Olivia Aulia Nastiti, 081211733009
(2016)
Sistem Pakar Klasifikasi Stroke dengan Metode Naive Bayes Classifier dan Certainty Factor Sebagai Alat Bantu Diagnosis.
Skripsi thesis, Universitas Airlangga.
Abstract
Stroke merupakan penyakit yang memiliki angka kematian tinggi di Indonesia dan
di dunia. Penyakit ini berbahaya apabila tidak cepat ditangani karena gangguan
peredaran darah di otak yang terjadi dapat menyebabkan cacat permanen maupun
kematian. Diagnosis terhadap penyakit ini dapat dibantu prosesnya oleh sistem
pakar dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier dan Certainty Factor.
Pengambilan keputusan diagnosis dengan metode Naive Bayes Classifier
menggunakan nilai probabilitas total seluruh kriteria diagnosis pada basis data yang
sudah ada. Sedangkan metode Certainty Factor menggunakan kombinasi nilai
bobot derajat keyakinan yang diberikan oleh pakar. Penelitian sistem pakar ini
bertujuan untuk membantu proses diagnosis awal dari seorang dokter spesialis saraf
dalam mendiagnosis potensi seorang pasien terkena stroke dari beberapa kriteria
diagnosis tertentu beserta mengetahui akurasi dari program sistem pakar yang
dibuat. Sampel penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah data rekam
medis RSUD Dr.Soetomo Surabaya dari 130 pasien dengan rincian 80 data pasien
stroke dan 50 data pasien non-stroke. Program sistem pakar ini menggunakan 12
kriteria diagnosis sebagai masukan dan 2 keluaran berupa keputusan diagnosis
stroke atau non-stroke. Berdasarkan analisis terhadap 25 data uji terhadap 105 data
latih diperoleh akurasi dari metode Naive Bayes Classifier sebesar 96% dan dari
metode Certainty Factor sebesar 84%. Program sistem pakar menggunakan metode
Naive Bayes Classifier dan Certainty Factor ini dapat menjadi alat bantu diagnosis
untuk penyakit stroke.
Kata kunci : stroke, sistem pakar diagnosis, Naive Bayes Classifier, Certainty
Factor.
Actions (login required)
 |
View Item |
