Analisis Perbandingan Metode (Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes ) untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada Anak
DOI:
https://doi.org/10.53513/jis.v17i2.38Keywords:
Certantiy Factor, Dempster Shafer, Teorema Bayes, Inflamasi Dermatitis ImunAbstract
Penilitian ini membahas tentang perancangan sebuah sistem E-Healthcare yang khusus menangani masalah penyakit kulit pada anak yaitu Inflamasi Dermatitis Imun. Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun yang menyerang pada anak-anak dapat mengkibatkan terganggunya kesehatan pada kulit sampai resiko pelemahan imun pada anak, namun pada saat ini kurangnya pengetahuan masyarakat serta tidak tercukupinya para ahli spesialis Inflamasi Dermatitis Imun pada anak yang tersebar di daerah, hal ini dapat menyebabkan terhambatnya penanganan pada anak yang menderita penyakit Inflamasi Dermatitis Imun. Melihat fenomena yang terjadi maka sangat dibutuhkan informasi yang tepat dan mudah terhadap penyakit Inflamasi Dermatitis Imun dengan mengembangkan suatu teknologi Artificial Intelligence yaitu Sistem Pakar.Dalam penerapan Sistem Pakar yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada anak perlu membandingkan beberapa metode diantaranya: Certantiy Factor, Dempster Shafer, dan Teorema Bayes sehingga nantinya dapat diketahui metode yang paling tepat dan terbaik dalam melakukan pendiagnosaan.Dengan adanya Sistem Pakar ini nantinya dapat dijadikan layanan konsultasi untuk membantu dalam mendiagnosa jenis penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada anak berdasarkan gejala-gejala klinis yang terjadi pada pasien anak, sehingga dapat digunakan dalam pengambilan kesimpulan diagnosa awal sebelum melakukan pemeriksaan intensif laboratorium.References
Al-Ajlan, A. (2015) ‘The Comparison between Forward and Backward Chaining’, International Journal of Machine Learning and Computing, 5(2), pp. 106–113. doi: 10.7763/IJMLC.2015.V5.492.
Dicky Nofriansyah, Puji Sari Ramadhan, B. A. (2016) ‘Perancangan Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendeteksi Jenis Racun dan Spesies Ular pada Pasien yang Terkena Racun Bisa Ular Menggunakan Metode Certainty Factor’, Jurnal Saintikom, 14, pp. 93–104.
Divya, J. and Sreekumar, K. (2014) ‘A Survey on Expert System in Agriculture’, International journal of computer science and information technologies, 5(6), pp. 7861–7864.
Fontani, M. et al. (2013) ‘A Framework for Decision Fusion in Image Forensics Based on Dempster Theory of Evidence’, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 8(4), pp. 593–607. doi: 10.1109/TIFS.2013.2248727.
Gede, D. and Divayana, H. (2014) ‘Application of Pineapple Diseases Expert System with FC-FL Method at Badung Regency Agriculture Department’, 4(8), pp. 293–298.
Hadini, F. M. (2017) ‘Detection System Milkfish Formalin Android-Based Method Based on Image Eye Using Naive Bayes Classifier’, 9(1), pp. 2–5.
Hossain, M. S. et al. (2017) ‘A Belief Rule Based Expert System to Assess Tuberculosis under Uncertainty’, Journal of Medical Systems. Journal of Medical Systems, 41(3). doi: 10.1007/s10916-017-0685-8.
Maharani, A. (2015) Penyakit Kulit. Edited by MOna. Yogyakarta: Pustaka Baru Press.
Maseleno, A. and Hasan, M. (2013) ‘The Dempster-Shafer Theory Algorithm and its Application to Insect Diseases Detection’, 50, pp. 111–120.
Masya, F., Prastiawan, H. and Mubaroq, S. (2016) ‘Application Design to Diagnosis of Bone Fracture ( Traditional ) using Forward Chaining Methods’, International Research Journal of Computer Science (IRJCS), 3(09), pp. 23–30.
Wang, T. et al. (2015) ‘Fault Diagnosis of Electric Power Systems Based on Fuzzy Reasoning Spiking Neural P Systems’, IEEE Transactions on Power Systems, 30(3), pp. 1182–1194. doi: 10.1109/TPWRS.2004.836256.
Widjaja, A. and Susilo, A. B. (2017) ‘EXPERT SYSTEM TO IDENTIFY DAMAGE CISCO AS5300 DEVICE WITH THE METHOD OF FORWARD CHAINING-BASED CLIENT-’, 9, pp. 787–805.
