View Artikel Ilmiah
KembaliNIM (Student Number) | H1L013034 |
---|---|
Nama Mahasiswa | ZAFIRAH DWI LESTARI |
Judul Artikel | RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT GIGI DAN MULUT DENGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS WEBSITE |
Abstrak | Kesehatan gigi dan mulut sering kali kurang diperhatikan oleh masyarakat pada umumnya. Berbagai hasil penelitian menunjukan bahwa orang yang kurang menjaga kesehatan gigi dan mulut dapat menyebabkan penyakit yang serius. Oleh karena itu sistem pakar identifikasi penyakit gigi dan mulut diharapkan mampu memberikan sarana konsultasi untuk mengidentifikasi penyakit pada gigi dan mulut sebagai langkah awal pencegahan. Prosedur penggunaan sistem pakar ini yaitu pasien melakukan registrasi melalui sistem dengan mengisi data diri, selanjutnya pasien memilih gejala yang dirasakan untuk mendeteksi penyakit yang dideritanya. Hasil diagnosa berupa data diri pasien, dan detail hasil identifikasi. Sistem pakar ini dibangun menggunakan metode Naive Bayes Classifier. |
Abstrak (Inggris) | Oral health is often less noticed by the community at large. Various research results indicate that people are any less regard for or maintaining healthy teeth and mouth can cause a serious illness. Therefore, expert system of identification of oral Diseases are expected to provide the means of consultation to identify diseases of the teeth and mouth as the first step to prevention. Use of expert system procedures the patient registration through the system by filling out the data yourself, then the perceived symptoms patients choose to detect disease. The results of the diagnosis in the form of detailed patient data, and details of identification (diseases, symptoms, and solutions handle). Expert system was built using the method of Naive Bayes Classifier karenametode is one of probability statistics method of simple and easy to implement. |
Kata Kunci | Sistem Pakar, Gigi, Mulut, Naive Bayes Classifier. |
Nama Pembimbing 1 | Ipung Permadi, S.Si, M.Cs |
Nama Pembimbing 2 | Nur Chasanah, M.Kom |
Tahun | 2017 |
Jumlah Halaman | 9 |
Page generated in 0.0706 seconds.