flightless Bird

Saya akan mengulas karya ilmiah yang dibuat oleh Aristi Imka Apniasari yang ditulis pada tahun 2007. abstrak dari tulisan ini dapat dilihat di http://hdl.handle.net/123456789/13946

Hal yang melatarbelakangi diambilnya topik ini oleh penulis adalah tingkat kematian karena demam berdarah yang relatif masih tinggi. Salah satu penyebab kematian adalah terlambatnya diagnosa bagi pasien deman berdarah. Tingkat kematian yang tinggi dapat diminimalisasi dengan melakukan diagnosa awal lebih dini. Oleh karena itu, penulis melakukan penelitian dengan menerapkan algoritma Voting Feature Intervals 5 (VFI5) untuk mendiagnosa penyakit DBD.

Dalam penelitian ini, data berasal dari penelitian yang dilakukan oleh Syafii pada tahun 2006, yaitu data sekunder penyakit DBD yang terdiri dari 32 kasus Demam Berdarah Dengue dan 32 kasus Demam Dengue. Fitur pada algoritma VF5 diambil dari empat gejala klinis objektif, yaitu demam, bercak, pendarahan spontan dan hasil uji tornikuet untuk menetapkan diagnosa DBD secara klinis. Setelah itu, akan dilakukan validasi data. Data yang nilainya dianggap tidak konsisten dengan kelasnya akan dihilangkan.

Ada empat tahap pengujian yang harus dilakukan pada penelitian ini. Tahap pertama adalah pengujian untuk data sebelum validasi, tahap kedua adalah pengujian untuk data setelah validasi tanpa persebaran, tahap ketiga adalah pengujian untuk data setelah validasi dengan persebaran dan tahap keempat adalah pengujian data dengan pembagian data latih dan data uji seperti pada penelitian yang telah dilakukan oleh Syafii pada tahun 2006. Masing tahap memiliki tingkat akurasi yang berbeda dan nilainya selalu meningkat.

Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penelitian ini dapat menghasilkan tingkat akurasi 100% setelah data diproses melalui empat tahap yang sebelumnya sudah dijabarkan. Akurasi tersebut jauh lebih tinggi bila dibandingkan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Syafii pada tahun 2006 dengan menggunakan model ANFIS yang hanya mencapai 86,67%.