Muhammad Nafis, - (2022) IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT COVID-19 TAHAP AWAL. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text File lengkap sampai lampiran kecuali hasil penelitian (Bab IV dan atau Bab V).pdf Download (2MB) | Preview
	Text (BAB IV) File Hasil Penelitian (Bab IV dan atau Bab V).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Sebuah wabah yang bernama Coronavirus Disease 2019 yang sering disebut (COVID-19), virus ini ditemukan pada tahun 2019 bulan desember pada sebuah kota yang bernama Wuhan, Provinsi dari Huebei, China. Pada saat ini virus ini telah menyebar hampir ke seluruh penjuru dunia. Virus ini disebabkan dari virus betacoronavirus yang karakteristiknya mirip dengan SARS-CoV dan MERS-CoV. Tujuan dari penulisan ini adalah untuk memberikan solusi tepat guna dalam menekan angka penyebaran virus covid-19. Penulisan ini menggunakan metode data mining yang berfungsi sebagai landasan pengolahan data dan mencari informasi didalam sebuah kumpulan data. Teknik pengolahan data mining yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan klasifikasi yang dapat mengidentifikasi sebuah kategori maupun sebuah label kelas dari pengamatan baru yang dimilikinya, yakni dari dataset yang digunakan. Data yang diperoleh pada penulisan ini bersumber dari WHO (World Health Organization) lengkap dengan gejala yang di alami penderita virus covid-19. Gejala yang digunakan ada 5, yaitu demam, batuk kering, gangguan pernapasan, penyakit paru-paru kronis dan sakit tenggorokan. Penelitian ini menggunakan Algoritma C4.5, kemudian algoritma c4.5 akan melakukan perhitungan dan menghasilkan sebuah pohon keputusan yang akan digunakan sebagai landasan diagnosa covid-19. Hasil akhir pada sistem diagnosa ini mempunyai 2 kelas yaitu positif covid-19 dan negatif covid-19. Sistem ini dapat melakukan klasifikasi diagnosa covid-19 dengan tingkat akurasi diatas 85%. Sistem ini dirancang dan dibangun dengan bahasa pemograman PHP dan pengolahan data menggunakan MySQL.

Actions (login required)

View Item