RAHARJARAHARJA

CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) JournalCCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal

Pandemi COVID-19 telah membawa banyak perubahan dalam segala aspek, baik dari dunia industri maupun kebiasaan manusia. Penyakit merupakan salah satu hal yang tidak dapat ditunda penanganannya, sehingga masyarakat perlu berkonsultasi dengan dokter untuk mengenali penyakit yang diderita. Dahulu, konsultasi harus datang langsung ke rumah sakit, namun kini terdapat inovasi di bidang Teknologi Informasi yang mempermudah masyarakat untuk berkonsultasi. Sistem pakar adalah salah satu inovasi yang berkembang pesat. Forward chaining adalah salah satu algoritma sistem pakar untuk mendapatkan kesimpulan melalui fakta/data yang ada berdasarkan aturan yang telah ditentukan. Forward chaining dapat memberikan kesimpulan penyakit yang baik dengan persentase 100% untuk 30 penyakit dan 15 kasus uji. Namun, diagnosis berdasarkan gejala menurut dokter hanya memiliki tingkat kepercayaan 50-60%. Oleh karena itu, faktor penilaian lain diperlukan untuk meningkatkan persentase keyakinan ini, seperti jenis kelamin, usia, riwayat medis, pemeriksaan penunjang, dan lain-lain.

Kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut.Sistem pakar diagnosis penyakit di bidang Hematologi dan Onkologi berbasis Android menggunakan algoritma Forward Chaining yang telah dibuat memiliki tingkat akurasi diagnosis 100% dengan rincian 30 penyakit dan 136 gejala.Sistem ini akan berfungsi optimal jika satu atau sekelompok ahli, dalam hal ini dokter ahli, telah mendefinisikan dengan jelas setiap gejala penyakit.Algoritma Haversine formula dapat menghitung jarak antara dua lokasi berdasarkan lintang dan bujur, namun hanya untuk garis lurus.Oleh karena itu, bila dibandingkan dengan Google Maps, hasil perhitungan jaraknya tidak sama (untuk jarak jauh) karena Google Maps menghitung jarak berdasarkan jalur yang dapat dilalui manusia/kendaraan.

Melihat potensi besar sistem rekomendasi diagnosis ini, terdapat beberapa arah penelitian lanjutan yang dapat dieksplorasi untuk memperkaya dan meningkatkan keandalannya. Pertama, mengingat adanya pernyataan bahwa diagnosis hanya berdasarkan gejala memiliki tingkat kepercayaan 50-60% dari dokter, perlu diteliti lebih lanjut bagaimana sebuah model pengambilan keputusan multi-kriteria dapat dikembangkan dan divalidasi. Model ini akan secara efektif mengintegrasikan data simtomatik dengan faktor-faktor penting lain seperti demografi pasien (usia dan jenis kelamin), riwayat medis sebelumnya, serta hasil pemeriksaan penunjang seperti tes laboratorium. Tujuannya adalah untuk secara signifikan meningkatkan akurasi dan tingkat kepercayaan diagnosis penyakit hematologi dan onkologi, melampaui keterbatasan yang ada saat ini. Kedua, untuk menangani inherentnya ketidakpastian dalam diagnosis medis, studi dapat difokuskan pada pengembangan sistem hibrida. Sistem ini akan menggabungkan algoritma Forward Chaining yang telah ada dengan metode sistem pakar lain yang mampu mengelola ketidakpastian, misalnya Certainty Factor atau logika fuzzy. Pendekatan ini diharapkan dapat menghasilkan diagnosis yang lebih nuansial dan realistis, mencerminkan kompleksitas penilaian klinis yang dilakukan oleh para ahli. Ketiga, terkait dengan fungsi pencarian rumah sakit terdekat, penelitian lanjutan dapat menginvestigasi integrasi algoritma optimasi rute waktu nyata. Algoritma ini tidak hanya mempertimbangkan jarak geografis, tetapi juga faktor-faktor dinamis seperti kondisi lalu lintas, jaringan jalan, dan aksesibilitas spesifik bagi pasien hematologi dan onkologi. Dengan demikian, aplikasi dapat merekomendasikan fasilitas medis yang paling mudah dijangkau dan sesuai, bukan hanya yang terdekat secara garis lurus, sehingga dapat mengoptimalkan logistik perawatan pasien.

  1. The Comparison between Forward and Backward Chaining - Volume 5 Number 2 (Apr. 2015) - International... doi.org/10.7763/ijmlc.2015.v5.492The Comparison between Forward and Backward Chaining Volume 5 Number 2 Apr 2015 International doi 10 7763 ijmlc 2015 v5 492
Read online
File size722.07 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

ads-block-test