KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD)

Ovi Dyantina, S.SI, - and Ir. Kurnia Muludi, M.Sc, Ph.D, - (2023) KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD). Masters thesis, IIB DARMAJAYA.

[img] Text
1. COVER.pdf
Download (33kB)
[img] Text
2. ABSTRAK.pdf
Download (124kB)
[img] Text
3. HAL PERSETUJUAN _ PENGESAHAN.pdf
Download (1MB)
[img] Text
4. DAFTAR ISI.pdf
Download (152kB)
[img] Text
5. BAB 1.pdf
Download (238kB)
[img] Text
6. BAB 2.pdf
Download (427kB)
[img] Text
7. BAB 3.pdf
Download (907kB)
[img] Text
8. BAB 4.pdf
Download (613kB)
[img] Text
9. BAB 5.pdf
Download (101kB)
[img] Text
10. DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (147kB)

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBDDBD) telah menjadi perhatian utama kesehatan masyarakat di seluruh dunia. Hasil penelitian 70-500 juta orang terinfeksi virus dengue setiap tahun di dunia dunia. Di Indonesia pada tahun 2020 jumlah penderita DBD sebanyak 126.675 kasus dengan jumlah kematian 1.229 sehingga DBD dijadikan sebagai masalah kesehatan nasional. Karena kemiripan gelaja DBD dengan gejala penyakit lainnya, tidak jarang masyarakat atau tenaga medis salah mendiagnosa. Untuk itu, dilakukan penelitian untuk mengklasifikasi hasil diagnosa dengan tujuh (7) algoritma yaitu Decision Tree, k NN, Naive Bayes, Random Forest, Gradient Boosted Trees, Logistic Regression, Support Vector Machine dan dibandingkan akurasinya dengan metode confusion matrix serta f 1 score dan f measure. Sehingga didapatkan nilai akurasi paling tinggi adalah algoritma Decision Tree (D3) dengan 98.04%

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: eTheses
Divisions: Pasca Sarjana > Magister Teknik Informatika
Depositing User: Mrs OVI DYANTINA CHANIAGO
Date Deposited: 09 Nov 2023 06:24
Last Modified: 09 Nov 2023 06:24
URI: http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/14222

Actions (login required)

View Item View Item