View Item 
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Mathematics and Natural Sciences
      • UT - Computer Science
      • View Item
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Mathematics and Natural Sciences
      • UT - Computer Science
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Diagnosis penyakit demam berdarah dengue menggunakan Voting Feature Interval 5

      Thumbnail
      View/Open
      Fulltext (809.8Kb)
      Date
      2007
      Author
      Apniasari, Aristi Imka
      Kustiyo, Aziz
      Hrmadi, Irman
      Metadata
      Show full item record
      Abstract
      Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) atau Dengue Hemorrhagic Fever ialah penyakit yang disebabkan oleh virus dengue yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus. Tingkat kematian akibat penyakit Demam Berdarah Dengue relatif masih tinggi. Salah satu penyebab tingginya tingkat kematian tersebut adalah keterlambatan diagnosis. Semakin cepat diagnosis dapat dilakukan, semakin cepat pula pertolongan bisa diberikan sehingga dapat mengurangi angka kematian tersebut. Penelitian ini akan menerapkan algoritma Voting Feature Intervals 5 (VFI5) untuk mendiagnosa penyakit DBD. Data yang digunakan adalah data sekunder penyakit DBD pada penelitian yang telah dilakukan oleh Syafii pada tahun 2006. Sampel terdiri dari data pasien yang menderita penyakit DBD dan demam dengue (DD) yang terdiri dari 32 kasus DBD dan 32 kasus DD. Pada penelitian ini digunakan 4 gejala klinis objektif yaitu demam, bercak, pendarahan spontan dan hasil uji tornikuet untuk menetapkan diagnosa DBD secara klinis. Empat gejala klinis tersebut selanjutnya dijadikan sebagai fitur pada algoritma VFI5. Berdasarkan kesimpulan klinis yang telah ditentukan, selanjutnya dilakukan validasi data. Semua data yang nilainya dianggap tidak konsisten dengan kelasnya akan dihilangkan. Dari validasi data dihasilkan 42 kasus, terdiri dari 23 kasus DBD dan 19 kasus DD.
      URI
      http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/129053
      Collections
      • UT - Computer Science [2482]

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository
        

       

      Browse

      All of IPB RepositoryCollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

      My Account

      Login

      Application

      google store

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository