Skripsi

Rancang Bangun Aplikasi Perhitungan Parasit Untuk Mengidentifikasi Fase Plasmodium Falciparum Pada Penyakit Malaria

---

bibliografi: hal. 109


RINGKASAN

Malaria adalah penyakit menular yang disebabkan oleh Plasmodium, yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Anopheles betina. Plasmodium yang terbawa melalui gigitan nyamuk akan hidup dan berkembang biak dalam sel darah merah manusia dengan merusak sel – sel tersebut. Terdapat empat spesies Plasmodium yang menyebabkan malaria yaitu P.falciparum, P.vivax, P.ovale, dan P.malariae. P.falciparum adalah parasit yang paling ganas. Metode pemeriksaan penyakit malaria saat ini masih menggunakan alat konvensional yaitu secara Mikroskopis dan menggunakan Rapid Diagnostic Test (RDT) dinilai kurang sistematis, kurang efisien secara waktu dan tingkat kesalahan (human error) cukup tinggi. Tujuan penelitian ini adalah menciptakan aplikasi penghitungan parasit yang dapat digunakan untuk memudahkan kerja klinisi dalam mengidentifikasi jenis parasit dan menghitung jumlah parasit pada Fase P. Falciparum penyakit Malaria berbasis Pengolahan Citra Digital. Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu, studi pustaka, observasi, data primer-sekunder, wawancara, dan dokumentasi. Pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan pengembangan sistem Rapid Application Development (RAD). Pengujian dilakukan menggunakan Black Box, Back Propagation Neural Network, User Acceptance Test (UAT). Hasil penelitian ini adalah aplikasi penghitungan parasit untuk mengidentifikasi jenis parasit dan menghitung jumlah parasit pada Fase P. Falciparum penyakit Malaria agar mempermudah klinisi dalam memberikan penanganan yang lebih cepat, tepat, akurat dan efisien, serta sistem sudah berjalan sesuai yang diharapkan dan mudah digunakan. Akurasi penghitungan parasit pada Fase P. Falciparum penyakit Malaria ini adalah 97,68% menggunakan Back Propagation Neural Network.

Kata Kunci: Plasmodium Falciparum, Mikroskopis, Rapid Diagnostic Test (RDT), Black Box, Back Propagation Neural Network, User Acceptance Test (UAT).
ABSTRACT

Malaria is an infectious disease caused by Plasmodium, which was transmitted by the bite of a female Anopheles mosquito. Plasmodium which was carried through the bite of a mosquito was live and multiply in human red blood cells by damaging these cells. There were four species of Plasmodium which cause malaria, namely P.falciparum, P.vivax, P.ovale, and P.malariae. P.falciparum was the most virulent parasite. The method of examining malaria was still using conventional examination, namely Microscopic and using the Rapid Diagnostic Test (RDT) was considered to be less systematic, less time efficient and the level of error (human error) was quite high. The purpose of this study was to create a parasite counting application that can be used to facilitate the work of the clinician in identifying the type of parasite and counting the number of parasites in the P. Falciparum Phase of Digital Image-based Malaria Treatment. Data collection methods used are, literature study, observation, primary-secondary data, interviews, and documentation. The development of the system used in this study uses the development of the Rapid Application Development (RAD) system. Testing was done using the Black Box, Back Propagation Neural Network, User Acceptance Test (UAT). The results of this study are the application of parasite counting to identify the type of parasite and calculate the number of parasites in the P. Falciparum Phase of Malaria to make it easier for clinicians to provide faster, more accurate, efficient and efficient treatment, and the system was as expected and easy to used. The accuracy of parasite counts on this P. Falciparum Phase of Malaria disease was 97.68% using the Back Propagation Neural Network.

Keywords: Plasmodium Falciparum, Microscopic, Rapid Diagnostic Test (RDT), Black Box, Back Propagation Neural Network, User Acceptance Test (UAT).

---

Ketersediaan

TI2140

TI 2140 FIT r

UPT. PERPUSTAKAAN PUSAT

Tersedia - No Loan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

TI 2140 FIT r

Penerbit

Purwokerto : Universitas Amikom Purwokerto., 2019

Deskripsi Fisik

xix, 108 hlm.: ilus.: lampiran.; 28 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

15.11.0219

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

September 2019

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Aulia Fitriyani

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar