Febrianti, Anisa, Anisa Febarianti (2025) PERANCANGAN SISTEM DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN APLIKASI DIATECT BERBASIS WEB. S1 thesis, Universitas Islam Nusantara.

	Text (Skripsi Tugas Akhir - Anisa Febrianti) Anisa Febrianti_41037002211015.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (Skripsi Tugas Akhir - Anisa Febarianti) view_usp=sharing - Published Version Download (71kB)

Abstract

Penelitian ini menunjukkan efek yang signifikan dari diabetes. Tujuan aplikasi ini untuk menemukan gejala diabetes. Fokus dari penelitian ini adalah peningkatan jumlah orang yang menderita diabetes. Organisasi Kesehatan Dunia ( WHO ) telah melaporkan bahwa dalam beberapa dekade terakhir, jumlah orang yang menderita diabetes telah mengalami peningkatan yang signifikan, menjadikannya masalah besar bagi kesehatan dunia dengan tingkat kejadian yang terus meningkat. Jumlah orang dewasa penderita diabetes di dunia akan meningkat dari 135 juta pada tahun 1995 menjadi 300 juta pada tahun 2025. Indonesia merupakan negara dengan penderita penyakit diabetes mellitus cukup tinggi. Dengan Prevalensi 8,6 % dari total penduduk, terdapat 4,5 juta pengidap diabetes dan pada tahun 2025 diperkirakan meningkat menjadi 12,4 juta penderita. Diabetes menjadi penyakit ke3 faktor penyebab kematian di Indonesia. Penelitian ini memperkenalkan aplikasi berbasis web yang disebut DIATECT (Perancangan Sistem Diagnosa Penyakit Diabetes Menggunakan Aplikasi DIATECT Berbasis Web) yang dirancang untuk memprediksi risiko penyakit diabetes. Aplikasi ini memanfaatkan algoritme Support Vector Machine (SVM) untuk mengolah data kesehatan yang luas dan beragam. DIATECT dapat memprediksi kemungkinan bahwa seseorang memiliki diabetes. Berdasarkan informasi yang diberikan. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif, dan 768 data sekunder terdiri dari individu yang menderita diabetes dan tidak menderita diabetes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini memiliki performa yang kuat, dengan presisi mencapai 77%, recall mencapai 71%, dan F1-skor mencapai 77%. Aplikasi ini memiliki potensi besar untuk mendukung masyarakat dalam mendeteksi dan mengidentifikasi penyakit melalui platform web yang mudah diakses.

Actions (login required)

View Item