APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT KEPALA PRIMER DENGAN METODE FUZZY LOGIC

Abrooriansyah, Hilmi (2020) APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT KEPALA PRIMER DENGAN METODE FUZZY LOGIC. Diploma thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.

[img]
Preview
Text
Abstrak.pdf

Download (185kB) | Preview
[img]
Preview
Text
COVER.pdf

Download (435kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR ISI.pdf

Download (523kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN PENGESAHAN FULL TANDA TANGAN.pdf

Download (1MB) | Preview
[img] Text
Bab 1-5 full.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (7MB)

Abstract

Sakit kepala primer merupakan suatu kondisi yang terdapat rasa sakit di dalam kepala atau sakit di belakang leher atau punggung bagian atas. Pada penelitian ini akan meneliti tentang penyakit kepala primer, dikarenakan jenis sakit kepala ini merupakan jenis penyakit yang paling umum dan sampai dengan 90% orang dewasa mengalami atau akan mengalami jenis sakit kepala ini. Akan tetapi banyak diantara mereka tidak tahu penyakit kepala primer apa yang mereka derita. Dalam penelitian ini, untuk menentukan penyakit kepala primer yang diderita oleh penderita digunakanlah sebuah metode Fuzzy Logic Tsukamoto. Metode Fuzzy Tsukamoto ini yang dilakukan pertama kali untuk menentukan fungsi keanggotaannya, kemudian menentukan rule, dan nantinya kategori akan dibagi ke masing-masing kelompok sesuai dengan rule yang diterapkan. Proses selanjutnya adalah defuzzyfikasi atau rata-rata terpusat (Center Average Defuzzifier). Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini adalah dengan menggunakan metode Fuzzy Logic Tsukamoto ini dapat menentukan penyakit apa yang diderita oleh pasien penyakit kepala primer tersebut. Kata Kunci: Sakit Kepala Primer, Sistem Pakar, Fuzzy Logic Tsukamoto

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Sakit Kepala Primer, Sistem Pakar, Fuzzy Logic Tsukamoto
Subjects: Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User: Eny Suparny
Date Deposited: 09 Aug 2021 08:48
Last Modified: 09 Aug 2021 08:48
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/26509

Actions (login required)

View Item View Item