Meningkatkan Akurasi Diagnosis Disleksia dengan Certainty FactorÂ
Sistem pakar telah menjadi salah satu inovasi terpenting dalam bidang kecerdasan buatan (AI) dan teknologi informasi. Salah satu penerapan yang semakin populer adalah dalam diagnosis dini berbagai kondisi medis, seperti yang diuraikan dalam artikel karya Ahmad Siroj Ashidiqi, Ida Widaningrum, dan Jamilah Karaman (2023), di mana mereka menggunakan metode Certainty Factor dalam sistem pakar untuk mendeteksi disleksia pada anak-anak. Penelitian mereka, yang diterbitkan dalam INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, memanfaatkan algoritma ini untuk mengatasi ketidakpastian dalam mendiagnosis jenis disleksia, yang meliputi disleksia fonologis, visual, disgrafia, dan diskalkulia.
Dalam era digitalisasi ini, peningkatan efisiensi diagnosa medis melalui teknologi berbasis AI tidak hanya membantu mengurangi beban kerja tenaga kesehatan, tetapi juga mempermudah akses bagi masyarakat. Sebagai contoh, dalam studi yang dilakukan oleh para penulis tersebut, mereka berhasil menunjukkan bahwa dengan menggunakan sistem pakar berbasis Certainty Factor, diagnosis disleksia dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat dibandingkan metode konvensional. Data dari Dyslexia Association Indonesia menunjukkan bahwa sekitar 10-15% dari anak-anak usia sekolah di Indonesia diperkirakan mengalami disleksia, dengan jumlah total mencapai 7,5 juta anak. Hal ini menunjukkan bahwa deteksi dini sangat krusial dalam penanganan disleksia, terutama di negara-negara berkembang seperti Indonesia.
Implementasi sistem pakar ini membawa potensi besar bagi dunia pendidikan dan kesehatan di Indonesia, di mana kesadaran akan disleksia masih rendah. Dengan peningkatan diagnosis awal, anak-anak dengan disleksia bisa mendapatkan intervensi lebih cepat dan tepat, sehingga meningkatkan kualitas pembelajaran dan perkembangan mereka.
***
Penggunaan metode Certainty Factor dalam sistem pakar untuk diagnosis disleksia yang dijelaskan oleh Ashidiqi, Widaningrum, dan Karaman (2023) menawarkan inovasi signifikan dalam proses deteksi dini disleksia pada anak-anak. Dalam artikel tersebut, para penulis menjelaskan bahwa metode ini bekerja dengan mengombinasikan gejala-gejala yang diamati dari pasien dengan nilai keyakinan (MB) dan ketidakpercayaan (MD) untuk menghasilkan diagnosis. Sistem ini mampu memberikan hasil berdasarkan tingkat keyakinan yang dihitung secara akurat, dengan CF (Certainty Factor) tertinggi menunjukkan jenis disleksia yang paling mungkin dialami anak.
Penerapan teknologi ini memiliki relevansi yang sangat tinggi, terutama dalam konteks pendidikan dan kesehatan di Indonesia. Sebagai contoh, data menunjukkan bahwa disleksia mempengaruhi sekitar 10-15% anak-anak usia sekolah di Indonesia, yang berarti 1 dari 10 anak bisa saja mengalami kesulitan belajar akibat disleksia tanpa disadari oleh orang tua atau guru. Sayangnya, karena keterbatasan akses terhadap layanan kesehatan dan pendidikan khusus, banyak anak yang baru didiagnosis setelah menunjukkan keterlambatan signifikan dalam perkembangan akademis mereka. Sistem pakar ini menawarkan solusi dengan memberikan alat yang dapat digunakan oleh guru atau orang tua untuk mendeteksi tanda-tanda disleksia lebih awal.
Selain itu, keakuratan metode Certainty Factor yang digunakan dalam penelitian ini juga mengatasi beberapa tantangan yang ada pada pendekatan diagnostik manual. Misalnya, tes IQ yang biasa digunakan untuk mendeteksi disleksia seringkali tidak cukup sensitif untuk menangkap gangguan ini secara spesifik. Dengan adanya sistem yang didukung oleh algoritma cerdas, tingkat kepercayaan terhadap diagnosis dapat ditingkatkan. Dalam uji coba yang dilakukan terhadap 7 anak di Yayasan Sebaya, Sidoarjo, hasil dari sistem ini sesuai dengan harapan, menunjukkan bahwa tingkat kompleksitas diagnosis dapat diminimalkan, dengan hasil akhir yang lebih akurat.
Namun, penting juga untuk memperhatikan bahwa sistem ini bukan pengganti diagnosis profesional. Sebaliknya, ini adalah alat bantu yang dapat digunakan sebagai langkah awal sebelum berkonsultasi dengan psikolog atau dokter spesialis. Dengan demikian, potensi dari sistem ini terletak pada kemampuannya untuk membantu orang tua atau guru yang mungkin tidak memiliki akses mudah ke profesional medis.
Kemajuan teknologi informasi yang diterapkan pada sistem ini juga mencerminkan bagaimana inovasi digital dapat mendukung sektor kesehatan dan pendidikan di masa depan. Jika diimplementasikan secara luas, sistem serupa dapat mengurangi waktu diagnosis dan meningkatkan kualitas intervensi yang diterima oleh anak-anak dengan kebutuhan khusus. Hal ini semakin penting mengingat prevalensi disleksia yang cukup tinggi dan kesenjangan akses terhadap layanan diagnostik yang komprehensif.
***
