Diagnosis Tingkat Risiko Penyakit Stroke Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Naïve Bayes
| Main Author: | Puspitawuri, Annisa |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/169292/1/Annisa%20Puspitawuri%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/169292/2/Bagian%20Depan%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/169292/3/Daftar%20Referensi%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/169292/ |
| ctrlnum |
169292 |
|---|---|
| fullrecord |
<?xml version="1.0"?>
<dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/169292/</relation><title>Diagnosis Tingkat Risiko Penyakit Stroke
Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan
Naïve Bayes</title><creator>Puspitawuri, Annisa</creator><subject>616.81 Cerebrovascular diseases</subject><description>Penyakit stroke merupakan penyakit yang timbul akibat terputusnya suplai
darah menuju otak karena terdapat semburan pembuluh darah atau terjadi
sumbatan berupa gumpalan darah. Stroke merupakan penyebab kecacatan nomor
satu dan penyebab kematian nomor tiga di dunia setelah penyakit jantung dan
kanker, baik di negara maju maupun berkembang. Berdasarkan data Riset
Kesehatan Dasar, prevalensi stroke di Indonesia pada tahun 2013 mengalami
kenaikan jika dibandingkan dengan data Riskesdas 2007 dengan nilai angka 8,3%,
naik mencapai angka 12,1% per 1.000 penduduk. Untuk itu diperlukan suatu
tindakan pendeteksian tingkat risiko penyakit stroke agar dapat segera diatasi
sesuai dengan tingkat risikonya. Penelitian ini mengusulkan adanya suatu aplikasi
diagnosis tingkat risiko penyakit stroke menggunakan metode K-Nearest Neighbor
dan Naïve Bayes karena data yang didapat menggunakan atribut numerik dan
kategoris. Algoritme K-Nearest Neighbor digunakan untuk memproses data
numerik, dan algoritme Naïve Bayes digunakan untuk memproses data kategoris.
Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi tertinggi yang diperoleh pada data kelas
seimbang adalah 96.67% dengan data latih 45, data uji 30 dan nilai K=15-22.
Sedangkan pada data latih tidak seimbang, menunjukkan akurasi tertinggi sebesar
100% dengan jumlah data latih 60, data uji 30 dan nilai K=20-30</description><date>2019-01-02</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/169292/1/Annisa%20Puspitawuri%20%282%29.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/169292/2/Bagian%20Depan%20%282%29.pdf</identifier><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/169292/3/Daftar%20Referensi%20%282%29.pdf</identifier><identifier> Puspitawuri, Annisa (2019) Diagnosis Tingkat Risiko Penyakit Stroke Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Naïve Bayes. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FILKOM/2019/75/051902245</relation><recordID>169292</recordID></dc>
|
| language |
eng |
| format |
Thesis:Thesis Thesis PeerReview:NonPeerReviewed PeerReview Book:Book Book |
| author |
Puspitawuri, Annisa |
| title |
Diagnosis Tingkat Risiko Penyakit Stroke
Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan
Naïve Bayes |
| publishDate |
2019 |
| topic |
616.81 Cerebrovascular diseases |
| url |
http://repository.ub.ac.id/169292/1/Annisa%20Puspitawuri%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/169292/2/Bagian%20Depan%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/169292/3/Daftar%20Referensi%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/169292/ |
| contents |
Penyakit stroke merupakan penyakit yang timbul akibat terputusnya suplai
darah menuju otak karena terdapat semburan pembuluh darah atau terjadi
sumbatan berupa gumpalan darah. Stroke merupakan penyebab kecacatan nomor
satu dan penyebab kematian nomor tiga di dunia setelah penyakit jantung dan
kanker, baik di negara maju maupun berkembang. Berdasarkan data Riset
Kesehatan Dasar, prevalensi stroke di Indonesia pada tahun 2013 mengalami
kenaikan jika dibandingkan dengan data Riskesdas 2007 dengan nilai angka 8,3%,
naik mencapai angka 12,1% per 1.000 penduduk. Untuk itu diperlukan suatu
tindakan pendeteksian tingkat risiko penyakit stroke agar dapat segera diatasi
sesuai dengan tingkat risikonya. Penelitian ini mengusulkan adanya suatu aplikasi
diagnosis tingkat risiko penyakit stroke menggunakan metode K-Nearest Neighbor
dan Naïve Bayes karena data yang didapat menggunakan atribut numerik dan
kategoris. Algoritme K-Nearest Neighbor digunakan untuk memproses data
numerik, dan algoritme Naïve Bayes digunakan untuk memproses data kategoris.
Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi tertinggi yang diperoleh pada data kelas
seimbang adalah 96.67% dengan data latih 45, data uji 30 dan nilai K=15-22.
Sedangkan pada data latih tidak seimbang, menunjukkan akurasi tertinggi sebesar
100% dengan jumlah data latih 60, data uji 30 dan nilai K=20-30 |
| id |
IOS4666.169292 |
| institution |
Universitas Brawijaya |
| affiliation |
mill.onesearch.id fkp2tn.onesearch.id |
| institution_id |
30 |
| institution_type |
library:university library |
| library |
Perpustakaan Universitas Brawijaya |
| library_id |
480 |
| collection |
Repository Universitas Brawijaya |
| repository_id |
4666 |
| subject_area |
Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia* |
| city |
MALANG |
| province |
JAWA TIMUR |
| shared_to_ipusnas_str |
1 |
| repoId |
IOS4666 |
| first_indexed |
2021-10-28T06:53:39Z |
| last_indexed |
2021-10-28T06:53:39Z |
| recordtype |
dc |
| _version_ |
1751454136755290112 |
| score |
17.538404 |