Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/475864| Title: | Rangka kerja aplikasi konsultasi pengurusan gigitan ular dengan pengecaman spesis berasaskan pepohon keputusan |
| Authors: | Adwiyah Md Ashar (P86683) |
| Supervisor: | Lam Meng Chun, Dr. |
| Keywords: | Universiti Kebangsaan Malaysia -- Dissertations Dissertations, Academic -- Malaysia Pengurusan gigitan ular Aplikasi mudah alih Klasifikasi morfologi |
| Issue Date: | 20-Aug-2015 |
| Description: | Di Malaysia, tidak semua pengamal perubatan terlatih dengan pengurusan kes berkaitan envenomasi ular. Pengurusan gigitan dan envenomasi ular tanpa konsultasi pakar boleh mengakibatkan kematian, morbiditi dan intervensi pembedahan yang tidak sewajarnya. Di Malaysia, pelaksanaan Remote Envenomation Consultation Service (RECS) oleh sekumpulan pakar perubatan kecemasan dan toksinologi klinikal bertujuan untuk membantu pengamal perubatan di klinik dan hospital menghasilkan diagnosis dan menguruskan kes berkaitan dengan bisa atau racun berpunca daripada haiwan laut dan darat serta organisma hidup. Walau bagaimanapun, kaedah perundingan yang dijalankan melalui panggilan telefon dan aplikasi Whatsapp menyebabkan kesukaran dalam penganalisisan data pesakit dan gangguan komunikasi antara pengamal perubatan dan pakar. Ketiadaan sistem pengurusan yang efisien menyebabkan pengurusan kes kadangkala tidak mengikut prosedur yang telah ditetapkan. Kajian ini membincangkan pelaksanaan satu rangka kerja aplikasi mudah alih untuk konsultasi antara pengamal perubatan dan pakar dalam pengurusan kes gigitan ular. Rangka kerja ini merangkumi model pengecaman spesies ular menggunakan teknik pembelajaran mesin. Terdapat beberapa kaedah pengecaman spesies yang telah dikenal pasti daripada kajian yang lepas seperti klasifikasi imej, analisis DNA venom, klasifikasi taksonomi dan klasifikasi simptom pada mangsa. Namun teknik klasifikasi imej adalah rigid, ia memerlukan perbandingan warna dan kontur imej yang tepat. Analisis DNA memerlukan proses kerja yang teliti, masa yang lama dan kos yang mahal, manakala klasifikasi simptom masih menghasilkan keputusan yang kontroversi. Objektif kajian ini adalah untuk menghasilkan rangka kerja MyRECS sebagai asas aplikasi mudah alih untuk membantu pelaksanaan konsultasi secara jarak jauh antara konsultan RECS dan pengamal perubatan dalam pengurusan insiden gigitan ular termasuk proses pengecaman spesies menggunakan kaedah pembelajaran mesin berasaskan klasifikasi morfologi. Data profil ular dibina berdasarkan pemerhatian imej spesimen daripada data kes MyRECS. Data set merangkumi 13 ciri morfologi iaitu bentuk kepala, kepala dorsal, kepala lateral, kepala ventral, leher, corak badan, badan dorsal, badan lateral, badan ventral, anak mata, bibir, bentuk ekor dan ekor ventral. Klasifikasi data dilaksanakan menggunakan algoritma pepohon keputusan iaitu J48, SimpleCart dan Pokok Rawak untuk mendapatkan petua pengecaman spesies ular. Keputusan menunjukkan bahawa J48 adalah ideal mengklasifikasikan ciri-ciri morfologi dengan nilai ketepatan sehingga 96.1% dan pembentukan 35 petua turut disahkan oleh 3 orang pakar. 25 daripada 35 petua telah dipersetujui pakar dan petua tersebut ditambahbaik dengan gabungan pengetahuan pakar. Rangka kerja MyRECS dengan model pengecaman ular berasaskan algoritma J48 telah disahkan dan dipersetujui oleh pakar untuk pembangunan satu sistem sokongan keputusan dalam bentuk aplikasi pintar. Kajian ini juga dijadikan asas untuk penyelidikan akan datang yang mana jua melibatkan spesies haiwan berbisa yang lain.,Sarjana Sains Komputer,Salinan lembut tidak boleh dimuatnaik |
| Pages: | 189 |
| Call Number: | FTSM |
| Publisher: | UKM, Bangi |
| Appears in Collections: | Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat |
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.