Destyar, Mohammad Reza (2021) IMPLEMENTASI METODE MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI HASIL TREATMENT PENYAKIT HEPATITIS C. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.
Text
a .PENDAHULUAN.pdf Download (2MB) |
|
Text
b. ABSTRAK.pdf Download (336kB) |
|
Text
c. BAB I.pdf Download (693kB) |
|
Text
d. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text
e. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
|
Text
f. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text
g. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (300kB) | Request a copy |
|
Text
h. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (409kB) |
|
Text
i. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy |
|
Text
j. ARTIKEL.pdf Download (1MB) |
Abstract
Virus Hepatitis C (HCV) merupakan penyakit peradangan yang menyerang hati. Akibat atau terinfeksi penyakit Virus Hepatitis C bisa menimbulkan sirosis pada hati. Penyakit Virus Hepatitis C sering tidak menimbulkan gejala awal, sehingga menyebabkan penyakit Virus Hepatits C menjadi kronis (bisa menyebabkan kematian) karena keterlambatan dalam penanganannya, juga menyebabkan tingkat penularannya semakin tinggi. Dengan memanfaatkan perkembangan teknologi, memprediksi Hasil Treatment gejala penyakit Virus Hepatitis C dapat dilakukan lebih awal menggunakan sistem Prediksi Hasil Treatment penyakit Virus Hepatitis C berbasis web. Metode Modified K-Nearest Neighbor merupakan pengembangan dari metode konvensional K-Nearest Neighbor. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui nilai akurasi, presisi, recall pada metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) untuk Prediksi Hasil Treatment penyakit Virus Hepatitis C. Hasil pengujian dari tujuan penelitian Tugas Akhir ini yaitu untuk mengukur nilai akurasi, presisi dan recall, didapatkan hasil nilai akurasi tertinggi ada pada 5-fold skenario 5 dengan akurasi = 97%. Nilai presisi tertinggi yaitu menghasilkan 100%. Ada pada 4-fold skenario 1 dan skenario 2 pada kelas kronis, 10-fold skenario 1, skenario 2, skenario 3, skenario 5, skenario 7, skenario 9, dan skenario 10 pada kelas sedang, 10-fold skenario 6 pada kelas berat. Nilai recall tertinggi ada pada 5-fold skenario 5. Kata Kunci : Klasifikasi, Hepatitis, Hepatitis C Virus, Metode Modified K- Nearest Neighbor.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Uncontrolled Keywords: | Klasifikasi, Hepatitis, Hepatitis C Virus, Metode Modified K- Nearest Neighbor. | |||||||||
Subjects: | 600 Technology and Applied Science > 620 Engineering > 622 Mining and Related Operations | |||||||||
Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1) | |||||||||
Department: | S1 Teknik Informatika | |||||||||
Depositing User: | Destyar Mohammad Reza | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Contact Email Address: | rezadestyar21@gmail.com | |||||||||
Date Deposited: | 01 Mar 2021 08:03 | |||||||||
Last Modified: | 01 Mar 2021 08:09 | |||||||||
URI: | http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/8643 |
Actions (login required)
View Item |