Sistem Pendeteksi Epilepsi Dengan Algoritma K-Means Clustering Sebagai Pendeteksi Penyakit Berbasis Sistem Pakar Pada Masa Pandemi Covid-19
release_vrys7dlfr5fnro3ilwm2nrkew4
by
T. Muhammad Johan
Abstract
Pengaruh perkembangan ilmu komputer telah menjamah berbagai bidang, contohnya saja pada bidang kedokteran, militer dan lain-lain. Mengingat semakin pesatnya perkembangan teknologi yang semakin maju khususnya dibidang komputer, maka banyak orang yang memanfaatkan komputer sebagai alat bantu. Tidak ketinggalan juga termasuk dalam bidang kedokteran, komputer telah masuk didalamnya sebagai alat bantu untuk mengerjakan suatu pekerjaan ataupun melakukan identifikasi suatu penyakit tertentu yang memudahkan pekerjaan manusia. Untuk menentukan jenis penyakit dan cara penanggulangannya serta menggunakan metode Waterfall untuk pengembangan sistemnya. Sistem pakar ini juga akan menggunakan konsep K-Means Clustering Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL sebagai tempat penyimpanan data-data yang dibutuhkan dalam pembuatan aplikasi. Adobe Dreamweaver untuk desain Web. Penelitian ini menghasilkan aplikasi sistem pakar mendiagnosa penyakit epilepsi berbasis web sehingga dapat membantu user untuk memperoleh informasi yang diinginkan. Penyusunan sistem pakar ini berupa user dan admin. Melalui sistem ini, user dapat mengidentifikasi penyakit berdasarkan gejala-gejala yang menyerangnya. Sistem juga mempunyai kemampuan untuk menambah, mengupdate, serta menghapus ciri dan gejala pada la beserta hasil konsultasi yang dilakukan oleh admin
In application/xml+jats
format
Archived Files and Locations
application/pdf
1.0 MB
file_67loiugdunaaddqmo4ptm7co5q
|
journal.umuslim.ac.id (publisher) web.archive.org (webarchive) |
application/pdf
1.0 MB
file_kp6crulrhve5lbmke2dsol4ed4
|
journal.umuslim.ac.id (web) web.archive.org (webarchive) |
article-journal
Stage
published
Date 2021-06-23
access all versions, variants, and formats of this works (eg, pre-prints)
Crossref Metadata (via API)
Worldcat
SHERPA/RoMEO (journal policies)
wikidata.org
CORE.ac.uk
Semantic Scholar
Google Scholar