PENGELOMPOKAN PASIEN YANG MEMILIKI FAKTOR PENYEBAB PENYAKIT JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DANK NEAREST NEIGBORS (KNN)

Tujuan penelitian ini adalah mengelompokkan pasien dengan faktor
penyebab penyakit jantung menggunakan metode Principal Component Analysis
(PCA) dan K-Nearest Neighbors (KNN). Metode penelitian yang digunakan adalah
penelitian kuantitatif dengan data pasien rawat inap yang bertempat di Rumah Sakit
Umum (RSU) Haji pada rentang tahun 2021-2023. Metode PCA digunakan untuk
mereduksi dimensi data, sehingga hanya faktor-faktor yang paling signifikan yang
digunakan dalam analisis. Dalam penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan
penting, seperti uji KMO, Bartlett's Test, serta eigenvalue dan eigenvektor.
Berdasarkan hasil nilai eigenvector di dapatkan 3 faktor yang paling signifikan dari
7 faktor yang menyebabkan penyakit jantung. Setelah hasil analisis PCA di
dapatkan selanjutnya digunakan metode KNN untuk mengelompokkan pasien
berdasarkan faktor-faktor yang telah direduksi. Beberapa langkah penting yang
harus di lakukan dalam metode KNN tersebut seperti partisi data, perhitungan jarak
Euclidean, serta melihat akurasi dari data yang kita uji. Berdasarkan hasil akurasi
di dapat nilai 90% pada pengujian data x_test nilai akurasi tersebut menjelaskan
bahwa pendeteksian dini dengan mengelompokan pasien yang memiliki faktor
penyebab penyakit berhasil di deteksi.