Skripsi/Tugas Akhir
Penerapan Algoritma Decision Tree untuk Klasifikasi Jenis Obat Berdasarkan Golongannya
ABSTRAK
Apotek adalah pelayanan kesehatan untuk membantu meningkat kesehatan bagi masyarakat, apotek juga sebagai tempat praktik tenaga profesi apoteker dalam melakukan pekerjaan kefarmasian. Apotek narisa merupakan apotek yang masih menggunakan sistem informasi yang bersifat manual, dimana dalam informasi yang masih bersifat manual sering terjadi kesalahan maupun kekeliruan dalam pengelolaan obat. Oleh karena itu penulis akan merancang sebuah sistem pelayanan apotek berbasis web yang dapat membantu apoteker maupun asisten apoteker dalam mengklasifikasikan obat berdasarkan golongannya menggunakan metode decision tree dan sistem ini juga dapat merekomendasikan obat kepada pembeli agar dapat mempercepat dan mempermudah pembeli dalam menentukan pilihannya, serta setelah melakukan pengklasifikasian obat berdasarkan golongannya ditemukan bahwa golongan obat dengan gain tertinggi yaitu Psikotropika.
Kata Kunci: Algoritma Decision Tree, Apotek, Obat, Web
ABSTRACT
Pharmacy is a health service to help improve public health, pharmacy is also a place for practicing pharmacists in carrying out pharmaceutical work. Narisa Pharmacy is a pharmacy that still uses a manual information system, where in information that is still manual, mistakes and errors often occur in drug management. Therefore the authors will design a web-based pharmacy service system that can help pharmacists and pharmacist assistants classify drugs based on their class using the decision tree method and this system can also recommend drugs to buyers in order to speed up and make it easier for buyers to make their choices and after classifying drugs based on their class, it was found that the class of drugs with the highest gain was Psychotropics.
Keywords: Decision Tree Algorithm, Pharmacy, Medicine, Web
Tidak ada salinan data
Universitas DIPA Makassar
NPP 7371142D1000002
Jln. Perintis Kemerdekaan KM.9
Telp. (0411)587194
Hotline: +6281228221994
WhatsApp Admin: +6281342092072
e-Mail: [email protected]
© 2024 — Perpustakaan UNDIPA Makassar - SLiMS