Implementasi Metode Forward Chaining dan Metode Naïve Bayes Untuk Mendeteksi Penyakit Lambung
DOI:
https://doi.org/10.29407/e4t6vw97Keywords:
Forward Chaining, Naïve Bayes, Deteksi Penyakit Lambung, Kata Kunci — Forward Chaining, Naïve Bayes, Deteksi Penyakit Lambung, Diagnosa DiniAbstract
Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan dataset gejala dan diagnosa penyakit lambung dari data medis yang relevan. Dataset tersebut kemudian diolah untuk membangun model naïve bayes dan aturan logis untuk forward chaining. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendeteksi penyakit lambung dengan tingkat akurasi yang tinggi, serta memberikan rekomendasi diagnosa yang informatif kepada pengguna. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan sistem pendukung Keputusan medis berbasis teknologi. Hasil penelitian ini dapat membantu praktisi medis dan pasien dalam mendeteksi penyakit lambung secara cepat dan akurat sehingga sistem dapat mengidentifikasi gejala-gejala yang mungkin menunjukkan adanya gangguan penyakit lambung. Penelitian ini menggunakan data gejala dan data penyakit yang dikumpulkan dari puskesmas Trenggalek. Melalui uji coba dengan pengguna, sistem ini memiliki akurasi sebesar 81,25% dengan 80 pasien mendapatkan diagnosa yang sesuai.
Downloads
References
Ahmadi, A. C. Saputra, and A. Lestari, “Rancang Bangun Aplikasi New Normal Covid- 19 Deteksi Penggunaan Masker,” J. Teknol. Inf., vol. 15, no. 2, pp. 199–209, 2021, [Online]. Available: https://e-journal.upr.ac.id/index.php/JTI/article/view/3291/2706
R. Samsinar, I. Mahasen, and A. I. Ramadhan, “Identifikasi Penggunaan Masker untuk Pencegahan Covid-19 dengan Metode Local Binary Pattern Histogram (LBPH) dan Metode Haar Cascade Classifier,” Resist. (Elektronika Kendali Telekomun. Tenaga List. Komputer), vol. 5, no. 2, p. 151, 2022, doi: 10.24853/resistor.5.2.151-156.
P. Kombinasi Forward Chaining Dan Naive Bayes Untuk Mendeteksi Penyakit Pada Burung Merpati Balap et al., “Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) 888 Penulis Korespondensi,” Agustus, vol. 7, pp. 2549–7952, 2023.
Y. Firmansyah, P. Rosyani, K. Kunci, D. Objek, and D. Wajah, “Tinjauan Litelatur : Tentang Efektifitas Metode Haar Dalam Deteksi Objek Pada Pemrosesan Citra,” J. Artif. Intel. dan Sist. Penunjang Keputusan, vol. 1, no. 4, pp. 307–310, 2024, [Online]. Available: https://jurnalmahasiswa.com/index.php/aidanspk
W. A. Putra, U. Mahdiyah, and D. Swanjaya, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kambing Jenis Pe ( Peranakan Etawa ) Menggunakan Metode Naive Bayes,” vol. 8, pp. 1536–1543, 2024.
H. A. Febriani and D. P. Wijaya, “Expert System for Diagnosis of Gastric Diseases Using Web-Based Employment Factors Method Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” vol. 4, no. October, pp. 1290–1300, 2024.
K. P. Pohan and C. Chairunisah, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Berbasis Web,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 23, no. 1, p. 204, 2024, doi: 10.53513/jis.v23i1.9521.
C. Hidayat, K. I. Santoso, S. Waluyo, and . P., “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kelinci Hias Berbasis Web,” Transformasi, vol. 17, no. 2, pp. 1–12, 2021, doi: 10.56357/jt.v17i2.273.
F. D. Aulya and R. A. Putri, “Penerapan Metode Naive Bayes Dan Forward Chaining Untuk Diagnosis Penyakit Gangguan Ibu Hamil Berbasis Web,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 6, no. 2, pp. 650–656, 2023, doi: 10.31539/intecoms.v6i2.7391.
D. R. Anamisa, A. Rachmad, M. Yusuf, A. Jauhari, R. D. T. Erdiansa, and M. Y. Hariyawan, “Classification of diseases for rice plant based on naive bayes classifier with a combination of promethee,” Commun. Math. Biol. Neurosci., vol. 2021, pp. 1–19, 2021, doi: 10.28919/cmbn/6674.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Errin Dwi Ratnasari Ratnasari, Intan nur farida, Patmi kasih
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
