Diagnosa Penyakit Epilepsi Menggunakan Metode Bayes

Authors

  • Ade Rahayu STMIK Kaputama
  • Achmad Fauzi STMIK Kaputama
  • Victor Maruli Pakpahan STMIK Kaputama

DOI:

https://doi.org/10.62951/modem.v2i4.231

Keywords:

Bayes, Epilepsy, Expert System

Abstract

Epilepsy, or apoplexy, is a chronic disease characterized by recurrent seizures and impaired consciousness due to disorders of the central nervous system. In developing countries, including in RSU Putri Bidadari, epilepsy management is often hampered by high consultation costs, resulting in suboptimal quality of treatment and patient recovery. To overcome this challenge, a system is needed that can facilitate the diagnosis and treatment of epilepsy more efficiently. By using this method, RSU Putri Bidadari can improve the precision of epilepsy diagnosis and determine more appropriate treatment steps, despite limited resources. The Bayes method, as a statistical approach, offers a potential solution to improve the accuracy of diagnosis through data-based probability estimation of diseases and symptoms reported by patients such as frequent hunger, thirst, urination, weight loss, vaginal infections, easy fatigue, tingling legs, and blurred vision. The analysis results of the system show an estimated probability of 73% for patients suffering from generalized epilepsy. The Bayes method-based system is expected to help RSU Putri Bidadari in providing more effective treatment and improving the overall quality of life of epilepsy patients.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Andi Sunyoto. 2017. Pemrograman Database Dengan Visual Basic Dan Microsoft Sql 2000. Yogyakarta: Andi Offset

Didik Dwi Prasetyo, Mengelola Database Dengan Visual Basic.Net Dan Mysql, Pt.Elex Media Komputindo,Jakarta,2017

Eriska, S., Magdalena, S., & Khair, H. (2022). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kelainan Darah Pada Manusia Menggunakan Metode Bayes Berbasis Web. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK), 6(1).

Hadi, F., & Diana, Y. (2019). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dengan Metode Bayes. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi, 5(2), 44–51. http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id

Harvita, S., M. (2020). Mengidentifikasi masalah dalam diagnosa keperawatan pada pasien yang menderita diabetes mellitus. , 3(2), 144–155.

Hengki, T. S. (2018). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Jagung Dengan Metode Bayes. Journal Of Informatic Pelita Nusantara, 3(1), 17–22.

Juwita, C., P. (2021). Modul Sehat dan Sakit (1st ed., Vol. 1). Fakultas Vokasi Universitas Kristen Indonesia Jakarta.

Marlinda, L. (2021). Sistem Pakar Perancangan Dan Pembahasan (1st ed., Vol. 1). Graha Ilmu.

Mulya Chandra, E., Yulindon, & Hidayat, R. (2020). Implementasi Sistem Pakar Guna Mendiagnosa Penyakit Cacar Air Dengan Metode Bayes. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 10(1), 21–26.

Oton Kadang, M. (2021). Algoritma dan Pemrograman (1st ed., Vol. 1). Humanities Genius.

Ridho Handoko, M. (2021). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 2(1), 50–58. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI

Romadhon Tambak, R., Purnama, I., & Hasibuan, E. R. (2021). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Tubercolosis Mengunakan Metode Bayes Pada Puskesmas Petumbukan. Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST), 6(1), 45–52.

Salim Mahua, M. (2018). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Tanaman Jeruk (Limau) Menggunakan Metode Bayes. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 2, Issue 2).

Sitrait E, Lubis R, Hiswani. (2018) Karakteristik Penderita Epilepsi Rawat Inap di RSUP Haji Adam Malik Medan. J USU. 2016;1–30. http://download.garuda.ristekdikti.go.id/article.php

Sari, I. P., Elvitaria, L., & Yoelanda, I. (2024). Metode Bayesian Network Untuk Menentukan Probabilitas Indikasi Gangguan Bipolar. Jurnal Teknik Informatika, 4(2), 196–208.

Syahwana, M. R., & Simanjorang, R. M. (2022). Analisa Sistem Pakar Metode Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis. Jurnal Sistem Informasi, Teknik Komputer Dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN) , 1(2), 57–66.

Published

2024-09-13

How to Cite

Ade Rahayu, Achmad Fauzi, & Victor Maruli Pakpahan. (2024). Diagnosa Penyakit Epilepsi Menggunakan Metode Bayes. Modem : Jurnal Informatika Dan Sains Teknologi., 2(4), 51–67. https://doi.org/10.62951/modem.v2i4.231

Similar Articles

1 2 3 4 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.