Pembobotan Atribut Dengan Pairwise Comparison Pada Case Based Reasoning Deteksi Dini Penyakit Gigi Menggunakan KNN - Taufik Hidayatullah; Setyawan Wibisono (Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Yudharta Pasuruan, 2022)
Penyakit gigi sering kali dianggap sepele namun sangat mengganggu. Apabila gigi mengalami permasalahan umumnya yang mengakibatkan adalah cuaca dan makanan yang dikosumsi. Masyarakat umum yang menderita sakit gigi jarang-jarang mau berobat ke rumah sakit atau dokter spesialis. Dengan teknologi komputer yang semakin berkembang sekarang mempermudah segalanya tidak terkecuali implementasi diagnose penyakit gigi. Sipenderita dapat mengobati sakit gigi dengan arahan dari computer atau sistem pakar tepatnya. Penggunaan sistem untuk penanganan yang lebih efesien dengan menggunakan sistem pakar metode Case Based Reasoning (CBR) untuk penyelesaian suatu masalah dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Hasil perhitungan parameter dengan metode pairwise comparison pada 8 penyakit gigi dan 46 gejala menghasilkan tiga kelompok pembobotan yaitu: gejala berat = 0,693144314, gejala sedang = 0,222716022, dan gejala ringan = 0,084139664.