Erinaldo, Bobby (2017) Sistem Berbasis Pengetahuan Untuk Diagnosa Suatu Penyakit Dengan Gejala Demam Pada Manusia Berbasis Mobile. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.
Full text not available from this repository.Abstract
Kesehatan adalah aset yang sangat penting bagi manusia. Banyak hal yang mempengaruhi kesehatan seseorang, mulai dari cuaca, lingkungan. Manusia tidak dapat memprediksi kapan mereka akan sakit. Contoh penyakit yang dapat datang kapan saja adalah demam. Demam adalah suatu keadaan saat suhu badan melebihi 37oC yang disebabkan oleh penyakit atau peradangan. Demam juga bisa merupakan pertanda bahwa sel antibodi manusia ( sel darah putih ) sedang melawan suatu virus atau bakteri. Demam juga sebagai gejala dari sebuah penyakit yang nantinya dapat membahayakan seseorang jika tidak ditindak lanjuti. Untuk itu demam yang sedang diderita oleh seseorang dengan mengetahui jenis dan gejala-gejala dari demam yang dialami oleh seseorang. Oleh karena itu kita bisa mendeteksi demam dari gejala-gejala tersebut. Namun setiap demam bisa memiliki beberapa gejala yang sama dengan penyakit yang lain. Sehingga kita sering kali salah dalam mengenali penyakit yang sedang diderita. Pada penelitian kali ini akan dirancang sebuah program yang bisa mengidentifikasi demam pada manusia dengan akurat. Program akan mendeteksi jenis penyakit apa saja yang mungkin sedang menjangkit seseorang dengan gejala awal demam. Program akan mengklasifikasikan gejala-gejala penyakit yang timbul pada seseorang. Kemudian dari gejala-gejala tersebut akan diukur tingkat kemungkinan setiap penyakit yang gejala awalnya demam menggunakan metode logika fuzzy. Sehingga nantinya program akan menunjukan beberapa jenis penyakit yang gejala awalnya demam. Perancangan program ini akan digunakan adalah pemograman android, sehingga nantinya program dikemas menjadi suatu aplikasi android yang bisa digunakan oleh masyarakat melalui smartphone. Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penyakit yang dapat di deteksi adalah 19 penyakit dan 56 gejala penyakit. Dengan menggunakan metode black box menghasilkan nilai 82,4 % dari hasil survey yang dilakukan. Baik survey di Puskesmas Tubagus Ismail Bawah, Rumah Sakit Hasan Sadikin, Mahasiswa, Masyarakat, Apoteker dan dokter. Program ini dapat membantu masyarakat mendiagnosa penyakit dan dapat meringankan biaya konsultasi dengan dokter.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | diagnosa, penyakit, handphone, logika fuzzy. |
| Subjects: | S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Komputer > Sistem Komputer > 2017 |
| Divisions: | Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Komputer (S1) |
| Date Deposited: | 10 Nov 2017 03:33 |
| Last Modified: | 10 Nov 2017 03:33 |
| URI: | http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/53847 |
Actions (login required)
 |
View Item |
