KLASIFIKASI PENDERITA PENYAKIT PARKINSON MENGGUNAKAN METODE GAUSSIAN BAYES

ika purwatiningsih, ika purwatiningsih (2020) KLASIFIKASI PENDERITA PENYAKIT PARKINSON MENGGUNAKAN METODE GAUSSIAN BAYES. Final Project thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[img] Text
1. PENDAHULUAN.pdf

Download (1MB)
[img] Text
2. ABSTRAK.pdf

Download (186kB)
[img] Text
3. BAB I.pdf

Download (129kB)
[img] Text
4. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (221kB) | Request a copy
[img] Text
5. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (214kB) | Request a copy
[img] Text
6. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (756kB) | Request a copy
[img] Text
7. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (105kB) | Request a copy
[img] Text
8. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (115kB)
[img] Text
9. LAMPIRAN.pdf

Download (74kB)
[img] Text
10. jurnal.pdf

Download (160kB)

Abstract

Penyakit Parkinson merupakan penyakit neurodegeneratif terbanyak kedua setelah penyakit Alzheimer, penyakit tersebut menyebabkan penderitanya mengalami beberapa gejala diantaranya gangguan intelektual dan tingkah laku, demensia, penurunan daya ingat, kelambatan gerak otot, katalepsi, dan tremor. Katalepsi merupakan kekakuan otot yang diketahui cirinya apabila penekukan lengan bawah atau pelurusan oleh orang lain maka akan berakibat kaku. Pada penelitian ini peneliti menggunakan teknik data mining terhadap data parkinson. Dalam penelitian ini membahas klasifikasi penyakit parkinson menggunakan metode Gaussian Bayes. Dataset yang digunakan pada penelitian ini berasal dari Kaggle dengan jumlah fitur sebanyak 24 yang diperoleh dari pemeriksaan pasien sebanyak 757 orang. Pada penelitian ini juga menggunakan skenario uji K Fold Cross Validation dengan nilai K yaitu 2, 4, 5 dan 10 dengan total 700 data dan data validasi 57. Penentuan kriteria pada hasil klasifikasi terhadap output data asli (nilai aktual) menggunakan confusion matrix. Dari pengukuran hasil klasifikasi diperoleh hasil yaitu nilai akurasi tertinggi pada penelitian ini adalah 64,29% yang dihasilkan dari skema 10 fold skenario 10 sedangkan nilai presisi tertinggi pada penelitian ini diperoleh 83,33% yang dihasilkan dari skema 10 fold skenario 2. Pada pengujian data validasi diperoleh hasil akurasi sebesar 64,91%, jika dibandingkan dari hasil k Fold maka terjadi peningkatan sebesar 0,63%. Kata kunci : Parkinson, Data Mining, Klasifikasi, Gaussian Bayes.

Item Type: Thesis (Final Project)
Subjects: 000 General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1 - Undergraduate Thesis)
Depositing User: purwatiningsih ika
Date Deposited: 24 Jul 2020 03:37
Last Modified: 24 Jul 2020 03:37
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/5038

Actions (login required)

View Item View Item