SISTEM DIAGNOSIS PENYAKIT INFEKSI SALURAN KEMIH BERBASIS WEB MENGGUNAKAN C4.5

Hasani, Muhammad Fikri and Sutikno, Sutikno (2017) SISTEM DIAGNOSIS PENYAKIT INFEKSI SALURAN KEMIH BERBASIS WEB MENGGUNAKAN C4.5. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

[img]
Preview
PDF
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

606Kb

Abstract

Infeksi saluran kemih merupakan penyakit sistem saluran kemih yang disebabkan oleh bakteri, dengan 90-100 kasus per 100.000 penduduk pertahunnya atau sekitar 180.000 kasus baru pertahun. Infeksi saluran kemih sendiri terdiri dari infeksi saluan kemih bawah atau Cystitis dan infeksi saluran kemih atas atau pyelonephritis. Cystitis merupakan penyakit peradangan kantung kemih, sedangkan pyelonephritis merupakan nephritis pada renal pelvis. Kedua penyakit ini, jika dibiarkan berlarut-larut dapat menyebabkan kerugian baik itu materiil maupun kesehatan tubuh. Pyelonephritis jika dibiarkan dapat menyebabkan gagal ginjal, sedangkan cystitis jika dibiarkan dapat mempengaruhi kesehatan tubuh jangka panjang. Namun, kedua penyakit ini memiliki ciri-ciri yang sering dianggap remeh oleh kebanyakan orang, seperti sering buang air, nyeri punggung bawah, mual-mual, rasa perih saat berkemih, atau rasa terbakar pada alat kelamin. Kurangnya pemahaman inilah yang menyebabkan banyaknya korban kedua penyakit tersebut, sehingga menimbulkan adanya keinginan untuk memulai penelitian Sistem Diagnosa Penyakit Infeksi Saluran Kemih ini. Metode pohon keputusan C4.5 sendiri digunakan pada penelitian ini karena diketahui memiliki tingkat akurasi yang tinggi pada penelitian-penelitian sebelumnya, dan dengan pengujian k-fold cross validation mampu memberikan hasil permodelan pohon keputusan yang baik. Pengujian kinerja Sistem Diagnosa Penyakit Infeksi Saluran Kemih menggunakan C4.5 menghasilkan akurasi rata-rata 95%, sensitivity rata-rata sebesar 96.667%, dan specificity rata-rata sebesar 92.226% pada model pohon cystitis, diikuti oleh model pohon pyelonephritis dengan akurasi rata-rata sebesar 94%, sensitivity rata-rata sebesar 90%, dan specificity rata-rata sebesar 97.143%

Item Type:Thesis (Undergraduate)
Subjects:Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:Faculty of Science and Mathematics > Department of Computer Science
ID Code:60790
Deposited By:Mrs. Rismiyati .
Deposited On:13 Feb 2018 15:13
Last Modified:13 Feb 2018 15:13

Repository Staff Only: item control page