Model aliran pembuatan keputusan berkait untuk penjagaan kesihatan penyakit kencing manis

Normadiah Mahiddin, and Zulaiha Ali Othman, and Nur Arzuar Abdul Rahim, (2021) Model aliran pembuatan keputusan berkait untuk penjagaan kesihatan penyakit kencing manis. Asia-Pacific Journal of Information Technology and Multimedia, 10 (2). pp. 170-186. ISSN 2289-2192

[img]
Preview
PDF
579kB

Official URL: https://www.ukm.my/apjitm/articles-year.php

Abstract

Penyakit kencing manis adalah satu daripada penyakit kronik yang kian meningkat. Pemberian rawatan yang tepat diperlukan bagi menghasilkan keberkesanannya. Kajian lepas telah mencadangkan satu Model Aliran Pembuatan Keputusan Berkait (MAPKB) sebagai penyelesaian sistem sokongan keputusan cerdas untuk penjagaan kesihatan. Model ini dapat memberikan keputusan yang tepat dalam menentukan rawatan penyakit tertentu. Oleh itu, tujuan kajian ini adalah membangunkan model penjagaan kesihatan penyakit kencing manis berasaskan MAPKB bagi menilai ketepatan membuat keputusan yang meningkat dengan konsep MAPKB. Konsep MAPKB membolehkan jumlah data bertambah dengan pertambahan rekod data pada peringkat penjagaan yang sama, dan pertambahan rekod data dan atribut dari peringkat penjagaan sebelum atau selepasnya. Semakin bertambah data atau maklumat, semakin tepat sesuatu keputusan dapat dibuat. Data dibangunkan bagi membuat ramalan diagnosis untuk setiap peringkat penjagaan dalam perkembangan penyakit kencing manis jenis 2. Pembangunan data pada setiap peringkat penjagaan disahkan oleh pakar perubatan. Walaubagaimanapun, eksperimen dilaksana menggunakan data simulasi bagi dua peringkat penjagaan sahaja. Empat set data berlainan saiz disediakan untuk melihat perubahan ketepatan ramalan. Setiap set data mengandungi 2 set data peringkat penjagaan primer dan peringkat penjagaan sekunder dengan 4 kali perubahan jumlah atribut dari 25 hingga 58 dan jumlah rekod dari 300 hingga 11,000. Hasil eksperimen menunjukkan secara purata, algoritma J48 menunjukkan model terbaik (99%) diikuti Logistik (98%), RandomTree (95%), NaiveBayes Updateable (93%), BayesNet (84%) dan AdaBoostM1 (67%).Analisis nisbah juga menunjukkan ketepatan model ramalan telah meningkat sehingga 49%. Model MAPKB untuk penjagaan penyakit kecing manis ini telah direkabentuk dengan kriteria perubahan data secara dinamik dan berupaya membangunkan model ramalan terbaru yang dinamik dengan berkesan.

Item Type:Article
Keywords:MAPKB; Kencing manis; Pembuatan keputusan; Simulasi; Ketepatan
Journal:Asia - Pasific Journal of Information Technology and Multimedia (Formerly Jurnal Teknologi Maklumat dan Multimedia)
ID Code:17964
Deposited By: ms aida -
Deposited On:12 Jan 2022 00:59
Last Modified:15 Jan 2022 08:21

Repository Staff Only: item control page