IMPLEMENTASI CASE BASED REASONING UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT MENULAR SEKSUAL MENGGUNAKAN PROBABILITAS BAYES

Manyardini, Destanty (2017) IMPLEMENTASI CASE BASED REASONING UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT MENULAR SEKSUAL MENGGUNAKAN PROBABILITAS BAYES. Other thesis, UPN "VETERAN" YOGYAKARTA.

Preview	Text COVER.pdf Download (251kB) | Preview
Preview	Text LEMBAR PENGESAHAN.pdf Download (437kB) | Preview
Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (103kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR ISI.pdf Download (208kB) | Preview

Abstract

ABSTRAK Alat reproduksi manusia adalah organ – organ yang berperan dalam sistem reproduksi dengan tujuan berkembang biak atau memperbanyak keturunan. Agar mampu menjalankan prosesnya dengan baik, maka keadaan fungsi dan struktur alat kelamin ini harus dalam keadaan normal. Salah satu penyakit pada alat reproduksi adalah penyakit menular seksual. Kurangnya pengetahuan masyarakat tentang gejala-gejala penyakit menular seksual menyebabkan keterlambatan penanganan yang membuat penyakit yang diderita menjadi lebih sulit untuk diobati dan dapat menjadi penyakit berbahaya yang dapat mengancam hidupnya. Metodologi yang dipakai untuk penelitian yaitu metode pengembangan waterfall. Sistem pakar ini menggunakan penalaran berbasis kasus dan dikombinasikan dengan Teorema Bayes dalam menentukan hasil akhir. Pembuatan sistem pakar berbasis web ini menggunakan software Notepad++, MySQL sebagai penyimpan database dan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Penelitian ini menghasilkan Implementasi Case Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit Menular Seksual Menggunakan Probabilitas Bayes sehingga dapat membantu orang awam dan pakar untuk mendiagnosa penyakit menular seksual. Hasil akhir berupa nilai prosentase penyakit yang diderita. Hak akses sistem ini ada dua yaitu user dan admin. User hanya dapat mengakses home, informasi penyakit, dan berkonsultasi. Admin dapat menggunakan fitur olah data pada data penyakit, data gejala, data kasus dan data gejala per kasus. Kata Kunci : Sistem Pakar, Case Based Reasoning, Penyakit Menular Seksual, Probabilitas Bayes, Waterfall, Web, PHP.

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Basir Umaryadi
Date Deposited:	18 Sep 2017 02:38
Last Modified:	18 Sep 2017 02:38
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/12883

Actions (login required)

View Item