Source code sistem pakar deteksi penyakit glaukoma dengan menggunakan metode naive bayes berbasis web php MySQL

Sistem Pakar adalah sebuah program komputer yang dirancang untuk meniru pengetahuan dan kecerdasan seorang pakar manusia dalam suatu bidang tertentu. Tujuan utama dari sistem pakar adalah membantu pengguna dalam mengambil keputusan atau memberikan solusi untuk masalah yang kompleks.

Sistem pakar memanfaatkan pengetahuan yang diberikan oleh seorang pakar manusia, yang biasanya diwakili dalam bentuk aturan atau basis pengetahuan. Aturan-aturan ini menggambarkan hubungan antara fakta-fakta atau gejala-gejala tertentu dengan diagnosis atau solusi yang tepat. Sistem pakar menggunakan pengetahuan ini untuk menganalisis masalah yang diberikan dan menghasilkan rekomendasi atau solusi yang sesuai.

Metode Naive Bayes adalah sebuah metode klasifikasi yang berdasarkan pada teorema Bayes dengan asumsi sederhana yang disebut "naive" (ingenu). Metode ini sangat populer dalam bidang analisis data dan pembelajaran mesin karena sifatnya yang efisien dan mudah diimplementasikan.

Pada dasarnya, metode Naive Bayes menggabungkan probabilitas dan aturan probabilitas kondisional untuk melakukan klasifikasi. Metode ini mengasumsikan bahwa setiap fitur (atribut) yang digunakan dalam klasifikasi adalah independen secara kondisional, yaitu tidak ada ketergantungan langsung antara fitur-fitur tersebut.

Apa itu penyakit glaukoma

Glaukoma adalah kelompok penyakit mata yang merusak saraf optik, yang merupakan saraf yang mengirimkan informasi visual dari mata ke otak. Kerusakan saraf optik ini biasanya disebabkan oleh peningkatan tekanan di dalam mata, yang dapat menyebabkan gangguan penglihatan hingga kebutaan jika tidak diobati.

Penyebab peningkatan tekanan di dalam mata dapat bervariasi, tetapi biasanya terkait dengan ketidakseimbangan produksi dan drainase cairan mata (cairan yang mengisi ruang di dalam mata). Glaukoma dapat berkembang perlahan-lahan tanpa gejala yang jelas dan sering kali tidak terdeteksi pada tahap awal, sehingga menjadikannya sebagai penyakit yang serius.

Ada beberapa jenis glaukoma, tetapi dua jenis utama adalah glaukoma sudut terbuka dan glaukoma sudut tertutup. Glaukoma sudut terbuka adalah jenis yang paling umum di mana drainase cairan mata terhambat secara perlahan, menyebabkan peningkatan tekanan di dalam mata. Sedangkan glaukoma sudut tertutup terjadi ketika sudut antara kornea dan iris terlalu sempit, menghambat aliran cairan mata.

Penting untuk diingat bahwa glaukoma adalah penyakit mata yang serius dan bisa mengakibatkan kebutaan permanen jika tidak diobati. Oleh karena itu, penting untuk mendeteksinya sejak dini melalui pemeriksaan mata rutin oleh profesional kesehatan mata dan mengikuti perawatan yang direkomendasikan untuk mengontrol tekanan mata dan mencegah kerusakan lebih lanjut pada saraf optik.

Berikut adalah langkah-langkah dasar dalam metode Naive Bayes untuk klasifikasi:

Pengumpulan Data Latih: Pertama, data latih yang berisi contoh-contoh dengan atribut-atribut yang terkait dan label kelas yang sudah diketahui dikumpulkan.

Menghitung Probabilitas Kelas: Dalam langkah ini, probabilitas masing-masing kelas dalam data latih dihitung dengan menghitung jumlah contoh dalam setiap kelas dibagi dengan jumlah total contoh.

Menghitung Probabilitas Atribut: Probabilitas kondisional dari masing-masing atribut diberikan kelas dihitung. Misalnya, jika atribut adalah "Umur" dan kelas adalah "Diabetes", maka probabilitas kondisional P(Umur|Diabetes) dihitung.

Menerapkan Teorema Bayes: Dalam langkah ini, teorema Bayes digunakan untuk menghitung probabilitas kelas setelah diberikan atribut-atribut. Probabilitas kelas dihitung menggunakan rumus P(Kelas|Atribut) = (P(Atribut|Kelas) * P(Kelas)) / P(Atribut), di mana P(Atribut) adalah probabilitas atribut secara umum.

Klasifikasi: Setelah probabilitas kelas dihitung, kelas dengan probabilitas tertinggi menjadi prediksi atau klasifikasi akhir untuk contoh yang diberikan.

Meskipun metode Naive Bayes memiliki asumsi yang sederhana, namun sering kali memberikan hasil yang baik dalam berbagai tugas klasifikasi, terutama ketika ada jumlah atribut yang besar atau ketika data pelatihan terbatas. Metode ini sering digunakan dalam pemrosesan teks, pengenalan pola, dan filtrasi spam email.

Detail aplikasi sistem pakar metode naive bayes 

1. Halaman utama sistem pakar 

2. Halaman data penyakit data gejala dan data aturan naive bayes

3. Halaman data penyakit tanaman padi

4. Laporan riwayat diagnosa user / petani

5. Login petani dan daftar akun

6. Halaman diagnosa penyakit tanaman  padi

Berikut adalah langkah-langkah dasar dalam metode Naive Bayes untuk klasifikasi:

• Pengumpulan Data Latih: Pertama, data latih yang berisi contoh-contoh dengan atribut-atribut yang terkait dan label kelas yang sudah diketahui dikumpulkan.

• Menghitung Probabilitas Kelas: Dalam langkah ini, probabilitas masing-masing kelas dalam data latih dihitung dengan menghitung jumlah contoh dalam setiap kelas dibagi dengan jumlah total contoh.

• Menghitung Probabilitas Atribut: Probabilitas kondisional dari masing-masing atribut diberikan kelas dihitung. Misalnya, jika atribut adalah "Umur" dan kelas adalah "Diabetes", maka probabilitas kondisional P(Umur|Diabetes) dihitung.

• Menerapkan Teorema Bayes: Dalam langkah ini, teorema Bayes digunakan untuk menghitung probabilitas kelas setelah diberikan atribut-atribut. Probabilitas kelas dihitung menggunakan rumus P(Kelas|Atribut) = (P(Atribut|Kelas) * P(Kelas)) / P(Atribut), di mana P(Atribut) adalah probabilitas atribut secara umum.

• Klasifikasi: Setelah probabilitas kelas dihitung, kelas dengan probabilitas tertinggi menjadi prediksi atau klasifikasi akhir untuk contoh yang diberikan.

• Meskipun metode Naive Bayes memiliki asumsi yang sederhana, namun sering kali memberikan hasil yang baik dalam berbagai tugas klasifikasi, terutama ketika ada jumlah atribut yang besar atau ketika data pelatihan terbatas. Metode ini sering digunakan dalam pemrosesan teks, pengenalan pola, dan filtrasi spam email.

Perhitungan naive bayes :

Tabel data gejala penyakit tanaman padi

Tabel data penyakit tanaman padi

Tabel data aturan bayes tanaman padi

Studi kasus :

Diketahui Seorang User menginput G1 (Daun Berwarna Kuning), G2 (Pangkal Berwarna Kehitaman) dan G3 (Tanaman mengering). Penyakit apakah yang menyerang tanaman PADI berdasarkan gejala tersebut dan berapakah nilai probabiilitas bayesnya ?

P ( H | E) =  p (E|H) x p(H)

          p ( E )

         

Kemungkinan besar user mengalamai penyakit PH1 dengan nilai probabilitas 53  %

info detail aplikasi 

lebih detail bisa wa  0831-4196-8858

tagkeyword:

source code sistem pakar naive bayes

source code sistem pakar naive bayes

source code sistem pakar berbasis web

source code naive bayes

source code naive bayes python

sistem pakar naive bayes

source code sistem pakar metode cbr

source code naive bayes php

source code sistem pakar forward chaining

source code sistem pakar forward chaining gratis