Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Perdana Putra, Nova
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Sistem Pakar Dengan Case Base Reasoning Dan Certainty Factor Untuk Diagnosa THT Budiarsa, Rahmat; Perdana Putra, Nova
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 6 No 2 (2026): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v6i2.1718

Abstract

Perbandingan jumlah dokter spesialis telinga hidung dan tenggorokan (THT) dengan jumlah provinsi di Indonesia adalah 1: 48 dokter spesialis THT. Penyakit yang dibahas dalam penelitian ini adalah penyakit otitis media akut, presbikusis, vestibulitis, sinusitis, Faringitis, Tonsilitis, Perforasi Septum, Deviasi Septum, dan Abses Parafaringeal dengan 40 gejala. Menurut dr.Nova Perdana Putra, Sp.THT-KL kesembilan penyakit yang disebutkan sebelumnya adalah penyakit yang biasa diderita oleh masyarakat Kerinci, Jambi. Tujuan dan Manfaat penelitian ini adalah mempermudah dan mempercepat pasien atau masyarakat dalam mendiagnosa awal 9 penyakit THT dan memberikan pengetahuan tentang penyakit yang kemungkinan diderita sebelum ke dokter THT serta membantu diagnosa awal yang dilakukan dokter THT. Metode pengumpulan data yang dilakukan adalah wawancara, studi literatur dan observasi berjumlah 150 data. Analisis yang dilakukan adalah analisis data, user dan kebutuhan sistem. Pada tahap perancangan sistem pakar dilakukan akuisisi pengetahuan, membuat tabel basis pengetahuan, membuat basis aturan, Decision Tree, membuat alur keputusan sistem dan perancangan basis data. Implementasi dilakukan dalam bentuk web sesuai dengan alur keputusan sistem dimulai dari menginputkan data (pasien dan gejala), decision tree, menghitung similarity, menghitung certainty factor, menyimpan data kasus baru, konfirmasi data, dan menampilkan hasil diagnosa. Tingkat akurasi sistem diuji menggunakan metode accuracy testing. Dalam Penelitian ini penentuan penyakit dengan kasus baru menggunakan kasus lama dapat diterapkan jika similarity gejala pada kedua kasus ? 80%. Penelitian ini telah diuji menggunakan 105 data uji kasus dan menghasilkan tingkat akurasi 93,33% yang berhasil didiagnosa oleh sistem dan disetujui oleh pakar THT dr. Nova Perdana Putra, Sp.THT-KL.
Co-Authors Rahmat Budiarsa