SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA TINGKAT STADIUM PENDERITA PENYAKIT KANKER KOLOREKTAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR
DOI:
https://doi.org/10.53513/jct.v4i2.2002Abstract
Kanker kolorektal atau yang sering disebut dengan kanker usus besar merupakan jenis kanker yang tumbuh pada usus besar atau disebut juga dengan kolon yang terhubung ke anus atau rectum. Terdapat beberapa tingkatan stadium dari penderita penyakit kanker kolorektal yaitu stadium 0, I, IIA, IIB, IIC, IIIA, IIIB, IIIC dan IV. Penderita penyakit kanker kolorektal berumur lebih dari 50 tahun lebih banyak yang terdiagnosa dibandingkan dengan usia muda. Tetapi tidak menutup kemungkinan bahwa usia muda atau yang sering disebut dengan milenial juga berisiko menderita penyakit kanker kolorektal stadium yang tinggi seiring dengan gaya hidup yang serba instan.Kondisi gejala yang dialami dari kanker kolorektal pada umumnya sulit untuk dideteksi.Melihat permasalahan tersebut maka diperlukan diagnosa penyakit kanker klorektal, dengan sebuah aplikasi sistem pakar menggunakan metode nearest neighbour. Maka dari itu dirancanglah sebuah sistem aplikasi berbasis dekstop dengan menerapkan metode nearest neighbour untuk mendiagnosa tingkat stadium penyakit kanker kolorektal. Adapun hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang dapat melakukan diagnosa tingkat stadium penyakit kanker kolorektal secara sistematis, sehingga dapat dilakukan penanganan ataupun pencegahan yang tepat sesaui dengan hasil dari diagnosa..References
Kemenkes RI, “Panduan Penatalaksanaan Kanker kolorektal,†Kementeri. Kesehat. Republik Indones., p. 76, 2016..
M. Silmi, E. A. Sarwoko, and K. Kushartantya, “Jurnal Masyarakat Informatika,†Sist. Pakar Berbas. Web Dan Mob. Web Untuk Mendiagnosis Penyakit Darah Pada Mns. Dengan Menggunakan Metod. Inferensi Forw. Chain., vol. 4, no. 7, pp. 31–38, 2013, doi: 10.1016/B978-012373960-5.00326-9.
S. Salamun, “Penerapan Algoritma Nearest Neighbor dan CBR pada Expert System Penyimpangan Perilaku Seksual,†J. Online Inform., vol. 2, no. 2, p. 63, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.97.
Downloads
Additional Files
Published
2022-08-02
Issue
Section
Articles