Jurnal Pseudocode
Vol 5, No 2 (2018): Volume 5 Nomor 2 September 2018

Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Asma Dengan Menggunakan Algoritme Genetik (Studi Kasus RSUD Kabupaten Kepahiang)

Ardi Wijaya (Teknik Informatika, FakultasTeknik, Univeristas Muhammadiyah Bengkulu)
Rozali Toyib (Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Univeristas Muhammadiyah Bengkulu)



Article Info

Publish Date
01 Sep 2018

Abstract

Asma merupakan gangguan inflamasi kronik pada saluran nafas yang melibatkan banyak sel-sel inflamasi seperti eosinofil, sel mast, leukotrin dan lain-lain. Inflamasi kronik ini berhubungan dengan hiperresponsif jalan nafas yang menimbulkan episode berulang dari mengi (wheezing), sesak nafas, dada terasa berat dan batuk terutama pada malam dan pagi dini hari. Kejadian ini biasanya ditandai dengan obstruksi jalan napas yang bersifat reversible. Penyakit asma bersifat fluktuatif (hilang timbul) artinya dapat tenang tanpa gejala tidak mengganggu aktifitas tetapi dapat eksaserbasi dengan gejala ringan sampai berat bahkan dapat menimbulkan kematian, alternatif dalam mendiagnosis penyakit asma. Sistem pakar dengan menggunakan Algoritme Genetika akan membantu dalam menemukan informasi jenis penyakit asma berdasarkan gejala klinis yang dirasakan sampai ditemukannya kesimpulan berdasarkan hasil diagnosis berupa informasi mengenai cara pengobatan penyakit asma. Pendekatan yang diambil oleh algoritme ini adalah dengan menggabungkan secara acak berbagai pilihan solusi terbaik di dalam suatu kumpulan untuk mendapatkan generasi solusi terbaik berikutnya yaitu pada suatu kondisi yang memaksimalkan kecocokannya atau lazim disebut fitness. Generasi ini akan merepresentasikan perbaikan perbaikan pada populasi awalnya dengan melakukan proses ini secara berulang algoritme ini diharapkan dapat mensimulasikan proses evolusioner pada akhirnya akan didapatkan solusi-solusi yang paling tepat bagi permasalahan yang dihadapi. Berdasarkan hasil pengujian dapat diambilkesimpulan: Dari hasil pengujian sistem diperoleh jawaban sangat menarik 47 %, menarik 45 %, dan tidak menarik 8%. Durasi waktu proses perhitungan pada algoritme genetika kurang efisien.

Copyrights © 2018






Journal Info

Abbrev

pseudocode

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering

Description

Pseudocodeis a scientific journal in the information science family that contains the results of informatics research, scientific literature on informatics, and reviews of the development of theories, methods, and application of informatics engineering science. Pseudocode is published by the ...