ac

Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Malaria Dengan Metode Naive Bayes Puskesmas Weekombak

Authors

  • Regina Bali Ate STIMIKOM Stella Maris
  • Friden Elefri Neno STIMIKOM Stella Maris
  • Paulus Mikku Ate STIMIKOM Stella Maris

DOI:

10.47709/digitech.v3i2.2900

Keywords:

Sistem pakar, Naive Bayes, Malaria

Dimension Badge Record



Abstract

Proses perkembangan dunia medis saat ini banyak yang menggunakan komputer untuk membantu diagnosa maupun pencegahan dan penangan suatu penyakit. Selain itu sebagian besar dari masyarakat tidak terlatih secara medis, sehingga apabila mengalami gejala-gejala penyakit yang di derita tentu dapat memahami cara-cara penanggulangannya, gejala-gajela yang sebenarnya dapat ditangani lebih awal menjadi penyakit yang lebih serius akibat kurangnya pengetahuan dalam masyarakat, malaria dikenal sebagai sebuah penyakit yang cukup membahayakan. Tujuan penelitian yang dilakukan adalah menerapkan sistem pakar untuk mengidentifikasi jenis penyakit malaria berdasarkan hasil wawancara dengan pakar. Pada penelitian ini menerapkan metode naïve bayes untuk menentukan nilai tingkat penyakit yang terjadi. Pada penelitian ini hasil wawancara dengan dokter bahwa penyakit malaria terdapat 4 (empat jenis), yaitu Malaria Tertiana (Plasmodium Vivax), Malaria Quartana (Plasmodium Malaria), Malaria Tropica (Plasmodium Valciamalariam), Malaria Pernisiosa (Plasmodium Ovale) sedangkan untuk gejala  terdapat 16 gejala, dari hasil penelitian diterapkan dengan metode Naïve Bayes dan Backwrd Chaining,yaitu Naïve Bayes adalah jawaban user diproses sesuai aturan untuk dijumlahkan kemudian memberikan suatu keputusan berupa jenis penyakit malaria dan solusin Forward  Chaining adalah menelusuri aturan sesuai dengan jawaban pengguna.

Google Scholar Cite Analysis
Abstract viewed = 147 times

Downloads

ARTICLE Published HISTORY

Submitted Date: 2023-09-27
Accepted Date: 2023-10-02
Published Date: 2023-12-17

How to Cite

Ate, R. B., Neno , F. E. ., & Mikku Ate, P. . (2023). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Malaria Dengan Metode Naive Bayes Puskesmas Weekombak. Digital Transformation Technology, 3(2), 776-785. https://doi.org/10.47709/digitech.v3i2.2900