Implementasi Case Based Reasoning Mendiagnosa Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Probabilistic Symmetric

Rizal Rachman

Sari


Penyakit stroke merupakan salah satu penyakit yang cukup berbahaya di Indonesia. Penyakit yang diawali dengan tanda seperti mati rasa yang berada di wajah, kaki, lengan, ataupun di sisi salah satu tubuh, disertai dengan adanya kebingungan dan sulit untuk bicara. Penyakit stroke merupakan suatu penyakit yang berhubungan dengan aliran darah ke otak. Mengingat sedikitnya dokter spesialis saraf di berbagai daerah di Indonesia serta keterbatasan waktu dan tenaga seorang dokter dalam melayani masyarakat luas sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang mampu membantu mendiagnosa penyakit stroke. Sistem pakar dapat memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli. Perhitungan ketidakpastian dalam sistem pakar dapat dilakukan dengan beberapa metode ketidakpastian. Case based reasoning merupakan sebuah paradigma utama dalam penalaran otomatis (automated reasoning) dan mesin pembelajaran (machine learning). Untuk mencari jarak terdekat dari tiap tiap kasus dan mencari ukuran kemiripan (similaritas) kasus lama dengan kasus baru, dalam penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan algoritma similaritas probabilistic symmetric. Dalam penelitian ini, telah dibuat web aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit stroke sehingga dapat membantu masyarakat/pengguna dalam mendiagnosa awal gejala penyakit stroke tanpa menemui seorang dokter.


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Aconcagua, P. A., & Wibisono, S. (2017). Case Based Reasoning Untuk Mendeteksi Hama Dan Penyakit Tanaman Anggrek Dendrobium Menggunakan Algoritma Similaritas Probabilistic Symmetric. Prosiding SINTAK, 147–154.

Fanny, R. R., Hasibuan, N. A., & Buulolo, E. (2017). Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Asidosis Tubulus Renalis Menggunakan Metode Certainty Factor Dengan Penelusuran Forward Chaining. Media Informatika Budidarma, 1(1), 13–16.

Gulo, A., & Syahrizal, M. (2018). Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hemofilia Pada Manusia Menerapkan Metode Case Based Reasoning. Pelita Informatika, 17(1), 24–29.

Kanggeraldo, J., Sari, R. P., & Zul, M. I. (2018). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Stroke Hemoragik dan Iskemik Menggunakan Metode Dempster Shafer. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 2(2), 498–505. https://doi.org/10.29207/resti.v2i2.268

Minarni, Warman, I., & Handayani, W. (2017). Case-Based Reasoning (Cbr) Pada Sistem Pakar Identifikasi Hama Dan Penyakit Tanaman Singkong Dalam Usaha Meningkatkan Produktivitas Tanaman Pangan. 5(1), 41–47. https://doi.org/10.21063/JTIF.2017.V5.1.41-47

Pahlawan, A., & Wibisono, S. (2017). IMPLEMENTASI CASE BASED REASONING UNTUK SISTEM DIAGNOSIS HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN CABE MERAH MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMILARITAS NEYMAN.

Puspitasari, T., Susillo, B., & Coastera, F. (2016). Implementasi Metode Dempster-Shafer dalam Sistem Pakar Diagnosa Anak Tunagrahita Berbasis Web. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, 4(1), 1–13.

Putri, T., Andreswari, D., & Efendi, R. (2016). Implementasi Metode CBR (Case-Based Reasoning) Dalam Pemilihan Pestisida Terhadap Hama Padi Sawah Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour (K-NN) (Studi Kasus Kabupaten Seluma). Jurnal Rekursif, Universitas Bengkulu, 4(1), 80–92.

Riskesdas. (2018). Hasil Utama Riset Kesehatan Dasar. Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, 1(1), 1–200. https://doi.org/1 Desember 2013

Utomo, D. P., & Nasution, S. D. (2016). Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Toner Dengan Menggunakan Metode Case Based-Reasoning. Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), 3–6.

Wijayanti, P., & Fadlil, A. (2014). SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA JENIS PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR. 2, 691–700.

Zainuddin, M., Hidjah, K., & Tunjung, I. W. (2016). Penerapan Case Based Reasoning (CBR) Untuk Mendiagnosis Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. 21–26.




DOI: https://doi.org/10.31294/ji.v8i1.8563

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


##submission.license.cc.by4.footer##

Index by:

  
 
   
  worldcat    
 dipublikasikan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika dengan dukungan Relawan Jurnal Indonesia

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License