SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI DENGAN METODE BAYESIAN NETWORK BERBASIS WEBSITE

AISYAH, YUNDA (2019) SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI DENGAN METODE BAYESIAN NETWORK BERBASIS WEBSITE. S1 thesis, Universitas Mataram.

[img] Text
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN NETWORK BERBASIS WEBSITE (YUNDA AISYAH - F1D014096).pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)

Abstract

Gigi berfungsi untuk mengunyah makanan, mengucap kata dengan jelas, membentuk wajah menjadi harmonis dan untuk kecantikan penampilan lebih baik. Gigi dan gusi yang sehat akan memudahkan untuk makan dengan baik dan menikmati makanan enak. Ada sejumlah masalah yang dapat mempengaruhi kesehatan mulut, namun perawatan yang baik akan membuat gigi dan gusi menjadi kuat. Kurangnya kesadaran masyarakat terhadap menjaga kesehatan gigi dapat menyebabkan masalah besar di kemudian hari. Dalam kasus ini, akan dibuat sebuah aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit gigi dengan metode Bayesian network berbasis website. Langkah awal dalam penelitian ini adalah mengumpulkan data, seperti data penyakit gigi, data gejala penyakit gigi dan bobot dari setiap gejala penyakit gigi yang digunakan. Data tersebut didapatkan dari tiga dokter penyakit gigi di tiga puskesmas di Lombok Timur. Setelah mendapatkan data, kemudian melakukan perhitungan bobot untuk setiap gejala, hasil dari perhitungan tersbeut akan di jumlahkan kemudian di bagi dengan jumlah gejala yang di derita oleh pasien. Hasil dari perhitungan tersebut dapat di konsultasikan ke dokter spesialis penyakit gigi. Sistem pakar diagnosa penyakit gigi menggunakan metode Bayesian Network menghasilkan 78,37% pada pengujian akurasi dengan menggunakan 37 kasus.

Item Type: Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci): Penyakit gigi, Sistem pakar, Bayesian network.
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknik
Depositing User: Wiwin Kartikawati
Date Deposited: 02 Oct 2019 08:09
Last Modified: 02 Oct 2019 08:09
URI: http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/14641

Actions (login required)

View Item View Item