02202     2200253   4500001002100000005001500021035002000036007000300056008003900059082000900098084002400107100002600131245023500157260003000392300003700422500005700459650003200516650003900548504002900587505015800616520111500774856004101889990001801930INLIS00000000008054920260102095741  a0010-0126000013ta260102                |          | |    a0008  aRTE 0008 INT i 20250 aIntan Rolystiana Devi1 aIdentifikasi diabetes mellitus melalui urine menggunakan deret sensor gas dan metode probabilistic neural network /cIntan Rolystiana Devi 6022231041; Pembimbing Prof. Dr. Muhammad Rivai, S.T., M.T.; Dr. Ir. Djoko Purwanto, M.Eng.  aSurabaya :b[s.n.],c2025  axvii, 101 hlm. :bilus ;c29 cm.  aTesis (S2) - Departemen Teknik Elektro - FTEIC - ITS 4aAnalog-to-digital converter 4aNeural networks (computer science)  aBibliografi : hlm. 57-61  aPenyakit, Urine, Diabetes Mellitus, Probabilistic Neural Network, Sensor Gas, disease, urine, diabetes mellitus, gas sensor, probabilistic neural network  aDiabetes Mellitus merupakan salah satu penyakit kronis yang belum dapat disembuhkan. Diabetes Mellitus disebabkan oleh tingginya kadar glukosa dalam urine yang tidak diserap oleh ginjal. Jika penyakit ini tidak segera diatasi, maka akan menimbulkan komplikasi dalam tubuh bahkan dapat mengancam nyawa. Pemeriksaan secara invasive dengan mengambil sampel darah menimbulkan rasa nyeri dan tidak nyaman pada penderita, sehingga perlu adanya terobosan untuk beralih ke pemeriksaan secara non invasive, salah satunya dengan menggunakan sampel urine yang relatif lebih cepat, aman dan nyaman. Pada penelitian ini dikembangkan sistem untuk identifikasi diabetes mellitus menggunakan tujuh sensor gas semikonduktor dan Arduino Mega sebagai mikrokontroller untuk mengubah nilai sinyal analog menjadi data digital yang dikirimkan ke komputer. Metode Probabilistic Neural Network (PNN) digunakan untuk mengenali pola dan mengidentifikasi urine sehat dan diabetes. Hasil percobaan akhir secara realtime menunjukkan bahwa metode PNN dapat mengidentifikasi urine kategori sehat dan diabetes dengan tingkat keberhasilan 87,5%  ahttps://repository.its.ac.id/120568/  a3100026000008