Penyakit cerebral palsy adalah kondisi kronis yang tidak dapat disembuhkan dan mempengaruhi kualitas hidup penderita seumur hidup. Penanganan yang terlambat dapat mengakibatkan komplikasi serius seperti kekakuan sendi, yang mempengaruhi pergerakan dan memerlukan bantuan khusus. Keterbatasan pengetahuan orang tua, biaya, dan jarak untuk konsultasi dokter sering menjadi kendala dalam penanganan penyakit ini. Berdasarkan wawancara dengan dokter anak di RSU Mitra Sejati Medan, terdapat 30 pasien anak dengan cerebral palsy. Untuk mengatasi masalah ini, penulis mengusulkan pengembangan Aplikasi Sistem Pakar yang memanfaatkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk diagnosis cepat dan akurat. Sistem Pakar adalah sistem yang mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer untuk memecahkan masalah seperti seorang ahli. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa sistem pakar efektif di berbagai bidang kesehatan. Metode KNN, sebagai algoritma supervised learning, digunakan dalam aplikasi ini untuk mengklasifikasikan gejala penyakit berdasarkan kedekatannya dengan data yang ada. Hasil implementasi sistem menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu memberikan diagnosis yang baik dan membantu dalam penanganan dini penyakit cerebral palsy, mengurangi keterlambatan dalam perawatan.
Copyrights © 2025