Pengelompokan Pasien dengan Faktor Penyakit Jantung Menggunakan Metode Principal Component Analysis dan K Nearest Neigbors

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.