Rengki Fauzan Primary Author 1555301067 Primary Author mixed material bibliography Pekanbaru Pustaka Politeknik Caltex Riau 2019 id Indonesia

Text

xv, 90 hlm.; 21 cm Pemberian antibiotik pada penyakit ISPA pada anak merupakan salah satu tindakan medis yang hanya boleh dilakukan oleh seorang dokter karena pemberian yang tidak tepat dapat mengakibatkan resistensi antibiotik pada anak, namun dikarenakan terbatasnya ketersediaan dokter di fasilitas kesehatan melalui Permenkes pemerintah mengatur bahwa tenaga perawat dan bidan dapat melakukan tindakan medis dengan syarat adanya pendelegasian wewenang dari dokter kepada perawat atau bidan. Meskipun begitu masih saja terdapat kesalahan tindakan medis yang disebabkan tidak sempurnanya proses berpikir perawat bidan dan bidan sehingga mempengaruhi pengambilan keputusan. Berdasarkan permasalahan tersebut dibangun sebuah sistem yang dapat membantu perawat dan bidan yang diberi wewenang untuk menentukan klasifikasi penyakit serta rekomendasi pemilihan obat antibiotik terhadap gejala penyakit ISPA yang timbul pada anak. Pada penelitian ini digunakan dua metode yakni naïve bayes untuk menentukan klasifikasi penyakit ISPA pada anak dan forward chaining untuk merekomendasi pemilihan obat antibiotiknya. Adapun metode naïve bayes menggunakan data training sebanyak 597 data dan rule yang digunakan untuk metode forward chaining sebanyak 14 rule. Terdapat tiga pengujian yakni pengujian blackbox, confusion matrix dan pengujian usability. Dari pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa seluruh fungsionalitas sistem telah terpenuhi dan data latih yang digunakan sistem memiliki akurasi sebesar 97,479% serta respon positif dari pengguna yang mencoba sistem ini. Kata kunci: ISPA, Antibiotik, Naïve Bayes, Forward Chaining PA Teknik Informatika PA TI Politeknik Caltex Riau Politeknik Caltex Riau PA TI PA1555301067 Perpustakaan PCR (R) PA TI Poster - SISTEM PEMILIHAN OBAT ANTIBIOTIK TERHADAP GEJALA PENYAKIT ISPA PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN FORWARD CHAINING BERBASIS WEB 10780 2019-07-30 00:00:00 2019-11-11 15:07:21 machine generated