Skripsi/Tugas Akhir

Perbandingan Algoritma Classification dalam Menganalisis Dataset Multiclass

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Dataset Penyakit gigi dan mulut adalah sekumpulan data yang memuat informasi penyakit gigi dan mulut dengan ragam atribut yang terkandung didalamnya. Pada penelitian ini, dataset yang dimiliki adalah dataset multiclass pasien penyakit gigi dan mulut dengan umur, jenis kelamin, diagnosa, tindakan, dan terapi sebagai atribut yang terkandung di dalamnya dimana terapi dipilih sebagai variable respon. Penetapan suatu penyakit dari hasil Analisa dokter seringkali memerlukan waktu yang cukup lama, begitupun masyarakat awam yang minim pengetahuan akan penyakit gigi dan mulut sehingga menjadi sebab ketidaktahuan terhadap penyakit yang diderita. Pada penelitian ini, akan dilakukan klasifikasi penyakit gigi dan mulut dengan melakukan komparasi Algoritma KN-N, C45, dan Naïve Bayes untuk menentukan algoritma dengan akurasi terbaik dalam mendeteksi terapi yang tepat penyakit gigi dan mulut . Untuk melakukan uji coba, akan digunakan tools jupyter sebagai alat untuk melakukan perbandingan akurasi pada algoritma tersebut.Setelah dilakukan penelitian, ditemukan bahwa algoritma c45 memiliki akurasi tertinggi dibanding algoritma Knn dan Naïve Bayes,di mana nilai akurasi yang diperoleh algoritma C45 sebesar 0,74%, sehingga algoritma C45 dapat digunakan dan diterapkan untuk mendeteksi terapi yang tepat penyakit gigi dan mulut dengan menggunakan dataset multiclass.
Kata Kunci : Dataset, Multiclass, Klasifikasi, Algoritma, Python

ABSTRACT
The Dental and Oral Disease Dataset is a collection of data that contains information on dental and oral diseases with various attributes contained therein. In this study, the dataset owned was a multiclass dataset of dental and oral disease patients with age, sex, diagnosis, treatment, and therapy as the attributes contained therein where therapy was selected as the response variable. Determination of a disease from the results of a doctor's analysis often requires quite a long time, as well as ordinary people who lack knowledge about dental and oral diseases so that it is the cause of ignorance of the disease they suffer. In this study, classification of dental and oral diseases will be carried out by comparing the Knn, C45, and Naïve Bayes algorithms to determine the algorithm with the best accuracy in detecting appropriate therapy for dental and oral diseases. To conduct the trial, jupyter tools will be used as a tool to compare the accuracy of the algorithms. After conducting research, it was found that the c45 algorithm has the highest accuracy compared to the Knn and Naïve Bayes algorithms, where the accuracy value obtained by the C45 algorithm is 0.74%, so that the C45 algorithm can be used and applied to detect appropriate therapy for dental and oral diseases using multiclass datasets.
Keywords : Dataset, Multiclass, Classification, Algorithm, Python

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 23-47 DIK p - 0235SI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2023

Deskripsi Fisik

xii + 54 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 23-47

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Cetakan Maret 2023

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Algoritma Classification

Lampiran File