Pencarian dan perankingan obat tradisional berdasarkan gejala penyakit menggunakan metode cosine similarity

INDONESIA:

Obat-obatan yang beredar sekarang banyak yang mengandung bahan kimia, sehingga bersifat anorganik sedangkan tubuh kita bersifat organik.Hal ini sangat berbahaya jika jumlah zat anorganik berlebihan di dalam tubuh.Sejumlah pasien memiliki beberapa penyakit maupun keterbatasan fisik yang kompleks.Bebapa orang bahkan memiliki lebih dari satu penyakit dan penggunaan varian obat kimia tidak terelakan. Padahal jika ada beberapa reaksi kimia, memungkinkan penurunan manfaat dalam obat kimia tersebut dan tentunya menambah resiko penggunaan obat kimia. Salah satu alternatifnya adalah menggunakan tanaman-tanaman obat tradisional yang terbukti berkhasiat untuk pengobatan dari pusing hingga penyakit kanker.

Penelitian ini menggunakan metode text mining yang mengimplementasikan algoritma cosine similarity untuk peringkatan jenis obat yang paling mirip. Hal ini diperlukan karena terdapat berbagai macam jenis obat untuk jenis penyakit yang sama. Pengguna memasukkan gejala penyakit yang diderita, kemudian system akan mengukur kemiripan gejala yang diberikan dengan manfaat obat tradisional. Dalam text mining ada beberapa proses yang penting, yaitu case folding, tokenizing, filtering dan analisa. Analisa dalam pembobotan dokumen digunakan algoritma TF/IDF dan cosine similarity (Vector Space Model). Data uji coba diperoleh dari buku-buku yang berhubungan dengan obat tradisional.

ENGLISH:

Drugs are now circulating that contain a lot of chemicals, so it is inorganic organik.So our bodies are very dangerous if too much of inorganic substances in the body. Some patients have some illness or physical limitations that complex.Some people even have more than one variant of the disease and the use of chemical drugs are not inevitable. And if there are some chemical reactions, allowing a decrease in the benefits of the medicinal chemistry and certainly adds to the risk of the use of chemical drugs. One alternative is the use of traditional medicinal plants that are proven efficacious for the treatment of dizziness to cancer.

This study uses text mining methods that implement the cosine similarity algorithm to ranking the most similar type of drug. This is necessary because there are many kinds of drugs for the same type of disease. Users enter the symptoms of the illness, then the system will measure the similarity of symptoms given with the benefits of traditional medicine. In text mining there are several important processes, namely the folding case, tokenizing, filtering and analysis. Analysis of documents used in the weighting algorithm TF / IDF and cosine similarity (Vector Space Model). Test data obtained from books related to traditional medicine.