Laporkan Masalah

SISTEM PAKAR UNTUK MEMBANTU DIAGNOSIS DEPRESI MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER

Rahmat Sholihin, Sri Mulyana, Drs., M.Kom.

2019 | Skripsi | S1 ILMU KOMPUTER

Gangguan psikologis termasuk depresi menjadi kendala bagi seseorang dalam melakukan aktivitas. Pada kasus yang parah, depresi dapat mendorong penderitanya untuk bunuh diri. Diagnosis depresi hanya bisa dilakukan oleh psikolog/psikiater profesional, sedangkan jumlahnya di Indonesia terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar yang akan digunakan untuk membantu psikolog atau psikiater dalam mendiagnosis depresi dengan menggunakan inferensi forward chaining dan metode dempster shafer. Metode dempster shafer merupakan salah satu metode dalam sistem pakar yang melibatkan perhitungan nilai belief atau keyakinan pakar pada suatu gejala. Sistem yang telah dibangun di evaluasi dengan cara membandingkan keluaran hasil diagnosis oleh sistem dengan hasil diagnosis oleh pakar. Hasil evaluasi menunjukan bahwa sistem memiliki nilai akurasi sebesar 71,05 %.

Psychological disorder, including depression makes it difficult for the someone to carry out his/her activities. In extreme cases, depression can push the sufferer into committing suicide. Diagnosis of depressive disorder can only be carried out by professional psychologists / psychiatrists. While the amount of experts in Indonesia is limited. This research aims to build an expert system in aiding diagnosis of depressive disorder since the number of psychologists or psychiatrists in Indonesian are very limited. Forward chaining inferencing and dempster shafer method are being used. Dempster shafer method is involving calculation of belief value of a symptom. System is evaluated by comparing its output and real experts diagnosis. Evaluation shows that the system has an accuration value of 71,05 %.

Kata Kunci : Sistem pakar, forward chaining, dempster shafer, dan depresi.

  1. S1-2019-378071-abstract.pdf  
  2. S1-2019-378071-bibliography.pdf  
  3. S1-2019-378071-tableofcontent.pdf  
  4. S1-2019-378071-title.pdf