Simanjuntak, Jeffrey (2021) Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (Ispa) Dengan Menerapkan Metode Fuzzy Knearest Neighbor. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
"Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) adalah infeksi pada saluran pernapasan, penyakit pernapasan ini menimbulkan gejala serperti batuk, pilek, dan demam. Penyakit ISPA dapat menjadi sangat berhaya, ISPA akan menyebar ke seluruh system pernafasan jika tidak ditangani dengan cepat. . Kelompok orang yang mudah terserang penyakit ini adalah mereka yang memiliki daya tuhan tubuh lemah yaitu mereka yang memiliki kelainan sistem kekebalan tubuh, orang dengan usia lanjut, dan anak-anak. ISPA dapat dengan mudah menyerang anak-anak dikarenakan anak-anak memiliki system imun yang belum terbentuk sempurna. Pada penelitian ini digunakan algoritme Fuzzy K-Nearest Neighbor pada sistem untuk dapat mengklasifikasikan penyakit ISPA. Pada penelitain ini penyakit ISPA diklasifikasikan menjadi ISPA ringan dan ISPA berat. Proses klarifikasi pada penelitian ini terdiri dari normalisasi, jarak Euclidean, lalu klasifikasi Fuzzy KNearest Neighbor. Hasil pengujian dengan menggunakan 10 data uji dan 50 data latih, didapat akurasi sebesar 90% pada K= 10, kemudian dilakukan pengujian pengaruh nilai K terhadap akurasi pada K antara 2 sampai 10 dengan hasil tertinggi pada K=7 yaitu 90%. Nilai akurasi yang didapat oleh sistem tetap sama sampai K=10 yaitu 90%. Kata kunci: infeksi saluran pernapasan akut, ISPA, fuzzy k-nearest neighbor, FKNN "
English Abstract
Acute Respiratory Infection (ARI) is an infection of the respiratory tract, this respiratory disease causes symptoms such as cough, cold, and fever. Acute Respiratory Infection disease can be very dangerous, ARI will spread throughout the respiratory system if not treated quickly. Groups of people who are susceptible to this disease are those who have weak body divine power, namely those who have immune system disorders, people with old age, and children. ARI can easily attack children because children have an immature immune system. In this study, the Fuzzy K-Nearest Neighbor algorithm is used on the system for classify ARI diseases. In this study, Acute Respiratory Infection was classified into mild Acute Respiratory Infection and severe Acute Respiratory Infection. The clarification process in this research consists of normalization, Euclidean distance, then Fuzzy K-Nearest Neighbor classification. The results of the test using 10 test data and 50 training data, obtained an accuracy of 90% at K = 10, then tested the effect of the K value on the accuracy at K between 2 to 10 with the highest result at K = 7 which is 90%. The accuracy value obtained by the system remains the same until K = 10, which is 90%-
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 052115 |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 004 Computer science |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Unnamed user with username rizky |
| Date Deposited: | 22 Oct 2021 06:51 |
| Last Modified: | 01 Oct 2024 07:10 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/184446 |
![[thumbnail of JEFFREY SIMANJUNTAK.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
JEFFREY SIMANJUNTAK.pdf Download (2MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |