Penerapan Metode Certainty Factor dan Forward Chaining pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Ginjal
DOI:
https://doi.org/10.51577/ijipublication.v1i1.35Keywords:
Sistem Pakar, Sistem Pakar, Forward Chaining, Forward Chaining, Certainty Factor, Certainty Factor, Uml, UmlAbstract
Ilmu komputer yang mempelajari kemampuan komputer untuk bertindak dan memiliki kecerdasan seperti manusia dikenal sebagai kecerdasan buatan, yang termasuk dalam kecerdasan buatan antara lain: penglihatan komputer, pengolahan bahasa alami, robotika, jaringan syaraf tiruan, sistem pakar (expert system). Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu sistem pakar yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit ginjal, dimana pengguna bisa mendiagnosis sendiri (skrining mandiri) berdasarkan gejala yang dirasakannya. Pengetahuan pada sistem direpresentasikan dalam bentuk aturan dan metode penalaran yang digunakan adalah metode runut maju (forward chaining) sedangkan nilai kepastian terhadap penyakit menggunakan metode certainty factor yaitu diperoleh dari kombinasi nilai dari user dan pakar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendiagnosa kemungkinan jenis penyakit ginjal yang diderita oleh user dengan menampilkan besaran kepercayaan dari tiap-tiap penyakit. Dari hasil percobaan diperoleh bahwa nilai certainty factor pada Nefritis tubulointerstisial sebesar 0,7502, untuk Sistitis Interstisial sebesar 0,7308, Kanker Kandung Kemih sebesar 0,6429. Sehingga nilai CF terbesar merupakan keputusan dari sistem pakar ini. Besarnya nilai kepercayaan tersebut merupakan hasil perhitungan dengan menggunakan metode certainty factor.
References
Azhar, S., Sari, H. L., & Zulita, L. N. 2014. Sistem Pakar Penyakit Ginjal Pada Manusia Menggunakan Metode Forward Chaining. Jurnal Media Infotama, 10 (1).
Hayadi, B. H. 2018. Sistem Pakar. Deepublish.
Kusrini. 2006. Sistem Pakar Teori dan Aplikasi. Penerbit Andi.
Latumakulita, L., & Montolalu, C. E. J. C. 2011. Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Ginjal. Jurnal Ilmiah Sains, 11 (1), 131–139.
Luyckx, V. A., Tonelli, M., & Stanifer, J. W. 2018. The global burden of kidney disease and the sustainable development goals. World Health Organization.
Muslim, M. A., Kurniawati, I., & Sugiharti, E. 2015. Expert System Diagnosis Chronic Kidney Disease Based on Mamdani Fuzzy Inference System. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 78 (1), 70–75.
Oktaviana, S., Arifin, S. P., & Surya, I. 2012. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal Menggunakan Metode Hill Climbing. Jurnal Aksara Komputer Terapan, 1 (2), Article 2.
Perdana, L., Nugroho, D., & Kustanto, K. 2013. Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Ginjal dengan Metode Forward Chaining. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN), 1 (2), Article 2.
Polat, K., & Güne?, S. 2007. An Expert System Approach Based on Principal Component Analysis and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System to Diagnosis Of Diabetes Disease. Digital Signal Processing, 17 (4), 702–710.
Sulistyohati, A., & Hidayat, T. 2008. Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal dengan Metode Dempster-Shafer. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 1 (1), Article 1.
Tarigan, F. A. 2015. Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Ginjal dengan Metode Backward Chaining. Jurnal Times, 3 (2), 25–29.
Trianisa, F., & Supriatna, A. 2018. Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Pada iPhone Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor. Media Jurnal Informatika, 8 (1), Article 1.
Wahyuti, W., Permana, I., & Salisah, F. N. 2018. Aplikasi Sistem Pakar Berbasis Android untuk Diagnosa Awal Penyakit Ginjal Manusia Menggunakan Metode Forward Chaining. Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi Dan Industri, 0 (0), 121–128.
Make A Submission 
