Author:
Wulandari Dewi Sri,Rohman M. Ghofar
Abstract
Tuberculosis adalah infeksi menular yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. Penyakit ini paling sering menyerang paru-paru, tetapi sekitar sepertiga dari penyakit ini menyerang organ lain di dalam tubuh dan ditularkan dari orang ke orang melalui droplet nuklei di udara. Untuk mempermudah pasien dalam mengenali penyakit tuberculosis maka diperlukan sebuah aplikasi yang dapat membantu mendiagnosa penyakit tuberculosis yaitu sistem pakar. Sistem pakar adalah kecerdasan buatan dalam ilmu komputer, seperti di bidang ilmiah lainnya. Secara umum, sistem pakar mencoba menggunakan komputer untuk menggali pemahaman manusia guna memecahkan masalah yang sering dilakukan oleh para pakar. Pakar adalah seseorang yang memiliki kompetensi dalam bidang tertentu, yaitu seorang ahli yang memiliki pengetahuan atau keahlian tertentu dalam bidang tersebut. Sistem pakar memiliki beberapa keunggulan dibandingkan keahlian manusia karena terjangkau, tahan lama, konsisten, cepat, dan dapat ditiru. Keahlian manusia bersifat sementara, tidak dapat diprediksi, mahal, dan lambat untuk diproses dan dikembangkan. Metode yang digunakan dalam permasalahan ini yaitu Naïve bayes. Metode Naive Bayes adalah teknik klasifikasi berdasarkan probabilitas dan statistik. Metode ini dapat memprediksi peluang masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu. Metode Naive Bayes memungkinkan Anda melakukan perhitungan untuk setiap pengambilan keputusan dengan menghitung nilai probabilitas berdasarkan kondisi keputusan. Uji coba sistem menggunakan sebanyak 22 data pasien penyakit tuberculosis. Dari hasil percobaan presentase kesesuaian diagnosa sebesar
Publisher
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Reference20 articles.
1. O. Abriansyah, “Analisis Faktor Risiko Terhadap Kejadian TB Paru Di Wilayah Kerja Puskesmas Bungamas Kec. Kikim Timur Kab. Lahat Tahun 2021,” J. Kepetawatan, vol. 14, no. 2, pp. 56–61, 2021.
2. H. R. Hidayat and W. Wiguna, “Aplikasi Diagnosa Penyakit Tuberculosis Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” J. Responsif Ris. Sains dan Inform., vol. 3, no. 1, pp. 20–29, 2021, doi: 10.51977/jti.v3i1.331.
3. Rita Erni, Widiastuti Eni, Mujiastuti Rully, Zendy Septa, and Rahayu Sri Herdiana, “Edukasi Pokemon Tb Berbasis Media Sosial TentangPencegahan Tuberkulosis Pada Siswa Smp Ditengah Pandemik Covid 19,” J. Pengabdi. Masy. Tek., vol. 4, no. 2, pp. 110–116, 2022, doi: 10.24853/jpmt.4.2.110-116.
4. H. Sastypratiwi and R. D. Nyoto, “Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review,” vol. 6, no. 2, pp. 250–257, 2020.
5. N. Nafi’iyah and E. Setyati, “Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disebabkan Nyamuk dengan Metode Forward Chainning,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 6, no. 2, pp. 20–25, 2012.