PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5 DALAM KLASIFIKASI INDENTIFIKASI PASIEN PENYAKIT TUBERKULOSIS (TB) DI PUSKESMAS SUKORAMBI JEMBER

Bakhtiar Lazuardi, Muhammad (2020) PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5 DALAM KLASIFIKASI INDENTIFIKASI PASIEN PENYAKIT TUBERKULOSIS (TB) DI PUSKESMAS SUKORAMBI JEMBER. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah jember.

[img] Text
a. PENDAHULUAN.pdf

Download (639kB)
[img] Text
b. ABSTRAK.pdf

Download (220kB)
[img] Text
c. BAB I.pdf

Download (329kB)
[img] Text
d. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (619kB) | Request a copy
[img] Text
e. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
f. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (889kB) | Request a copy
[img] Text
g. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (204kB) | Request a copy
[img] Text
h. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (204kB)
[img] Text
i. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (911kB) | Request a copy
[img] Text
j. JURNAL.pdf

Download (541kB)

Abstract

Tuberkulosis (TB) adalah penyakit yang mempengaruhi paru-paru yang tergolong sebagai penyakit menular yang menyebabkan masalah kesehatan terbesar kedua di dunia setelah HIV. Penelitian ini bertujuan mengetahui berapa tingkat akurasi dan presisi hasil klasifikasi rekomendasi pendonor darah menggunakan algoritma desicion tree c4.5 berdasarkan atribut batuk ≥ 2 Minggu, penurunan berat badan, nafsu makan, demam, batuk darah, nyeri dada dengan output positif terjangkit TB dan negatif tidak terjangkit TB. Setelah dilakukan pengujian data sebanyak 5 kali pengujian terhadap penyakit Tuberkulosis (TB) dan didapatkan akurasi dan presisi rata – rata sebesar 88% dan 81% dengan hasil akurasi dan presisi setiap percobaan hasilnya berbeda. Untuk akurasi dari percobaan P1 hingga P5 adalah 85%, 97% 87%, 85%, 89% dan untuk presisi dari percobaan P1 hingga P5 adalah 33%, 100%, 94%, 96%, 85%. Maka dapat disimpulkan bawha metode klasifikasi algoritma desicion tree c4.5 dapat digunakan dalam mengindentifikasi pasien penyakit Tuberkulosis. Kata kunci: Tuberkulosis, Algoritma Desicion Tree C4.5

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: 600 Technology and Applied Science
600 Technology and Applied Science > 610 Medicine and Health
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User: Lazuardi Muhammad Bakhtiar
Date Deposited: 28 Jan 2021 01:05
Last Modified: 28 Jan 2021 01:08
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/8271

Actions (login required)

View Item View Item