Perpustakaan Digital ITB

Penyakit paru–paru merupakan penyakit yang berada di peringkat 10 besar penyakit paling mematikan di Indonesia berdasarkan data dari Hello Sehat (Kemenkes) di tahun 2023. Penerapan AI dapat dimanfaatkan untuk melakukan pendeteksian penyakit paru–paru. Salah satu jenis AI yang paling sering digunakan di bidang kesehatan adalah Knowledge – Based System, yang juga termasuk Expert System. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah prototipe Knowledge – Based System dengan representasi pengetahuan menggunakan Knowledge Graph untuk memastikan bahwa pengetahuan yang menjadi bagian utama dari Knowledge – Based System dapat terpetakan dengan baik, terutama dengan aspek skalabilitas untuk penelitian kedepannya, di mana Knowledge Graph itu sendiri sangat mudah untuk scalable. Knowledge Based System juga dibantu menggunakan model Multinomial Logistic Regression untuk dapat memprediksi intent / tujuan dari pengguna menanyakan hal tersebut. Hasil evaluasi yang melibatkan pakar untuk proses validasi menunjukkan bahwa prototipe Knowledge – Based System dengan representasi pengetahuan Knowledge Graph dengan model Multinomial Logistic Regression yang diimplementasikan mendapatkan akurasi sebesar 96% dari 25 pertanyaan. Selain itu, untuk blind testing hasil pengetesan intent yang dilakukan menggunakan 100 contoh kalimat yang belum pernah menjadi data latih model, didapatkan akurasi sebesar 83%. Kesimpulannya, implementasi Knowledge – Based System dengan menggunakan representasi pengetahuan Knowledge Graph, yang juga dibantu menggunakan model Multinomial Logistic Regression terbukti dapat berhasil diimplementasikan sebagai prototipe chatbot yang dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan seputar penyakit paru–paru dengan akurasi yang baik. Selain fungsionalitas dari sistem, prototipe chatbot yang menggunakan Knowledge – Based System dapat diterima dengan baik oleh pakar, serta berpotensi untuk digunakan bagi daerah yang tidak memiliki dokter spesialis paru-paru.