APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN OBAT PERAWATAN KULIT WAJAH BERBASIS ANDROID
|
|
- Shinta Darmadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN OBAT PERAWATAN KULIT WAJAH BERBASIS ANDROID Muhammad Imaduddin 1 Arie Surya Chandra 2 Denny Chancra 3 Teknik Informatika Universitas Bina Nusantara Jl. K. H. Syahdan No. 9 Kemanggisan / Palmerah m.imaduddin@yahoo.com 1 ariesuryac@gmail.com 2 ch4ncr4@gmail.com 3 ABSTRACT The research objective is to facilitate the user in knowing suffered skin diseases based on indications experienced, and how treatment can be used to cure the disease. Research methods used include analysis methods (surveys to some people) and interviews with various experts who are experts in the field of medicine as well as in the field of skin diseases. The results of the study are in the form of an expert system application that can be used by the user to be aware of a disease that affects the skin more quickly and appropriate treatment. The conclusions of this research is to use this expert system, it is a disease that affects the skin will be more quickly identified and treatment can be done immediately. Keywords : diseases, facial skin, an expert system 1
2 2 ABSTRAK Tujuan penelitian adalah mempermudah user dalam mengetahui penyakit kulit wajah yang diderita berdasarkan gejala - gejala yang dialami, serta cara pengobatan yang dapat digunakan untuk menyembuhkan penyakit tersebut. Metode penelitian yang digunakan meliputi metode analisis (survei kepada beberapa orang) dan wawancara dengan berbagai pakar yang ahli dalam bidang obat serta dalam bidang penyakit kulit wajah. Hasil penelitian adalah berupa Aplikasi sistem pakar yang dapat digunakan oleh user agar dapat mengetahui penyakit kulit wajah yang diderita dengan lebih cepat serta pengobatan yang tepat. Simpulan dari penelitian ini adalah dengan digunakan sistem pakar ini, maka penyakit kulit wajah yang diderita akan lebih cepat diketahui dan pengobatan pun dapat segera dilakukan. Kata kunci : penyakit, kulit wajah, sistem pakar PENDAHULUAN Di zaman yang serba modern seperti sekarang, banyak yang membuka klikin khusus perawatan maupun pengobatan pada kulit wajah. Sehingga dapat memudahkan kita dalam melakukan perawatan dan pengobatan kulit, terutama pada kulit wajah. Namun, bagi sebagian orang mempunyai waktu yang terbatas, jarak antara rumah dengan klinik yang jauh, atau banyaknya pasien sehingga menyita banyak waktu bagi calon pasien. Dalam kasus seperti ini seorang pasien membutuhkan pakar untuk mengetahui rekomendasi perawatan dan obat perawatan kulit wajah yang tepat sebelum berkunjung ke klinik ahli kulit. Karena hal tersebutlah maka dibutuhkan suatu alat bantu yang dapat mendiagnosis hasil perawatan berupa suatu sistem pakar yang dapat dijalankan pada platform android. Inti dari intelegensia semu (artificial intelligence) adalah merancang dan membuat suatu sistem yang dapat berpikir dan mempunya kecerdasan layaknya seorang manusia. Sistem pakar adalah perangkat lunak komputer yang dapat memecahkan masalah dengan menggunakan informasi dan teknik penalarannya biasanya terkait dengan manusia ahli atau pakar (changchit, 2008).
3 3 METODE PENELITIAN Pengumpulan Data Kondisi Pasien Data medis adalah segala data tentang riwayat penyakit, hasil pemeriksaan fisik, diagnosis, pengobatan serta hasilnya, laporan dokter, perawat, hasil pemeriksaan laboratorium, ronsen dsb. Data-data ini merupakan data yang bersifat rahasia (confidential) sehingga tidak dapat dibuka kepada pihak ketiga tanpa izin dari pasien yang bersangkutan kecuali jika ada alasan lain berdasarkan peraturan atau perundang - undangan yang memaksa dibukanya informasi tersebut. Maka dari itu penulis menggunakan metode kuesioner terhadap 100 (seratus orang) untuk memperoleh data secara random. Data yang dikumpulkan merupakan data primer. Fuzzy Subtractive Clustering Apabila terdapat N buah data: X 1, X 2,..., X N dan dengan menganggap bahwa datadata tersebut sudah dalam keadaan normal, maka densitas titik X k dapat dihitung sebagai (Gelley, 2000) : dengan X k -X j adalah jarak antara X k dengan X j, dan r adalah konstanta positif yang kemudian dikenal dengan nama jari-jari. Jari-jari, berupa vektor yang akan menentukan seberapa besar pengaruh pusat clusterpada tiap-tiap variabel. Dengan demikian, suatu titik data akan memiliki densitas yang besar jika dia memiliki banyak tetangga dekat. Setelah menghitung densitas tiap - tiap titik, maka titik dengan densitas tertinggi akan dipilih sebagai pusat cluster. Misalkan X C1 adalah titik yang terpilih sebagai pusat cluster, sedangan D C1 adalah ukuran densitasnya. Selanjutnya densitas dari titik-titik disekitarnya akan dikurangi menjadi (Gelley, 2000) : Dengan r b adalah konstanta positif. Hal ini berarti bahwa titik-titik yang berada dekat dengan pusat cluster akan mengalami pengurangan densitas besar-besaran. Hal ini akan berakibat titik - titik tersebut akan sangat sulit untuk menjadi pusat cluster berikutnya. Nilai r b menunjukkan suatu lingkungan yang mengakibatkan titik - titik berkurang ukuran densitasnya. Biasanya r b bernilai lebih besar dibanding dengan r,
4 4 r b =q*r a (dengan q adalah squash factor yang digunakan untuk mengalikan nilai radius dan r a adalah nilai r b sebelumnya). Setelah densitas tiap-tiap titik diperbaiki, maka selanjutnya akan dicari pusat clusteryang kedua. Setelah didapat, ukurang densitas setiap titik data akan diperbaiki kembali, demikian seterusnya. Pada implementasinya, bisa digunakan 2 pecahan sebagai faktor pembanding, yaitu accept ratio dan rejectratio. Accept ratio maupun rejectratio keduanya merupakan suatu bilangan pecahan yang bernilai 0 sampai 1. Accept ratio merupakan batas bawah dimana suatu titik data yang menjadi kandidat (calon) pusat clusterdiperbolehkan untuk menjadi pusat cluster. Sedangkan rejectratio merupakan batas atas dimana suatu titik data yang menjadi kandidat (calon) pusat cluster tidak diperbolehkan untuk menjadi pusat cluster. Ada 3 kondisi yang bisa terjadi dalam suatu iterasi : 1. Apabila Rasio >Accept ratio, maka titik data tersebut diterima sebagai pusat cluster baru. 2. Apabila Rejectratio < Rasio Accept ratio, maka titik data tersebut baru akan diterima sebagai pusat cluster baru hanya jika titik data tersebut terletak pada jarak yang cukup jauh dengan pusat cluster yang lainnya (hasil penjumlahan antara rasio dan jarak terdekat titik data tersebut dengan suatu pusat clusterlainnya yang telah ada 1). Apabila hasil penjumlahan antara rasio dan jarak terpanjang titik data tersebut dengan pusat cluster lainnya yang telah ada < 1, maka selain titik data tersebut tidak akan diterima sebagai pusat cluster, dia sudah tidak akan dipertimbangkan lagi untuk menjadi pusat cluster baru (potensinya diset sama dengan nol). 3. Apabila Rasio Rejection ratio, maka sudah tidak ada lagi titik yang akan dipertimbangkan untuk menjadi kandidat pusat cluster, iterasi dihentikan. Algoritma Fuzzy Subtractive Clustering oleh Kusumadewi dan Purnomo [3], dinyatakan dengan langkah berikut. 1. Input data yang akan dicluster: Xij, dengan i = 1,2,...,n; dan j = 1,2,...,m. 2. Menentukan nilai r j, accept ratio, reject ratio, xmin (minimum data), dan xmaks (maksimum data), dengan j = 1,2,...,m. 3. Normalisasi
5 5 4. Menentukan potensi awal tiap-tiap data menggunakan persamaan (3.1). 5. Mencari data dengan nilai potensi terbesar yaitu P c1 (nilai potensi awal yang terpilih menjadi pusat kelompok pertama). 6. Mengurangi potensi data disekitar pusat kelompok pertama menggunakan persamaan (3.2). 7. Mencari data dengan potensi terbesar untuk iterasi kedua dan seterusnya. 8. Menentukan pusat kelompok (data dengan nilai potensi terbesar menjadi pusat kelompok). 9. Mengembalikan pusat kelompok dari bentuk ternormalisasi ke bentuk semula Center ij = Center ij *(XMax j -XMin j )+XMin j 10. Hitung nilai sigma cluster. Hasil dari algoritma Substractive clustering ini berupa matriks pusat cluster (C) dan sigma (σ) akan digunakan untuk menentukan nilai parameter fungsi keanggotaan Gauss seperti terlihan pada Gambar 2.8. Gambar 3.1 Kurva Gauss Dengan kurva Gauss tersebut, maka derajat keanggotaan suatu titik data X i pada cluster ke-k, adalah:
6 6 HASIL DAN PEMBAHASAN Data Input Pasien Umur Berdasarkan hasil kuesioner yang diberikan kepada pasien, dapat diketahui bahwa jumlah pasien dengan umur tahun lebih banyak yaitu sebesar 64% dibandingkan pasien lainnya. Sedangkan jumlah pasien terkecil yaitu pasien yang memiliki klasifikasi umur 40 tahun keatas sebesar 6%. Jumlah pasien lainnya yang berpartisipasi dalam kuesioner penelitian ini yaitu pasien dengan umur tahun (12%) dan pasien dengan umur tahun (18%). Jenis Kulit Sebagian besar pasien dalam penelitian ini, memiliki tipe kulit wajah normal. Hal ini dapat ditunjukkan dengan jumlah persentase kulit normal sebesar 30%, sedangkan tipe kulit wajah kedua terbanyak yaitu tipe kulit wajah berminyak dengan persentase sebesar 24%. Tipe kulit wajah lainnya dalam hasil penelitian ini yaitu tipe kulit kering (22%), sensitif (12%), dan tipe kulit kombinasi sebesar 12%. Jenis Perawatan Pasien Sebelumnya Hasil kuesioner pasien menunjukan bahwa sebagian besar pasien belum pernah melakukan perawatan kulit wajah sebelumnya. Hal ini ditunjukan dengan jumlah persentase tidak pernah melakukan perawatan kulit wajah sebesar 60%, sedangkan hasil lainnya yaitu pasien yang pernah melakukan facial sebesar 32%, pasien yang pernah melakukan peeling sebesar 4%, dan pasien yang pernah melakukan totok wajah sebesar 4%. Alergi Berdasarkan hasil survey dengan pasien, didapatkan yaitu sebesar 78% pasien tidak mengalami alergi pada kulit wajah dan 22% pasien mengalami alergi pada kulit wajah. Hal ini mengindikasikan bahwa kulit wajah pasien tidak bermasalah terhadap alergi. Keluhan Berdasarkan hasil kuesioner yang diberikan kepada pasien, dapat diketahui bahwa jumlah pasien dengan tidak memiliki keluhan terhadap kulit wajah yaitu sebesar36%, sedangkan pasien yang memiliki keluhan terhadap radang sebesar 26%. Keluhan lain yang dialami pasien yaitu sakit pada kulit wajah sebesar 8%, kemerahan pada kulit wajah sebesar 8%, gatal pada kulit wajah sebesar 8%, keluhan mengenai jerawat
7 7 (4%), komedo (4%), pori-pori membesar (2%), iritasi (2%), dan jerawat besar-besar (2%). Analisis Kebutuhan Sistem Pengumpulan Data Kondisi Pasien Proses Awal Pengelompokan Data Data Penyakit kulit wajah Penentuan Obat Kulit Wajah Rekomendasi Perawatan Kulit Wajah Pengumpulan data kondisi pasien Dengan menggunakan metode kuesioner terhadap 100 (seratus orang) untuk memperoleh data secara random. Proses awal Proses awal terdiri dari : 1. Seleksi data pasien. Dalam tahap ini data yang sama disetiap fieldnya akan dihapus, agar pada saat pembuatan aturan-aturan (rule) tidak saling tumpang tindih. 2. Menkonversi setiap data menjadi angka. Semua data disetiap fieldnya di konversi ke angka agar bisa diolah didalam proses pengelompokan data. Pengelompokan data Pengclusteran data dengan menggunakan subtractive clustering adalah menentukan daerah-daerah dalam suatu variabel yang memiliki densitas tinggi terhadap titik-titik di sekitarnya. Titik dengan jumlah tetangga terbanyak akan dipilih untuk menjadi pusat kelompok. Titik yang sudah dipilih menjadi pusat kelompok ini kemudian akan dikurangi densitasnya. Selanjutnya akan dipilih titik lain yang menjadi tetangga terbanyak untuk dijadikan pusat kelompok yang lain. Hal ini akan dilakukan berulang-ulang sampai semua titik teruji. Metode fuzzy subtractive clustering tergolong metode unsupervised clustering dimana jumlah pusat cluster tidak diketahui. Metode ini menggunakan data sebagai kandidat dari pusat cluster, sehingga beban komputasi tergantung dari jumlah data dan tidak bergantung dari
8 8 dimensi data. Jumlah pusat cluster yang dicari ditentukan melalui proses iterasi untuk mencari titik-titik dengan jumlah tetangga terbanyak. Setelah itu pusat cluster dikembalikan dari bentuk ternormalisasi ke bentuk semula. Start Proses Awal Masukkan jari-jari attribute data, Masukkan nilai maksimum dan minimum data yang boleh diinput Normalisasi data Output Defuzzyfikasi Cluster data dengan menggunakan subtractive clustering Hitung fire strength Denormalisasi pusat cluster Hitung fungsi keanggotaan Hitung Sigma Bentuk koefisien output fuzzy Normalisasi Derajat keanggotaan Hitung Derajat keanggotaan Membentuk FIS dengan Subtractive Clustering Penulis menggunakan Matlab sebagai alat bantu dalam mencari formula untuk menentukan nilai radius yang digunakan dalam pembuatan software di android. Adapun parameter yang digunakan adalah nilai jari-jari 0.5, nilai squash factor sebesar 1.25, nilai accept ratio sebesar 0.5 dan nilai rejectratio sebesar Dengan output pertama sebagai rekomendasi perawatan dan output kedua sebagai obat perawatan.
9 9 Tabel 4.1 Hasil Output dengan Menggunakan Subtractive Clustering Data ke- FIS dengan Subtractive Output Sebenarnya Clustering Output 1 Output 2 Output 1 Output Berdasarkan Tabel 4.1 terlihat bahwa output sebenarnya dari rekomendasi perawatan dan obat perawatan dengan perkiraan fuzzy subtractive clustering (FSC) tidak berbeda jauh dan bahkan dapat dikatakan persis sama.
FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING BERDASARKAN KEJADIAN BENCANA ALAM PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH
FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING BERDASARKAN KEJADIAN BENCANA ALAM PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH 1 Diah Safitri, 2 Rita Rahmawati, 3 Onny Kartika Hitasari 1,2,3 Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro
Lebih terperinciAPLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN OBAT PERAWATAN KULIT WAJAH BERBASIS ANDROID SKRIPSI. Oleh : Muhammad Imaduddin
APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENENTUKAN OBAT PERAWATAN KULIT WAJAH BERBASIS ANDROID SKRIPSI Oleh : Muhammad Imaduddin 0900814310 Arie Surya Chandra 1100005495 Denny Chancra 1200941286 Kelas : 07 PAT School
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kulit adalah lapisan terluar dari tubuh manusia dan merupakan anugerah yang tak ternilai dari Tuhan, kulit juga merupakan indera terbesar pada manusia. Kulit dapat
Lebih terperinciPENGENALAN POLA TIDAK TERBIMBING DENGAN METODE FUZZY SUBSTRACTIVE CLUSTERING
JURNAL LOGIC. VOL. 15. NO. 3. NOPEMBER 2015 188 PENGENALAN POLA TIDAK TERBIMBING DENGAN METODE FUZZY SUBSTRACTIVE CLUSTERING Putu Manik Prihatini Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bali Bukit Jimbaran,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI FUZZY CLUSTERING UNTUK PREDIKSI PEMILIHAN KETUA OSIS
Cogito Smart Journal/VOL. 1/NO. 1/DESEMBER 2015CCSSSN: 1978-1520 24 IMPLEMENTASI FUZZY CLUSTERING UNTUK PREDIKSI PEMILIHAN KETUA OSIS Intan Nur Farida 1, Yosia Septi Lestyaningtyas 2 1,2 Universitas Nusantara
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI DETEKSI JENIS KULIT WAJAH BERDASARKAN WARNA YCBCR DENGAN ALGORITMA FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING
i LAPORAN SKRIPSI DETEKSI JENIS KULIT WAJAH BERDASARKAN WARNA YCBCR DENGAN ALGORITMA FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING Oleh : Hilda Ilcham Handayani 2010-51-191 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT UNTUK
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman 967-975 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN
Lebih terperinciSISTEM PAKAR DIAGNOSIS JENIS JERAWAT PADA WAJAH MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS JENIS JERAWAT PADA WAJAH MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING Siti Hadianti 1, Helen Sastypratiwi, Anggi Srimurdianti Sukamto 3. 1,, 3 Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dapat mengalami gangguan kesehatan, tanpa mengenal usia, jenis kelamin, pekerjaan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kesehatan merupakan harta yang tak ternilai bagi manusia, sehingga manusia rela melakukan segala cara agar dapat menjaga kesehatan secara jasmani. Siapa saja
Lebih terperinciPenentuan Lokasi SMP Baru di Kabupaten Klungkung dengan Algoritma Fuzzy Subtractive Clustering
Penentuan Lokasi SMP Baru di Kabupaten Klungkung dengan Algoritma Fuzzy Subtractive Clustering I Gede Oka Artawan Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana, Bukit Jimbaran-Bali e-mail: artawanoka@ymail.com
Lebih terperinciSistem Pakar Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web
Sistem Pakar Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web Sri Yastita 1, Yohana Dewi Lulu 2, Rika Perdana Sari 3 Politeknik Caltex Riau e-mail yastitas@yahoo.com,ydlulu@gmail.com
Lebih terperinciJURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 2 NO. 1 SEPTEMBER 2010
PERBANDINGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) dan METODE NEAREST CLUSTER CLASSIFIER (NCC) DALAM PENGKLASIFIKASIAN KUALITAS BATIK TULIS Nesi Syafitri 1 ABSTRACT Various problem that are related to classification
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada saat ini, metode kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti: bisnis, militer, pendidikan, psikologi, permainan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada saat ini, metode kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti: bisnis, militer, pendidikan, psikologi, permainan
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Clustering, dapat diambil kesimpulan
BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Dari serangkaian uji coba dan analisa yang telah dilakukan pada aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Buku Perpustakaan STIKOM Surabaya Menggunakan Metode Fuzzy C-Means
Lebih terperinciMetode Simpleks dalam Bentuk Tabel (Simplex Method in Tabular Form) Materi Bahasan
Metode Simpleks dalam Bentuk Tabel (Simplex Method in Tabular Form) Kuliah 04 TI2231 Penelitian Operasional I 1 Materi Bahasan 1 Metode simpleks dalam bentuk tabel 2 Pemecahan untuk masalah minimisasi
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN TINGKAT PARTISIPASI PENDIDIKAN DI KABUPATEN BOYOLALI DENGAN FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING
digilib.uns.ac.id PENGELOMPOKAN TINGKAT PARTISIPASI PENDIDIKAN DI KABUPATEN BOYOLALI DENGAN FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING oleh YENNY YULIANTINI M0107067 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian
Lebih terperinciAplikasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Gangguan Pernafasan pada Anak Menggunakan Metode CF (Certainty Factor)
Jurnal Komputer Terapan Vol. 2, No. 2, November 2016, 159-168 159 Jurnal Politeknik Caltex Riau http://jurnal.pcr.ac.id Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Gangguan Pernafasan pada Anak Menggunakan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Rekayasa Perangkat Lunak Rekayasa perangkat lunak atau software engineering merupakan proses pemecahan problem yang dihadapi customer dengan pengembangan dan evolusi sistem perangkat
Lebih terperinciProses Pendiagnosaan Penyakit Menggunakan Logika Fuzzy Dengan Metode Mamdani
JURNAL SAINTIFIK VOL.3 NO. 2, JULI 2017 Proses Pendiagnosaan Penyakit Menggunakan Logika Fuzzy Dengan Metode Mamdani Darmawati Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sulawesi Barat; e-mail: dharmawangs89@gmail.com
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 terperinciKLASIFIKASI DATA MULTIDIMENSI MENGGUNAKAN SUBTRACTIVE CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHTBOR
KLASIFIKASI DATA MULTIDIMENSI MENGGUNAKAN SUBTRACTIVE CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHTBOR (Classification Multidimension Data Using Subtractive Clustering and K-Nearest Neightbor) Nur Wakhidah Fakultas
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM PAKAR BERBASIS FUZZY LOGIC SUGENO UNTUK MENENTUKAN PENYAKIT HEPATITIS A, B, DAN C
PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM PAKAR BERBASIS FUZZY LOGIC SUGENO UNTUK MENENTUKAN PENYAKIT HEPATITIS A, B, DAN C Disusun oleh Arga Kurniawan Susanto (0622009) Jurusan, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. komputer adalah internet atau International Networking merupakan sarana
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Dewasa ini, perkembangan teknologi komputer mengalami kemajuan yang sangat pesat. Salah satu sarana pendukung dalam kemajuan teknologi komputer adalah internet
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci: Sistem Pakar, Pembelajaran Mesin, Weka, Support Vector Machine, Regresi Logistik, Demam Berdarah, Malaria, Typhus
ABSTRAK Salah satu hal menantang dalam pengaplikasian teknologi informasi, khususnya pada bidang kedokteran, adalah untuk mendeteksi penyakit-penyakit yang mirip melalui gejala-gejala umum. Kasus yang
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TBC (TUBERCULOSIS) PADA ANAK SKRIPSI AGUSTINA ERNARIA MANURUNG
PERANCANGAN SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TBC (TUBERCULOSIS) PADA ANAK SKRIPSI AGUSTINA ERNARIA MANURUNG 041401067 PROGRAM STUDI STRATA 1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sebagian besar aplikasi atau sistem informasi dibangun tanpa integrasi dengan sistem pakar atau sistem cerdas yang dapat membantu dalam pengolahan data dan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perawatan wajah atau skin care treatment merupakan usaha dalam memelihara dan memperbaiki kesehatan, keindahan serta menjaga keremajaan kulit wajah. Perawatan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Hepatitis adalah penyakit yang terjadi akibat adanya perandangan pada hati (liver). Penyebab hepatitis yaitu virus dan non virus (obat-obatan, obat tradisional seperti
Lebih terperinciSISTEM PENENTUAN KANDIDAT KETUA KARANG TARUNA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC
SISTEM PENENTUAN KANDIDAT KETUA KARANG TARUNA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC ( STUDY KASUS : KARANG TARUNA DESA PUHJARAK ) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
61 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis 3.1.1 Analisis Permasalahan Proses Segmentasi citra dapat dilakukan dengan berbagai cara, antara lain dengan metode konvensional secara statistik maupun
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Tahapan implementasi bertujuan untuk menerapkan sistem yang telah dibangun berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan. Pengujian diawali dengan proses integrasi antara
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam kehidupan sehari-hari, setiap manusia selalu mendambakan tubuh yang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam kehidupan sehari-hari, setiap manusia selalu mendambakan tubuh yang sehat dan bugar. Hal tersebut disebabkan karena permasalahan kesehatan adalah hal
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Nyamuk merupakan penyebab dan pembawa beberapa jenis penyakit seperti
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Nyamuk merupakan penyebab dan pembawa beberapa jenis penyakit seperti malaria, demam berdarah (Dengue Haemorrhagic Fever), chikungunya, kaki gajah (filariasi)
Lebih terperinciPemilihan Minat Topik Tugas Akhir Menggunakan Metode Fuzzy C-Means
ISSN: 2089-3787 527 Pemilihan Minat Topik Tugas Akhir Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Yulia Yudihartanti, Sudiyanur Hidayatullah STMIK Banjarbaru Jl. A. Yani Km. 33 Banjarbaru, 0511(4782881) e-mail: yuliaydh@yahoo.co.id,
Lebih terperinciSPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ
SPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ P.A Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Kampus 3 UAD, Jl. Prof. Soepomo rochmahdyah@yahoo.com Abstrak Perkembangan teknologi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dada, sesak nafas, berdebar-debar (Notoatmodjo, 2007:303).
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Diperkirakan 17,5 juta orang meninggal akibat penyakit kardiovaskular pada tahun 2012, yang mewakili 31% dari semua kematian di dunia. Dari kematian ini, diperkirakan
Lebih terperinciAPLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK PERTOLONGAN PERTAMA MENDIAGNOSA DEMAM Shela Shelina Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100 Pondok Cina, Depok 164
EXPERT SYSTEM APPLICATION FOR FIRST AID DIAGNOSE FEVER Shela Shelina Undergraduate Program, Information Systems Gunadarma University http://www.gunadarma.ac.id Keywords: Expert System, General Disease
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan perangkat keras dan perangkat lunak di era ini sangat mempengaruhi pola pemakaian komputer. Komputer dapat di program seolah-olah seperti manusia. Salah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Thyroid adalah kelenjar endokrin manusia berbentuk menyerupai kupu-kupu yang terletak di bagian leher. Namun, kelenjar kecil yang memiliki fungsi yang signifikan bagi
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN PERAWATAN KULIT BERDASARKAN JENISNYA
IMPLEMENTASI METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN PERAWATAN KULIT BERDASARKAN JENISNYA Citra Wiguna Universitas Dian Nuswantoro Email : ciwiezz@gmail.com ABSTRACT Skin is an essential
Lebih terperinciIMPLEMENTASI FUZZY TSUKAMOTO DALAM PENENTUAN KESESUAIAN LAHAN UNTUK TANAMAN KARET DAN KELAPA SAWIT
IMPLEMENTASI FUZZY TSUKAMOTO DALAM PENENTUAN KESESUAIAN LAHAN UNTUK TANAMAN KARET DAN KELAPA SAWIT Maya Yusida 1, Dwi Kartini 2, Andi Farmadi 3, Radityo Adi Nugroho 4, Muliadi 5 123Prodi Ilmu Komputer
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT GIGI PADA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
LAPORAN SKRIPSI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT GIGI PADA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Oleh : MARIA ULFA 2009 51 059 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT UNTUK MEMPEROLEH
Lebih terperinciMADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS.
MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS. Henry Wibowo S Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas
Lebih terperinciBAB III ANALISIS SISTEM
BAB III ANALISIS SISTEM 3.1 Analisis Masalah Wajah merupakan salah satu poin penting dari seseorang yang sering kali mendapat perhatian utama, mulai dari bagian mata, hidung, mulut, dan kulit. Khusus pada
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit gigi merupakan salah satu penyakit yang dapat menyerang semua orang, namun di sisi lain jumlah dokter gigi di Indonesia masih sangat sedikit
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. A. Aplikasi Fuzzy Logic untuk Menilai Kolektibilitas Anggota Sebagai. Pertimbangan Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit
BAB IV PEMBAHASAN A. Aplikasi Fuzzy Logic untuk Menilai Kolektibilitas Anggota Sebagai Pertimbangan Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Aplikasi fuzzy logic untuk pengambilan keputusan pemberian kredit
Lebih terperinciRANCANGAN SISTEM PAKAR DENGAN METODE FORWARD CHAINING DAN HETEROASSOCOATIVE MEMORY UNTUK MENDETEKSI TINGKAT DEPRESI SESEORANG
RANCANGAN SISTEM PAKAR DENGAN METODE FORWARD CHAINING DAN HETEROASSOCOATIVE MEMORY UNTUK MENDETEKSI TINGKAT DEPRESI SESEORANG Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen tetap STIKOM Dinamika Bangsa Jambi Abstrak Depresi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berlebihan atau perkembangan tidak terkontrol dari sel-sel (jaringan)
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kanker payudara adalah suatu penyakit dimana terjadi pertumbuhan berlebihan atau perkembangan tidak terkontrol dari sel-sel (jaringan) payudara, hal ini bisa terjadi
Lebih terperinciBreak Even Point Estimation Using Fuzzy Cluster(FCM)
Break Even Point Estimation Using Fuzzy Cluster(FCM) Stefant Cristian, Kartina Diah Kusuma W, S.T., Dadang Syarif SS, S.Si, M.Sc. Politeknik Caltex Riau Jl. Umban Sari No. 1, Phone: 0761-53939, Fax: 0761-554224
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI
SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya 2016 p-issn : ; e-issn :
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 PENGELOMPOKAN PERSENTASE PENDUDUK BERUMUR 15 TAHUN KE ATAS MENURUT KABUPATEN/KOTA DAN PENDIDIKAN TERTINGGI
Lebih terperinciESTIMASI TINGKAT BI RATE
ESTIMASI TINGKAT BI RATE BERDASARKAN FAKTOR NILAI TUKAR(KURS USD/RP), JUB, INFLASI, IHSG DAN PDB MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Disusun oleh: Nama : AKHMAD KAHFI NPM :
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Case Based Reasoning
Rancang Bangun Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Case Based Reasoning Diki Andita Kusuma 1, Chairani 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika, IBI Darmajaya 1,2 Jl. A. Pagar Alam,
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS Fitrah Rumaisa, S.T., Tanti Nurafianti Universitas Widyatama, Jl. Cikutra
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Penelitian Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 14, terdiri dari tahap identifikasi masalah, pengumpulan dan praproses data, pemodelan
Lebih terperinciPenerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Dalam Memprediksi Volume Pemakaian Air Bersih
Penerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Dalam Memprediksi Volume Pemakaian Air Bersih Niska Ramadani Dosen Universitas Dehasen Bengkulu niskaramadani@gmail.com ABSTRAK Pertumbuhan penduduk harus
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dari ilmu komputer, yaitu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Artificial
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Sistem pakar mulai dikembangkan oleh para pakar komputer kecerdasan buatan, para pakar di bidang tertentu, para pakar bahasa dan para psikolog yang berhubungan dengan
Lebih terperinciMetode Deffuzifikasi Mean of Maximum (MOM) Kolik Gas (Tympani) Kolik Twisted gut Kolik Impaksi METODE PENELITIAN Kerangka Pemikiran
Metode Deffuzifikasi Mean of Maximum (MOM) Salah satu metode deffuzifikasi adalah Mean of Maximum. Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai rata-rata domain yang memiliki nilai
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY C-MEANS DAN FUZZY SUBSTRACTIVE CLUSTERING PADA DESA DAN KELURAHAN DI KABUPATEN JEMBER BERDASARKAN INDIKATOR KEMISKINAN SKRIPSI
PENERAPAN FUZZY C-MEANS DAN FUZZY SUBSTRACTIVE CLUSTERING PADA DESA DAN KELURAHAN DI KABUPATEN JEMBER BERDASARKAN INDIKATOR KEMISKINAN SKRIPSI Oleh Marsha Agnesya Sari Devi NIM 101810101051 JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi semakin pesat, sehingga berpengaruh juga dalam ilmu kedokteran. Hal ini terbukti dengan hadirnya House of Beauty Centre yang cukup diminati
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sebuah aplikasi berupa Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) mulai dikembangkan pada tahun 1970. Decision Support Sistem (DSS) dengan
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. masukan (input) yang digunakan dalam mengembangkan Fuzzy Inference System seperti yang disajikan pada Gambar 10 berikut :
Penentuan perangkat keras dan perangkat lunak yang akan digunakan untuk mengembangkan sistem Perangkat keras (hardware) Perangkat keras yang digunakan pada saat pengembangan sistem adalah komputer dengan
Lebih terperinciProsiding Seminar Sains dan Teknologi FMIPA Unmul Vol. 1 No. 2 Desember 2015, Samarinda, Indonesia ISBN :
Clustering Data Status Tugas Belajar Dan Ijin Belajar Menggunakan Metode Fuzzy C-Means (Studi Kasus : Di Lingkungan Pemerintah Provinsi Kalimantan Timur) Fevin Triyas Rantika 1, Indah Fitri Astuti, M.Cs
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini, jumlah penderita dan tingkat kematian akibat penyakit paru-paru semakin mengkhawatirkan. Forum Masyarakat Respiratory Internasional (FIRS) mengungkapkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Segala bentuk teknologi dan pengetahuan semakin menunjukan perkembangannya. Hal tersebut akan berdampak pada pembangunan, khususnya di bidang perangkat lunak, membuat
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Penelitian yang dilaksanakan adalah penelitian eksperimen, yaitu melakukan implementasi algoritma Fuzzy C-Means dalam pengelompokan berdasarkan data
Lebih terperinciSISTEM CERDAS DIAGNOSA PENYAKIT AYAM
SISTEM CERDAS DIAGNOSA PENYAKIT AYAM PRASETYO ADHY PRABOWO Program Studi Ilmu Komputer, FIK Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula I No. 5-11, Semarang, 50131 Abstrak : Seiring perkembangan tekhnologi,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketersediaan dokter ahli dan tenaga medis relatif masih kurang khususnya di daerah-daerah pelosok dan terpencil. Hal ini membuat masyarakat mengalami kesulitan dalam
Lebih terperinciSISTEM PAKAR DIAGNOSA DINI GANGGUAN PADA SISTEM REPRODUKSI PRIA
SISTEM PAKAR DIAGNOSA DINI GANGGUAN PADA SISTEM REPRODUKSI PRIA Rapael Pamungkas Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang Jl. Nakula I No. 5-11 Semarang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat berdampak pada terjadinya penurunan substansial dalam biaya penyimpanan data, peningkatan pesat
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. 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 terperinciAPLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KULIT SAPI BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KULIT SAPI BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Hady Kurniawan Teknik Informatika STMIK ATMA LUHUR PANGKALPINANG Jl. Jend. Sudirman Selindung
Lebih terperinciPERANCANGAN PROGRAM SISTEM PAKAR BERBASISKAN WEB UNTUK REHABILITASI MEDIK PENDERITA SKOLIOSIS
PERANCANGAN PROGRAM SISTEM PAKAR BERBASISKAN WEB UNTUK REHABILITASI MEDIK PENDERITA SKOLIOSIS Vita Megawati 1 ; Djunaidy Santoso 2 1 Mahasiswi Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Analisa sistem pada yang berjalan bertujuan untuk mengidentifikasi serta melakukan evaluasi terhadap Mendiagnosa Penyakit Akromegali Dengan Metode
Lebih terperinciBreak Even Point Estimation Using Fuzzy Cluster(FCM)
SNTIKI III 2011 ISSN : 2085-9902 1 Break Even Point Estimation Using Fuzzy Cluster(FCM) Stefant Cristian, Kartina Diah Kusuma W, S.T., Dadang Syarif SS, S.Si, M.Sc. Politeknik Caltex Riau Jl. Umban Sari
Lebih terperinciREVIEW JURNAL DIAGNOSA PENYAKIT GIGI DAN MULUT NAMA KELOMPOK : TOSHI. Nama Anggota :
REVIEW JURNAL DIAGNOSA PENYAKIT GIGI DAN MULUT NAMA KELOMPOK : TOSHI Nama Anggota : Desi Wulandari Ratih Dewi S (1441177004122) (1441177004054) Lidiana Syahrul Rivan Yulian P (1441177004048) (1441177004243)
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Demam Typhoid dan Demam Berdarah Dengue dengan Metode Forward Chaining
Rancang Bangun Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Demam Typhoid dan Demam Berdarah Dengue dengan Metode Forward Chaining Benny Wijaya, Maria Irmina Prasetiyowati Program Studi Teknik Informatika, Universitas
Lebih terperinciFuzzy Clustering. Logika Fuzzy
Fuzzy Clustering Logika Fuzzy Misalkan sistem uzzy dengan dua input dan output; input terdiri atas dan, outputnya y Fungsi keanggotaan dapat berbentuk: Gaussian Segitiga Bentuk lain Fungsi Gaussian i :
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Pengantar
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Pengantar Dewasa ini segala sesuatu berkembang dengan cepat, termasuk juga perkembangan di bidang ilmu tentang komputer. Kemajuan teknologi komputer dan perkembangannya yang pesat,
Lebih terperinciKARTIKA HITASARI NIM : JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG
PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN ANGKA PARTISIPASI PENDIDIKAN JENJANG SMA/MA/PAKET C DENGAN FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING SKRIPSI Oleh: ONNY KARTIKA HITASARI NIM : 24010210120026
Lebih terperinciSistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Kucing Menggunakan Metode Backward Chaining
Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Kucing Menggunakan Metode Backward Chaining Mardiah Fadhli Politeknik Caltex Riau Jl. Umbansari No.1, telp/fax: 0761 53939/0761 554224 e-mail: rika@pcr.ac.id Abstrak
Lebih terperinciANALISA DAN IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA HASIL KLASTERISASI ALGORITMA FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING
ANALISA DAN IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA HASIL KLASTERISASI ALGORITMA FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING Hendrik Puasa Riyanto¹, Ririn Dwi Agustin², Tjokorda Agung Budi Wirayuda³ ¹Teknik Informatika,,
Lebih terperinciSistem Pakar Untuk Mengetahui Gangguan Depresi Mayor Dengan Menggunakan Faktor Kepastian
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Sistem Pakar Untuk Mengetahui Gangguan Depresi Mayor Dengan Menggunakan Faktor Kepastian Aninda Astuti 1), Kusrini 2)
Lebih terperinciSISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Ahyuna 1), Komang Aryasa 2) 1), 2) Jurusan Teknik Informatika, STMIK Dipanegara Makassar 3) Jl. Perintis
Lebih terperinciAPLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT DALAM PADA MANUSIA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT DALAM PADA MANUSIA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING 1 Diah Malis Oktaviani (0089), 2 Tita Puspitasari (0365) Program Studi Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinciPENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT (STUDI KASUS : PT. AMAL TANI PERKEBUNAN TANJUNG PUTRI BAHOROK)
PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT (STUDI KASUS : PT. AMAL TANI PERKEBUNAN TANJUNG PUTRI BAHOROK) Andrian Juliansyah ( 1011287) Mahasiswa Program Studi Teknik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. keluhan tersebut dapat hilang dengan sendirinya. Tentunya keluhan tersebut
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Mata merupakan indra yang paling penting dan sensitif dalam kehidupan manusia. Sering kali kita mengabaikan keluhan pada penglihatan dan menganggap keluhan tersebut
Lebih terperinciRancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar untuk Menangani Masalah Kecantikan pada Wajah Menggunakan Metode Decision Tree
Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar untuk Menangani Masalah Kecantikan pada Wajah Menggunakan Metode Decision Tree Stefanie Sirapanji, Seng Hansun Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. mengembangkan sistem pendukung keputusan yang cepat, akurat, handal dan
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi informasi yang semakin cepat dan persaingan yang semakin global saat ini, menuntut setiap individu masyarakat untuk mampu mengembangkan sistem
Lebih terperinci1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang
1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang Diabetes mellitus adalah suatu penyakit dimana kadar glukosa (gula sederhana) di dalam darah tinggi karena tubuh tidak dapat melepaskan atau menggunakan insulin secara
Lebih terperinciBAB VI. DUALITAS DAN ANALISIS POSTOPTIMAL
BAB VI. DUALITAS DAN ANALISIS POSTOPTIMAL HUBUNGAN PRIMAL-DUAL Dual adalah permasalahan PL yang diturunkan secara matematik dari primal PL tertentu. Setiap permasalahan primal selalu mempunyai pasangan
Lebih terperinciANALISIS KINERJA ALGORITMA CLUSTERING FUZZY TSUKAMOTO DENGAN FUZZY C-MEANS
ANALISIS KINERJA ALGORITMA CLUSTERING FUZZY TSUKAMOTO DENGAN FUZZY C-MEANS Iin Parlina1, Prof.Herman Mawengkang2, Dr.Syahril Efendi, S.Si, M.IT3 Magister Teknik Informatika, Universitas Sumatera Utara
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Penelitian Metodologi penelitian digunakan sebagai pedoman dalam pelaksanaan penelitian agar hasil yang dicapai tidak menyimpang dari tujuan yang telah dilakukan
Lebih terperinciHARYO WICAKSONO
PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT SECARA ONLINE SKRIPSI Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Jenjang Strata Satu (S1) Pada Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciJARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NAIVE BAYES UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT GAGAL GINJAL DI RSUD Dr. ADHYATMA TUGUREJO SEMARANG
JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN NAIVE BAYES UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT GAGAL GINJAL DI RSUD Dr. ADHYATMA TUGUREJO SEMARANG Yudi Setyawan 1 *, Zulfikar Adi Nugroho 2 1,2 Prodi Statistika, Fakultas Sains Terapan,
Lebih terperinciSISTEM PAKAR PENYAKIT MATA GLAUKOMA DENGAN METODE BREADTH-FIRST SEARCH (BFS) DAN FUZZY TSUKAMOTO
SISTEM PAKAR PENYAKIT MATA GLAUKOMA DENGAN METODE BREADTH-FIRST SEARCH (BFS) DAN FUZZY TSUKAMOTO Sulthan Noor Ridha 1, Andi Farmadi 2, Dwi Kartini 3 123 Prodi Ilmu Komputer FMIPA ULM Jl. A. Yani Km 36
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Saat ini komputer merupakan perangkat yang sangat membantu pekerjaan manusia bahkan hampir semua bidang memanfaatkan komputer. Begitu pula halnya dalam dunia medis,
Lebih terperinci