Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/1320
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorMuhamad Soleh-
dc.contributor.authorAini, Nur’amallina-
dc.date.accessioned2022-08-31T03:43:21Z-
dc.date.available2022-08-31T03:43:21Z-
dc.date.issued2020-03-19-
dc.identifier.urihttp://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/1320-
dc.descriptionDosen Pembimbing: Muhamad Solehen_US
dc.description.abstractElectroencephalogram (EEG) adalah sebuah tes yang menghasilkan informasi sinyal dari otak untuk mengevaluasi fungsi otak. Salah satu penyakit yang bisa didiagnosa melalui pemeriksaan EEG adalah epilepsi. Seseorang penderita epilepsi memiliki pola aktivitas otak yang tidak normal yang mengakibatkan pasien mengalami kejang secara berulang, namun tidak adanya pola khusus untuk membedakan antara pasien epilepsi dan non-epilepsi, maka itu perlunya pendeteksian secara otomatis yang akurat. Pendekatan dengan metode machine learning dapat membantu dalam hal ini, untuk itu dalam penelitian ini menerapkan pendekatan tersebut untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan apakah seseorang mengidap epilepsi atau tidak dari hasil rekam EGG. Algoritma yang diimplementasikan pada penelitian ini adalah K-Nearest Neighbour dengan menggunakan dataset epilepsi dari UCI Machine Learning Repository. Set data dibagi menjadi 2, yaitu 9.200 untuk training data dan 2.300 untuk testing data. Berdasarkan hasil uji coba, nilai akurasi yang didapat adalah 94%.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherInstitut Teknologi Indonesiaen_US
dc.subjectEegen_US
dc.subjectDeteksien_US
dc.subjectK-Nearest Neighboren_US
dc.titleSISTEM PAKAR DENGAN PENDEKATAN METODE MACHINE LEARNING (STUDI KASUS : DETEKSI EPILEPSI)en_US
dc.typeThesisen_US
dc.identifier.nidnNIDN0302128902-
dc.identifier.nimNIM1151500040-
dc.identifier.kodeprodiKODEPRODI55201#Teknik Informatika-
Appears in Collections:[TA] Informatika

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
1 COVER.pdfJUDUL170.46 kBAdobe PDFView/Open
2 ABSTRAK.pdfABSTRAK136.09 kBAdobe PDFView/Open
3 BAB I.pdfBAB I124.35 kBAdobe PDFView/Open
4 BAB II.pdf
  Restricted Access
BAB II251.07 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
5 BAB III.pdf
  Restricted Access
BAB III283.6 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
7 BAB V.pdf
  Restricted Access
BAB V96.61 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
8 DAFTAR PUSTAKA.pdfDAFTAR PUSTAKA122.25 kBAdobe PDFView/Open
9 FULL TEXT.pdf
  Restricted Access
FULL TEXT1.22 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.