UMN Knowledge Center

Rancang bangun sistem pakar untuk membantu diagnosis awal kanker paru-paru berbasis algoritma naïve bayesian

Guna, Tampan Wibawa (2014) Rancang bangun sistem pakar untuk membantu diagnosis awal kanker paru-paru berbasis algoritma naïve bayesian. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (735kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (698kB) | Preview
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (698kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (948kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (668kB)
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (676kB) | Preview
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)

Abstract

Penyakit kanker paru-paru merupakan masalah utama kesehatan yang dihadapi oleh negara-negara maju maupun berkembang. Penderita kanker paru-paru sangat sedikit didiagnosis pada tahap awal, biasanya pasien baru didiagnosis jika telah masuk pada stadium lanjut. Untuk itu diagnosis awal kanker paru-paru sangatlah penting sehingga perlu dibuat sistem pakar yang dapat membantu diagnosis awal penyakit kanker paru-paru. Sistem pakar ini dibangun menggunakan algoritma Naive Bayesian yang diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman C#. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosis sistem pakar dan hasil diagnosis pakar dapat disimpulkan tingkat keakuratan sistem adalah 90%. Keakuratan sistem pakar ini berdasarkan pengetahuan yang terdapat di dalam database sistem, semakin sering sistem pakar digunakan dan diberi pengetahuan dari pakar maka akan membuat hasil diagnosis sistem pakar semakin akurat.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: R Medicine > R858-859.7 Computer applications to medicine. Medical informatics
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 08 Aug 2017 07:59
Last Modified: 08 Aug 2017 07:59
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1786

Actions (login required)

View Item View Item