Berbagai penyakit, seperti penyakit jantung, kanker, stroke, diabetes, dan penyakit menular, merupakan salah satu penyebab utama kematian dan kecacatan di dunia. Hal ini menimbulkan beban sosial dan ekonomi yang significant bagi masyarakat dan pemerintah.
Oleh karena itu, M. Cita Prasetya Agam mengambil penelitian ini karena menurutnya Analisis Big Data, machine learning, dan website menawarkan solusi yang menjanjikan untuk meningkatkan prediksi dan pencegahan berbagai penyakit.
Analisis Big Data memungkinkan pengolahan dan analisis data kesehatan dalam jumlah besar untuk menemukan pola dan tren yang tidak terdeteksi dengan metode tradisional. Machine learning dapat digunakan untuk membangun model prediksi penyakit yang akurat berdasarkan data tersebut. Website dapat menjadi platform untuk mendiseminasikan informasi dan edukasi kepada masyarakat tentang pencegahan penyakit.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem prediksi dan pencegahan berbagai penyakit menggunakan analisis Big Data, machine learning, dan website. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi prediksi dan efektivitas pencegahan berbagai penyakit, sehingga dapat membantu menurunkan angka kematian dan kecacatan akibat penyakit.
Penelitian ini berbeda dengan penelitian terdahulu dalam beberapa hal. Pertama, penelitian ini menggunakan dataset yang jauh lebih besar dan beragam. Kedua, penelitian ini menggunakan algoritma machine learning yang lebih canggih. Ketiga, penelitian ini mengembangkan sistem website yang user-friendly dan mudah diakses oleh masyarakat.
Lalu bagaimana caranya melakukan analisis big data untuk memprediksi penyakit, bagaimana menerapkan metode machine learning dalam memprediksi penyakit, bagaimana mengembangkan sebuah website untuk menyajikan hasil prediksi penyakit kepada pengguna. Semua pertanyaan ini akan di jawab di bawah section ini.
"One should never feel secure about two things: health and wealth."
- Ali bin Abi Thalib
Yang Pertama Mengimplementasikan Metode Machine Learning berbasis Decision Tree untuk memprediksi kemungkinan penyakit berdasarkan data kesehatan yang tersedia. Untuk Mengembangkan sebuah website dengan menggunakan tekonologi MongoDB sebagai Database, Node JS dan Express JS sebagai sisi Server, dan ReactJS sebagai sisi FrontEnd yang memungkinkan pengguna untuk memperoleh prediksi penyakit berdasarkan data yang dimasukkan.
Penelitian ini akan fokus pada analisi big data kesehatan yang mencakup data medis, gejala penyakit, dan pencegahannya. Implementasi metode machine learning akan terbatas pada algoritma yang dipilih berdasarkan kebutuhan dan kompleksitas prediksi. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan oleh masyarakat untuk mendapatkan prediksi penyakit dan informasi pencegahan yang relevan.
