Path: Top > S1-Final_Project > Fakultas_Teknik_dan_Ilmu_Komputer > Teknik_Informatika > 2014

Analisis Perbandingan Metode Certainty Factor dan Naive Bayesian Dalam Mendeteksi Kemungkinan Anak Terkena Disleksia

2014
Undergraduate Theses from JBPTUNIKOMPP / 2014-10-23 14:58:54
By : Tita Tjahyati NIM.10110400, Perpustakaan UNIKOM (titatjahyati@yahoo.com)
Created : 2014-10-23, with 11 files

Keyword : Deteksi, Akurasi, Disleksia, Metode Certainty Factor, Metode Naïve Bayesian
Url : http://alumni.unikom.ac.id

Deteksi merupakan suatu cara untuk mengetahui jenis masalah atau untuk membuat keputusan maupun pengambilan kesimpulan. Deteksi juga dapat digunakan pada penyakit atau gangguan terhadap anak-anak seperti disleksia, karena disleksia adalah gangguan terhadap anak yang gejala-gejala nya terkadang tidak bisa dibedakan dengan normal. Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya penggunaan metode Certainty Factor untuk mendeteksi suatu penyakit mempunyai tingkat akurasi sebesar 73,15% . Dan Metode Bayesian hanya dapat diterapkan pada kasus yang terdapat di suatu jurnal dan tidak memperhatikan tingkat akurasi. Maka dari itu akan dilakukan analisis perbandingan untuk mengetahui metode mana yang lebih baik dalam akurasi data dengan kasus yang sama yaitu dalam mendeteksi kemungkinan anak terkena disleksia, karena tidak diketahui apakah hasil akurasi Metode Certainty Factor yang lebih baik dari metode Naïve Bayesian dalam mendeteksi kemungkinan anak terkena disleksia atau sebaliknya. Maka dari itu diterapkan metode Certainty Factor dan Naïve Bayesian untuk mendeteksi kemungkinan anak terkena disleksia. Metode Certainty Factor dipengaruhi oleh Nilai MB (Meansure of Believe) dan MD (Meansure of Disbelieve) untuk memberikan nilai kepastian dalam setiap gejala disleksia. Metode Naïve Bayesian adalah suatu metode untuk mencari nilai probabilitas tiap gejala sehingga nantinya hasilnya akan dijadikan perhitungan untuk menentukan apakah hasilnya termasuk kedalam klasifikasi disleksia auditori, visual, atau kombinasi. Berdasarkan hasil yang didapat dalam pengujian diperoleh kesimpulan, tingkat akurasi rata-rata 58% untuk metode Certainty Factor dan rata-rata akurasi data untuk metode Naïve Bayesian adalah 93%. Dari hasil tersebut sudah diketahui metode Naïve Bayesian yang lebih baik dalam mendeteksi kemungkinan anak terkena disleksia. Sedangkan Certainty Factor memiliki tingkat kepastian sebesar 58% hal ini disebabkan oleh nilai MB dan MD yang telah ditentukan oleh seorang pakar terhadap setiap gejala. Maka dari itu sistem ini akan lebih optimal menggunakan metode Certainty Factor jika sekelompok pakar mendefinisikam secara jelas nilai CF setiap gejala kemungkinan anak terkena disleksia.

Description Alternative :

Detection is a way to know the types of problems or to make decisions or conclusions. Detection can also be used in diseases or disorders of children such as dyslexia, since dyslexia is a disorder of children that its symptoms sometimes indistinguishable from normal. Based on the results of previous studies using Certainty Factor method for detecting a disease has an accuracy rate of 73.15%. And the Bayesian method can only be applied to cases in which there is a journal and not pay attention to the level of accuracy. Thus the comparative analysis will be conducted to determine which method is better in accuracy of data with the same case, the child is exposed to the possibility of detecting dyslexia, because it is not known whether the results of Certainty Factor method accuracy better than Naïve Bayesian method to detect the possibility of children exposed to dyslexia or vice versa. Thus the applied methods and Naïve Bayesian Certainty Factor to detect the possibility of children affected by dyslexia. Certainty Factor method is affected by the value MB (Meansure of Believe) and MD (Meansure of Disbelieve) to provide certainty in the value of any symptoms of dyslexia. Naive Bayesian method is a method for finding the value of the probability of each symptom so the calculation result will be used later to determine whether the results are included in the classification of dyslexia auditory, visual, or a combination. Based on the results obtained in the test is concluded, the average accuracy rate of 58% for Certainty Factor method and the average accuracy for Naive Bayesian method is 93%. From these results already known naïve Bayesian method is better at detecting the possibility of children affected by dyslexia. While Certainty Factor has a certainty level of 58% this is caused by the MB and MD values that have been determined by an expert to each symptom. Therefore this system will be optimized using Certainty Factor method if a group of experts clearly define CF value every child's symptoms may be affected by dyslexia.

Give Comment ?#(0) | Bookmark

PropertyValue
Publisher IDJBPTUNIKOMPP
OrganizationP
Contact Namedyah@unikom.ac.id
AddressJl. Dipati Ukur No.116 Lt.7
CityBandung
RegionWest Java
CountryIndonesia
Phone022-2533825 ext.112
Fax022-2533754
Administrator E-mailperpus@unikom.ac.id
CKO E-mailperpus@unikom.ac.id