SISTEM PENENTUAN RISIKO PENYAKIT STROKE
MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
STUDI KASUS PUSKESMAS GLAGAH
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Muhammadiyah Gresik
Author
ALFARISI, MUHAMMAD FAID
Subject
Informatics Engineering
Datestamp
2019-03-08 04:05:00
Abstract :
Stroke adalah setiap gangguan neurologik mendadak yang terjadi akibat pembatasan atau terhentinya aliran darah melalui sistem suplai arteri otak. Stroke merupakan penyebab kematian terbanyak di Indonesia. Pelayanan pra stroke adalah kegiatan deteksi dini, penemuan dan monitoring faktor risiko stroke pada individu sehat dan berisiko di masyarakat yang dapat dilakukan oleh dokter umum, perawat dan kader kesehatan. Berdasarkan hasil penelitian dikatakan bahwa bila pengendalian stroke dilakukan dengan pendekatan faktor risiko akan mengurangi angka kecacatan. Pekerjaan dokter untuk proses diagnosa tidak mudah karena banyaknya faktor risiko yang beragam dan saling memengaruhi, contohnya kolesterol (total dan Low Density Lipoprotein) dapat menyebabkan penyakit jantung juga dapat berpengaruh terhadapat tekanan darah, jenis kelamin dapat memengaruhi nilai asam urat, asam urat juga dapat memengaruhi tekanan darah dan kadar gula dapat memengaruhi tekanan darah. Metode klasifikasi merupakan salah satu solusi yang dirasa mampu menangani proses pengklasifikasi status deteksi risiko penyakit stroke. Teknik klasifikasi yang digunakan adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN) memiliki kelebihan menghasilkan nilai error yang kecil. Algoritma KNN menggunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari sampel uji yang baru. Dekat atau jauhnya nilai tetangga biasanya dihitung berdasarkan jarak euclidean. Berdasarkan dari hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan, deteksi risiko penyakit stroke ini menggunakan algoritma KNN dengan variabel tekanan darah, kadar gula, kolesterol total, Low Density Lipoprotein, usia, jenis kelamin, asam urat, Blood Urea Nitrogen dan kreatinin.
Stroke adalah setiap gangguan neurologik mendadak yang terjadi akibat pembatasan atau terhentinya aliran darah melalui sistem suplai arteri otak. Stroke merupakan penyebab kematian terbanyak di Indonesia. Pelayanan pra stroke adalah kegiatan deteksi dini, penemuan dan monitoring faktor risiko stroke pada individu sehat dan berisiko di masyarakat yang dapat dilakukan oleh dokter umum, perawat dan kader kesehatan. Berdasarkan hasil penelitian dikatakan bahwa bila pengendalian stroke dilakukan dengan pendekatan faktor risiko akan mengurangi angka kecacatan. Pekerjaan dokter untuk proses diagnosa tidak mudah karena banyaknya faktor risiko yang beragam dan saling memengaruhi, contohnya kolesterol (total dan Low Density Lipoprotein) dapat menyebabkan penyakit jantung juga dapat berpengaruh terhadapat tekanan darah, jenis kelamin dapat memengaruhi nilai asam urat, asam urat juga dapat memengaruhi tekanan darah dan kadar gula dapat memengaruhi tekanan darah. Metode klasifikasi merupakan salah satu solusi yang dirasa mampu menangani proses pengklasifikasi status deteksi risiko penyakit stroke. Teknik klasifikasi yang digunakan adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN) memiliki kelebihan menghasilkan nilai error yang kecil. Algoritma KNN menggunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari sampel uji yang baru. Dekat atau jauhnya nilai tetangga biasanya dihitung berdasarkan jarak euclidean. Berdasarkan dari hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan, deteksi risiko penyakit stroke ini menggunakan algoritma KNN dengan variabel tekanan darah, kadar gula, kolesterol total, Low Density Lipoprotein, usia, jenis kelamin, asam urat, Blood Urea Nitrogen dan kreatinin.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
