ANALISIS SENTIMEN TERHADAP VAKSIN BOOSTER PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER Santoso, Dwi 2022 Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Santoso, Dwi (2022) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP VAKSIN BOOSTER PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.

Text (ABSTRAK)
ABSTRAK.pdf

File (134kB)
Text (BAB SATU)
BAB I.pdf

File (142kB)
Text (BAB DUA)
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

File (242kB) Request a copy
Text (BAB TIGA)
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

File (1MB) Request a copy
Text (BAB EMPAT)
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

File (1MB) Request a copy
Text (BAB LIMA)
BAB V.pdf

File (134kB)
Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf

File (108kB)
Text (LAMPIRAN)
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

File (2MB) Request a copy
Text (SKRIPSI FULL TEXT)
SKRIPSI_TESIS FULL TEXT#79A2.pdf
Restricted to Registered users only

File (9MB) Request a copy
Archive (SOURCE CODE)
SOURCE CODE.zip
Restricted to Repository staff only

File (834kB) Request a copy

Abstract

Tuberkulosis sebagian besar menyerang bagan tubuh terutama pada organ paru dan oran tubuh lain yang disebut organ Extra paru. Kurangnya pengetahuan dan fasilitas pada masyarakat dapat memperlambat diagnosa awal Tuberkulosis Extra Paru sehingga sangat membahayakan keselamatan pada masyarakat.Maka diperlukannya sistem pakar yang berguna untuk mendeteksi diagnosa penyakit Tuberkulosis yang dapat mempermudah penderita dalam melakukan diagnosa awal penyakit Tuberkulosis agar segera mendapatkan penanganan yang aman dan tepat. Tujuan dari penelitian ini yaitu membangun sistem pakar pendiagnosa penyakit Tuberkulosis dengan menggunakan metode teorema bayes. Aplikasi ini akan mendiagnosa penyakit dengan melakukan penelusuran gejala-gejala yang ada serta penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pakar berbasis web dengan tingkat akurasi sebesar 90% yang dimanfaatkan untuk membantu tenaga kesehatan dan masyarakat umum dalam mendiagnosa awal penyakit Tuberkulosis.

Dosen Pembimbing: Witanti, Arita | [error in script]
Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information/Lokasi Hardcopy: Perpustakaan Kampus 3 UMBY
Uncontrolled Keywords: Tuberkulosis, Sistem Pakar, Teorema Bayes
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Teknik Informatika UMBY
Date Deposited: 14 Dec 2022 04:11
Last Modified: 14 Dec 2022 04:11
URI: https://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/17128

Actions (login required)

View Item
View Item