Bantuan Rekomendasi Obat Non-Resep Dokter Berbasis Sistem Pakar Menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbor)

Abstract

Penyalahgunaan obat bebas (OTC) dapat menimbulkan risiko kesehatan yang signifikan bagi masyarakat. Hasil observasi di Apotek Angkasa 8 menunjukkan tingginya jumlah pelanggan yang membeli obat tanpa resep, sehingga meningkatkan risiko kesalahan dalam pemilihan obat. Keterbatasan pengetahuan karyawan dan kendala waktu dalam memberikan rekomendasi obat yang tepat semakin memperumit permasalahan tersebut. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan suatu sistem yang mampu memberikan rekomendasi obat secara cepat dan akurat. Solusi yang diusulkan adalah pengembangan sistem pakar berbasis algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) yang dapat mendiagnosis penyakit dan memberikan rekomendasi obat non resep berdasarkan gejala yang dialami pasien. Sistem pakar ini meniru keahlian tenaga kesehatan dengan memberikan solusi yang sesuai tanpa memerlukan konsultasi langsung dengan dokter. Penerapan metode K-NN pada sistem ini memungkinkan penilaian tingkat kemiripan gejala dengan data yang telah tersedia untuk menentukan obat yang paling sesuai, sehingga dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi pelayanan di apotek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode K-NN pada sistem rekomendasi obat di Apotek Angkasa 8 dapat meningkatkan akurasi dan kecepatan dalam memberikan rekomendasi obat. Studi kasus dari berbagai penelitian terdahulu, seperti Skinease serta aplikasi berbasis web dan Android di Universitas Muhammadiyah Sorong, menunjukkan efektivitas penerapan K-NN dalam berbagai bidang. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat mengurangi kesalahan dalam pemilihan obat dan meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan di Apotek Angkasa 8.