SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA UNGGAS DENGAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR

Julherdin, Muhammad Danur (2026) SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA UNGGAS DENGAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER - ABSTRAK) COVER.pdf - Published Version Download (777kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf - Published Version Download (155kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (589kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf - Published Version Download (91kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA - LAMPIRAN) Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (169kB)
	Archive (SOURCE CODE) Sourcecode - 19.11.2925.zip Restricted to Repository staff only Download (7MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (345kB)

Abstract

Unggas merupakan salah satu spesies yang dimanfaatkan daging dan telur nya untuk dikonsumsi, namun unggas adalah spesies yang rentan dan mudah terserang penyakit dan dapat dengan mudah menular satu dengan lainnya. Gejala yang umumnya yaitu Batuk, Diare, Lemah, Nafsu makan menurun dan dapat secara langsung menyebabkan kematian. Berdasarkan permasalahan tersebut diatas, untuk menjawab permasalahan yang ada, Penelitian ini dilakukan untuk membuat aplikasi diagnosi yang dapat membantuk peternak atau orang awam untuk memahami dan mengatasi gejala penyakit pada unggas. Dalam pembuatan aplikasi ini digunakan metode Forward Chaining sebagai mesin inferensi dan Certainty Factor untuk menunjukkan besarnya nilai kepercayaan pada suatu kesimpulan saat membuat diagnosa dari gejala-gejala yang ada berdasarkan nilai bobot pengguna terhadap gejala dan nilai bobot pakar terhadap gejala yang diambil dari basis pengetahuan pakar. Data penelitian yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 5 data penyakit dan 12 data gejala. berdasarkan pengujian terhadap perhitungan sistem pakar dan perhitungan manual memberikan hasil yang sama, menunjukkan bahwa aplikasi ini memiliki akurasi sebesar 100%.

Actions (login required)

View Item