Aplikasi Deteksi Dini Gejala Covid-19 Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes

Risko Aditya Wihandoko, Mohammad (2021) Aplikasi Deteksi Dini Gejala Covid-19 Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (838kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (906kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (838kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Virus corona yang hadir di penghujung tahun 2019 bermula dari daerah di Cina yaitu Wuhan yang dikenal dengan COVID-19. Pada akhir Januari 2020 World Health Organization (WHO) menetapkan status Global Emergency pada kasus virus COVID-19. Indonesia termasuk negara yang sempat dikategorikan sebagai negara paling aman dari virus COVID-19. COVID-19 di Indonesia pertama kali terkonfirmasi pada 02 Maret 2020 sebanyak 2 kasus. Sampai saat ini kasus COVID- 19 di Indonesia per 31 Desember 2020 terdapat 743.198 kasus terkonfirmasi, 611.097 sembuh dan 22.138 kasus kematian. Kasus kematian dan terkonfirmasi diketehaui dengan menggunakan Swab Test PCR ini akan mendeteksi keberadaan materi genetik yang ada di dalam setiap makhluk hidup, termasuk virus dan bakteri. Pendeteksian dapat dilakukan dahulu secara mandiri dengan menggunakan aplikasi sistem pakar. Hal ini tentu akan mengurangi rasa takut masyarakat untuk datang ke rumah sakit dalam melakukan diagnosis COVID-19. Sehingga perlunya suatu pendekatan sederhana melalui teknologi untuk mendeteksi gejala COVID-19 yang dapat membantu tim medis sekaligus alat bantu sederhana yang dapat diakses oleh masyarakat umum untuk melakukan diagnosis gejala COVID-19 dengan menggunakan sistem pakar berbasis platform android. Pada penelitian ini telah dibangun sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan gejala COVID-19. Pengklasifikasian dilakukan dengan menggunakan metode naive bayes berdasarkan informasi gejala-gejala COVID-19. Sistem akan menentukan tingkatan sebagai hasil deteksi gejala COVID-19. Sistem ini memberikan hasil deteksi dengan 3 tingkatan COVID-19 yaitu : risiko rendah, hati-hati dan rentan. Dalam rangka memberikan dukungan pengambilan keputusan untuk menentukan dan mendeteksi gejala COVID-19 secara dini, maka masyarakat dapat melakukan self-diagnosa dengan menjawab pertanyaan pada aplikasi ini.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Android, Covid-19, Naive Bayes, Sistem Pakar
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.5 Application / Software 300 Social Sciences > 340 Law > 344 Labor, Social Service, Public Health, Safety Measures > 344.04 Public Health 600 Technology (Applied Sciences) > 610 Medicine and Health > 613 Personal Health and Safety
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	24 Aug 2021 18:09
Last Modified:	03 Aug 2023 00:57
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/15778

Actions (login required)

View Item