SISTEM PAKAR DIAGNOSA JENIS KARIES GIGI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER

Susilo, Susilo (2017) SISTEM PAKAR DIAGNOSA JENIS KARIES GIGI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.

[thumbnail of ABSTRAK.pdf]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (249kB) | Preview
[thumbnail of BAB I.pdf]
Preview
Text
BAB I.pdf

Download (258kB) | Preview
[thumbnail of BAB II.pdf] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (646kB)
[thumbnail of BAB III.pdf] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)
[thumbnail of BAB IV.pdf] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)
[thumbnail of BAB V.pdf]
Preview
Text
BAB V.pdf

Download (395kB) | Preview
[thumbnail of COVER DAN LAMPIRAN.pdf] Text
COVER DAN LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)
[thumbnail of LAPORAN_SKRIPSI_SUSILO_13111039.pdf] Text
LAPORAN_SKRIPSI_SUSILO_13111039.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (7MB)

Abstract

Perkembangan teknologi informasi sangat diperlukan untuk membantu
di berbagai bidang salah satunya bidang kesehatan. Penggunaan teknologi
informasi dalam bidang kesehatan untuk mengurangi tindakan dalam bidang klinis
maupun non klinis. Kesehatan gigi dan mulut merupakan salah satu masalah
kesehatan masyarakat yang memerlukan penanganan secara komprehensif karena
dampaknya yang sangat luas sehingga perlu penanganan segera sebelum terlambat.
Penyakit gigi terutama karies menempati urutan tertinggi di masyarakat karena
kurangnya kesadaran terhadap kesehatan gigi. Umumnya masyarakat akan datang
ke dokter gigi setelah merasakan sakit, sehingga sangat dibutuhkan media untuk
dapat membantu mendeteksi karies pada gigi yang lebih mudah dan cepat agar
karies yang ada tidak semakin parah.
Pada penelitian ini akan dirancang sebuah sistem pakar diagnosa jenis
karies gigi menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Dimana sistem ini akan
memberikan informasi mengenai penyakit karies berdasarkan gejala-gejala dari
setiap penyakit yang ada. Sehingga dapat membantu masyarakat dalam
mengantisipasi karies pada gigi.
Berdasarkan 20 data kasus yang terdiri dari karies Pulpitis (55%), karies
Dentin (30%) dan karies Email (15%) diuji dengan sistem dan divalidasi dengan
pakar (dokter) diperoleh tingkat kesesuaian sebesar 100%.
Kata kunci : Penyakit Karies Gigi, Sistem Pakar, Naive Bayes Classifier

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information/Lokasi Hardcopy: Ozzi Suria, ST., MT
Subjects: T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Teknik Informatika UMBY
Date Deposited: 29 Sep 2017 07:05
Last Modified: 19 Aug 2022 04:17
URI: http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/701

Actions (login required)

View Item
View Item