Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

Copy of SISTEM PAKAR DIAGNOSIS GANGGUAN KEPRIBADIAN DENGAN PENDEKATA

No description
by

Christhine Putri

on 27 April 2015

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Copy of SISTEM PAKAR DIAGNOSIS GANGGUAN KEPRIBADIAN DENGAN PENDEKATA

SISTEM PAKAR DIAGNOSIS GANGGUAN KEPRIBADIAN DENGAN PENDEKATAN CERTAINTY FACTOR


-Christhine Putri Batara-

Perumusan Masalah
Sering ditemukan jawaban dari pasien yang tidak memiliki kepastian penuh terhadap gejala yang dirasakannya
Tujuan Penelitian
Mengatasi permasalahan ketidakpastian jawaban dari pasien dalam diagnosis gangguan kepribadian yang ada
Latar Belakang
Murray
WHO dan World Bank
“The Global Burden of Disease”
penyakit mental akan menduduki posisi kedua setelah penyakit kardiovaskuler pada tahun 2020 [1].
PENDAHULUAN
Penelitian Sebelumnya
Razzouk
SPK untuk mendiagnosis penyakit Skizofrenia
tingkat akurasi 60% - 82% [3]
Wita
Sistem pakar untuk diagnosis awal gangguan jiwa neurosis
Metode Certainty Factor
CF Pakar tidak didapatrkanlangsung dari pakar [4]
Retnowati
Perbandingan 1 psikiater untuk 401.000 jiwa dan 1 psikolog untuk 660.000 jiwa [2]
1. Murray, L. J. C., “The Global Burden of Disease: A Comprehensive Assesment of Mortality and Disability From Diseases, Injuries, and Risk Factors In 1990 and Projected tp 2020,” Harvard School of Public Health, World Health Organization, World Bank, Boston, 1996.
2. Retnowati, S., 2011, “Psikolog di Puskesmas, Solusi Kesehatan Jiwa di Indonesia,” [Online].Available: http://www.ugm.ac.id/id/post/page?id=4055%2C+12+September+2011, [Accessed: 24-Jan-2015].
3. Razzouk, D., Mari, J.J., Shirakawa. I., Wainer, J., dan Sigulem, D., “Decision Support System for The Diagnosis of Schizophrenia Disorders,” Brazilian J. of Medical and Biological Research, Vol.39, 119-128, 2006.
4. Wita, S., W., Arifin, S., P., Surya, I., "Sistem Pakar Diagnosis Awal gangguan Jiwa Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Mobile Cellular," Jurusan Teknik Informatika, Vol 1, 1-11, Pekanbaru, September, 2012.
Penggunaan metode Frame pada sistem pakar diagnosis kepribadian yang terdahulu masih belum mampu untuk menangani ketidakpastian dari jawaban pasien
Dalam penerapan penggunaan metode CF pada penelitian sebelumnya, nilai CF pakar tidak didapat langsung dari pakar, melainkan didapat dari jumlah gejala yang dipilih dibagi dengan jumlah total gejala.
Merancang teknik sistem pakar diagnosis gangguan kepribadian dengan pendekatan metode Certainty Factor sehingga menghasilkan suatu sistem yang dapat melakukan diagnosis sesuai dengan masukan gejala oleh pengguna
Mengevaluasi hasil keluaran dari sistem, apakah telah sesuai dengan hasil yang diharapkan.

Representasi Pengetahuan
Proses pembentukan suatu sistem pakar dengan mengambil data dari seorang ahli kemudian diolah menjadi suatu sistem pakar [10].
Bahan
METODOLOGI
PENELITIAN

Data Gejala Gangguan
Kepribadian

Buku PPDGJ (Pedoman Penggolongan dan Diagnosis Gangguan Jiwa) III [9]
Data Aturan

Data aturan didapatkan dari buku PPDGJ (Pedoman Penggolongan dan Diagnosis Gangguan Jiwa) III [9] dan dari wawancara dengan pakar (dr. Dharmawan Ardi, Sp.KJ dari Rumah Sakit Jiwa Dr. Soeharto Heerdjan)
[9] Departemen Kesehatan Republik Indonesia, “Pedoman Penggolongan Diagnosis Gangguan Jiwa,” Direktorat Kesehatan Jiwa, Jakarta, 1993
Tahapan untuk merepresentasikan pengetahuan
1. Pembuatan tabel keputusan (decision table)
2. Pengkonversian tabel keputusan menjadi aturan produksi
10. Ignizio, J.P., “Introduction To Expert Systems : The Development and Implementation of Rule-Based Expert Systems,” McGraw-Hill, Inc., New York, 1991
Alur Penelitian
Kaidah Produksi
Penerapan Metode
Certainty Factor
Tingkat Akurasi Sistem
Akurasi = (8/10) x 100%
= 80%
HASIL
PENELITIAN

Untuk Kaidah 17

CF Komposit premis Kaidah 17 (1 ; 1 ; 1) = Min (1 ; 1 ; 1) x 0,8
= 1 x 0,8
= 0,8

Tabel Keputusan
Kaidah Produksi
PENERAPAN
CERTAINTY FACTOR
Gejala pilihan pasien
Untuk Kaidah 16
CF Komposit premis Kaidah 16 (0,8 ; 1 ; 1) = Min (0,8 ; 1 ; 1) x 0,8
= 0,8 x 0,8
= 0,64

Untuk Kaidah 18
CF Komposit premis Kaidah 18 (1 ; 1 ; 1) = Min (1 ; 1 ; 1) x 0,8
= 1 x 0,8
= 0,8

Penerapan Metode
Certainty Factor
CFcom(a)(Rold,R18) = CFcom + K18 – (CFcom x K18)
= 0,928 + 0,8 – (0,928 x 0,8 )
= 1,728 – 0,7424
= 0,9856
CFcom(K16,K17) = K16 + K17 – (K16 x K17)
= 0,64 + 0,8 – ( 0,64 x 0,8 )
= 1,44 – 0,512
= 0,928

Hasil Diagnosis
10 macam kasus
Kelebihan dan Kekurangan
Penelitian
Kelebihan Penelitian
Menghasilkan keakurasian sebesar 90%
Nilai CF pakar didapat langsung dari pakar
Mampu mengatasi ketidakpastian dari data yang kurang lengkap
Kekurangan Penelitian
Kurang lengkapnya aturan yang dibuat
Menggunakan dua orang pakar untuk pengujian keakurasian
Hanya menggunakan data gejala untuk melakukan diagnosis
Kesimpulan
dan
Saran

Kesimpulan
Telah berhasil dibuat sistem menggunakan penalaran berbasis aturan yang yang mampu mengatasi permasalah ketidakpastian dalam diagnosis gangguan kepribadian

Hasil pengujian yang dilakukan oleh pakar dan sistem, memberikan kesimpulan hasil diagnosis yang sama dengan tingkat akurasi diatas 90%.
Saran
Perlu penambahangangguan kejiwaan yang lain untuk mendapatkan sistem yang lebih mengakomodir kebutuhan paramedic dalam melakukan diagnosis gangguan kejwaan.
Perlu penambahan kriteria dalam melakukan diagnosis untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.
Perlu digunakan pohon keputusan dalam pembuatan aturan-aturan, sehingga membantu dalam membuat pertanyaan yang akan ditampilkan pada sesi konsultasi
Perlu dicari kemiripan kasus yang baru dengan kasus yang lama. Dengan mengadaopsi dari kasus yang lama pemecahan masalah bisa lebih cepat ditangani
Full transcript