Deteksi Penyakit Kucing Dengan Menggunakan Modified K-Nearest Neighbor Teroptimasi (Studi Kasus: Puskeswan Klinik Hewan dan Satwa Sehat Kota Kediri)
| Main Author: | Astuti, Fitri Dwi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/884/1/Fitri%20Dwi%20Astuti.pdf http://repository.ub.ac.id/884/ |
Daftar Isi:
- Kucing merupakan hewan yang banyak dipelihara oleh masyarakat, sehingga saat ini terdapat berbagai penemuan yang berhubungan dengan penyakit kucing yang disebabkan oleh banyak faktor. Pengetahuan dan pemahaman mengenai gejala-gejala yang terjadi pada kucing menjadi faktor yang penting, sehingga masyarakat bisa lebih mengantisipasi terjadinya penyakit yang lebih parah. Dengan beberapa permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya kemudian memberikan ide untuk dibangun sebuah aplikasi “Deteksi Penyakit pada Kucing”. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah Modified K-Nearest Neighbor, tetapi metode tersebut memiliki kelemahan pada nilai k yang bias, sehingga tingkat akurasi yang dihasilkan terkadang kurang maksimal. Dengan adanya permasalahan nilai k yang bias pada metode modified K-Nearest Neighbor, maka pada penelitian ini algoritma genetika digunakan untuk optimasi nilai k pada metode modified K-Nearest Neighbor. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kucing sakit pada Puskeswan Klinik Hewan dan Satwa Sehat Kota Kediri dengan jumlah data latih sebanyak 105 dan data uji sebanyak 35. Dari semua data tersebut akan diklasifikasi ke dalam 7 kelas dengan 19 kriteria gejala penyakit. Hasil akurasi Modified K-Nearest Neighbor menggunakan algoritma genetika untuk k optimal 1 adalah 100%. Dari hasil tersebut maka aplikasi deteksi penyakit kucing menggunakan metode Modified K-Nearest Neighbor teroptimasi dapat digunakan oleh masyarakat untuk mengenali penyakit-penyakit pada kucing.