Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Implementasi Anfis Untuk Pendiagnosaan Awal pada Penyakit Gigi dan Mulut
Wismoyo Harrommy NIM. (2016) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Diagnosa awal adalah proses yang berguna bagi dokter khususnya dokter gigi dan mulut sebagai bahan informasi untuk memberikan tindakan lebih lanjut. Pada penelitian sebelumnya metode yang digunakan adalah fuzzy logic untuk diagnosa awal penyakit gigi dan mulut, kekurangan pada penelitian ini hanya menerapkan pengetahuan manusia dan mencari kesimpulan jadi jika ada perubahan pola-pola dalam mendiagnosa yang sebelumnya sudah dilakukan tidak akan digunakan sebagai pertimbangan untuk diagnosa selanjutnya, peneliti mengharapkan adanya pengembangan dari penelitiannya, dalam penelitian ini memperbaiki dari metode sebelumnya dengan metode ANFIS. Dalam melakukan proses analisis, terdapat dua variabel yang menentukan hasil dari pendiagnosaan awal pada penyakit gigi dan mulut ini, yaitu variabel gejala dan variabel merokok. Variabel gejala terdiri dari 13 gejala yaitu, Sensitif rasa dingin dan panas, gigi terasa sakit dan berdenyut, permukaan lidah berwarna merah dan sensasi terbakar, gusi merah dan bengkak, sakit saat mengunyah, demam, pembengkakan kelenjar getah bening, bau mulut, gusi mudah berdarah, gusi terasa sakit, lidah retak - retak, lidah terasa sakit dan bengkak, sakit saat menelan. Sedangkan pada variabel merokok terdapat 3 kategori yaitu 1hari 1-4batang, 1hari 5-15batang, dan 1hari >15batang. Berdasarkan hasil pengujian kasus 1 dan kasus 2 menggunakan metode confusion matrix, maka diperoleh kesimpulan bahwa metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System dapat menghasilkan hasil diagnosa awal dengan akurasi terbesar yaitu 86.67% dengan akurasi ini cukup baik untuk mendiagnosa.
Ringkasan Alternatif
Early diagnosis is a process that is useful for doctors, especially dental and oral as information to provide further action. In previous research method used is fuzzy logic for early diagnosis of dental and oral diseases, deficiencies in the research only implement human knowledge and looking conclusions so if there are changes in the patterns in diagnosing previously will not be used as a consideration for the diagnosis further, researchers expect there is the development, in this research improve on the previous method with ANFIS method. In conducting the analysis, there are two variables that determine the result of the early diagnosing dental and oral disease, namely variable of symptoms and variable of smoking. Variable of symptoms consisting of 13 types, Sensitive cold and heat, tooth ache and throb, the surface of the tongue is red and a burning sensation, gums red and swollen, pain when chewing, fever, swollen lymph nodes, bad breath, gums bleed easily, gum pain, tongue cracks - cracked, sore tongue and swollen, painful swallowing. Meanwhile, the smoking variables ther are 3 categories, 1day 1-4cigarettes, 1day 5-15cigarettes, 1day > 15 cigarettes. Based on the results of test case 1 and case 2 uses the confusion matrix, it can be concluded that the method of Adaptive Neuro Fuzzy Inference System can produce the greatest accuracy is 86.67% with an accuracy good enough to diagnose.