Record Details

Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Penyakit Stroke menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN) (Studi Kasus Puskesmas Kendal Kerep Kota Malang)

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Penyakit Stroke menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN) (Studi Kasus Puskesmas Kendal Kerep Kota Malang)
 
Added Entry - Uncontrolled Name Rinaldy, Yearra Taufan Ardy
Soebroto, Arief Andy
Setianto, Catur Ari
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Kedokteran, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Stroke merupakan penyakit serius yang dapat menyebabkan kecacatan dan bahkan kematian, namun jumlah penderitanya masih sangat tinggi. Agar kasus stroke baru tidak terus bertambah, diperlukan sebuah cara untuk deteksi dini risiko stroke sehingga orang yang berpotensi menderita stroke dapat melakukan pencegahan. Namun, stroke merupakan sebuah penyakit kompleks yang menunjukkan gejala berbeda antara satu penderita dengan penderita lain. Selain itu, penyebab stroke antara satu orang dan orang lainnya juga dapat berbeda sehingga deteksi dini kemungkinan risiko stroke pada seorang pasien harus dilakukan dengan teliti. Sistem pendukung keputusan yang dibangun menggunakan FK-NN dianggap mampu membantu deteksi dini risiko stroke dengan cepat, teliti, dan objektif. Sistem pendukung keputusan yang dibangun dengan FK-NN akan memperhatikan faktor risiko stroke dan melakukan kalkulasi menggunakan framingham risk score, yaitu metode yang biasa digunakan dokter untuk menghitung risiko penyakit kardio vaskular. Sistem kemudian mengklasifikasikan data menggunakan metode FK-NN pada kelas stroke risiko rendah, stroke risiko sedang, dan stroke risiko tinggi. Hasil penelitian ini membutikan jika FK-NN mampu membantu deketsi dini risiko stroke dengan baik, yaitu menghasilkan akurasi 61.1% ketika K bernillai 4 dan prosentase data latih 50% dari total data set.
 
Publication, Distribution, Etc. Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya
 
Electronic Location and Access application/pdf
http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/9499
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 5 No 7 (2021): Juli 2021
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2021 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com