• Login
    View Item 
    •   Home
    • UNDERGRADUATE THESES (Koleksi Skripsi Sarjana)
    • UT-Faculty of Computer Science
    • View Item
    •   Home
    • UNDERGRADUATE THESES (Koleksi Skripsi Sarjana)
    • UT-Faculty of Computer Science
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Case Based Reasoning Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn) Untuk Diagnosa Penyakit Lambung

    Thumbnail
    View/Open
    Andre Bhaskoro Suprayogi 112410101045.pdf (6.055Mb)
    Date
    2018-05-17
    Author
    Suprayogi, Andre Bhaskoro
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Gangguan kesehatan pada lambung memiliki berbagai jenis, antara lain adalah sakit maag (Gastritis), Dispepsia, Kanker Lambung, Tukak Lambung, Gastroparesis, Gastroenteritis dan Gastroesophageal Reflux Disease (GERD). Kanker lambung merupakan salah satu jenis penyakit pada lambung yang sangat berbahaya. Angka prevalensi kanker lambung mencapai peringkat keempat terbanyak dari semua jenis kanker. Kanker lambung juga menempati nomor urut kedua terbanyak penyebab kematian akibat kanker di dunia. Sekitar 880.000 orang terdiagnosa sebagai kanker lambung dan 700.000 orang diantaranya meninggal dunia akibat penyakit kanker lambung. Keluhan maupun gejala pada penyakit lambung bermacam- macam dan tidak menutup kemungkinan sulit untuk mengetahui dan menentukan jenis penyakit lambung yang diderita. Seseorang yang memiliki gejala-gejala tertentu memungkinkan mengidap penyakit pada lambung yang paling berbahaya yaitu kanker lambung. Dokter spesialis sebagai seorang pakar dapat dikolaborasikan dengan perangkat lunak untuk memudahkan penderita dalam mendiagnosa penyakit lambung. Hasil diagnosa yang cepat dan praktis pada perangkat lunak dapat diwujudkan dengan menerapkan sistem berbasis pengetahuan. Salah satu elemen utama sistem berbasis pengetahuan yaitu kemampuan penalaran berbasis kasus (Case Base Reasoning). Proses similarity pada tahap retrive CBR dapat di terapkan Algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN). Penerapan Algoritma K-NN pada sistem berbasis pengetahuan CBR dapat memberikan hasil diagnosa yang cepat dan praktis serta memberikan saran yang tepat kepada penderita untuk mendapatkan informasi alternatif pengobatan yang sesuai dengan jenis penyakitnya.
    URI
    http://repository.unej.ac.id/handle/123456789/85727
    Collections
    • UT-Faculty of Computer Science [1026]

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
     

     

    Browse

    All of RepositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    Context

    Edit this item

    UPA-TIK Copyright © 2024  Library University of Jember
    Contact Us | Send Feedback

    Indonesia DSpace Group :

    University of Jember Repository
    IPB University Scientific Repository
    UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository