PERPUSTAKAAN ITATS

  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Pengunjung
  • Masuk Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
No image available for this title

IMPLEMENTASI ALGORITMA KLASIFIKASI DECISION TREE BERBASIS RULE UNTUK PREDIKSI KELAS PADA PASIEN GIGI KARIES

NOVAN RIYAN ARITAMA - Nama Orang;

ABSTRAK

Masalah kesehatan pada gigi yang paling sering terjadi di Indonesia yaitu
masalah kehilangan gigi akibat karies gigi. Karies Gigi yang terjadi di Indonesia
merupakan masalah penting kesehatan gigi dan mulut yang masih penting serta
perlu mendapat perhatian khusus karena kelainan pada gigi ini dapat menyerang
siapa saja tanpa memandang usia dan jika dibiarkan lebih lanjut akan menjadi
sumber infeksi yang terjadi didalam mulut sehingga dapat menyebabkan keluhan
rasa sakit yang berlebihan. Karies gigi merupakan proses kerusakan pada gigi yang
sangat progresif dan disebabkan karena demineralisasi jaringan permukaan gigi
oleh asam organis yang berasal dari makanan dan minuman yang mengandung
unsur gula, serta lamanya jangka waktu gigi terpapar oleh asam yang dihasilkan
oleh bekteri-bakteri yang terdapat pada plak gigi. Dengan beberapa data sebagai
data training dan data testing yang akan mengimplementasikan algoritma klasifikasi
Decision Tree berbasis Rule diharapkan dapat memperoleh hasil akurasi yang tinggi
sehingga dapat dijadikan untuk acuan prediksi kelas karies gigi dan menghindari
akibat fatal yang akan terjadi. Uji coba dilakukan dengan menggunakan beberapa
proses akurasi yang telah ditentukan. Proses perhitungan akurasi Confusion Matrix
mendapatkan hasil 97,05% dan proses perhitungan akurasi menggunakan Cross
Validation mendapatkan hasil 98% yang menunjukkan tingkat akurasi yang sangat
tinggi dikarenakan kebanyakan data memiliki nilai atribut dan kelas yang sama.
Dengan demikian algoritma Klasifikasi Decision Tree berbasis Rule dapat
dikatakan mampu untuk memprediksi kelas pada pasien karies gigi dengan tingkat
akurasi yang paling optimal 98%.

Kata kunci : Karies gigi, Klasifikasi, Decision Tree, Rule.


Ketersediaan
S06-181011810Koleksi SkripsiTersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
1810
Penerbit
Surabaya : ITATS., 2018
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Karies gigi, Klasifikasi, Decision Tree, Rule
Info Detail Spesifik
06.2013.1.06204 B+
Pernyataan Tanggungjawab
Pembimbing : Dian Puspita Hapsari, S.Kom, M.Kom
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
  • Abstrak Indonesia + Inggris
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

PERPUSTAKAAN ITATS
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

Perpustakaan pusat ITATS pada tahun akademik 2003/2004 tercatat memiliki koleksi buku sebanyak 19.165 judul atau 38.043 eksemplar. Koleksi terdiri dari buku teks, referensi, tugas mahasiswa (skripsi, kerja praktik, dan lain-lain), serta terbitan berkala (majalah, surat kabar, dan jurnal ilmiah).

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2025 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik