Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

Implementasi Naïve Bayes Classifier untuk Penyakit Parkinson

Dictia Diantika, - (2020) Implementasi Naïve Bayes Classifier untuk Penyakit Parkinson. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img] Text
File Lengkap Sampai Lampiran Kecuali Hasil Penelitian.pdf

Download (3MB)
[img] Text (BAB IV dan BAB V)
File Hasil Penelitian.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)

Abstract

Penyakit Parkinson merupakan gangguan neurodegeneratif terbanyak ke-dua yang diderita manusia. Parkinson adalah kelainan progresif neurodegenerative dari sistem saraf pusat yang menyebabkan gangguan pada sistem motorik Penyakit tersebut menyebabkan penderitanya mengalami beberapa gejala diantaranya gangguan intelek dan tingkah laku, demensia, penurunan daya ingat, kelemahan otot, katalepsi (gerakan jadi lambat dan kaku) dan tremor. Untuk mengklasifikasikan Parkinson, dapat dilakukan dengan menggunakan teknik Data Mining menggunakan metode Naïve Bayes. Teknik klasifikasi memprediksi kelas target untuk setiap titik data. Pada penelitian ini penulis menggunakan 240 record data rekaman suara pasien yang diambil dari UCI machine learning repository yang diupload pada tanggal 10 April 2019. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi berbasis web yang dapat mengklasifikasi penyakit Parkinson menggunakan metode Naïve Bayes. Naïve Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik. Hasil dari aplikasi yang dibangun sesuai dengan yang diharapkan, dan metode yang digunakan dapat mengklasifikasi dengan baik, yaitu dengan akurasi 81.667% dengan perbandingan data latih dan data uji sebesar 90:10.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan > 620 Ilmu Teknik
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 30 Jul 2020 02:23
Last Modified: 30 Jul 2020 02:23
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/28822

Actions (login required)

View Item View Item