Daniel Ariesta - 16170019 Primary Author Toni Arifin, S.T., M.Kom Editor mixed material bibliography Universitas BSI Bandung UNIVERSITAS BSI BANDUNG 2018-2019 id Indonesia

Skripsi

ABSTRAK Daniel Ariesta (16170019), Prediksi Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization. Penyakit ginjal kronis (PGK) merupakan masalah kesehatan masyarakat global dengan prevalens dan insidens gagal ginjal yang meningkat, prognosis yang buruk dan biaya yang tinggi. nilai prevalensi di seluruh Indonesia untuk penyakit gagal ginjal memiliki nilai rata - rata berkisar kurang lebih 0.2 persen. Langkah pertama dalam pengelolaan penyakit ginjal adalah penetapan diagnosis yang tepat. Maka dibutuhkan sebuah metode untuk memprediksi penyakit ginjalkronis. Naïve Bayes memiliki beberapa kelebihan, yaitu cepat dalam perhitungan, algoritma yang sederhana dan berakurasi tinggi. Naïve Bayes Classifier lebih tepat diterapkan pada data yang besar dan dapat menangani data yang tidak lengkap (missing value) serta kuat terhadap atribut yang tidak relevan dan noise pada data. Untuk meningkatkan akurasi maka digunakan Particle Swarm Optimization untuk pembobotan atribut. Dari hasil penelitian Naive Bayes Clasification berbasis Particle Swarm Optimization memiliki akurasi confusion matrix sebesar 98,75% dan AUC sebesar 99%. sedangkan Naive Bayes memiliki akurasi confusion matrix 97.00% dan AUC sebesar 99.8%. Kata kunci : Prediksi penyakit ginjal, Naive bayes, Particle Swarm Optimization Sistem Informasi Particle Swarm Optimization Naive Bayes Prediksi penyakit ginjal 078 /S1.SI.SKP/2018-2019 Digital Library ARS University Perpustakan Online ARS University 078 /S1.SI.SKP/2018-2019 S01077K Perpustakaan 078 /S1.SI.SKP/2018-2019 ABSTRAK BAB 1 BAB 5 DAFTAR PUSTAKA JURNAL cover.PNG.PNG 4944 2019-07-31 11:31:47 2020-02-10 09:43:21 machine generated