Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Sistem Pakar Mediagnosa Penyakit Diabetes Di Klinik dr. Suzanna T. Ngadiman M.Kes
Jihan Hansen (2012) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Klinik dr.Suzanna T.Ngadiman M.Kes merupakan klinik umum yang sedang berusaha untuk dapat menerima pasien yang terindikasi penyakit berat seperti diabetes. Sebelumnya klinik ini hanya mampu mengobati penyakit-penyakit umum,tetapi banyak masyarakat yang menderita penyakit diabetes disekitar klinik membuat masyarakat membutuhkan sarana untuk konsultasi mengenai gejala-gejala penyakit diabetes, oleh karena itu pembuatan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit diabetes di klinik dr.Suzanna T.Ngadiman M.Kes, berfungsi untuk membantu menangani pasien di sekitar klinik untuk mendiagnosa penyakit diabetes
Representasi pengetahuan dibangun berdasarkan informasi penyakit dan gejala yang berhubungan dengan penyakit diabetes, kemudian dibentuk suatu kaidah produksi (if-then rules). Sistem pakar ini menggunakan metode forward chaining sebagai penalaran. Dalam pengembangannya, sistem pakar ini juga mendukung pembaharuan knowledge base.
Dari pengujian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa sistem pakar ini dapat membantu dalam memberi melakukan diagnosa,gejala awal penyakit diabetes, dan mengurangi waktu antri pasien.
Ringkasan Alternatif
dr. Suzanna T. Ngadiman M.Kes Clinic is a general clinic. However, nowadays, the clinic is trying to cure patients with severe disease, such as diabetes. It started because many people from the clinic surrounding got diabetes and they need a place to consult about diabetes symptoms. That is why Expert System is being invented. It helps the Clinic to diagnose diabetes.
The knowledge representation was built by information about diseases and symptoms which related with diabetic diseases then make production rules (if-then rules). This expert system applies forward chaining inference engine method as scanning. For further development, this expert system also support for update knowledge base.
According to the evaluation it can be concluded that this expert system can assist in giving to the diagnosis, initial symptoms of diabetes, and reduce the queuing time of the patient.