Syifa, Putri (2025) SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PARU-PARU MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN RULE BASED SYSTEM. S1 thesis, UNIVERSITAS MALIKUSSALEH.

	Text Cover.pdf Download (137kB)
	Text Abstrak.pdf Download (253kB)
	Text BAB I.pdf Download (302kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (218kB)
	Text Full-Text.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB)

Abstract

Penyakit paru-paru merupakan salah satu penyakit dengan angka kasus tinggi di Indonesia dan dapat membahayakan jiwa jika tidak ditangani dengan cepat. Di RSUD Muhammad Ali Kasim Gayo Lues, Aceh, tercatat 3.600 kasus paru-paru dalam tiga tahun terakhir. Proses diagnosis masih bergantung pada interpretasi dokter karena sistem rontgen belum dapat mengklasifikasikan penyakit secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar berbasis citra rontgen dada yang mampu mengklasifikasikan jenis penyakit paru dan memberikan rekomendasi pengobatan secara otomatis. Dataset yang digunakan berasal dari RSUD tersebut dan mencakup tiga kategori penyakit, yaitu tuberkulosis, pneumonia, dan pneumotoraks, dengan total 786 data latih dan 197 data uji. Sistem ini menggabungkan metode Convolutional Neural Network untuk klasifikasi citra dan pendekatan Rule-Based System untuk diagnosis berbasis gejala. Rule-Based System bekerja dengan cara mengevaluasi gejala yang diinput oleh pengguna melalui metode scoring, di mana bobot dari masing-masing gejala diakumulasi untuk menentukan jenis penyakit paru-paru yang paling mungkin diderita. Hasil pengujian rontgen menunjukkan akurasi sebesar 87,81%. Nilai F1-score masingmasing kelas adalah 0,835 TBC, 0,872 pneumonia, dan 0,914 pneumotoraks, dengan rata-rata 0,874. Dengan demikian, sistem ini efektif dalam mendukung proses diagnosis otomatis dan pengambilan keputusan medis, baik melalui analisis citra maupun input gejala pasien.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	putri syifa
Date Deposited:	26 Sep 2025 03:55
Last Modified:	26 Sep 2025 03:55
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/16294

Actions (login required)

View Item