PINDAN, KUSUMA JATI (2013) DATA MINING UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT INFEKSI SALURAN PERNAFASAN (ISPA) MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES ( Studi Kasus: Puskesmas Toroh 1 Kabupaten Grobogan ). Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.
Abstract
Kemajuan peradaban manusia berkembang pesat di segala bidang kehidupan sehingga ilmu pengetahuan dan teknologi menjadi bagian yang tidak terpisahkan. Dampak penggunaan teknologi dan modernisasi melahirkan industri yang berpengaruh besar terhadap penyebab penyakit Infeksi Saluran Pernafasan (ISPA). Berdasarkan data UNICEF/WHO pada tahun 2009 ISPA merupakan pembunuh balita pertama di dunia. Penelitian dibidang kesehatan untuk memprediksi pasien penderita ISPA, berdasarkan gejala-gejala penyakit, perlu dilakukan untuk pengobatan lebih dini, guna mencegah kematian akibat terlambatnya penanganan. Beberapa penelitian terkait prediksi penyakit menggunakan teknik data mining klasifikasi sudah secara luas digunakan. Penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier sebagai salah satu algoritma klasifikasi data mining. Algoritma naïve bayes diterapkan untuk menghitung probabilitas kemungkinan seseorang pasien dengan gejala-gejala tertentu apakah mengidap penyakit ISPA atau tidak. Obyek penelitan dilakukan pada Puskesmas Toroh 1 Kabupaten Grobogan untuk mengambil dataset pasien. Dataset memuat 39 atribut, 32 diantaranya merupakan atribut gejala-gejala penyakit, dengan total data berjumlah 1010 baris data. Hasil pemodelan diukur menggunakan table confusion matrix untuk menghitung akurasi. Pada penelitian ini terbukti naive bayes classifier mampu menghasilkan akurasi yang tepat. Hasil dari penelitan ini dapat digunakan untuk memberikan referensi kepada pihak petugas kesehatan dan bagi pasien dalam penyimpulan hasil analisa penyakit ISPA.
Actions (login required)
![[img]](http://eprints.dinus.ac.id/style/images/fileicons/application_pdf.png)
