Bidang kesehatan merupakan salah satu bidang yang sudah menerapkan berbagai teknologi komputer. Untuk melakukan diagnosa penyakit yang diderita pasien pun sudah dilakukan dengan bantuan komputer. Salah satunya adalah untuk mendiagnosa penyakit respirasi yang dapat terjadi pada siapa pun. Penyakit respirasi merupakan salah satu jenis penyakit yang sering ditemukan pada anak. Penyakit ini juga merupakan penyebab kematian terbesar keempat di dunia, dan di Indonesia terutama di kota-kota besar seperti Jakarta dan Surabaya sudah hampir 10 persen penduduknya mengidap respirasi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mencegah masalah tersebut dengan bantuan sistem pakar. Dalam hal ini, pasien dapat memasukkan berbagai gejala yang mengindikasi penyakit Respirasi. Dari gejala yang dimasukkan, dapat diketahui prediksi bahwa pasien terkena atau tidak terkena Respirasi dengan metode Naive Bayes. Metode Naïve Bayes ini membantu kita dalam menentukan probabilitas seorang pasien dengan gejala tertentu dapat dikatakan terkena Respirasi atau tidak terkena Respirasi berdasarkan dari 10 gejala sebagai indikator kunci dari Respirasi. Dari masukan tersebut akan dibandingkan dengan data training yang telah tervalidasi.


Deskripsi Lain

The health sector is one area that has been implementing various computer technologies. To make a diagnosis of the patient's illness was already done with the help of computers. One is to diagnose respiratory disease that can happen to anyone. Respiratory disease is one type of disease that is often found in children. This disease is also the fourth largest cause of death in the world, and in Indonesia, especially in big cities like Jakarta and Surabaya has nearly 10 percent of the population suffering from respiration. Therefore, this study aimed to prevent these problems with the help of an expert system. In this case, the patient can enter a variety of symptoms that indicate Respiratory disease. Of symptoms that included, can be seen predictions that patients exposed or not exposed to respiration with Naive Bayes methods. Naïve Bayes method helps us in determining the probability of a patient with certain symptoms can be said to be exposed or not exposed Respiration Respiration is based on the 10 symptoms as a key indicator of respiration. From these inputs will be compared with the training data that has been validated.