PERBANDINGAN METODE NAIVE BAYES DAN BAYESIAN REGULARIZATION NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI JENIS PENYAKIT DIABETES MELLITUS

Rahayu, Filda (2021) PERBANDINGAN METODE NAIVE BAYES DAN BAYESIAN REGULARIZATION NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI JENIS PENYAKIT DIABETES MELLITUS. Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.

	Text (Fulltext) FILDA RAHAYU_1760100135_Fulltext.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (972kB) | Request a copy
	Text (Abstrak + BAB 1) FILDA RAHAYU_1760100135_Abstrak+BAB 1.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (656kB) | Request a copy
	Text (BAB 2) FILDA RAHAYU_1760100135_BAB 2.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (125kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) FILDA RAHAYU_1760100135_BAB 3.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (123kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) FILDA RAHAYU_1760100135_BAB 4.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (209kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) FILDA RAHAYU_1760100135_BAB 5.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (85kB) | Request a copy
	Text (Ref + Lamp) FILDA RAHAYU_1760100135_Reff+Lamp.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (178kB) | Request a copy

Abstract

Diabetes Melitus berhubungan dengan kerusakan jangka panjang gangguan fungsi dan kegagalan fungsi berbagai organ terutama mata, ginjal, syaraf, jantung, dan pembuluh darah. Naïve Bayes merupakan metode klasifikasi yang dapat memprediksi probabilitas sebuah class, sehingga dapat menghasilkan keputusan berdasarkan data pembelajaran. Metode Naive Bayes digunakan mengklasifikasikan penyakit Diabetes Mellitus. Untuk memprediksi suatu penyakit dengan pendekatan data mining diperlukan gejala yang disertai dengan data klinis. Maka dirumuskan masalah bagaimana perbandingan metode naive bayes dan bayesian regularization neural network untuk klasifikasi jenis penyakit diabetes mellitus. Dengan tools rapidminer, sehingga menjadi informasi yang edukatif dalam memberikan informasi penyakit diabetes mellitus berdasarkan Diabetes tipe 1, Diabetes tipe 2, dan diabetes gestasional

Item Type:	Thesis (Skripsi (Bachelor))
Additional Information:	Pembimbing : Erwin Dwika Putra, M.Kom
Uncontrolled Keywords:	Kata Kunci : Analisa, Bayesian, Diabetes, Neural, Network
Subjects:	Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Divisions:	02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Depositing User:	Mrs Atika Ledia Anggraini
Date Deposited:	22 May 2026 02:57
Last Modified:	22 May 2026 02:57
URI:	http://repository.umb.ac.id/id/eprint/2295

Actions (login required)

View Item