ENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT KULIT

Saputra, Wilson (2021) ENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT KULIT. S1 thesis, Universitas Atma Jaya Yogyakarta.

Preview	Text (Wilson Saputra) 1607086671.pdf Download (3MB) | Preview
	Text 1607086674.pdf Restricted to Registered users only Download (659kB)
	Text 1607086675.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Penyakit kulit adalah sebuah penyakit dimana penderitanya akan merasakan sebuah kondisi saat lapisan luar tubuh mengalami sebuah gejala yaitu iritasi atau meradang. Beberapa dampak yang dapat disebabkan yaitu perih, memar, gatal. Penyakit kulit biasanya disebabkan oleh infeksi virus, jamur, parasit atau bakteri yang menjadi penyebab penyakit kulit yang umumnya. Penyakit kulit dapat menyerang siapa pun mulai dari bayi hingga orang tua bisa terkena penyakit kulit. Skinease adalah sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan untuk membantu penderita penyakit kulit mendeteksi penyakit kulit apa yang dideritanya melalui gejala-gejala yang dirasakan. Penerapan metode untuk sistem mendeteksi adalah sebuah alternative online yang dapat digunakan untuk berjagajaga. Skinease menggunakan data training dan data testing untuk mencari KNearest Neighbor atau K-NN tetangga terdekat dari gejala-gejalanya untuk mendefinisikan penyakit apa yang diderita. Skinease menampilkan data penyakit, gejala, dan perhitungan persamaan untuk mencari k-nn. Skinease dikembangkan menggunakan MERN (MongoDB, Express, React, NodeJs). MongoDB sebagai database, NodeJs dan Express sebagai backend, dan React sebagai frontEnd. Semua framework tersebut menggunakan 1 bahasa pemrograman yaitu JavaScript. Pembangunan website Skinease dapat digunakan untuk menampilkan penyakit, gejala, bobot, perhitungan persamaan dan menampilkan penyakit yang diderita oleh pengguna dari gejala-gejala yang dipilih.

Actions (login required)

View Item