Anda belum Log-in!
Silahkan Log in

Selamat Datang di Portal Digital Content Publisher
Sabtu , 07 June 2025

Perpustakaan sebagai jantung pendidikan tinggi di Indonesia, harus mampu memberi kontribusi yang berarti bagi pelaksanaan proses belajar mengajar di perguruan tinggi.

TRUNOJOYO » Tugas Akhir & Skripsi » Sistem Informasi
di-posting oleh 180441100045 pada 2024-11-14 02:11:14  •  147 klik

PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE
APPLICATION OF DATA MINING FOR DIABETES DISEASE CLASSIFICATION USING THE DECISION TREE METHOD

disusun oleh ALYA NABILA PUTRI HARYADI


SubyekData Mining
Klasifikasi
Diabetes
Pohon Keputusan
Rapid Miner
Kata KunciData Mining
Klasifikasi
Diabetes
Pohon Keputusan
Rapid Miner

[ Anotasi Abstrak ]

Diabetes merupakan penyakit yang bukan hanya menyerang orang dengan usia lanjut, akan tetapi saat ini banyak pula anak remaja bahkan anak dibawah umur yang sudah menderita diabetes. Hal ini dikarenakan pola hidup yang tidak sehat. Disamping makanan dan minuman yang dikonsumsi banyak mengandung gula, penyakit ini juga sering disebabkan oleh kurangnya aktivitas pada sehari- hari. Maka dirasa sangat perlu dilakukan penelitian semacam ini guna mencegah dan juga menolong untuk mengobati pasien yang sudah terkena penyakit diabetes maupun yang beresiko terkena penyakit diabetes. Maka untuk membantu dalam bidang kesehatan, maka dilaksanakan penelitian ini dengan menggunakan metode algoritma Decision Tree, dan menggunakan tools RapidMiner. Dalam penggunaan metode algoritma Decision Tree dalam klasifikasi penyakit diabetes hasil Accuracy yang dihasilkan yaitu 77,34% Precision yaitu 75,08%, Recall 97,60%, dan F1 Score sebesar 0,8486, hal ini menunjukkan bahwa ketepatan akurasi dalam memprediksi klasifikasi data penyakit diabetes dengan menggunakan metode decision tree adalah 84,86%. Sehingga dirasa metode ini memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi.rnrnKata kunci— Data Mining, Klasifikasi, Diabetes, Pohon Keputusan, Rapid Miner


Deskripsi Lain

Diabetes is a disease that not only attacks people with old age, but currently many teenagers and even minors already suffer from diabetes. This is due to an unhealthy lifestyle. In addition to the food and drinks consumed containing a lot of sugar, this disease is also often caused by a lack of daily activity. So it is felt that this kind of research is very necessary to prevent and also help treat patients who already have diabetes who are at risk of developing diabetes. So to help in the health sector, this research was carried out using the Decision Tree algorithm method, and using the RapidMiner tool. In using the Decision Tree algorithm method in the classification of diabetes, the Accuracy results produced were 77.34%, Precision was 75.08%, Recall 97.60%, and F1 Score of 0.8486, this shows that the accuracy of predicting the classification of diabetes data using the decision tree method is 84.86%. So it is felt that this method has a fairly high level of accuracy.rnrnKeywords— Data Mining, Classification, Diabetes, Decision Tree, Rapid Miner

Kontributor: Dr. Wahyudi Setiawan, S.Kom, M.Kom.; Doni Abdul Fatah, S.Kom, M.Kom.
Tanggal tercipta: 2024-09-25
Jenis(Tipe): Text
Bentuk(Format): pdf
Bahasa: Indonesia
Pengenal(Identifier): TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34415
No Koleksi: 180441100045


Sumber :
Universitas Trunojoyo Madura

Ketentuan (Rights) :
2024

 Download File Penyerta (khusus anggota terdaftar)

 File PDF  1. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34415-Abstract.pdf - 100 KB
 File PDF  2. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34415-Cover.pdf - 1198 KB
 File PDF  3. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34415-Chapter1.pdf - 74 KB
 File PDF  4. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34415-Chapter2.pdf - 88 KB
 File PDF  5. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34415-Chapter3.pdf - 283 KB
 File PDF  6. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34415-Chapter4.pdf - 313 KB
 File PDF  7. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34415-Conclusion.pdf - 9 KB
 File PDF  8. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-34415-References.pdf - 21 KB


 Dokumen sejenis...

     Tidak ada !

 Dokumen yang bertautan...





 Kembali ke Daftar