Source code sistem pakar diagnosa penyakit covid berbasis webiste metode naive bayes

Pembahasan mengenai source code sistem pakar diagnosa penyakit COVID-19 melibatkan aspek-aspek seperti tujuan, komponen-komponen utama, metode diagnosa, dan potensi dampaknya dalam penanganan pandemi. Namun, perlu diingat bahwa COVID-19 adalah penyakit serius dan sumber informasi medis yang andal sangat penting. Source code semacam itu harus dikembangkan dan digunakan dengan sangat hati-hati dan oleh individu atau kelompok yang memiliki pemahaman yang mendalam tentang kedokteran dan teknologi.

Tujuan:

Tujuan utama dari pengembangan source code sistem pakar diagnosa penyakit COVID-19 adalah untuk memberikan alat yang dapat membantu dalam skrining awal atau penilaian risiko potensial pasien terinfeksi COVID-19. Ini dapat membantu dalam identifikasi dini, isolasi, dan pengelolaan lebih lanjut pasien yang mungkin terinfeksi, serta menginformasikan individu tentang tindakan yang harus diambil.

Komponen-Komponen Utama:

• Basis Pengetahuan: Merupakan bagian yang berisi aturan dan informasi medis tentang COVID-19. Ini termasuk gejala khas, faktor risiko, metode penularan, dan informasi terkait lainnya.

• Antarmuka Pengguna: Antarmuka grafis yang memungkinkan pengguna mengisi informasi terkait gejala dan riwayat kesehatan mereka.

• Mesin Inferensi: Bagian ini melakukan proses logika untuk membandingkan informasi yang diinputkan oleh pengguna dengan aturan-aturan yang ada dalam basis pengetahuan. Ini akan memberikan hasil atau rekomendasi berdasarkan gejala dan informasi yang dimasukkan.

• Pustaka Pendukung: Berisi fungsi-fungsi dan algoritma yang mendukung perhitungan dan pengambilan keputusan.

Metode Diagnosa:

Metode Naive Bayes dapat digunakan dalam pengembangan sistem pakar diagnosa COVID-19 untuk membantu dalam skrining awal atau penilaian risiko potensial pasien terinfeksi. Metode ini berdasarkan pada teorema probabilitas Bayes dan dapat membantu dalam menghitung probabilitas bahwa seorang individu tertentu memiliki COVID-19 berdasarkan gejala dan informasi kesehatan yang diberikan.

Berikut adalah langkah-langkah implementasi metode Naive Bayes dalam sistem pakar diagnosa COVID-19:

Pengumpulan Data Latihan:

Kumpulkan dataset yang berisi informasi tentang pasien-pasien yang telah diuji dan hasilnya diketahui, termasuk gejala yang dialami dan apakah mereka positif atau negatif terinfeksi COVID-19. Data ini akan digunakan untuk melatih model Naive Bayes.

Praproses Data:

Lakukan praproses pada data untuk membersihkan dan mempersiapkannya untuk analisis. Ini termasuk menghilangkan data yang tidak relevan, mengatasi nilai yang hilang, dan mengubah data menjadi format yang sesuai.

Hitung Probabilitas Kelas:

Hitung probabilitas bahwa pasien terinfeksi (kelas positif) atau tidak terinfeksi (kelas negatif) berdasarkan data latihan.

Hitung Probabilitas Atribut:

Hitung probabilitas bahwa setiap gejala atau atribut kesehatan muncul dalam kelas tertentu (terinfeksi atau tidak terinfeksi). Ini melibatkan menghitung berapa persentase pasien terinfeksi yang memiliki gejala tertentu dan sebaliknya.

Hitung Probabilitas Kondisional:

Menggunakan asumsi "naif" bahwa atribut-atribut adalah independen (meskipun ini mungkin tidak selalu benar dalam kasus nyata), hitung probabilitas kondisional bahwa pasien terinfeksi berdasarkan gejala yang dimiliki.

Prediksi Kelas:

Dengan menggunakan teorema Bayes, gabungkan probabilitas kelas dan probabilitas kondisional atribut untuk menghitung probabilitas bahwa pasien terinfeksi atau tidak terinfeksi berdasarkan gejala yang dimiliki.

Klasifikasi:

Tentukan kelas yang paling mungkin (terinfeksi atau tidak terinfeksi) berdasarkan probabilitas yang dihitung sebelumnya. Hasilnya akan menjadi prediksi apakah pasien mungkin positif terinfeksi COVID-19 atau tidak.

Hasil dan Rekomendasi:

Berikan hasil klasifikasi kepada pengguna, bersama dengan rekomendasi tindakan selanjutnya seperti berkonsultasi dengan profesional kesehatan atau melakukan tes lebih lanjut.

Penting untuk diingat bahwa sistem semacam ini adalah alat skrining awal dan bukan pengganti diagnosis medis oleh profesional kesehatan. Kualitas hasil bergantung pada kualitas data latihan dan asumsi yang dibuat. Sumber data yang akurat dan dipercayai serta pemahaman yang mendalam tentang Naive Bayes dan COVID-19 sangat penting dalam pengembangan sistem semacam ini.

Fitur fitur pada sistem pakar 

👉🏻 download source code 

lebih detail bisa wa  0831-4196-8858