Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Anak Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor

Rofika (2015) Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Anak Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Penyakit kulit mudah sekali menyebar di kalangan masyarakat terutama anak-anak karena kulit merupakan organ terluar dan merupakan organ perlindungan pertama pada anak. Biasanya apabila terjadi sesuatu pada anak organ yang lebih dahulu terkena adalah kulit. Keterbatasan jumlah tenaga paramedis, luasan wilayah yang cukup luas merupakan kendala dalam mendapatkan informasi dan pengetahuan khususnya wilayah pedesaan. Untuk membantu keterbatasan tersebut maka sistem pakar merupakan salah satu alat bantu untuk memberikan pengetahuan dalam memberikan informasi awal dalam melakukan penanganan terhadap kasus penyakit kulit. Pada sistem pakar ini proses diagnosa penyakit kulit pada anak menerapkan metode Fuzzy K-NN. Pengujian dilakukan terhadap beberapa parameter yaitu variasi nilai k, variasi jumlah data latih, dan variasi nilai m. Hasil pengujian mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 96.67% pada k=5, jumlah data latih 100%, dan nilai m=2 dan mencapa tingkat akurasi yang stabil sebesar 93.33% pada k=20, jumlah data latih 100%, dan nilai m=2 . Pengujian juga dilakukan pada perbandingan metode Fuzzy K-NN dan K-NN. Pada metode K-NN hasil akurasi tertinggi mencapai 93.33 dan akurasi yang stabil mencapai 83.33%. Sehingga metode Fuzzy K-NN memiliki kinerja yang lebih baik serta dapat memberikan jaminan terhadap penentuan kelas pada klasifikasi data.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FTIK/2015/199/051504820
Subjects: 000 Computer science, information and general works > 004 Computer science
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Komputer
Depositing User: Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited: 10 Aug 2015 12:02
Last Modified: 20 Oct 2021 07:53
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/146240
[thumbnail of Laporan_Skripsi.pdf]
Preview
Text
Laporan_Skripsi.pdf

Download (7MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item