SELESAIKAN DENGAN FORWARD DAN BACKWARD CHAINING
|
|
- Suhendra Susman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SELESAIKAN DENGAN FORWARD DAN BACKWARD CHAINING 1. Sistem pakar klasifikasi buah mempunyai 11 rule sebagai berikut : R1 : IF (Shape = long) AND (color = green or yellow) THEN fruit = banana R2 : IF (Shape = round or oblong) AND (Diameter > 4 inches) THEN Fruitclass = vine R3 : IF (Shape = round or oblong) and (Diameter < 4 inches) THEN Fruitclass = tree R4 : IF (Seedcount = 1 ) THEN Seedclass = stonefruit R5 : IF (Seedcount > 1 ) THEN Seedclass = multiple R6 : IF (Fruitclass = vine) AND (Color = green) THEN Fruit = watermelon R7 : IF (Fruitclass = vine) AND (Surface = rough) AND (Color = tan) THEN Fruit = honeydew R8 : IF (Fruitclass = vine) AND (Surface = smooth) AND (Color = yellow) THEN Fruit = Cantaloupe R9 : IF (Fruitclass = tree) AND (Color = orange) AND (Seedclass = stonefruit) THEN Fruit = apricot R10 : IF (Fruitclass = tree) AND (Color = orange) AND (Seedclass = multiple) THEN Fruit = orange R11 : IF (Fruitclass = tree) AND (Color = red OR yellow OR green) AND (Seedclass = multiple) THEN Fruit = apple Jika diketahui fakta sebagai berikut : Diameter = 3 inch Shape = round SeedCount > 1 Color = yellow Surface = smooth Pertanyaan : a. Dengan Backward Chaining, buktikan apakah fruit = Orange b. Dengan Backward Chaining, tentuka buah apakah ini! jika diketahui fakta sebagai berikut : Diameter = 5 inch Shape = round SeedCount > 1 Color = yellow Surface = smooth 2. Diberikan himpunan fakta yang mengandung berbagai informasi mengenai bunga. Disediakan himpunan aturan. Tugasnya adalah menghasilkan solusi yang mengindikasikan bunga white lily. Tabel berikut memperlihatkan Variabel linguistik (obyek) dan nilai-nilai yang dibolehkan oleh sistem pakar dan terdapat di dalam database.
2 Object : Flower name Value : irish, anemone, Chrysanthemums, Freesia, Dahlia, Narcissus, Camellias, Lily, Begonia, Azaleas, Anemone, Roses, White lily Object : Color Value : blue, purple, yellow, red, white, pink, orange, violet, pinkish-red Object : Season Value : autumn, summer, spring, winter Object : Size Value : cm, cm, >150 cm Object : root type Value : bulb, root Object : perfurme Value : true, false Object : life type Value : perennial, annual Object : soil Value : acidic, loose, fertile, rich, well-drained Jika diketahui aturan dalam basis pengetahuan adalah : Aturan 1 : Rule 1: IF size > 10 AND size <50 THEN height is small Aturan 2 : Rule 2: IF size > 50 AND size <150 THEN height is medium Aturan 3 : IF size > 150 THEN height is tall Aturan 4 : IF life cycle is one year THEN life type is annual Aturan 5 : IF life cycle is more than one year THEN life type is perennial Aturan 6 : IF season is summer AND color is blue OR color is purple OR color is yellow AND life type is perennial AND root type is bulb THEN flower name is iris Aturan 7 : IF season is autumn AND color is white OR color is pink OR color is pinkishred THEN flower name is anemone Aturan 8 : IF season is autumn AND height is medium AND color is yellow OR color is while OR color is purple OR color is red THEN flower name is Chrysanthemum Aturan 9 : IF season is spring AND root type is bulbs AND color is white OR color is yellow OR color is orange OR color is purple OR color is red OR color is blue AND perfumed is true THEN flower is Freesia Aturan 10 : IF life type is perennial AND height is tall AND root type is bulbs AND season is summer THEN flower name is Dahlia
3 Aturan 11 : IF season is spring AND root type is bulbs AND color is yellow OR color is white THEN flower name is Narcissus Aturan 12 : IF soil is acidic AND color is white OR color is pink OR color is red AND life type is perennial AND root type is roots THEN flower name is Camellia Aturan 13 : IF season is spring AND root type is bulbs AND perfumed is true AND height is small AND life type is perennial THEN flower name is Lily Aturan 14 : IF height is small AND life type is annual AND soil is rich OR soil is loose OR soil is fertile THEN flower name is Begonia Aturan 15 : IF season is winter AND color is white OR color is pink OR color is red THEN flower name is Azalea Aturan 16 : IF life type is perennial AND root type is root AND color is white OR color is red OR color is blue OR color is yellow THEN flower is Anemone Aturan 17 : IF life type is perennial AND root type is roots AND color is white OR color is pink OR color is red OR color is yellow AND perfumed is true AND soil is welldrained THEN flower is rose Aturan 18 : IF flower name is Lily AND perfumed is true THEN flower name is White lily Misalnya fakta yang ada dalam database adalah : season = spring, root type = bulbs, perfumed = true, size = cm, life cycle more than one year, color = orange,red, white, pink. Pertanyaan : Bagaimana proses penalaran menemukan bunga white lily menggunakan Backward chaining?
4 SELESAIKAN DENGAN METODE BAYES Pada tanggal 1 Januari 2015 diadakan pendataan terhadap 2500 masyarakat di daerah Bantul. Pendataan ini bertujuan untuk mendapatkan nilai probabilitas guna pembuatan basis pengetahuan sistem pakar penyakit yang disebabkan oleh nyamuk. Hasilnya, dari 2500 orang yang di data didapatkan fakta bahwa terdapat 90 orang menderita penyakit demam berdarah, 50 orang menderita penyakit Malaria dan 1200 orang menderita penyakit cikungunya. Dari 90 orang yang menderita demam berdarah, 70 orang diantaranya mengalami gejala demam, 40 orang mengalami gejala menggigil, 50 orang mengalami gejala ruam di kulit, 10 orang muntah darah, dan 5 orang mengalami pendarahan pada waktu BAB. Sedangkan dari 50 orang penderita malaria yang di data, 45 orang mengalami gejala demam, 35 orang mengalami gejala menggigil, 30 orang mengalami nyeri pada sendinya, 20 orang mengalami gejala muntah, 40 orang mengalami gejala pembesaran pada kalenjar getah bening, 20 orang muncul ruam pada kulit, dan 25 orang mengalami gejala pemutihan pada retina. Untuk 1200 orang yang menderita cikungunya didapatkan data bahwa 1050 orang mengalami gejala demam, 1115 mengalami gejala nyeri pada persendian, 1000 orang mengalami pembesaran pada getah bening, 1150 orang mengalami gejala muntah, dan 780 orang menderita gejala ruam pada kulitnya. Pertanyaan : a. Dari data-data di atas, apabila ada orang yang menderita gejala demam, tentukan penyakit yang mungkin diderita oleh orang tersebut dengan menggunakan teorema bayes. b. Keesokan harinya gejala yang nampak bertambah yaitu orang tersebut mengalami nyeri pada persendiannya. Dengan menggunakan teorema bayes, tentukan penyakit yang mungkin diderita oleh orang tersebut.
5 SELESAIKAN DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR 1. Soal berikut ini berkaitan dengan proses keputusan di dalam sebuah pengadilan dimana seseorang telah dituduh terlibat dalam pembunuhan tingkat pertama (hypotesis). Contoh ini diambil dari Gonzales (1993). Berdasarkan fakta-fakta yang ada (evidence) hakim harus memutuskan apakah orang tersebut bersalah. Pada awal proses peradilan, hakim harus menjunjung tinggi asas praduga tak bersalah, karena itu pada certainty factor dari bersalah bernilai 0 (CF = 0). Perhatikan rule-rule di bawah ini : R1 : IF sidik jari tertuduh ada pada senjata pembunuh THEN tertuduh bersalah. (CF = 0,75) R2 : IF tertuduh memiliki motif THEN tertuduh bersalah melakukan kejahatan (CF = 0,6) R3 : IF tertuduh memiliki alibi THEN tertuduh tidak bersalah (CF = - 0,8) Dalam proses peradilan diketahui fakta-fakta sebagai berikut : sidik jari tertuduh ada pada senjata pembunuh. (CF = 0,9) tertuduh memiliki motif (CF = 0,5) tertuduh memiliki alibi (CF = 0,95) Pertanyaan : Menentukan apakah orang tersebut bersalah berdasarkan fakta-fakta yang ada!!!! 2. Soal berikut berkaitan dengan penyakit kulit. Jika diketahui Pengetahuan sebagai berikut : 40% orang yang menderita gatal-gatal akan merasakan nyeri pada kulitnya 20% orang yang menderita gatal-gatal akan menderita demam 60% orang yang menderita demam dan gatal-gatal akan menderita malaise 50% orang yang menderita gatal-gatal akan muncul tonjolan berbentuk bulat berwarna abu-abu pada kulitnya 70% orang yang menderita gatal-gatal dan nyeri akan mengalami peradangan folikuler kecil, merah yang membesar pada kulitnya 10% orang yang menderita gatal-gatal akan muncul Lesi kulit berupa bercak putih sampai coklat merah dan menghitam pada kulitnya 30% orang yang menderita gatal-gatal akan menderita erupsi pada kulitnya 75% orang yang menderita gejala gatal-gatal dan nyeri dan mengalami peradangan folikuler kecil dan merah yang membesar pada kulitnya dan erupsi pada kulit maka dia terkena penyakit bisul 10% dari orang yang menderita gejala demam atau malaise atau Lesi kulit berupa bercak putih sampai coklat merah menghitam pada kulitnya dipastikan tidak menderita penyakit bisul 50% orang yang mengalami gejala gatal-gatal dan nyeri maka terkena penyakit campak 80% orang yang mengalami gejala demam dan malaise maka terkena penyakit campak 10% orang yang mengalami gejala peradangan folikuler kecil merah yang membesar pada kulitnya dan mengalami erupsi pada kulitnya maka terkena penyakit campak
6 20% orang yang menderita gejala Lesi kulit berupa bercak putih sampai coklat merah menghitam pada kulitnya dan muncul tonjolan berbentuk bulat dan berwarna abu-abu pada kulitnya tidak menderita penyakit campak 40% orang yang mengalami gejala gatal-gatal dan demam akan terkena penyakit cacar 15% orang yang mengalami peradangan folikuler kecil merah yang membesar pada kulitnya dan malaise akan terkena penyakit cacar 70% orang yang mengalami tonjolan berbentuk bulat berwarna abu-abu pada kulitnya dan mengalami erupsi kulit akan terkena penyakit cacar Jika berdasarkan gejala yang diamati oleh pasien, pasien yakin 90% dia mengalami gatalgatal dan 75% yakin mengalami demam. Maka berdasarkan rumus CF tentukan derajat kepercaan pasien tersebut terkena penyakit Bisul, Campak, Panu dan Cacar????
7 SELESAIKAN DENGAN METODE FUZZY 1. Sebuah perusahaan makanan kaleng akan memproduksi makanan jenis ABC. Dari data 1 bulan terakhir, permintaan terbesar hingga mencapai 5000 kemasan/hari, dan permintaan terkecil sampai 1000 kemasan/hari. Persediaan barang digudang paling banyak sampai 600 kemasan/hari, dan paling sedikit sampai 100 kemasan/hari. Dengan segala keterbatasannya, sampai saat ini, perusahaan baru mampu memproduksi barang maksimal 7000 kemasan/hari, serta demi efisiensi mesin dan SDM tiap hari diharapkan perusahaan memproduksi paling tidak 2000 kemasan. Pertanyaan : a) Buatlah kurva untuk variabel permintaan, persediaan dan produksi. b) Jika diketahui konsumen meminta 4000 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan permintaan 4000 kemasan pada himpunan permintaan naik c) Jika diketahui konsumen meminta 4000 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan permintaan 4000 kemasan pada himpunan permintaan turun d) Jika diketahui persediaan barang di gudang tersisa 300 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan 300 kemasan pada himpunan persediaan sedikit e) Jika diketahui persediaan barang digudang tersisa 300 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan 300 kemasan pada himpunan persediaan banyak f) Jika hari ini produksi menghasilkan 4000 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan pada himpunan produksi meningkat g) Jika hari ini produksi menghasilkan 4000 kemasan, hitunglah nilai keanggotaan pada himpunan produksi menurun
Terakhir... Representasi Pengetahuan. Penalaran dengan Inferensi. Logika Proposisi Logika First Order
Terakhir... Representasi Pengetahuan Logika Proposisi Logika First Order Penalaran dengan Inferensi Kecerdasan Buatan Pertemuan 07 Sistem Pakar Berbasis Aturan (Rule-Based Expert System, RBES) Kelas 10-S1TI-03,
Lebih terperinciSebelumnya... Sistem Pakar berbasis Aturan (Rule-Based Expert System, RBES) Sistem Pakar Representasi Pengetahuan Penalaran
Sebelumnya... Sistem Pakar berbasis Aturan (Rule-Based Expert System, RBES) Sistem Pakar Representasi Pengetahuan Penalaran Forward chaining Backward chaining Resolusi Konflik Contoh RBES (1) Sistem pakar
Lebih terperinciSebelumnya... Sistem Pakar berbasis Aturan (Rule-Based Expert System, RBES) Sistem Pakar Representasi Pengetahuan Penalaran
Sebelumnya... Sistem Pakar berbasis Aturan (Rule-Based Expert System, RBES) Sistem Pakar Representasi Pengetahuan Penalaran Forward chaining Backward chaining Resolusi Konflik Contoh RBES (1) Sistem pakar
Lebih terperinciSistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Kulit
Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Tanda Selamat 1 Armyn 2 STMIK IBBI Jl. Sei Deli No. 18 Medan, Telp. 061-4567111 Fax. 061-4527548 Email: tanda_selamat@yahoo.co.id Abstrak Kesehatan merupakan
Lebih terperinciUncertainty Management
Chapter 6 Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa memahami pendekatan Bayesian sebagai dasar interpretasi fakta yang memiliki derajad ketidakpastian tertentu. Mahasiswa mampu membuat interpretasi fakta dengan
Lebih terperinciSistem Berbasis Pengetahuan. Program Studi Sistem Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
Sistem Berbasis Pengetahuan Program Studi Sistem Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Rule sebagai Teknik Representasi Pengetahuan Syntax Rule : IF E THEN H E : Evidence
Lebih terperinciPERNYATAAN. Denpasar, Oktober Anak Agung Istri Diah Printayani
PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam Tugas Akhir ini tidak terdapat karya yang pernah diajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu perguruan tinggi dan sepanjang pengetahuan saya juga
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Tabel 2.1 Perbandingan Tinjauan Pustaka
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tunjauan Pustaka Tabel 2.1 Perbandingan Tinjauan Pustaka NO Penulis Objek Metode Hasil Penelitian Perbandingan dengan Penelitian Sebelumnya 1 Christine Natalia
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit tropis adalah penyakit lazim yang terjadi di daerah tropis dan subtropis di 149 negara. Beberapa organisme yang menyebabkan penyakit tropis adalah bakteri
Lebih terperinciHimpunan Tegas (Crisp)
Logika Fuzzy Logika Fuzzy Suatu cara untuk merepresentasikan dan menangani masalah ketidakpastian (keraguan, ketidaktepatan, kekuranglengkapan informasi, dan kebenaran yang bersifat sebagian). Fuzzy System
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Dalam rangka meningkatkan derajat kesehatan penduduk salah satunya adalah menanggulangi penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD), mulai dari tindakan
Lebih terperinci2/22/2017 IDE DASAR PENGANTAR SISTEM PAKAR MODEL SISTEM PAKAR APLIKASI KECERDASAN BUATAN
APLIKASI KECERDASAN BUATAN PENGANTAR SISTEM PAKAR Shinta P. Sari Prodi. Informatika Fasilkom UIGM, 2017 Definisi : Sebuah program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah
Lebih terperinciPengetahuan 2.Basis data 3.Mesin Inferensi 4.Antarmuka pemakai (user. (code base skill implemetation), menggunakan teknik-teknik tertentu dengan
Bab II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Sistem Pakar Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengapdosi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Rumusan Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Diagnosis penyakit yang diderita oleh seorang penderita harus dapat dilakukan dengan tepat dan akurat, karena kesalahan diagnosis berakibat fatal dan bisa membahayakan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian merupakan cara atau sebuah prosedur yang berisikan tahapan-tahapan yang jelas dan sistematis untuk melakukan proses penelitian dan pemecahan masalah dengan landasan
Lebih terperinciSISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER
SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER 1 Yasidah Nur Istiqomah (07018047), 2 Abdul Fadlil (0510076701) 1 Program Studi Teknik Informatika 2 Program
Lebih terperinciSISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN FORWARD CHAINING BERBASIS VISUAL BASIC
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN FORWARD CHAINING BERBASIS VISUAL BASIC Heny Pratiwi 1), Siti Qomariah 2), Azahary 3) 1), 2) Teknik Informatika STMIK
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pakar Sistem pakar merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana mengadopsi cara seorang pakar berfikir dan bernalar dalam menyelesaikan suatu
Lebih terperinciSistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disebabkan Nyamuk dengan Metode Forward Chainning
Nur Nafi iyah dkk: Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit 20 Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disebabkan Nyamuk dengan Metode Forward Chainning Nur Nafi iyah dan Endang Setyati Program Pascasarjana
Lebih terperinciKelas A & B Jonh Fredrik Ulysses
Kelas A & B Jonh Fredrik Ulysses jonh.fredrik.u@gmail.com Pendahuluan Suatu perkalian inferensi yang menghubungkan suatu permasalahan dengan solusinya disebut dengan rantai (chain). Suatu rantai yang dicari
Lebih terperinciSISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KELAMIN PADA PRIA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KELAMIN PADA PRIA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB Bima Dwi Kurnianto 1), Dawam Zainul Husna 2), Ziyan Basyarah Mansyur 3) 1), 2), 3)
Lebih terperinciSISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI DAN MULUT MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (Study Kasus di Puskesmas Campurdarat Tulungagung) SKRIPSI
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI DAN MULUT MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (Study Kasus di Puskesmas Campurdarat Tulungagung) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu Syarat
Lebih terperinciAplikasi Metode ForwardChaining Untuk Mengidentifikasi Jenis Penyakit Pada Kucing Persia
Aplikasi Metode ForwardChaining Untuk Mengidentifikasi Jenis Penyakit Pada Kucing Persia Ferdio Grady Susanto 1, SusanaLimanto 1, dan Marcellinus Ferdinand Suciadi 1 1 Universitas Surabaya, Surabaya, Jawa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di bidang kedokteran, saat ini sudah memanfaatkan teknologi komputer yaitu sistem pakar untuk meningkatkan pelayanan yang lebih baik pada masyarakat. Sistem
Lebih terperinciBackward Chaining & Forward Chaining UTHIE
Backward Chaining & Forward Chaining UTHIE Inferensi merupakan proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui atau diasumsikan. Inferensi adalah konklusi logis (logical conclusion) atau
Lebih terperinciPENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR DALAM MENDETEKSI DINI PENYAKIT TROPIS PADA BALITA
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 8 No. 1 Edisi Februari 2013 20 PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR DALAM MENDETEKSI DINI PENYAKIT TROPIS PADA BALITA Septya Maharani Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PAKAR. yang ahli dalam bidang tertentu dan mempunyai pengetahuan atau keahlian
48 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PAKAR 3.1 Analisis Sistem Pakar Dalam mengembangkan sistem pakar ini diperlukan pengetahuan dan informasi yang diperoleh dari beberapa sumber, yaitu dari para pakar,
Lebih terperinciMODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT ANAK DENGAN GEJALA DEMAM MENGGUNAKAN NAIVE BAYESIAN CLASSIFICATION
MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT ANAK DENGAN GEJALA DEMAM MENGGUNAKAN NAIVE BAYESIAN CLASSIFICATION Sri Mulyati 1, Sri Kusumadewi 2, Linda Rosita 3 1,2 Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciKECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana
Logika Fuzzy KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8 Entin Martiana 1 Kasus fuzzy dalam kehidupan sehari-hari Tinggi badan saya: Andi menilai bahwa tinggi badan saya termasuk tinggi Nina menilai
Lebih terperinciFeriani A. Tarigan Jurusan Sistem Informasi STMIK TIME Jln. Merbabu No. 32 AA-BB Medan
Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Ginjal dengan Metode Backward Chaining Feriani A. Tarigan Jurusan Sistem Informasi STMIK TIME Jln. Merbabu No. 32 AA-BB Medan Abstrak Sistem pakar adalah sistem berbasis
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KANDUNGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KANDUNGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Aida Indriani, S.Kom, M.Kom 1), Yusni Amaliah, S.Kom 2) 1) Teknik Informatika STMIK PPKIA Tarakan 2) Sistem
Lebih terperinciSTIKOM SURABAYA BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Penyakit Hepatitis adalah penyakit yang disebabkan oleh beberapa jenis
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Penyakit Hepatitis adalah penyakit yang disebabkan oleh beberapa jenis virus yang menyerang dan menyebabkan peradangan serta merusak sel-sel organ hati manusia.
Lebih terperinciprobabilitas Atau berlaku hubungan : P(E) + P(Ê) = 1
Teorema Bayes Teori Probabilitas probabilitas Misalkan sebuah peristiwa E dapat terjadi sebanyak n kali diantara N peristiwa yang saling eksklusif (saling asing/terjadinya peristiwa yang satu mencegah
Lebih terperinciKetidakpastian dan teorema bayes UTHIE
Ketidakpastian dan teorema bayes UTHIE Ketidakpastian Dalam menghadapi suatu masalah, sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. Ketidakpastian ini bisa berupa probabilitas atau kebolehjadian
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Faktor keterbatasan biaya menjadikan sebagian masyarakat tidak mampu membawa anggota keluarganya berobat ke dokter. Selain itu, banyak orang beranggapan bahwa penggunaan tanaman
Lebih terperinciLogika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy.
LOGIKA FUZZY UTHIE Intro Pendahuluan Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy. Lotfi Asker Zadeh adalah seorang ilmuwan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. membahayakan nyawa seseorang, Ironisnya gejala gejala tersebut seringkali
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Gejala penyakit merupakan awal timbulnya sebuah penyakit yang dapat membahayakan nyawa seseorang, Ironisnya gejala gejala tersebut seringkali diabaikan sehingga membuat
Lebih terperinciTUGAS PRAKTIKUM SISTEM CERDAS
TUGAS PRAKTIKUM SISTEM CERDAS Modul III Penerapan Logika Fuzzy Dengan Matlab Tanggal 17 November 2015 Disusun Oleh : Fahmi Ahmad Husaeni (201302025) Dosen Pengampu : E. Agung Nugroho S.T, M.T Program Studi
Lebih terperinciSISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA GEJALA DEMAM UTAMA PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA GEJALA DEMAM UTAMA PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Putri Endah Sulistya Rini 1, Yuri Ariyanto Teknologi Informasi, Teknologi Informatika, Politeknik Negeri Malang
Lebih terperinciBAB III ANALISIS SISTEM
BAB III ANALISIS SISTEM 3.1 Analisis Permasalahan Kesehatan merupakan hal yang berharga bagi setiap manusia karena jika terserang penyakit akan berpengaruh buruk untuk aktifitas yang dilakukan. Suatu penyakit
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Perkembangan komputer sekarang ini sangat pesat dan salah. satu pemanfaatan komputer adalah dalam bidang kecerdasan buatan.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan komputer sekarang ini sangat pesat dan salah satu pemanfaatan komputer adalah dalam bidang kecerdasan buatan. Di dalam bidang kecerdasan buatan, termasuk
Lebih terperinciKASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY. Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno
KASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno CARA KERJA LOGIKA FUZZY MELIPUTI BEBERAPA TAHAPAN BERIKUT : 1. Fuzzyfikasi 2. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy (rule dalam bentuk if..then).
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung. Waktu penelitian dilakukan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. yang semakin canggih dan pengetahuan yang semakin luas maka semakin banyak
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam perkembangan zaman yang semakin maju, seiring dengan teknologi yang semakin canggih dan pengetahuan yang semakin luas maka semakin banyak pula kebutuhan-kebutuhan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. yaitu dengan suatu media konsultasi yang bersifat online. mengemukakan pesoalan-persoalan yang terjadi kemudian pakar akan
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Media konsultasi merupakan sebuah media atau sarana untuk berkomunikasi atau berinteraksi antara seorang pakar dengan pengguna. Dalam bidang medis kegiatan konsultasi
Lebih terperinciDIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG DENGAN METODE PENELUSURAN FORWARD CHAINNING-DEPTH FIRST SEARCH
DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG DENGAN METODE PENELUSURAN FORWARD CHAINNING-DEPTH FIRST SEARCH Putri Kurnia Handayani Jurusan Sistem Informasi Universitas Muria Kudus PO BOX 53 Gondangmanis Kudus e-mail : pu3_kurnia@yahoo.com
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK PENENTUAN KEPASTIAN ATURAN PENYAKIT PADA ANAK
IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK PENENTUAN KEPASTIAN ATURAN PENYAKIT PADA ANAK 1) Aldi Rifaldi, 2) Yusni Nyura 1), 2) Program Studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Samarinda Samarinda Email:
Lebih terperinciMetode Tsukamoto untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi pada Manusia
Metode Tsukamoto untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi pada Manusia Irmalia Suryani Faradisa dan Putri Sari Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Nasional Malang E-mail: faradyza@gmail.com Abstrak Gejala
Lebih terperinciArtificial Intelegence EKA YUNIAR
Artificial Intelegence EKA YUNIAR Pokok Bahasan Ketidak Pastian Teorema Bayes Faktor Kepastian Ketidakpastian Dalam menghadapi suatu masalah, sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh.
Lebih terperinciSISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA ANAK USIA 0-36 BULAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF) Kunto Nashiruddin Ahmad ( ) 2
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA ANAK USIA 0-36 BULAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF) 1 Kunto Nashiruddin Ahmad (1110651059) 2 Daryanto, S.Kom, M.Kom 3 Heny Wahyu, S.Kom Program Studi Teknik
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan membahas mengenai uraian singkat hasil-hasil penelitian atau analisis terdahulu yang ada hubungannya dengan permasalahan yang akan ditinjau dalam tugas akhir.
Lebih terperinciUntuk dapat lebih memahani fuzzy Tsukamoto, berikut contoh kasus :
Fuzzy Tsukamoto Ahmadulillah saya sempat menuliskan kembali sedikit menganai fuzzy reasoning. Jika masih lupa silahkan baca tautan berikut. http://totoharyanto.staff.ipb.ac.id/2012/08/11/fuzzy-reasoning-penalaran-fuzzy/.
Lebih terperinciAPLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN J2ME DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR
Proyek Akhir APLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN J2ME DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR Dosen Pembimbing : YULIANA SETIOWATI, S.Kom AFRIDA HELEN, ST, M.Kom Oleh : Heru Susanto 7406.030.004 Pendahuluan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin banyak dan kompleks. Hal ini yang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan komputer dewasa ini mengalami perkembangan yang sangat pesat, seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin banyak dan kompleks. Hal ini yang
Lebih terperinciJURNAL APLIKASI SISTEM PAKAR PENYAKIT GIGI DAN MULUT PADA MANUSIA BERBASIS WEB
JURNAL APLIKASI SISTEM PAKAR PENYAKIT GIGI DAN MULUT PADA MANUSIA BERBASIS WEB EXPERT SYSTEM APPLICATION DIAGNOSE DISEASE TOOTH AND MOUTH OF HUMAN WEB BASED Oleh: DANI KURNIAWAN 12.1.03.03.0205 Dibimbing
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Sistem pakar dapat diterapkan dalam bidang psikologi. Penelitian tugas akhir tentang sistem pakar ramuan obat tradisional telah dibangun dengan platform web menggunakan metode Dempster.
Lebih terperinciBAB IV RANCANG BANGUN SISTEM
22 BAB IV RANCANG BANGUN SISTEM Pengguna sistem adalah dokter namun sistem dapat juga digunakan oleh praktisi kesehatan lainnya seperti bidan, perawat bahkan masyarakat umum. Dokter dibantu dalam pengambilan
Lebih terperinciMETODE PENALARAN SISTEM PAKAR MENGGUNAKAN MODEL HIBRID FUZZY DEMPSTER SHAFER UNTUK IDENTIFIKASI HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN JAGUNG
METODE PENALARAN SISTEM PAKAR MENGGUNAKAN MODEL HIBRID FUZZY DEMPSTER SHAFER UNTUK IDENTIFIKASI HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN JAGUNG Nurmahaludin (1), Gunawan Rudi Cahyono (1) mahaludin@poliban.ac.id (1),
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada orang dewasa, sakit kepala parah adalah gejala yang paling umum meningitis - terjadi di hampir 90% dari kasus meningitis bakteri, diikuti oleh kaku kuduk
Lebih terperinciAplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosa Hama Jeruk dan Pengobatannya Menggunakan Metode Certainty Factor
Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosa Hama Jeruk dan Pengobatannya Menggunakan Metode Certainty Factor Yudi 1, Laila 2 STMIK IBBI Jl. Sei Deli No. 18 Medan, Telp. 061-4567111, Fax. 061-4527548 e-mail: ynn_linc@yahoo.com
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dengue, keduanya ditularkan oleh nyamuk Aedes aegypti. Penyakit. chikungunya disebabkan oleh virus chikungunya.
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Chikungunya adalah penyakit yang mirip dengan Demam Berdarah Dengue, keduanya ditularkan oleh nyamuk Aedes aegypti. Penyakit chikungunya disebabkan oleh virus chikungunya.
Lebih terperinciJurusan Ilmu Komputer, FMIPA, UNNES, Semarang
Pemanfaatan Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Anak Utilization of Certainty Factor Method in Expert System of Disease Diagnosis in Children Amanah Febrian Indriani 1, Eka
Lebih terperinciMetode Inferensi Certainty Factor untuk Membangun Sistem Pakar Pendiagnosa Jenis Penyakit TB Munirah Muslim 1, Dr. Retantyo Wardoyo., MSc 2, Aslan Alwi 3 1,2 Program Studi Doktor Ilmu Komputer, Fakultas
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Empiris Ada beberapa penelitian terkait yang pernah dilakukan mengenai Penerapan Metode Probabilitas Bayesian dan Nearest Neighbour dalam Sistem Pakar Berbasis Case
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Lulusan kedokteran gigi di tuntut untuk menyelesaikan pasien dengan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Lulusan kedokteran gigi di tuntut untuk menyelesaikan pasien dengan berbagai macam penyakit mulut, jaringan keras gigi dan jaringan lunak mulut. Kelainan jaringan
Lebih terperinciSistem Inferensi Fuzzy
Sistem Inferensi Fuzzy METODE SUGENO 27 Sistem Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto Metode Sugeno! Diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno-Kang, tahun 1985.! Bagian output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan
Lebih terperinciSISTEM PAKAR PENDIAGNOSA PENYAKIT ANAK MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR (CF) ABSTRAK
SISTEM PAKAR PENDIAGNOSA PENYAKIT ANAK MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR (CF) Luther A. Latumakulita 1) 1) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Jl. Kampus Unsrat Manado 95115 e-mail: alexalatu@gmail.com
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. inferensi Forward Chaining dan Backward chaining. Hasil penelitian
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 1.1 Tinjauan Pustaka Anton Setiawan Honggo Wibowo (2009), di rancang sistem pakar tanaman padi berbasis web menggunakan basis aturan dengan metode inferensi Forward
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan membahas mengenai uraian singkat hasil-hasil penelitian atau analisis terdahulu yang ada hubungannya dengan permasalahan yang akan ditinjau dalam tugas akhir.
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM. Sistem pakar yang akan di rancang merupakan Sistem pakar untuk deteksi dini
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Identifikasi dan Analisa Masalah Sistem pakar yang akan di rancang merupakan Sistem pakar untuk deteksi dini penyakit kanker mulut yang memberikan fasilitas diagnosis
Lebih terperinciFORWARD & BACKWARD CHAINING SISTEM PAKAR
FORWARD & BACKWARD CHAINING SISTEM PAKAR Inferensi Inferensi adalah konklusi logis (logical conclusion) atau implikasi berdasarkan informasi yang tersedia Merupakan proses untuk menghasilkan informasi
Lebih terperinciSISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT AKIBAT BAKTERI SALMONELLA DALAM TUBUH MANUSIA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT AKIBAT BAKTERI SALMONELLA DALAM TUBUH MANUSIA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Nita Sari Br Sembiring STMIK Potensi Utama Medan Jl. K.L Yos Sudarso No 3A Medan
Lebih terperinciDeteksi Warna. Resty Wulanningrum,S.Kom Universitas Nusantara PGRI Kediri
Thresholding Resty Wulanningrum,S.Kom Universitas Nusantara PGRI Kediri Deteksi Warna Mendeteksi adanya warna-warna tertentu Menentukan posisi pixel dengan warna yang ditentukan Aplikasi: Deteksi rambu-rambu
Lebih terperinciBAB IV GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN. dan E (jarang) sering muncul sebagai kejadian luar biasa, ditularkan secara fecal
BAB IV GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN 4.1 Penyakit Hepatitis Penyakit Hepatitis merupakan masalah kesehatan masyarakat di dunia termasuk di Indonesia, yang terdiri dari Hepatitis A, B, C, D, dan E. Hepatitis
Lebih terperinciSISTEM PAKAR DIAGNOSIS AWAL PENYAKIT KAMBING MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE TSUKAMOTO
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS AWAL PENYAKIT KAMBING MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE TSUKAMOTO Sella Dwi Ovie Dityanto 1, Ariadi Retno Tri Hayati Ririd 2, Rosa Andrie Asmara 3 1,2 Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. tubuh. Bagi tubuh, kulit mempunyai fungsi yang sangat penting dan fungsi ini
BAB II LANDASAN EORI 2.1. Penyakit Kulit Kulit merupakan salah satu panca indera manusia yang terletak di permukaan tubuh. Bagi tubuh, kulit mempunyai fungsi yang sangat penting dan fungsi ini sepertinya
Lebih terperinciSISTEM PENDETEKSI PENYAKIT ZIKA DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR
ISSN : 1978-6603 SISTEM PENDETEKSI PENYAKIT ZIKA DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR * Ahmad Fitri Boy #1, Darjat Saripurna #2, Nurul Fatla #3 #1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma E-Mail
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan membahas mengenai uraian singkat hasil-hasil penelitian atau analisis terdahulu yang ada hubungannya dengan permasalahan yang akan ditinjau dalam Tugas Akhir.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. beroperasi seperti otak manusia, sistem ini dapat mengambil keputusan layaknya
BAB I PENDAHULUAN I. Latar Belakang Sistem pakar (Expert system) adalah suatu sistem yang dapat bekerja atau beroperasi seperti otak manusia, sistem ini dapat mengambil keputusan layaknya seorang pakar
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
55 BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Penulis merancang program sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit ikan hias menggunakan metode certainty factor dengan menggunakan bahasa pemogram Microsoft
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM. identifikasi penyakit pada tanaman buah naga dengan menggunakan metode
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM Pada bab ini penulis akan membahas mengenai perancangan sistem pakar identifikasi penyakit pada tanaman buah naga dengan menggunakan metode certainty Factor yang meliputi
Lebih terperinciSISTEM PAKAR BERBASIS MOBILE UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT PADA GINJAL
SISTEM PAKAR BERBASIS MOBILE UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT PADA GINJAL Achmad Solichin Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan,
Lebih terperinciUncertainty (Ketidakpastian)
Uncertainty (Ketidakpastian) Pendahuluan Uncertainty atau ketidakpastian dalam AI disajikan dalam tiga langkah. 1. Seorang pakar menyediakan pengetahuan tidak pasti (inexact), yang berupa, term atau aturan
Lebih terperinciKUANTIFIKASI PERTANYAAN UNTUK MENDAPATKAN CERTAINTY FACTOR PENGGUNA PADA APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT.
KUANTIFIKASI PERTANYAAN UNTUK MENDAPATKAN CERTAINTY FACTOR PENGGUNA PADA APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT Kusrini 1 1 STMIK AMIKOM Yogyakarta, Jl. Ringroad Utara Condong Catur Sleman Yogyakarta
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. pencarian-pencarian materi pendukung yang penulis lakukan melalui internet. Seorang
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Permasalahan Dalam mengembangkan sistem pakar ini diperlukan pengetahuan dan informasi yang diperoleh dari beberapa sumber, yaitu dari seorang pakar, dan beberapa
Lebih terperinciAPLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS UNTUK MOBILE DEVICES MENGGUNAKAN J2ME
Media Informatika, Vol. 5, No. 2, Desember 2007, 87-98 ISSN: 0854-4743 APLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS UNTUK MOBILE DEVICES MENGGUNAKAN J2ME Chandra Putra Pradana, Sri Kusumadewi Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciSISTEM PAKAR BERBASIS WEB UNTUK DIAGNOSA AWAL PENYAKIT THT
SISTEM PAKAR BERBASIS WEB UNTUK DIAGNOSA AWAL PENYAKIT THT Wahyu Prabowo 1), Muhammad Arief Widyananda 2), Bagus Santoso 3) Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas, Jurusan Teknologi Informatika Fakultas
Lebih terperinciHartatik Jl. Ringroad Utara, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta
Hartatik, Diagnosa Penyakit Pulmonary 11 Diagnosa Penyakit Pulmonary Tuberculosis Dan Extrapulmonary Tuberculosis Menggunakan Algoritma Certainty Factor (CF) Diagnosing Pulmonary Tubercolosis And Extrapulmonary
Lebih terperinciKETIDAKPASTIAN MACAM PENALARAN
MACAM PENALARAN KETIDAKPASTIAN 1. Penalaran non monotonis suatu penalaran dimana fakta baru mengakibatkan ketidak konsistenan Ciri: 1. mengandung ketidakpastian 2. adanya perubahan pada pengetahuan 3.
Lebih terperinciUKDW. Bab 1 PENDAHULUAN
Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Diabetes melitus adalah suatu penyakit gangguan kesehatan di mana kadar gula dalam darah seseorang menjadi tinggi karena kekurangan insulin atau reseptor insulin
Lebih terperinciKECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana
Logika Fuzzy KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8 Entin Martiana 1 Kasus fuzzy dalam kehidupan sehari-hari Tinggi badan saya: Andi menilai bahwa tinggi badan saya termasuk tinggi Nina menilai
Lebih terperinciAplikasi untuk Diagnosis Penyakit pada Anak dan Balita Menggunakan Faktor Kepastian
Aplikasi untuk Diagnosis Penyakit pada Anak dan Balita Menggunakan Faktor Kepastian Helen Sastypratiwi 1, Fatma Agus Setyaningsih 2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Tanjungpura Jl. Ahmad Yani,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem pakar adalah suatu cabang kecerdasan buatan yang menggunakan pengetahuan-pengetahuan khusus yang dimiliki oleh seorang ahli untuk menyelesaikan suatu masalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Defenisi Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) Pada dasarnya Sistem Pendukung Keputusan ini merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang masalah
Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang masalah Perkembangan teknologi yang sangat pesat sekarang ini terutama dalam bidang teknik informasi telah menjadikan informasi merupakan kebutuhan yang sangat penting.
Lebih terperinciTAKARIR. : pelacakan yang dimulai dari tujuan, selanjutnya. dicari aturan yang memiliki tujuan tersebut untuk. kesimpulannya
TAKARIR Analysis Artificial Intelligence Backward chaining : analisis : kecerdasan buatan : pelacakan yang dimulai dari tujuan, selanjutnya dicari aturan yang memiliki tujuan tersebut untuk kesimpulannya
Lebih terperinci1.3 Batasan Masalah Adapun batasan masalahnya adalah sebagai berikut: 1. Uji coba perangkat lunak
1 1.1 penyakit. Selain itu, ikan nila memiliki toleransi yang luas terhadap kondisi lingkungan serta memiliki kemampuan yang efesien dalam membentuk protein dari bahan organik, limbah domestik, dan pertanian.
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. yang sering dialami dan penanganan yang bisa dilakukan oleh cat lover.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan Data dan Informasi Pengumpulan data dan informasi dilakukan pada penanganan pertama pada kucing. Penanganan pertama pada penelitian ini difokuskan pada penyakit
Lebih terperinciDIAGNOSA PENYAKIT MANUSIA YANG DIAKIBATKAN OLEH GIGITAN HEWAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
DIAGNOSA PENYAKIT MANUSIA YANG DIAKIBATKAN OLEH GIGITAN HEWAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Disusun oleh : Nama : Niko Arieswara NIM : A11.2003.01520 Program Studi : Teknik Informatika FAKULTAS ILMU
Lebih terperinciBy: Sulindawaty, M.Kom
By: Sulindawaty, M.Kom 1 Kata Pengantar Sistem Pakar adalah mata kuliah yang mendukung untuk membuat aplikasi yang dapat memecahkan masalah dengan pengetahuan seorang pakar yang di dimasukkan dalam komputer.
Lebih terperinci