SISTEM PAKAR PENYAKIT HERNIATED NUCLEUS PULPOSUS DENGAN METODE CASE BASED REASONING

Ningrum, Mawar Setia (2018) SISTEM PAKAR PENYAKIT HERNIATED NUCLEUS PULPOSUS DENGAN METODE CASE BASED REASONING. Skripsi thesis, IIB DARMAJAYA.

[img] Text
0 judul luar.pdf

Download (30kB)
[img] Text
4 HALAMAN PENGESAHAN.pdf

Download (4MB)
[img] Text
8 ABSTRAK.pdf

Download (86kB)
[img] Text
10 DAFTAR ISI.pdf

Download (97kB)
[img] Text
13 BAB I Pendahuluan.pdf

Download (207kB)
[img] Text
14 BAB II Tinjauan Pustaka.pdf

Download (388kB)
[img] Text
15 BAB III Metodologi Penelitian.pdf

Download (696kB)
[img] Text
16 BAB IV Hasil dan Pembahasan.pdf

Download (994kB)
[img] Text
17 BAB V Simpulan.pdf

Download (6kB)
[img] Text
18 Daftar Pustaka.pdf

Download (76kB)
[img] Text
19 lampiran.pdf

Download (1MB)

Abstract

Masalah kesehatan menjadi hal yang utama karena dapat mengganggu aktivitas manusia. Terlebih gangguan kesehatan yang mengganggu anggota gerak manusia, seperti penyakit Herniated Nucleus Pulposus atau syaraf terjepit. Untuk mengetahui jenis penyakit biasanya harus pergi ke dokter, namun terkadang seseorang belum mengetahui jenis penyakitnya jadi belum tahu harus menemui dokter spesialis jenis apa untuk menangani penyakitnya. Ditambah asumsi masyarakt mengenai penyakit Herniated Nucleus Pulposus atau syaraf terjepit ini diharuskan melakukan operasi, padahal operasi tidak diperlukan jika mendapat penanganan yang tepat. Oleh karena itu diperlukan aplikasi sistem pakar sebagai alat untuk membantu konsultasi seperti dokter dalam memberikan solusi pemecahan masalah yang berkaitan dengan penyakit Herniated Nucleus Pulposus atau syaraf. Penelitian ini merupakan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit Herniated Nucleus menggunakan metode case based reasoning (CBR). Metode case based reasoning adalah salah satu metode berbasis pengetahuan untuk mempelajari dan memecahkan masalah berdasarkan pengalaman masalah pada masa lalu yang kemudian disimpan didalam sistem basis kasus. Pada penelitian ini menggunakan 32 kasus lama yaitu data rekam medis pasien dan 37 gejala penyakit. Metode CBR mengelola data dengan mencari nilai similarity menggunakan nilai atribut dengan nilai kedekatan untuk mencari nilai kemiripan yang paling tinggi dari 32 kasus lama yang ada. Berdasarkan hasil input yang dilakukan dari contoh kasus yang ada menunjukkan bahwa hasil perhitungan manual dengan perhitungan sistem sama. Sistem ini dapat digunakan untuk membantu dokter dalam mendiagnosa pasiennya ataupun dapat digunakan oleh masyarakat langsung dengan pengambilan kesimpulan yang dperoleh dari hasil nilai similarity tertinggi dari kasus yang ada berdasarkan gejala-gejala yang diinputkan oleh pengguna dan sistem juga dapat memberikan rekomendasi solusi untuk pasien.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: Ilmu Komputer
Divisions: Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: editor 1
Date Deposited: 26 Jan 2021 01:57
Last Modified: 26 Jan 2021 01:57
URI: http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/2466

Actions (login required)

View Item View Item