PREDIKSI PENDERITA TUBERKULOSIS MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR)

RIDHA MELATI N

Informasi Dasar

185 kali
22.04.2344
610.28
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Salahsatu penyakit menular yang menjadi topik pembahasan yang ramai di dunia kesehatan adalah Tuberkulosis (TBC). Karena TBC merupakan salahsatu dari 10 penyakit yang menjadi penyebab utama kematian di seluruh dunia dan di Indonesia berada peringkat ketiga dengan kasus tertinggi setelah India dan China. Hal tersebut menjadikan penyakit ini perlu adanya suatu peramalan atau prediksi ke depannya sehingga masyarakat mengantisipasi lebih awal. Dalam penelitian tugas akhir ini penulis akan membuat sistem Prediksi Penderita Tuberkulosis. Hasil dari penelitian ini berupa prediksi jumlah penderita kedepannya. Data yang digunakan berasal dari Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang periode 1 Januari 2020 sampai 31 Desember 2021. Sistem Prediksi Penderita Tuberkulosis ini menggunakan metode Support Vector Regression dan menggunakan kernel Radial Basis Function yang menghasilkan nilai error performansi Mean Square Error (MAE) sebesar 0.099448, Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0.136204 dan R² sebesar 0.220323. Kata Kunci: Tuberkulosis, Prediksi, Support Vector Regression

Subjek

Biomedical Engineering
COMPUTER SCIENCE,

Katalog

PREDIKSI PENDERITA TUBERKULOSIS MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

RIDHA MELATI N
Perorangan
Tito Waluyo Purboyo, Meta Kallista
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Bandung
2022

Koleksi

Kompetensi

  • TUI4B4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini