OPTIMASI NAÏVE BAYES MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DALAM KLASIFIKASI FAKTOR RISIKO STROKE OTAK

Nurwanto, Mohammad Arik (2024) OPTIMASI NAÏVE BAYES MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DALAM KLASIFIKASI FAKTOR RISIKO STROKE OTAK. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

	Text a. Pendahuluan.pdf Download (992kB)
	Text b. Abstract.pdf Download (199kB)
	Text c. BAB 1.pdf Download (326kB)
	Text d. BAB 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (192kB) | Request a copy
	Text e. BAB 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (447kB) | Request a copy
	Text f. BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (559kB) | Request a copy
	Text g. BAB 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (222kB) | Request a copy
	Text h. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (319kB)
	Text i. Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (436kB) | Request a copy

Abstract

Stroke pada otak termasuk penyakit paling berbahaya di dunia. Terdapat beberapa faktor resiko yang mempengaruhi stroke pada otak, seperti jenis kelamin, umur, hipertensi, serangan jantung, status pernikahan, jenis pekerjaan, tempat tinggal, gula darah, indeks massa tubuh, dan merokok. Oleh karena itu, perlu adanya pemecahan masalah guna mengetahui dan mencegah terjadinya stroke pada otak. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes yang dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization. Data yang digunakan berupa data faktor risiko stroke yang berjumlah 4.981 data. Naïve Bayes akan mengklasifikasikan data faktor resiko stroke pada otak. Metode Particle Swarm Optimization bekerja dengan menyeleksi atribut data pada proses klasifikasi, hal ini terbukti dapat meningkatkan akurasi metode Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes yang dioptimasi dengan metode Particle Swarm Optimization memiliki akurasi yang baik dengan 91.95%. Naïve Bayes tanpa optimasi Particle Swarm Optimization memiliki akurasi sebesar 86.34%. Dalam hal ini Particle Swarm Optimization mampu meningkatkan akurasi yang dihasilkan oleh Naïve Bayes. Kata Kunci: Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization, Klasifikasi, Stroke, Algoritma, Machine Learning.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization, Klasifikasi, Stroke, Algoritma, Machine Learning.
Subjects:	000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User:	Mohammad Arik Nurwanto
Date Deposited:	26 Jul 2024 03:04
Last Modified:	26 Jul 2024 03:04
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/22398

Actions (login required)

View Item