PERANCANGAN SISTEM DETEKSI DINI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN NETWORK BERBASIS IoT

ROMADONNI, RESKI and Fitrilina, Fitrilina (2023) PERANCANGAN SISTEM DETEKSI DINI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN NETWORK BERBASIS IoT. Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.

Text SKRIPSI RESKI ROMADONNI G1D017055-1 - Reski Romadonni.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (3MB)

Abstract

Jantung merupakan salah satu organ vital dalam tubuh manusia. Jika ditangani lebih awal, penyakit jantung lebih mudah diantisipasi. Akan tetapi pada sebagian besar kasus, penyakit diketahui dan ditangani saat sudah berada pada stadium lanjut. Sehingga dibutuhkan suatu system untuk membantu pasien memonitoring kondisi jantung secara mandiri atau sistem merekomendasikan pasien untuk segera memeriksakan diri. Dalam penelitian ini dibuat sebuah sistem pendeteksi penyakit jantung yang dibangun menggunakan sensor pulsa, Modul ESP 32, Baterai, Lcd , serta menggunakan metode sistem pakar Bayesian Network berbasis web. Sistem pakar dibangun dari nilai prior probability dari 4 dokter spesialis penyakit jantung dan diolah menjadi nilai posterior probability 29 gejala terhadap ketiga jenis penyakit jantung dan satu kemungkinan normal. Dengan menggunakan nilai posterior probability, didapatkan nilai probabilitas pengguna terkena tiga penyakit jantung berdasarkan gejala yang dipilih. Penyakit dengan probabilitas tertinggi merupakan kesimpulan akhir sistem. Berdasarkan pengujian bahwa sistem pendeteksi penyakit jantung berjalan dengan baik, berdasarkan uji input dan output interface, serta pengujian hasil diagnosis sistem pakar dengan hasil diagnosis dokter dari 50 kasus terdapat 3 kesalahan sehingga didapatkan tingkat kebenaran aplikasi sebesar 92 %. Simpangan rata-rata antara alat ukur denyut jantung yang dibuat dan alat pembanding sebesar 3,125 BPM Dan rata-rata galat pengukuran didapatkan sebesar 3,75 %. Kata kunci : Bayesian network, Esp 32, Penyakit Jantung, Web

Actions (login required)

View Item