Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Penyakit Tuberkulosis Menggunakan Algoritma Random Forest

Asmara, I Nyoman Bagus Lanang (2025) Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Penyakit Tuberkulosis Menggunakan Algoritma Random Forest. Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Bali.

	Text (Full Text) RAMA_58302_2115354071_full.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy
	Text (Cover, Bab1, Bab5 dan Referensi) RAMA_58302_2115354071_0001099003_0011049406_part.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (447kB)
	Text (iThenticate) RAMA_58302_2115354071_iThenticate.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Tuberkulosis (TB) merupakan salah satu penyakit menular yang masih menjadi perhatian serius dalam dunia kesehatan di Indonesia. Proses diagnosa di Puskesmas Kediri 3 umumnya dilakukan secara konvensional melalui sesi wawancara dan pemeriksaan fisik, yang membutuhkan waktu lama dan dapat memperlambat deteksi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis website untuk diagnosis awal TB dengan memanfaatkan algoritma Random Forest. Website dibangun menggunakan Framework CodeIgniter 4, sedangkan model pembelajaran mesin dibuat dengan Python. Data gejala diperoleh melalui wawancara dengan petugas program TB serta acuan dari buku pedoman TB Kemenkes RI. Pengujian mencakup Black Box Testing untuk fungsionalitas dan Confusion Matrix untuk evaluasi performa model. Hasil menunjukkan akurasi 0,99; precision 1,00 (kelas Bukan TB) dan 0,99 (kelas TB); serta recall masing-masing 0,97 dan 1,00, dengan F1-score 0,98 dan 0,99. Sistem ini terbukti mampu membantu diagnosa awal TB dengan cepat dan akurat.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Tuberkulosis, Random Forest, Machine Learning, Diagnosis, Sistem Pendukung Keputusan.
Subjects:	Ilmu Teknik > Teknik Elektro Dan Informatika > Teknik Informatika Ilmu Teknik > Teknik Elektro Dan Informatika > Sistem Informasi Ilmu Teknik > Teknik Elektro Dan Informatika > Teknologi Informasi Ilmu Teknik > Teknik Elektro Dan Informatika > Teknik Perangkat Lunak
Divisions:	Jurusan Teknologi Informasi > Prodi D4 Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak > Skripsi
Depositing User:	I Nyoman Bagus Lanang Asmara
Date Deposited:	13 Sep 2025 03:38
Last Modified:	13 Sep 2025 03:38
URI:	https://repository.pnb.ac.id/id/eprint/19683

Actions (login required)

View Item