UNDANAUNDANA

J-ICON: Jurnal Komputer dan InformatikaJ-ICON: Jurnal Komputer dan Informatika

Gastroenteritis merupakan peradangan pada lambung dan usus dengan gejala diare dan seringkali demam. Penyakit yang dimaksud adalah Buang Air Besar (BAB) berulang, lebih dari empat kali, dan jenis feses cair, yang dapat disertai darah atau lendir. Gangguan pencernaan pada penyakit ini terjadi karena virus, bakteri, atau parasit. Penyakit ini sering disepelekan karena gejalanya hampir sama dengan diare sehingga jika penanganannya kurang tepat bisa membahayakan nyawa pasien khususnya dengan kondisi yang makin melemah dan parah. Penelitian ini bertujuan untuk membuat program aplikasi sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit Gastroenteritis yang hasilnya dapat menunjukkan penyakit yang diderita oleh pasien. Ada 16 data gejala yang akan digunakan, yaitu Demam diatas 38°C, Menggigil, Sakit Kepala, Mual, Tidak Nafsu Makan, Mudah Mengantuk, Rasa Haus terus-menerus, Tinja Encer, Uring-Uringan, Perut Keram/Kembung, Dehidrasi, Penururan Berat Badan, Diare Disertai Darah, Gelisah, Lemas, Tidak ada Urine dalam popok selama 3 jam/lebih. Untuk menunjukkan persentase keyakinan, penulis memilih metode Logika Fuzzy dan Certainty Factor sebagai dasar hitung yang digunakan pada sampel arsip dari klinik dengan persentase keyakinan 100%. Berdasarkan pada uji coba sistem pakar dan nilai Certainty Factor yang dihasilkan maka bisa ditarik kesimpulan bahwa sistem pakar yang telah dibuat dapat memudahkan dalam menentukan penyakit Gastroenteritis, sehingga dapat ditanggulangi dengan baik dan benar.

Sistem pakar yang dibuat dapat memudahkan dalam menentukan penyakit Gastroenteritis.Pengujian persentase keyakinan dengan data uji menghasilkan nilai 100%.Dengan adanya sistem pakar ini, penyakit Gastroenteritis dapat ditanggulangi dengan baik dan benar.

Penelitian selanjutnya dapat mengarah pada beberapa pengembangan menarik untuk memperluas kemampuan sistem ini. Sebuah studi bisa menyelidiki bagaimana mengintegrasikan pembelajaran mesin (machine learning) ke dalam sistem. Tujuannya adalah untuk memungkinkan sistem belajar mandiri dari data pasien baru, sehingga secara otomatis memperbarui basis pengetahuan tentang gejala dan aturan diagnosis tanpa perlu input manual dari ahli secara terus-menerus. Selain itu, penelitian lain dapat membandingkan secara langsung tingkat akurasi dan kecepatan diagnosis dari metode gabungan Fuzzy dan Certainty Factor ini dengan algoritma kecerdasan buatan lain yang populer, seperti Decision Tree atau bahkan Neural Network, untuk menentukan pendekatan paling efektif dalam mengidentifikasi tingkat keparahan gastroenteritis. Terakhir, sebuah arah penelitian yang inovatif adalah mengembangkan sistem agar tidak hanya berhenti pada diagnosis, tetapi juga mampu memberikan rekomendasi tindakan medis awal yang dipersonalisasi, seperti saran hidrasi yang tepat atau indikasi jelas kapan pasien harus segera dibawa ke fasilitas medis, berdasarkan tingkat keparahan yang berhasil diidentifikasi oleh sistem.

  1. Jurnal Pendidikan Karakter. kebiasaan berperilaku hidup sehat nilai pendidikan karakter jurnal article... journal.uny.ac.id/index.php/jpka/article/view/1303Jurnal Pendidikan Karakter kebiasaan berperilaku hidup sehat nilai pendidikan karakter jurnal article journal uny ac index php jpka article view 1303
  2. J-ICON: Jurnal Komputer dan Informatika. expert system based diagnosis fuzzy method certainty factor... ejurnal.undana.ac.id/index.php/jicon/article/view/9849J ICON Jurnal Komputer dan Informatika expert system based diagnosis fuzzy method certainty factor ejurnal undana ac index php jicon article view 9849
  1. #pendidikan karakter#pendidikan karakter
  2. #tanaman cabai#tanaman cabai
Read online
File size388.9 KB
Pages7
Short Linkhttps://juris.id/p-1IK
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test