CAHYANI, ATIKAH DYAH - 205410085 (2025) KLASIFIKASI PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES. Skripsi thesis, Universitas Teknologi Digital Indonesia.
![[img]](https://eprints.utdi.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (HALAMAN DEPAN)
1_205410085_HALAMAN DEPAN.pdf - Published Version Download (3MB) |
|
Text (BAB I)
2_205410085_BAB I.pdf - Published Version Download (900kB) |
|
Text (BAB II)
3_205410085_BAB II.pdf - Published Version Download (1MB) |
|
Text (BAB III)
4_205410085_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text (BAB IV)
5_205410085_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) |
|
Text (BAB V)
6_205410085_BAB V.pdf - Published Version Download (224kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
7_205410085_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (165kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
8_205410085_LAMPIRAN.pdf - Published Version Download (1MB) |
|
Text (LISTING PROGRAM)
9_205410085_LISTING PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
Abstract
Salah satu penyakit yang berkembang pada saat ini adalah penyakit hepatitis. Penyakit hepatitis merupakan penyakit peradangan hati karena infeksi virus yang menyerang dan menyebabkan kerusakan pada sel -sel dan fungsi organ hati. Dengan memanfaatkan teknologi yang semakin berkembang pesat ini, para peneliti mencoba untuk memprediksi atau mengklasifikasi apakah pasien tersebut menderita penyakit hepatitis berdasarkan dengan basil tes yang sudah dilakukan sebelumnya. Dengan menggunakan metode Naive Bayes untuk melakukan klasifikasi penyakit hepatitis dengan menggunakan bahasa pemograman Python. Jumlah data yang digunakan sebanyak 155 dataset yang diambil dari website Kaggle, dengan menggunakan pembagian data 75% untuk data latih dan 25% untuk data uji. Hasil accuracy yang didapat menggunakan evaluasi model sebesar 84.61%, precision sebasar 96%, recall sebasar 83% dan fl -score sebesar 89%. Dalam hal ini menunjukkan bahwa model memiliki performa yang cukup baik dalam mengklasifikasi suatu data. Kata Kunci :Data Mining,Klasifikasi,Hepatitis,Python
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing: Ariesta Damayanti, S.Kom., M.Cs. |
| Uncontrolled Keywords: | Data Mining,Klasifikasi,Hepatitis,Python |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Klasifikasi A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Metode Naive Bayes |
| Divisions: | Jenjang S1 > Informatika (S1) |
| Depositing User: | Titis Pratiwi |
| Date Deposited: | 20 Feb 2025 02:41 |
| Last Modified: | 20 Feb 2025 02:41 |
| URI: | http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/10650 |
Actions (login required)
 |
View Item |
