Detail Tugas Akhir

OPINION MINING TERHADAP SENTIMEN PUBLIK PENANGANAN COVID-19 DI KABUPATEN PONOROGO MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE(SVM) DAN RANDOM FOREST(RF)

ERYKSON, ERYK (2022) OPINION MINING TERHADAP SENTIMEN PUBLIK PENANGANAN COVID-19 DI KABUPATEN PONOROGO MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE(SVM) DAN RANDOM FOREST(RF). Skripsi (S1) thesis, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text (SURAT PERSETUJUAN UNGGAH KARYA ILMIAH)
1.SURAT PERSETUJUAN UNGGAH KARYA ILMIAH.pdf
Baca PDF Ukuran File (248kB)
PDF
Text (HALAMAN DEPAN)
HALAMAN DEPAN.pdf
Baca PDF Ukuran File (4MB)
PDF
Text (BAB I)
BAB I.pdf
Baca PDF Ukuran File (166kB)
PDF
Text (BAB II)
BAB II.pdf
Baca PDF Ukuran File (360kB)
PDF
Text (BAB III)
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (280kB)
PDF
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (497kB)
PDF
Text (BAB V)
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (149kB)
PDF
Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Baca PDF Ukuran File (396kB)
PDF
Text (SKRIPSI FULL TEXT)
SKRIPSI FULL TEXT.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (6MB)

Abstract

OPINION MINING TERHADAP SENTIMEN PUBLIK PENANGANAN COVID-19 DI KABUPATEN PONOROGO MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RANDOM FOREST(RF)
Ery Erykson, Moh Bhanu Setyawan, Adi Fajaryanto Cobantoro
Program Studi Tekni Informatika, Fakultas Teknik, universitas Muhammadiyah ponorogo
e-mail : erkson3677@gmail.com

Abstrak
Pandemic Covid-19 telah menyebabkan dampak yang sangat signifikan dalam dunia kesehatan, tenaga medis dan masyarakat. Beberapa peneliti telah membuat Sistem Pakar untuk membantu tenaga kesehatan dalam mengidentifikasi gejala Penyakit Covid-19, akan tetapi belum menemukan hasil yang Optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Pakar untuk identifikasi gejala penyakit Covid-19 dengan pendekatan algoritma Dempster Shafer(DS). Penelitian ini hanya dibatasi pada empat jenis varian covid, yaitu alfa, beta, delta dan gamma. Penelitian ini dilakukan dengan melakukan observasi dan deep interview dengan para dokter di RSUD Dokter Harjono, Kabupaten Ponorogo kemudian melakukan perancangan aplikasi dengan Bahasa pemrograman php dan mysql. Penelitian ini menghasilkan Aplikasi Sistem Pakar berbasis web yang menerapkan algortima DS. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi dunia kesehatan dan tenaga medis dengan memudahkan melakukan identifikasi gejala penderita penyakit covid-19.

Kata Kunci : Sistem Pakar, Pandemi Covid-19, Algoritma Dempster Shafer.

Informasi Item

Item Type Thesis (Skripsi (S1))
Uncontrolled Keywords Kata Kunci : Sistem Pakar, Pandemi Covid-19, Algoritma Dempster Shafer.
Subjects T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions Faculty of Engineering
Date Deposited 23 Mar 2022 05:25
Last Modified 23 Mar 2022 05:25
URI https://eprints.umpo.ac.id/id/eprint/8924

Actions (login required)

View Item
View Item
Ada yang bisa kami bantu?