Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Tindakan Preventif untuk Daerah dengan Kejadian Luar Biasa Penyakit di Kabupaten Banyumas

Ridho Muktiadi, Sri Kusumadewi
{"title":"Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Tindakan Preventif untuk Daerah dengan Kejadian Luar Biasa Penyakit di Kabupaten Banyumas","authors":"Ridho Muktiadi, Sri Kusumadewi","doi":"10.30595/JUITA.V6I1.1943","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kejadian Luar Biasa Penyakit atau biasa disebut KLB Penyakit, merupakan suatu kejadian munculnya penyakit atau meningkatnya jumlah penderita penyakit yang terjadi pada waktu tertentu di suatu daerah. Penanganan secara cepat diperlukan terhadap daerah yang terjangkit KLB penyakit, agar dapat menekan jumlah penderita pada daerah tersebut dan membatasi penyebaran penyakit. Penelitian ini mempunyai tujuan memberikan solusi tindakan preventif terhadap KLB penyakit dengan disertai peringatan dugaan  terjadinya KLB penyakit pada suatu daerah, serta informasi lokasi daerah terjadinya KLB penyakit yang ditampilkan di dalam map. Tindakan preventif yang diberikan terhadap KLB penyakit merupakan hasil komputasi sistem yang menerapkan metode CBR (Case Based Reasoning), dimana metode tersebut merupakan metode yang menggunakan solusi dari kasus-kasus yang pernah terjadi sebelumnya untuk dicari kemiripan dengan kasus yang sedang terjadi. Terdapat empat siklus dalam metode CBR, yaitu: retrieve, reuse, revise dan retain yang telah berhasil diimplementasikan pada sistem ini dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP untuk membantu dalam memberikan tindakan preventif terbaik terhadap KLB penyakit. Kata kunci : Preventif  KLB penyakit, CBR, Peringatan KLB penyakit, Lokasi KLB penyakit","PeriodicalId":151254,"journal":{"name":"JUITA : Jurnal Informatika","volume":"31 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-05-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JUITA : Jurnal Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30595/JUITA.V6I1.1943","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Kejadian Luar Biasa Penyakit atau biasa disebut KLB Penyakit, merupakan suatu kejadian munculnya penyakit atau meningkatnya jumlah penderita penyakit yang terjadi pada waktu tertentu di suatu daerah. Penanganan secara cepat diperlukan terhadap daerah yang terjangkit KLB penyakit, agar dapat menekan jumlah penderita pada daerah tersebut dan membatasi penyebaran penyakit. Penelitian ini mempunyai tujuan memberikan solusi tindakan preventif terhadap KLB penyakit dengan disertai peringatan dugaan  terjadinya KLB penyakit pada suatu daerah, serta informasi lokasi daerah terjadinya KLB penyakit yang ditampilkan di dalam map. Tindakan preventif yang diberikan terhadap KLB penyakit merupakan hasil komputasi sistem yang menerapkan metode CBR (Case Based Reasoning), dimana metode tersebut merupakan metode yang menggunakan solusi dari kasus-kasus yang pernah terjadi sebelumnya untuk dicari kemiripan dengan kasus yang sedang terjadi. Terdapat empat siklus dalam metode CBR, yaitu: retrieve, reuse, revise dan retain yang telah berhasil diimplementasikan pada sistem ini dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP untuk membantu dalam memberikan tindakan preventif terbaik terhadap KLB penyakit. Kata kunci : Preventif  KLB penyakit, CBR, Peringatan KLB penyakit, Lokasi KLB penyakit
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
疾病或通常被称为KLB非凡的事件,是一种疾病发病率上升的出现疾病或发生在这个特定的时间在某个地区。对需要快速处理KLB感染疾病的地区,以便按地区和患者数量的限制疾病的传播。这项研究是有目的的预防性行动提供了解决方案对KLB疾病和伴随着警告KLB猜测发生在一个地区、一个地区发生的位置信息KLB显示文件夹里的疾病。对KLB疾病的预防性行动构成了计算结果的系统应用基于CBR(凯斯的Reasoning)的方法,这种方法是用自己的方法解决在哪里前所未有的案件发生了相似的案子而被通缉。CBR的方法,即:retrieve中四循环重复利用,这个制度的修改和立即保留的国家实施了用PHP编程语言协助对KLB疾病提供了最好的预防措施。关键词:KLB预防性疾病、CBR KLB疾病,位置KLB警告
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Enhancing Information Technology Adoption Potential in MSMEs: a Conceptual Model Based on TOE Framework Improving Stroke Detection with Hybrid Sampling and Cascade Generalization Comparative Study of Predictive Classification Models on Data with Severely Imbalanced Predictors Image Classification of Room Tidiness Using VGGNet with Data Augmentation Number of Cyber Attacks Predicted With Deep Learning Based LSTM Model
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1