Hasil Pencarian: "Deteksi Dini" (Judul Karya)
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "Deteksi Dini" (Judul Karya)
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
|
|
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR DETEKSI DINI KOMPLIKASI KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER DI PUSKESMAS KALIBAKUNG
Penulis: Puja Vita Maharani, ARI NURUL ALFIAN, S.Pd., M.Kom. |
2026
Komplikasi kehamilan masih menjadi salah satu penyebab tingginya angka kematian ibu, terutama pada wilayah dengan keterbatasan akses layanan kesehatan. Pemeriksaan di Puskesmas Kalibakung masih bergantung pada kunjungan langsung dan analisis tenaga medis, sehingga diperlukan sistem yang dapat membantu deteksi dini secara mandiri. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pakar berbasis website untuk mendeteksi dini komplikasi kehamilan menggunakan metode Dempster Shafer. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Expert System Development Life Cycle (ESDLC). Data diperoleh melalui observasi di Puskesmas Kalibakung, wawancara dengan dua pakar kebidanan, dan studi pustaka. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL untuk mengolah gejala yang dipilih pengguna, menghitung nilai keyakinan, serta menampilkan hasil diagnosis awal dan rekomendasi penanganan. Hasil penelitian menunjukkan sistem mampu mendeteksi delapan komplikasi kehamilan dengan tingkat akurasi 96,15% dan nilai kepuasan pengguna 89,61%. Sistem ini berdampak dalam membantu ibu hamil melakukan deteksi dini secara lebih cepat, mandiri, dan mendukung pelayanan kesehatan maternal.
#Dempster Shafer
#Deteksi Dini
#Komplikasi Kehamilan
#Sistem Pakar
|
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
|