Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas

Penerapan Metode Ripple Down Rules untuk Mendiagnosa Penyakit Hamster (Studi Kasus Klinik Hewan Sehat Satwa Bengkulu) Hamzah, Alfanisah Ramita; Wahyudi, Jusuf; Zulfiandry, Ricky
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 9 No. 1 : Tahun 2024
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Hamster juga tidak bebas dari serangan hama dan penyakit seperti hewan lainnya. Perkembangan hamster akan terganggu, menyebabkan penurunan produktivitas jika hamster terinfeksi penyakit. Namun, membawa hamster ke dokter hewan untuk pemeriksaan kesehatan rutin memerlukan biaya yang cukup besar. Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan dibuat sebuah sistem pakar, di mana sistem tersebut berisi pengetahuan dari seorang dokter hewan (pakar), sehingga diagnosis dan pengobatan dapat dilakukan sedini mungkin dan dapat diakses secara online untuk membantu pengguna atau pemilik hamster berkonsultasi secara mandiri. Sistem pakar ini menggunakan metode Ripple Down Rule dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Sistem pakar yang dihasilkan dapat memudahkan pengguna untuk melakukan diagnosis awal penyakit hamster peliharaan secara online.
Implementasi Algoritma Knuth Morris Pratt untuk Pencarian Data Rekam Medis pada Puskesmas Telaga Dewa Kota Bengkulu Soliger, Lipko; Jumadi, Juju; Zulfiandry, Ricky; Wahyudi, Yusuf; Lianda, Deri
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 9 No. 1 : Tahun 2024
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Rekam medis merupakan kumpulan informasi yang mencakup riwayat kesehatan pasien, termasuk diagnosa, pengobatan, dan catatan lainnya. Ketika seorang pasien datang untuk pemeriksaan, staf medis perlu mencari rekam medis pasien yang relevan untuk memberikan perawatan yang tepat dan efisien. Namun, dengan jumlah pasien yang terus meningkat dan jumlah data rekam medis yang besar, pencarian manual menjadi tidak efisien dan memakan waktu. Dalam situasi ini, penerapan algoritma String matching mampu melakukan proses pencarian sebuah string yang terdiri dari pattern terhadap karakter pada teks yang dicari. Salah satu algoritma String matching adalah Knuth-Morris-Pratt. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah exact string matching, karena pendekatan ini digunakan untuk mencocokkan kata dengan tepat yang melibatkan struktur karakter teks. Implementasi system menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan database MySql dan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Waterfall. Kesimpulan dari hasil penelitian ini menerangkan bahwasanya Algoritma Knuth-Morris-Pratt berhasil diterapkan pada pencarian data rekam medik dengan pengecekan dari kiri ke kanan sehingga menemukan kecocokan string secara efektif dan efisien.