{"title":"Pengembangan Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Mental dengan Mesin Inferensi Menggunakan Algoritma Dempster-Shafer Theory","authors":"Hendra Mayatopani, Rino Subekti, Nunik Yudaningsih, Mochamad Sanwasih","doi":"10.24002/jbi.v13i1.5568","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Abstract. Development of a Mental Disorders Diagnostic System Using an Inference Engine Using the Dempster-Shafer Theory Algorithm. Patients with mental disorders in Indonesia show a high number. Mental disorders can be treated with special therapies by a psychologist or psychiatrist. However, the number of clinical psychologists and psychiatrists is not sufficient. So we need a system that can diagnose mental disorders and their treatment to prevent mental disorders as early as possible. Expert system development will face uncertainty due to the lack of information needed to decide. This study develops an expert system using the Dempster-Shafer theory algorithm as an inference engine to diagnose mental disorders. The system built can recognize mental disorders based on the symptoms felt by the patient. The system also includes explanations of mental disorders, causes, and treatment recommendations for patients. The accuracy test results show a comparison between the results of expert diagnostics and the system with a system accuracy level of 84%. Keywords: Dempster-Shafer theory, Disease diagnosis, Expert systems, Mental disorders, Uncertainty\nAbstrak. Penderita penyakit gangguan mental di Indonesia menunjukkan angka yang tinggi. Gangguan mental dapat diatasi dengan terapi-terapi khusus oleh psikolog atau psikiater. Akan tetapi jumlah psikolog klinis dan psikiater tidak mencukupi. Maka diperlukan sebuah sistem yang dapat mendiagnosa gangguan mental dan penanganannya sehingga dapat dicegah sedini mungkin. Pengembangan sistem pakar akan menghadapi ketidakpastian karena terjadi kurangnya informasi yang dibutuhkan untuk membuat sebuah keputusan. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar menggunakan algoritma dempster-shafer theory sebagai mesin inferensi untuk mendiagnosis penyakit gangguan mental. Sistem yang dibangun dapat mengenali penyakit gangguan mental berdasarkan gejala yang dirasakan oleh pasien. Sistem juga menyertakan penjelasan mengenai penyakit gangguan mental, penyebab, dan rekomendasi pengobatan untuk pasien. Hasil pengujian akurasi menunjukkan perbandingan antara hasil diagnosa pakar dan sistem dengan tingkat akurasisistem mencapai 84%.Kata Kunci: Teori Dempster-shafer, Diagnosa penyakit, Sistem pakar, Gangguan mental, Ketidakpastian","PeriodicalId":381749,"journal":{"name":"Jurnal Buana Informatika","volume":"120 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Buana Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24002/jbi.v13i1.5568","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2
摘要
摘要。基于Dempster-Shafer理论算法的推理引擎精神障碍诊断系统的开发。印度尼西亚的精神障碍患者数量很高。心理障碍可以由心理学家或精神科医生通过特殊疗法进行治疗。然而,临床心理学家和精神科医生的数量是不够的。因此,我们需要一个系统,可以诊断和治疗精神障碍,以尽早预防精神障碍。由于缺乏决策所需的信息,专家系统开发将面临不确定性。本研究开发了一个以Dempster-Shafer理论算法作为推理引擎的专家系统来诊断精神障碍。该系统可以根据患者感受到的症状来识别精神障碍。该系统还包括对精神障碍的解释、原因和对患者的治疗建议。准确度测试结果表明,专家诊断结果与系统的准确度水平达到了84%。关键词:Dempster-Shafer理论,疾病诊断,专家系统,精神障碍,不确定性Penderita penyakit gangguan mental di印度尼西亚menunjukkan angka杨廷吉。刚关心理数据数据库,登高,登高,登高,登高,登高。Akan tetapi jumlah心理学家的klinis和psikiter的mencukupi。Maka diperlukan sebuah系统yang dapat mendiagnosa gangguan mental dan penanganannya sehinga dapat dicegah sedini mungkin。彭邦安系统pakar akan menghadapi ketidakpastian karena terjadi kurangnya informasi yang dibutuhkan untuk membubuah keputusan。Penelitian ini menggunakan系统pakar menggunakan算法demster -shafer理论sebagai mesin ininmesininuntuk men诊断penyakit gangguan mental。系统yang diasakan dapat mengenali penyakit gangguan精神berdasarkan gejala yang diasakan oleh pasen。系统juga menyertakan penjelasan mengenai penyakit gangguan mental, penyebab, dan rekomendasi pengobatan untuk pasen。Hasil pengujian akurasi menunjukkan perbandingan和antara Hasil diagnosa pakar dan system dengan和tingkat akurasissystem menapai 84%。Kata Kunci: Teori Dempster-shafer, Diagnosa penyakit, system pakar, Gangguan mental, Ketidakpastian
Pengembangan Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Mental dengan Mesin Inferensi Menggunakan Algoritma Dempster-Shafer Theory
Abstract. Development of a Mental Disorders Diagnostic System Using an Inference Engine Using the Dempster-Shafer Theory Algorithm. Patients with mental disorders in Indonesia show a high number. Mental disorders can be treated with special therapies by a psychologist or psychiatrist. However, the number of clinical psychologists and psychiatrists is not sufficient. So we need a system that can diagnose mental disorders and their treatment to prevent mental disorders as early as possible. Expert system development will face uncertainty due to the lack of information needed to decide. This study develops an expert system using the Dempster-Shafer theory algorithm as an inference engine to diagnose mental disorders. The system built can recognize mental disorders based on the symptoms felt by the patient. The system also includes explanations of mental disorders, causes, and treatment recommendations for patients. The accuracy test results show a comparison between the results of expert diagnostics and the system with a system accuracy level of 84%. Keywords: Dempster-Shafer theory, Disease diagnosis, Expert systems, Mental disorders, Uncertainty
Abstrak. Penderita penyakit gangguan mental di Indonesia menunjukkan angka yang tinggi. Gangguan mental dapat diatasi dengan terapi-terapi khusus oleh psikolog atau psikiater. Akan tetapi jumlah psikolog klinis dan psikiater tidak mencukupi. Maka diperlukan sebuah sistem yang dapat mendiagnosa gangguan mental dan penanganannya sehingga dapat dicegah sedini mungkin. Pengembangan sistem pakar akan menghadapi ketidakpastian karena terjadi kurangnya informasi yang dibutuhkan untuk membuat sebuah keputusan. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar menggunakan algoritma dempster-shafer theory sebagai mesin inferensi untuk mendiagnosis penyakit gangguan mental. Sistem yang dibangun dapat mengenali penyakit gangguan mental berdasarkan gejala yang dirasakan oleh pasien. Sistem juga menyertakan penjelasan mengenai penyakit gangguan mental, penyebab, dan rekomendasi pengobatan untuk pasien. Hasil pengujian akurasi menunjukkan perbandingan antara hasil diagnosa pakar dan sistem dengan tingkat akurasisistem mencapai 84%.Kata Kunci: Teori Dempster-shafer, Diagnosa penyakit, Sistem pakar, Gangguan mental, Ketidakpastian