Chatbot pendeteksi Penyakit umum berdasarkan Gejala menggunakan Algoritma BERT (Bidirectional Encoder From Transformers)

Saputra, Rizky Dwi (2023) Chatbot pendeteksi Penyakit umum berdasarkan Gejala menggunakan Algoritma BERT (Bidirectional Encoder From Transformers). Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

Text (Tugas Akhir_Rizky Dwi Saputra_19090107) softfile Rizky Dwi Saputra - Tugas Akhir Non Skripsi HKI.pdf Restricted to Registered users only Download (32MB)

Abstract

HAISUS adalah sebuah Chatbot yang dirancang untuk mendeteksi penyakit berdasarkan gejala yang dialami oleh pengguna. Chatbot ini menggunakan metode pemrosesan bahasa alami dan teknologi BERT (Bidirectional Encoder From Transformers) untuk menganalisis dan memahami teks masukan pengguna dengan lebih akurat. Proses pendeteksian penyakit dilakukan dengan membandingkan gejala yang diberikan oleh pengguna dengan basis pengetahuan yang dimiliki oleh Chatbot. Basis pengetahuan ini berisi informasi tentang gejala-gejala yang terkait dengan berbagai penyakit yang umum terjadi. Dengan menggunakan Algoritma dan pemodelan yang telah dilakukan, HAISUS dapat memberikan prediksi dan rekomendasi tentang kemungkinan penyakit yang mungkin dialami oleh pengguna berdasarkan gejala yang disampaikan. Keunggulan HAISUS terletak pada penggunaan teknologi BERT yang memungkinkan Chatbot untuk memahami konteks masukan pengguna dengan lebih baik, sehingga meningkatkan akurasi dan kualitas hasil deteksi penyakit yang telah diuji menggunakan pengujian confusion matrix didapatkan akurasi sebesar 75%. Dengan adanya HAISUS, diharapkan masyarakat dapat dengan mudah mengakses informasi kesehatan dan mendapatkan pemahaman awal tentang kemungkinan penyakit yang mereka alami, sehingga dapat mengambil tindakan yang tepat dan berkonsultasi dengan tenaga medis jika diperlukan. Melalui integrasi antarmuka percakapan dan teknologi pemrosesan bahasa alami yang canggih, HAISUS dapat menjadi alat yang berguna dalam mendukung pengguna dalam mengenali gejala dan mendapatkan informasi awal tentang kondisi kesehatan mereka, sehingga memungkinkan pengguna untuk mengambil langkah-langkah preventif atau mencari bantuan medis lebih lanjut jika diperlukan

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	A General Works > AI Indexes (General) T Technology > T Technical Information > Technical Information > A General Works > AI Indexes (General) T Technology > T Technical Information
Divisions:	Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User:	Rizky Dwi Saputra
Date Deposited:	11 Sep 2023 03:21
Last Modified:	11 Sep 2023 03:21
URI:	http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/2884

Actions (login required)

View Item