Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Halawa, Dian Silviana
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Naive Bayes Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Kelenjar Limfa (Getah Bening) Halawa, Dian Silviana; Tugiono, Tugiono; Mahyuni, Rina
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 3 No. 6 (2024): Edisi November 2024
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v3i6.8784

Abstract

Pembengkakan Kelenjar Limfa atau getah bening ini merupakan kondisi yang umum bahkan bisa terjadi pada usia berapa pun dan kebanyakan wanita yang memiliki resiko lebih besar dibandingkan pria. Biasanya kelenjar yang mengalami pembengkakan akan mengecil dengan sendirinya setelah infeksi atau penyakit yang menyerang tubuh terobati. Penyembuhan biasanya akan memakan waktu sekitar 1 minggu dan bahkan lebih.Untuk penyelesaian masalah penyakit kelenjar limfa (getah bening) dapat dilakukan dengan memanfaatkan sistem pakar menggunakan metode naive bayes.  Naive bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas. Naive Bayes  didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output.Hasil akhir dari penelitian ini adalah untuk mempermudah pengguna melakukan diagnosa terhadap jenis penyakit Kelenjar Limfa (getah bening) menggunakan metode Naive Bayes, sehingga memberikan hasil informasi dari diagnosa yang dapat menunjukkan tingkat kepercayaan sistem terhadap penyakit tersebut dan saran atau solusi untuk mengatasi penyakit Kelenjar Limfa (getah bening).
Co-Authors Mahyuni, Rina Tugiono, Tugiono