Thasya, Lara Suci (2020) IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY DALAM PEMBANGUNAN SISTEM DIAGNOSIS RISIKO GANGGUAN BIPOLAR PADA REMAJA BERBASIS WEB. Diploma thesis, Universitas Andalas.
|
Text (Cover dan Abstrak)
1. Cove dan Abstrak.pdf - Published Version Download (63kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
2. BAB I.pdf - Published Version Download (154kB) | Preview |
|
|
Text (BAB Akhir)
3. BAB Akhir.pdf - Published Version Download (36kB) | Preview |
|
|
Text (Daftar Pustaka)
4. Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (141kB) | Preview |
|
Text (Skripsi full text)
5. Tugas Akhir Utuh.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
Abstract
Gangguan Bipolar adalah gangguan mental yang ditandai dengan perubahan emosi yang drastis sehingga menyebabkan penderita berada pada fase mania (sangat senang) dan depresi (sangat sedih). Setiap fase emosi dapat berlangsung dalam hitungan minggu. Gangguan ini sering terjadi pada remaja, hal ini disebabkan karena remaja mengalami masa transisi perkembangan psikis maupun fisik yang signifikan. Remaja yang memiliki gangguan bipolar cenderung melakukan tindakaan berbahaya yang merugikan diri sendiri bahkan orang lain karena emosi dan mental penderita yang sulit untuk ditebak. Oleh karena itu, perlu dilakukan pendeteksian dini melalui pemeriksaan beberapa gejala awal dengan ada tidaknya fakor risiko yang memengaruhi. Proses diagnosis risiko dapat dilakukan secara automatisasi dengan ditanamkannya algoritma pengolahan data dari indikator penentu risiko ganguan bipolar. Aplikasi ini dirancang menggunakan algoritma Fuzzy, algoritma ini menirukan cara kerja otak manusia dimana, logika fuzzy dapat mengambil keputusan dan melakukan klasifikasi diagnosis risiko bipolar berdasarkan data indikator yang dimasukkan. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel yang berbasis MVC (Model, View dan Controller). Tahapan pembangunan aplikasi menggunakan metode waterfall dengan pengujian sistem yang menggunkanan metode blackbox testing. Proses pengolahan ditentukan oleh data input indokator sebanyak 15 data yang menghasilkan nilai diagnosis berupa beresiko dan tidak beresiko. Aplikasi yang dibangun mampu melakukan diagnoisis risiko gangguan bipolar dengan 600 aturan fuzzy yang telah ditanamkan ke dalam sistem sehingga memiliki tingkat keakuratan sebesar 92.66%.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Primary Supervisor: | Meza Silvana, M.T. |
Uncontrolled Keywords: | Gangguan Bipolar, Algoritma Fuzzy, Bahasa Pemorograman PHP Framework Laravel |
Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
Divisions: | Fakultas Teknologi Informasi > Sistem Informasi |
Depositing User: | s1 sistem informasi |
Date Deposited: | 02 Feb 2021 04:53 |
Last Modified: | 02 Feb 2021 04:53 |
URI: | http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/69162 |
Actions (login required)
View Item |