Penerapan Metode Naive Bayes untuk Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Berbasis Web

Penerapan Metode Naive Bayes untuk Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Berbasis Web

• By Hamid, Abdul;
• Skripsi
• 701
• 1-63

ABSTRAK

 

Penerapan Metode Naive Bayes untuk Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue Berbasis Web, (11151180) Abdul Hamid.

 

Penyakit demam berdarah merupakan penyakit infeksi yang disebabkan oleh virus dengue dan ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegepty dan Aedes albopictus. Demam berdarah dengue merupakan salah satu penyakit menular yang sering menimbulkan wabah dan menyebabkan kematian. Diperlukan adanya suatu desain aplikasi sistem pakar yang digunakan untuk mempermudah dalam penanganan. Naive  Bayes  merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan (Saleh, 2015:209). Dalam penelitian ini akan dilakukan analisa data penyakit demam berdarah dengue menggunakan metode naive bayes dengan menggunakan beberapa variabel yaitu jenis kelamin, usia, tingkat kesadaran, akral dingin, pendarahan (hidung/gusi/BAB) atau BAB berwarna hitam, bintik merah, demam, nadi lemah dan muntah. Agar mendapatkan nilai informasi yang lebih cepat dan fleksibel, aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit dbd ini dibuat dengan aplikasi berbasis web, sehingga bisa diakses masyarakat secara luas, selain itu aplikasi ini dapat juga membantu para medis untuk melakukan pengambilan keputusan dalam mendiagnosa penyakit dbd. Dari 198 jumlah kasus yang terdiri dari 103 kasus pasien yang terjangkit penyakit dbd dan 95 kasus pasien yang tidak terjangkit penyakit dbd yang didapat dari UPTD Puskesmas Caringin, maka didapatkan 12 rule yang dihasilkan dari wawancara dengan para pakar dengan jumlah class tidak sebanyak 7 rule dan jumlah class ya sebanyak 5 rule, sehingga dapat disimpulkan bahwa penelitian yang diimplementasikan ke dalam aplikasi web ini dapat membantu para pengguna khususnya para orang tua dalam mendiagnosa penyakit demam berdarah dengue.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ABSTRACT

 

Application of Naive Bayes Method for Diagnosis of Dengue Fever Web Based, (11151180) Abdul Hamid. 

 

Dengue fever is an infectious disease caused by the dengue virus and is transmitted by the bite of Aedes aegypti and Aedes albopictus. Dengue hemorrhagic fever is a contagious disease that often cause epidemic and causes of death. There needs to be a design expert system application that is used for ease in handling. Naive Bayes is a simple probabilistic classification which calculates a set of probabilities by summing the frequency and the combined value of a given dataset (Saleh, 2015: 209). In this research will be conducted data analysis dengue fever using Naive Bayes using several variables: gender, age, level of consciousness, akral cold, bleeding (nose / gum / BAB) or Chapter black, red spots, fever, pulse weak and vomiting. In order to obtain the value of information faster and more flexible, application of expert systems to diagnose dengue fever was made with web-based applications, so it can be accessible to the wider community, in addition to this application can also help medical workers to make decisions in diagnosing fever dengue. From 198 the number of cases consisted of 103 cases of patients who contracted the disease dbd and 95 cases of patients who are not infected dbd obtained from UPTD Puskesmas Caringin, then obtained 12 rule resulting from interviews with experts with the number of the class is not as much as 7 rule and number yes class as much as 5 rule, so it can be concluded that the research that is implemented into a web application can help users, especially parents in diagnosing dengue fever.

Keywords: Expert System, Method Naive Bayes, Dengue Fever, Web Applications

 

 

 

 

 

• Katakunci Sistem Pakar, Metode Naive Bayes, Penyakit Demam Berdarah Dengue, Aplikasi Web
• URL http://
• Penerbit STMIK Nusa Mandiri, Sukabumi Jawa Barat

REFERENSI

                                    DAFTAR PUSTAKA        

 

Aditya, & Alan, N. (2011). Jago Php & MySQL. Bekasi: Dunia Kompuer.

Aprilia C, D., Baskoro, D. A., Ambarwati, L., & Wicaksana, I. W. (2013). Belajar Data Mining dengan Rapid Miner. Jakarta: Open Content model.

Azis, S. (2013). Gampang & Gratis Membuat Website. Jakarta Pusat: Kunci Komunikasi.

Ellitan, L., & Lina , A. (2007). Sistem Informasi Manajemen. Bandung: Alfabeta.

Junianto, Erfian dan Yusa Primaesha. (2015). Perancangan Sistem Tracking Invoice Laboratorium Pada PT. SucuFindo (Persero) Bandung. ISSN: 2355-6579. Bandung. Informatika. Vol. II, No. 2, September 2015. Diambil dari:

http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/viewFile/133/107. (26 April 2016).

 

Pusat Data dan Surveilans Epidemiologi Kementrian Kesehatan RI. 2010. Demam Berdarah Dengue Jakarta: Buletin Jendela Epidemiologi, ISSN:2087-1546  Volume 2 (Agustus 2010).

Ramadhani, Purnama, dkk. 2012. Sistem Pakar Diagnosa Infeksi Penyakit Tropis Berbasis Web. Riau: Jurnal Teknik Informatika Vol.1 September 2012.

Rosa, A., & M. Shalahuddin. (2013). Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Informatika.

Saleh, Alfa. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi Naive Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. ISSN: 2354-5771. Citec Journal. Vol. 2, No.3, Mei 2015-Juli 2015. Diambil dari: https://www.researchgate.net/publication/304284464_Implementasi_Metode_Klasifikasi_Naive_Bayes_Dalam_Memprediksi_Besarnya_Penggunaan_Listrik_Rumah_Tangga. (26 April 2016).

Sari, Nur  Anjas. 2013. Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Menggunakan Metode Certainty Factor. ISSN: 2301-9425. Medan: Pelita Informatika Budi Darma Volume.IV Nomor:3, Agustus 2013.

Simarmata, Janner dan Iman Paryudi. (2010). Basis Data. Yogyakarta: Andi

Swastika, & Windra. (2006). PHP 5 & MySQL 4 Proyek Shopping Cart 1. Malang: Dian Rakyat.

Tyasti, Avia Enggar, Dwi Ispriyanti dan Abdul Hoyyi. (2015). Algoritma Itterative Dichomotiser (ID3) Untuk Mengidentifikasi Data Rekam Medis (Studi Kasus Penyakit Diabetes Mellitus Di Balai Kesehatan Kementrian Perindustrian, Jakarta). ISSN: 2339-2541. Jakarta: Jurnal Gaussian.Volume 4 Nomor 2 Tahun 2015. Diambil dari: http://download.portalgaruda.org/article.php?article=327547&val=4706&title=ALGORITMA%20ITERATIVE%20DICHOTOMISER%203%20(ID3)%20UNTUK%20MENGIDENTIFIKASI%20DATA%20REKAM%20ME (29 April 2016).

World Health Organization . Dengue and severe dengue. Di ambil dari: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs117/en/. (25 November 2016).

Wahyono, Tri Yunis Miko, dkk. 2010. Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Demam Berdarah dan Upaya Penanggulangannya Di Kecamatan Cimanggis, Depok, Jawa Barat. Jakarta: Buletin Jendela Epidemiologi Demam Berdarah Dengue ISSN:2087-1546  Volume 2, Agustus 2010.

Wulan, Rayung, Mei Lestari dan Ni Wayan Parwati S. (2014). Perancangan Sistem Pakar Penentu Proses Persalinan Dengan Metode Naive Bayes Pada Kepulauan Di Daerah Terpencil Penebel Tabanan Bali. ISSN: 2089-9813. Yogyakarta: Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2014 (SENTIKA 2014). Diambil dari: https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:55TmzxRIUDEJ:https://fti.uajy.ac.id/sentika/publikasi/makalah/2014/%2879%29.pdf+&cd=6&hl=id&ct=clnk&client=firefox-beta (29 April 2016).

Widodo, P. P., & Herlawati. (2011). Menggunakan UML. Bandung: Informatika.

Widodo, P. P., & Rahmadya Trias Handayanto, H. (2013). Penerapan Data Mining Dengan Matlab. Bandung: Rekayasa Sains.