Skripsi

Penerapan Algoritma K-Nearets Neighbor Untuk Diagnosa Penyakit Difteri

---

Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu sistem yang mampu mendiagnosa penyakit difteri dengan algoritma K-Nearest Neighbor dan diterapkan dengan menggunakan Hypertext Preprocesor (PHP) serta database yang digunakan adalah database MySQL.
Metode pengumpulan data dilakukan melalui (1) Penelitian Pustaka (2) Temuan Data. Dalam penelitian ini data yang digunakan berupa data resume medis pasien yang diperoleh dari bagian rekam medis Rumah Sakit Wahidin Sudirohusodo diperolleh sebanyak 10 pasien yang terdiri atas 10 data uji dari 2 kategori yaitu 7 difteri tonsil dan 3 difteri tonsil faring. Pengelompokan data pasien menggunakan metode Algoritma K-Nearest Neighbor dilakukan dengan cara data pasien diproses responsive dan mengukur tingkat akurasi dengan K-Nearets Neighbor melalui proses klasifikasi nilai k terdekat.
Hasil penelitian ini, menunjukkan bahwa penerapan algoritma K-nearest Neighbort untuk diagnosa penyakit difteri dinilai dapat mendiagnosa penyakit difteri sebanyak 10 data pasien diuji berhasil diklasifikasi dengan nilai tingkat akurasi gejala satu yaitu 66,83% pada K=1, dan gejala dua yaitu 64,26% pada K=2.

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

SKR Si 18 FLI p

Penerbit

Makassar : STMIK AKBA., 2018

Deskripsi Fisik

xiii + 72 hlm.; 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

REF FLI p

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

Pembimbing I: Rohayati Arifin Dan Pembimbing II: Andi Yulia Muniar

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar