APLIKASI FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR (FK-NN) UNTUK MENENTUKAN TIPE PENYAKIT JANTUNG KORONER (PJK)

Kardiovaskular terutama penyakit jantung koroner (PJK) merupakan penyebab kematian nomor satu secara global. Setiap tahunnya, lebih banyak orang meninggal dikarenakan penyakit ini dari pada lainnya. Untuk mengetahui tingkat keparahan PJK diperlukan ketepatan diagnosa PJK agar memermudah penangana...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: IFAATHIR DAMAYROSA, 081311233048
Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
Language:Indonesian
Indonesian
Published: 2017
Subjects:
Online Access:http://repository.unair.ac.id/67154/1/MPM.61.17%20.%20Dam.a%20-%20ABSTRAK.pdf
http://repository.unair.ac.id/67154/2/MPM.61.17%20.%20Dam.a%20-%20SEC.pdf
http://repository.unair.ac.id/67154/
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:Kardiovaskular terutama penyakit jantung koroner (PJK) merupakan penyebab kematian nomor satu secara global. Setiap tahunnya, lebih banyak orang meninggal dikarenakan penyakit ini dari pada lainnya. Untuk mengetahui tingkat keparahan PJK diperlukan ketepatan diagnosa PJK agar memermudah penanganan secara medis. Mengingat banyaknya jumlah pasien PJK dan ketersediaan tenaga medis spesialis yang terbatas maka diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu mengefisiensikan waktu untuk menentukan tipe PJK pada pasien. Sehingga pasien tersebut dapat diketahui tipenya secara cepat dan tepat. Hal ini tentunya akan sangat membantu dalam pengambilan keputusan untuk melakukan tindakan lebih lanjut pada pasien penderita. Pada penelitian ini menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor untuk membuat sistem yang dapat menentukan tipe penyakit jantung koroner. Variabel yang digunakan dalam penentuan tipe penyakit jantung koroner yaitu jenis kelamin, usia, denyut nadi, tekanan darah sistolik, gula darah sewaktu, trigliserida, kolestrol, elektrokardiagram, nyeri dada, sesak nafas, dan batuk. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa keputusan program menggunakan Visual Studio 2017 dengan menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor didapatkan hasil akurasi tertinggi yaitu 90% pada