<![CDATA[Gangguan somatoform merupakan gangguan mental dengan kondisi di mana individu mengalami gejala fisik yang menyebabkan distress signifikan atau gangguan dalam fungsi sehari-hari, namun tidak dapat dijelaskan oleh kondisi medis, penggunaan substansi, atau kondisi mental lainnya. Namun, karena kompleksitas gejala dan kesulitan dalam mendeteksi gangguan somatoform secara klinis seringkali menyebabkan keterlambatan diagnosis dan penanganan yang tidak tepat, yang dapat memperburuk kondisi pasien. Kurangnya pengetahuan tentang gangguan somatoform dan keterbatasan akses terhadap layanan kesehatan mental yang berkualitas dapat menyulitkan individu untuk mendapatkan bantuan yang dibutuhkan. Tujuannya penelitian ini dilakukan untuk membangun sistem pakar yang digunakan dalam diagnosis gangguan somatoform secara mudah dan akurat melalui penerapan metode Dempster-Shafer Theory sebagai mesin inferensinya. Pendekatan ini memiliki keunggulan dalam mengelola ketidakpastian dan informasi yang tidak lengkap, memungkinkan sistem pakar untuk membuat inferensi diagnostik berdasarkan kumpulan gejala yang diobservasi, bahkan ketika informasi tersebut tidak lengkap atau ambigu. Algoritma Dempster-Shafer Theory memanfaatkan konsep massa kepercayaan untuk menggambarkan tingkat keyakinan atau ketidakpastian tentang suatu hipotesis atau peristiwa. Sistem pakar yang dikembangkan dapat mendiagnosa berdasarkan gejalanya dan memperlihatkan hasil diagnosa, serta tindakan yang dapat dilakukan. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan sampel uji yang dipilih secara acak, didapatkan tingkat akurasi diagnosa yaitu 86,67%. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa Dempster-Shafer Theory dapat diimplementasikan dengan baik untuk mendiagnosa gangguan somatoform.]]>
Copyrights © 2024
