SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENGOBATAN PASIEN TUMOR TULANG MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

• AISYAH PUTRI FAISAL

---

ABSTRAK

ABSTRAK

Aisyah Putri Faisal (11207331), Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pengobatan Pasien Tumor Tulang Menggunakan Metode Naïve Bayes

 

Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem interaktif yang membantu pengambilan keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Naïve Bayes metode karna metode ini memiliki kelebihan dibandingkan dengan metode pengambilan keputusan lainnya, dan metode Naïve Bayes merupakan pengambilan  keputusan  yang  digunakan untuk memprediksi berbasis probabilitas dengan menggunakan nilai-nilai yang dimasukkan, berupa kriteria-kriteria yang dibutuhkan. Disini penulis melakukan penelitian terhadap tumor tulang. Tumor tulang adalah suatu keganasan primer pada anak dan remaja, yang pada umumnya menyerang pada usia remaja 10 sampai dengan 20 tahun. Tumor ini paling sering mengenai metafisis tulang panjang, terutama pada tulang femur. Pengobatan osteosarkoma dapat dilakukan secara radikal amputasi ataupun prosedur limb salvage, tergantung dari tingkat keparahan tumor. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi pengobatan yang dipilih oleh para pasien tumor tulang di RSUP Persahabatan dan para anggota grup osteosarcoma dengan menggunakan data rekam medis yang dimiliki oleh dr. Sigit Daru Cahyadi, SP.OT(K) sebagai Dokter Spesialis Orthopaedi dan Traumatologi di RSUP Persahabatan, dengan metode pengumpulan sampel. Dengan harapan agar informasi ini dapat menjadi bahan pertimbangan para pasien tumor tulang yang masih ragu untuk menyelesaikan pengobatan supaya bersemangat menyelesaikan pengobatan. Hasil penelitian mendapatkan jumlah kasus tumor tulang yaitu sebanyak 19 kasus, dan Limb Salvage merupakan pengobatan yang paling banyak dipilih oleh pasien tumor tulang. Penulis juga menggunakan rapidminer dalam penelitian ini dengan hasil klasifikasi yang didapat yaitu nilai accuracy 80,00%, precision 75,00% dan recall 75,00 %.

Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Tumor Tulang, Naïve Bayes, Rapid Miner.

KATA KUNCI

Sistem Pendukung Keputusan

---

DAFTAR PUSTAKA

Kosong