Wednesday, 30 Zulqaidah 1443 / 29 June 2022

Wednesday, 30 Zulqaidah 1443 / 29 June 2022

30 Zulqaidah 1443
  • JELANG HUT BHAYANGKARA KE-76,< POLRI MENGADAKAN LOMBA MENEMBAK PATI TNI-POLRI BERSAMA INSAN PERS 10-11 JUNI 2022 DI BRIMOB KELAPA DUA

Cara Cepat Kenali Diagnosis TBC Sejak Dini

Rabu 03 Feb 2021 06:56 WIB

Red: Irwan Kelana

Hasil penelitian tim dosen STMIK Nusa Mandiri menggunakan algoritma C4.5 berhasil mendeteksi gejala TBC secara cepat.

Hasil penelitian tim dosen STMIK Nusa Mandiri menggunakan algoritma C4.5 berhasil mendeteksi gejala TBC secara cepat.

Foto: Dok STMIK Nusa Mandiri
Penelitian dosen STMIK Nusa Mandiri temukan cara cepat deteksi gejala TBC.

REPUBLIKA.CO.ID, JAKARTA -- Tuberculosis atau yang dikenal TBC merupakan penyakit menular dan mematikan di dunia. World Health Organization (WHO) pun mencanangkan ini sebagai penyakit kedaduratan dunia (global emergency). Gejala yang ditimbulkan oleh penyakit ini kepada seseorang yang terjangkit pun sangat banyak. Sehingga,  diperlukan proses tes dahak untuk mengetahui kepastiannya. 

Amrin, Irawan Satriadi dosen Universitas Bina Sarana Informatika (UBSI) bersama Oki Rosanto dosen STMIK Nusa Mandiri dalam penelitiannya menerapkan algoritma C4.5 untuk mendiagnosis penyakit tuberkulosis.

Menurut Amrin, penelitian ini mampu mendeteksi gejala TBC secara cepat. “Penelitian ini menggunakan data pasien puskesmas yang terdiagnosa TBC, kemudian data tersebut diolah dengan menerapkan algoritma C4.5. Hasil dari pengolahan data itu, akan menghasilkan pohon keputusan yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit TBC,” ujar Amrin, Senin (1/2). 

Ia menjelaskan, untuk memberikan keakuratan dalam diagnosa penyakit TBC harus melalui beberapa tahapan pengujian. 

“Data yang digunakan adalah sebanyak 136 pasien TBC baik yang positif maupun negatif. Gejala yang meliputi yakni, keringat pada malam hari, berat badan turun, nafsu berkurang, lelah, demam dan batuk berdahak lebih dari 3 minggu disertai darah sebagai variable input. Sedangkan variable outputnya adalah penyakit TBC,” jelas dosen UBSI dalam keterangan pers.  

Ia menambahkan bahwa algoritma C4.5 berperan untuk memprediksi apakah pasien terdiagnosa TBC atau tidak dengan metode klasifikasi. Dalam pembuatan pohon keputusan, dilakukan perhitungan nilai entropy dan gain. 

“Perhitungan nilai entropy dan gain ini berguna untuk mengetahui simpul akar pada pohon keputusan. Dari gejala awal dan jumlah kasus akan dilakukan perhitungan  untuk menentukan gejala mana yang menjadi sumber asalnya,” imbuh Amrin. 

Amrin berharap penelitian  ini dapat memberikan pengetahuan sebagai langkah awal dalam mendeteksi kemungkinan seseorang terkena penyakit TBC. “Pentingnya mengetahui penyakit TBC sedari dini dapat membantu kita agar menjaga diri, sehingga tidak akan menularkan kepada orang lain,” tutupnya.

BACA JUGA: Ikuti News Analysis Isu-Isu Terkini Persepektif Republika.co.id
 
 
 
  • Komentar 0

Dapatkan Update Berita Republika

f
 

BERITA LAINNYA

 
hide ads show ads
desktop mobile