KLASIFIKASI GEJALA PENYAKIT TUBERKULOSIS PARU PADA PASIEN RSUD RAA SOEWONDO PATI MENNGUNAKAN ALGORITMA C4.5

MALIK ARIF, ARRAHMAN (2022) KLASIFIKASI GEJALA PENYAKIT TUBERKULOSIS PARU PADA PASIEN RSUD RAA SOEWONDO PATI MENNGUNAKAN ALGORITMA C4.5. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, Universitas Muhammadiyah Semarang.

Preview	Text HALAMAN JUDUL.pdf Download (70kB) | Preview
Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (421kB) | Preview
Preview	Text BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (560kB) | Preview
Preview	Text BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Download (1MB) | Preview
	Text BAB III METODOLOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (720kB) | Request a copy
	Text BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (682kB) | Request a copy
Preview	Text BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Download (427kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (665kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (693kB) | Request a copy
	Text SKRIPSI_MALIK ARIF ARRAHMAN_B2A220013.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

ABSTRAK Arrahman, Arif Malik, 2021, Klasifikasi Gejala Penyakit Tuberkulosis Paru Pada Pasien RSUD RAA Soewondo Pati Menggunakan Algoritma C4.5. Skripsi, Program Studi Statistika, Universitas Muhammadiyah Semarang, Pembimbing I: Tiani Wahyu Utami, M.Si., II. Dr. Rochdi Wasono, M.Si. Tuberkulosis merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh infeksi bakteri Mycobacterium Tuberculosis. Salah satu upaya untuk mengendalikan TB yaitu dengan menurunkan angka kesakitan dan kematian yang diakibatkan oleh TB dengan cara memutuskan rantai penularan. Upaya yang dapat diterapkan adalah teratur dalam mengkonsumsi obat serta melaksanakan cara pengobatan yang disarankan oleh dokter sehingga dapat meningkatkan angka kesembuhan. Maka dari itu, perlu adanya aplikasi yang dapat digunakan untuk mempermudah prediksi penyakit TBC. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi penyakit adalah klasifikasi. Algoritma C4.5 sering digunakan untuk masalah pengklasifikasian. Algoritma C4.5 adalah algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan. Metode penelitian yang digunakan meliputi beberapa tahap diantaranya analisa masalah, pengumpulan data, metode usulan, serta eksperimen dan juga pengujian. Data yang didapatkan kemudian dianalisis menggunakan algoritma C4.5. Setelah dianalisis diperoleh kesimpulan bahwa Klasifikasi lahan kritis pada Kabupaten Grobogan dapat diterapkan dengan baik pada Algoritma C4.5, dan dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 memiliki akurasi yaitu sebesar 95,00% artinya Algoritma C4.5 dapat memprediksi benar sesuai dengan kondisi aktual. Selain itu, nilai F-Measure juga terlihat bahwa C4.5 memiliki nilai sebesar 94,63 artinya Algoritma C4.5 mampu mengidentifikasi kejadian dengan tepat pada kelas true positif. Kata Kunci: Decision Tree C4.5, Klasifikasi, Tuberkulosis.   ABSTRACT Arrahman, Arif Malik, 2021, Classification of Symptoms of Pulmonary Tuberculosis in Patients at RAA Soewondo Pati Hospital Using The C4.5 Algorithm. Thesis, Statistics Study Program, Muhammadiyah University of Semarang, Supervisor I: Tiani Wahyu Utami, M.Sc., II. Dr. Rochdi Wasono, M.Si. Tuberculosis is an infectious disease caused by infection with the bacterium Mycobacterium tuberculosis. One of the efforts to control TB is to reduce morbidity and mortality caused by TB by breaking the chain of transmission. Efforts that can be applied are to regularly consume drugs and carry out the treatment methods recommended by doctors so that they can increase the cure rate. Therefore, it is necessary to have an application that can be used to facilitate the prediction of TB disease. One technique that can be used to predict disease is classification. The C4.5 algorithm is often used for classification problems. The C4.5 algorithm is the algorithm used to form a decision tree. The research method used includes several stages including problem analysis, data collection, method proposals, as well as experiments and testing. The data obtained then analyzed using the C4.5 algorithm. After being analyzed, it can be concluded that the C4.5 algorithm has an accuracy of 95.00%, meaning that the C4.5 algorithm can predict correctly according to actual conditions. In addition, the F-Measure value also shows that C4.5 has a value of 94.63, meaning that the C4.5 algorithm is able to correctly identify events in the true positive class. Keywords: Decision Tree C4.5, Classification, Tuberculosis.

Actions (login required)

View Item