ABSTRAK

Kesehatan merupakan bagian terpenting bagi manusia, dan setiap individu tentu
ingin memiliki tubuh yang sehat. Hati merupakan salah satu organ kunci dalam
tubuh manusia, dan seseorang tidak dapat hidup tanpa hati. Penyakit hati, atau yang
sering dikenal sebagai hepatitis, memiliki berbagai jenis dan termasuk salah satu
yang berbahaya. Jika tidak terdeteksi secara dini, penyakit hepatitis dapat
berkembang menjadi kanker hati. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi hasil
optimasi algoritma genetika dalam memprediksi penyakit hepatitis dengan
menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Tujuan utama dari penelitian
ini adalah untuk mendeteksi penyakit hepatitis pada pasien secara dini sehingga
penanganan dapat dilakukan untuk mengurangi risiko hepatitis kronis. Data yang
digunakan dalam penelitian ini bersumber dari data sekunder yang diperoleh dari
Kaggle. Pengujian data dilakukan menggunakan aplikasi Rapidminer. Berdasarkan
hasil penelitian, diperoleh kesimpulan bahwa optimasi teknik dengan menggunakan
algoritma genetika berhasil meningkatkan akurasi prediksi algoritma K-Nearest
Neighbor (KNN) dalam mengidentifikasi penyakit hepatitis. Sebelum dioptimasi,
algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) memiliki akurasi sebesar 73.81%. Namun,
setelah dioptimasi dengan algoritma genetika, akurasi meningkat menjadi 95.24%,
menunjukkan peningkatan sebesar 21.43% dari akurasi awal tanpa algoritma
genetika.