Anjani, Sonia Dita (2021) PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM MENENTUKAN DIAGNOSA PENYAKIT GIGI. Other thesis, Universitas Islam Lamongan.
Text
111710043-SONIA DITA ANJANI - COVER.pdf Download (92kB) |
|
Text
111710043-SONIA DITA ANJANI - DAFTAR ISI.pdf Download (166kB) |
|
Text
111710043-SONIA DITA ANJANI - ABSTRAK.pdf Download (181kB) |
|
Text
111710043-SONIA DITA ANJANI- BAB I.pdf Download (304kB) |
|
Text
111710043-SONIA DITA ANJANI- BAB II.pdf Download (331kB) |
|
Text
111710043-SONIA DITA ANJANI- BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text
111710043-SONIA DITA ANJANI- BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text
111710043-SONIA DITA ANJANI- BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (754kB) |
|
Text
111710043-SONIA DITA ANJANI- BAB VI.pdf Restricted to Repository staff only Download (184kB) |
|
Text
111710043-SONIA DITA ANJANI- DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (186kB) |
Abstract
Kesehatan merupakan sesuatu yang sangat penting bagi setiap orang. Salah satu yang harus dijaga adalah kesehatan gigi, gigi merupakan bagian tubuh yang memiliki fungsi penting yakni untuk menghaluskan makanan yang masuk kedalam mulut karena fungsinya sangat penting pemeriksaan gigi diwajibkan minimal 6 bulan sekali namun karna ketidaktahuan akan bahaya penyakit gigi apabila dibiarkan terus menerus kemudian keterbatasan waktu yang dimiliki dan lamanya proses pengidentifikasian penyakit oleh dokter membuat orang seringkali malas memeriksakan giginya, maka dengan adanya permasalahan tersebut mendorong penulis untuk membuat sistem pakar diagnosa penyakit gigi dengan menggunakan metode naïve bayes yang dimaksudkan dapat mendiagnosa penyakit gigi dengan tepat serta dapat membantu dokter lebih cepat dalam proses identifikasi penyakit, sistem pakar tersebut juga disertai dengan informasi serta penanganannya langsung dari pakar, sistem pakar ini menggunakan pemrograman web php dan database mysql, Hasil pengujian pada sistem ini menggunakan 75 data dan data latih sebanyak 75 data sehingga mendapatkan tingkat presentasi keakuratannya mencapai 88%.
Item Type: | Thesis (Other) |
---|---|
Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
Divisions: | FAKULTAS TEKNIK > PRODI TEKNIK INFORMATIKA |
Depositing User: | Perpus admin UNISLA |
Date Deposited: | 04 Feb 2022 05:52 |
Last Modified: | 04 Feb 2022 05:52 |
URI: | http://eprints.unisla.ac.id/id/eprint/63 |
Actions (login required)
View Item |