Jl. Siliwangi No. 6, Rawa Panjang, Bekasi Timur | [email protected] | (021) 82436886

Hasil Pencarian: "Deteksi Dini" (Semua Bidang (Umum))

Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.

Filter Otomatis
Reset
Filter otomatis disaring tanpa menekan tombol.
Hasil Pencarian: "Deteksi Dini" (Semua Bidang (Umum))

Menampilkan 3 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)

Detail Karya Ilmiah & Metadata Tipe & Program Studi Aksi Metadata
SISTEM PAKAR DETEKSI DINI STUNTING MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DI RUMAH SAKIT ASSALAM CIBINONG
Penulis: Hanif Luqmanul Hakim, RIKA APRIANI, S.Kom., M.Kom. | 2026

Hanif Luqmanul Hakim (2022310035) Sistem Pakar Deteksi Dini Stunting Menggunakan Metode Naive Bayes di Rumah Sakit Assalam Cibinong Stunting merupakan masalah gizi kronis yang menjadi prioritas nasional di Indonesia, namun proses deteksi dini di Rumah Sakit Assalam Cibinong masih dilakukan secara manual sehingga waktu pelayanan tenaga kesehatan menjadi lambat dan orang tua pasien tidak memiliki sarana mandiri untuk memantau pertumbuhan anak. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang dapat mempercepat deteksi dini stunting pada anak usia 0-60 bulan bagi tenaga kesehatan sekaligus memberikan akses pemantauan mandiri bagi orang tua pasien. Sistem dikembangkan dengan model Prototype menggunakan bahasa PHP dan mengadopsi pendekatan hybrid, yaitu algoritma Naive Bayes untuk indeks PB/TB-U serta Rule Based System untuk indeks BB/U dan BB/PB-TB sesuai standar Permenkes RI Nomor 2 Tahun 2020 dengan dataset 378 catatan rekam medis tervalidasi. Pengujian dilakukan melalui Black Box Testing, 10-Fold Cross Validation, dan User Acceptance Testing. Hasil menunjukkan akurasi Naive Bayes 76,72% (76,18% pada 10-Fold CV), konsistensi Rule Based System 100%, dan UAT memperoleh persentase kelayakan 96,5% (kategori Sangat Baik). Sistem terbukti dapat mempersingkat proses penilaian status gizi anak oleh tenaga kesehatan sekaligus memberikan akses skrining mandiri bagi orang tua pasien.

#Sistem Pakar #Deteksi Dini Stunting #Naive Bayes #Rule Based System
Skripsi (S1) Teknik Informatika (S1) Restricted Fulltext PDF
SISTEM PAKAR DETEKSI DINI RISIKO STUNTING BALITA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES PADA PUSKESMAS CILEUNGSI
Penulis: Elmayda Dyah Irama, RITA WAHYUNI ARIFIN, S.Kom., M.Kom. | 2026

Stunting merupakan masalah gizi kronis yang dapat menghambat pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif balita. Di wilayah kerja Puskesmas Cileungsi masih ditemukan keterlambatan deteksi akibat rendahnya pemahaman orang tua dan keterbatasan akses terhadap pelayanan kesehatan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pakar berbasis web untuk membantu orang tua melakukan deteksi dini risiko stunting secara mandiri serta menerapkan Teorema Bayes berdasarkan hasil perhitungan Z-score. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara dengan tenaga kesehatan, dan studi pustaka, sedangkan sistem dikembangkan menggunakan metode pengembangan aplikasi cepat. Proses analisis menggunakan indikator BB/U, TB/U, dan BB/TB serta gejala atau faktor risiko yang dipilih pengguna. Hasil Bayes berdasarkan Z-score diberikan bobot sebesar 30%, sedangkan hasil Bayes berdasarkan gejala diberikan bobot sebesar 70%. Pengujian dilakukan melalui pengujian fungsional, pengujian akurasi terhadap 33 data balita, dan pengujian penerimaan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan. Sebanyak 32 dari 33 hasil klasifikasi sesuai dengan penilaian pakar sehingga diperoleh akurasi sebesar 96,97%. Pengujian penerimaan pengguna memperoleh nilai sebesar 91,66% dari pengelola sistem dan 92,72% dari 29 orang tua balita, yang termasuk dalam kategori sangat baik. Sistem mampu menghasilkan klasifikasi risiko stunting rendah, sedang, atau tinggi beserta nilai probabilitas dan rekomendasi pencegahan, sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu skrining awal tanpa menggantikan pemeriksaan tenaga kesehatan.

#Sistem Pakar #Stunting #Teorema Bayes #Z-Score
Skripsi (S1) Teknik Informatika (S1) Restricted Fulltext PDF
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS KECANDUAN GAME ONLINE SISWA SMK BERBASIS FORWARD CHAINING DAN CERTAINLY FACTOR
Penulis: Antonio Yosie Setiawan, Dr. Ir. SALUDIN MUIS, M.Kom. | 2026

Kecanduan game online pada siswa Sekolah Menengah Kejuruan berdampak negatif terhadap prestasi akademik dan interaksi sosial. Di SMK Bina Industri Cikarang, proses identifikasi kecanduan masih mengandalkan penilaian manual oleh guru Bimbingan dan Konseling tanpa kriteria terstandarisasi, mengakibatkan diagnosis yang tidak konsisten. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis web yang menggabungkan metode Forward Chaining dan Certainty Factor untuk mendiagnosis tingkat kecanduan game online secara otomatis dan terukur. Forward Chaining berfungsi sebagai mesin inferensi untuk menelusuri gejala menuju kesimpulan diagnostik, sedangkan Certainty Factor menghitung tingkat kepercayaan dengan menggabungkan nilai kepastian pakar dan pengguna. Pengumpulan data melibatkan observasi, wawancara dengan guru BK, dan studi literatur. Pengembangan sistem mengikuti model Rapid Application Development menggunakan framework Next.js TypeScript. Basis pengetahuan mencakup gejala kecanduan dan aturan diagnostik dari wawancara pakar dan literatur ilmiah. Pengujian menggunakan metode alpha dan beta. Hasil menunjukkan sistem mampu memberikan diagnosis kecanduan yang terstruktur dan konsisten dengan skor kepercayaan terukur, mendukung guru BK dalam deteksi dini dan intervensi. Kontribusi utama terletak pada integrasi Forward Chaining dan Certainty Factor khusus untuk diagnosis kecanduan game online pada siswa SMK, menawarkan akurasi diagnostik dan tingkat kepercayaan kuantitatif untuk mendukung pengambilan keputusan.

#Certainty Factor #Forward Chaining #Kecanduan Game Online #Sistem Pakar
Skripsi (S1) Teknik Informatika (S1) Restricted Fulltext PDF