KristinWahyuni (2011) Diagnosis Penyakit Jantung Koroner (PJK) Berdasarkan Faktor Risiko Menggunakan Metode Fuzzy Expert System (FES). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Proses diagnosa dalam dunia medis merupakan sebuah proses yang mengandung unsur ketidakpastian yang menyangkut unsur keraguan, ketidakpastian linguistik dan ketidaktepatan pengukuran yang kerapkali menjadi masalah yang rumit karena berhubungan dengan keberadaan manusia, dalam hal ini seorang ahli yang menguasai bidangnya. Seorang ahli berkaitan erat dengan sebuah pengetahuan dan intuisi yang akan mempengaruhi baik proses berpikir maupun pengambilan keputusan. Untuk itulah digunakan sistem pakar fuzzy yang merupakan gabungan antara logika fuzzy untuk mengatasi unsur ketidakpastian yang ada dan sistem pakar yang digunakan untuk mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer sehingga komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dapat dilakukan seorang ahli dalam berpikir dan mengambil keputusan. Dalam Penelitian ini disajikan sistem pakar fuzzy untuk melakukan diagnosa penyakit jantung koroner. Penyakit Jantung Koroner (PJK) merupakan ketidakseimbangan antara demand dan supply atau kebutuhan dan penyediaan oksigen otot jantung dimana terjadi kebutuhan yang meningkat atau penyediaan yang menurun atau bahkan gabungan diantara keduanya yang disebabkan oleh banyak faktor yang disebut sebagai faktor risiko. Faktor risiko yang ada diolah melalui tahapan pembentukan himpunan fuzzy, pembentukan aturan, fungsi implikasi dan komposisi serta penegasan (defuzzifikasi). Dari defuzzifikasi akan ditentukan tiga hasil PJK yaitu Normal Live, Diet atau Drug Treatment untuk tingkat risiko masing-masing. Hasil dari penelitian ini didapatkan tingkat akurasi sebesar 84%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem pakar fuzzy dapat digunakan sebagai alternatif pasien dan dokter untuk mengidentifikasi ada tidaknya penyakit jantung koroner. Selain itu, dapat diketahui juga solusi apa yang harus dilakukan dari hasil diagnosa.
English Abstract
The process of diagnosis in the medical world is a process that contains elements of uncertainty concerning the element of doubt, uncertainty and imprecision of linguistic measurement often becomes a complicated issue because it deals with human existence, in this case an expert who mastered his field. An expert is closely related to a knowledge and intuition that will affect both the process of thinking and decision making. For that use fuzzy expert system which is a combination of fuzzy logic to overcome the element of uncertainty that exists and is an expert system to adopt human knowledge into a computer so the computer can solve problems like that can be an expert in thinking and making decisions. In this study presented a fuzzy expert system for diagnosing coronary heart disease. Coronary Heart Disease (CHD) is the imbalance between demand and supply or demand and supply of oxygen the heart muscle where there has been an increased demand or reduced supply or even a combination of both caused by many factors known as risk factors. Risk factors are processed through the stages of the formation of fuzzy set, rule formation, function and composition as well as the implications of the assertion (defuzzyfication). From defuzzyfication will be determined three results is Normal Live, Diet or Drug Treatment for each risk level. The results of this study, the accuracy is 84%. From these results it can be concluded that the fuzzy expert system can be used as an alternative to patients and physicians to identify the presence or absence of coronary heart disease. In addition, the solution also can be known what to do from the diagnostic results.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2011/3/051100387 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
| Date Deposited: | 11 Feb 2011 08:39 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 08:18 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152743 |
Preview |
Text
051100387.pdf Download (4MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |