IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB PADA APLIKASI REKOMENDASI DIAGNOSA KASUS COVID-19 - Renaldy Richie Lesmana (Universitas Mercu Buana, 2021)
Pada akhir tahun 2019, seluruh dunia dikejutkan dengan adanya pandemi virus corona jenis baru yang bermula dari Kota Wuhan, Provinsi Hubei yang kemudian menyebar dengan cepat keseluruh dunia hingga lebih dari 210 negara. Virus corona jenis baru ini dinamakan coronavirus disease 2019 (COVID-19). Tanda gejala umum infeksi COVID-19 antara lain gejala ganggunan pernapasan akut seperti demam, batuk dan sesak napas. Masa inkubasi rata-rata 5-6 hari dengan masa inkubasi terpanjang 14 hari. Pada kasus COVID-19 yang berat dapat menyebabkan pneumonia, sindrom pernapasan akut, gagal ginjal, dan bahkan kematian. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini menggunakan algoritma Certainty Factor yang sangat cocok untuk rekomendasi mendiagnosa suatu fakta yang terjadi apakah pasti atau tidak pasti yang berbentuk matriks. Hasil dari penelitian ini digunakan untuk pengambilan keputusan diagnosa awal untuk mendeteksi kasus COVID-19 terhadap pasien. Kemudian dikelompokkan menjadi beberapa status Pasien. Pasien yang mengalami ISPA berat dan pernah kontak langsung dengan kasus terkonfirmasi positif atau orang yang bersangkutan tinggal didaerah yang sudah terjadi local transmission dikelompokkan kedalam Kasus Suspek dan untuk Pasien yang memiliki riwayat kontak dengan pasien terkonfirmasi COVID-19 dikelompokkan kedalam Kontak Erat sedangkan untuk pasien yang mengalami gejala diluar dari gejala utama akan dikelompokkan menjadi status Non Suspect (NON). Simpulan dari aplikasi rekomendasi diagnosa kasus COVID-19 menghasilkan tingkat akurasi 88% dari 50 data gejala pasien yang diinput pada penelitian. Walaupun tidak mencapai angka 100%, menggunakan metode certainty factor dalam penerapan aplikasi rekomendasi diagnosa kasus COVID-19 masih sangat cocok.