Penerapan Metode Dempster Shafer Untuk MendiagnosaPenyakit Dari Akibat Bakteri Salmonella
Identifikasi masalah:
Bagaimana Infeksi dari bakteri Samonella dapat menyerang saluran gastrointestin yang mencakup perut, usus halus, dan usus besar atau kolon ?
Solusi:
Untuk dapat mengetahui tingkat kepastian infeksi bakteri ini peneliti menggunakan metode Dempster-Shafer. Metode ini dipilih karena metode ini dianggap mampu untuk memberikan tingkat kepastian yang tinggi.
Metode DempsterShafer adalah representasi, kombinasi dan propogasi ketidakpastian, dimana teori ini memiliki beberapa karakteristik yang secara instutif sesuai dengan cara berfikir seorang pakar, namun dasar matematika yang kuat
metode yang digunakan:
Metode Dempster-Shafer pertama kali diperkenalkan oleh Dempster, yang melakukan percobaan model ketidakpastian dengan range probabilities dari pd sebagai probabilitas tunggal. Kemudian pada tahun 1976 Shafer mempublikasikan teori Dempster itu pada sebuah buku yang berjudul Mathematical Theory Of Evident.
Dempster-Shafer Theory Of Evidence, menunjukkan suatu cara untuk memberikan bobot kenyakinan sesuai fakta yang dikumpulkan. Pada teori ini dapat membedakan ketidakpastian dan ketidaktahuan. Teori Dempster-Shafer adalah representasi, kombinasi dan propogasi ketidakpastian, dimana teori ini memiliki beberapa karakteristik yang secara instutitif sesuai dengan cara berfikir seorang pakar, namun dasar matematika yang kuat
penggunaan metode:
Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan dalam rangka pengumpulan data-data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Studi literatur dari sumber-sumber kepustakaan sebagai landasan dalammenganalisis permasalahan yang disusun dalam penelitian ini.
2. Pengumpulan data yang diperoleh dari hasil riset di Dinas kesehatan kabupaten Karo
Hasil akhir:
1.Pengujian.Pengujian sistem dilakukan menjawab semua pertanyaan yang diberikan oleh sistem dengan jawaban Ya atau T
Hasil Setelah semua pertanyaan dijawab maka sistem akan menampilkan hasildiagnosis dan persentase kemungkinan penyakiT
Sistem Pakar Menggunakan TeoremaBayes untuk Mendiagnosa Penyakit Kehamilan
Identifikasi Masalah :
Bagaimana menentukan diagnosa suatu penyakit yang diawali dari gejala utama penyakit pada proses kehamilan serta menentukan saran terapi yang harus diberikan
Solusi :
Pada penelitian ini dilakukan perancangan dan pembuatan sistem pakar yang digunakan untuk membantu menentukan diagnosa suatu penyakit yang diawali dari gejala utama penyakit pada proses kehamilan serta menentukan saran terapi yang harus diberikan
metode yang digunakan:
penggunaan metode:
dirancang untuk dua macam pengguna:
pasien,dan pakar medis(dokter, paramedis).Untuk pasien masukan system pakar dari penderita penyakit kehamilan berupa:
Gejala penyakit yang dirasakan oleh penderita
Jenis penyakit
gejala–gejala jenis penyakit kehamilan
Probabilitas bersyarat jenis penyakit kehamilan jika diketahui gejala gejalanya.
Saran dan terapi dari hasil diagnose
Hasil akhir :
Perbandingan Metode Faktor Kepastian (Certainty Factor ) dengan Faktor Kepastian Pengguna (Certainty Factor Paralel) dalam Sistem Pakar Diagnosis Gangguan Kehamilan
identifikasi masalah :
Bagaimana merancang dan membangun
suatu aplikasi perangkat lunak
untuk mendiagnosis gangguan kehamilan serta membandingkan metode faktor
kepastian (Certainty Factor ) dan
faktor kepastian pengguna (Certainty Factor Paralel) yang digunakan.
solusi :
penelitian ini adalah mampu merancang dan membangun sistem pakar untuk mendiagnosis gangguan kehamilan serta membandingkan metode faktor kepastian (Certainty Factor ) dan factor kepastian pengguna (Certainty Factor Paralel) yang digunakan.
metode yang digunakan :
Certainty Factor (CF) merupakan sebuah metode yang diusulkan oleh Shortliffe dan Buchanan pada 1975 untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexact reasoning) seorang pakar. Seorang pakar (contoh: dokter) sering menganalisi informasi dengan ungkapan “mungkin“, “kemungkinan besar“, “hampir pasti”. Sehingga dengan adanya metode Certainty Factor ini dapat mengambarkan tingkat keyakinan seorang pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi.Saat ini ada dua model yang sering digunakan untuk mendapatkan tingkat keyakinan (CF), yaitu (Sutojo, 2011):
1.Metode ‘Net Belief’ yang diusulkan oleh E.H. Shortliffe dan B. G. Buchanan. Seperti yang ditunjukkan pada persamaan (1).
CF(Rule) = MB(H,E)–MD(H,E) (1)
Di mana:
CF(Rule): Faktor kepastian
MB(H, E): Measureof Belief (ukuran kepercayaan) terhadap hipotesis H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
MD(H, E) : Measure of Disbelief (ukuran ketidak percayaan) terhadap evidence H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
2. Menggunakan hasil wawancara dengan pakar. Dengan mendapatkan informasi dari hasil wawancara dengan pakar. Nilai CF(Rule) didapat dari intrepretasi ”term” dari pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai Tabel 1.
Penggunaan metode :Menggunakan mesin inferensi forward
chaining (penelusuran ke depan)
sebagai metode penelusuran / strategi pengambilan keputusan, metode
faktor kepastian (Certainty Factor ) dan factor
kepastian pengguna (Certainty Factor Paralel) untuk melakukan pembobotan
terhadap semua keluhan yang diderita pasien.
Hasil akhir :
Hasil penelitian ini diharapkan
sistem pakar ini dapat digunakan untuk melakukan diagnosis gangguan kehamilan
pada ibu hamil dan membandingkan metode faktor kepastian (Certainty Factor ) dan faktor kepastian pengguna
(Certainty Factor Paralel) yang digunakan.
PENGEMBANGAN APLIKASI PENENTUAN NILAI
KEBENARAN LOGIKA PROPOSISI BERBASIS DESKTOP
Identifikasi masalah:
Logika proposisi merupakan permasalahan dalam kehidupan sehari-hari. Logika proposisi digunakan untuk menentukan nilai kebenaran suatu pernyataan tunggal maupun pernyataan gabungan. Logika proposisi merupakan pernyataan tunggal maupun pernyataan gabungan yangmemiliki nilai benar atau salah, namun tidak dapat bernilai benar dan salah sekaligus.
Solusi:
Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang aplikasi yang dapat memudahkan pengguna dalam menentukan nilai kebenaran suatu pernyataan gabungan. Aplikasi dalam penelitian ini dirancang dengan berbasis desktop menggunakan model proses prototyping.
metode yang digunakan:
Logika Proposisi Menurut Dirgantara (Dirgantara, 2016: 45), “Logika proposisi adalah pernyataan tunggal atau majemuk. Pernyataan adalah suatu kalimat deklarasi yang mengandung nilai benar atau salah, namun tidak dapat bernilai keduanya sekaligus.” Sedangkan menurut Wibisono (Wibisono, 2008), logika proposisi sering juga disebut logika deduktif yang berisi pernyataan-pernyataan (dapat tunggal maupun gabungan).
Pernyataan memiliki sifat dasar yang dapat bernilai benar
atau bernilai salah, tetapi tidak mungkin memiliki sifat keduaduanya. Logika
proposisi memiliki beberapa jenis, antaralain: konjungsi, yaitu pernyataan yang
digabung dengan operator “dan”. Konjungsi disebut benar jika kedua pernyataan
bernilai benar. Notasi konjungsi adalah “ Ù ”. Sedangkan disjungsi adalah
pernyataan yang digabung dengan operator “atau”. Pernyataan gabungan dengan
disjungsi disebut benar jika salah satu dari pernyataan bernilai benar. Notasi
disjungsi adalah “ Ú ”. Berikutnya adalah negasi, yaitu ingkaran suatu pernyataan. Negasi
menyisipkan kata tidak/bukan/lawan kata pada pernyataan itu sehingga nilai
kebenarannya terbalik. Notasi negasi adalah “~”.Pernyataan exor bernilai benar
jika hanya salah satu pernyataan bernilai benar.
Notasi exor yaitu “ - Ú
”. Pernyataan implikasi bernilai benar jika menghasilkan kesimpulan yang benar atau jika kedua pernyataan bernilai
salah. Notasi implikasi adalah “à”. Sedangkan biimplikasi bernilai benar jika kedua pernyataan bernilai benar atau kedua pernyataan bernilai salah. Notasi
biimplikasi adalah “ « ”
penggunaan
metode :
Aplikasi yang sudah direncanakan perlu dimodelkan alur
aplikasinya serta rancangan
tampilan layar, aplikasi
proptable ini dimodelkan
menggunakan use case diagram dan sequence diagram.
Hasil akhir :
Hasil simulasi berupa tabel kebenaran ditampilkan pada popup jawaban. Popup jawaban ditampilkan berurut sesuai dengan urutan hirarki operasi logika proposisi.
