Skripsi

Analisis penggunaan algoritma naive bayes classifier dalam klasifikasi tingkat derajat dehidrasi penyakit diare untuk balita pada puskesmas Mojopanggung Kabupaten Banyuwangi / Dwiajeng Puspita Ratri

Abstrak
RINGKASAN Dwiajeng Puspita Ratri. 2019. Analisa Penggunaan Algoritma Na ve Bayes Classifier Dalam Klasifikasi Tingkat Derajat Dehidrasi Penyakit Diare Untuk Balita Pada Puskesmas Mojopanggung Kabupaten Banyuwangi. Skripsi Program Studi S1 Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang. Pembimbing (I) Ilham Ari Elbaith Zaeni S.T. M.T. Ph.D. Pembimbing (II) Agusta Rakhmat Taufani S.T. M.T. Kata kunci Klasifikasi Penyakit Diare Balita Na ve Bayes Classifier Penyakit diare merupakan masalah kesehatan di dunia yang memiliki angka morbiditas (kesakitan) dan mortalitas (kematian) yang tinggi terutama di negara berkembang seperti Indonesia. Menurut WHO dan UNICEF terjadi sekitar 1 9 milyar kasus penyakit diare di setiap tahun dan sekitar 1 9 juta balita meninggal karena penyakit diare di setiap tahun. Bahkan penyakit diare merupakan salah satu penyebab kematian kedua terbesar pada balita setelah penyakit pneumonia. Di kalangan masyarakat umum penyakit diare dianggap sebagai penyakit yang remeh karena dapat diatasi secara mudah tanpa diketahui jenis penyakit diare yang diderita oleh balita. Padahal penanganan yang harus dilakukan untuk penyembuhan penyakit diare harus cepat dan tepat sesuai dengan jenis penyakit diare yang diderita. Berdasarkan permasalahan di atas diperlukan suatu sistem yang handal dalam mendiagnosa dan menentukan jenis penyakit diare serta memberikan solusi penanganan penyakit diare pada balita. Dataset yang digunakan untuk penelitian ini didapatkan dari Puskesmas Mojopanggung Kabupaten Banyuwangi dengan 166 instance. Atribut yang digunakan pada penelitian ini adalah frekuensi bab konsistensi tinja demam mual/muntah keadaan mata rasa haus dan turgor kulit. Hasil klasifikasi yang didapatkan berupa tingkat derajat dehidrasi yaitu tanpa dehidrasi dehidrasi ringan/sedang dan dehidrasi berat. Dalam mengatasi permasalahan ini dapat digunakan dengan salah satu teknik data mining yaitu klasifikasi menggunakan Algoritma Na ve Bayes Classifier (NBC). Na ve Bayes Classifier merupakan metode pengklasifikasian statistik yang digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan dari suatu kelas. Penerapan Algoritma Na ve Bayes Classifier pada penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata accuracy sebesar 97 48% precision sebesar 96 55% recall sebesar 96 27% dan error rate sebesar 2 52%.

Informasi Detail

DDC

Rs 005.1 RAT a

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2020.

Deskripsi Fisik

xiii, 91 lembar: il., tab.; 30 cm.

Bahasa

Indonesia

No Reg

00636/KI/20

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2020

Subjek

1. ALGORITMA KOMPUTER
2. NAIVE BAYES
3. COMPUTER ALGORITHMS

Pembimbing

1. Ilham Ari Elbaith Zaeni; 2. Agusta Rakhmat Taufani

Lampiran Berkas