Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Schizophrenia Menggunakan Metode Bayesian Network

Wardhani, Rima Diah (2017) Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Schizophrenia Menggunakan Metode Bayesian Network. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Schizophrenia adalah gangguan jiwa berat. Penderita schizophrenia mengalami gangguan parah mental, yang ditandai dengan gangguan pikiran, bahasa, persepsi, dan kesadaran diri. Ada beberapa jenis dari schizophrenia. Hubungan antara jenis schizophrenia dan gejala-gejalanya memiliki ketidakpastian. Suatu gejala A belum tentu hanya mengakibatkan schizophrenia jenis X, melainkan bisa mengakibatkan schizophrenia jenis Y. Pada daerah pedesaan fasilitas kesehatan jiwa masih belum memadai, sehingga masyarakat memperlakukan penderita schizophrenia ini dengan tidak wajar seperti di kurung bahkan dipasung. Sebenarnya penderita schizophrenia dapat di obati dan di terapi dengan teratur. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis membuat sistem pakar yang mampu mencari solusi sebagaimana yang dilakukan seorang pakar dalam mendiagnosis dan memberikan solusi pengobatan pada penderita schizophrenia. Sehingga, dokter umum di puskesmas atau rumah sakit kecil di daerah kecil dapat mendiagnosis pasien yang menderita schizophrenia tersebut. Sistem pakar ini menggunakan metode Bayesian Network, bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil pengujian fungsional sistem pakar menunjukkan semua kebutuhan fungsional dapat berjalan dengan baik. Selain itu, hasil pengujian akurasi paling tinggi dalam pengujian variasi data latih adalah 92,86% dengan menggunakan ratio kelas data latih yang seimbang. Pengujian juga membuktikan bahwa variasi data latih sangat mempengaruhi akurasi dari sistem. Dengan hasil akurasi tersebut, sistem pakar ini memiliki performa yang baik untuk melakukan diagnosis penyakit schizophrenia.

English Abstract

Schizophrenia is a severe mental disorder. Patients with schizophrenia have severe mental disorders, characterized by mental disorders, language, perception, and self-awareness. There are several types of schizophrenia. The relationship between the type of schizophrenia and its symptoms has uncertainty, where a symptom A is not necessarily only result in schizophrenia type X, but can lead to schizophrenia type Y. In rural areas, mental health facilities are still inadequate, so that the people there treat patients with schizophrenia with unnatural as at the brackets even in stocks. Actually, people with schizophrenia can be handled with the provision of drugs and psychological therapy with regular. Based on these problems, the authors create expert systems that are able to find solutions as do an expert in diagnosing and providing treatment solutions in patients with schizophrenia. Thus, general practitioners in small community clinics or hospitals in small areas can diagnose patients suffering from the schizophrenia. This expert system uses Bayesian Network method, PHP programming language and MySQL database. Experimental functional test results show all functional requirements can run well. In addition, the highest accuracy test results in testing the variation of training data is 92.86% using a balanced grade of training data ratios. Testing also proves that the variation of training data greatly affects the accuracy of the system. With the results of such accuracy, this expert system has a good performance to make the diagnosis of schizophrenia disease.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FTIK/2017/321/051705883
Uncontrolled Keywords: Sistem pakar, Schizophrenia, Gangguan Jiwa, Bayesian Network
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.5 Statistical mathematics > 519.54 Statistical inference > 519.542 Decision theory
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: Yusuf Dwi N.
Date Deposited: 01 Aug 2017 07:44
Last Modified: 02 Dec 2020 13:45
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/926
[thumbnail of Rima Diah Wardhani.pdf]
Preview
Text
Rima Diah Wardhani.pdf

Download (7MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item