Sahambangung, Johanis Reven and Munir, Rinaldi and Sanger, Junaidy Budi (2017) SISTEM KLASIFIKASI PENGGUNA NARKOBA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR. Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE.
![[img]](https://repo.unikadelasalle.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
PERPUSDLSU.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
Abstract
Narkoba merupakan jenis obat-obatan yang sangat berbahaya bagi manusia jika disalahgunakan penggunaannya. Kurangnya informasi yang cukup tentang narkoba membuat kita menyepelekan hal ini. Dalam kehidupan sehari-hari padahal mungkin ada orang disekitar kita yang ternyata menggunakan narkoba tapi karena minimnya pengetahuan tentang narkoba dan gejala-gejala pengguna narkoba membuat kita tak bisa berbuat apa-apa.
Berdasarkan hal di atas maka dilakukan pembangunan sebuah sistem yang diharapkan bisa memberikan informasi jenis-jenis narkoba, gejala-gejala yang ditimbulkan dan untuk mengetahui pengguna narkoba dengan mengklasifikasikan jenis narkoba apa yang digunakan oleh pengguna seperti morfin, ganja, dan lain-lain.
Berdasarkan gejala yang dibagi dari tiga parameter seperti tingkah laku, tampilan fisik serta emosional dari pengguna narkoba dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Metode klasifikasi K-Nearest Neighbor digunakan karena memiliki kelebihan seperti pelatihan sederhana dan juga mudah untuk dipelajari, tahan terhadap data yang memiliki derau, dapat digunakan walau datanya banyak.
Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP) dan menggunakan diagram Unified Modelling Language (UML).
Dari pembangunan dan hasil pengujian aplikasi yang telah dilakukan, dapat dilihat bahwa penerapan Metode K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi karena algoritma ini mengambil jarak terdekat dari mayoritas tetangga yang diklasifikasikan sebelumnya sehingga dapat mengklasifikasikan pengguna narkoba berdasarkan gejala yang dimasukkan oleh pengguna.
Kata kunci: Narkoba, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Creators: |
|
||||||||
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) | ||||||||
| Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Informatika | ||||||||
| Depositing User: | Mr Victor Edwin Ohoiwutun | ||||||||
| Date Deposited: | 24 Aug 2018 02:37 | ||||||||
| Last Modified: | 27 Jan 2020 00:16 | ||||||||
| URI: | http://repo.unikadelasalle.ac.id/id/eprint/323 |
Actions (login required)
 |
View Item |