PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DETEKSI RESIKO PERSALINAN PREMATUR DENGAN METODE DEMPSTER SHAFER

Prematur merupakan salah satu penyebab morbiditas dan mortalitas neonatal di seluruh dunia. Angka kematian bayi yang cukup tinggi akibat kejadian prematur masih menjadi masalah yang perlu diperhatikan. Hal tersebut disebabkan minimnya pengetahuan para ibu tentang faktor risiko penyebab persalinan...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: ARRETA HESTINOLA SINDILAS, 081311733016
Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
Language:Indonesian
Indonesian
Published: 2017
Subjects:
Online Access:http://repository.unair.ac.id/62310/1/ST%20T%2012-17%20Sin%20p%20Abstrak.pdf
http://repository.unair.ac.id/62310/2/ST%20T%2012-17%20Sin%20p%20Sec.pdf
http://repository.unair.ac.id/62310/
http://lib.unair.ac.id
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Institution: Universitas Airlangga
Language: Indonesian
Indonesian
Description
Summary:Prematur merupakan salah satu penyebab morbiditas dan mortalitas neonatal di seluruh dunia. Angka kematian bayi yang cukup tinggi akibat kejadian prematur masih menjadi masalah yang perlu diperhatikan. Hal tersebut disebabkan minimnya pengetahuan para ibu tentang faktor risiko penyebab persalinan prematur. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk membantu para ibu hamil mendeteksi dini tingkat risiko mengalami persalinan prematur dengan menggunakan aplikasi sistem pakar. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Dempster Shafer untuk mengetahui seberapa besar tingkat kepercayaan terhadap hasil deteksi. Dempster Shafer merupakan metode penalaran non monotonis yang digunakan untuk mencari ketidakkonsistenan akibat adanya penambahan maupun pengurangan fakta baru. Sampel uji yang digunakan dalam penelitian ini adalah data rekam medis RSUD Dr. Soewandhie dan RSU Haji Surabaya sebanyak 100 data yang terdiri dari 50 data pasien dengan persallinan prematur dan 50 data persalinan normal. Aplikasi sistem pakar ini menggunakan 6 parameter yang berupa faktor resiko sebagai masukan dan 2 keluaran berupa hasil deteksi berisiko mengalami persalinan prematur dan tidak beresiko mengalami persalinan prematur. Dari 100 data yang digunakan sebagai data uji dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa aplikasi sistem pakar dalam penelitian ini memiliki tingkat akurasi sebesar 100%.