scholarly journals Sistem Pakar Berbasis Aturan untuk Mendiagnosis Kanker Payudara Menggunakan Certainty Factor

2021 ◽  
Vol 3 ◽  
pp. 103-110
Author(s):  
Chiva Olivia Bilah ◽  
Ardian Infantono
Keyword(s):  
Certainty Factor ◽  
Forward Chaining

Seperti yang kita tahu bahwa penyakit kanker memiliki berbagai macam jenis seperti kanker paru, serviks, payudara, usus dan lain sebagainya. Kanker payudara (KDP) merupakan masalah kesahatan yang sangat serius di Indonesia. Kanker payudara menempati urutan pertama yang paling berbahaya dan dianggap sebagai ‘pembunuh’. Oleh karena itu, perlu adanya strategi diagnosis dini pada KDP untuk mengurangi risiko kematian akibat kanker payudara. Penelitian ini, menggunakan sistem pakar menggunakan metode forward chaining dan certainty factor untuk mendignosis dini KPD berdasarkan jenis gejala yang ada. Pengembangan sistem pakar pada penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman CLIPS.

scholarly journals Purwarupa Sistem Pakar Dengan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor Untuk Mendeteksi Penyakit Kanker Payudara

2021 ◽  
Vol 1 (6) ◽  
pp. 247-259
Author(s):  
Eka Widyawati ◽  
Ari Fadli ◽  
Muhammad Syaiful Aliim
Keyword(s):  
Software Design ◽  
Usability Testing ◽  
Black Box ◽  
Requirement Analysis ◽  
Unit Testing ◽  
Certainty Factor ◽  
System Testing ◽  
Forward Chaining ◽  
Operation And Maintenance ◽  
Black Box Testing

Sistem pakar adalah sebuah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan suatu permasalahan seperti yang biasanya dilakukan oleh para ahli. Kanker merupakan penyakit yang disebabkan oleh pertumbuhan sel yang tidak normal dan tidak terkendali serta menekan sel-sel yang normal. Sejumlah sel dalam payudara tumbuh dan berkembang dengan tidak terkendali inilah yang disebut dengan kanker payudara. Oleh karena itu, penelitian ini mencoba untuk membangun sebuah aplikasi agar dapat mengetahui gejala awal dari penyakit kanker payudara. Aplikasi ini berbasis website dengan menggunakan metode waterfall yang merupakan suatu metode dalam pengembangan perangkat lunak dengan melalui 5 tahapan yaitu, requirement analysis and definition, system and software design, implementation and unit testing, integration and system testing, dan operation and maintenance. Website ini diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Pengambilan hasil kesimpulan untuk hasil diagnosa didasarkan pada hasil penelusuran secara forward chaining dan perhitungan secara certainty factor. Pengujian sistem pakar dilakukan dengan menggunakan black-box testing dan usability testing. Pengujian dengan metode black-box terhadap fungsionalitas dari setiap bagian aplikasi sistem pakar, didapatkan hasil yang sudah sesuai dengan tujuan yang diharapkan. Sedangkan pengujian dengan metode usability testing terhadap 50 responden yang menggunakan aplikasi sistem pakar, didapatkan hasil penerimaan yang baik memenuhi kelima aspek usability testing yaitu learnability, efficiency, memorability, errors, dan satisfaction dengan nilai persentase sebesar 85%.

scholarly journals Sistem Pakar dalam Membandingkan Metode Forward Chaining dengan Certainty Factor untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah

2021 ◽  
pp. 257-262
Author(s):  
Nadya Alinda Rahmi ◽  
Gunadi Widi Nurcahyo
Keyword(s):  
Certainty Factor ◽  
Forward Chaining

Kulit merupakan salah satu bagian tubuh yang memiliki sifat fleksibel untuk melindungi tubuh manusia dari dampak ekologis. Sebagian besar orang membutuhkan kulit wajah yang kencang dan terbebas dari penyakit kulit, terutama kulit berjerawat. Oleh karena itu, setiap orang harus melakukan perawatan wajah dan menggunakan beberapa bahan yang cocok untuk kulit wajah, ada lima jenis kulit normal, kulit berminyak, kulit kuring, kulit kombinasi dan kulit sensitif. Untuk mengkaji jenis kulit wajah dengan membandingkan teknik Forward Chaining dan Certainty Factor. Pemeriksaan ini menggunakan 30 data yang diperoleh dari wawancara dengan spesialis. Ada beberapa indikasi yang diperoleh dari berbagai masalah yang diidentifikasi pada kulit wajah yang digunakan sebagai informasi manifestasi untuk jenis kulit wajah yang dikendalikan oleh spesialis. Informasi tersebut digunakan untuk memeriksa jenis kulit wajah berdasarkan petunjuk dan informasi dari dokter spesialis. Langkah-langkah persiapan yang dilakukan adalah dengan membandingkan teknik Forward Chaining dan Certainty Factor. Hasil yang didapat setelah pengujian dan pemeriksaan teknik Forward Chaining dan Certainty Factor adalah 83,33% dan hasil temuan menyatakan bahwa klien memiliki jenis kulit yang khas. Hasil pengujian dapat dilihat dari dua teknik yang menguji jenis kulit wajah eksplisit, selanjutnya kerangka utama yang digunakan dapat ditentukan untuk membantu dokter kulit dalam membedah jenis kulit wajah.

scholarly journals SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT KULIT MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

2019 ◽  
Vol 15 (1) ◽  
pp. 13-18
Author(s):  
Gilberth Malo ◽  
Immanuela P. Saputro ◽  
Rinaldo Turang
Keyword(s):  
Certainty Factor ◽  
Forward Chaining

Kulit adalah organ terbesar pada tubuh manusia yang sering bersentuhan dengan lingkungan sekitar. Minimnya pengetahuan masyarakat tentang arti pentingnya kesehatan dan kebersihan kulit merupakan salah satu faktor yang menyebabkan banyaknya kasus penyakit kulit. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar diagnosis penyakit kulit terhadap tiga jenis penyakit kulit yang sering menyerang masyarakat Manado. Metode penalaran yang digunakan adalah forward chaining, dan certainty factor untuk menghitung nilai kepercayaan dari hasil diagnosis sistem. Sistem dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Berdasarkan 25 pengujian, sistem dapat memberikan performa sebesar 92%.

scholarly journals Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ayam Broiler Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor

2020 ◽  
Vol 20 (1) ◽  
pp. 97-108
Author(s):  
Anthony Anggrawan ◽  
Satuang Satuang ◽  
Mokhammad Nurkholis Abdillah
Keyword(s):  
Certainty Factor ◽  
Forward Chaining

Kesalahan mendiagnosis jenis penyakit menyebabkan kesalahan penanganan yang berdampak pada kematian. Hasil diagnosis membutuhkan derajat kepercayaan untuk menyakini hasilnya. Sistem pakar telah banyak digunakan untuk permasalahan diagnosis penyakit ayam broiler. Keterbatasan penelitian terdahulu pada kasus ini adalah dalam pemberian derajat kepercayaan seringkali hanya menggunakan nilai dari pakar. Peran pengguna hanya sebatas memilih gejala yang telah disediakan oleh sistem pakar tanpa memberikan penilaian bobot gejala yang dipilih, sehingga semua gejala dianggap pada kondisi ideal (keyakinan mutlak). Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan purwarupa sistem pakar untuk diagnosis penyakit ayam broiler dengan menggabungkan metode forward chaining dan certainty factor, serta mengkombinasikan nilai bobot gejala dari pengguna dan pakar untuk meng-antisipasi kondisi tidak ideal. Tahapan penelitian terdiri dari pengumpulan data, pemodelan basis pengetahuan, implementasi dalam bentuk purwarupa berbasis web, dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa purwarupa sistem pakar menghasilkan diagnosis dengan tingkat validitas 100% ketika dibandingkan dengan perhitungan manual. Artinya purwarupa sudah sesuai rancangan. Selain itu, dampak pemberian nilai bobot gejala oleh pengguna berpengaruh terhadap turunnya nilai keyakinan hasil diagnosis bila dibandingkan kondisi ideal

scholarly journals Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Tuberkulosis

2017 ◽  
Vol 12 (1) ◽  
pp. 56
Author(s):  
Nur Aini ◽  
Ramadiani Ramadiani ◽  
Heliza Rahmania Hatta
Keyword(s):  
Mycobacterium Tuberculosis ◽  
Certainty Factor ◽  
Forward Chaining

Tuberkulosis merupakan penyakit infeksi yang mudah menular melalui udara yang disebabkan oleh kuman Mycobacterium Tuberculosis. Tuberkulosis sebagian besar menyerang paru namun penyakit ini juga menyerang organ tubuh lain yang disebut ekstra paru. Kurangnya fasilitas dan pengetahuan masyarakat dapat memperlambat diagnosa awal Tuberkulosis Ekstra Paru sehingga dapat membahayakan keselamatan masyarakat. Maka diperlukannya sistem pakar yang berguna untuk mendiagnosa penyakit Tuberkulosis yang dapat mempermudah penderita dalam melakukan diagnosa awal penyakit Tuberkulosis agar segera mendapatkan penanganan yang tepat. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem pakar pendiagnosa penyakit Tuberkulosis dengan menggunakan metode Certainty Factor. Aplikasi ini akan mendiagnosa penyakit dengan melakukan penelusuran gejala-gejala yang ada berdasarkan inferensi forward chaining. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pakar berbasis web dengan tingkat akurasi sebesar 85% yang dimanfaatkan untuk membantu tenaga kesehatan dan masyarakat umum dalam mendiagnosa awal penyakit Tuberkulosis.

scholarly journals SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT KOLESTEROL PADA REMAJA DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF) BERBASIS WEB

2019 ◽  
Author(s):  
HENGKI TAMANDO SIHOTANG
Keyword(s):  
Production Rule ◽  
Certainty Factor ◽  
Forward Chaining

Saat ini komputer telah banyak digunakan dalam dunia medis untuk membantu diagnosis suatu penyakit. Penyakit yang paling penting dan sering ditemukan adalah kolestrol. Pencegahan penyakit lebih baik dari pada pengobatannya. Oleh karena itu, pencegahan penyakit kolestrol ini diawali dengan pendiagnosaan dini. Salah satu teknik dalam mendiagnosis penyakit kolestrol ini adalah sistem pakar. Maka dari itu penelitian ini bertujuan menyusun sebuah sistem pakar yang digunakan untuk diagnosa awal penyakit kolestrol berdasarkan gejala yang dirasakan. Sistem akan menampilkan Besarnya kepercayaan gejala tersebut terhadap kemungkinan penyakit yang diderita pengguna. Besarnya nilai kepercayaan tersebut merupakan hasil perhitungan dengan menggunakan metode Certainty Factor(CF). Representasi pengetahuan yang digunakan pada penelitian ini adalah production rule. Metode inferensi yang digunakan untuk mendapatkan konklusi yaitu penalaran maju (forward chaining)

scholarly journals Kombinasi Metode Certainty Factor dan Forward Chaining untuk Identifikasi Jenis Kulit Wajah Berbasis Android

2021 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
pp. 74
Author(s):  
Syavira Cahyaningsih ◽  
Agung Triayudi ◽  
Ira Diana Sholihati
Keyword(s):  
Expert System ◽  
System Application ◽  
Normal Skin ◽  
Skin Care ◽  
Skin Type ◽  
Facial Skin ◽  
Certainty Factor ◽  
Dry Skin ◽  
Forward Chaining ◽  
Level Of Confidence

Using skincare and facial skin care must be in accordance with the type of facial skin, because if it is not suitable, it can cause problems such as facial skin breakouts, dry skin, irritated skin, and acne prone skin. To find out the type of facial skin, you have to do an examination with a skin and genital specialist, but the high cost of consultation and the long queue process is an obstacle for everyone. Therefore, the authors created an expert system to identify facial skin types using a combination of certainty factor methods with forward chaining techniques. The diagnostic results from calculations using an expert system application and the results of manual calculations from one of the respondent data from 100 respondent data, namely producing the same level of confidence, each of which produces a percentage of 99.45% and the diagnostic results state that the user has a normal skin type.

scholarly journals SISTEM PAKAR FORWARD CHAINING , FUZZY-MAX DAN CERTAINTY FACTOR AYAM PEDAGING

2021 ◽  
Vol 21 (1) ◽  
pp. 65-73
Author(s):  
Asep Afandi ◽  
Dwi Marisa Efendi
Keyword(s):  
Expert System ◽  
Disease Outbreaks ◽  
Certainty Factor ◽  
Forward Chaining ◽  
Factor Method ◽  
System Method

Chicken farming is one of the promising business potentials, but in management and care, it is very important to determine the success of chicken farming. Often in the care of negligent employees so that they are exposed to disease outbreaks. With various types of diseases that attack the symptoms are very similar and even the same as other diseases, therefore an expert system can be used to diagnose a disease by looking at the characteristics of the disease suffered, and how the solution is to treat or prevent the disease In the study, it discusses 8 types of broiler diseases, where the expert system method used is the Fuzzy Max method, Forward Chaining, and Certainty Factor. From the results of the Fuzzy Max method, the results showed an accuracy of 80% - 90% for all types of diseases, while the Certainty Factor method showed 96% - 99% for all types of diseases.Keywords— Expert System, Fuzzy Max, Certainty Factor,  Forward Chaining.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document