PENERAPAN METODE BAYESIAN NETWORK MODEL PADA SISTEM DIAGNOSA PENYAKIT SESAK NAFAS BAYI

Abstrak

Dalam tulisan ini dibahas penerapan Bayesian Network pada sistem diagnosa penyakit sesak nafas pada bayi. Data yang diambil adalah data berdasarkan wawancara dengan dokter spesialis yang profesional di bidang kesehatan khususnya pada bayi dan anak. Dengan melihat permasalahan yang ada, bahwa hampir semua orang tua pasti khawatir jika bayinya terkena penyakit, apalagi penyakit itu adalah gangguan pada pernafasan bayi yang sangat sering dan banyak bayi alami. Sistem diagnosa bertindak layaknya seorang pakar atau dokter, dimana pada sistem ini terdapat data gejala-gejala dari gangguan pernafasan pada bayi dari hasil wawancara. Data-data gejala kemudian diolah dengan metode Bayesian network untuk menghitung probabilitas penyakit sesak nafas pada bayi. Langkah-langkah dalam penerapan Bayesian network dimulai dari penentuan parameter, membuat conditional probability table (CPT), menentukan Join Probability Distribution (JPD), menghitung posterior probability, dan terakhir melakukan inferensi probabilistik. Berdasarkan probabilitas penyakit sesak nafas pada bayi ini, dihasilkan diagnosa sementara mengenai kemungkinan penyakit yang diderita oleh bayi.