Source code sistem pakar metode naive bayes diagnosa penyakit ibu hamil berbasis website

Oleh albert September 21, 2023 Posting Komentar

Source code sistem pakar metode naive bayes diagnosa penyakit ibu hamil berbasis website

Kesehatan ibu hamil adalah aspek yang sangat penting dalam perawatan kehamilan. Selama masa kehamilan, ibu hamil rentan terhadap berbagai penyakit dan masalah kesehatan yang dapat mempengaruhi kesejahteraannya dan perkembangan janin. Oleh karena itu, penting untuk memiliki alat yang dapat membantu dalam mendeteksi dan mendiagnosis penyakit atau masalah kesehatan yang mungkin dialami oleh ibu hamil. Salah satu solusi yang dapat digunakan adalah Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil.

Metode sistem pakar

Naive Bayes dan Certainty Factor adalah dua konsep yang berhubungan dengan analisis data dan pengambilan keputusan di bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan statistik. Berikut penjelasan singkat tentang keduanya:

Naive Bayes:

Naive Bayes adalah salah satu algoritma klasifikasi yang digunakan dalam pembelajaran mesin (machine learning) dan analisis teks. Algoritma ini berdasarkan pada Teorema Bayes, yang menggambarkan hubungan antara probabilitas suatu kejadian dengan probabilitas kejadian lain yang terkait. "Naive" dalam Naive Bayes mengindikasikan asumsi sederhana yang dibuat oleh algoritma ini, yaitu bahwa semua fitur yang digunakan untuk mengklasifikasikan data adalah independen satu sama lain. Meskipun asumsi ini seringkali tidak benar di dunia nyata, Naive Bayes tetap efektif dalam banyak kasus dan sering digunakan dalam klasifikasi teks (seperti klasifikasi email sebagai spam atau bukan spam) dan dalam analisis sentimen.

Certainty Factor (Faktor Keyakinan):

Certainty Factor adalah konsep yang digunakan dalam sistem pakar (expert systems) untuk mengukur tingkat keyakinan atau kepercayaan terhadap suatu informasi atau pernyataan. Ini digunakan untuk menggambarkan sejauh mana suatu pernyataan mendukung atau menentang suatu hipotesis atau diagnosis dalam konteks sistem pakar diagnosa atau pengambilan keputusan berbasis pengetahuan. Certainty Factor dapat berada dalam rentang -1 hingga +1, di mana nilai positif menunjukkan dukungan terhadap hipotesis atau pernyataan tertentu, sementara nilai negatif menunjukkan penentangan terhadapnya. Nilai 0 menunjukkan ketidakpastian atau ketidakpedulian.

Ketika Certainty Factor digunakan dalam sistem pakar, algoritma dapat menggunakan informasi tentang keyakinan ini untuk menghasilkan rekomendasi atau keputusan yang lebih akurat dan relevan. Faktor keyakinan membantu mengukur kepastian atau ketidakpastian dalam proses pengambilan keputusan, yang berguna terutama dalam situasi di mana data atau pengetahuan tidak selalu mutlak atau pasti.