Pembuatan Sistem Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Android

Nilifda, Wita (2018) Pembuatan Sistem Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Android.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Pada saat ini, teknologi sudah berkembang semakin pesat yang dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan, diantaranya dibidang kesehatan. Dibidang kesehatan, penyakit jantung merupakan penyebab kematian nomor satu di dunia, termasuk di Indonesia yang seharusnya dapat dicegah dan diobati. Oleh karena itu, diperlukan sebuah solusi yang mudah dan akurat untuk mengetahui penyakit jantung secara dini pada masyarakat berdasarkan keluhan yang dirasakan. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi berbasis android yang mampu mengklasifikasi penyakit jantung berdasarkan gejala - gejala sakit yang muncul dengan menggunakan metode Naive Bayes. Pengujian pada aplikasi klasifikasi penyakit jantung menggunakan metode pengujian Alpha Blackbox yang memfokuskan pada keperluan fungsional dari aplikasi yang telah dibangun. Hasil pengujian alpha memberikan keluaran yang sesuai dengan perancangan mencapai 100%. Pengujian data dari 24 pasien yang menderita penyakit jantung menunjukan hasil yang sesuai 100%, tidak sesuai 0%. Pengujian beta dari 15 responden mengenai penilaian terhadap aplikasi ��Heart Detection�� dari sisi kepuasan pengguna melalui kuesioner, 14 orang memberikan sikap sangat positif (93,33%) dan 1 orang memberikan sikap positif (6,67%). Penelitian ini menyimpulkan keberhasilan membangun aplikasi untuk mengklasifikasi penyakit jantung menggunakan metode Naive Bayes dengan tingkat akurasi sebesar 100% dan dapat memberikan kemudahan bagi pengguna untuk mengetahui jenis penyakit jantung.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Penyakit Jantung, Naive Bayes, Aplikasi
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Komputer > Sistem Komputer > 2018
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Komputer (S1)
Date Deposited: 31 Jan 2019 10:24
Last Modified: 31 Jan 2019 10:24
URI: https://repository.unikom.ac.id/id/eprint/58841

Actions (login required)

View Item View Item