SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT SINUSITIS MENGGUNAKAN METODE BAYES

Alfansury, Muhammad Hafiz (2021) SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT SINUSITIS MENGGUNAKAN METODE BAYES. Sarjana thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

[img]
Preview
Text
SKRIPSI_MUHAMMAD HAFIZ ALFANSURY_16101152630029_ABSTRAK.pdf

Download (52kB) | Preview
[img]
Preview
Text
SKRIPSI_MUHAMMAD HAFIZ ALFANSURY_16101152630029_BAB I.pdf

Download (62kB) | Preview
[img]
Preview
Text
SKRIPSI_MUHAMMAD HAFIZ ALFANSURY_16101152630029_DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (182kB) | Preview
[img] Text
SKRIPSI_MUHAMMAD HAFIZ ALFANSURY_16101152630029_FULL TEXT.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB)

Abstract

Berbagai jenis penyakit sinusitis yang dialami oleh manusia tentu memberikan ketidak nyamanan saat beraktifitas. Pengetahuan yang minim tentang peyakit sinusitis menimbulkan keraguan dalam megidentifikasi jenis penyakit sinusitis. Penyakit sinusitis merupakan sebuah penyakit peradangan yang terjadi pada selaput lendir sinus yaitu rongga yang berisi udara dan letaknya dalam rongga kepala sekitar hidung. Jika terjadi pada bagian tulang pipi disebut sinusitis maksilaris. Yang terletak di belakang batang hidung di sudut mata disebut sinusitis etmoid. Yang terletak didahi disebut dengan sinusitis frontalis. Yang berada di belakang sinus etmoid disebut sinusitis sfeniodalis. Pada penelitian ini dijelaskan cara sistem pakar mengidentifikasi penyakit sinusitis dengan motode Bayes. Dengan menggunakan metode Bayes didapatkan pembuktian berdasarkan pengaruh yang didapatkan dari hasil observasi untuk mengetahui yang teridentifikasi penyakit sinusitis. Program Sistem Pakar ini diimplementasikan dengan Bahasa pemograman PHP dengan database MySQL berbasis Web. Sebagai hasil akhir kesimpulan sistem ini mudah digunakan dan dikembangkan serta berguna bagi yang ingin mengetahui penyakit sinusitis.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Subjects: 0 Research > Ilmu Komputer
0 Research > Ilmu Komputer > Sistem Pakar
Divisions/ Fakultas/ Prodi: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Fani Alivia S.S.i
Date Deposited: 12 Jul 2023 02:38
Last Modified: 18 Jul 2024 10:36
URI: http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/6008

Actions (login required)

View Item View Item