SELESAIKAN DENGAN FORWARD DAN BACKWARD CHAINING

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "SELESAIKAN DENGAN FORWARD DAN BACKWARD CHAINING"

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. 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 terperinci

Sebelumnya... 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 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 terperinci

Sebelumnya... 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 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 terperinci

Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Kulit

Sistem 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 terperinci

Uncertainty Management

Uncertainty 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 terperinci

Sistem 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 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 terperinci

PERNYATAAN. Denpasar, Oktober Anak Agung Istri Diah Printayani

PERNYATAAN. 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Tabel 2.1 Perbandingan Tinjauan Pustaka

BAB 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

Himpunan Tegas (Crisp)

Himpunan 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

BAB 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 terperinci

2/22/2017 IDE DASAR PENGANTAR SISTEM PAKAR MODEL SISTEM PAKAR APLIKASI KECERDASAN BUATAN

2/22/2017 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 terperinci

Pengetahuan 2.Basis data 3.Mesin Inferensi 4.Antarmuka pemakai (user. (code base skill implemetation), menggunakan teknik-teknik tertentu dengan

Pengetahuan 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Rumusan Masalah

BAB 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER

SISTEM 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 terperinci

SISTEM 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 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disebabkan Nyamuk dengan Metode Forward Chainning

Sistem 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 terperinci

Kelas A & B Jonh Fredrik Ulysses

Kelas 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 terperinci

SISTEM 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 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 terperinci

SISTEM 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 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 terperinci

Aplikasi Metode ForwardChaining Untuk Mengidentifikasi Jenis Penyakit Pada Kucing Persia

Aplikasi 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 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 terperinci

Backward Chaining & Forward Chaining UTHIE

Backward 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 terperinci

PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR DALAM MENDETEKSI DINI PENYAKIT TROPIS PADA BALITA

PENERAPAN 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 terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PAKAR. yang ahli dalam bidang tertentu dan mempunyai pengetahuan atau keahlian

BAB 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 terperinci

MODEL 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 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 terperinci

KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana

KECERDASAN 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 terperinci

Feriani A. Tarigan Jurusan Sistem Informasi STMIK TIME Jln. Merbabu No. 32 AA-BB Medan

Feriani 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 terperinci

IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KANDUNGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

IMPLEMENTASI 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 terperinci

STIKOM SURABAYA BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Penyakit Hepatitis adalah penyakit yang disebabkan oleh beberapa jenis

STIKOM 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 terperinci

probabilitas Atau berlaku hubungan : P(E) + P(Ê) = 1

probabilitas 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 terperinci

Ketidakpastian dan teorema bayes UTHIE

Ketidakpastian 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy.

Logika 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. membahayakan nyawa seseorang, Ironisnya gejala gejala tersebut seringkali

BAB 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 terperinci

TUGAS PRAKTIKUM SISTEM CERDAS

TUGAS 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 terperinci

SISTEM 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 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 terperinci

BAB III ANALISIS SISTEM

BAB 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan komputer sekarang ini sangat pesat dan salah. satu pemanfaatan komputer adalah dalam bidang kecerdasan buatan.

BAB 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 terperinci

KASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY. Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno

KASUS 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan

BAB 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. yang semakin canggih dan pengetahuan yang semakin luas maka semakin banyak

BAB 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. yaitu dengan suatu media konsultasi yang bersifat online. mengemukakan pesoalan-persoalan yang terjadi kemudian pakar akan

BAB 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 terperinci

DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG DENGAN METODE PENELUSURAN FORWARD CHAINNING-DEPTH FIRST SEARCH

DIAGNOSA 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 terperinci

IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK PENENTUAN KEPASTIAN ATURAN PENYAKIT PADA ANAK

IMPLEMENTASI 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 terperinci

Metode Tsukamoto untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi pada Manusia

Metode 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 terperinci

Artificial Intelegence EKA YUNIAR

Artificial 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 terperinci

SISTEM 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) 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

Untuk dapat lebih memahani fuzzy Tsukamoto, berikut contoh kasus :

Untuk 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 terperinci

APLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN J2ME DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR

APLIKASI 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin banyak dan kompleks. Hal ini yang

BAB 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 terperinci

JURNAL APLIKASI SISTEM PAKAR PENYAKIT GIGI DAN MULUT PADA MANUSIA BERBASIS WEB

JURNAL 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB IV RANCANG BANGUN SISTEM

BAB 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 terperinci

METODE 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 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 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 terperinci

Aplikasi 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 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Dengue, keduanya ditularkan oleh nyamuk Aedes aegypti. Penyakit. chikungunya disebabkan oleh virus chikungunya.

BAB 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 terperinci

Jurusan Ilmu Komputer, FMIPA, UNNES, Semarang

Jurusan 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 terperinci

Metode 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Lulusan kedokteran gigi di tuntut untuk menyelesaikan pasien dengan

BAB 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 terperinci

Sistem Inferensi Fuzzy

Sistem 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 terperinci

SISTEM PAKAR PENDIAGNOSA PENYAKIT ANAK MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR (CF) ABSTRAK

SISTEM 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. inferensi Forward Chaining dan Backward chaining. Hasil penelitian

BAB 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM. Sistem pakar yang akan di rancang merupakan Sistem pakar untuk deteksi dini

BAB 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 terperinci

FORWARD & BACKWARD CHAINING SISTEM PAKAR

FORWARD & 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 terperinci

SISTEM 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 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 terperinci

Deteksi Warna. Resty Wulanningrum,S.Kom Universitas Nusantara PGRI Kediri

Deteksi 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 terperinci

BAB IV GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN. dan E (jarang) sering muncul sebagai kejadian luar biasa, ditularkan secara fecal

BAB 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 terperinci

SISTEM PAKAR DIAGNOSIS AWAL PENYAKIT KAMBING MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE TSUKAMOTO

SISTEM 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. tubuh. Bagi tubuh, kulit mempunyai fungsi yang sangat penting dan fungsi ini

BAB 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 terperinci

SISTEM PENDETEKSI PENYAKIT ZIKA DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR

SISTEM 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. beroperasi seperti otak manusia, sistem ini dapat mengambil keputusan layaknya

BAB 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 terperinci

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB 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 terperinci

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM. identifikasi penyakit pada tanaman buah naga dengan menggunakan metode

BAB 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 terperinci

SISTEM PAKAR BERBASIS MOBILE UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT PADA GINJAL

SISTEM 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 terperinci

Uncertainty (Ketidakpastian)

Uncertainty (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 terperinci

KUANTIFIKASI 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. 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 terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. pencarian-pencarian materi pendukung yang penulis lakukan melalui internet. Seorang

BAB 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 terperinci

APLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT HEPATITIS UNTUK MOBILE DEVICES MENGGUNAKAN J2ME

APLIKASI 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 terperinci

SISTEM PAKAR BERBASIS WEB UNTUK DIAGNOSA AWAL PENYAKIT THT

SISTEM 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 terperinci

Hartatik Jl. Ringroad Utara, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta

Hartatik 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 terperinci

KETIDAKPASTIAN MACAM PENALARAN

KETIDAKPASTIAN 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 terperinci

UKDW. Bab 1 PENDAHULUAN

UKDW. 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 terperinci

KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana

KECERDASAN 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 terperinci

Aplikasi untuk Diagnosis Penyakit pada Anak dan Balita Menggunakan Faktor Kepastian

Aplikasi 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

BAB 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) 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 terperinci

Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang masalah

Bab 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 terperinci

TAKARIR. : pelacakan yang dimulai dari tujuan, selanjutnya. dicari aturan yang memiliki tujuan tersebut untuk. kesimpulannya

TAKARIR. : 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 terperinci

1.3 Batasan Masalah Adapun batasan masalahnya adalah sebagai berikut: 1. Uji coba perangkat lunak

1.3 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 terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. yang sering dialami dan penanganan yang bisa dilakukan oleh cat lover.

BAB 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 terperinci

DIAGNOSA PENYAKIT MANUSIA YANG DIAKIBATKAN OLEH GIGITAN HEWAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

DIAGNOSA 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 terperinci

By: Sulindawaty, M.Kom

By: 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