MODEL APLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT KULIT PADA ANJING MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

Purnomo, Hary and Kusdinar, Asep Budiman and Apriandari, Winda (2020) MODEL APLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT KULIT PADA ANJING MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES. Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, XVI (2). pp. 155-164. ISSN 2685-0877

[img] Text
521

Download (25kB)

Abstract

Most dog owners do not know the correct way to care for a sick dog, especially a skin disease in dogs that can be transmitted to humans and can cause death to dogs due to late handling. Lack of insight into how to care and the lack of veterinarians and veterinarians causes disease management to be late. This paper presents an application system that can be used to diagnose skin diseases in dogs using the Naïve Bayes Theorem, so that dog breeders can be helped to find the right solution related to skin diseases in dogs anywhere and anytime. The application test results show an accuracy rate of 90%.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Rahmawati A, Wintana D, Suhada S, Gunawan, Sulaiman H. Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Mendiagnosis Penyakit Pneumonia Pada Anak Balita (Studi Kasus: Uptd Puskesmas Sukaraja Sukabumi). Kumpul J Ilmu Komput [Internet]. 2019;06(03):241–253. Nugraha DW, Dodu AYE, Chandra N. Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Studi Kasus Pada Rumah Sakit Umum Daerah Undata Palu). semanTIK. 2017;3(2):13–22. Effendy, N. R., & Saputra, S. W. Klasifikasi Unit Simpan Pinjam Koperasi Dengan Metode Naïve Bayes Classifier Pada Dinas Koperasi Usaha Mikro Kecil Dan Menengah. Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, 2019; 14(2): 79-88. Nofriansyah, D., Erwansyah, K., & Ramadhan, M. Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet XL (Studi Kasus di CV. Sumber Utama Telekomunikasi). Jurnal Saintikom, 2016; 15(2): 81-92 Moonallika, P. S. C., Fredlina, K. Q., & Sudiatmika, I. K. Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier (Studi Kasus STMIK Primakara). Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, 2020; 16(1): 47-56. Salmu, S., & Solichin, A. Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Naïve Bayes: Studi Kasus UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. In Seminar Nasional Multidisiplin Ilmu (SENMI), April 2017: 701-709. Mustafa, M. S., Ramadhan, M. R., & Thenata, A. P. Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Creative Information Technology Journal, 2018; 4(2); 151-162. Wati, M., & Hadi, A. Implementasi Algoritma Naive Bayesian Dalam Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah. JTRISTE, 2016; 3(1): 22-26. Meliana, M., & Fajriah, R. Perancangan Sistem Informasi Pelayanan Publik pada Rukun Warga 05 Cengkareng Timur dengan Penerapan Metode Naive Bayes. PETIR: Jurnal Pengkajian dan Penerapan Teknik Informatika, 2019; 12(1): 36-46. Fallis, B. A., Dhalla, I. A., Klemensberg, J., & Bell, C. M. Primary medication non-adherence after discharge from a general internal medicine service. PloS one, 2013; 8(5): e61735. Damanik, R., Sirait, M. B., Yolanda, S., Ketaren, E., Sinaga, I. P., & Harahap, M. Diagnosa Penyakit Kulit Pada Anjing Dengan Algoritma Multilayer Perceptron. Jurnal Mahajana Informasi, 2019; 4(2): 50-56. Putra, I. B. Y. S., & Wibisono, S. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Anjing Menggunakan Metode Case Based Reasoning dan Algoritma K-Nearest Neighbour. Jurnal Informatika Upgris, 2020; 6(1): 72-78 Xhemali, D., J. Hinde, C., & G. Stone, R. Naive Bayes vs. Decision Trees vs. Neural Networks in the Classification of Training Web Pages. International Journal of Computer Science, 2009; 4(1): 16–23.
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: Perpus ID UMMI
Date Deposited: 07 May 2021 03:21
Last Modified: 07 May 2021 03:21
URI: http://eprints.ummi.ac.id/id/eprint/1682

Actions (login required)

View Item View Item