Klasifikasi K-NN dalam Identifikasi Penyakit COVID-19 Menggunakan Ekstraksi Fitur GLCM

Abstract

Covid-19 merupakan penyakit yang sedang mewabah diberbagai belahan duni ae trmasuk Indonesia, penyakit ini menginfeksi saluran pernapasan yang disebabkan  oleh jenis virus corona baru. Untuk mengetahui adanya virus ini diddalam tubuh  dapat dilakukan pemeriksaan medis seperti cek darah, pemeriksaan radiologi  rontgent (x-ray) dan swab. Oleh karena itu pda penelitian ini dilakukan identifikasi  penyakit covid-19 berdasarkan citra rongen yang mana citra tersebut di ekstraksi  menggunakan metode fitur ekstraksi GLCM yaitu contrast, correlation, energy, dan  homogeneity, setelah didapat nilai dari ekstraksi lalu di klasifikasikan menggunakan metode klasifikasi data mining yaitu k-nearest neighbor dengan melakukan 3  pemodelan nilai inputan k. hasil yan diperoleh dari pengklasifikasian didapat akurasi  sebesar 80%pada model 3 dengan nilai k = 5 dan pada model 1 dan 2 diperoleh hasil  akurasi sebesar 90% dengan niali k = 1 dan k = 3.