Sistem Diagnosis Penyakit pada Kambing Menggunakan Metode Forward Chaining
Abstract
Goats are ruminants and grazers. In cultivating goats, the average goat owners have less knowledge in terms of diseases that attack their domestic goats. Expert systems began to be used to help an expert or expert in diagnosing disease in goats based on existing symptoms. Objectives and benefits of Diagnosis goat disease, among others, is to facilitate and accelerate knowing the type of disease that attacks the goat. To determine the diagnosis of goat disease, researchers create expert system by applying forward chaining method. Diagnose goat disease using Forward Chaining method. In this study the types of diseases that can be diagnosed as much as 16 diseases. Testing used is the test of accuracy with test data of 16 diseases with an accuracy rate of 100%. The conclusion of the research that has been done based on the problems that have been resolved through the manufacture of this expert system is expert system to determine goat disease designed with rule base and forward chaining method. The number of rules used as many as 16 rules with 43 types of questions in accordance with the number of symptoms.
Downloads
References
Diwyanto, K., Priyanti, A., & Inounu, I. (2005). Prospek dan arah pengembangan komoditas peternakan: unggas, sapi dan kambing-domba. Wartazoa, 15(1), 11–25.
Djajanegara, A., & Misniwaty, A. (2002). Pengembangan Usaha Kambing Dalam Konteks Sosial-Budaya Masyarakat. Lokakarya Nasional Kambing Potong, 121–126.
Kusumadewi, S. (2010). Logika Fuzzy. Jakarta: Pusaka Ilmu.
Nurdiansyah, R., Destiani, D., & Retnadi, E. (2013). Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Domba. Jurnal SST-Garut, 10(1), 1–8.
Nurhakim, S. (2014). Mamalia, Lebih Dekat dengan Makhluk Menyusui. Jakarta: Bestari.
Orisa, M., Santoso, P. B., & Setyawati, O. (2014). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kambing Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal EECCIS, 8(2), 151–156.
Turban, E. (1995). Decision Support System and Expert System. New Jersey: Prentice Hall International.
Wahyuni, I., Auliya, Y. A., Rahmi, A., & Mahmudy, W. F. (2016). Clustering Nasabah Bank Berdasarkan Tingkat Likuiditas Menggunakan Hybrid Particle Swarm Optimization dengan K-Means, 10(2), 24–33.
Wahyuni, I., & Kusumawati, C. (2017). Diagnosis Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan pada Anak Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor. Seminar Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri, 1(2), 427–434.
Wati, E. W., & Mardiana, T. (2014). Penerapan Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Pendarahan Pada Masa Kehamilan. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, X(1), 10–21.
Penulis mengirimkan naskah dan pengertian bahwa jika diterima untuk proses dipublikasi, hak cipta dari artikel tersebut akan diberikan kepada jurnal ilmiah teknologi informasi asia. Jurnal ilmiah teknologi informasi asia (Jitika) dan Lp2m Stmik Asia Malang sebagai penerbit jurnal, komponen Hak cipta mencakup hak untuk mereproduksi dan mengirimkan artikel dalam semua bentuk dan media, termasuk cetak ulang, foto, mikrofilm, dan reproduksi serupa lainnya, serta terjemahannya.
Jurnal ilmiah teknologi infomasi asia, dan Lp2m ITB Asia Malang, beserta jajaran para redaksi berusaha keras untuk memastikan bahwa tidak ada data, opini, atau pernyataan yang salah atau menyesatkan ketika dipublikasikan di jurnal Jitika, dengan kondisi apapun, isi artikel dan iklan yang diterbitkan di Jurnal ilmiah teknologi infomasi asia adalah murni merupakan tanggung jawab masing-masing penulis dan pengiklan. Pengguna situs web ini akan dilisensikan dengan menggunakan materi dari situs web ini setelah Lisensi Internasional Creative Commons Attribution 4.0. Tidak ada biaya yang dibebankan. Silakan gunakan materi yang sesuai.
Anda bebas untuk:
Bagikan - salin dan sebarkan materi dalam media atau format apa pun.
Adaptasi - remix, transformasikan, dan bangun berdasarkan materi untuk tujuan apa pun, bahkan secara komersial.
Pemberi lisensi tidak dapat mencabut kebebasan ini selama Anda mengikuti ketentuan lisensi
