Sistem Pakar Untuk Deteksi Dini Penyakit Diabetes Melitus Di Puskesmas Kertosari Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Web

Araya Kusumatmaja, Febrero (2022) Sistem Pakar Untuk Deteksi Dini Penyakit Diabetes Melitus Di Puskesmas Kertosari Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Web. Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Jember.

	Text (Abstract) 1. E41171991 Febrero Araya Kusumatmaja - Abstrak.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (6kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) 2. E41171991 Febrero Araya Kusumatmaja - Bab 1.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (54kB)
	Text (Laporan Lengkap) 3. E41171991 Febrero Araya Kusumatmaja - Full Text.pdf Restricted to Registered users only Download (7MB) | Request a copy
	Text (Daftar Pustaka) 4. E41171991 Febrero Araya Kusumatmaja - Daftar Pustaka.pdf Download (50kB)

Abstract

Diabetes adalah penyakit kronis yang ditimbulkan karena kekurangan produksi insulin (hormon yang diproduksi oleh pankreas untuk mengatur tingkat glukosa) dalam tubuh manusia. Jika penyakit diabetes tidak dikontrol dengan baik, maka dapat menimbulkan berbagai komplikasi yang membahayakan nyawa penderita. Menurut survei Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), Indonesia menempati urutan ke-4 terbesar dalam jumlah penderita diabetes melitus dengan populasi 8,6 % dari total penduduk. Kecerdasan buatan adalah kegiatan menyediakan mesin seperti komputer dengan kemampuan menampilkan perilaku yang dianggap cerdas jika di amati oleh manusia. Kecerdasan buatan ini dinamakan sistem pakar. Dalam penanganan sistem pakar membutuhan pengambilan keputusan yang tepat sehingga diperlukan metode untuk membantu sistem menangani ketidakpastian data. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem yang dapat membantu tenaga kesehatan maupun masyarakat dalam melakukan deteksi dini penyakit diabetes mellitus serta memberikan saran yang berupa penanganan awal kepada pengguna. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pakar untuk mendeteksi apakah pengguna menderita penyakit diabetes mellitus ataukah tidak. Sistem ini memiliki tingkat akurasi sebesar 85%.

Actions (login required)

View Item