Implementasi Pendeteksi Penyakit Paru-Paru Berdasarkan Warna Kuku dan Suhu Tubuh Berbasis Sensor TCS3200 Dan Sensor LM35 dengan Metode Naive Bayes

Abstrak

Paru-paru manusia adalah organ yang rentan terkena penyakit karena bersinggungan langsung dengan udara yang terhirup melalui hidung. Ilmu pengobatan paru-paru yang ada saat ini yaitu menggunakan CT-Scan dan tes dahak yang dicek secara manual oleh ahli dahak. Banyak masyarakat yang tidak tahu sistem pengobatan ini, dan akhirnya enggan untuk memeriksakan kondisi kesehatan paru-paru mereka, karena dirasa tidak efisien dan disamping itu hasil tesnya tidak bisa langsung keluar. Dari permasalahan tersebut, diperlukan adanya penelitian yang terkait dengan sistem otomatisasi untuk pendeteksi tingkat keparahan penyakit paru-paru dari pasien, sehingga ketika seorang pasien datang untuk memeriksakan paru-paru mereka, hasilnya dapat segera diketahui. Pada penelitian ini parameter yang digunakan untuk melakukan perbandingan tingkatan kelas penyakit paru-paru adalah warna kuku dan suhu tubuh dari pasien dengan menggunakan metode Naive Bayes. Diketahui bahwa metode Naive Bayes mempunyai akurasi yang baik dan dapat digunakan berdasarkan penggolongan kelas diawal proses. Berdasarkan beberapa pengujian yang dilakukan pada sistem dihasilkan error pembacaan sensor warna TCS3200 sebesar 1,478%, dan error pembacaan sensor suhu LM35 terhadap alat ukur termometer sebesar 1,13%. Selanjutnya pengujian sistem menggunakan metode Naive Bayes dengan jumlah data latih sebanyak 24 data dan data uji sebanyak 12 data, diperoleh akurasi sebesar 91,6% dengan rata-rata waktu komputasi selama 0,69 detik.