Implementasi Forward Chaining pada Penyakit Kelinci Berbasis Android

Basri, Ervan (2018) Implementasi Forward Chaining pada Penyakit Kelinci Berbasis Android. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

	Text HALAMAN JUDUL.pdf Download (40kB)
	Text abstrak.pdf Download (11kB)
	Text BAB I.pdf Download (88kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (230kB) \| Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (303kB) \| Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (327kB) \| Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (192kB) \| Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (157kB)
	Text jurnal ilmiah.pdf Download (474kB)

Abstract

Kelinci merupakan salah satu hewan yang digemari oleh manusia untuk dipelihara. Terutama yang menyukai dan memelihara kelinci, mereka juga harus juga memperhatikan kondisi kesehatannya. Namun permasalahannya adalah keterbatasan waktu, biaya dan jumlah dokter hewan yg masih sedikit sehingga kelinci tersebut tidak bisa segera ditangani. Maka dibutuhkan solusi untuk mendeteksi penyakit kelinci sejak dini agar tidak terlambat dalam menanganinya. Yaitu dengan mengembangkan sebuah aplikasi sistem pakar yang dapat mengdiagnosa penyakit kelinci menggunakan metode inferensi Forward Chaining. Metode forward chaining adalah suatu metode pengambilan keputusan yang umum digunakan dalam sistem pakar. Metode forward chaining dapat mengidentifikasi penyakit yang sesuai dengan gejala yang ada. Sistem yang dibuat hanya dapat mengidentifikasi satu penyakit. Metode Forward Chaining dalam proses diagnosanya akan memberikan pertanyaan yang sesuai dengan alur tree, sehingga harus menjawab tiap pertanyaan sampai alur selesai untuk mendapatkan hasil akhir (solusi). Dengan penelitian yang akan dilakukan menggunakan data penyakit sebanyak 10 penyakit dan 28 gejala yang akan di teliti. Bedasarkan pengujian sistem dengan melakukan perbandingan hasil diagnosa pakar (dokter) diperoleh data testing sebanyak 35 data, data yang benar sebesar 31 data dan data yang salah sebesar 4 data. Hasil dari perhitungan data diagnosa sistem diperoleh tingkat akurasi sebesar 88,57%.

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Uncontrolled Keywords:

sistem pakar, penyakit kelinci, forward chaining

Subjects:

000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science

Divisions:

Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)

Department:

["eprint_fieldopt_department_KODEPRODI55201#TEKNIK INFORMATIKA" not defined]

Depositing User:

Hendri UF