Sinus Repository

SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT HEPATITIS NON VIRUS (LIVER) DENGAN METODE NAIVE BAYES

Saputro, Iin (2016) SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT HEPATITIS NON VIRUS (LIVER) DENGAN METODE NAIVE BAYES. Other thesis, STMIK Sinar Nusantara Surakarta.

[img]
Preview
PDF (11.5.00034 BAB I) - Published Version
Download (48Kb) | Preview
    [img]
    Preview
    PDF (11.5.00034 BAB II) - Published Version
    Download (115Kb) | Preview
      [img]
      Preview
      PDF (11.5.00034 BAB III) - Published Version
      Download (61Kb) | Preview
        [img]
        Preview
        PDF (11.5.00034 BAB IV) - Published Version
        Download (106Kb) | Preview
          [img]
          Preview
          PDF (11.5.00034 BAB VI) - Published Version
          Download (14Kb) | Preview
            [img]
            Preview
            PDF (11.5.00034 COVER) - Published Version
            Download (67Kb) | Preview
              [img]
              Preview
              PDF (11.5.00034 DAFTAR PUSTAKA) - Published Version
              Download (14Kb) | Preview

                Abstract

                Meningkatnya jumlah penderita Liver tiap tahun disebabkan beberapa faktor berdasarkan data Oranisasi Kesehatan Dunia (WHO). Tujuan dari penelitian ini adalah terciptanya suatu sistem diagnosa penyakit Liver dengan menerapkan metode Naïve Bayes kedalam system ini. Diharapkan dengan adanya system ini dapat memberikan alternative keputusan bagi pengguna system ini. Metode yang digunakan dalam pengumpulan data adalah metode wawancara dan studi pustaka dimana data berupa sekunder yang didapatkan dari uci repository. Secara umum aplikasi ini untuk memberikan alternative keputusan untuk diagnosa penyakit Liver menggunakan metode Naïve Bayes dengan memperhitungkan kemungkinan probabilitas yang nantinya akan digunakan dalam menentukan hasil Klasifikasi diagnosis. Bahasa pemograman yang digunakan dalam membuat system ini adalah Php, Macromedia Dreamweaver CS5, MySql, Adobe Photoshop CS5. Berdasarkan pengujian system yang dilakukan terhadap 48 data sample pasien yang dijadikan sebagai data uji, diperoleh nilai kinerja sistem sebesar 91%.

                Item Type: Thesis (Other)
                Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
                Divisions: Faculty of Informatics Engineering > Department of Informatics Engineering
                Depositing User: Novi Oppik Budi
                Date Deposited: 09 Mar 2018 11:55
                Last Modified: 09 Mar 2018 11:55
                URI: http://eprints.sinus.ac.id/id/eprint/424

                Actions (login required)

                View Item