ANALISIS KLASIFIKASI GANGGUAN KEJIWAAN DENGAN METODE DATA MINING BAYESIAN NETWORK

Setiap manusia mempunyai permasalahan sendiri-sendiri, dan mempunyai tingkat emosional sendiri-sendiri juga dalam menyelesaikan masalahnya. Tetapi terkadang manusia tidak menyadari bahwa permasalahannya tersebut menimbulkan suatu gejala gangguan kejiwaan. Seiring berjalannya waktu, masalah membuat tingkat emosional manusia semakin tidak stabil sehingga menyebabkan jumlah kasus gangguan jiwa terus bertambah. Sedangkan untuk saat ini, pengetahuan tentang penyakit gangguan kejiwaan masih sangat kurang. Disamping itu para ahli di bidang gangguan kejiwaaan masih sangat sulit ditemukan, terlebih di daerah-daerah yang susah dijangkau. Untuk itu perlu adanya suatu sistem yang bisa membantu paramedis dan masyarakat dalam menangani dan mencari solusi dari penyakit gangguan kejiwaan tersebut. Subjek pada penelitian ini adalah sistem yang mampu menentukan jenis gangguan kejiwaan berdasarkan gejala penyakit kejiwaan, dimana sistem ini dibuat berdasarkan pengetahuan para pakar yang ahli di bidangnya. Sistem dibuat dengan memanfaatkan bayesian network pada data mining. Bayesian Network merupakan salah satu pendekatan untuk menentukan sebuah ketidakpastian yang diukur dengan probabilitas. Bayesian Network mampu mengklasifikasi penyakit dan memberikan nilai probabilitas terhadap kemungkinan penyakit yang diderita. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah mengumpulkan data berupa gejala gangguan jiwa berdasarkan jenisnya, terdapat enam jenis gangguan jiwa yang ditentukan yaitu Skizofrenia Paranoid, Fobia, Depresi, Kecemasan, Obsessive Compulsive Disorder (OCD), dan Anti Sosial. Data berupa kuesioner daftar gejala dan jenis gangguan yang disebar kepada 10 responden yang terpilih, diantaranya dokter spesialis jiwa, psikolog, dosen psikologi, dokter umum, dan mahasiswa psikologi. Terdapat 21 input gejala penyakit yang telah direduksi dari 40 gejala awal, sedangkan untuk output terdiri dari enam jenis gangguan jiwa yang telah ditentukan. Sistem di implementasikan dengan software MATLAB. Hasil pengujian sistem yang terdiri dari 60 kali pengujian didapatkan nilai keakurasian diagnosa sebesar 88,33%. Kata kunci : Gangguan Jiwa, Bayesian Network, MATLA