Case Based Reasoning Untuk Mendeteksi Penyakit Kucing Dengan Metode KNN

Abstract

Kucing adalah hewan kesayangan yang sangat populer dikalangan masyarakat Indonesia. Ketersediaan dokter tidak sebanding dengan banyaknya masyarakat yang mencintai kucing serta pemilik juga banyak yang belum mengetahui cara pemeliharaan dengan benar. Jenis penyakit yang dialami kucing sangat banyak maka dari itu membutuhkan penanganan dan pengobatan yang berbeda-beda. Maka untuk dapat mendiagnosa penyakit pada kucing dibutuhkan sebuah sistem dengan berbasis Case Based Reasoning(CBR) dengan metode K Nearest Neighbor. Case Base Reasoning (CBR) dapat penyelesaikan masalah berdasarkan masa lalu yang sama untuk menyelesaikan masalah yang baru, dalam memecahkan kasus baru maka mengingat kasus lama. Algoritma K Nearest Neighbor memilih data sejumlah K yang paling dekat dari data baru. Metode penelitian yang digunakan adalah CHRISP –DM (Cross Industry Process for data mining) dengan tahapan sebagai berikut: Fase Pemahaman Bisnis, Fase Pemahaman data, Fase Pengolahan Data, Fase Pemodelan, Fase Evaluasi dan Fase penyebaran. Data yang didapat 320 data, setelah melalukan fase pengolahan data menjadi 250 data. Pengujian akurasi didapatkan akurasi yang paliing tinggi adalah dengan menggunakan nilai K= 3 dengan tingkat akurasi sebesar 97 %.