PREDIKSI PENYAKIT HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES (STUDY KASUS : PUSKESMAS LUBUK MANDARSAH)

Ridho’i, Syafrian (2021) PREDIKSI PENYAKIT HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES (STUDY KASUS : PUSKESMAS LUBUK MANDARSAH). Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (421kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (530kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (330kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (636kB)
	Text BAB VI.pdf Download (191kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (298kB)

Abstract

Hipertensi merupakan salah satu penyakit tidak menular (PTM) yang sangat berbahaya (Silent Killer). Definisi hipertensi sendiri ialah suatu kondisi dimana terjadi kenaikan tekanan darah sistolik mencapai angka diatas sama dengan 140 mmHg dan diastolik diatas sama dengan 90 mmHg. Berdasarkan data World Health Organization (WHO), di seluruh dunia, sekitar 972 juta orang atau 26,4% penghuni bumi mengidap hipertensi. Di Indonesia sendiri, prevalensi hipertensi mencapai 31,7% dan sekitar 60% penderita hipertensi berakhir pada stroke. Faktor-faktor yang menyebabkan hipertensi diantaranya faktor genetik dan faktor lingkungan seperti obesitas, stres, konsumsi garam berlebih, merokok, dan alkohol. . Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan data mining dengan metode klasifikasi Naïve Bayes Clasification yang merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik . Dalam melakukan analisis penulis menggunakan data pasien 2019-2020 kemudian disajikan ke dalam format csv dengan menggunakan alat bantu tools Excel dan Naive Bayes di peroleh hasil nya cros validation folds 10 memiliki akurasi correctly classified instances berjumlah 110 kelas dengan persentasi 59%, dan incorrectly classified instances berjumlah 82 kelas dengan persentasi 41%, selanjutnya cros validation folds 5 memiliki akurasi correctly classified instances berjumlah 117 kelas dengan persentasi 58.5%, dan incorrectly classified instances berjumlah 83 kelas dengan persentasi 41.5%.

Actions (login required)

View Item