IMPLEMENTASI METODE TEOREMA BAYES DALAM SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GAGAL GINJAL MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PHP DAN DATABASE MYSQL

Marselopa, Gushidayat (2022) IMPLEMENTASI METODE TEOREMA BAYES DALAM SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GAGAL GINJAL MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PHP DAN DATABASE MYSQL. Sarjana thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

[img]
Preview
Text
Skripsi_Gushidayat Marselopa_17101152610563_Abstrak.pdf

Download (187kB) | Preview
[img]
Preview
Text
Skripsi_Gushidayat Marselopa_17101152610563_Bab I.pdf

Download (589kB) | Preview
[img]
Preview
Text
Skripsi_Gushidayat Marselopa_17101152610563_Daftar Pustaka.pdf

Download (405kB) | Preview
[img] Text
Skripsi_Gushidayat Marselopa_17101152610563_Full Text.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (5MB)

Abstract

Gagal ginjal Merupakan kondisi dimana ginjal kehilangan kemampuannya untuk menyaring cairan sisa-sisa makanan. Saat kondisi ini terjadi maka kadar racun dan cairan berbahaya akan terkumpul didalam tubuh dan dapat berakibat fatal. Fungsi gagal ginjal adalah menyaring darah dan mengeluarkan racun dari dalam tubuh. Gagal ginjal mengirimkan racun ke kandung kemih yang kemudian akan dikeluarkan tubuh melalui urine saat buang air keci. Kurangnya pengetahuan masyarakat mengenai gejala dan cara penanganan penyakit Gagal Ginjal merupakan salah satu faktor penyebab tingginya angka kematian akibat Gagal Ginjal. Peran sistem pakar yang disediakan dalam bentuk aplikasi sangat diperlukan untuk membantu seseorang dalam melakukan diagnosa penyakit Gagal Ginjal secara mudah dan cepat. Pada penelitian kali ini peneliti akan membangun sebuah sistem pakar dengan menggunakan metode teorema bayes dengan study kasus Rumah Sakit Umum Pusat Dr. M. Djamil Padang. Rumah Sakit Umum Pusat Dr. M. Djamil Padang (RSUP Dr. M. Djamil Padang, juga disingkat RSMDJ) adalah sebuah rumah sakit pemerintah yang beralamat di : Jl. Perintis Kemerdekaan, Sawahan Tim., Kec. Padang Tim., Kota Padang, Sumatera Barat 25171. Hasil dari penelitian ini dapat membantu dokter dan pasien dalam mendiagnosa penyakit Gagal Ginjal secara cepat dan akurat.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Subjects: 0 Research > Ilmu Komputer
0 Research > Ilmu Komputer > Sistem Pakar
Divisions/ Fakultas/ Prodi: Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi (S1)
Depositing User: Fani Alivia S.S.i
Date Deposited: 22 Jun 2023 07:09
Last Modified: 22 Jun 2023 07:09
URI: http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/5735

Actions (login required)

View Item View Item