Manalu, Virzaniari ( 0872104 ) (2014) Metode Klasifikasi dengan Agregasi untuk Identifikasi Penyakit dengan Gejala yang Mirip. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
0872104_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (47Kb) | Preview |
|
![[img]](http://repository.maranatha.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
0872104_Appendices.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (8Mb) |
|
|
Text
0872104_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (118Kb) | Preview |
|
|
Text
0872104_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (258Kb) |
|
|
Text
0872104_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (2971Kb) |
|
|
Text
0872104_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (696Kb) |
|
|
Text
0872104_Chapter5.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (302Kb) |
|
|
Text
0872104_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (10Kb) | Preview |
|
|
Text
0872104_Cover.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (510Kb) |
|
|
Text
0872104_References.pdf - Accepted Version Download (12Kb) | Preview |
Abstract
Salah satu hal menantang dalam pengaplikasian teknologi informasi, khususnya pada bidang kedokteran, adalah untuk mendeteksi penyakit-penyakit yang mirip melalui gejala-gejala umum. Kasus yang diambil dalam penelitian tugas akhir ini adalah penyakit demam berdarah, malaria dan typhus. Sistem pakar yang dibuat memanfaatkan agregasi nilai probabilistik hasil pembelajaran mesin dengan support vector machine dan regresi logistik dalam mendiagnosa penyakit. Dengan sistem ini diharapkan dapat membantu user dalam mengambil keputusan terkait diagnosa terhadap penyakit-penyakit tersebut. Pengimplementasian sistem pakar ini dilakukan dengan memanfaatkan bahasa pemrograman Java dan perangkat Weka dengan 142 data pelatihan yang didapatkan dari data medis pasien. Hasil pengujian yang dilakukan terhadap 40 data testing oleh beberapa pakar, yang terdiri dari dua orang dokter dan lima mahasiswa kedokteran tingkat akhir, menunjukkan bahwa aplikasi yang dibuat memiliki akurasi yang setara dengan pakar dengan tingkat kepercayaan statistik sebesar 95%. Keunggulan lain dari aplikasi yang dibuat adalah dapat melakukan penyimpanan data medis dan memberikan saran untuk melakukan pengujian laboratorium atau tidak berdasarkan gejala-gejala yang dialami pasien.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Sistem Pakar, Pembelajaran Mesin, Weka, Support Vector Machine, Regresi Logistik, Demam Berdarah, Malaria, Typhus |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > 72 Information Technology Department |
| Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
| Date Deposited: | 04 Feb 2015 06:03 |
| Last Modified: | 04 Feb 2015 06:03 |
| URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/10281 |
Actions (login required)
 |
View Item |
