Penerapan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Diabetes Mellitus
| Main Author: | Maliha, Dendry Zeta |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/169341/1/Dendry%20Zeta%20Maliha%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/169341/ |
| ctrlnum |
169341 |
|---|---|
| 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/169341/</relation><title>Penerapan Metode Neighbor Weighted K-Nearest
Neighbor Dalam Klasifikasi Diabetes Mellitus</title><creator>Maliha, Dendry Zeta</creator><subject>005.1 Programming</subject><description>Diabetes mellitus adalah penyakit kronis yang ditimbulkan oleh kelainan
sekresi insulin pada peningkatan glukosa yang tidak teratur. Diabetes mellitus
dapat meningatkan gula darah dalam tubuh, sehingga terjadi komplikasi penyakit
yang dapat menyebabkan beberapa risiko seperti stroke, penyakit jantung,
kebutaan, gagal ginjal dan kematian Menurut World Health Organization (WHO),
sebanyak 300 juta populasi di dunia akan terpengaruh oleh diabetes pada tahun
2025. Selain itu terdapat beberapa penyakit yang memilki gejala awal yang
hampir mirip dengan penyakit diabetes mellitus, jika sampai melakukan
kesalahan untuk menganalisa maka akan berakibat fatal pada penderita penyakit
diabetes mellitus. Oleh sebab itu diperlukan aplikasi yang dapat mempermudah
klasifikasi penyakit diabetes mellitus. Pada penelitian ini mengusulkan penerapan
metode Neighbor Weighted K-nearest Neighbor dalam klasifikasi penyakit
diabetes mellitus. Metode NWKNN menggunakan pembobotan pada kelas data.
Hasil penelitian menunjukkan rata-rata akurasi dengan menggunakan nilai K=15
dan Nilai E=2 mendapatkan akurasi sebesar 92.3% pada data latih sebesar 130
data yang terbagi menjadi 10 fold dan data uji sebanyak 13 data pada setiap fold.</description><date>2019-01-03</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/169341/1/Dendry%20Zeta%20Maliha%20%282%29.pdf</identifier><identifier> Maliha, Dendry Zeta (2019) Penerapan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Diabetes Mellitus. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FILKOM/2019/70/051902240</relation><recordID>169341</recordID></dc>
|
| language |
eng |
| format |
Thesis:Thesis Thesis PeerReview:NonPeerReviewed PeerReview Book:Book Book |
| author |
Maliha, Dendry Zeta |
| title |
Penerapan Metode Neighbor Weighted K-Nearest
Neighbor Dalam Klasifikasi Diabetes Mellitus |
| publishDate |
2019 |
| topic |
005.1 Programming |
| url |
http://repository.ub.ac.id/169341/1/Dendry%20Zeta%20Maliha%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/169341/ |
| contents |
Diabetes mellitus adalah penyakit kronis yang ditimbulkan oleh kelainan
sekresi insulin pada peningkatan glukosa yang tidak teratur. Diabetes mellitus
dapat meningatkan gula darah dalam tubuh, sehingga terjadi komplikasi penyakit
yang dapat menyebabkan beberapa risiko seperti stroke, penyakit jantung,
kebutaan, gagal ginjal dan kematian Menurut World Health Organization (WHO),
sebanyak 300 juta populasi di dunia akan terpengaruh oleh diabetes pada tahun
2025. Selain itu terdapat beberapa penyakit yang memilki gejala awal yang
hampir mirip dengan penyakit diabetes mellitus, jika sampai melakukan
kesalahan untuk menganalisa maka akan berakibat fatal pada penderita penyakit
diabetes mellitus. Oleh sebab itu diperlukan aplikasi yang dapat mempermudah
klasifikasi penyakit diabetes mellitus. Pada penelitian ini mengusulkan penerapan
metode Neighbor Weighted K-nearest Neighbor dalam klasifikasi penyakit
diabetes mellitus. Metode NWKNN menggunakan pembobotan pada kelas data.
Hasil penelitian menunjukkan rata-rata akurasi dengan menggunakan nilai K=15
dan Nilai E=2 mendapatkan akurasi sebesar 92.3% pada data latih sebesar 130
data yang terbagi menjadi 10 fold dan data uji sebanyak 13 data pada setiap fold. |
| id |
IOS4666.169341 |
| 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_ |
1751454136557109248 |
| score |
17.538404 |