Penerapan Algoritma Certainty Factor dalam Diagnosa Penyakit Guillain-Barre Syndrome

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.