Aplikasi Diagnosa Dini Penyakit Tuberculosis Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor

  • Trio Alfianto FTI UKRIDA
  • Benisius Anu
Keywords: tuberkulosis, certainty factor, android, tuberkulosis paru, tuberkulosis kelenjar

Abstract

Tuberkulosis atau TB merupakan salah satu permasalahan kesehatan terbesar dan juga penyebab kematian kesembilan di seluruh dunia serta penyebab utama dari satu infectious Agents yang merupakan bahan pencemar yang dapat menyebabkan ganggunan kesehatan manusia. Indonesia merupakan salah satu dari lima negara dengan jumlah terbesar kasus insiden TB pada tahun 2016 bersama India, Cina, Filipina dan Pakistan. Dalam bidang ilmu komputer, pendekatan sistem pakar dapat diterapkan untuk membangun sebuah sistem yang dapat mendiagnosa suatu penyakit berdasarkan gejala-gejala umum yang ditimbulkannya. Permasalah terkait aspek ketidakpastian dari jawaban user yang dapat berdampak pada hasil diagnosa dapat diatasi dengan menerapkan metode certainty factor (CF). Penelitian ini bertujuan mengembangkan suatu aplikasisistem pakar diagnosa dini penyakit tuberkulosis berbasis android. Dengan memanfaatkan keunggulan aplikasi mobile yang dapat diunduh hanya melalui smartphone, aplikasi ini diharapkan dapat memudahkan masyarakat untuk mengetahui tingkat resiko terkena penyakit tuberkulosis sehingga olehnya upaya penanggulangan dini dapat segera dilakukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode certainty factor dapat digunakan untuk mengembangkan sebuah sistem pakar yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit tuberkulosis paru dan tuberkulosis kelenjar dengan tingkat kesalahan yang rendah.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1]. Leony Lidya. 2017. Developing Expert System for Tuberculosis Diagnose to Support Knowledge Sharing in the Era of National Health Insurance System. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. United Kingdom: Annual Applied Science and Enggineering Conference.
[2]. Global Tuberculosis Report 2017. World Health Organization. 2017.
[3]. Profil Kesehatan Indonesia. Kemenkes RI. 2016.
[4]. Mudiyono, Nur Endah W dan M Sakundarno Adi. 2015. Relationship Between Mother’s Behavior and Physical Environment House of Children with Incidence of Pulmonary Tuberculosis In Pekalongan City. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia Vol. 14 No.2
[5]. Pardjono, Puguh Santoso, Dyah Ika Krisnawati, Erna Susilowati, Elfi Quyumi dan Novita Setyowati. 2012. Pengaruh Dinamika Kelompok Sosial Terhadap Angka Kejadian Dan Penyembuhan Penyakit Tuberkulosis Paru Di Wilayah Puskesmas Mojoroto. Jurnal Ilmu Kesehatan Vol. 1 No. 1.
[6]. Nur Aini, Ramadiani dan Heliza Rahmania Hatta. 2017. Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Tuberculosis. Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 12 No. 1
[7]. Rahmi Ras Fanny, Nelly Astuti Hasibuan dan Efori Buulolo. 2017. Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Asidosis Tubulus Renalis Menggunakan Metode Certainty Factor Dengan Penulusuran Forward Chaining. Media Informatika Budidarma Vol. 1 No. 1.
[8]. InfoDatin Pusat Data dan Informasi Kementrian Kesehatan RI. Tuberkulosis Temukan Obati Sampai Sembuh. Kemenkes RI. 2016.
[9]. Hartatik. 2015. Diagnosa Jenis Tuberculosis Dengan Algoritma Bayes. Konferensi Nasional Sistem & Informatika. STMIK STIKOM Bali
[10]. Whisnu Ulinnuha Setiabudi, Endang Sugiharti dan Florentina Yumi Arini. 2017. Expert System Diagnosis Dental Disease Using Certainty Factor Method. Scientific Journal of Informatics Vol. 4 No. 1
[11]. Nur Anjas Sari. 2013. Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Menggunakan Metode Certainty Factor. Pelita Informatika Budi Darma Vol.4 No. 3
Published
2018-10-25
Section
Articles