PENERAPAN CASE BASED REASONING DALAM MENDUKUNG PENYELESAIAN KASUS
|
|
- Suhendra Sudirman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENERAPAN CASE BASED REASONING DALAM MENDUKUNG PENYELESAIAN KASUS Emha Taufiq Luthfi STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl. Ring Road Utara Condong Catur Depok Sleman Yogyakarta emha_tl@yahoo.com ABSTRAKSI Rule Based System dengan database konvensional memiliki kekurangan dalam mendukung penyelesaian kasus/permasalahan yang bersifat samar atau dengan level kemiripan yang tidak 100% terhadap informasi tersimpan. Untuk itu diperlukan sistem yang lebih fleksibel yang dapat mendukung hal tersebut. Dalam tulisan ini diterapkan model Case Based Reasoning dengan Algoritma Nearest Neighbor untuk mendukung penyelesaian kasus/permasalahan berdasar kasus/permasalahan terdahulu yang telah diketahui statusnya. Kata Kunci : Case Based Reasoning, Nearest Neighbor 1. PENDAHULUAN Tehnologi database sepertinya tampak ideal dalam proses pencarian solusi yang diketahui untuk suatu masalah. Database dapat menyimpan informasi dengan jumlah besar, menjaga relasi antar item dan mengakses informasi dengan cepat. Akan tetapi tidak sesederhana itu. Untuk dapat mengambil solusi yang tepat, harus diidentifikasi apa permasalahannya. Hal tersebutlah yang belum sepenuhnya dapat dilakukan dengan sistem database konvensional. Untuk mengenali masalah dengan tepat dan selanjutnya mengetahui solusinya, harus dilakukan pengecekan kemiripan permasalahan baru yang muncul dengan permasalahan yang terdapat di database. Permasalahan nyata yang muncul seringkali sangat kompleks dengan berbagai faktor, sehingga permasalahan yang muncul tidak sama persis dengan permasalahan yang telah tersimpan
2 dalam database. Database sangat bagus dalam pencarian informasi yang memiliki kesamaan akan tetapi memiliki kekurangan untuk pencarian informasi yang memiliki kemiripan atau bernilai samar. Dalam kasus tersebut dibutuhkan metode pencarian yang lebih fleksibel dengan kemampuan (1) Memberikan fleksibilitas dalam mendeskripsikan permasalahan yang dilihat, bahkan menggunakan bahasa yang natural, (2) Mencari permasalahan/ informasi yang memiliki dekripsi mirip dalam database atau bahkan sekumpulan permasalahan/informasi yang mirip, (3) Menanyakan beberapa pertanyaan untuk mengkonfirmasikan permasalahan yang mirip atau fokus pada yang paling mirip, (4) Memberikan solusi dikenali berdasar permasalahan yang paling mirip (5) Mengadaptasikan solusi dengan permasalahan yang baru. Keseluruhan kemampuan yang diharapkan tersebut merupakan karakteristik dari Case Based Reasoning (CBR) yang membedakan dengan model Rule Based System. 2. LANDASAN TEORI Case Based Reasoning (CBR) suatu model penalaran yang penggabungkan pemecahan masalah, pemahaman dan pembelajaran serta memadukan keseluruhannya dengan pemrosesan memori. Tugas tersebut dilakukan dengan memanfaatkan kasus yang pernah dialami oleh sistem, yang mana kasus merupakan pengetahuan dalam konteks tertentu yang mewakili suatu pengalaman yang menjadi dasar pembelajaran untuk mencapai tujuan sistem [1]. Atau dalam definisi lain CBR merupakan metode pemecahan masalah/kasus baru dengan melakukan adaptasi terhadap metode yang digunakan untuk memecahkan masalah/kasus lama [2]. Alur proses CBR dalam memecahkan masalah didefinisikan dalam 4 langkah RE, yaitu [2] : 1. REtrive, mengambil masalah/kasus yang paling serupa. 2. REuse, menggunakan kembali masalah/kasus untuk mencoba memecahkan masalah/kasus. 3. REvise, merevisi solusi yang diajukan jika perlukan.
3 4. REtain, mempertahankan/menyimpan solusi baru sebagai bagian dari masalah/kasus baru. Problem Retrieve Retain Case base R e u s e Revise Confirmed solution Proposed solution Gambar 1 Alur Proses CBR Masalah/kasus baru akan dicocokkan dengan kasus-kasus dalam CBR sistem, dan satu atau lebih kasus serupa yang akan diambil. Solusi yang disarankan berdasar kasus yang serupa kemudian digunakan dan diujikan terhadap kasus baru. Kecuali jika kasus disarankan sangat cocok dengan kasus baru, maka kemungkinan akan diperlukan revisi terhadap solusi, dan menghasilkan kasus baru untuk dipertahankan/disimpan. Keseluruhan proses CBR tersebut dijalankan tanpa intervensi manusia atau dengan kata lain secara otomatis.
4 Contoh proses CBR adalah dalam proses persetujuan pemberian pinjaman kepada seseorang oleh bank. Pihak bank harus memastikan untuk tidak meminjamkan uang kepada orang yang tidak akan bisa mengembalikan. Keputusan harus dibuat hati-hati karena bank mengambil keuntungan dari bunga pembayaran pinjaman. Salah satu cara untuk pemecahan masalah tersebut adalah dengan membandingkan permohonan pinjaman baru dengan permohonanpermohonan pinjaman sebelumnya. Jika kondisi permohonan sama dengan permohonan sebelumnya yang berjalan baik, maka permohonan akan disetujui. Sebaliknya jika permohonan serupa dengan permohonan sebelumnya yang gagal, maka permohonan akan ditolak. Proses yang dilakukan untuk kasus tersebut kemungkinan adalah : 1. Pihak bank mencari dalam permohonan sebelumnya dan menaksir kesamaan dengan pemohonan baru. 2. Pihak bank akan memberikan kesimpulan berdasar pinjaman sebelumnya yang paling mirip dan dapat dibandingkan 3. Pihak bank kemungkinan harus melakukan penyesuaian terhadap perubahan kondisi kasus lama dengan kondisi saat ini. 4. Jika permohonan disetujui, pihak bank akan memantau dan mencatat proses pinjaman untuk kebutuhan mendatang. Proses dalam CBR dapat menggunakan berbagai teknik, diantaranya adalah algoritma nearest neighbor. Nearest Neighbor menghitung tingkat kemiripan (jarak) suatu kasus terhadap kasus lain berdasarkan beberapa atribut yang didefinisikan berdasar pembobotan tertentu dan kemudian tingkat kemiripan (jarak) dari keseluruhan atribut akan dijumlahkan. Nearest Neighbor didefinsikan berdasar bersamaan sebagai berikut [2] :
5 T S n i f w : Kasus target / baru : Kasus sumber / lama / pembanding : Jumlah atribut dalam setiap kasus : Atribut individu dari 1 sampai n : Fungsi kemiripan untuk atribut I dalam kasus T dan S : Bobot atribut i 3. PENGEMBANGAN APLIKASI 3.1. Perancangan Mulai Ambil data kasus lama Konfigurasi Bobot Atribut Input Data Kasus Baru Hitung Level Kemiripan Kasus Baru dengan data kasuskasus lama Cari Kasus Lama dengan level kemiripan terkecil dan tampilkan Selesai Gambar 2 Flowchart CBR dirancang
6 3.2. Pengkodean package cbr1; public class CBR1GUI extends javax.swing.jframe { // data sekunder - kasus pinjaman String []atributdatakasus = {"status","jml pinjaman","status peminjam","pembayaran"; Object [][]datakasus = { {"good", 2000, "salaried", 200, {"very bad", 4000, "salaried", 600, {"very good", 3000, "waged", 300, {"bad", 1500, "salaried", 400; Object []kasusbaru = {3500,"salaried",400; Object []bobotatribut = {4, 2.5, 3.5; /** Creates new form CBR1GUI */ public CBR1GUI() { initcomponents(); setsize(700, 400); CBR(); public void CBR() { /** konversikan * salaried = 2 * waged = 1 */ for (int j=0;j<atributdatakasus.length;j++) { txtdatapinjaman.append(atributdatakasus[j] +"\t"); String ldatapinjaman = "\n"; for (int i=0;i<datakasus.length;i++) { for (int j=0;j<atributdatakasus.length;j++) { ldatapinjaman += datakasus[i][j] + "\t"; if (j==2) ldatapinjaman += "\t"; txtdatapinjaman.append(ldatapinjaman);
7 ldatapinjaman = "\n"; datakasus[i][2] = (datakasus[i][2].tostring().trim().equals("salaried")? 2 : 1); void proses() { // ambil input baru kasusbaru[0] = txtinputjmlpinjaman.gettext(); kasusbaru[1] = cbinputstatuspeminjam.getmodel().getselecteditem().tostri ng(); kasusbaru[1] = (kasusbaru[1].tostring().trim().equals("salaried")? 2 : 1); kasusbaru[2] = txtinputpembayaran.gettext(); bobotatribut[0] = txtbobotjmlpinjaman.gettext(); bobotatribut[1] = txtbobotstatuspeminjam.gettext(); bobotatribut[2] = txtbobotpembayaran.gettext(); // hitung double []jarak = new double[datakasus.length]; for (int i=0;i<datakasus.length;i++) { jarak[i] = 0; for (int j=1;j<=3;j++) { jarak[i] += (Math.abs(Double.parseDouble(kasusBaru[j-1].toString()) - Double.parseDouble(dataKasus[i][j].toString())) * Double.parseDouble(bobotAtribut[j-1].toString())); // cari jarak terkecil txthasil.settext(""); int idxterkecil = 0; for (int i=0;i<jarak.length;i++) { txthasil.append("jarak kasus baru dengan kasus ke-" + (i + 1) + " adalah " + jarak[i] + "\n");
8 for (int j=i+1;j<jarak.length;j++) { idxterkecil = (jarak[i]<jarak[j]? i: j); txthasil.append("\n"); txthasil.append("jarak terkecil kasus baru dengan kasus ke-" + (idxterkecil + 1) + " yaitu " + jarak[idxterkecil]); txthasil.append("\n"); txthasil.append("dengan status pinjaman kasus lama (kasus ke-"+ (idxterkecil + 1) +") : " + datakasus[idxterkecil][0]); private void btnprosesactionperformed (java.awt.event.actionevent evt) { proses(); public static void main(string args[]) { new CBR1GUI().setVisible(true); 4. HASIL Gambar 3 Data Pinjaman
9 Gambar 4 Konfigurasi Bobot dan Input Data Pinjaman Baru Gambar 5 Hasil Proses : Level Kemiripan Kasus Baru Dengan menganalisa data hasil CBR, pihak bank memiliki acuan untuk pengambilan keputusan persetujuan terhadap pinjaman baru. Yaitu bahwa untuk kondisi pinjaman serupa pada kasus yang terdahulu didapatkan kondisi pinjaman adalah sangat baik (very good) sehingga kemungkinan pinjaman baru dapat direkomendasikan untuk disetujui.
10 5. KESIMPULAN CBR merupakan proses penalaran terhadap suatu kasus dengan memanfaatkan memori terhadap kasus serupa yang terdahulu. Dalam percobaan dibuktikan penggunaan CBR dengan algoritma nearest neighbor untuk mencari level kedekatan data kasus baru dengan datadata kasus lama untuk di acuan pengambilan keputusan terhadap kasus baru. 6. DAFTAR PUSTAKA [1] Sankar, K.P dan Simon, C.K, 2004, Foundation Of Soft Case- Based Reasoning, Wiley Publishing, New Jersey [2] Watson, I.D, 1997, Applying Case-Based Reasoning: Technique for Enterprise Systems, Morgan Kaufmann Publishing, San Francisco
SISTEM PAKAR PERTUMBUHAN BALITA BERBASIS WEB DENGAN METODE CASE BASED REASONING
ISSN : 2338-4018 SISTEM PAKAR PERTUMBUHAN BALITA BERBASIS WEB DENGAN METODE CASE BASED REASONING Mukhammad Shaid (sahid48@gmail.com) Wawan Laksito YS (wlaksito@yahoo.com) Yustina Retno Utami (yustina.retno@gmail.com)
Lebih terperinciRANCANGAN CASE-BASED REASONING MENGGUNAKAN SORENSON COEFFICIENT
RANCANGAN CASE-BASED REASONING MENGGUNAKAN SORENSON COEFFICIENT Murien Nugraheni Program Studi Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Jl. Prof. Dr. Soepomo, S.H., Warungboto, Janturan,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI CASE BASED REASONING UNTUK SISTEM DIAGNOSIS PENYAKIT ANJING
IMPLEMENTASI CASE BASED REASONING UNTUK SISTEM DIAGNOSIS PENYAKIT ANJING Fransica Octaviani S. (1) Joko Purwadi (2) Rosa Delima (3) foctas@yahoo.com jokop@ukdw.ac.id rosa@ukdw.ac.id Abstraksi Penalaran
Lebih terperinciVol.17 No.2. Agustus 2015 Jurnal Momentum ISSN : X CASED BASED REASONING UNTUK PEMILIHAN KEGIATAN ORGANISASI MAHASISWA
CASED BASED REASONING UNTUK PEMILIHAN KEGIATAN ORGANISASI MAHASISWA Oleh: Arif Rohmadi* *)Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Gadjah Mada Abstrak Organisasi
Lebih terperinciFungsi Similaritas Pada Sistem Berbasis Kasus Penyelesaian Masalah Akademik Mahasiswa
Fungsi Similaritas Pada Sistem Berbasis Kasus Penyelesaian Masalah Akademik Mahasiswa Syaiful Hendra, Sri Kusumadewi 2 Jurusan Teknik Informatika STMIK Adhi Guna Jl. Undata No. 3 Palu Sulawesi Tengah Indonesia
Lebih terperinciPENALARAN BERBASIS KASUS UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT BUSUK BUAH PADA TANAMAN KAKAO DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYESIAN
PENALARAN BERBASIS KASUS UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT BUSUK BUAH PADA TANAMAN KAKAO DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYESIAN Achmad Lukman Teknik Komputer, STMIK EL RAHMA Yogyakarta e-mail: mecaman@gmail.com,
Lebih terperinciDIAGNOSIS KERUSAKAN KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE SIMILARITY JACCARD COEFFICIENT
Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 2, (2017) 40 DIAGNOSIS KERUSAKAN KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE SIMILARITY JACCARD COEFFICIENT Annisa 1, Tursina 2, Helen Sasty Pratiwi 3 Program
Lebih terperinciCase-Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit Respirologi Anak Menggunakan Similaritas Simple Mathcing Coefficient
17 Case-Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit Respirologi Anak Menggunakan Similaritas Simple Mathcing Coefficient Tursina Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Ahmad
Lebih terperinciSISTEM BERBASIS KASUS UNTUK PENANGANAN MAHASISWA BERMASALAH (STUDI KASUS : TEKNIK INFORMATIKA UII)
SISTEM BERBASIS KASUS UNTUK PENANGANAN MAHASISWA BERMASALAH (STUDI KASUS : TEKNIK INFORMATIKA UII) Chanifah Indah Ratnasari Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas Islam Indonesia
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PENEMPATAN KERJA MENGGUNAKAN CASE BASED REASONING (STUDI KASUS PADA ALUMNI STIKI MALANG)
SISTEM INFORMASI PENEMPATAN KERJA MENGGUNAKAN CASE BASED REASONING (STUDI KASUS PADA ALUMNI STIKI MALANG) Setiabudi Sakaria, Joshua Adriel Favian Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Informatika
Lebih terperinciPenerapan Case Based Reasoning (CBR) untuk Mendiagnosa Jenis Pecandu Narkoba
Penerapan Case Based Reasoning (CBR) untuk Mendiagnosa Jenis Pecandu Narkoba Andik Adi Suryanto 1, Imron Rosyidi 2, Miftahul Ulum 3, Adi Wendra 4 1,2,3,4 Jurusan Teknik Informatika, FT, Universitas PGRI
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE NEAREST NEIGHBOR DAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MENGANALISIS KEMUNGKINAN PENGUNDURAN DIRI CALON MAHASISWA DI STMIK AMIKOM YOGYAKARTA
PERBANDINGAN METODE NEAREST NEIGHBOR DAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MENGANALISIS KEMUNGKINAN PENGUNDURAN DIRI CALON MAHASISWA DI STMIK AMIKOM YOGYAKARTA Kusrini 1, Sri Hartati 2, Retantyo Wardoyo 3, Agus Harjoko
Lebih terperinciPENALARAN BERBASIS KASUS UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT LEUKEMIA
PENALARAN BERBASIS KASUS UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT LEUKEMIA Agus Sasmito Aribowo 1), Siti Khomsah 2) 1) Jurusan Teknik Informatika UPN "Veteran" Yogyakarta Jl. Babarsari no 2 Tambakbayan 55281 Yogyakarta
Lebih terperinciCase Base Reasoning Penentuan Harga Rumah Dengan Menggunakan Metode Tversky (Studi Kasus: Kota Pontianak)
Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 1, (2017) 1 Case Base Reasoning Penentuan Harga Rumah Dengan Menggunakan Metode Tversky (Studi Kasus: Kota Pontianak) Hendra 1, Tursina 2, Rudy
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Sistem pakar merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Sistem pakar merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana mengadopsi cara seorang pakar berpikir dan bernalar dalam menyelesaikan suatu
Lebih terperinciPERANCANGAN KNOWLEDGE MANAGEMENT TOOLS UNTUK PENGELOLAAN PENGETAHUAN PERBAIKAN MODUL CATU DAYA TELEKOMUNIKASI
PERANCANGAN KNOWLEDGE MANAGEMENT TOOLS UNTUK PENGELOLAAN PENGETAHUAN PERBAIKAN MODUL CATU DAYA TELEKOMUNIKASI Edo Agung Wibowo Rendi Saputro, Ahmad Rusdiansyah Program Studi Magister Management Teknologi
Lebih terperinciSISTEM PENENTUAN PEMASANGAN SALURAN AIR PDAM KOTA CIMAHI DENGAN MENGGUNAKAN CBR DAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBORS
SISTEM PENENTUAN PEMASANGAN SALURAN AIR PDAM KOTA CIMAHI DENGAN MENGGUNAKAN CBR DAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBORS ABSTRAKS Feri Frasetiyono 1, Gunawan Abdillah 2, Asep Id Hadiana 3 Program Studi Informatika,
Lebih terperinciPERANCANGAN KNOWLEDGE MANAGEMENT TOOLS UNTUK PENGELOLAAN PENGETAHUAN PERBAIKAN MODUL CATU DAYA TELEKOMUNIKASI
PERANCANGAN KNOWLEDGE MANAGEMENT TOOLS UNTUK PENGELOLAAN PENGETAHUAN PERBAIKAN MODUL CATU DAYA TELEKOMUNIKASI Edo Agung Wibowo Rendi Saputro, Ahmad Rusdiansyah Program Studi Magister Management Teknologi
Lebih terperinciPENALARAN BERBASIS KASUS UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT LEUKEMIA
PENALARAN BERBASIS KASUS UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT LEUKEMIA Agus Sasmito Aribowo 1), Siti Khomsah 2) 1) Jurusan Teknik Informatika UPN "Veteran" Yogyakarta Jl. Babarsari no 2 Tambakbayan 55281 Yogyakarta
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 terperinciCASE BASED REASONING MENENTUKAN KELOMPOK UKT (STUDI UNIVERSITAS SEMBILANBELAS NOVEMBER KOLAKA)
CASE BASED REASONING MENENTUKAN KELOMPOK UKT (STUDI UNIVERSITAS SEMBILANBELAS NOVEMBER KOLAKA) Muh. Nurtanzis Sutoyo 1), Andi Tenri Sumpala 2) 1)2) Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, USN Kolaka
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Resep Elektronik Sistem resep elektronik adalah pemanfaatan sistem elektronik untuk menfasilitasi dan meningkatkan komunikasi urutan resep atau obat, membantu pilihan, administrasi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pada saat melakukan sebuah penelitian, metodologi penelitian sangat penting sebagai pengumpul data yang akurat. Metode penelitian juga berguna untuk menyusun tahapan tahapan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. minat dalam persaingan mengembangkan atau membuat berbagai teknologi baru.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Era digital saat ini cukup jelas membuktikan betapa pesatnya perkembangan teknologi dan informasi. Hal ini akan terus berlangsung karena semakin banyaknya minat dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tren dan pola gaya hidup selalu mengalami perubahan seiring perkembangan zaman. Perubahan pola hidup sangat berpengaruh terhadap kesehatan dan peningkatan penyakit.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini menjelaskan mengenai pustaka yang digunakan oleh penulis sebagai pembanding dan acuan dalam membuat sistem. Ada beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, penelitian
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Bahan bangunan merupakan salah satu faktor yang penting untuk membuat sebuah rumah, untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Bahan bangunan merupakan salah satu faktor yang penting untuk membuat sebuah rumah, untuk menghitung kebutuhan bahan bangunan seperti semen, besi,
Lebih terperinciCASE-BASED REASONING (CBR) PADA SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN SINGKONG DALAM USAHA MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS TANAMAN PANGAN
CASE-BASED REASONING (CBR) PADA SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN SINGKONG DALAM USAHA MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS TANAMAN PANGAN Oleh: Minarni, Indra Warman, Wenda Handayani Jurusan Teknik
Lebih terperinciALGORITMA NEAREST NEIGHBOR
ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR A. Algoritma Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari
Lebih terperinciMEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE JACCARD COEFFICIENT
MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE JACCARD COEFFICIENT (Studi Kasus: Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura) Khairul
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Dan Permasalahan Pendidikan merupakan sesuatu yang sangat penting, namun tidak semua orang dapat menempuh
BAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Dan Permasalahan Pendidikan merupakan sesuatu yang sangat penting, namun tidak semua orang dapat menempuh pendidikan sesuai yang diharapkan. Salah satu permasalahan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. kesehatan akan memeriksa dan melakukan diagnosa. Bila dokter cukup sibuk dan
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Sistem pakar menirukan perilaku seorang pakar dalam menangani suatu persoalan. Pada suatu kasus seorang pasien mendatangi dokter untuk memeriksa badannya yang mengalami
Lebih terperinciSistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Case-Based Reasoning
Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Case-Based Reasoning Minarni 1, Indra Warman 2 Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Padang Padang, Indonesia 1 minarni1706@gmail.com,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Paru-paru sebagai pompa satu-satunya untuk sistem pernapasan adalah organ yang sangat penting bagi berlangsungnya kehidupan. Namun masih banyak orang yang kurang peduli
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KLINIS UNTUK MENGEFISIENKAN DIAGNOSA PENYAKIT KEJIWAAN MENGGUNAKAN CASE BASED REASONING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KLINIS UNTUK MENGEFISIENKAN DIAGNOSA PENYAKIT KEJIWAAN MENGGUNAKAN CASE BASED REASONING 1 Nur Kahfi Ibrahim, 2 Sri Winiarti (0516127501) 1,2 Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciTabel 3. 4 Hasil kuesioner permasalahan pada aplikasi JC147
sebagai common problem, dimana permasalahan tersebut merupakan permasalahan-permasalahan overall yang sering dialami pengguna ketika berinteraksi dengan intra.gmfaeroasia.co.id/jobcard. Pada bagian ini
Lebih terperinciPenentuan Penanganan Kasus Terhadap Penyakit...
Penentuan Penanganan Kasus Terhadap Penyakit... (Risfianti dkk.) PENENTUAN PENANGANAN KASUS TERHADAP PENYAKIT BERDASARKAN GEJALA MENGGUNAKAN CASE BASE REASONING DAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR(STUDI KASUS:
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Empiris Ada beberapa penelitian terkait yang pernah dilakukan mengenai Penerapan Metode Probabilitas Bayesian dan Nearest Neighbour dalam Sistem Pakar Berbasis Case
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1 Gizi buruk merupakan status kondisi seseorang yang kekurangan nutrisi, atau nutrisinya di bawah standar. Gizi buruk banyak dialami oleh bayi dibawah lima tahun (balita).
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE SORENSEN COEFFICIENT DALAM MENENTUKAN DAERAH BERPOTENSI RAWAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH (STUDI KASUS : KOTA PONTIANAK) Dede Rachmat
IMPLEMENTASI METODE SORENSEN COEFFICIENT DALAM MENENTUKAN DAERAH BERPOTENSI RAWAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH (STUDI KASUS : KOTA PONTIANAK) Dede Rachmat Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI KONSELING MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING. Syaiful Hendra 1*, Sri Kusumadewi 2
PERANCANGAN APLIKASI KONSELING MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING Syaiful Hendra 1*, Sri Kusumadewi 2 1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Adhi Guna Jl. Undata No 3 Palu, Sulawesi Tengah
Lebih terperinciSISTEM PAKAR DENGAN BEBERAPA KNOWLEDGE BASE MENGGUNAKAN PROBABILITAS BAYES DAN MESIN INFERENSI FORWARD CHAINING
SISTEM PAKAR DENGAN BEBERAPA KNOWLEDGE BASE MENGGUNAKAN PROBABILITAS BAYES DAN MESIN INFERENSI FORWARD CHAINING Agus Sasmito Aribowo 1), Siti Khomsah 2) 1) Teknik Informatika. UPN Veteran Yogyakarta Jl.
Lebih terperinciSISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN MEMILIH PAKET WISATA DENGAN METODE CASE-BASED REASONING
Sistem Penunjang Keputusan Memilih Paket Wisata 81 SISEM PENUNJANG KEPUUSAN MEMILIH PAKE WISAA DENGAN MEODE CASE-BASED REASONING SANDY KOSASI SMIK Pontianak Jln. Merdeka No. 372 Pontianak, Kalimantan Barat
Lebih terperinciKLASIFIKASI JENIS BIMBINGAN DAN KONSELING SISWA SMKN 1 KEDIRI MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN NEAREST NEIGHBOR
Nusantara of Engginering (NoE)/Vol. 1/No. 2/ISSN: 255-668 22 KLASIFIKASI JENIS BIMBINGAN DAN KONSELING SISWA SMKN 1 KEDIRI MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN NEAREST NEIGHBOR Erna Daniati Program Studi
Lebih terperinciEXPERT SYSTEM DENGAN BEBERAPA KNOWLEDGE UNTUK DIAGNOSA DINI PENYAKIT-PENYAKIT HEWAN TERNAK DAN UNGGAS
EXPERT SYSTEM DENGAN BEBERAPA KNOWLEDGE UNTUK DIAGNOSA DINI PENYAKIT-PENYAKIT HEWAN TERNAK DAN UNGGAS Agus Sasmito Aribowo Teknik Informatika. UPN Veteran Yogyakarta Jl. Babarsari no 2 Tambakbayan 55281
Lebih terperinciPERANCANGAN VIRTUAL FRIEND MENGGUNAKAN ALGORITMA CASE-BASED REASONING BERBASIS APLIKASI DEKSTOP
PERANCANGAN VIRTUAL FRIEND MENGGUNAKAN ALGORITMA CASE-BASED REASONING BERBASIS APLIKASI DEKSTOP Bima Amei Prayansyah 1), Muhammad Maksum Aszhari 2), Wahyu Pratama 3) 1), 2, 3) Teknik Informatika STMIK
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Salah satu hewan ternak yang paling banyak diternakkan adalah unggas. Unggas memberikan banyak manfaat dan keuntungan, antara lain dapat dimanfaatkan dagingnya,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Penyakit jantung merupakan salah satu penyakit yang berbahaya dan penyebab kematian nomor satu di dunia jika tidak ditangani dengan baik. Di Indonesia
Lebih terperinciAlgoritma C4.5. Untuk memudahkan penjelasan mengenai algoritma C4.5 berikut ini disertakan contoh kasus yang dituangkan dalam Tabel 1.
Algoritma C4.5 1 Kusrini, 2 Emha Taufiq Luthfi 1 Jurusan Sistem Informasi, 2 Jurusan Teknik Informatika 1, 2 STMIK AMIKOM Yogykakarta 1,2 Jl. Ringroad Utara Condong Catur Sleman Yogyakarta Untuk memudahkan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI STRUKTUR DATA LIST, QUEUE DAN STACK DALAM JAVA
Media Informatika Vol. 15 No.3 (2016) IMPLEMENTASI STRUKTUR DATA LIST, QUEUE DAN STACK DALAM JAVA Rachmat Selamet Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer LIKMI Jl. Ir. H. Juanda 96 Bandung 40132
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sistem rekomendasi telah banyak digunakan oleh hampir sebagian besar bisnis area dimana konsumen perlu membuat suatu keputusan atau rekomendasi pilihan dari informasi
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Penyakit pada saluran pencernaan merupakan penyakit yang umum dialami masyarakat. Berdasarkan Profil Kesehatan Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2010
Lebih terperinciCASE BASE REASONING UNTUK MENENTUKAN DAERAH MENENTUKAN DAERAH BERPOTENSI DEMAM BERDARAH (Studi Kasus Kota Pontianak)
CASE BASE REASONING UNTUK MENENTUKAN DAERAH MENENTUKAN DAERAH BERPOTENSI DEMAM BERDARAH (Studi Kasus Kota Pontianak) Tursina 1 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Ahmad
Lebih terperinciIMPLEMENTASI CASE BASE REASONING (CBR) UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT KULIT PADA BAYI
IMPLEMENTASI CASE BASE REASONING (CBR) UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT KULIT PADA BAYI YulmainiA 1, *), Sri Lestari 2) 1) Software engineering, IBI Darmajaya Z.A Pagar Alam No.93, Bandar Lampung, 35142,
Lebih terperinciPENERAPAN METODOLOGI PENALARAN BERBASIS KASUS DALAM MENDIAGNOSA KERUSAKAN KOMPUTER
PENERAPAN METODOLOGI PENALARAN BERBASIS KASUS DALAM MENDIAGNOSA KERUSAKAN KOMPUTER SANDY KOSASI Program Studi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Pontianak Jln. Merdeka No.
Lebih terperinciPERCABANGAN. Bentuk if Sederhana
PERCABANGAN Bentuk if Sederhana Operator if merupakan salah satu bentuk pernyataan berkondisi yang berguna untuk pengambilan keputusan terhadap dua buah kemungkinan. Bentuk if ada yang mengandung else,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di Era Globalisasi ini masalah kesehatan merupakan masalah kompleks. Datangnya penyakit merupakan hal yang tidak bisa ditolak meskipun kadang dapat dicegah atau dihindari.
Lebih terperinciJurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 05, No.03 (2017), hal ISSN : X
IMPLEMENTASI CASE BASED REASONING SISTEM DIAGNOSA PENYAKIT ANAK BERBASIS WEB Tri Rezki Maulidia 1, Tedy Rismawan 2, Syamsul Bahri 3 1,2,3 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura
Lebih terperinciProgram Aplikasi Diagnosa Kerusakan Mobil dengan Metode Case Based Reasoning berbasis Open Source
Program Aplikasi Diagnosa Kerusakan Mobil dengan Metode R. Budiarianto Suryo Kusumo P2 Informatika-LIPI budiarianto@informatika.lipi.go.id Abstrak Kunci untuk meningkatkan kepuasan pelanggan adalah mempertahankan
Lebih terperinciGambar 7. Tahapan Proses penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Alur Penelitian Secara umum, metode penelitian yang digunakan tersusun dalam suatu diagram alur penelitian yang dapat disajikan Gambar 7. Diagram alur tersebut memperlihatkan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penyakit Kulit Penyakit kulit adalah penyakit infeksi yang paling umum, terjadi pada orang-orang dari segala usia. Gangguan pada kulit sering terjadi karena ada faktor peyebabnya,
Lebih terperinciPenerapan Case Based Reasoning pada Sistem Pendukung Keputusan Penanganan Komplain Penyewa Mall
138 Penerapan Case Based Reasoning pada Sistem Pendukung Keputusan Penanganan Komplain Penyewa Mall Meivi Kartikasari, Purnomo Budi Santoso, dan Erni Yudaningtyas Abstract One of the factors affecting
Lebih terperinciAPLIKASI PEMBERIAN KREDIT PADA BANK KALBAR PEMANGKAT MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING
APLIKASI PEMBERIAN KREDIT PADA BANK KALBAR PEMANGKAT MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING SANDY KOSASI Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Pontianak Jln. Merdeka No. 372 Pontianak, Kalimantan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pelaksana diagnosa digantikan oleh sebuah sistem pakar, maka sistem pakar
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Sistem pakar menirukan perilaku seorang pakar dalam menangani suatu persoalan. Pada suatu kasus seorang pasien mendatangi dokter untuk memeriksa badannya yang mengalami
Lebih terperinciIDENTIFIKASI KUALITAS PERMUKIMAN KUMUH MENGGUNAKAN METODE CASE BASE REASONING DAN FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR (Studi Kasus: Kelurahan Kota Bengkulu)
IDENTIFIKASI KUALITAS PERMUKIMAN KUMUH MENGGUNAKAN METODE CASE BASE REASONING DAN FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR (Studi Kasus: Kelurahan Kota Bengkulu) Misia Dispa Bainamus 1, Ernawati 2, Endina Putri Purwandari
Lebih terperinciALGORITMA NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENENTUKAN AREA PEMASARAN PRODUK BATIK DI KOTA PEKALONGAN
ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENENTUKAN AREA PEMASARAN PRODUK BATIK DI KOTA PEKALONGAN Devi Sugianti Program Studi Sistem Informasi,STMIK Widya Pratama Jl. Patriot 25 Pekalongan Telp (0285)427816 email
Lebih terperinciSISTEM DETEKSI AWAL PENYAKIT TBC DENGAN METODE CBR
SISTEM DETEKSI AWAL PENYAKIT TBC DENGAN METODE CBR Arnes Yuli Vandika* 1, Ahmad Cucus 2 1,2 Ilmu Komputer - Universitas Bandar Lampung (UBL) e-mail: arnes@ubl.ac.id 1, ahmad.cucus@ubl.ac.id 2 Abstrak Penyakit
Lebih terperinciTUGAS 1 Membuat Program Untuk Menghitung Magnetic Tape
TUGAS 1 Membuat Program Untuk Menghitung Magnetic Tape Matakuliah Sistem Berkas Disusun Oleh : Fahrur Hady (141051067) Dosen Pengampu Matakuliah Sistem Berkas : Edhy Sutanta, ST., M.Kom. JURUSAN TEKNIK
Lebih terperinciGambar 1. Single Linked List
PRAKTIKUM 15-16 SINGLE LINKED LIST A. TUJUAN PEMBELAJARAN Mahasiswa diharapkan mampu : 1. Memahami konsep Linked List 2. Memahami dan mampu membedakan Linked list dengan array 3. Memahami operasi yang
Lebih terperinciPENENTUAN PENANGANAN KERUSAKAN MESIN PRODUKSI RESLETING DI PT. HERO TOP ZIP MENGGUNAKAN CASE BASED REASONING DAN SORENSEN COEFFICIENT
Penentuan Penanganan Kerusakan Mesin Produksi Resleting (Prakasa dkk.) PENENTUAN PENANGANAN KERUSAKAN MESIN PRODUKSI RESLETING DI PT. HERO TOP ZIP MENGGUNAKAN CASE BASED REASONING DAN SORENSEN COEFFICIENT
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESTISIDA PADA TANAMAN JAGUNG BISI 2 MENGGUNAKAN METODE CBR
semantik, Vol.1, No.2, Jul-Des 2015, pp. 69-76 ISSN: 2460-1446Ily pp. 1~5 69 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESTISIDA PADA TANAMAN JAGUNG BISI 2 MENGGUNAKAN METODE CBR Yaseruddin * 1, Muh. Ihsan
Lebih terperinciPurwokerto 53182, Telp. (0281)
BAB IV METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang dilakukan adalah penelitian pengembangan yaitu mengembangkan dalam penentuan tingkat kesesuaian lahan untuk tanaman Jati menggunakan sistem
Lebih terperinciJURNAL PENERAPAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR (K-NN) BAGI HAKIM DALAM MENENTUKAN PERTIMBANGAN HUKUMAN TINDAK PIDANA PENCURIAN
JURNAL PENERAPAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR (K-NN) BAGI HAKIM DALAM MENENTUKAN PERTIMBANGAN HUKUMAN TINDAK PIDANA PENCURIAN APPLICATION ALGORITHM NEAREST NEIGHBOR (K-NN) JUDGE FOR DETERMINING THE CONSIDERATION
Lebih terperinciAplikasi Algoritma Brute Force Pada Knight s Tour Problem
Aplikasi Algoritma Brute Force Pada Knight s Tour Problem Sahat Nicholas Simangunsong - 13509095 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem pakar adalah suatu cabang kecerdasan buatan yang menggunakan pengetahuan-pengetahuan khusus yang dimiliki oleh seorang ahli untuk menyelesaikan suatu masalah
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PREDIKSI WAKTU KELULUSAN MAHASISWA
PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PREDIKSI WAKTU KELULUSAN MAHASISWA Andi Gita Novianti 1, Dian Prasetyo 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Manajemen,
Lebih terperinciIntelligent Tutoring System: Expert-Knowledge Module Menggunakan Case-Based Reasoning
Jurnal Generic, Vol. 9, No. 1, Maret 2014, pp. 284~291 ISSN: 1907-4093 (print), 2087-9814 (online) 284 Intelligent Tutoring System: Expert-Knowledge Module Menggunakan Case-Based Reasoning Abdiansah 1
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM ALGORITMA DAN STRUKTUR DATA PENGENALAN OBJECT ORIENTED PROGRAMMING
LAPORAN PRAKTIKUM ALGORITMA DAN STRUKTUR DATA PENGENALAN OBJECT ORIENTED PROGRAMMING Disusun oleh : Nama : Gustian Ri pi NIM : 135150201111060 Asisten 1 : Az Zahra Rahma Putri Afifa Asisten 2 : Fitri Bibi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam perkembangan bisnis yang bergerak pada bidang jasa dituntut inovasi baru untuk meningkatkan pelayanan kepada pelanggan, sama halnya dalam bidang asuransi.
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Kebutuhan akan teori dalam dunia pendidikan sangat besar. Teori banyak di tulis ke dalam sebuah buku maupun jurnal. Pada universitas potensi utama,
Lebih terperinciSistem Pakar Dasar. Ari Fadli
Sistem Pakar Dasar Ari Fadli fadli.te.unsoed@gmail http://fadli84.wordpress.com Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara bebas untuk tujuan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pakar Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Hewan ternak ayam memiliki banyak manfaatnya seperti telur dan dagingnya tidak terlepas dari kebutuhan konsumsi sehari-hari. Namun, ada permasalahan utama yang hampir
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan sistematika tahapan yang dilaksanakan selama pembuatan penelitian tugas akhir. Secara garis besar metodologi penelitian tugas akhir ini dapat
Lebih terperinciMETODE KLASIFIKASI DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK REKOMENDASI PENJURUSAN SMA TERANG BANGSA
Techno.COM, Vol. 15, No. 3, Agustus 216: 195-2 METODE KLASIFIKASI DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK REKOMENDASI PENJURUSAN SMA TERANG BANGSA Andrew Yova Kencana 1, Setia Astuti 2 1,2 Jurusan Teknik Ilmu
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING TERHADAP PENYUSUNAN LAYOUT MAKANAN PADA RUMAH MAKAN PADANG MURAH MERIAH
IMPLEMENTASI DATA MINING TERHADAP PENYUSUNAN LAYOUT MAKANAN PADA RUMAH MAKAN PADANG MURAH MERIAH Oliver Zakaria 1), Kusrini 2) 1) Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl. Ring Road Utara Condong
Lebih terperinciModul Praktikum 3 Pemograman Berorientasi Objek
Modul Praktikum 3 Pemograman Berorientasi Objek 1. Judul : Kontrol Keputusan dan Pengulangan 2. Tujuan Percobaan : Diakhir praktikum, mahasiswa diharapkan mampu : Menggunakan struktur kontrol keputusan
Lebih terperinciBAB VI ARRAY Mendeklarasikan Variabel Array int[ ] bilangan; int bilangan[ ]; Mendefinisikan Array Bilangan = new int[5]; Latihan 21. ArrSatu.
BAB VI ARRAY Array adalah sekumpulan variabel yang memiliki tipe data yang sama dan dinyatakan dengan nama yang sama. Array merupakan konsep yang penting dalam pemrograman, karena array memungkinkan untuk
Lebih terperinciPenerapan Case-Based Reasoning Pada Sistem Cerdas Untuk Pendeteksian dan Penanganan Dini Penyakit Sapi
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1 Penerapan Case-Based Reasoning Pada Sistem Cerdas Untuk Pendeteksian dan Penanganan Dini Penyakit Sapi Irlando Moggi Prakoso, Wiwik Anggraeni, Ahmad Mukhlason
Lebih terperinciPEMROGRAMAN JAVA. Yoannita, S.Kom. Input Kondisi (IF-ELSE, SWITCH)
PEMROGRAMAN JAVA Yoannita, S.Kom Input Kondisi (IF-ELSE, SWITCH) 1 import java.io.* Operasi input/output dimaksudkan untuk berinteraksi dengan user, User mengetikkan sesuatu input, program java akan menerima
Lebih terperinciImplementasi Case Base Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Implementation of Case-Based Reasoning for Diagnosing Oral Disease
Implementasi Case Base Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Implementation of Case-Based Reasoning for Diagnosing Oral Disease Fryda Fatmayati* 1, Kusrini 2, Emha Taufiq Lutfi 3 Magister
Lebih terperinciMODEL HEURISTIK. Capaian Pembelajaran. N. Tri Suswanto Saptadi
1 MODEL HEURISTIK N. Tri Suswanto Saptadi 2 Capaian Pembelajaran Mahasiswa dapat memahami dan mampu mengaplikasikan model Heuristik untuk menyelesaikan masalah dengan pencarian solusi terbaik. 1 3 Model
Lebih terperinciPraktikum JTable. Gambar 1
Praktikum JTable Praktikum 1 : Buatlah aplikasi seperti gambar 1. Pada aplikasi tersebut user dapat menambahkan, mengedit dan menghapus data. Data yang dimasukkan berupa nama, alamat, no telp dan email.
Lebih terperinciIntelligent Tutoring System: Expert-Knowledge Module Menggunakan Case-Based Reasoning
Jurnal Generic, Vol. 9, No. 1, Maret 2014, pp. 1~7 1 Intelligent Tutoring System: Expert-Knowledge Module Menggunakan Case-Based Reasoning Abdiansah Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan pertama kali diperkenalkan pada tahun 1970 oleh Michael S. Scott dengan istilah management decision systemyang merupakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sistem pendukung keputusan merupakan sistem komputer interaktif, yang membantu untuk mengambil keputusan dengan menggunakan data dan berbagai model untuk menyelesaikan
Lebih terperinciBAB I PROJECT NETBEANS DAN GUI SEDERHANA
BAB I PROJECT NETBEANS DAN GUI SEDERHANA 1.1 Tujuan Instruksional Bab ini akan membahas pengenalan struktur project NetBeans, cara membuat Form, memberi Title, memasang komponen GUI Label, Button dan TextField
Lebih terperinciPada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa memiliki kemampuan untuk: Menggunakan struktur kendali pencabangan bersyarat dalam bahasa pemrograman.
Pemrograman Dasar 1 Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa memiliki kemampuan untuk: Menggunakan struktur kendali pencabangan bersyarat dalam bahasa pemrograman. 2 Pencabangan Bersyarat Pernyataan
Lebih terperinciPREDIKSI HERREGISTRASI CALON MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PREDIKSI HERREGISTRASI CALON MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Selvy Megira 1), Kusrini 2), Emha Taufiq Luthfi 3) 1), 2), 3) Teknik Universitas AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara, Condongcatur,
Lebih terperinciALGORITMA, FLOWCHART dan PSEUDO-CODE
BAB III ALGORITMA, FLOWCHART dan PSEUDO-CODE A. Langkah langkah dalam Pemrograman Komputer Dalam membuat suatu pemrograman komputer langkah langkah yang harus dilakukan adalah sebagai berikut : 1. Mendefinisikan
Lebih terperinci