Januar Eka Prasetya, 080710048 (2012) APLIKASI LOGIKA FUZZY UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT JANTUNG. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text 1. Sampul.pdf Download (205kB)
	Text 2. Lembar Pengesahan.pdf Download (168kB)
	Text 3. Pedoman Penggunaan.pdf Download (166kB)
Preview	Text 4. Kata Pengantar.pdf Download (203kB) | Preview
	Text 5. Abstrak.pdf Download (206kB)
	Text 6. Abstract.pdf Download (206kB)
Preview	Text 7. Daftar Isi.pdf Download (171kB) | Preview
	Text 8. Daftar Tabel.pdf Download (196kB)
	Text 9. Daftar Gambar.pdf Download (169kB)
	Text 10. Daftar Lampiran.pdf Download (166kB)
	Text 11. Bab 1.pdf Download (200kB)
	Text 12. Bab 2.pdf Download (463kB)
Preview	Text 13. Bab 3.pdf Download (254kB) | Preview
Preview	Text 14. Bab 4.pdf Download (1MB) | Preview
	Text 15. Bab 5.pdf Download (195kB)
Preview	Text 16. Daftar Pustaka.pdf Download (170kB) | Preview
Preview	Text 17. Lampiran.pdf Download (367kB) | Preview

Abstract

Penyakit jantung adalah sebuah kondisi yang menyebabkan jantung tidak dapat mengerjakan tugasnya dengan baik. Penyakit jantung dapat dikenali melalui gejala yang dialami oleh penderita. Salah satu gejala yang timbul dari penyakit jantung adalah nyeri pada dada. Namun sering sekali orang menganggap bahwa hal tersebut merupakan hal sepele. Masih banyak gejala lain dari penyakit jantung, namun orang tidak mengetahuinya. Dalam logika fuzzy ini user (pasien) diharapkan mengisi pertanyaan yang diajukan oleh sistem. Dalam sistem ini terdapat 4 macam penyakit jantung, yaitu Jantung Koroner, Gagal Jantung, Kerusakan Katup Jantung, dan Miokarditis. Dengan 7 gejala, yaitu Nyeri pada dada, Sesak Nafas, Denyut Nadi/Detak Jantung, Mual Muntah, Pusing, Suhu Tubuh, Gelisah. Basis pengetahuan berupa aturan dari kombinasi himpunan fuzzy semua parameter. Mesin inferensi menggunakan fuzzy inference system mamdani dengan metode centroid sebagai pendukung keputusan tingkat keparahan penyakit jantung. Dengan adanya sistem ini, maka dapat memberi informasi kepada user, sehingga user dapat mengetahui apakah user tersebut terserang penyakit jantung atau tidak. Rules yang tersimpan dalam database akan memberikan jawaban berupa identifikasi penyakit yang diderita. Berdasarkan hasil uji coba sistem terhadap user, sistem dapat memberikan hasil yang hampir sesuai dengan kondisi yang dialami user, yaitu dengan keakuratan data sebesar 90%.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	KKC KK MPM 27 - 12 Pra a
Uncontrolled Keywords:	FUZZY LOGIC
Subjects:	Q Science > Q Science (General) R Medicine T Technology
Creators:	Creators NIM Januar Eka Prasetya, 080710048 UNSPECIFIED
Contributors:	Contribution Name NIDN / NIDK Thesis advisor Auli Damayanti, S.Si, M.Si. UNSPECIFIED Thesis advisor Herry Suprajitno,, S.Si., M.Si. UNSPECIFIED
Depositing User:	Agung BK
Date Deposited:	11 Dec 2012 12:00
Last Modified:	25 Jul 2016 05:07
URI:	http://repository.unair.ac.id/id/eprint/25573
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item