Abstract
Bayesian Network adalah metode yang menggambarkan sebab-akibat antar variabel dan menghitung probabilitas. Metode ini diterapkan untuk mendiagnosis bipolar dengan akurasi tinggi dan mengurangi kompleksitas dibandingkan naive bayes, karena gejala penyakit berbeda dan variabel tidak saling bebas. Penelitian ini bertujuan mendiagnosis bipolar sejak awal menggunakan sistem pakar, memudahkan ahli dalam diagnosis. Pada 2019, 40 juta orang mengalami bipolar, yang ditandai dengan episode depresi dan manik. Selama episode depresi, penderita merasa sedih, mudah marah, hampa, atau kehilangan minat dalam aktivitas hampir sepanjang hari. Data dikumpulkan melalui studi pustaka, wawancara, dan survei. Perhitungan menggunakan Bayesian Network dengan Matlab membantu tenaga kesehatan mengindikasi gangguan bipolar.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Similar Papers
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.