Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositori.uma.ac.id/handle/123456789/20192
Title: | Penerapan Algoritma Certainty Factor untuk Menentukan Jenis Penyakit Malaria |
Other Titles: | Application of the Certainty Factor Algorithm to Determine the Type of Malaria |
Authors: | Marusaha, Ronal Maruli |
metadata.dc.contributor.advisor: | Novandri, Dian |
Keywords: | malaria;algoritma certainty factor;sistem pakar;expert system |
Issue Date: | 5-May-2023 |
Publisher: | Universitas Medan Area |
Series/Report no.: | NPM;188160085 |
Abstract: | Malaria merupakan salah satu jenis penyakit berbahaya yang sampai saat ini mempunyai tingkat kematian yang tinggi dan malaria juga masih menjadi permasalahan Kesehatan di Indonesia bahkan di di dunia. Terdapat beberapa jenis Malaria yang perlu diwaspadai antara lain Malaria Tertiana, Malaria Ovale, Malaria Tropika dan Malaria Malariae. Keempat jenis penyakit ini memiliki gejala yang mirip, sehingga banyak tenaga medis dan dokter yang seringkali melakukan kesalahan dalam mendiagnosis. Untuk itu diperlukan sebuah sistem yang dapat memberikan informasi bagaimana cara pencegahan serta penetuan jenis penyakit malaria. sistem yang dibangun akan mengadopsi pengetahuan dari pakar atau sering disebut dengan sistem pakar. Algoritma yang digunakan untuk mendukung sistem pakar tersebut adalah Algoritma Certainty Factor. Certainty Factor diterapkan pada sistem pakar untuk menentukan jenis penyakit malaria. sistem diujicobakan pada sejumlah variabel yang bersumber dari pakar dan pasien sehingga didapatkan hasil yang sesuai dengan perhitungan manual. Pada penelitian ini telah diuji beberapa pasien dengan gejala yang berbeda. Berdasarkan pengujian menghasilkan nilai certainty Factor yang bervariasi, nilai tertinggi yang didapatkan dari sistem dalam pengujian sebesar 92% Malaria is one hazardous disease that still has a high mortality rate, and it continues to be a major public health issue in Indonesia and around the world. It's important to be aware of the several varieties of malaria, including Malaria Tertiana, Malaria Ovale, Tropical Malaria, and Malaria Malariae. Due to the identical symptoms of these four diseases, many medical professionals and doctors frequently misdiagnose patients. Because of this, a system known as an expert system which utilizes expert knowledge is required to solve this issue. The Certainty Factor Algorithm is the algorithm that supports the expert system. To identify the type of malarial sickness, an expert system is subjected to the Certainty Factor.In order to ensure that the system's outputs matched up with manual calculations, it was tested on a variety of factors received from experts and patients. Several people with various symptoms participated in this trial. Based on testing, it generates a certainty Factor number that varies; the system's testing yielded a maximum value of 92% |
Description: | 41 Halaman |
URI: | https://repositori.uma.ac.id/handle/123456789/20192 |
Appears in Collections: | SP - Informatic Engineering |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
188160085 - Ronal Maruli Marusaha Fulltext.pdf | Cover, Abstract, Chapter I, II, III, V, Bibliography | 3.11 MB | Adobe PDF | View/Open |
188160085 - Ronal Maruli Marusaha Chapter IV.pdf Restricted Access | Chapter IV | 716.02 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.