Show simple item record

dc.contributor.advisorSeniman
dc.contributor.advisorRahmat, Romi Fadillah
dc.contributor.authorGayo, Budi Putra
dc.date.accessioned2019-08-23T01:56:41Z
dc.date.available2019-08-23T01:56:41Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/16993
dc.description71 Halamanen_US
dc.description.abstractDemam berdarah dengue atau dengue hemorrhagic fever (DBD) merupakan komplikasi dari demam dengue (dengue fever) yang memburuk.Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi penyakit DBD (demam berdarah dengue) pada anak menggunakan metode artificial neural networks untuk hasil identifikasi awal pada penyakit DBD (demam berdarah dengue).Tahapan Studi Literatur dengan mengumpulkan referensi dan analisis permasalahan terkait dengan demam berdarah, khususnya terhadap gambar (image) ruam dari gigitan Nyamuk. Lalu melakukan perancanganperangkat lunak yang akan digunakan untuk mengetahui apakah teridentifikasi atau tidak teridentifikasi Demam berdarah berdasarkan Gambar (image) dari data yang di input. Aplikasi ini dilakukan pengujian terhadap masyarakat dengan menyusun laporan pengumpulan data (image) yang akan di proses dalam aplikasi.Hasil data gambar (image) yang berupa gambar yang telah dianalisis terlebih dahulu untuk tahap training (pembelajaran) dengan GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix, meskipun tidak semua gambar (image) dapat dijangkau oleh aplikasi ini, tetapi cukup banyak gambar (image) yang diperoleh sehingga dapat dilakukan analisis untuk mengambil titik tertentu pada gambar (image) yang dapat ditentukan sebagai acuan untuk pengambilan keputusan. Hasil dari 50 percobaan diperoleh 45 citra berhasil, 5 citra gagal, sehingga akurasi 90 % dalam waktu 3 – 5 detik.en_US
dc.description.abstractDengue hemorrhagic fever or dengue hemorrhagic fever (DHF) is a complication of dengue fever (dengue fever) that worsens. This study aims to identify dengue (dengue hemorrhagic fever) in children using methods of artificial neural networks for the initial identification of dengue (dengue hemorrhagic fever).Stages of Literature Study by collecting references and analysis of problems related to dengue fever, especially to the image of the rash from mosquito bites. Then do the software design that will be used to determine whether it is identified or not identified Dengue fever based on the image (image) of the data input. This application is tested by the community by compiling a report on data collection (image) that will be processed in the application.The results of image data in the form of images that have been analyzed in advance for the training stage (learning) with LCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix, although not all images (images) can be reached by this application, but quite a lot of images (images) are obtained so that analysis can be taken to take the point certain image (image) that can be determined as a reference for decision making.The results of 50 experiments obtained 45 successful images, 5 images failed, resulting in 90% accuracy in 3 – 5seconds.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.publisherUniversitas Sumatera Utaraen_US
dc.subjectIdentifikasi Penyakiten_US
dc.subjectDemam Berdarah Dengueen_US
dc.subjectMetode Artificial Neural Networksen_US
dc.titleIdentifikasi Penyakit DBD (Demam Berdarah Dengue) pada Anak Menggunakan Metode Artificialneural Networksen_US
dc.typeSkripsi Sarjanaen_US
dc.identifier.nimnipnik121402092


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record