IMPELEMENTASI SEMI-SUPERVISED LEARNING PADA PERSONALIZED ASTHMA MANAGEMENT SYSTEM

ABSTRACT: Penyakit asma adalah penyakit radang kronis pada paru-paru yang bereaksi pada berbagai rangsangan yang terdapat pada tubuh penderitanya. Penyakit ini memiliki berbagai macam faktor penyebab terjadinya serangan asma dan tidak dapat digeneralisasikan. Selain itu, penyakit asma memiliki derajatnya masing-masing sesuai dengan tingkat keparahannya. Informasi tentang faktor penyebab asma penting karena penderita asma cenderung lalai dalam memperhatikan gejala atau faktor-faktor penyebab terjadinya asma sehingga mengakibatkan manajemen asma yang tidak baik. Pada penelitian ini dikembangkan aplikasi manajemen penyakit asma yang bersifat personal untuk masing-masing penderita, dengan mengadopsi teknik supervised learning. Data dan infromasi aktivitas harian penderita akan direkam oleh system, kemudian system akan mencari pola terkait faktor-faktor pemicu dan pemacu asma, serta mengklasifikasikannya berdasarkan pada  derajat serangan asma. Pada system usulan terdapat dashboard yang memberikan informasi dan hasil evaluasi kondisi historis penderita asma secara mudah dan efektif. Dari hasil pengujian  didapat akurasi system sebesar 80%, hal ini menunjukan system mampu membantu pasien dalam melakukan manajemen asma secara mandiri.
Kata kunci: manajemen penyakit asma, semi-supervised learning, dashboard system
Penulis: Cut Fiarni, Evasaria Magdalena Sipayung, Kevin Barry Moningka
Kode Jurnal: jptkomputerdd170195

Artikel Terkait :