<![CDATA[Tuberkulosis (TBC) merupakan penyakit menular akibat bakteri Mycobacterium tuberculosis yang masih menimbulkan beban kesehatan tinggi. Gejala TBC sering tumpang tindih dengan penyakit lain, sehingga tenaga kesehatan maupun masyarakat kerap menemui kendala saat melakukan identifikasi awal, terutama ketika akses ke fasilitas dan tenaga ahli terbatas. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis web untuk membantu diagnosis dini TBC paru dan ekstra paru menggunakan metode Certainty Factor (CF) agar sistem dapat memodelkan ketidakpastian hubungan gejala dan penyakit. Penelitian menyusun basis pengetahuan dari studi literatur dan wawancara tenaga kesehatan, lalu memetakan pengetahuan ke dalam aturan (rule) serta bobot keyakinan yang direpresentasikan melalui nilai measure of belief dan measure of disbelief. Peneliti merancang aplikasi secara terstruktur melalui tahapan akuisisi pengetahuan, perancangan proses dan aliran data (flowchart, context diagram, dan data flow diagram), perancangan basis data, implementasi modul konsultasi, kemudian pengujian. Pengujian mencakup uji fungsional (blackbox) untuk memastikan setiap fitur berjalan sesuai kebutuhan, serta uji akurasi dengan membandingkan hasil perhitungan CF sistem terhadap diagnosis tenaga medis pada data uji. Sistem mengolah input gejala dari pengguna, menghitung tingkat kepastian setiap hipotesis penyakit, dan menampilkan diagnosis dengan nilai keyakinan serta rekomendasi penanganan. Hasil pengujian menunjukkan sistem memberikan hasil diagnosis dengan tingkat akurasi sebesar 85% dibandingkan diagnosis pakar, sehingga sistem dapat berperan sebagai alat bantu skrining awal TBC secara lebih cepat dan sistematis.]]>
Copyrights © 2026
