DIAGNOSA PENYAKIT DENGAN GEJALA UTAMA DEMAM MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
STMIK Akakom
Author
Wibowo, Sudharmadi Bayu Jati - 065410134
Subject
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence)
Datestamp
2016-06-29 07:48:31
Abstract :
Kurangnya pengetahuan masyarakat terhadap suatu penyakit yang dideritanya kadangkala dapat mengakibatkan lambatnya penanganan klinis, maka diperlukan sebuah aplikasi yang dapat memberikan diagnosa awal akan penyakit yang diderita oleh pasien. Luasnya permasalahan yang ada, maka penulisan ini akan dibatasi dalam beberapa hal berikut ini, penyakit yang dapat dikenali oleh sistem dibatasi dengan jumlah 10, yaitu DBD, demam chikungunya, TBC, Tipus, Campak, Cacar Air, Flu Burung, Flu Babi, Influensa, dan SARS. Diagnosa ditegakkan berdasarkan gejala-gejala klinis yang dialami pasien serta hasil uji laboratorium. Sistem ini menggunakan metode algoritma pembelajaran perambatan balik dan jumlah neuron dalam layar masukan dan keluaran serta jumlah layar tersembunyi bersifat tetap. Sistem dikembangkan menggunakan tool Borlad C++ Builder 5 dan database diolah menggunakan database desktop. Sistem dapat mendiagnosa penyakit pasien berdasarkan pola gejala penyakit serta beratnya gejala yang dialami oleh pasien. Akurasi pola yang dapat dikenali sebesar 90% untuk jaringan syaraf tiruan umum dan 100% untuk jaringan syaraf tiruan medis. Untuk pengembangan sistem lebih lanjut dapat digabungkan dengan logika samar dalam pengolahan hasil perhitungan menjadi jenis penyakit yang dialami pasien. Kata Kunci : Cacar air, Campak, Demam, Demam berdarah, Demam chikungunya, Diagnosa, Flu babi, Flu burung, Influensa, Jaringan Syaraf Tiruan, Perambatan Balik, SARS, Sigmoid Bipolar, Tipus, Tuberkolosis
Kurangnya pengetahuan masyarakat terhadap suatu penyakit yang dideritanya kadangkala dapat mengakibatkan lambatnya penanganan klinis, maka diperlukan sebuah aplikasi yang dapat memberikan diagnosa awal akan penyakit yang diderita oleh pasien. Luasnya permasalahan yang ada, maka penulisan ini akan dibatasi dalam beberapa hal berikut ini, penyakit yang dapat dikenali oleh sistem dibatasi dengan jumlah 10, yaitu DBD, demam chikungunya, TBC, Tipus, Campak, Cacar Air, Flu Burung, Flu Babi, Influensa, dan SARS. Diagnosa ditegakkan berdasarkan gejala-gejala klinis yang dialami pasien serta hasil uji laboratorium. Sistem ini menggunakan metode algoritma pembelajaran perambatan balik dan jumlah neuron dalam layar masukan dan keluaran serta jumlah layar tersembunyi bersifat tetap. Sistem dikembangkan menggunakan tool Borlad C++ Builder 5 dan database diolah menggunakan database desktop. Sistem dapat mendiagnosa penyakit pasien berdasarkan pola gejala penyakit serta beratnya gejala yang dialami oleh pasien. Akurasi pola yang dapat dikenali sebesar 90% untuk jaringan syaraf tiruan umum dan 100% untuk jaringan syaraf tiruan medis. Untuk pengembangan sistem lebih lanjut dapat digabungkan dengan logika samar dalam pengolahan hasil perhitungan menjadi jenis penyakit yang dialami pasien. Kata Kunci : Cacar air, Campak, Demam, Demam berdarah, Demam chikungunya, Diagnosa, Flu babi, Flu burung, Influensa, Jaringan Syaraf Tiruan, Perambatan Balik, SARS, Sigmoid Bipolar, Tipus, Tuberkolosis
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
