Perbandingan Metode Certainty Factor dan Dempster Shafer untuk Sistem Pakar Depresi Pasca Melahirkan

Authors

  • Yunitasari Yunitasari Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Apriade Voutama Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Nina Sulistiyowati Universitas Singaperbangsa Karawang

DOI:

https://doi.org/10.33633/tc.v20i3.4905

Keywords:

Sistem Pakar, Gangguan Depresi Pasca Melahirkan, Certainty Factor, Dempster Shafer, Website

Abstract

Gangguan pasca melahirkan merupakan salah satu permasalahan yang dialami oleh seorang ibu setelah melahirkan. Emosional dan perubahan hormon yang tidak stabil setelah melahirkan menimbulkan gangguan psikologis seperti perasaan cemas, maupun depresi. Bagi masyarakat awam, gejala depresi pasca melahirkan dianggap biasa saja sehingga dengan keterbatasan pengetahuannya tidak memerlukan penanganan khusus. Namun hal ini tidak boleh dibiarkan, karena jika hal tersebut dibiarkan terus menerus dan semakin parah akan berdampak buruk pada kondisi ibu maupun bayinya. Melihat kasus yang terjadi maka sangat diperlukan sebuah informasi yang tepat dan mudah mengenai gangguan setelah mengembangkan suatu aplikasi yaitu sistem pakar. Metode Faktor Kepastian danDempster Shafer merupakan metode pakar sistem yang digunakan pada banyak kasus untuk mendukung ketidakpastian pemikiran dari seorang pakar. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode untuk mengetahui terbaik dalam sistem pakar diagnosis pasca melahirkan, dengan cara mendeteksi nilai CF pada metode Certainty Factor dan densitas pada metode Dempster Shafer . Hasil penelitian membuktikan bahwa metode Certainty Factor lebih baik dibandingkan metode Dempster Shafer dengan nilai perbandingan 90% yang dihasilkan oleh Certainty Factor dan 70% yang dihasilkan oleh Dempster Shafer .Penerapan yang tepat untuk aplikasi sistem pakar yang dibangun yaitu perhitungan metode Certainty Factor dalam membantu pendiagnosaan awal gangguan depresi pascamelahirkan dengan berbasis website .

References

I. Paramasatya, “Hubungan Antara Usia dan Paritas dengan Kejadian Baby Blues Syndrome,” Muhammadiyah Surakarta, 2018.

W. Primastika, “Depresi Pasca-Melahirkan dan Bahaya bagi Anak.,” tirto.id, 2019. https://tirto.id/depresi-pasca-melahirkan-dan-bahaya-bagi-anak-dkSK.

Y. K. Sari, D. Kartini, and M. Muliadi, “Implementasi Algoritma Saw(Simple Additive Weighting) Dempster Shafer Pada Diagnosa Awal Postpartum Depression,” Comput. Eng. Sci. Syst. J., vol. 3, no. 1, p. 1, 2018.

Aristoteles, K. Adhianto, R. Andrian, and Y. N. Sari, “Comparative analysis of cow disease diagnosis expert system using Bayesian network and Dempster-Shafer method,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 10, no. 4, pp. 227–235, 2019.

Y. Permana, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” J. Comput. Sci. Informatics Eng., vol. 1, no. 1, p. 1, 2018.

P. S. Ramadhan, U. Fatimah, and S. Pane, “Analisis Perbandingan Metode ( Certainty Factor , Dempster Shafer dan Teorema Bayes ) untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada Anak,” Sains dan Komput., vol. 17, no. 2, pp. 151–157, 2018.

M. H. Rifqo, D. A. Prabowo, and M. H. Dalila, “Perbandingan Metode Certainty Factor dan Dempster-Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut,” J. Inform. Upgris, vol. 5, no. 2, pp. 150–156, 2019.

M. C. Hemmer, Expert System in chemistry research. Taylor & Francis Group, 2015.

A. S. Sembiring et al., “Implementation of Certainty Factor Method for Expert System,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.

E. S. Palupi, S. M. Pahlevi, U. Bina, S. Informatika, P. Magister, and I. Komputer, “Diagnosa Depresi pada Mahasiswa Menggunakan Metode Certainty Factor dan Forward Chaining,” Inti Nusa Mandiri, vol. 14, no. 2, pp. 133–138, 2020.

A. M. Alfatah, R. Arifudin, and M. A. Muslim, “Implementation of Decision Tree and Dempster Shafer on Expert System for Lung Disease Diagnosis,” Sci. J. Informatics, vol. 5, no. 1, pp. 50–57, 2018.

Downloads

Published

2021-08-28

Issue

Vol. 20 No. 3 (2021): Agustus 2021

Section

Articles

License

Copyright (c) 2021 Yunitasari -

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

 

License Terms

All articles published in Techno.COM Journal are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This means:

1. Attribution

Readers and users are free to:

  • Share – Copy and redistribute the material in any medium or format.

  • Adapt – Remix, transform, and build upon the material.

As long as proper credit is given to the original work by citing the author(s) and the journal.

2. Non-Commercial Use

  • The material cannot be used for commercial purposes.

  • Commercial use includes selling the content, using it in commercial advertising, or integrating it into products/services for profit.

3. Rights of Authors

  • Authors retain copyright and grant Techno.COM Journal the right to publish the article.

  • Authors can distribute their work (e.g., in institutional repositories or personal websites) with proper acknowledgment of the journal.

4. No Additional Restrictions

  • The journal cannot apply legal terms or technological measures that restrict others from using the material in ways allowed by the license.

5. Disclaimer

  • The journal is not responsible for how the published content is used by third parties.

  • The opinions expressed in the articles are solely those of the authors.

For more details, visit the Creative Commons License Page:
? https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

 

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.