MEMBANGUN BASIS PENGETAHUAN DAN STRUKTUR BAYESIAN NETWORK DENGANALGORITMA APRIORI(STUDI KASUS: RUMAH SAKIT MATA SMEC PEKANBARU)
Daftar Isi:
- Basis pengetahuan merupakan komponen yang penting pada kecerdasan buatan. Untuk membangun sebuah kecerdasan buatan dibutuhkan pengetahuan seorang pakar untuk di transformasikan kedalam komputer. Selamaini proses pemindahan pengetahuan pakar ke komputer mengunakan cara wawancara, akan tetapi pada penelitian ini hanyaperlu menggunakan data-data yang ada. Hal itu dapat dilakukan dengan mengolah data-data yang ada dengan teknik association ruleyaitumenggunakan algoritma apriori,danpengolahandata menggunaka toolsWEKA. Setelah rulenya didapatkan gambarkan rulekedalam bentuk struktur bayesian networkdan hitung nilai probabilityyang mempresentasikan antara sebab dan akibat dari data tersebut. Pada penelitian ini data yang digunakan yaitudata setpenyakit mata. Stelah dilakukan perhitungan didapatkan hasilnya untuk umur yang paling berpengaruh untuk penyakit mata yaitu ada pada rentang umur 30-59 tahun. Dengan penyakit serta gejala yang mengiringinya yaitu: Conjungtivitisgejala dan mengiringinya mata berair 95%, mata gatal 100%, mata lengket 100%, mata merah 87%, mata bengkak 100%. Presbiopiagejala dan mengiringinya kabur dekat 100% dan pusing 81%. Pterigiumgejala dan mengiringinya berlemak 80%, mata merah 69%, perih 100%.Presentasi dari hasil pengujian pakar sebesar 87%.Kata kunci:Apriori, Assosiation Rule, Basis Pengetahuan, Bayesian Network.