalah penyakit yang dapat menular dan masih menjadi tantangan kesehatan di seluruh dunia dengan jumlah kasus dan kematian yang signifikan. Keterbatasan dalam metode diagnosis tradisional mendorong penggunaan teknologi data mining untuk mempercepat dan meningkatkan efisiensi dalam prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi keakuratan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam memprediksi TB menggunakan dataset buatan dari Bangladesh yang mencakup 20.000 rekaman pasien. Proses penelitian meliputi pengolahan data awal melalui normalisasi, encoding, serta penyeimbangan kelas, diikuti dengan penerapan KNN dengan berbagai nilai K. Hasil dari pengujian mengindikasikan bahwa akurasi tertinggi dicapai pada K=3 dengan angka 49,9%, sedangkan precision, recall, dan F1-score rata-rata hanya mencapai 0,50. Hasil ini menunjukkan bahwa KNN belum mencapai optimal dalam klasifikasi TB pada dataset buatan, namun dapat dijadikan dasar untuk mengembangkan metode diagnosis berbasis machine learning yang lebih akurat dengan penyesuaian fitur dan parameter pada penelitian di masa depan.