SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KULIT PADA KUCING MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB

Indra Gunawan, Yusra Fernando

Abstract


Kucing merupakan hewan alternatif yang banyak dijadikan hewan peliharaan karena mampu beradaptasi dengan baik dan dapat menjadi teman bagi manusia. Pemeliharaan hewan seperti kucing harus disertai dengan menjaga kesehatannya agar kucing terhindar dari beragam jenis penyakit. Penyakit kulit kucing adalah satu dari sekian banyak jenis penyakit yang paling sering dijumpai oleh pemilik kucing. Penyakit kulit pada kucing dibagi menjadi 3 yaitu tidak menular, menular ke sesama hewan, dan menular ke manusia. Dokter hewan spesialis kucing di Indonesia mayoritas membuka praktek di kota-kota saja. Sehingga tidak jarang para pemilik kucing yang terlambat memberikan penanganan pada penyakit kulit sejak awal terjadi. Sistem pakar mencoba mencari solusi yang memuaskan sebagaimana yang dilakukan oleh seorang pakar, seperti memberikan penjelasan terhadap langkah yang diambil dan memberikan alasan atas saran atau kesimpulan yang ditemukannya. Pembuatan sistem pakar ini diharapkan dapat membantu mendiagnosa penyakit kulit kucing. Metode yang digunakan yaitu Naive Bayes untuk mencari nilai peluang terbesar munculnya penyakit kulit kucing. Aplikasi ini dikembangkan berbasis web dengan menggunakan framework Codeigniter. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosis sistem dengan hasil diagnosa pakar. Dari Pengujian 15 data rekam medis dokter di dapat tingkat akurasi sistem pakar diagnosa penyakit kulit pada kucing sebesar 80%.


Full Text:

PDF

References


Aldino, A A, Darwis, D., Prastowo, A. T., & Sujana, C. (2021). Implementation of K-Means Algorithm for Clustering Corn Planting Feasibility Area in South Lampung Regency. Journal of Physics: Conference Series, 1751(1), 12038.

Aldino, Ahmad Ari, & Sulistiani, H. (2020). DECISION TREE C4. 5 ALGORITHM FOR TUITION AID GRANT PROGRAM CLASSIFICATION (CASE STUDY: DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEM, UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA). Edutic-Scientific Journal of Informatics Education, 7(1).

Darwis, D., Pasaribu, A. F., & Surahman, A. (2019). Sistem Pencarian Lokasi Bengkel Mobil Resmi Menggunakan Teknik Pengolahan Suara dan Pemrosesan Bahasa Alami. Jurnal Teknoinfo, 13(2), 71–77.

Irvansyah, F., Muhaqiqin, & Setiawansyah. (2020). Aplikasi pemesanan jasa cukur rambut berbasis android. 1(1), 26–32.

Isnain, A. R., Marga, N. S., & Alita, D. (n.d.). Sentiment Analysis Of Government Policy On Corona Case Using Naive Bayes Algorithm. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 15(1), 55–64.

Isnain, A. R., Sakti, A. I., Alita, D., & Marga, N. S. (2021). SENTIMEN ANALISIS PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN LOCKDOWN PEMERINTAH JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), 31–37.

Kumala, N. K. R., Puspaningrum, A. S., & Setiawansyah, S. (2020). E-DELIVERY MAKANAN BERBASIS MOBILE (STUDI KASUS: OKONOMIX KEDATON BANDAR LAMPUNG). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 1(2), 105–110.

Najib, M., Satria, D., Saputra, F., Pasha, D., Informasi, S., Indonesia, U. T., Indonesia, U. T., Android, S., Uno, A., & Arduino, A. (2020). MIT APP INVERTOR PADA APLIKASI SCORE BOARD UNTUK PERTANDINGAN OLAHRAGA BERBASIS ANDROID. Tekno Kompak, 14(2), 115–120.

Pasaribu, A. F. O., Darwis, D., Irawan, A., & Surahman, A. (2019). Sistem Informasi Geografis untuk Pencarian Lokasi Bengkel Mobil di Wilayah Kota Bandar Lampung. Jurnal Tekno Kompak, 13(2), 1–6.

Priandika, A. T. (2016). Model Penunjang Keputusan Penyeleksian Pemberian Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process. Jurnal Teknoinfo, 10(2), 26. https://doi.org/10.33365/jti.v10i2.7

Septilia, H. A., Parjito, P., & Styawati, S. (2020). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN DANA BANTUAN MENGGUNAKAN METODE AHP. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 1(2), 34–41.

Sulistiani, H., & Muludi, K. (2018). Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Mendeteksi Penyakit Tanaman Karet. Jurnal Pendidikan Teknologi Dan Kejuruan, 15(1), 51–59. https://doi.org/10.23887/jptk-undiksha.v15i1.13021

Susanto, E. R., Puspaningrum, A. S., & Neneng, N. (2021). Model Rekomendasi Penerima Bantuan Sosial Berdasarkan Data Kesejahteraan Rakyat. Jurnal Tekno Kompak, 15(1), 1–12.

Tarigan, D. P., Wantoro, A., & Setiawansyah. (2020). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT MOBIL DENGAN FUZZY TSUKAMOTO (STUDI KASUS: PT CLIPAN FINANCE). TELEFORTECH: Journal of Telematics and Information Technology, 1(1).

Wantoro, A., & Priandika, A. T. (2017). STATISTIK KLASIK DENGAN LOGIKA FUZZY ( TSUKAMOTO DAN MAMDANI ) STUDI KASUS : STMIK.

Wantoro, A., Priandika, A. T., Science, C., Indonesia, U. T., Science, C., & Indonesia, U. T. (n.d.). DETERMINATION OF TARGET VALUE AND VALUE CONVERSION OF SCALE IN MATCHING PROFILE ( PM ) WITH COMBINATION METHOD ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS ( AHP ) AS METHOD DEVELOPMENT IN SYSTEM DECISION.




DOI: https://doi.org/10.33365/jatika.v2i2.927

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Indra Gunawan, Yusra Fernando

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA)

Published by Universitas Teknokrat Indonesia
Organized by Program Studi S1 Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Jl. Zainal Abidin Pagaralam, No.9-11, Labuhanratu, Bandarlampung, Indonesia
Phone : 0721 70 20 22

Website : http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika

Email    : jatika@teknokrat.ac.id

Creative Commons License
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA) is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.