Mahasiswa UB Desain Alat untuk Diagnosis Dini Penyakit Jantung
Senin, 05 Oktober 2020 - 14:55 WIB
loading...
Tiga Mahasiswa Universitas Brawijaya membuat Alat Tensimeter Digital untuk diagnosis Dini Penyakit Jantung (AID). Foto/ist
A
A
A
JAKARTA - Tiga Mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) Universitas Brawijaya (UB) membuat permodelan Alat Tensimeter Digital untuk diagnosis Dini Penyakit Jantung (AID).
Artificial Intelligence based Diagnosis (AID) yang didesain Aldi Dwi Putra, Andro Syahreza dan Ervan Andi Wijaya mampu melakukan diagnosis penyakit jantung berdasarkan detak jantung, tekanan darah dan umur, serta parameter kualitatif yang tediri dari jenis kelamin dan gejala angina saat beraktivitas.
Aldi menjelaskan, metode kecerdasan buatan yang digunakan adalah metode Artificial Neural Network (ANN). (Baca juga: Kemendikbud Harap Kolaborasi PT-Industri Berkontribusi bagi Desa )
Kecerdasan buatan AID dilatih menggunakan data dari UCI Machine Learning Repository yang berisi hubungan gejala penyakit jantung dan diagnosisnya. "Setelah dilakukannya proses pelatihan didapatkan akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 83,6%," katanya dikutip dari laman ub.ac.id, Senin (5/10).
Hasil diagnosis akan ditampilkan dalam bentuk persentase potensi dideritanya penyakit jantung. Jika persentase keluaran semakin tinggi maka potensi dideritanya penyakit jantung juga akan semakin tinggi dan begitu pula sebaliknya. (Baca juga: 11 PTN-BH Cari Format Kurikulum dan Dunia Kerja Selama COVID-19 )
Artificial Intelligence based Diagnosis (AID) yang didesain Aldi Dwi Putra, Andro Syahreza dan Ervan Andi Wijaya mampu melakukan diagnosis penyakit jantung berdasarkan detak jantung, tekanan darah dan umur, serta parameter kualitatif yang tediri dari jenis kelamin dan gejala angina saat beraktivitas.
Aldi menjelaskan, metode kecerdasan buatan yang digunakan adalah metode Artificial Neural Network (ANN). (Baca juga: Kemendikbud Harap Kolaborasi PT-Industri Berkontribusi bagi Desa )
Kecerdasan buatan AID dilatih menggunakan data dari UCI Machine Learning Repository yang berisi hubungan gejala penyakit jantung dan diagnosisnya. "Setelah dilakukannya proses pelatihan didapatkan akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 83,6%," katanya dikutip dari laman ub.ac.id, Senin (5/10).
Hasil diagnosis akan ditampilkan dalam bentuk persentase potensi dideritanya penyakit jantung. Jika persentase keluaran semakin tinggi maka potensi dideritanya penyakit jantung juga akan semakin tinggi dan begitu pula sebaliknya. (Baca juga: 11 PTN-BH Cari Format Kurikulum dan Dunia Kerja Selama COVID-19 )
Lihat Juga :
