Penerapan Logika Fuzzy Dan Metode Profile Matching Pada Sistem Pakar Medis Untuk Diagnosis Covid-19 Dan Penyakit Lain - Rusliyawati Rusliyawati; Agus Wantoro; Erliyan Redy Susanto (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
COVID-19 masih menjadi masalah di seluruh dunia. Gejala infeksi COVID-19 berupa batuk, demam, sesak napas, pilek, dan diare mirip dengan penyakit lain, sehingga menyulitkan dokter untuk membedakan infeksi COVID-19 atau penyakit lain, sehingga diperlukan diagnosis. Kesalahan diagnosis menyebabkan kesalahan dalam upaya pengobatan. Berbagai macam upaya diagnosis telah dilakukan, seperti Rapid Diagnostic Test (RDT), RT-PCR, CT-Scan Image, dan machine learning, namun masih memiliki beberapa kelemahan. RTD dan RT-PCR membutuhkan waktu yang relatif lama dan biaya yang mahal. Pasien merasakan nyeri pada hidung dan tenggorokan serta mengalami batuk dan bersin. Diagnosis menggunakan CT-Scan menghasilkan radiasi yang dapat meningkatkan risiko kanker karena pasien menerima dosis zat yang mengandung yodium yang dapat menyebabkan reaksi alergi seperti rasa logam di mulut, gatal, dan sesak napas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sistem pakar medis dengan menggunakan metode yang berbeda yaitu dengan menggunakan logika Fuzzy-Profile Matching untuk diagnosis COVID-19 dan penyakit lainnya berdasarkan gejala klinis pasien seperti demam, batuk kering, batuk berdahak, lesu, sesak nafas, nyeri sendi, sakit kepala, bersin, pilek, hidung tersumbat, mata berair, sakit tenggorokan, dan diare. Hasil evaluasi menggunakan 30 data dari puskesmas di Bandar Lampung, metode usulan memiliki akurasi sebesar 90%. Metode usulan yang dikembangkan mampu memberikan hasil yang cepat, murah dan tanpa efek samping.