Aplikasi “Si Tubo†untuk Mendeteksi Dini Gejala Tuberkulosis pada Anak dengan Metode Backward Chaining
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v20i1.679Keywords:
Tuberkulosis, Anak-anak, Backward Chaining, Kekebalan, Si TuboAbstract
Anak-anak adalah kelompok usia dengan risiko yang tinggi tertular Tuberkulosis karena kekebalan tubuh yang belum berkembang secara sempurna. Tuberkulosis aktif pada anak dapat dicegah atau diketahui sejak dini apabila orang tua mengetahui ciri-ciri dan media penularan Tuberkulosis. Sayangnya informasi tersebut belum menyentuh seluruh aspek masyarakat, kurangnya dokter dan stakeholder yang terlibat untuk mensosialisasikan, mahalnya bisaya konsultasi dan berobat menjadi faktor pendukung. Dengan bantuan teknologi, peneliti berusaha memberikan informasi yang akurat mengenai Tuberkulosis. Penelitian ini merancang dan membangun aplikasi mobile bernama “Si Tuboâ€, dengan metode inferensi Backward Chaining yang dapat membantu para orang tua dan stakeholder yang terlibat untuk mendeteksi dini gejala-gejala penyakit Tuberkulosis pada anak dan mencegah penularan. Basis pengetahuan berdasar pada Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 67 Tahun 2016 Tentang Penanggulangan Tuberkulosis, beberapa literature dan konsultasi dengan Dokter Anak setempat sebagai si pakar. Namun aplikasi ini hanya mendeteksi dini bukan mendiagnosis bahwa anak terkena Tuberkulosis. Melalui Aplikasi Si Tubo orang tua bisa melakukan langkah pencegahan atau pemeriksaan lebih lanjut ke rumah sakit terkait bila ternyata anak diduga Tuberkulosis aktif.
Downloads
References
[2] N. W. Sangadji and H. Kusnanto, “Tuberculosis Paru pada Anak di Salatiga: Pengaruh Kondisi Rumah dan Pendapatan Keluarga,†Berita Kedoteran Masyarakat, vol. 34, no. 3, pp. 121–126, 2018.
[3] World Health Organization, Global Tuberculosis Report 2015, 20th ed. 2015.
[4] W. Rahardiyanti, “Gambaran Karakteristik Penderita Tuberkulosis pada Anak Umur 1-5 Tahun yang Berobat di Balai Kesehatan Paru Masyarakat Kota Semarang,†Jurnal Kesehatan Masyarakat, vol. 1, no. 2, pp. 525–534, 2012.
[5] Z. Ismah and E. Novita, “Studi Karakteristik Pasien Tuberkulosis di Puskesmas Seberang Ulu 1 Palembang,†Unnes Journal of Public Health, vol. 6, no. 4, pp. 218–224, 2017.
[6] Kusrini, Aplikasi Sistem Pakar Menentukan Faktor Kepastian Pengguna dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan. Yogyakarta: Andi Offset, 2008.
[7] F. N. Afiana and I. R. Yunita, “Aplikasi ‘GIZIe’ Untuk Mengetahui Status Gizi Balita Menggunakan Metode Forward Chaining,†Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 3, no. 2, pp. 297–303, 2019.
[8] A. A. Pramesti, R. Arifudin, and E. Sugiharti, “Expert System for Determination of Type Lenses Glasses Using Forward Chaining Method,†Scientific Journal of Informatics, vol. 3, no. 2, pp. 177–188, Nov. 2016.
[9] A. Latubessy and A. Jazuli, “Analisis Model Penelusuran Backward Chaining dalam Mendeteksi Tingkat Kecanduan Game pada Anak,†Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 5, no. 4, pp. 129–134, Oct. 2017.
[10] S. Iriani, “Penerapan Metode Backward Chaining pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tulang Manusia,†Indonesian Journal on Networking and Security, vol. 4, no. 1, pp. 51–55, 2015.
[11] N. Mukhtar and S. Samsudin, “Sistem Pakar Diagnosa Dampak Penggunaan Softlens Menggunakan Metode Backward Chaining,†Jurnal Buana Informatika, vol. 6, no. 1, pp. 21–30, 2015.
[12] D. Rosmala, “Metode Backward Chaining Untuk Diagnosa Penyebab Stroke Pada Pasien Penderita,†Expert : Jurnal Sistem Informasi, vol. 8, no. 2, pp. 49–55, 2017.
[13] Menteri Kesehatan Republik Indonesia, “Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 67 Tahun 2016 Tentang Penanggulangan Tuberkulosis,†2017.
[14] A. Rupnawar, A. Jagdale, and S. Navsupe, “Study on Forward Chaining and Reverse Chaining in Expert System,†International Journal of Advanced Engineering Research and Science, vol. 3, no. 12, pp. 60–62, 2016.
[15] W. D. Prasetyo and R. Wahyudi, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ternak Sapi Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Website Responsif,†Jurnal Teknologi dan Terapan Bisnis, vol. 2, no. 1, pp. 13–21, 2019.
Downloads
Published
Issue
Section
How to Cite
Similar Articles
- Imam Riadi, Abdul Fadlil, Muhammad Amirul Mu'min, OWASP Framework-based Network Forensics to Analyze the SQLi Attacks on Web Servers , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
- Khasnur Hidjah, Helna Wardhana, Heroe Santoso, Anthony Anggrawan, SISTEM INFORMASI PEMANTAUAN STATUS GIZI BALITA , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 15 No. 2 (2016)
- Syafri Arlis, Muhammad Reza Putra, Musli Yanto, Improved Image Segmentation using Adaptive Threshold Morphology on CT-Scan Images for Brain Tumor Detection , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 3 (2024)
- Kadek Putri Dwi Dharmayanti, I Putu Agus Swastika, I Gusti Lanang Agung Raditya Putra, Tata Kelola Sistem Informasi Sanken Menggunakan Framework COBIT 5 , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 1 (2018)
- Muhammad Furqan Nazuli, Muhammad Fachrurrozi, Muhammad Qurhanul Rizqie, Abdiansah Abdiansah, Muhammad Ikhsan, A Image Classification of Poisonous Plants Using the MobileNetV2 Convolutional Neural Network Model Method , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 2 (2025)
- Bobby Poerwanto, Baso Ali, Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means dalam Mengelompokkan Kecamatan di Tana Luwu Berdasarkan Produktifitas Hasil Perkebunan , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 19 No. 1 (2019)
- Bobby Poerwanto, Fajriani Fajriani, Resilient Backpropagation Neural Network on Prediction of Poverty Levels in South Sulawesi , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 1 (2020)
- Asep Syaputra, Aplikasi E-Kelurahan Untuk Peningkatan Pelayanan Administrasi dalam Mendukung Penerapan E-Government , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 2 (2021)
- Lalu Ganda Rady Putra, Anthony Anggrawan, Pengelompokan Penerima Bantuan Sosial Masyarakat dengan Metode K-Means , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 21 No. 1 (2021)
- Zilvanhisna Emka Fitri, Lalitya Nindita Sahenda, Sulton Mubarok, Abdul Madjid, Arizal Mujibtamala Nanda Imron, Implementing K-Nearest Neighbor to Classify Wild Plant Leaf as a Medicinal Plants , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 1 (2023)
You may also start an advanced similarity search for this article.
Most read articles by the same author(s)
- Ito Setiawan, Aldistya Riesta Sekarini, Retno Waluyo, Fiby Nur Afiana, Manajemen Risiko Sistem Informasi Menggunakan ISO 31000 dan Standar Pengendalian ISO/EIC 27001 di Tripio Purwokerto , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 20 No. 2 (2021)
- Fiby Nur Afiana, Pungkas Subarkah, A. Kholil Hidayat, Analisis Perbandingan Metode TAM dan Metode UTAUT 2 dalam Mengukur Kesuksesan Penerapan SIMRS pada Rumah Sakit Wijaya Kusuma DKT Purwokerto , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 19 No. 1 (2019)
- Debby Ummul Hidayah, Ika Romadoni Yunita, Gustin Setyaningsih, Evaluasi Website Kuliah Online STMIK Amikom Purwokerto Menggunakan Metode Heuristik (Studi Kasus Mata Kuliah Enterprise Resource Management) , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 2 (2019)
- Fiby Nur Afiana, Rifqi Alfathul Adhim, IMPLEMENTASI APLIKASI ZAKAT PADA LAZIS AL IRSYAD AL ISLAMIYAH PURWOKERTO , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 17 No. 1 (2017)