BUDDHI DHARMABUDDHI DHARMA
Tech-ETech-EPenelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah situs web berbasis algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk deteksi diabetes. Tujuan utama adalah membantu tenaga medis dalam mendiagnosis diabetes secara efisien dengan mengumpulkan dan menganalisis data pasien guna memberikan klasifikasi kesehatan yang akurat. Algoritma SVM dipilih karena tingkat akurasi yang tinggi dalam menangani data medis yang kompleks dan multidimensional, sehingga ideal untuk deteksi diabetes. Situs web yang dibangun mengintegrasikan SVM untuk memproses informasi dan menghasilkan prediksi yang tepat mengenai status kesehatan pasien, serta menyediakan notifikasi tindak lanjut guna meningkatkan intervensi medis dan manajemen diabetes. Antarmuka yang ramah pengguna memungkinkan tenaga medis memasukkan dan mengambil data pasien dengan mudah, sehingga mempercepat proses diagnosis dan meningkatkan hasil kesehatan pasien.
Penelitian ini berhasil mengembangkan situs web deteksi diabetes berbasis algoritma Support Vector Machine (SVM) yang menunjukkan akurasi tinggi dalam mengklasifikasikan kondisi diabetes berdasarkan data medis pasien.Integrasi SVM ke dalam situs web mempermudah proses deteksi dan manajemen diabetes, sehingga tenaga medis dapat melakukan diagnosis secara cepat dan tepat serta meningkatkan kesadaran pasien akan pentingnya pemeriksaan rutin.Dengan demikian, situs web ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas hidup penderita diabetes dan mendukung sistem kesehatan melalui pelayanan yang lebih baik.
Penelitian selanjutnya dapat menguji kinerja model SVM dengan data multi‑pusat yang mencakup variasi populasi pasien lebih luas untuk menilai generalisasi dan robustitas algoritma dalam konteks klinis yang beragam. Selanjutnya, studi komparatif antara SVM dan algoritma pembelajaran mesin lainnya, seperti Random Forest atau jaringan saraf dalam bentuk ensemble, dapat dieksplorasi untuk meningkatkan akurasi prediksi serta mengidentifikasi kombinasi model optimal bagi deteksi diabetes. Terakhir, integrasi sensor kesehatan real‑time melalui aplikasi mobile dan analisis penjelas (explainable AI) pada prediksi SVM dapat diteliti guna mengevaluasi dampak penggunaan teknologi tersebut terhadap kepatuhan pasien, keputusan klinis, dan pemahaman tenaga medis terhadap faktor‑faktor risiko yang mempengaruhi hasil diagnosis.
- Development of Machine Lerning-Based Website for Diabetes Patient Health Classification | Tech-E. development... jurnal.ubd.ac.id/index.php/te/article/view/3184Development of Machine Lerning Based Website for Diabetes Patient Health Classification Tech E development jurnal ubd ac index php te article view 3184
- Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Random Forest | Jurnal Minfo Polgan. penyakit jantung... jurnal.polgan.ac.id/index.php/jmp/article/view/13214Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Random Forest Jurnal Minfo Polgan penyakit jantung jurnal polgan ac index php jmp article view 13214
| File size | 473.79 KB |
| Pages | 10 |
| DMCA | Report |
Related /
AMIKLPSAMIKLPS Hasil pengujian menunjukkan aplikasi berfungsi baik dengan tingkat keberhasilan black box 97,6%, validasi ahli IT 89,3%, validasi materi 98%, serta tingkatHasil pengujian menunjukkan aplikasi berfungsi baik dengan tingkat keberhasilan black box 97,6%, validasi ahli IT 89,3%, validasi materi 98%, serta tingkat
AMIKLPSAMIKLPS Model BERT mampu memberikan performa yang cukup baik dengan akurasi tertinggi mencapai 92,47% pada pembagian data stratified. Proses preprocessing yangModel BERT mampu memberikan performa yang cukup baik dengan akurasi tertinggi mencapai 92,47% pada pembagian data stratified. Proses preprocessing yang
STTDBSTTDB Rangkaian sensor digunakan untuk membaca tekanan (pressure). Sensor yang digunakan adalah sensor Wisner WPT-83G-E4G4 (Pressure Transmitter). Dalam melakukanRangkaian sensor digunakan untuk membaca tekanan (pressure). Sensor yang digunakan adalah sensor Wisner WPT-83G-E4G4 (Pressure Transmitter). Dalam melakukan
UnmulUnmul Metode: Penelitian uji diagnostik cross-sectional dilakukan di RSUD IA Moeis Samarinda (Januari–Maret 2024) dengan sampel 166 pasien trauma (kriteriaMetode: Penelitian uji diagnostik cross-sectional dilakukan di RSUD IA Moeis Samarinda (Januari–Maret 2024) dengan sampel 166 pasien trauma (kriteria
THEHIPKNEEJOURNALTHEHIPKNEEJOURNAL Pada 2 hari setelah operasi, pasien dapat melakukan ekstensi penuh lutut dan fleksi lutut sekitar 120 derajat dengan nyeri minimal. Evaluasi radiografiPada 2 hari setelah operasi, pasien dapat melakukan ekstensi penuh lutut dan fleksi lutut sekitar 120 derajat dengan nyeri minimal. Evaluasi radiografi
UMAUMA 3) Kekerasan seksual paling sering terjadi pada siang dan malam hari, dan kekerasan seksual berdasarkan penelitian ini lebih sering dilakukan oleh warga3) Kekerasan seksual paling sering terjadi pada siang dan malam hari, dan kekerasan seksual berdasarkan penelitian ini lebih sering dilakukan oleh warga
UMBUMB Untuk mengoptimalkan kinerja PSS-Penyimpanan Energi, metode PSO digunakan untuk optimasi parameter optimal. Algoritma PSO melakukan optimasi dengan baik,Untuk mengoptimalkan kinerja PSS-Penyimpanan Energi, metode PSO digunakan untuk optimasi parameter optimal. Algoritma PSO melakukan optimasi dengan baik,
ACTAMEDINDONESACTAMEDINDONES Penyakit Graves merupakan gangguan autoimun yang ditandai dengan adanya antibodi terhadap reseptor hormon perangsang tiroid, menyebabkan hipertiroidisme,Penyakit Graves merupakan gangguan autoimun yang ditandai dengan adanya antibodi terhadap reseptor hormon perangsang tiroid, menyebabkan hipertiroidisme,
Useful /
UNISMUNISM Kadar glukosa darah yang tidak terkontrol pada penderita dapat menyebabkan berbagai komplikasi, termasuk mikroangiopati, yaitu masalah pada pembuluh darahKadar glukosa darah yang tidak terkontrol pada penderita dapat menyebabkan berbagai komplikasi, termasuk mikroangiopati, yaitu masalah pada pembuluh darah
UNISMUNISM Tujuan: Penelitian ini bertujuan menggambarkan pola aktifitas fisik, pola makan harian dan status berat badan yang dinilai berkontribusi sebagai pencetusTujuan: Penelitian ini bertujuan menggambarkan pola aktifitas fisik, pola makan harian dan status berat badan yang dinilai berkontribusi sebagai pencetus
BUDDHI DHARMABUDDHI DHARMA Sistem Manajemen Pengetahuan (KMS) yang dibangun dapat memudahkan petugas medis Puskesmas untuk mengelola pengetahuan yang ada di lingkungan Puskesmas.Sistem Manajemen Pengetahuan (KMS) yang dibangun dapat memudahkan petugas medis Puskesmas untuk mengelola pengetahuan yang ada di lingkungan Puskesmas.
BUDDHI DHARMABUDDHI DHARMA The sensors used can detect various air pollutants with high accuracy. The OTA method allows device firmware updates to be performed wirelessly, increasingThe sensors used can detect various air pollutants with high accuracy. The OTA method allows device firmware updates to be performed wirelessly, increasing