IMPLEMENTASI ALGORITMA C5.0 UNTUK PREDIKSI PENYAKIT DEMAM BERDARAH

Lolowang, Diofano Yesaya and Adrian, Angelia Melani and Pandelaki, Steven (2023) IMPLEMENTASI ALGORITMA C5.0 UNTUK PREDIKSI PENYAKIT DEMAM BERDARAH. Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO.

	PDF COVER-LEMBAR_PENGESAHAN_DiofanoLolowang.pdf Download (523kB)
	PDF ABSTRAK_DiofanoLolowang.pdf Download (11kB)
	PDF KATA_PENGANTAR-DAFTAR_ISI_DiofanoLolowang.pdf Download (249kB)
	PDF BAB_I_DiofanoLolowang.pdf Download (21kB)
	PDF BAB_II-LAMPIRAN_DiofanoLolowang.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Official URL: https://digilib.unikadelasalle.ac.id/

Abstract

Demam.berdarah adalah penyakit infeksi yang diakibatkan oleh virus dengue yang tertular melalui gigitan nyamuk Aedes Aegypti. Penyakit ini merupakan dua di antara lima penyakit yang menular tertinggi di Indonesia. Penyakit demam berdarah masih menjadi masalah kesehatan bagi masyarakat dan endemis di Indonesia. Penyakit demam berdarah dapat mengakibatkan kematian di beberapa daerah endemis yang terjadi hampir setiap tahunnya pada musim hujan. Berdasarkan permasalahan ini, maka diperlukan sebuah alat bantu prediksi untuk melihat apakah seseorang terinfeksi atau tidaknya penyakit demam berdarah. Penelitian ini akan membangun aplikasi yang dapat memprediksi penyakit demam berdarah. Data yang digunakan adalah data rekam medis yang di ambil dari Puskesmas Paniki Bawah Kecamatan Mapanget. Adapun atribut-atribut gejala yang digunakan untuk membantu penelitian ini yaitu demam, bintik merah, nyeri, mual, syok, lemas, mimisan.
Penelitian ini menggunakan teknik klasifikasi prediktif dengan metode Decision Tree C5.0. Jumlah dataset yang digunakan sebanyak 100 baris data. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan menghasilkan nilai akurasi yang tinggi dan sesuai yang diharapkan. Nilai akurasi tertinggi, yaitu pada partisi 80% data latih dan 20% data uji yang dipilih random oleh aplikasi dengan hasil rata-rata 100%. Hal ini membuktikan penerapan algoritma C5.0 yang ada pada aplikasi ini berjalan dengan baik dan dapat digunakan dalam memprediksi penyakit demam berdarah di Puskesmas Paniki Bawah Kecamatan Mapanget.

Kata Kunci: Klasifikasi, Demam Berdarah, Algoritma C5.0.

Item Type:

Thesis (Skripsi)

Creators: