scholarly journals Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyaki Kelinci dengan Menggunakan Metode Case Based Reasoning

2021 ◽  
Vol 7 (4) ◽  
pp. 1-6
Author(s):  
Luqman Affandi ◽  
Mamluatul Hani'ah ◽  
Nita Komalasari
Keyword(s):  
Case Based Reasoning ◽  
Case Based

Kelinci merupakan salah satu binatang yang tidak lepas dari ancaman seranganpenyakit yang apabila dibiarkan akan berdampak buruk bagi kesehatannya. Faktoryang dapat membuat kelinci sering kali terkena penyakit yaitu kondisi kebersihankandangnya dan dari makanannya. Beberapa penyakit yang dapat menyerangkelinci diantaranya diare, scabies, dan hairball. Selain itu, jarang peternak danpemelihara kelinci yang kurang memiliki waktu untuk melakukan pemeriksaanlangsung ke dokter hewan. Kelinci yang sakit namun tidak segera diberikanpenangan, akan membuat penyakitnya menjadi lebih parah bahkan bisa sampaimenimbulkan kematian. Dengan adanya masalah tersebut maka dibuatlahpengembangan sistem pakar diagnosis penyakit kelinci dengan metode CBR.Sedangkan metode Case Based Reasoning atau CBR merupakan metodepemecahan masalah yang dalam mencari solusi dari suatu kasus yang baru, sistemakan melakukan pencarian terhadap solusi dari kasus lama. Dalam metode initerdapat 4 proses yaitu retrieve, reuse, revise dan retain. Penelitianpengembangan sistem pakar diagnosis penyakit kelinci menggunakan metodeCase Based Reasoning bertujuan agar dapat membantu memberikan penangananpertama pada penyakit yang diderita oleh kelinci berdasarkan kesamaan gejalayang ada dan mengetahui penanganan pertama dalam menanggulangi penyakitpada kelinci dengan cara menginputkan gejala-gejala penyakit agar diketahuipenyakitnya dan penanganannya. Hasil dari sistem ini berupa diagnosis penyakitdan solusi utama yang diperlukan sesuai dari inputan gejala yang dipilih user.Dalam penelitian ini menghasilkan akurasi kesesuain antara hasil dari pakar danaplikasi sebesar 83%. Kata kunci: kelinci, Case Based Reasoning, sistem pakar, penyakit kelinci

Solving the Message Classification Problem in Voice Interaction Systems

Vestnik MEI ◽  
2020 ◽  
Vol 5 (5) ◽  
pp. 132-139
Author(s):  
Ivan E. Kurilenko ◽  
◽  
Igor E. Nikonov ◽  
Keyword(s):  
Artificial Intelligence ◽  
Classification Problem ◽  
Subject Area ◽  
Text Messages ◽  
Case Based Reasoning ◽  
Short Text ◽  
Proposed Modification ◽  
Voice Interaction ◽  
Text Content ◽  
Case Based

A method for solving the problem of classifying short-text messages in the form of sentences of customers uttered in talking via the telephone line of organizations is considered. To solve this problem, a classifier was developed, which is based on using a combination of two methods: a description of the subject area in the form of a hierarchy of entities and plausible reasoning based on the case-based reasoning approach, which is actively used in artificial intelligence systems. In solving various problems of artificial intelligence-based analysis of data, these methods have shown a high degree of efficiency, scalability, and independence from data structure. As part of using the case-based reasoning approach in the classifier, it is proposed to modify the TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) measure of assessing the text content taking into account known information about the distribution of documents by topics. The proposed modification makes it possible to improve the classification quality in comparison with classical measures, since it takes into account the information about the distribution of words not only in a separate document or topic, but in the entire database of cases. Experimental results are presented that confirm the effectiveness of the proposed metric and the developed classifier as applied to classification of customer sentences and providing them with the necessary information depending on the classification result. The developed text classification service prototype is used as part of the voice interaction module with the user in the objective of robotizing the telephone call routing system and making a shift from interaction between the user and system by means of buttons to their interaction through voice.

Feature level intentions based product recommendations with case-based reasoning

2018 ◽  
Vol 6 (1) ◽  
pp. 266-274
Author(s):  
D. Teja Santosh ◽  
◽  
K.C. Ravi Kumar ◽  
P. Chiranjeevi ◽  
◽  
...  
Keyword(s):  
Case Based Reasoning ◽  
Product Recommendations ◽  
Case Based

SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT ANAK DENGAN METODE CASE-BASED REASONING DENGAN ALGORITMA SIMILARITY JACCARD PADA PUSKESMAS HALMAHERA SEMARANG

2020 ◽  
Vol 11 (2) ◽  
pp. 57-63
Author(s):  
Didik Trisulo ◽  
Setyawan Wibisono
Keyword(s):  
Case Based Reasoning ◽  
Case Based

Kesehatan merupakan hal yang paling berharga bagi manusia, karena siapa saja rentan mengalami gangguan kesehatan. Anak sangat rentan terhadap kuman penyakit dan kepekaan terhadap gejala suatu penyakit merupakan ketakutan sendiri bagi orang tua. Orang tua merupakan orang awam terhadap dunia kesehatan. Sehingga dalam hal ini di bidang kesehatan lebih membutuhkan seorang pakar yang bisa memudahkan mendiagnosa suatu penyakit lebih cepat agar orang tua dapat melakukan pencegahan lebih awal yang sekiranya bisa membutuhkan waktu lebih lama jika berkonsultasi dengan dokter ahli. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan sistem pakar untuk diagnosa penyakit anak dengan metode cased-based reasoning dengan algoritma similarity jaccard pada Puskesmas Halmahera Semarang sehingga membantu memberikan informasi tentang diagnosa penyakit anak pada Puskesmas Halmahera Semarang berbasis web.         Perancangan sistem pakar untuk diagnosa penyakit anak dengan metode cased-based reasoning dengan algoritma similarity jaccard pada Puskesmas Halmahera Semarang ini dibuat dengan menggunakan tools seperti PHP, Xampp, Bootstrap.                 Hasil sistem pakar untuk diagnosa penyakit anak dengan metode cased-based reasoning dengan algoritma similarity jaccard pada Puskesmas Halmahera Semarang dapat membantu memberikan informasi tentang diagnosa penyakit anak pada Puskesmas Halmahera Semarang  

SISTEM PAKAR RESEP MINUMAN TRADISIONAL MENGGUNAKAN METODE CASE-BASED REASONING

2019 ◽  
Vol 11 (1) ◽  
pp. 36-43
Author(s):  
Rico Darmawan ◽  
Setyawan Wibisono
Keyword(s):  
Case Based Reasoning ◽  
Case Based

ABSTRAK Dengan bermacam-macam minuman tradisional Jawa, orang yang ingin membuat minuman akan kebingungan untuk menentukan menu minuman tradisional Jawa. Banyak orang yang belum mengerti dengan resep tradisional Jawa dan cara membuatnya, apalagi jika orang tersebut hanya memiliki beberapa bahan yang dia punya.  Penelitian ini merupakan implementasi dari Case Based Reasoning (CBR) berbasis web, dengan tujuan mempermudah pengguna dalam menentukan resep minuman tradisional jawa dan tidak perlu bertanya langsung pada pakar. Dalam penelitian ini proses pencarian resep minuman tradisional jawa dengan menggunakan metode case based reasoning yang menerapkan 4 tahapan proses, yaitu retrieve, reuse, revise, retain. Pada proses retrieve sistem mencari kemiripan antara bahan inputan dengan bahan resep minuman. Untuk proses retrieve ini akan dilakukan penjumlahan kemiripan bahan inputan. Pada proses reuse  hasil penjumlahan yang paling tinggi tingkat kemiripannya yang akan digunakan sebagai solusi. Pada proses revise hasil persentase yang kurang dari 50 persen sistem akan tetap memberikan saran, namun nilai kemiripannya relatif sangat rendah. Proses retain digunakan saat solusi sudah ditemukan oleh pakar dan menyimpannya kembali pada database untuk digunakan pencarian pada kasus baru. Untuk memudahkan mengolah data menu resep minuman diberikan sisi admin, dan melihat data resep minuman pada sisi pengguna. Data tersebut ditampilkan dalam bentuk tabel.  

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document