SISTEM PAKAR DIAGNOSIS JENIS JERAWAT PADA WAJAH MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
| Main Authors: | Hadianti, Siti, Sastypratiwi, Helen, Sukamto, Anggi Srimurdianti |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Program Studi Informatika
, 2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/11535 http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/11535/10893 |
Daftar Isi:
- Abstrak—Jerawat merupakan salah satu gangguanpenyakit kulit akibat dari kelebihan produksi kelenjar minyakyang menyebabkan terjadinya infeksi dan radang pada kulitmanusia. Jerawat sering timbul pada bagian wajah, jerawatjuga dapat menimbulkan jaringan parut dan meninggalkanbekas luka jika tidak diatasi. Pada umumnya, jerawat timbulpada masa pubertas dan dewasa muda. Jerawat memilikiberbagai macam jenis, yaitu blackhead, whitehead, papula,postula, nodul kista, conglobata dan fulminans. Berdasarkandari jenis jerawat tersebut memiliki tingkat kelompoknyamasing-masing, yaitu dari tingkat ringan, sedang dan parah.Akan tetapi, masih banyak masyarakat yang belummengetahui tentang jenis jerawat tersebut. Bentuk daripemanfaatan teknologi komputer dalam dunia medis adalahsistem pakar. Sistem pakar merupakan sebuah sistem yangdapat berperan seperti pakar dalam melakukan analisis dankonsultasi. Sehingga dapat digunakan untuk membantu dalammemperoleh informasi pengetahuan mengenai jenis dantingkat jerawat kepada penderita jerawat atau penggunasistem, berdasarkan dari gejala dan letak jerawat penggunadapat melakukan konsultasi dengan sistem tersebut.Pengetahuan dari seorang pakar atau dokter akan diformulasikan ke dalam sistem menggunakan suatu metode.Metode yang dituangkan dalam sistem ini adalah metode Kmeans Clustering. Metode ini merupakan proses analisis datamenjadi kelompok-kelompok dimana data pada satu kelompokmemiliki karakteristik yang sama dan memiliki karakteristikyang berbeda dari kelompok lain. Berdasarkan hasil analisa,sistem ini dapat membantu proses konsultasi pengguna dengantingkat keberhasilan 100% untuk menentukan jenis jerawatsesuai letaknya dan 90,56% untuk menentukan jenis jerawatpada wajah sesuai tingkat kelompoknya.