Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Lambung Metode Dempster Shafer
Bibliographic record
Abstract
Lambung adalah salah satu organ dalam sistem pencernaan pada manusia yang berfungsi untuk mencerna makanan dan menyerap beberapa sari-sari makanan. Asam lambung sebenarnya tidak langsung menyebabkan kematian, tapi bisa menyebabkan komplikasi organ lain dan bisa berujung ke serangan jantung, stroke, pendarahan dan infeksi. Sistem pakar merupakan sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, dan merupakan salah satu alternatif untuk mendiagnosa suatu penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dialami. Untuk mendiagnosa penyakit lambung metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dempster shafer. Metode Dempster Shafer merupakan metode penalaran yang digunakan untuk mencari ketidakkonsistenan akibat adanya penambahan maupun pengurangan fakta baru yang akan merubah aturan yang ada, sehingga memungkinkan seseorang aman dalam melakukan pekerjaan seorang pakar. Dari hasil perhitungan yang dilakukan P02 lebih besar dari P01, dan P05 dengan nilai persentase 0.9%. Dari pembuatan sistem pakar diagnosa lambung yang digunakan sebanyak 61 orang diperoleh bahwa sistem dapat berjalan dan mampu mendiagnosa lambung dengan baik dan dapat memberikan kemudahan bagi masyarakat dalam mendiagnosa lambung.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.004 |
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".