KLASIFIKASI PENYAKIT ISPA MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES (STUDI KASUS : PUSKESMAS PIR II BAJUBANG)

Sari, Melinda (2021) KLASIFIKASI PENYAKIT ISPA MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES (STUDI KASUS : PUSKESMAS PIR II BAJUBANG). Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (432kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (524kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (314kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (919kB)
	Text BAB V.pdf Download (867kB)
	Text BAB VI.pdf Download (191kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (301kB)

Abstract

Puskesmas PIR II Bajubang melayani banyak pasien sehingga memiliki data pasien yang cukup banyak dan semakin bertambah setiap tahunnya, dan tidak ada tindak lanjut manfaat dari data-data yang tersedia. Padahal data- data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah kembali untuk menjadi sebuah pengetahuan dan informasi yang bermanfaat sebagai bahan pertimbangan dalam keputusan menentukan diagnosa jenis ISPA apa yang diderita oleh pasien yang selama ini hasil diagnosa yang diberikan hanya positif atau negatif. Oleh karena itu, penulis melakukan analisis data mining pada data pasien tersebut agar menjadi informasi yang dapat berguna bagi masing-masing Puskesmas. Penulis menggunakan data pasien tahun 2020 sebanyak 211 data yang telah diseleksi yang kemudian di sajikan kedalam format arff. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu Tools WEKA. Metode yang gunakan adalah metode klasifikasi Naïve Bayes dengan 8 atribut. Hasil klasifikasi Naïve Bayes dengan persentasi akurasi memiliki akurasi correctly classified instances berjumlah 280 kelas dengan persentasi 98.5782%, dan incorrectly classified instances berjumlah 3 kelas dengan persentasi 1.4218%, dan Percentage Split 66% memiliki akurasi correctly classified instances berjumlah 46 kelas dengan persentasi 67.6471%, dan incorrectly classified instances berjumlah 22 kelas dengan persentasi 32.3529%.

Actions (login required)

View Item