SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT OVARIUM MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY SUGENO BERBASIS WEBSITE

research
  • 27 Apr
  • 2021

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT OVARIUM MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY SUGENO BERBASIS WEBSITE

ABSTRAK

 

 

Jamaludin Firdaus (19162050), Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ovarium Menggunakan Metode Logika Fuzzy Sugeno Berbasis Website

 

Gangguan pada ovarium umumnya seperti kista ovarium, kanker ovairum, PCOS, Ooforitis dan Menopause Dini (Adrian, 2019). Kemenkes mengemukakan angka kejadian salah satu gangguan ovarium yaitu kista ovarium di Indonesia pada tahun 2015 sebanyak 23.400 orang dan meninggal sebanyak 13.900 orang. Angka kematian yang tinggi ini disebabkan karena penyakit ini pada awalnya bersifat asimptomatik dan baru menimbulkan keluhan apabila sudah terjadi metastasis sehingga 60-70 % pasien datang pada stadium lanjut (Kurniawaty, 2019). Pada penelitian sistem pakar sebelumnya yang berhubungan dengan diagnosa penyakit kista ovarium menggunakan metode certainty factor dengan hasil penelitian tersebut memiliki nilai keakuratan sebesar 87,5 % dan nilai ke-erroran dari sistem pakar ini adalah 12,5 % (Zahroh dan Findawati, 2018). Ada pula sistem pakar untuk mengidentifikasi kista ovarium menggunakan metode depth-first search dengan 100 node mendapatkan tingkat akurasi mencapai 76,67% (Arif, dkk, 2016). Dalam penelitian ini metode yang akan digunakan adalah Logika Fuzzy Sugeno. Metode sugeno yang merupakan suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan kriteria tertentu berupa aturan-aturan atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan (Putri dan Effendi, 2017). Dengan harapan sistem pakar ini dapat diakses dengan mudah dan dapat membantu masyarakat dalam mendiagnosa ganguan ovarium dengan akurat.


ABSTRACT

 

Jamaludin Firdaus (19162050), Expert System for Diagnosing Ovarian Diseases Using a Website-Based Fuzzy Sugeno Logic Method

 

Disorders of the ovary generally such as ovarian cysts, ovair cancer, PCOS, Oophoritis and Early Menopause (Adrian, 2019). The Ministry of Health stated the incidence of one ovarian disorder, namely ovarian cysts in Indonesia in 2015 as many as 23,400 people and as many as 13,900 people died. This high mortality rate is caused because the disease is initially asymptomatic and only causes complaints when metastases have occurred so that 60-70% of patients present at an advanced stage (Kurniawaty, 2019). In previous expert system research related to the diagnosis of ovarian cyst disease using the certainty factor method with the results of this study has an accuracy value of 87.5% and the value of error in this expert system is 12.5% ​​(Zahroh and Findawati, 2018). There is also an expert system to identify ovarian cysts using depth-first search method with 100 nodes getting an accuracy rate of 76.67% (Arif, et al, 2016). In this research the method to be used is Fuzzy Sugeno Logic. Sugeno method which is a method of decision making to determine the best alternative from a number of alternatives based on certain criteria in the form of rules or standards used in decision making (Putri and Effendi, 2017). It is hoped that this expert system can be accessed easily and can help the public in diagnosing ovarian disorders accurately.

 


 

Unduhan

 

REFERENSI

DAFTAR PUSTAKA

 

Adrian, D. K. (2019). Tiga Jenis Gangguan pada Indung Telur Berdasarkan Gejalanya. Www.Alodokter.Com.

Arif, F. A., Purwanti, E., & Soelistiono, S. (2016). Perancangan Aplikasi Identifikasi Kista Ovarium Berbasis Sistem Cerdas. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 14(1), 1–20.

Dewi, C. K. (2018). Kombinasi Fuzzy Logic Dan Metode Certainty Factor Dalam Mendiagnosa Penyakit Kista Ovarium. Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya.

Gusman, A. P. (2015). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Gangguan Autis Pada Anak Dengan Metode Forward Chaining. 1, 25–42.

Haviluddin, Haryono, A. T., & Rahmawati, D. (2016). Aplikasi Program PHP dan MySQL. Mulawarman University Press, 53(9), 1689–1699. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004

Indrajani. (2015). Database Design. PT Elex Media Komputindo.

Irnawati, O., & Listianto, G. B. A. (2018). Metode Rapid Application Development (RAD) pada Perancangan Website Inventory PT. SARANA ABADI MAKMUR BERSAMA (S.A.M.B) JAKARTA. Evolusi : Jurnal Sains Dan Manajemen, 6(2), 12–18. https://doi.org/10.31294/evolusi.v6i2.4414

Munawar. (2018). Perancangan Sistem Berorientasi Objek dengan UML. Informatika.

Putri, A. D., & Effendi. (2017). Fuzzy Logic Untuk Menentukan Lokasi Kios Terbaik Di Kepri Mall Dengan Menggunakan Metode Sugeno. Jurnal Edik Informatika, 1, 45–49.

Rahakbauw, D. L. (2015). Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Permintaan (Studi Kasus: Pabrik Roti Samarinda Ambon). Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 9(2), 121–134.

Setiawati, L. S., Budiman, I., & Soesanto, O. (2016). Penerapan Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi. In Kumpulan JurnalL Ilmu Komputer (KLIK) (Vol. 04, Issue 01).

Shofia, E. N., Putri, R. R. M., & Arwan, A. (2017). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Demam : DBD , Malaria dan Tifoid Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor – Certainty Factor. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(5), 426–435. http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/122

Suardika, K. W., Gandhiadi, G. K., & Harini, L. P. I. (2018). Perbandingan Metode Tsukamoto, Metode Mamdani Dan Metode Sugeno Untuk Menentukan Produksi Dupa (Studi Kasus: CV. Dewi bulan). E-Jurnal Matematika, 7(2), 180–186.

Sulistyaningrum, D. R., Setiyono, B., Arif, D. K., Sanjoyo, B. A., & Lukitosari, V. (2018). Pengembangan Aplikasi Perpustakaan Berbasis Web pada SD Luqman Al Hakim Surabaya. SEWAGATI, 2(2), 96–101. https://doi.org/10.12962/j26139960.v2i2.4583

Warman, I., & Ramdaniansyah, R. (2018). Analisis Perbandingan Kinerja Query Database Management System (RDMS) Antara MySQL 5.7.16 Dan Mariabd 10.1. Jurnal Teknoif, 6(1), 32–41. https://doi.org/10.21063/jtif.2018.v6.1.32-41

Zahroh, N., & Findawati, Y. (2018). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kista Ovarium Menggunakan metode Certainty Factor Berbasis Web. Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika Dan Komputer, 8(2), 76–80. 

Cari

Bidang Ilmu

Kategori

Kiriman Terbaru