TRI GUNA DHARMATRI GUNA DHARMA

Jurnal Cyber TechJurnal Cyber Tech

Osteosarkoma ialah penyakit keganasan pada tulang. Semakin tinggi stadiumnya, prognosisnya semakin buruk. Osteosarkoma merupakan tumor ganas primer non hematopoietic tersering pada tulang. Osteosarkoma mempunyai tingkat insiden yang bersifat bimodal, dimana 60% terjadi pasien berusia 15-25 tahun dan sisanya terjadi pada usia diatas 40 tahun. Osteosarkoma dapat menyebar hingga ke organ paru dan pada penyakit Osteosarkoma laki-laki lebih beresiko terkena Osteosarkoma dibandingkan perempuan. Metode yang digunakan adalah Sistem Pakar (SP) yang dijadikan sebagai suatu model dan prosedur yang berkaitan dalam suatu domain tertentu, yang mana tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar dalam mendiagnosa penyakit Ostersarcoma (Tumor Tulang ). Sistem ini dirancang menggunakan metode Teorema Bayes (TB) untuk mendiagnosa penyakit Osteosarcoma dengan menerapkan aturan yang dihubungkan dengan nilai probabilitas atau kemungkinan untuk mendapatkan suatu keputusan dan informasi yang tepat berdasarkan penyebab-penyebab yang terjadi.

Berdasarkan analisa data yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa dalam menganalisa untuk mendiagnosa penyakit Osteosarcoma mengunakan metode Teorema Bayes, kemudian setiap Gejala diberi nilai probabilitas berdasarkan gejala yang ada, selanjutnya dilakukan proses perhitungan dengan mengg unakan metode Teorema Bayes.Metode Teorema Bayes dapat diterapkan dalam pemecahan masalah untuk mendiagnosa penyakit tulang yaitu Osteosarcoma, Chandrosarcoma, sarcoma Ewing dan Chordoma.Aplikasi ini dapat mendiagnosa penyakit tulang dengan akurat.

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas sistem pakar dalam mendiagnosa osteosarkoma. Pertama, perlu dilakukan pengembangan basis pengetahuan dengan menambahkan data gejala dan penyakit yang lebih komprehensif, termasuk variasi gejala yang jarang terjadi namun signifikan dalam diagnosis. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan lebih banyak ahli onkologi dan melakukan studi literatur yang lebih mendalam. Kedua, eksplorasi metode kecerdasan buatan (AI) lainnya, seperti machine learning, dapat diintegrasikan ke dalam sistem pakar untuk meningkatkan kemampuan sistem dalam belajar dari data dan memberikan diagnosis yang lebih personal dan akurat. Ketiga, pengembangan antarmuka pengguna (user interface) yang lebih intuitif dan mudah digunakan akan meningkatkan aksesibilitas sistem bagi tenaga medis yang tidak memiliki keahlian khusus dalam sistem pakar. Integrasi visualisasi data yang jelas dan ringkas juga dapat membantu tenaga medis dalam memahami hasil diagnosis dan membuat keputusan klinis yang lebih tepat.

  1. Sistem Pakar Pendiagnosaan Dermatitis Imun Menggunakan Teorema Bayes | Ramadhan | InfoTekJar : Jurnal... jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/643Sistem Pakar Pendiagnosaan Dermatitis Imun Menggunakan Teorema Bayes Ramadhan InfoTekJar Jurnal jurnal uisu ac index php infotekjar article view 643
  2. Peranan p53 dalam perkembangan dan prognosis osteosarkoma: tinjauan pustaka | Intisari Sains Medis. peranan... doi.org/10.15562/ism.v11i1.536Peranan p53 dalam perkembangan dan prognosis osteosarkoma tinjauan pustaka Intisari Sains Medis peranan doi 10 15562 ism v11i1 536
Read online
File size1.21 MB
Pages12
DMCAReport

Related /

ads-block-test