Case Based Reasoning Diagnosis Penyakit Cardiovascular Dengan Metode Simple Matching Coefficient Similarity

Faizal, Edi

doi:10.25126/jtiik.201412116

Cited by 6 publications

(7 citation statements)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Jika kasus baru mempunyai kemiripan dengan kasus lama, maka CBR akan menggunakan kembali (reuse) solusi kasus lama sebagai rekomendasi solusi kasus baru tersebut. Tetapi jika tidak ada yang cocok maka CBR akan melakukan adaptasi, dengan cara memasukkan/menyimpan (retain) kasus baru tersebut ke dalam basis data kasus, sehingga secara tidak langsung pengetahuan CBR akan bertambah [8].…”

Section: B Case Based Reasoningunclassified

Diagnosis Tahapan Pengguna Narkoba Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Tursina¹,

Muhardi²,

Sari³

2020

JEPIN

View full text Add to dashboard Cite

Narkoba merupakan bahan yang sangat bermanfaat untuk pengobatan, namun jika disalahgunakan akan memberikan dampak buruk yang luar biasa seperti gangguan kesehatan, gangguan kejiwaan hingga kematian. Seorang pengguna narkoba cenderung tertutup dan tidak ingin berkonsultasi langsung ke dokter maupun rehabilitasi dikarenakan pengguna malu dengan kondisinya, biaya yang relatif mahal, jarak dan waktu yang ditempuh, takut dilaporkan dan tanggapan negatif dari masyarakat. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk membantu seorang pengguna narkoba ataupun bagi seseorang yang dicurigai sebagai pengguna narkoba dalam mendiagnosis tahapan pengguna narkoba dan memberikan solusi serta saran terhadap pengguna narkoba tersebut. Case based reasoning merupakan penalaran yang digunakan untuk menyelesaikan kasus baru dengan cara mengadaptasi solusi yang terdapat pada kasus-kasus sebelumnya, yang mempunyai permasalahan yang mirip dengan kasus baru. Pada tahapan retrieve, terjadi proses menghitung similaritas antara kasus baru dan kasus lama. Perhitungan similaritas kasus pada penelitian ini menggunakan metode k-nearest neighbor. Pengujian hasil akhir sistem menggunakan pengujian tahapan CBR dan pengujian kinerja metode k-nearest neighbor. Hasil pengujian mengukur kinerja dari metode k-nearest neighbor dengan nilai k=7, tingkat akurasi untuk 10-fold cross validation sebesar 98,333%, confusion matrix sebesar 100% dan termasuk excellent classification karena memiliki nilai AUC 1,000.

show abstract

Section: B Case Based Reasoningunclassified

Diagnosis Tahapan Pengguna Narkoba Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Tursina¹,

Muhardi²,

Sari³

2020

JEPIN

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…I. PENDAHULUAN Keberadaan komputer saat ini sudah merambah ke segala lini kehidupan, hal ini menyebabkan pekerjaan manusia menjadi lebih ringan karena keberadaannya [1]. Dengan komputer manusia sangat terbantu dalam melakukan pekerjaannya, namun pekerjaan tersebut akan terganggu jika komputer yang digunakan untuk meringankan kerja manusia terdapat masalah maupun kerusakan.…”

Section: Kata Kunci-case Based Reasoning Kasus Smc Similaritasunclassified

“…CBR merupakan sebuah metode pemecahan masalah yang menggunakan penelaran berbasis kasus atau pengalaman yang telah terjadi sebelumnya di masa lampau [3]. Telah banyak dilakukan penelitian yang menggunakan pendekatan CBR dan menghasilkan hasil penelitian yang akurat pada berbagai bidang [1].…”

Section: Kata Kunci-case Based Reasoning Kasus Smc Similaritasunclassified

Implementasi Case Based Reasoning pada Sistem Identifikasi Kerusakan Komputer dengan Metode Similaritas Simple Matching Coefficient

Swari

Firdaus

2020

santika

View full text Add to dashboard Cite

Komputer merupakan sebuah perangkat cerdas digital yang menjadi kebutuhan primer baik di lingkungan perusahaan maupun personal. Sebuah perangkat elektronik tentunya tidk dapat dihindarkan dari kemungkinan kerusakan. Kerusakan perangkat komputer merupakan hal yang sangat sering terjadi, baik kerusakan ringan yang dapat diperbaiki sendiri maupun kerusakan berat yang memerlukan maintenance dari pihak lain. Pengguna komputer pun bukan melulu dari kalangan IT yang sudah familiar dengan troubleshoting sehingga akan mengalami kesulitan jika perangkat komputernya mengalami permasalahan, walaupun permasalahan yang terjadi hanya permasalahan ringan. Banyaknya jumlah data kasus permasalahan yang sering dialami oleh pengguna komputer tentang kerusakan komputer yang memiliki gejala kerusakan berbeda antar satu kasus dengan kasus lainnya yang didapat dari berbagai sumber, hal ini memungkinkan pengimplementasian sebuah sistem cerdas menggunakan penalaran berbasis kasus atau yang dikenal dengan case based reasoning. Tahap penting dalam sistem CBR adalah tahap retrieval untuk mencari kasus yang paling mirip dengan kasus saat ini ingin diuji. Penelitian ini menggunakan metode Simple Matching Coeficient untuk menghitung kemiripan antar kasus. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa telah berhasil dibangun sebuah sistem komputer menggunakan pendekatan penelaran berbasis kasus pendeteksi kerusakan awal pada komputer.

show abstract

“…The appropriate cluster is obtained by calculating similarity value between new case's features or symptoms value with the value of respective features of centroids (center of clusters) save in the database. Cosine coefficient method is used to perform such task as described in formula (6). The method is used because it is suitable for data with small values, also based on previous research conducted by [11] it produced a good accuracy of diagnosis.…”

Section: 1 Finding Appropriate Clustermentioning

confidence: 99%

“…This technique compares each feature of target case (new case) with features of source case (old cases) stored in a case base, then the comparison of each feature is calculated by a similarity function. Previous research conducted by [6], [7], [8], and [9] showed that the method was good enough to be used in the CBR system for diagnosis.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%