Perbandingan Naïve bayes dan Certainty factor pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Dini Penyakit Glaukoma

Abstract

Glaucoma is an eye disease that causes the second largest blindness after cataracts, this disease can cause decreased vision and can even be fatal, namely permanent blindness if it is not realized and treated immediately. Lack of information and education to the public to always maintain eye health is the basis for the purpose of making this expert system which aims to provide early diagnosis to people who are indicated to have glaucoma based on the symptoms or characteristics previously felt. The Naïve bayes method is a method that uses statistics and probability in predicting a person's chance of suffering from glaucoma based on the symptoms previously felt. It is made based on a website with PHP as the programming language and uses MySQL for the database. As for the comparison method used is the Certainty factor, which is a method that functions to determine a certainty value based on the calculation of the predetermined CF value by applying manual calculations. In the Naïve bayes method, the application can group symptom data and types of disease and can diagnose based on previous training data, while for the Certainty factor method based on the calculation of the value of the expert and the CF value that has been inputted by the user, it can produce a percentage of the diagnosis of the disease glaucoma in 96%.Keywords:Certainty factor, Expert System, Glaucoma, MySQL, Naïve bayes, PHP.

Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web

“…Sistem pakar dapat membantu pengguna dalam mendiagnosis masalah [1] dan berbagai informasi tentang penyakit yang dirancang dengan berbagai bahasa pemrograman berbasis komputer [2,3]. Berbagai metode sistem pakar dikembangkan dan digunakan untuk menangani berbagai masalah kompleks di dunia, seperti Metode AHP (Analytical Hierarchy Process [3], Metode BFS (Breadth First Search) [4], Metode DFS (Depth First Search) [5], Metode Penelusuran Ke Belakang (Backward Chainning) [6], Metode Penelusuran Ke Depan (Forward Chainning) [7,8], dan sebagainya dipilih didasarkan atas kesesuaian permasalahan dengan metode, efektifitas, dan dukungan dari metode itu sendiri dalam pengembangan sistem pakar yang akan dirancang [9,10].…”

Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Ikan Arwana Asia Menggunakan Metode Naïve Bayes

“…Sistem pakar merupakan suatu sistem yang berada pada komputer untuk mengadopsi pengetahuan seorang ahli dalam bidangnya yang digunakan untuk merancang penyelesaian suatu masalah [4,5,6]. Sistem pakar mempunyai ciri-ciri diantaranya memiliki fasilitas perihal informasi yang terpercaya, mudah melakukan perubahan, dapat digunakan pada semua jenis komputer, mempunyai adaptasi pada lingkungan yang baik [7,8].…”

Sistem Pakar Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor untuk Mendeteksi Hama pada Tanaman Alpukat Berbasis Web

“…Naïve Bayes adalah strategi AI yang menggunakan karakterisasi dengan menggunakan kemungkinan dan wawasan yang diciptakan oleh peneliti Inggris Thomas Bayes [12], teknik yang digunakan untuk mengantisipasi peluang masa depan yang bergantung pada pertemuan sebelumnya dan strategi nave bayes dipandang baik sejauh pengaturan dibandingkan dengan strategi urutan lainnya sejauh sebagai ketepatan dan kemahiran [13,14]. Berikut tingkatan atau tahapan cara naïve bayes bekerja: 1) Hitung jumlah kelas 2) Hitung jumlah kasus perkelas 3) engkalikan semua pada variable pada kelas 4) Melakukan perbandingan pada hasil perkelas.…”