EXPERT SYSTEM DIAGNOSIS OF KIDNEY DISEASE USING FORWARD CHAINING

Autor: Yadi, Yadi
Rok vydání: 2022
Zdroj: J-ICON : Jurnal Komputer dan Informatika; Vol 10 No 2 (2022): October 2022; 197-203
J-ICON : Jurnal Komputer dan Informatika; Vol 10 No 2 (2022): Oktober 2022; 197-203
ISSN: 2654-4091
2337-7631
2013-2018
DOI: 10.35508/jicon.v10i2.8187
Popis: Kidney disease is a disease that is often experienced by people aged over 50 years. Several factors that cause kidney disease include hypertension, diabetes, obesity, smoking and family history of kidney disease sufferers. As many as 42,000 people per year die from kidney disease. Sufferers in Indonesia, which is estimated by the Ministry of Health, based on the 2013-2018 Basic Health Research (Riset Kesehatan Dasar (RIKESDA)) the number of patients experiencing kidney disease symptoms continues to grow to reach 739,208 people in 2013 while chronic kidney sufferers. It was recorded that in 2020 BPJS Kesehatan spent a large enough budget for kidney failure patients as many as 1,763,260 patients. The high number of patients with kidney disease was due to a lack of physical activity and consumption of healthy foods and fruits and vegetables. Therefore, it is necessary to detect as early as possible to prevent the onset of kidney disease. Technology is one of the disseminations of good information in handling kidney disease. This study aims to build an expert system for diagnosing kidney disease. The results of the research on an expert system for diagnosing kidney disease based on a website that can be accessed by the public by providing information on the detection of kidney disease symptoms with 27 symptoms. The process of tracking symptoms using forward chaining. Conclusion tests carried out using black box and usability testing have been running well, as seen from the input and output functionality on the system used by the user. In addition, the expert system helps in providing information to the public to detect the symptoms of kidney disease as early as possible.
Penyakit ginjal merupakan penyakit yang sering dialami oleh masyarakat dengan umur di atas 50 tahun. Beberapa faktor yang menjadi penyebab penyakit ginjal diantaranya hipertensi, diabetes, obesitas, kebiasaan merokok serta riwayat keluarga penderita penyakit ginjal. Sebanyak 42.000 kematian pertahun yang disebabkan oleh penyakit ginjal di Indonesia yang diperkirakan oleh Kementerian Kesehatan, berdasarkan Riset Kesehatan Dasar (RIKESDA) 2013-2018. Jumlah pasien yang mengalami gejala penyakit ginjal terus tumbuh hingga mencapai 739.208 jiwa pada tahun 2013 sementara itu pada pada 2020 Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan mengeluarkan anggaran cukup besar untuk pasien gagal ginjal untuk 1.763.260 pasien. Tingginya penderita penyakit ginjal dikarenakan kurangnya akivitas fisik dan kurangnya konsumsi makanan sehat serta buah dan sayur. Oleh sebab itu perlu dilakukan deteksi sedini mungkin untuk mencegah terserangnya penyakit ginjal. Teknologi diharapkan dapat menjadi salah satu penyebaran informasi yang baik dalam penangulangan penyakit ginjal. Pada penelitian ini bertujuan membangun expert system diagnosis penyakit ginjal. Hasil penelitian expert system diagnosis penyakit ginjal berbasis website bisa diakses oleh masyarakat dengan memberikan informasi deteksi gejala penyakit ginjal dengan 27 gejala. Proses pelacakan gejala menggunakan forward chaining. Pengujian dilakukan menggunakan blackbox dan usability testing berjalan dengan baik, terlihat dari fungsionalitas input dan output pada sistem yang dipergunakan oleh user. Selain itu, expert system membantu dalam memberikan informasi kepada masyarakat untuk mendeteksi sedini mungkin gejala penyakit ginjal.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: