Deteksi dini penyakit demam berdarah dengan metode fuzzy expert system

INDONESIA:

Pada pergantian musim, banyak orang terkena penyakit demam berdarah. Banyak orang yang meninggal karena penyakit demam berdarah. Mereka mengira bahwa demam yang mereka alami bukan demam penyakit demam berdarah. Oleh sebab itu penulis membangun aplikasi deteksi dini penyakit demam berdarah dengan metode Fuzzy Expert System. Aplikasi ini dibangun dengan bahasa pemprograman PHP.

Penelitian ini dilakukan di puskesmas Wagir. Penulis menggunakan data pasien demam berdarah di puskesmas Wagir sebagai data training aplikasi. Aplikasi ini dimulai dengan pengguna memasukkan gejala penyakit demam berdarah pada aplikasi. Gejala yang dimasukkan antara lain: suhu, lama panas, bintik merah, muntah darah, mimisan, dan badan lemas. Setelah gejala dimasukkan maka sistem akan menghitung himpunan fuzzy. Setelah terbentuk himpunan fuzzy, sistem akan mencocokan dengan rule base yang berasal dari pakar. Hasil diagnosa aplikasi ini apakah pengguna terkena penyakit demam berdarah atau tidak.

Dari penelitian hingga pembuatan proses aplikasi deteksi dini penyakit demam berdarah maka dapat diambil kesimpulan bahwa aplikasi ini mempunyai keakuratan dari 30 percobaan terhadap data yang ada, sembilan gejala yang tidak sesuai dengan aplikasi ini dan 21 data sesuai dengan perkiraan. Jadi nilai keakuratan program ini sebesar 70%.

ENGLISH:

At the turn of the season, a lot of people exposed to the disease of dengue fever. Many people died of dengue disease. They thought that they experienced a fever is not a disease of dengue fever. Therefore, the author builds an application early detection of the disease dengue fever with method of Fuzzy Expert System. This application was built with the PHP programming language.

This research was conducted in the health Wagir. The authors use data on dengue fever patients clinics Wagir as data training application. This application begins with the user entered the disease symptoms of dengue on the application. Symptoms that included, among others: the temperature of the body temperature, long body temperature, red spots on skin, blood vomiting, nosebleeds, and limp. After the symptoms are entered then the system will calculate the fuzzy set. Once formed set of fuzzy, the system will match the right with a rule base that comes from an expert. The results of the diagnosis this application whether the user is exposed to the disease dengue fever or not.

From research to making the application process early detection of dengue disease then can be drawn the conclusion that this application has an accuracy of 30 experiments against existing data, nine symptoms that do not comply with this application and 21 data in accordance with the estimate. So the value of the accuracy of the program is 70%.