Melandara, Silvanka (2020) SISTEM PAKAR PENDETEKSI DINI NYERI KEPALA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (696kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (238kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (863kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (57kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA - LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (117kB) |
|
Archive (SOURCE CODE)
Source Code-16.12.9333-Silvanka Melandara - Silvanka Melandara.zip Restricted to Repository staff only Download (34MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-16.12.9333-Silvanka Melandara - Silvanka Melandara.pdf Restricted to Repository staff only Download (474kB) |
Abstract
Nyeri kepala merupakan keluhan yang paling sering dikeluhkan oleh pasien saat datang ke dokter, baik ke dokter umum maupun neurolog. Hampir 90% nyeri kepala tidak membahayakan. Namun dokter harus dapat memilah mana nyeri kepala yang tidak membahayakan dan mana yang membahayakan nyawa. Penulis menitikberatkan pembahasan pada nyeri kepala primer karena jenis nyeri kepala ini paling sering dirasakan. Dalam penelitian ini akan dibangun sebuah sistem pakar pendeteksi dini nyeri kepala primer menggunakan metode Naive Bayes berbasis website yang nantinya akan membantu pengguna dalam melakukan diagnosa awal terkait dengan gejala nyeri kepala primer yang diderita oleh user. Rata-rata peforma yang diperoleh dari hasil confusion matrix pada 3 pengujian memiliki nilai accuracy, precision, dan recall/sensitivity sebesar, 92%, 100%, dan 92%.
Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
---|---|---|---|
Contributor: |
|
||
Uncontrolled Keywords: | Nyeri Kepala Primer, Sistem Pakar, Algoritma Naive Bayes | ||
Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem | ||
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi | ||
Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
Date Deposited: | 25 Jun 2022 04:56 | ||
Last Modified: | 16 Aug 2023 06:08 | ||
URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/2696 |
Actions (login required)
View Item |