<![CDATA[Penyakit katarak merupakan salah satu penyebab utama gangguan penglihatan, khususnya pada lansia, sehingga diperlukan proses identifikasi awal yang cepat dan tepat supaya penangana medis dapat dilakukan lebih efisien. Namun, proses pemeriksaan gejala secara manual sering membutuhkan waktu maka diperlukan sistem pakar yang mampu membantu proses identifikasi awal gejala katarak. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar identifikasi awal penyakit katarak menggunakan metode particle swarm optimization (PSO). Metode ini digunakan untuk mengoptimasi bobot gejala sehingga sistem dapat memberikan hasil diagnosa awal yang akurat. Pengujian sistem dilakukan menggunakan black box testing untuk memastikan seluru fungsi berjalan sesuai kebutuhan, serta user acceptance test (UAT) melalui penyebaran kuesioner kepada tenaga medis dan pengguna umum. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem dapat bekerja dengan baik, mampu menampilkan diagnosa awal dengan cepat. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penerapan metode PSO pada sistem pakar mampu membantu proses identifikasi awal katarak secara efektif. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu dalam proses skrining awal katarak.]]>
Copyrights © 2026
