STMIK DCISTMIK DCI
JUTEKIN (Jurnal Teknik Informatika)JUTEKIN (Jurnal Teknik Informatika)Sistem pakar diagnosa penyakit kambing berbasis web ini dirancang untuk membantu peternak dalam mengidentifikasi penyakit pada kambing secara lebih cepat dan akurat. Menggunakan metode Certainty Factor, sistem ini dapat menentukan tingkat kepastian diagnosis berdasarkan gejala yang diinput oleh pengguna dan memberikan hasil diagnosis beserta tingkat kepastian dalam bentuk persentase. Penelitian ini mencakup perancangan dalam implementasi sistem, mulai dari pengumpulan data penyakit dan gejala kambing hingga pengujian sistem menggunakan metode Black Box. Pengujian menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang ditetapkan dan mampu memberikan hasil diagnosa yang akurat. Hasil pengujian manual dan sistem terhadap beberapa kasus uji menunjukkan nilai Certainty Factor yang konsisten, dengan akurasi sistem sebesar 96.67%. sistem ini membuktikan potensinya sebagai solusi yang handal untuk meningkatkan efidiensi dan efektivitas diagnosa penyakit kambing, memberikan manfaat signifikan bagi peternak dalam menjaga Kesehatan ternak mereka.
Pengujian menunjukkan bahwa sistem pakar diagnosa penyakit kambing berbasis metode Certainty Factor terbukti akurat dan konsisten, dengan akurasi sebesar 96,67% serta error hanya 3,33% dibandingkan perhitungan manual.Hasil perbandingan mengindikasikan bahwa sistem memiliki presisi yang lebih tinggi karena penggunaan nilai desimal yang lebih tepat.Pengujian lanjutan dengan variasi kasus uji disarankan untuk memastikan kinerja sistem tetap optimal dan akurat dalam berbagai kondisi.
Bagaimana peningkatan akurasi sistem pakar diagnosa penyakit kambing jika basis pengetahuan diperluas mencakup lebih banyak jenis penyakit dan gejala secara komprehensif? Apakah pengembangan aplikasi seluler berbasis web dapat meningkatkan aksesibilitas dan efisiensi penggunaan sistem pakar oleh peternak di daerah terpencil, serta bagaimana persepsi pengguna terhadap antarmuka tersebut? Bagaimana performa metode Certainty Factor dibandingkan dengan teknik penanganan ketidakpastian lainnya, seperti logika fuzzy atau jaringan Bayesian, dalam konteks diagnosa penyakit kambing? Penelitian-penelitian tersebut dapat memberikan wawasan mendalam tentang skalabilitas, kegunaan, dan keunggulan metodologis sistem, sehingga memperkuat kontribusi praktis dan teoritis dalam bidang kesehatan ternak.
| File size | 778.45 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
UNHASYUNHASY Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi awal yang efektif dalam pengambilan keputusan untuk pengelolaan kesehatan ayam dan menjadi dasar bagi pengembanganSistem ini diharapkan dapat menjadi solusi awal yang efektif dalam pengambilan keputusan untuk pengelolaan kesehatan ayam dan menjadi dasar bagi pengembangan
APTIKOMAPTIKOM Penelitian ini mengkaji perancangan dan implementasi sistem pakar berbasis web yang difokuskan pada diagnosis kecanduan game online pada kalangan remaja.Penelitian ini mengkaji perancangan dan implementasi sistem pakar berbasis web yang difokuskan pada diagnosis kecanduan game online pada kalangan remaja.
UPBUPB Sistem terbukti membantu identifikasi gejala dan solusi awal, namun memiliki keterbatasan validasi berbasis dataset terbatas dan wawancara dengan satuSistem terbukti membantu identifikasi gejala dan solusi awal, namun memiliki keterbatasan validasi berbasis dataset terbatas dan wawancara dengan satu
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pakar berbasis metode forward chaining guna membantu pengguna dalam mendeteksiPenelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pakar berbasis metode forward chaining guna membantu pengguna dalam mendeteksi
STMIKBINSASTMIKBINSA Aplikasi sistem pakar berbasis Android dapat melakukan diagnosis awal terhadap penyakit dan hama pada tanaman padi. Aplikasi ini membantu pengguna, khususnyaAplikasi sistem pakar berbasis Android dapat melakukan diagnosis awal terhadap penyakit dan hama pada tanaman padi. Aplikasi ini membantu pengguna, khususnya
RAHARJARAHARJA Sistem ini akan berfungsi optimal jika satu atau sekelompok ahli, dalam hal ini dokter ahli, telah mendefinisikan dengan jelas setiap gejala penyakit.Sistem ini akan berfungsi optimal jika satu atau sekelompok ahli, dalam hal ini dokter ahli, telah mendefinisikan dengan jelas setiap gejala penyakit.
UNDANAUNDANA Akurasi dalam penelitian ini sebesar 100%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Variable-Centered Intelligent Rule System dan certainty factorAkurasi dalam penelitian ini sebesar 100%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Variable-Centered Intelligent Rule System dan certainty factor
GLOBALGLOBAL Rancangan sistem penyakit kulit pakar diharapkan bisa membantu hasilnya memberikan fasilitas yang mudah dan cepat, terutama dalam hal konsultasi kesehatanRancangan sistem penyakit kulit pakar diharapkan bisa membantu hasilnya memberikan fasilitas yang mudah dan cepat, terutama dalam hal konsultasi kesehatan
Useful /
STMIK DCISTMIK DCI Hasil prediksi berupa estimasi produksi (dalam ton/ha) ditampilkan secara interaktif kepada pengguna. Pengujian dilakukan menggunakan metode cross-validationHasil prediksi berupa estimasi produksi (dalam ton/ha) ditampilkan secara interaktif kepada pengguna. Pengujian dilakukan menggunakan metode cross-validation
STMIK DCISTMIK DCI Alat ini menggunakan RFID dan mikrokontroler NodeMCU ESP8266. Hasil pengujian menunjukkan bahwa alat bekerja dengan baik, mampu membaca kartu pada jarakAlat ini menggunakan RFID dan mikrokontroler NodeMCU ESP8266. Hasil pengujian menunjukkan bahwa alat bekerja dengan baik, mampu membaca kartu pada jarak
STMIK DCISTMIK DCI Berdasarkan berbagai hal yang telah disampaikan pada bab sebelumnya serta perancangan dan implementasi aplikasi statis mobile yang sudah dilakukan penulis,Berdasarkan berbagai hal yang telah disampaikan pada bab sebelumnya serta perancangan dan implementasi aplikasi statis mobile yang sudah dilakukan penulis,
STMIK DCISTMIK DCI Algoritma K-Means berhasil digunakan untuk melakukan klasifikasi responden ke dalam tiga klaster. Sistem dapat menampilkan hasil klasifikasi dalam bentukAlgoritma K-Means berhasil digunakan untuk melakukan klasifikasi responden ke dalam tiga klaster. Sistem dapat menampilkan hasil klasifikasi dalam bentuk