Abstract:Abstract : Excessive use of the internet can interfere with health so that it will be classified as internet addiction (internet addiction) which can have an impact on the health of users and their social life. A solution…
n is needed for the increasing growth rate of internet users every year, especially in Indonesia. Until now, there are no findings or an application for diagnosing internet addiction that can be used in general so that it can reduce the intensity of surfing in cyberspace. Therefore, for the initial stage it is necessary to have an application that can diagnose the initial internet addiction. By utilizing computer programming algorithms such as PHP and supported by inference engines such as Case Based Reasoning (CBR) so that it can replace an expert to be able to diagnose early symptoms by utilizing a knowledge base such as symptoms or facts about a disease, especially internet addiction. Based on the test results, the system designed can provide predictive values about internet addiction, then the machine will perform a search and issue the results of the diagnosis and the best possible solution.
Keywords: Expert System; Case Based Reasoning; Internet Addiction.
Abstrak : Penggunaan internet yang berlebihan dapat mengganggu kesehatan sehingga akan tergolong dalam internet addiction (kecanduan internet) yang dapat berdampak pada kesehatan pengguna dan kehidupan sosial mereka. Diperlukan suatu solusi atas meningkatnya angka pertumbuhan pengguna internet setiap tahunnya khususnya di Indonesia. Hingga saat ini belum adanya temuan atau sebuah aplikasi untuk mendiagnosa kecanduan internet yang dapat digunakan secara umum sehingga dapat mengurangi intensitas berselancar di dunia maya. Oleh karena itu untuk tahap awal perlu adanya suatu aplikasi yang dapat mendiagnosa awal kecanduan internet tersebut. Dengan memanfaatkan algoritma pemrograman komputer seperti PHP serta didukung oleh inferensi engine seperti Case Based Reasoning (CBR) sehingga dapat menggantikan seorang pakar untuk dapat mendiagnosa gejala awal dengan memanfaatkan basis pengetahuan seperti gejala-gejala atau fakta mengenai suatu penyakit khususnya penyakit kecanduan internet. Berdasarkan hasil pengujian sistem yang dirancang dapat memberikan nilai prediksi tentang penyakit kecanduan internet, kemudian mesin akan melakukan penelusuran serta mengeluarkan hasil diagnosa dan kemungkinan solusi terbaik.
Kata Kunci : Sistem Pakar; Case Based Reasoning; Kecanduan Internet.
Abstract:Abstract: The use of contraception is one solution in overcoming the rising pregnancy rate which is part of the Family Planning (KB) program. The problem that occurs today is the lack of public knowledge in choosing contraceptives…
raceptives that are in accordance with health conditions. Limited time, place and experts in conveying the right contraceptive information is one of the obstacles. With the existence of an expert system which is a computer-based application, it will be able to solve problems as thought by experts. The design of this expert system is built to diagnose the type of contraception that is suitable according to health conditions. Knowledge of an expert, namely a midwife or obstetrician in diagnosing contraceptives that are in accordance with the health conditions of the acceptor's body implanted in a system using the Forward Chaining method. From these criteria, the system will conclude which contraception is suitable for use. With this expert system, it will help users and make it easier to determine the choice of the appropriate contraceptive. The test results show that the expert system application made is feasible and can be used by the community in conducting computerized consultations. This application is made using the PHP programming language and MySQL as the database server.
Keywords: Expert System;Forward Chaining Method;Contraceptive Devices;Family Planning (KB)
Abstrak: Penggunaan alat kontrasepsi adalah salah satu solusi dalam mengatasi naiknya tingkat kehamilan yang merupakan bagian dari program Keluarga Berencana (KB). Permasalahan yang terjadi saat ini adalah masih minimnya pengetahuan masyarakat dalam memilih alat kontrasepsi yang sesuai dengan kondisi kesehatan. Keterbatasan waktu, tempat dan tenaga para ahli dalam menyampaikan informasi alat kontrasepsi yang tepat menjadi salah satu kendalanya. Dengan adanya sistem pakar yang merupakan aplikasi berbasis komputer nantinya dapat menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh para pakar. Perancangan sistem pakar ini dibangun untuk mendiagnosa jenis kontrasepsi yang cocok sesuai dengan kondisi kesehatan. Pengetahuan seorang pakar yaitu bidan atau dokter ahli kandungan dalam mendiagnosa alat kontrasepsi yang sesuai dengan kondisi kesehatan tubuh akseptor yang ditanamkam pada sebuah sistem menggunakan metode Forward Chaining. Dari kriteria-kriteria tersebut sistem akan menyimpulkan alat kontrasepsi yang sesuai untuk digunakan. Dengan adanya sistem pakar ini akan membantu pengguna dan mempermudah dalam menentukan pilihan alat kontrasepsi yang sesuai. Hasil uji menunjukan bahwa aplikasi sistem pakar yang dibuat layak dan bisa digunakan oleh masyarakat dalam melakukan konsultasi secara komputerisasi. Aplikasi ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai database server.
Kata kunci: Sistem Pakar;Metode Forward Chaining;Alat Kontrasepsi;Keluarga Bere-ncana (KB)
Abstract:Abstract : The climatic conditions in Indonesia are very vulnerable to the formation of breeding grounds for disease populations. There are many types of diseases that generally occur due to mosquito parasites including…
Dengue Hemorrhagic Fever (DHF), Typhoid Fever, Measles (Morbili), Malaria, and several other tropical diseases. Information from doctors is needed by all sick people, but is constrained by the problem of costs for such expensive treatment. That is the reason for making an expert system that can diagnose mosquito parasitic fever. This designed system uses the Dempster.- Shafer method. Dempster-shafers can be used to combine separate pieces of information to calculate one by one the probability of an event occurring. This application can diagnose diseases caused by mosquito parasites by entering the symptoms of the questions answered by the patient and getting maximum results. The system can run on web applications such as Google Chrome and Mozilla.The research was conducted at the Simpang Empat Health Center, Asahan Regency.
Keywords : Mosquito; Dempster Shafer; Health Center
Abstrak : Kondisi iklim yang ada di Indonesia sangat rentan dengan pembentukan tempat berkembang biaknya populasi penyakit. Ada banyak jenis penyakit yang pada umumnya terjadi yaitu akibat parasit nyamuk diantaranya Demam Berdarah Dengue (DBD), Demam Tifoid, Campak (Morbili), Malaria, dan beberapa penyakit tropis lainnya. Informasi dari dokter dangat dibutuhkan oleh semua orang sakit, namun terkendala masalah biaya untuk perobatan yang begitu mahal. Itulah yang menjadi alasan untuk dibuatnya sebuah sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit demam parasit nyamuk. Sistem yang dirancang ini menggunakan metode Dempster.- Shafer. Dempster-shafer bisa digunakan untuk menggabungkan potongan-potongan informasi yang terpisah untuk menghitung satu persatu kemungkinan yang terjadi dari suatu peristiwa. Aplikasi ini bisa mendiagnosis penyakit akibat parasit nyamuk dengan memasukkan gejala pertanyaan yang dijawab oleh pasien dan mendapatkan hasil yang maksimal. Sistem dapat berjalan pada aplikasi web seperti google crhrome dan mozilla. Penelitian dilaksanakan di Puskesmas Simpang Empat Kabupaten Asahan.
Kata Kunci : Nyamuk; Dempster Shafer; Puskesmas
Abstract:Abstract: Infectious diseases are one of the most common health problems in children because they have immature immune systems. Children are more susceptible to infections caused by bacteria, viruses, fungi, and protozoa.…
. Some common infectious diseases in children include fever, acute respiratory infections (ARI), pneumonia, acute gastroenteritis (GAE), measles, chickenpox, and diphtheria. The limited number of pediatricians and the difficulty of accessing health facilities in remote areas hinder children's health services. To overcome this, an Android-based expert system is needed using the Naïve Bayes method to help diagnose infectious diseases in children earlier. The research method used is the Software Development Life Cycle (SDLC), where Black Box is used for internal testing, and PSSUQ is used to measure user satisfaction. The data set used was 1320 taken from a local hospital. The test results show that all the main features work as expected without any errors. The implementation of the system in diagnosing diseases went well and based on end-user feedback from 74 respondents, the system obtained a user satisfaction score of 6.40, where users felt that the system was easy to use, efficient, and provided clear and useful information.
Keywords: expert system; infectious disease; naïve bayes; PSSUQ; SDLC
Abstrak: Penyakit menular merupakan salah satu masalah kesehatan yang paling umum terjadi pada anak-anak karena mereka memiliki sistem kekebalan tubuh yang belum matang. Anak-anak lebih rentan terhadap infeksi yang disebabkan oleh bakteri, virus, jamur, dan protozoa. Beberapa penyakit infeksi yang umum terjadi pada anak-anak antara lain demam, infeksi saluran pernapasan akut (ISPA), pneumonia, gastroenteritis akut (GEA), campak, cacar air, dan difteri. Keterbatasan jumlah dokter spesialis anak dan sulitnya akses ke fasilitas kesehatan di daerah terpencil, menjadi kendala pada pelayanan kesehatan anak. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem pakar berbasis Android menggunakan metode Naïve Bayes untuk membantu mendiagnosis penyakit infeksi pada anak-anak lebih dini. Metode penelitian yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC), di mana Black Box untuk pengujian internal, dan PSSUQ untuk mengukur kepuasan pengguna. Data set yang digunakan adalah 1320 yang diambil dari rumah sakit setempat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur utama berjalan sesuai harapan tanpa kesalahan. Implementasi sistem dalam mendiagnosa penyakit berjalan dengan baik dan berdasarkan umpan balik pengguna akhir dari 74 responden, sistem memperoleh skor kepuasan pengguna sebesar 6,40, di mana pengguna merasa sistem ini mudah digunakan, efisien, serta menyediakan informasi yang jelas dan bermanfaat.
Kata kunci: naïve bayes; penyakit menular; PSSUQ; SDLC; sistem pakar
Abstract:• Abstract: The skin is an elastic wrapping that protects the body from environmental influences, the skin is the organ that is located on the outside and limits it from the human environment. Skin diseases can be caused…
ed by fungi, viruses, germs, animal parasites, bacterial infections and others. To identify skin diseases, we usually have to see a doctor, but we still experience problems in dealing with disease identification. This is sometimes influenced by the community, sometimes they feel embarrassed to consult their skin disease to a doctor because the signs of skin disease have started to appear, consultation fees and drugs are relatively expensive. Current technological developments are able to process knowledge with artificial intelligence techniques. Due to the many symptoms of disease nowadays, it is necessary to make a system application with artificial intelligence that can diagnose skin diseases and provide solutions for skin diseases using one of the methods, namely the Naïve Bayes Classifier. Naïve Bayes is a simple classification algorithm where each attribute is independent and may contribute to the final decision. The goal is to produce an expert system website that helps the general public in diagnosing skin diseases and providing solutions for detected skin diseases. The results of this study concluded that based on the application of skin cancer diagnosis can display the results of skin cancer diagnosis decisions.
Keywords: expert system; naïve bayes; skin disease
Abstrak: Kulit merupakan pembungkus yang elastis yang melindungi tubuh dari pengaruh lingkungan, kulit merupakan organ tubuh yang terletak paling luar dan membatasinya dari lingkungan hidup manusia. Penyakit kulit dapat disebabkan oleh jamur, virus, kuman, parasit hewani, infeksi bakteri dan lain-lain. Mengidentifikasi penyakit kulit biasanya kita harus ke dokter, namun masih mengalami kendala dalam menangani pengidentifikasi penyakit hal itu terkadang dipengarui oleh masyarakat terkadang merasa malu untuk mengkonsultasikan penyakit kulitnya ke dokter karena tanda-tanda penyakit kulit sudah mulai tampak, biaya konsultasi dan obat yang tergolong mahal. Perkembangan teknologi saat ini mampu mengolah pengetahuan dengan teknik kecerdasan buatan. Karena banyaknya gejala penyakit pada masa sekarang ini perlu dibuat aplikasi sistem dengan kecerdasan buatan yang dapat mendiagnosa penyakit kulit dan memberikan solusi dari penyakit kulit dengan salah satu metode yaitu Naïve Bayes Classifier. Naïve bayes merupakan algoritma klasifikasi yang sederhana dimana setiap atribut bersifat berdiri sendiri dan memungkinkan berkontribusi terhadap keputusan akhir. Tujuannya adalah menghasilkan website sistem pakar yang dan membantu masyarakat luas dalam mendiagnosa penyakit kulit dan memberikan solusi dari penyakit kulit yang terdeteksi. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan bahwa berdasarkan aplikasi diagnosa penyakit kanker kulit dapat menampilkan hasil keputusan diagnosa penyakit kanker kulit.
Kata kunci: Naïve Bayes; Penyakit Kulit; sistem pakar
Abstract:Abstract: Glaucoma is the second leading eye disease of blindness after cataracts. An ophthalmologist does a glaucoma examination with an eye screening that will produce a retinal image. The diagnosis's result of the retinal…
inal image is subjective because each doctor has dissent and a condition experienced. This research builds a system to identify retinal images in the category of glaucoma or normal patients. The purpose of this system as a tool is to help ophthalmologists diagnose glaucoma. This process begins by changing the colour of an image to validity. The image is extracted using the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and produces five features than the result of the five features used as input to neural network Learning Vector Quantization (LVQ). The amount of retinal image data used 60 data for learning and 20 for testing. And the number of neurons used is 12, and the epoch of as many as 1000 was obtained based on the results comparison of variations against 8, 10, 12, 18, and 20 neurons with 500, 900, 1000, and 1100 epochs. The learning process results from the value of weights that will be used in the testing process. The results of this study obtained an accuracy rate of 85%, a precision of 89%, and a recall of 80%.
Keywords: glaucoma; LVQ; GLCM
Abstrak: Glaukoma merupakan penyakit mata penyebab kebutaan nomor dua setelah katarak. Pemeriksaan penyakit glaukoma dilakukan oleh dokter spesialis mata dengan cara skrining mata yang akan menghasilkan citra retina. Hasil diagnosa citra retina oleh dokter bersifat subjektif karena setiap dokter memiliki pendapat yang berbeda serta kondisi yang dialami. Penelitian ini membangun sistem untuk mengidentifikasi citra retina mata kedalam kategori penderita glaukoma atau normal. Tujuan pembuatan sistem ini sebagai alat bantu bagi dokter mata dalam mendiagnosa glukoma. Proses ini diawali dengan mengubah warna citra menjadi keabuan, kemudian citra tersebut diekstraksi menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan menghasilkan lima nilai fitur yang kemudian hasil dari kelima fitur tersebut digunakan sebagai masukan jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ). Jumlah data citra retina yang digunakan sebanyak 60 data untuk learning dan 20 data untuk testing. Dan untuk jumlah neuron yang digunakan yaitu 12 dan epoch sebanyak 1000 yang didapat berdasarkan hasil perbandingan variasi terhadap neuron sejumlah 8, 10, 12, 18, 20 dengan jumlah epoch sejumlah 500, 900, 1000 dan 1100. Hasil dari proses learning yaitu nilai bobot yang akan digunakan sebagai bobot di proses testing. Hasil penelitian ini diperoleh tingkat akurasi sebesar 85%, presisi sebesar 89% dan recall sebesar 80%.
Kata kunci: glaukoma; LVQ; GLCM
Abstract:Abstract: In analyzing information, it is possible for experts to disclose information with uncertain recognition. For example, with the use of consent, the use is large and almost certain. In overcoming uncertainty in the…
he system, experts can use the certainty factor (CF) method. This method can overcome reality with a level of certainty based on facts so that it can explain the confidence of an expert. CF can be applied in an expert system to build a program that can diagnose a set of rules. In this study CF was implemented in an expert system diagnosing seahorse disease. Sea horses have a high trading value, both in living and dead conditions. Therefore, sea horses, including animals that are protected by population. In this study, developing an expert system application that can diagnose seahorse disease can help determine the level of trust of experts and users who use related cases. Based on the test results, it shows that CF is able to cope well and has a high level of accuracy.
Keywords: certainty factor; expert system; seahorses.
Abstrak: Informasi yang dihasilkan dalam diagnosa dimungkinkan menggunakan ungkapan ketidakpastian. Misalkan dengan penggunaan pernyataan mungkin (maybe), kemungkinan besar (probably not), hampir pasti (almost certainty) dan pernyataan tidak pasti lainya. Untuk mengatasi ketidak pastian pada sistem pakar dapat menerapkan pendekatan certainty factor (CF). Metode ini mampu mengatasi ketidakpastian dengan mendefinisikan tingkat kepastian berdasarkan fakta sehingga dapat memaparkan keyakinan seorang pakar. CF dapat diterapkan dalam sistem pakar untuk membangun suatu program yang dapat mendiagnosa berdasarkan suatu set aturan. Pada penelitian ini CF diimplementasikan pada sistem pakar diagnose penyakit kuda laut. Kuda laut memiliki nilai jual perdagangan yang tinggi, baik dalam keadaan hidup maupun mati. Oleh sebab itu kuda laut termasuk hewan yang dilindungi populasinya. Penelitian yang dilakukan menghasilkan sistem pakar yang mampu mendiagnosis serta memberikan solusi untuk penyakit kuda laut dengan menggunakan pendekatan CF dalam penanganan ketidakpastian. Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan CF mampu mengatasi ketidakpastian dengan baik dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi.
Kata kunci: certainty factor; sistem pakar; kuda laut
Abstract:Peran sistem pakar sangat diperlukan oleh banyak kalangan untuk mampu menjawab dari beberapa permasalahan dan memberikan solusi yang terbaik melalaui sistem yang sudah diprogramkan dari seorang yang ahli dalam bidangnya.…
Bengkel Budiman di Asahan yang merupakan salah satu jenis usaha yang bergerak dalam bidang otomotif, service serta perbaikan sepeda motor, sudah memiliki banyak pelanggan, namun masih bersifat manual pada proses solusi perbaikan. Maka dibutuhkan suatu aplikasi sistem pakar, dalam menganalisa gangguan sistem pada sepeda motor untuk mempermudah proses diagnosa kerusakan dan solusi permasalahannya sehingga akan memepermudah penanganan kerusakan secara cepat dan efisien. Metode yang dilakukan pada aplikasi sistem pakar ini yaitu dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF). Dimana Metode Certainty Factor (CF) adalah suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang berbentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem pakar dalam mendiagnosa kerusakan pada sepeda motor.
Kata Kunci : bengkel Budiman, gangguan sistem, metode certainty factor, sepeda motor, sistem pakar,
Abstract:application of this technological development is an expert system devoted to the diagnosis of disease, one of which is malaria disease. The method used is forward chaining. This malaria diagnosis expert system is designed…
d not only to diagnose symptoms ofmalaria but also how to prevent malaria. Expert system to diagnose malaria disease is built on the web.
Keywords: expert system, forward chaining, malaria, web.
Abstrak: Seiring kemajuan teknologi komputer yang semakin pesat, seluruh aspek-aspek yang berkaitan dengan kehidupan tak luput dari pengaruh perkembangan teknologi ini, begitu juga dengan dunia kesehantan. Bentuk penerapan dari perkembangan teknologi ini adalah sebuah sistem pakar yang ditujukan untuk diagnosa penyakit, salah satunya adalah penyakit malaria. Adapun metode yang digunakan adalah forward chaining. Pada sistem pakar diagnosa penyakit malaria ini dirancang tidak hanya dapat mendiagnosa gejala dari penyakit malaria saja tetapi juga bagaimana cara pencegahan dari penyakit malaria. Sistem pakar mendiagnosa penyakit malaria ini dibangun berbasis web.
Kata kunci: sistem pakar, forward chaining, malaria, web.
Abstract:Anak usia dini berada pada tahap perkembangan kritis, di mana mereka rentan terhadap dampak negatif dari perilaku bullying. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mendiagnosa permasalahan yang dialami oleh anak…
nak usia dini yang menjadi korban bullying, dengan fokus pada dampak psikologis, emosional, dan sosial. Metode kualitatif digunakan dalam penelitian ini, melalui observasi dan wawancara mendalam dengan anak, orang tua, dan pendidik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bullying pada anak usia dini dapat menyebabkan gangguan emosional, seperti kecemasan dan rasa takut, serta memengaruhi kemampuan mereka dalam bersosialisasi dan berprestasi di lingkungan belajar. Identifikasi dini dan intervensi yang tepat sangat diperlukan untuk mencegah dampak jangka panjang dan mendukung pemulihan anak. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam pengembangan program pencegahan dan penanganan bullying di lingkungan pendidikan usia dini.