PENGGUNAAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE PADA CASE BASE REASONING UNTUK DIAGNOSIS DIABETES MELLITUS

Abstract

Jenis kecerdasan buatan bagian dari sistem pakar yaitu Case Based Reasoning (CBR) yaitu metode membandingkan nilai kesamaan (similarity) antara data kasus baru dan data kasus yang tersimpan dalam basis kasus. Data pada pasien diabetes mellitus dapat digunakan kembali untuk dijadikan basis kasus dengan menggunakan beberapa atribut seperti identitas pasien, gejala yang dialami dan hasil tes gula darah.  Perhitungan similarity dapat dilakukan dengan mencocokan data kasus dan data kasus baru  menggunakan metode euclidean distance merupakan salah satunya. Untuk mengecek ke akuratan data yang digunakan pada casebase  yang dibandingkan dengan data yang ada kasus yang baru bias memakai  pengujian K fold -cross validation. K fold -cross validation akan menghilangkan bias pada data pada pengujian kali ini datakasus yang ada akan dibagi menjadi beberapa fold yang dipilih secara acak. Penelitian kali ini data akan dibagi menjadi 2, 3,5,7,10 dan 12 fold memperoleh nilai akurasi rata -  rata sebesar 79.71% , 83.24%, 91.63%, 91.13%, 91.11% dan 91.14%