Penerapan Algoritma Certainty Factor dalam Diagnosa Penyakit Guillain-Barre Syndrome

Authors

  • Chairul Indra Angkat Universitas Pembangunan Pancabudi, Medan, Indonesia
  • Ismail Marzuki Sianturi Universitas Pembangunan Pancabudi, Medan, Indonesia
  • Sugi Hartono Sinambela Universitas Pembangunan Pancabudi, Medan, Indonesia
  • Zulham Sitorus Universitas Pembangunan Pancabudi, Medan, Indonesia
  • Khairul Khairul Universitas Pembangunan Pancabudi, Medan, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.55338/jikomsi.v7i1.2609

Abstract

Gangguan neurologis, seperti Guillain-Barre Syndrome (GBS), terjadi akibat disfungsi otak atau sistem saraf manusia, dengan dampak yang dapat merugikan pertumbuhan anak dari segi psikologis dan fisik. Gejala bervariasi tergantung pada bagian otak atau sistem saraf yang terpengaruh, terjadi pada berbagai rentang usia, mulai dari bayi hingga usia dewasa. GBS, penyakit sistem saraf tepi, dapat muncul pada berbagai kelompok usia dan disebabkan oleh peradangan yang merusak lapisan mielin saraf pada motor neuron serta melibatkan kelainan autoimun pada beberapa individu yang terkena. Infeksi terkait GBS dapat disebabkan oleh bakteri Campylobacter pylori yang dapat dideteksi melalui pemeriksaan laboratorium. Meskipun sangat langka, hanya sekitar 1 dari 100.000 orang yang mengalami gangguan sistem saraf akibat penyakit ini. Gejala GBS mencakup kram otot, parestesia, kesulitan menelan, kesulitan bernafas, kehilangan respons motorik, peningkatan denyut nadi, gangguan pencernaan, kelebihan keringat, dan ketidakstabilan tekanan darah. Untuk memfasilitasi diagnosa penyakit ini, disarankan penggunaan sistem pakar yang dapat memberikan keputusan melalui analisis masalah dengan menerapkan metode atau algoritma tertentu, termasuk algoritma certainty factor. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan objektivitas dalam proses diagnosa penyakit GBS tanpa memerlukan pertemuan langsung antara dokter dan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis penyakit berdasarkan gejala atau keluhan pasien melalui penerapan certainty factor. Hasil diagnosa menunjukkan persentase tingkat keyakinan sebesar 99.7%, memberikan kontribusi dalam penyediaan diagnosis yang cepat, efisien, dan objektif, mengurangi ketergantungan pada pertemuan langsung antara dokter atau pakar dengan pasien.

Downloads

Download data is not yet available.

References

S. P. Handayani and E. A. Soeriadi, “Pencitraan Penyakit Metabolik Tulang dengan Modalitas Kedokteran Nuklir,” J. Heal. Sains, vol. 2, no. 7, pp. 966–977, 2021.

G. S. Firestein, “Evolving concepts of rheumatoid arthritis,” Nature, vol. 423, no. 6937, pp. 356–361, 2003.

G. Virgo and S. Sopianto, “Efektivitas kompres jahe merah terhadap penurunan skala nyeri pada lansia yang menderita rheumatoid arthritis di puskesmas pembantu bakau aceh wilayah kerja puskesmas batang tumu,” J. Ners, vol. 3, no. 1, pp. 82–111, 2019.

N. F. RENALDI, “ASUHAN KEPERAWATAN GANGGUAN PEMENUHAN KEBUTUHAN MOBILITAS FISIK PADA PASIEN LANSIA DENGAN ARTRITIS REUMATOID DI UPTD PSLU TRESNA WERDHA NATARPROVINSI LAMPUNG TAHUN 2020.” Poltekkes Tanjungkarang, 2020.

A. M. Ramadini, A. Junaidi, and F. M. Wibowo, “Perancangan Aplikasi Kamus Online Informatika-IndonesiaBerbasis Web Menggunakan Metode Sequential Search,” J. DINDA (Indonesian J. Data Sci. IOT, Mach. Learn. Artif. Intell., vol. 1, no. 1, pp. 1–16, 2021, doi: 10.20895/dinda.v1i1.184.

M. R. Handoko and N. Neneng, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021.

D. Nofriansyah, R. Gunawan, and E. Elfitriani, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pertussis (Batuk Rejan) Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 3, no. 1, pp. 41–54, 2020.

S. N. Arif, M. Syahril, S. Kusnasari, and H. Winata, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Handphone Oppo Dengan Menggunakan Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. Dan Sist. Komput. TGD, vol. 4, no. 1, pp. 112–126, 2021.

M. Ramadhan and H. Winata, “Sistem Pakar Mendiagnosa Gangguna Fungsi Kardiovaskular Dengan Metode Theorema Bayes,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, Aug. 2019, Accessed: Mar. 25, 2023. [Online]. Available: http://prosiding.seminar-id.com/index.php/sensasi/article/view/355.

R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.7267.

N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,” J. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020.

H. Hafizah, T. Tugiono, and A. Azlan, “Sistem Pakar Untuk Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 4, no. 1, p. 103, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.2625.

S. Komputer, M. Busthomi, N. Nafi, and N. Q. Nawafilah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol pada Remaja dengan Metode Certainty Factor,” vol. 15, no. 1, pp. 23–29, 2020.

“Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal Dengan Metoda Forward Chaining,” vol. 5, no. 1, 2019, doi: 10.22216/jsi.v5i1.4081.

C. M. Weyand and J. J. Goronzy, “The immunology of rheumatoid arthritis,” Nat. Immunol., vol. 22, no. 1, pp. 10–18, 2021.

F. Bangun, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tbc Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Tek. Dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 23–29, 2019.

P. Purwadi and A. H. Nasyuha, “Implementasi Teorema Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Hawar Daun Bakteri (Kresek) Dan Penyakit Blas Tanaman Padi,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 4, p. 777, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4350.

Downloads

Published

2024-01-17

How to Cite

Indra Angkat, C., Marzuki Sianturi, I. ., Hartono Sinambela, S. ., Sitorus, Z. ., & Khairul, K. (2024). Penerapan Algoritma Certainty Factor dalam Diagnosa Penyakit Guillain-Barre Syndrome. Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 7(1), 01-07. https://doi.org/10.55338/jikomsi.v7i1.2609