IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR DALAM DIAGNOSA PENYAKIT GIGI MENGGUNAKAN DATA MINING

Firman Maulana, Riswahyudi (2023) IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR DALAM DIAGNOSA PENYAKIT GIGI MENGGUNAKAN DATA MINING. Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (813kB)
	Text BAB 1.pdf Download (562kB)
	Text BAB 2.pdf Download (684kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (885kB)
	Text BAB 5.pdf Download (486kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (552kB)
	Text HASIL TURNITIN.pdf Restricted to Registered users only Download (490kB)

Abstract

Minimnya pengetahuan kesehatan gigi di Indonesia terhadap kesehatan gigi masyarakat karena rendahnya kesadaran. Membuat masyarakat menyepelekan pencegahan dan pengobatan penyakit gigi. Maka dari itu penulis meneliti ini untuk membuat aplikasi berbasis web untuk diagnosa awal penyakit gigi, sehingga masyarakat mengetahui penyakit gigi dan dapat mengatasinya. Metode inferensi yang digunakan adalah Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Menggunakan WEB. Terdapat 7 penyakit yang di diagnose oleh sistem ini. Hasilnya akan berhasil sekitar 100% menunjukkan fitur-fitur sistem. Test menunjukkan sangat baik 93.03% dari hasil user acceptance. Yang mana dapat disimpulkan aplikasi yang dibuat dapat gunakan untuk masyarakat untuk diagnose awal penyakit gigi. Karena sebagian masyarakat masih mengesampingkan upaya pencegahan dan lamban dalam mengobati. Aplikasi WEB ini penulis rangkai dan buat untuk alat bantu masyarakat untuk mengetahui tentang penyakit gigi. Berdasarkan hasil tes sangat direkomendasikan untuk digunakan masyarakat sebagai alat diagnosis dini penyakit gigi.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	lgoritma Naïve Bayes, Algoritma K-NN, Penilaian, MySQL, Data Mining, PHP.
Subjects:	000 Generalities/Karya Umum > 005.3 Programs/ Program
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Date Deposited:	23 Dec 2023 07:27
Last Modified:	23 Dec 2023 07:27
URI:	http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/7491

Actions (login required)

View Item