Record Details

Klasifikasi Penyakit Dental caries menggunakan Algoritme Modified K-Nearest Neighbor

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Klasifikasi Penyakit Dental caries menggunakan Algoritme Modified K-Nearest Neighbor
 
Added Entry - Uncontrolled Name Istiqhfarani, Windy Adira
Cholissodin, Imam
Bachtiar, Fitra Abdurrachman
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Dental caries atau biasa disebut lubang gigi merupakan penyakit dimana bakteri dapat merusak struktur jaringan gigi yaitu enamel, dentin, dan sementum. Penyebab terjadinya dental caries dikarenakan demineralisasi jaringan pada permukaan gigi asam organik yang disebabkan dari makanan yang mengandung gula. Karies yang tidak dilakukan perawatan gigi atau kontrol sejak dini, dapat mengakibatkan kerusakan gigi yang semakin parah dan akhirnya dicabut. Untuk dapat mempermudah mengetahui masuk pada kelas mana penyakit karies tersebut, maka dibuat sebuah sistem klasifikasi penyakit dental caries menggunakan algoritme Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Metode ini merupakan metode yang dikembangkan dari metode KNN. Perbedaan algoritme KNN dengan MKNN yaitu pada perhitungan validitas data latih dan weight voting. Pada penelitian ini terdapat 6 kelas dan 8 gejala atau variabel yang digunakan. Hasil pengujian yang telah didapat dari penelitian ini diantaranya pengujian pengaruh nilai k, pengujian pengaruh jumlah data latih dan jumlah data uji, dan pengujian pengaruh jarak. Hasil rata-rata akurasi pada pengujian nilai k sebesar 86% dengan rata-rata akurasi tertinggi sebesar 90.66% pada nilai k=3. Pengujian pengaruh jumlah data latih mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 71.1% dengan akurasi tertinggi 86.7% pada jumlah data latih sebanyak 70 dan untuk pengujian jumlah data uji mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 82.2% dengan akurasi tertinggi sebesar 86.7% pada jumlah data uji sebanyak 30. Pengujian pengaruh jarak didapatkan hasil akurasi yang sama pada jarak manhattan dan minkowski sebesar 86.7%.
 
Publication, Distribution, Etc. Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya
 
Electronic Location and Access application/pdf
http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7265
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 4 No 5 (2020): Mei 2020
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2020 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com