Ulfah, Annisa (2020) IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA SAPI POTONG. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (262kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (903kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (723kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (60kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (102kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
SourceCode-17111290-AnnisaUlfah - Annisa Ulfah.zip Restricted to Repository staff only Download (73MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-17.11.1290-AnnisaUlfah - Annisa Ulfah.pdf Restricted to Repository staff only Download (580kB) |
Abstract
Para peternak sapi potong, baik dalam usaha skala kecil maupun usaha skala besar tentu sangat memperhatikan kesehatan sapi. Kesehatan sapi potong berpengaruh pada keuntungan yang akan di dapat oleh peternak, Masalah bermula dari banyaknya sapi potong yang mati secara mendadak sebelum di potong dan lambatnya penanganan penyakit pada sapi potong karena kurangnya tenaga pakar di Puskeswan (Pusat Kesehatan Mayarakat) dan kurangnya pengetahuan yang dimikili oleh para petugas tentang gejala dan diagnosa penyakit pada sapi potong sehingga dapat mengakibatkan kematian secara mendadak. Jika presentase kematian sapi cukup tinggi sebelum masa panen, maka para peternak akan mengalami kerugian. Algoritma Naïve Bayes digunakan didalam penelitian ini karena didalam algoritma Naive Bayes memperhatikan seluruh fitur data latih sehingga metode tersebut sangat optimal dalam melakukan proses pengklasifikasian. Dalam proses pengklasifikasian menggunakan metode probabilitas dan statistik. Perhitungan dilakukan berdasarkan data jenis penyakit dan data gejala-gejala dengan variable data, hipotesa dan probabilitas. Dalam pengklasifikasian Algoritma Naïve Bayes menggunakan data sampel sebanyak 36 menghasilkan 35 hasil yang sama dan 1 hasil yang berbeda dengan hasil di lapangan. Maka dari pengujian sampel menghasilkan akurasi ketepatan sebesar 97,22% dan dikatakan layak oleh pakar. Kemudian sistem akan menampilkan hasil konkulasi berupa penyakit sapi potong yang diderita berdasarkan penyakit dengan nilai desitas terbesar.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Sistem Pakar, Sapi potong, Naïve Bayes. | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 001 Ilmu pengetahuan |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 23 Jun 2022 04:09 | ||
| Last Modified: | 16 Aug 2023 01:37 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/2324 |
Actions (login required)
 |
View Item |