MAGELANG, Juli – Kebiasaan merokok masih menjadi salah satu penyebab utama berbagai penyakit kronis di Indonesia. Tingginya jumlah perokok serta keterbatasan akses masyarakat terhadap pemeriksaan kesehatan mendorong lahirnya inovasi berbasis teknologi yang mampu membantu proses deteksi dini penyakit. Berangkat dari kondisi tersebut, Muhammad Faisal Rizki, mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Magelang, mengembangkan sistem pakar berbasis web yang memanfaatkan metode Certainty Factor (CF) untuk membantu mendiagnosis penyakit pada individu yang merokok.
Penelitian yang berjudul Pemanfaatan Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit pada Individu yang Merokok ini bertujuan menghadirkan media diagnosis awal yang mampu memberikan informasi cepat mengenai kemungkinan penyakit berdasarkan gejala yang dialami pengguna. Sistem tersebut dirancang sebagai alat bantu yang dapat mendukung tenaga kesehatan sekaligus meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap risiko penyakit akibat kebiasaan merokok.
Dalam pengembangannya, Muhammad Faisal Rizki menggunakan metode Certainty Factor, yaitu metode yang mampu menghitung tingkat keyakinan terhadap suatu diagnosis berdasarkan kombinasi gejala yang dipilih pengguna dan pengetahuan dari pakar kesehatan. Berbeda dengan sistem diagnosis yang hanya menampilkan hasil berdasarkan kecocokan gejala, metode ini memberikan nilai tingkat kepastian sehingga hasil diagnosis menjadi lebih realistis dan mudah dipahami.
Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dan dirancang agar dapat diakses melalui web. Pengguna cukup memilih gejala yang dirasakan, kemudian sistem akan mengolah data menggunakan basis pengetahuan yang diperoleh dari dokter spesialis paru. Selanjutnya sistem menampilkan kemungkinan penyakit beserta tingkat keyakinannya, dilengkapi informasi mengenai penyakit dan rekomendasi penanganan awal.
Penelitian ini juga menitikberatkan pada aspek keamanan data, kemudahan penggunaan, serta keberlanjutan sistem. Selain menerapkan mekanisme autentikasi dan pengelolaan data yang aman, sistem dirancang agar basis pengetahuan dapat diperbarui mengikuti perkembangan ilmu kedokteran sehingga tetap relevan digunakan di masa mendatang.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Certainty Factor mampu mendukung proses diagnosis dengan merepresentasikan tingkat kepastian setiap kemungkinan penyakit berdasarkan gejala yang dipilih pengguna. Sistem yang dikembangkan dapat membantu memberikan informasi awal secara cepat, konsisten, dan berbasis pengetahuan pakar. Kehadiran sistem ini diharapkan menjadi sarana edukasi kesehatan sekaligus pendukung pengambilan keputusan sebelum pengguna melakukan pemeriksaan lebih lanjut ke fasilitas pelayanan kesehatan.
Melalui penelitian ini, Muhammad Faisal Rizki menegaskan bahwa sistem pakar bukanlah pengganti dokter, melainkan teknologi pendukung yang dapat membantu masyarakat mengenali risiko penyakit lebih dini. Inovasi tersebut menjadi contoh bagaimana kecerdasan buatan dan sistem pakar dapat dimanfaatkan untuk memperluas akses layanan informasi kesehatan, khususnya bagi kelompok masyarakat yang memiliki risiko tinggi akibat kebiasaan merokok.
Dengan meningkatnya pemanfaatan teknologi digital di bidang kesehatan, penelitian ini membuka peluang pengembangan sistem diagnosis yang lebih akurat, mudah diakses, dan mampu mendukung pelayanan kesehatan preventif di Indonesia.(ed.adm_kuikimmi)
Sumber: repositori UNIMMA
