SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT MATA MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER BERBASIS WEB (Studi Kasus : RSUD dr. R.M. Djoelham Binjai)
Bibliographic record
Abstract
Penyakit mata merupakan penyakit dengan jumlah penderita yang terus meningkat setiap tahunnya. Penyebab utama dari banyaknya kasus kebutaan ini adalah Katarak, Glaukoma, Kelainan Refraksi, serta gangguan penglihatan lain seperti Blefaritis, Konjungtivitis serta Keratitis. Terbatasnya informasi kesehatan mata serta kurangnya tenaga dokter spesialis penyakit mata mengakibatkan kurangnya pengetahuan masyarakat tentang penyakit mata. Setiap penderita penyakit mata dapat dengan mudah mengetahui penyakit dan gejalanya yaitu dengan membangun sistem pakar. Sistem ini dibangun berbasis website dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai databasenya. Sistem ini menerapkan Metode Dempster yang digunakan untuk mencari ketidakkonsistenan akibat adanya penambahan maupun pengurangan fakta baru yang akan merubah aturan yang ada. Penelitian ini untuk mengetahui keakuratan mesin inferensi Dempster-Shafer dimana hasil diagnosa penyakit mata yang dihasilkan oleh sistem pakar sama dengan hasil perhitungan secara manual dengan metode Dempster-Shafer . Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem pakar yang telah dibangun dapat mendiagnosa penyakit Blefaritis yang diderita pasien dengan nilai keyakinan sebesar 0,8214 dari 8 penyakit mata dengan 32 gejalanya. Kelemahan sistem yaitu jika nilai keyakinan yang terbesar terdiagnosa pada lebih dari satu penyakit, sistem tidak mau menampilkan hanya satu diagnose penyakit, sistem akan menampilkan keseluruhan jenis penyakit yang memiliki nilai sama besarnya.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.077 | 0.065 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".