SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT IKAN KOI MENGGUNAKAN METODE PROBABILITAS KLASIK DENGAN MESIN INFERENSI FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID

Prawira, Indra (2018) SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT IKAN KOI MENGGUNAKAN METODE PROBABILITAS KLASIK DENGAN MESIN INFERENSI FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID. Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

[img] Text
kompre indra(1318041) fix.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT IKAN KOI MENGGUNAKAN METODE PROBABILITAS KLASIK DENGAN MESIN INFERENSI FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID Abstrak Ikan koi merupakan ikan hias dan di percaya membawa keberuntungan , ikan ini banyak di budidayakan untuk lomba atau hanya sekedar dibuat hiasan untuk mempercantik rumah , penyakit pada Ikan koi seringkali membuat bingung para pembudidaya dan para penghobi khusus nya di bondowoso karena kurangnya pengetahuan tentang penyakit pada ikan koi serta kesulitan untuk menemui ahli/pakar Karena alasan tersebut, maka peneliti membangun sistem pakar yang mampu mendiagnosis penyakit pada ikan koi dengan mesin inferensi forward chaining yaitu dengan melihat fakta-fakta yang ada untuk menarik kesimpulan serta metode probabilitas klasik sebagai alat untuk pengambilan keputusan , data gejala yang di miliki oleh aplikasi ini yaitu 15 gejala dan dapat mendeteksi 6 penyakit serta memberi cara untuk mengobati nya Aplikisi ini mampu berjalan pada perangkat adroid versi 5.1.1 dan 6.0.1 serta dapat menghitung nilai kepastian dari penyakit ikan koi dengan metode probabilitas klasik , dari pengujian dari pengujain user yang di lakukan , yang mengatakan baik : 21/60 x 100% = 35% , Pemilih cukup : 35/60 x 100% = 58% Pemilih kurang : 4/60 x 100% = 7% Kata Kunci: Android, Ikan koi , Probabilitas Klasik, Forward Chaining, Sistem Pakar

Item Type: Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords: Android, Ikan koi , Probabilitas Klasik, Forward Chaining, Sistem Pakar
Subjects: Engineering > Informatics Engineering
Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User: Ms Nunuk Yuli
Date Deposited: 03 May 2019 02:33
Last Modified: 03 May 2019 02:33
URI: http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/3491

Actions (login required)

View Item View Item