Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Glaukoma dengan Metode Naive Bayes Berbasis Website

Glaukoma merupakan salah satu penyebab utama kebutaan yang tidak dapat disembuhkan. Penyakit ini disebabkan oleh kerusakan saraf optik yang biasanya disebabkan oleh tekanan intraokular yang tinggi. Deteksi dini glaukoma sangat penting untuk mencegah kerusakan lebih lanjut dan kebutaan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk membantu diagnosa awal glaukoma adalah dengan menggunakan sistem pakar berbasis web yang mengaplikasikan metode Naive Bayes.

Sistem Pakar

Sistem pakar adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang dirancang untuk meniru kemampuan seorang pakar dalam membuat keputusan atau menyelesaikan masalah tertentu. Sistem pakar menggabungkan pengetahuan dari pakar manusia dan algoritma kecerdasan buatan untuk menyediakan rekomendasi atau solusi atas masalah yang dihadapi. Dalam konteks diagnosa medis, sistem pakar dapat digunakan untuk membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala dan data medis pasien.

Metode Naive Bayes

Naive Bayes adalah salah satu algoritma dalam pembelajaran mesin yang berbasis pada teorema Bayes. Algoritma ini sangat sederhana namun efektif untuk klasifikasi data. Naive Bayes bekerja dengan mengasumsikan bahwa fitur-fitur yang digunakan untuk prediksi adalah independen satu sama lain. Meskipun asumsi ini jarang benar dalam kasus nyata, Naive Bayes sering kali memberikan hasil yang baik dalam berbagai aplikasi praktis, termasuk diagnosa medis.

Teorema Bayes menyatakan bahwa:

𝑃(𝐴∣𝐵)=𝑃(𝐵∣𝐴)⋅𝑃(𝐴)𝑃(𝐵)

P(A∣B)=P(B)

P(B∣A)⋅P(A)

​ 

Dimana:

𝑃(𝐴∣𝐵)P(A∣B) adalah probabilitas A terjadi jika B terjadi.

𝑃(𝐵∣𝐴)P(B∣A) adalah probabilitas B terjadi jika A terjadi.

𝑃(𝐴)P(A) adalah probabilitas awal A terjadi.

𝑃(𝐵)P(B) adalah probabilitas awal B terjadi.

Dalam diagnosa penyakit,𝐴

A adalah penyakit (misalnya, glaukoma) dan

𝐵B adalah gejala-gejala yang diamati.

Langkah-langkah Naive Bayes

1. Mengumpulkan Data Latih : 

Data latih terdiri dari sampel data yang telah diketahui klasifikasinya. Dalam kasus glaukoma, data latih bisa berupa data pasien yang mencakup gejala-gejala yang dialami dan hasil diagnosa dari dokter.

2. Menghitung Probabilitas Prior : 

Probabilitas prior adalah probabilitas awal dari setiap kelas sebelum memperhitungkan data latih. Misalnya, probabilitas seorang pasien mengidap glaukoma berdasarkan data historis.

3. Menghitung Probabilitas Likelihood : 

Likelihood adalah probabilitas munculnya fitur (gejala) tertentu dalam setiap kelas. Probabilitas ini dihitung berdasarkan frekuensi kemunculan fitur dalam data latih.

4. Menggunakan Teorema Bayes : 

Dengan mengaplikasikan teorema Bayes, kita dapat menghitung probabilitas posterior, yaitu probabilitas bahwa suatu sampel data termasuk ke dalam kelas tertentu berdasarkan fitur-fiturnya.

5. Prediksi : Kelas dengan probabilitas posterior tertinggi dipilih sebagai hasil prediksi.

lebih detail bisa wa  0831-4196-8858