Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Rekursif: Jurnal Informatika
azizi satria bararah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Case Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit Berdasarkan Gejala Klinis dan Hasil Pemeriksaan Hematologi dengan Probabilitas Bayes azizi satria bararah; Ernawati Ernawati; Desi Andreswari
Rekursif: Jurnal Informatika Vol 5, No 1 (2017): Volume 5 Nomor 1 Maret 2017
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (556.177 KB) | DOI: 10.33369/rekursif.v5i1.1074

Abstract

Pemeriksaan hematologi adalah pemeriksaan yang dilakukan untuk mengetahui keadaan darah dan komponen-komponennya. Darah terdiri dari bagian padat yaitu sel darah merah (eritrosit), sel darah putih (leukosit), trombosit dan bagian cairan yang berwarna kekuningan yang disebut plasma.Pada penelitian ini, penulis bermaksud untuk merancang  suatu  program  aplikasi  CBR berbasis android  yang mampu membantu para ahli dalam mendiagnosa akan kemungkinan seorang pasien  menderita  penyakit melalui hasil pemeriksaan hematologi beserta cara pengobatannya. Aplikasi atau sistem ini menggunakan metode probabilitas bayes dengan bahasa  pemrograman java pada android studio. Data yang digunakan diambil dari RSUD Rejang Lebong. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan, aplikasi yang berbasis android menggunakan metode probabilitas bayes ini mampu mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala klinis dan hasil pemeriksaan hematologi dengan baik. Rata-rata akurasi sistem dalam mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala klinis dan hasil pemeriksaan hematologi dalam berbagai kondisi bernilai sekitar 92,244860433 % dan tingkat akurasi tertinggi mencapai 96,66666667 %. Nilai tersebut dinilai cukup memuaskan karena mampu mencapai rata-rata kemampuan dokter dalam mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala klinis dan hasil pemeriksaan hematologi.Kata kunci : Hematologi, Android Studio, Case Based Reasoning, Probabilitas Bayes
Co-Authors Desi Andreswari Ernawati Ernawati