SISTEM PAKAR DALAM MENGIDENTIFIKASI GEJALA STROKE MENGGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES (STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT OTAK DR. Drs. M. HATTA BUKITTINGGI)

Karim, Fajri (2021) SISTEM PAKAR DALAM MENGIDENTIFIKASI GEJALA STROKE MENGGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES (STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT OTAK DR. Drs. M. HATTA BUKITTINGGI). Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

Preview	Text THESIS_Fajri Karim_192321010_Abstrak.pdf Download (184kB) | Preview
Preview	Text THESIS_Fajri Karim_192321010_Bab 1.pdf Download (272kB) | Preview
Preview	Text THESIS_Fajri Karim_192321010_Daftar Pustaka.pdf Download (268kB) | Preview
	Text THESIS_Fajri Karim_192321010_FULLTEKS.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Penyakit stroke merupakan penyakit yang disebabkan oleh kerusakan otak yang diakibatkan gangguan dari suplai darah menuju otak. Pada saat ini umumnya masyarakat masih belum begitu mengenal bagaimana penyakit stroke ini ataupun tidak menyadari gejala yang mungkin sudah muncul sedari awal. Masyarakat juga cendrung masih ragu mengunjungi rumah sakit untuk melakukan pemeriksaan terhadap gejala yang dialaminya dan merasa menunda pemeriksaan lebih lanjut. Hal ini tentu menjadi momok yang terus membuat angka penyakit stroke semakin meningkat. Dalam membantu masyarakat dalam mengidentifikasi penyakit stroke, maka diperlukan sebuah Sistem Pakar yang mampu melakukan identifikasi jenis penyakit stroke berdasarkan gejala yang dirasakan. Data yang digunakan pada penelitian ini didapat dari Rumah Sakit Otak Dr. Drs. M. Hatta Bukittinggi yang kemudian dikembangkan ke dalam bentuk sistem berbasis website menggunakan bahasa pemrograman PHP Framework Laravel dan database MySQL. Sistem dibangun berdasarkan metode Naive Bayes yang merupakan salah satu metode Sistem Pakar yang memiliki nilai akurasi yang tinggi. Penggunaan sistem ini mampu memberikan pengetahuan kepada masyarakat akan gejala yang mungkin mengarah ke jenis penyakit stroke apa yang mungkin diderita oleh user, sehingga user dapat menjadikan hasil sistem tersebut sebagai acuan untuk mengunjungi rumah sakit dan segera mendapatkan pertolongan yang lebih terarah. Sistem ini dapat melakukan perhitungan yang cocok dengan hasil diagnosa dokter dengan nilai akurasi sebesar 80% dalam mengidentifikasi jenis penyakit stroke dari 10 sampel data yang digunakan. Kata Kunci : Sistem Pakar, Identifikasi, Gejala, Stroke, Naive Bayes.

Actions (login required)

View Item