Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

Aplikasi Mobile (Lide) Untuk Diagnosis Tingkat Resiko Penyakit Stroke Menggunakan PTVPSO-SVM

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 3 No. 2 (2016) · pp. 147–155

DOI
10.25126/jtiik.201632190
ISSN
2528-6579, 2355-7699
Published
2016-06-20
Publisher
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Language
en

Abstract

AbstrakPenyakit Stroke merupakan penyakit yang umum dan menduduki peringkat kedua dalam kematian di Indonesia dengan angka 11,13%. Penyakit yang mernyerang fungsi saraf otak dengan tingkat resiko bertahap. Dengan tidak hanya menyerang pada manusia usia lanjut, kini penyakit stroke dapat menyerang siapa saja. Indikator yang dapat digunakan dalam mewaspadai tingkat stroke adalah memeriksa kolestrol tubuh, HLD, LDL, dan Trigliserida. Namun faktor umum juga menjadi masalah utama namun umum. Dengan bertambahnya umum 10 tahun dimulai dari umur 55 tahun, maka tingkat resiko penyakit stroke menjadi dua kali lipat. Tingkat kewaspadaan perlu diperhatikan, sehingga dalam sewaktu-waktu untuk memeriksakan kondisi tubuh diperlukan. Lide adalah sebuah aplikasi pada smarthphone yang berbasis Android yang mengimplementasikan perhitungan algoirtma dalam menentukan tingkat resiko penyakit stroke. Lide merupakan salah satu solusi yang dibangun dalam mengontrol tingkat resiko stroke, hanya dengan memasukkan tingkat kolestrol, LDL, HDL, dan triglieserida. Dilengkapi dengan treatment bagi para pengguna, sehingga dapat melakukan penanganan awal pada tingkat-tingkat tertentu. Dalam aplikasi bergerak ini mengimplementasikan metode Particle Swarm Optimization dan Support Vector Machine untuk klasifikasi dengan menggunakan 4 fitur (kolesterol, HDL, LDL, dan Trigliserida). Dengan menggunakan metode ini, nilai akurasi yang dihasilkan mencapai 87%.Kata kunci: Stroke, PTVPSO-SVM, Aplikasi Perangkat Bergerak, LideAbstractStroke is a common disease and was ranked second in the number of death in Indonesia with 11, 13%. This disease attacks the nerve function of brain with the level of risk. Not only attacks on old age, this disease can attacks everyone. Indicators that can be used in reasonably level stroke is cholesterol, HDL, LDL, and Triglycerides. But the common factor is also becoming a major problem, however. Increasing public 10 years starting at age 55 years, then the risk level of stroke become twice. The level of alertness to note, so in any time to check the condition of the body is required. Lide is an application on an android-based smartphone which implement algorithm calculation to determining the risk level of stroke. Lide is one of solution that is built to control the risk level of stroke, by simply entering the level of LDL, HDL, Cholesterol, and Triglycerides. It is equipped with treatment for users, so that it can perform the initial handling at certain levels. This mobile application implements the method of Particle Swarm Optimization and Supprot Vector Machine for classification by using 4 features (cholesterol, LDL, HDL, and Triglycerides). By using this method, the value of the resulting accuracy is reached 87%.Keywords: Stroke, PTVPSO-SVM, Mobile Apps, Lide

Collaboration network of the authors

40 authors · 108 co-authorship links · 3 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • University of Brawijaya
  • Universitas Amikom Purwokerto
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Dhimas Anjar PrabowoUniversity of Brawijaya4
Anang HanafiUniversity of Brawijaya4
Arief Andy SoebrotoUniversity of Brawijaya3
Muhammad FhadliUniversity of Brawijaya3
Marji .University of Brawijaya2
Sutrisno .Affiliation unknown2
Nurul HidayatUniversity of Brawijaya2
Canny Amerilyse CaesarUniversity of Brawijaya2
Latifah HanumUniversity of Brawijaya2
Listiya SurtiningsihUniversity of Brawijaya2
Fitra Abdurrachman BachtiarUniversity of Brawijaya2
Candra DewiUniversity of Brawijaya2
Budi Darma SetiawanUniversity of Brawijaya2
Aryeswara SunaryoUniversity of Brawijaya2
Dian Eka RatnawatiUniversity of Brawijaya1
Ahmad Afif SupiantoUniversity of Brawijaya1
Randy Cahya WihandikaUniversity of Brawijaya1
Maria Tenika FrestantiyaUniversity of Brawijaya1
Ziya El AriefUniversity of Brawijaya1
Rina ChristantiUniversity of Brawijaya1
Alfian HimawanUniversity of Brawijaya1
Rekyan Regasari Mardi PutriUniversity of Brawijaya1
Uswatun HasanahUniversitas Amikom Purwokerto1
Lintang Resita MayangsariUniversity of Brawijaya1
Andhica PratamaUniversity of Brawijaya1
Galang Gilang RamadhanUniversity of Brawijaya1
Mochammad Ainun NajibUniversity of Brawijaya1
Handika Agus FauziUniversity of Brawijaya1
Sutrisno SutrisnoUniversity of Brawijaya1
Maryamah .University of Brawijaya1
Moh. Fadel AsikinUniversity of Brawijaya1
Daisy KurniawatyUniversity of Brawijaya1
Novanto YudistiraUniversity of Brawijaya1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/en/oai, first harvested 27 Okt 2026, last seen 27 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id">Aplikasi Mobile (Lide) Untuk Diagnosis Tingkat Resiko Penyakit Stroke Menggunakan PTVPSO-SVM</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Syafiq, Muhammad</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Al Kadafi, Achmad Jafar</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Zakiyyah, Rizka Husnun</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Jauhari, Daneswara</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Luqyana, Wanda Athira</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Cholissodin, Imam</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Muflikhah, Lailil</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="id">AbstrakPenyakit Stroke merupakan penyakit yang umum dan menduduki peringkat kedua dalam kematian di Indonesia dengan angka 11,13%. Penyakit yang mernyerang fungsi saraf otak dengan tingkat resiko bertahap. Dengan tidak hanya menyerang pada manusia usia lanjut, kini penyakit stroke dapat menyerang siapa saja. Indikator yang dapat digunakan dalam mewaspadai tingkat stroke adalah memeriksa kolestrol tubuh, HLD, LDL, dan Trigliserida. Namun faktor umum juga menjadi masalah utama namun umum. Dengan bertambahnya umum 10 tahun dimulai dari umur 55 tahun, maka tingkat resiko penyakit stroke menjadi dua kali lipat. Tingkat kewaspadaan perlu diperhatikan, sehingga dalam sewaktu-waktu untuk memeriksakan kondisi tubuh diperlukan. Lide adalah sebuah aplikasi pada smarthphone yang berbasis Android yang mengimplementasikan perhitungan algoirtma dalam menentukan tingkat resiko penyakit stroke. Lide merupakan salah satu solusi yang dibangun dalam mengontrol tingkat resiko stroke, hanya dengan memasukkan tingkat kolestrol, LDL, HDL, dan triglieserida. Dilengkapi dengan treatment bagi para pengguna, sehingga dapat melakukan penanganan awal pada tingkat-tingkat tertentu. Dalam aplikasi bergerak ini mengimplementasikan metode Particle Swarm Optimization dan Support Vector Machine untuk klasifikasi dengan menggunakan 4 fitur (kolesterol, HDL, LDL, dan Trigliserida).  Dengan menggunakan metode ini, nilai akurasi yang dihasilkan mencapai 87%.Kata kunci: Stroke, PTVPSO-SVM, Aplikasi Perangkat Bergerak, LideAbstractStroke is a common disease and was ranked second in the number of death in Indonesia with 11, 13%. This disease attacks the nerve function of brain with the level of risk. Not only attacks on old age, this disease can attacks everyone. Indicators that can be used in reasonably level stroke is cholesterol, HDL, LDL, and Triglycerides. But the common factor is also becoming a major problem, however. Increasing public 10 years starting at age 55 years, then the risk level of stroke become twice. The level of alertness to note, so in any time to check the condition of the body is required. Lide is an application on an android-based smartphone which implement algorithm calculation to determining the risk level of stroke. Lide is one of solution that is built to control the risk level of stroke, by simply entering the level of LDL, HDL, Cholesterol, and Triglycerides. It is equipped with treatment for users, so that it can perform the initial handling at certain levels. This mobile application implements the method of Particle Swarm Optimization and Supprot Vector Machine for classification by using 4 features (cholesterol, LDL, HDL, and Triglycerides). By using this method, the value of the resulting accuracy is reached 87%.Keywords: Stroke, PTVPSO-SVM, Mobile Apps, Lide</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</dc:publisher>
	<dc:date>2016-06-20</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/190</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.25126/jtiik.201632190</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 3 No 2: Juni 2016; 147-155</dc:source>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol. 3 No. 2: Juni 2016; 147-155</dc:source>
	<dc:source>2528-6579</dc:source>
	<dc:source>2355-7699</dc:source>
	<dc:source>10.25126/jtiik.201632</dc:source>
	<dc:language>en</dc:language>
	<dc:relation>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/190/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2016 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</dc:rights>
</oai_dc:dc>