Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Membantu Diagnosis Penyakit Pneumonia Anak

Pneumonia merupakan penyakit yang dapat menyerang semua kalangan umur, mulai dari balita sampai dengan dewasa. Dokter sering menemukan pasien yang datang ke rumah sakit sudah mengalami pneumonia berat. Pneumonia memiliki beberapa tingkatan klasifikasi, ada pneumonia ringan dan pneumonia berat. Karen...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Numan Numan, Sri Kusumadewi, Nurlaili Muzayyanah
Formato:	article
Lenguaje:	EN
Publicado:	UIR Press 2020
Materias:	diagnosis fuzzy tsukamoto pneumonia Computer software QA76.75-76.765 Information technology T58.5-58.64 Computer engineering. Computer hardware TK7885-7895
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/4d239a62fd6645e2b9765303fcd606be
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:4d239a62fd6645e2b9765303fcd606be
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:4d239a62fd6645e2b9765303fcd606be2021-11-04T09:51:54ZSistem Inferensi Fuzzy Untuk Membantu Diagnosis Penyakit Pneumonia Anak2528-40612528-405310.25299/itjrd.2020.vol5(1).5088https://doaj.org/article/4d239a62fd6645e2b9765303fcd606be2020-07-01T00:00:00Zhttps://journal.uir.ac.id/index.php/ITJRD/article/view/5088https://doaj.org/toc/2528-4061https://doaj.org/toc/2528-4053Pneumonia merupakan penyakit yang dapat menyerang semua kalangan umur, mulai dari balita sampai dengan dewasa. Dokter sering menemukan pasien yang datang ke rumah sakit sudah mengalami pneumonia berat. Pneumonia memiliki beberapa tingkatan klasifikasi, ada pneumonia ringan dan pneumonia berat. Karena pneumonia memiliki beberapa tingkatan klasifikasi sehingga memungkinkan gejala yang dialami juga berbeda. Ketepatan dalam penegakan diagnosis sangat penting, karena kesalahan diagnosis dapat berakibat fatal pada kesehatan anak. Penelitian ini menggunakan fuzzy tsukamoto untuk membantu diagnosis pnuemonia anak. Input sistem diperoleh dari gejala klinis yang diderita anak, seperti batuk, sesak napas, napas cepat, retraksi dan lainya. Basis pengetahuan diperoleh dari pakar dan dibangun dengan kaidah (IF-THEN). Selanjutnya fire strength yang diperoleh pada setiap aturan fuzzy dikomposisikan menggunakan rata-rata terbobot. Hasil rata-rata terbobot ini merupakan output diagnosis penyakit. Berdasarkan hasil uji coba dengan 10 data uji, fuzzy tsukamoto berhasil memberikan rekomendasi diagnosis 8 dari 10 data yang sesuai dengan hasil rekam medis. Fuzzy tsukamoto memberikan akurasi sebesar 80%, sensitifitas sebesar 75% dan spesitifitas sebesar 83%.Numan NumanSri KusumadewiNurlaili MuzayyanahUIR Pressarticlediagnosisfuzzy tsukamotopneumoniaComputer softwareQA76.75-76.765Information technologyT58.5-58.64Computer engineering. Computer hardwareTK7885-7895ENIT Journal Research and Development, Vol 5, Iss 1, Pp 53-62 (2020)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	EN
topic	diagnosis fuzzy tsukamoto pneumonia Computer software QA76.75-76.765 Information technology T58.5-58.64 Computer engineering. Computer hardware TK7885-7895
spellingShingle	diagnosis fuzzy tsukamoto pneumonia Computer software QA76.75-76.765 Information technology T58.5-58.64 Computer engineering. Computer hardware TK7885-7895 Numan Numan Sri Kusumadewi Nurlaili Muzayyanah Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Membantu Diagnosis Penyakit Pneumonia Anak
description	Pneumonia merupakan penyakit yang dapat menyerang semua kalangan umur, mulai dari balita sampai dengan dewasa. Dokter sering menemukan pasien yang datang ke rumah sakit sudah mengalami pneumonia berat. Pneumonia memiliki beberapa tingkatan klasifikasi, ada pneumonia ringan dan pneumonia berat. Karena pneumonia memiliki beberapa tingkatan klasifikasi sehingga memungkinkan gejala yang dialami juga berbeda. Ketepatan dalam penegakan diagnosis sangat penting, karena kesalahan diagnosis dapat berakibat fatal pada kesehatan anak. Penelitian ini menggunakan fuzzy tsukamoto untuk membantu diagnosis pnuemonia anak. Input sistem diperoleh dari gejala klinis yang diderita anak, seperti batuk, sesak napas, napas cepat, retraksi dan lainya. Basis pengetahuan diperoleh dari pakar dan dibangun dengan kaidah (IF-THEN). Selanjutnya fire strength yang diperoleh pada setiap aturan fuzzy dikomposisikan menggunakan rata-rata terbobot. Hasil rata-rata terbobot ini merupakan output diagnosis penyakit. Berdasarkan hasil uji coba dengan 10 data uji, fuzzy tsukamoto berhasil memberikan rekomendasi diagnosis 8 dari 10 data yang sesuai dengan hasil rekam medis. Fuzzy tsukamoto memberikan akurasi sebesar 80%, sensitifitas sebesar 75% dan spesitifitas sebesar 83%.
format	article
author	Numan Numan Sri Kusumadewi Nurlaili Muzayyanah
author_facet	Numan Numan Sri Kusumadewi Nurlaili Muzayyanah
author_sort	Numan Numan
title	Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Membantu Diagnosis Penyakit Pneumonia Anak
title_short	Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Membantu Diagnosis Penyakit Pneumonia Anak
title_full	Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Membantu Diagnosis Penyakit Pneumonia Anak
title_fullStr	Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Membantu Diagnosis Penyakit Pneumonia Anak
title_full_unstemmed	Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Membantu Diagnosis Penyakit Pneumonia Anak
title_sort	sistem inferensi fuzzy untuk membantu diagnosis penyakit pneumonia anak
publisher	UIR Press
publishDate	2020
url	https://doaj.org/article/4d239a62fd6645e2b9765303fcd606be
work_keys_str_mv	AT numannuman sisteminferensifuzzyuntukmembantudiagnosispenyakitpneumoniaanak AT srikusumadewi sisteminferensifuzzyuntukmembantudiagnosispenyakitpneumoniaanak AT nurlailimuzayyanah sisteminferensifuzzyuntukmembantudiagnosispenyakitpneumoniaanak
_version_	1718444898991996928

Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Membantu Diagnosis Penyakit Pneumonia Anak

Ejemplares similares