Jurnal CyberTech Vol.
No.
September 201x, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pada Hewan Bebek Menggunakan Metode TEOREMA BAYES Arris Josua * Trinanda Syahputra **.
Deski Helsa** * Program Studi Sistem informasi.
STMIK Triguna Dharma ** Program Studi Sistem Informasi Dosen Pembimbing.
STMIK Triguna Dharma Article Info Article history:
Keyword:
Bebek .
Sistem Pakar.
Theorema Bayes ABSTRACT Dalam lingkungan masyarakat banyak sekali hewan yang dipelihara terutama untuk diternakan.
Contohnya Bebek .
Bebek merupakan hewan unggas yang cukup banyak diternak masyarakat yang berupa daging atau petelur, karena populasinya yang cukup banyak maka sering kali penyakit yang ditimbulkan juga cukup banyak, sehingga dapat menurunkan kualitas daging dan telur, bahkan bisa mengakibatkan kematian.
Dari permasalahan tentang mendiagnosa penyakit pada Bebek , ada suatu bidang ilmu yang dapat menangani permasalahan tersebut yaitu sistem pakar dengan menggunakan metode Teorema Bayes.
Sistem pakar merupakan sistem yang mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar dapat membantu menyelesaikan masalah yang biasanya dilakukan oleh seorang pakar.
Dari penelitian ini menghasilkan aplikasi sistem yang dapat membantu meringankan pekerjaan petugas peternak dalam menyelesaikan masalah penyakit pada Bebek .
Dengan konsep sistem pakar yang merupakan sebuah program yang mampu menganalisis permasalahan dan menghasilkkan kesimpulan dengan adanya proses pemindahan pengetahuan ahli ke dalam sistem First Author : Arris Josua Purba Kampus :STMIK Triguna Dharma Program Studi : Sistem Informasi E-Mail : Arrispurba@gmail.
PENDAHULUAN
Dalam lingkungan masyarakat banyak sekali hewan yang dipelihara terutama untuk diternakan.
Contohnya bebek.
Bebek merupakan hewan unggas yang cukup banyak diternak masyarakat yang berupa daging atau petelur, karena populasinya yang cukup banyak maka sering kali penyakit yang ditimbulkan juga cukup banyak, sehingga dapat menurunkan kualitas daging dan telur, bahkan bisa mengakibatkan Penyakit pada bebek susah diketahui karena peternak tidak mempunyai pengalaman Petgugas peternakan kesulitan untuk melakukan tindakan yang tepat pada bebek yang terkena penyakit sehingga bisa berakibat fatal.
Tak hanya berakibat pada bebek, penyakit bebek juga bisa berdampak pada manusia apabila tidak cepat Adapun masalah lainnya ketika peternak terlambat saat mengobati dikarenakan kurangnya Journal homepage: https://ojs.
pengalaman gejala-gejala pada bebek sebelum penyakit menjadi fatal.
Selama ini peternak memiliki keterbatasan informasi mengenai penyakit yang menyerang bebek.
Peternak biasanya hanya memanfaatkan buku Ae buku seadanya untuk membantu peternak mengenali penyakit dan pencegahan ataupun pengobatan pada Untuk lebih membantu mengenali penyakit tersebut maka dibuatlah sebuah sistem pakar mendiagnosa penyakit bebek ini agar dapat membantu para petugas peternakan untuk mengetahui gejala Ae gejala penyakit pada bebek dan dapat dengan cepat memperoleh informasi penyakit bebek yang diderita dan bagaimana pencegahannya yang selanjutnya akan diinformasikan pada petugas kandang peternakan Maka untuk penyelesaian masalah tersebut bisa menggunakan bantuan sistem informasi yakni dengan A ISSN: - menggunakan sistem pakar.
Sistem pakar adalah salah satu cabang dari AI (Artificial Intelegenc.
yang membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia pakar.
Sistem pakar Ausebagai suatu program komputer cerdas yang menggunakan menyelesaikan masalah yang cukup sulit sehingga menyelesaikannyaAy .
Salah satu metode Sistem Pakar adalah Teorema Bayes.
Teorema Bayes merupakan metode yang baik didalam mesin pembelajaran berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya.
Saya memilih menggunakan metode Teorema Bayes karena mudah untuk dipahami, hanya memerlukan pengkodean yang sederhana dan perhitungan yang lebih cepat.
TINJAUAN PUSTAKA
1 Sistem Pakar Sistem pakar adalah Suatu program kecerdasan buatan atau yang sering disebut AI dengam menggabungkan pangkalan knowledge.
base dengan sistem yang inferensinya untuk menjadikan sebuah sistem yang bertindak layaknya seorang pakar.
Sistem pakar merupakan sebuah sistem yang menginterfensi pengetahuan manusia kedalam sebuah sistem komputer, diharapkan agar komputer dengan sistem yang dibuat menyerupai manusia dapat bekerja sesuai kemampuan yang dimiliki layaknya seorang pakar.
Dengan dibuatnya sistem pakar ini diharapkan.
Pengguna dapat menyelasaikan masalah yang dimiliki tanpa harus menemui atau berkonsultasi dengan seorang Dokter.
Sistem pakar juga merupakan sebuah sistem menyerupai.
menagambil keputusan dari seorang ahli atau Dari istilah emulates diharapkan sistem pakar dapat bekerja layaknya seorang ahli atau pakar.
Emulasi jauh lebih akurat atau baik daripada simulasi yang hanya membutuhkan dalam beberapa bidang yang terlihat nyata.
Sistem pakar terdiri dari 2 komponen utama yaitu knowledge base yang berisi memproyeksikan kesimpulan.
Kesimpulan itu dijadikan respon atas permintaan penggunanya.
2 Theorema Bayes Pengertian Teorema Bayes adalah teorema yang digunakan untuk mengihtung suatu peluang yang terdapat pada hipotesis.
Teorema bayes dikenalkan oleh ilmuan yang bernama Bayes yang ingin memastikan keberadaan Tuhan dengan mencari fakta Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : 01 Ae 12 di dunia yang menunjukan keberadaan Tuhan.
Bayes mencari tentang sebuah fakta mengenai ada tidaknya tuhan didunia kemudian mengubahnya dengan nilai Probabilitas yang akan di sandingkan dengan suatu nilai Probabilitas.
teorema ini juga merupakan dasar dari statistika Bayes yang memiliki penerapan dalam ilmu ekonomi mikro, sains, teori permain, hukum dan Teorema Bayes akhirnya dikembangkan dengan berbagai ilmu termasuk untuk penyelesaian masalah sistem pakar dengan menetukan nilai probabilitas dari hipotesa pakar dan nilai evidence yang didapatkan fakta yang didapat dari objek yang Teorama Bayes ini membutuhkan biaya komputasi yang mahal karena kebutuhan untuk menghitung nilai probabilitas untuk tiap nilai dari penerapan Teorema Bayes untukmencari penerapan dinamakan inferens Bayes.
Probabilitas bayes merupakan cara untuk mengatasi ketidakpastian data dengan menggunakan formula Bayes yang dinyatakan.
a )ycE.
= ycE.
Dimana ycE.
: Probabilitas hipotesis H jika diberikan evidence E.
: Probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesis H.
: Probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun.
: Probabilitas evidence E.
Probabilitas menunjukkan kemungkinan sesuatu akan terjadi atau tidak Jumlah Kejadian Berhasil P.
= A A A A A A A A A .
Jumlah Semua Kejadian Misal dari 15 orang pelajar, 3 orang menguasai Matematika, sehingga peluang untuk memilih pelajar yang menguasai Matematika.
P(Matematik.
= = = 0,66 3 Flowchart Flowchart adalah representasi secara simbolik dari suatu algoritma atau prosedur untuk menyelesaikan suatu pengguna melakukan pengecekan bagian-bagian analisis masalah, itu flowchart juga berguna sebagai fasilitas untuk berkomunikasi antara pemrogram yang bekerja dalam tim suatu proyek.
Flowchart membantu memahami urutan-urutan logika yang rumit dan Flowchart membantu mengkomunikasikan jalannya program keorang lain .
ukan pemrogra.
akan lebih mudah.
ISSN: -
4 Pemodelan Sistem Pemodelan Sistem adalah suatu bentuk penyederhanaan dari sebuah elemen dan komponen yang sangat komplek untuk memudahkan pemahaman dari informasi yang dibutuhkan.
Untuk memodelkan suatu sistem terdapat syarat Ae syarat sistem yang harus terpenuhi antara lain sebuah sistem yang dapat dimodelkan haruslah mempunyai suatu kesatuan dimana hubungan fungsional yang jelas antara input proses dan outputan atau tujuannya.
untuk keperluan pribadi maupun untuk keperluan perusahaan/instansi dengan sistem yang lebih besar.
Adapun kemampuan lain Visual Basic adalah memiliki sarana pengembangan yang bersifat grafis .
, berorientasi objek, dapat bekerja didalam sistem operasi Windows, dapat menghasilkan program aplikasi berbasis Windows, dan mampu memanfaatkan program aplikasi berbasis Windows.
5 Unified Modelling Language(UML) Unified Modeling Language (UML) adalah bahasa spesifikasi standar yang dipergunakan untuk membanngun perangkat lunak.
UML merupakan berorientasi objek dan juga merupakan alat untuk mendukung pengembangan sistem.
1 Use Case Diagram Use Case Diagram merupakan diagram yang harus dibuat pertama kali saat pemodelan perangkat lunak berorientasi objek dilakukan.
2 Activity Diagram Acticity Diagram menggambarkan sebuah workflow .
liran kerj.
atau sebuah aktivitas dari sebuah sistem atau proses bisnis.
Ada beberapa simbol-simbol Acticity Diagram menggambarkan sebuah workflow .
liran kerj.
atau sebuah aktivitas dari sebuah sistem atau proses bisnis.
3 Class Diagram Class Diagram dibuat setelah diagram use case dibuat terlebih dahulu.
Pada diagram ini harus menjelaskan hubungan apa saja yang terjadi diantara suatu objek dengan objek lainnya sehingga terbentuklah suatu sistem aplikasi.
6 Software Pendukung Ada beberapa software yang digunakan dalam pengembangan sistem pendukung keputusan ini, diantaranya aplikasi Visual Basic sebagai media dalam pembuatan aplikasinya.
Microsoft Access sebagai media penyimpanan Database, dan Crystal Report sebagai media dalam pembuatan laporan Visual Basic 2008 Visual Basic merupakan salah suatu daridevelopment tools untuk membangun suatu aplikasi dalam lingkungan Windows.
Visual Basic menyediakan tool untuk membuat aplikasi yang sederhana sampai aplikasi kompleks atau rumit baik Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : 01 Ae 12 Gambar 2.
3 Tampilan Visual Basic 2008 2 Microsoft Access Microsoft Access atau Microsoft Office Access adalah sebuah program aplikasi basis data komputer relasional ditujukan untuk kalangan rumahan dan perusahaan kecil hingga menengah.
Aplikasi ini merupakan anggota dari beberapa aplikasi Microsoft Office, yaitu Microsoft Word.
Microsoft Excel dan Microsoft PowerPoint.
Aplikasi ini menggunakan mesin basis data Microsoft Jet Database Engine, dan juga menggunakan tampilan grafis yang intuitif sehingga memudahkan pengguna.
Gambar 2.
4 Tampilan Microsoft Access 3 Crystal Report Crystal Report merupakan aplikasi khusus untuk membuat laporan yang terpisah dengan program Microsoft Visual Basic, tetapi keduanya dapat dihubungkan.
Hasil mencetak dengan Crystal Report lebih baik dan lebih mudah karena pada Crystal Report banyak tersedia objek maupun komponen yang mudah digunakan.
ISSN: -
1 Metode pengembangan Sistem Dalam konsep penulisan metode pengembangan sistem merupakan salah satu unsur yang paling penting dalam sebuah penelitian.
Dalam metode perancangan sistem ini khususnya software atau perangkat lunak bisa kita adopsi beberapa metodenya diantaranya algoritma Waterfall atau algoritma air Gambar 2.
5 Tampilan Crystal Report
METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian merupakah cara atau langkah yang harus dilakukan untuk mengumpulkan suatu informasi yang berisikan data yang kita peroleh dari seorang pakar atau ahli dalam bidangnya sebagia suatu gambaran penelitian yang kita laksanakan.
Data Collecting Dalam teknik pengumpulan data terdapat beberapa yang dilakukan di antaranya yaitu sebagai Obeservasi Observasi adalah teknik pengumpulan data dengan melakukan tinjauan langsung ketempat dimana kita melakukan studi kasus dimana akan dilakukan sebuah penelitian.
Wawancara Wawancara merupakan cara dimana kita dapat memperoleh sebuah informasi secara rinci, langsung, mendalam, tidak terstruktur, dan individu untuk menghasilkan sebuah informasi yang akurat.
2 Algoritma Sistem Algoritma adalah serangkaian langkah-langkah atau aturan yang disusun secara berurutan untuk sebuah kegiatan atau intruksi.
Algoritma sistem merupakan salah satu urutan maupun langkahlangkah cara pembuatan sistem sehingga memberikan intruksi atau sebuah perintah keluaran yang diinginkan berdasarkan ide atau masukan yang 1 Flowchart Sistem Flowchart sistem merupakan bagan yang menunjukan alur kerja atau apa yang sedang dikerjakan didalam sistem secara keseluruhan dan menjelaskan urutan dari prosedur-prosedur yang ada didalam sistem.
Berikut ini adalah flowchart sistem pada pengolahan data Penyakit frozen shoulder sebagai berikut.
Tabel 3.
1 Nama Penyakit Dan Solusi Studi Literatur Dalam menggunakan jurnal-jurnal baik jurnal internasional, jurnal nasional, jurnal local, maupun buku sebagai sumber referensi.
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : 01 Ae 12 Gambar 3.
2 Flowchart metode Theorema Bayes A ISSN: - 2 Menentukan Data Penyakit Dari hasil penelitian yang dilakukan , maka dapat beberapa data gejala Penyakit Bebekadalah sebagai berikut:
Tabel 3.
2 Data Penyakit ycu Oc = ya1 ya2 U yaycu ycn=ycu Mencari Nilai Probabilitas Hipotesa H tanpa Memandang Evidence P(E|H.
= ycu Ocycn=ycu = ycu Mencari Nilai Probabilitas Hipotesa H Memandang Evidence ycu Oc = P(H.
O P(E|H.
U P(H.
O P(E|H.
yco=ycu Mencari Nilai Hipotesa H benar jika diberi Evidence P(H.
O P(E|H.
= .
Ocycuyco=ycu = ycu Mencari Nilai Bayes ycu Oc 3 Menentukan Nilai Probabilitas Berdasarkan data-data yang di peroleh disini bisa kita tentukan nilai Probabilitas adalah sebagai berikut :
Tabel 3.
3 Nilai Probabilitas Pada Tiap Gejala yaAycaycyceyc = yaAycaycyceyc1 yaAycaycyceyc2 A yaAycaycyceycycu yco=ycu 1 Menghitung Nilai Semesta Berikut hasil data riwayat Penyakit Bebek.
Tabel 3.
4 Contoh Sampel Penyakit Dan Gejalanya Untuk Menghitung nilai total bobot gejala probabilitas digunakan persamaan sebagai berikut :
P01 Sinusitis.
ycu Oc = ya1 ya2 ya3 U yaycu ycn=ycu Oc = 0,25 0,25 0,25 0,5 = 1,25 ycn=ycu P02 Colera.
ycu Oc = ya1 ya2 ya3 U yaycu ycn=ycu Oc = 0,2 ycn=ycu Proses Perhitungan Teorema Bayes Berikut ini langkah-langkah dalam penyelesaian perhitungan metode theorema bayes.
Menjumlahkan Nilai Probabilitas Setelah hasil penjumlahan di atas diketahui, maka didapatkan rumus untuk menghitung nilai semesta adalah sebagai berikut:
P(H.
= Ocycu yaycu Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : 01 Ae 12
ISSN: -
P01 Sinusitis.
G01 = P (H.
G02 = P (H.
G03 = P (H.
G04 = P (H.
0,25
= 0,2
1,25
0,25
= 0,2
1,25
0,25
= 0,2
1,25
= 0,4
1,25
P01 Sinusitis ycn=1 yaAycaycyceyc = .
,25 O 0,.
,25 O 0,.
,25 O 0,.
,5 O 0,.
= 0,392 Oc ycn=1 P02 Colera.
G02 = P (H.
0,25
0,25
Menghitung Nilai Probabilitas Hipotesa Nilai probabilitas hipotesa merupakan nilai probabilitas penyakit tanpa memandang gejala Setelah Nilai P(H.
diketahui, nilai probabilitas hipotesa H tanpa memandang gejala dihitung sebagai berikut:
P01 Sinusitis.
ycu Ocya=ycu = ycE.
O ycE.
A ycE.
O ycE.
=(P(H.
*P(E|H.
) (P(H.
*P(E|H.
) (P(H3 )*P(E|H.
) (P(H.
*P(E|H.
) = .
,25*0,.
( 0,25*0,.
( 0,25*0,.
( 0,5*0,.
= 0,35 P02 Colera.
ycu Ocya=ycu = ycE.
O ycE.
A ycE.
O ycE.
=(P(H.
*P(E|H.
) =.
*0,.
= 0,25 Menghitung Nilai Probabilitas P(Hi | E) P(H.
E) merupakan nilai probabilitas Hi benar jika diberikan evidence E.
Untuk menghitung nilai probabilitas P(H.
E) adalah sebagai berikut:
P01 Sinusitis 0,25O0,2 P(H.
E) = = 0,142 P(H.
E) = P(H.
E) = P(H.
E) = yaAycaycyceyc = yaAycaycyceyc1 yaAycaycyceyc2 yaAycaycyceyc3
0,35
0,25O0,2
0,35
0,25O0,2
0,35
0,5O0,4
0,35
P02 Colera.
Oc yaAycaycyceyc = yaAycaycyceyc1 yaAycaycyceyc2 yaAycaycyceyc3 ycn=1 Oc yaAycaycyceyc = .
,25 O .
= 0,25 ycn=1 Dari perhitungan menggunakan metode Teorema Bayes dari studi kasus diatas, maka dapat diketahui bahwa nilai probabilitas dari sample diatas memiliki gejala yang dimiliki 2 penyakit yang berbeda yang telah didiagnosa memiliki perbedaan probabilitas, untuk penyakit yang pertama yaitu Sinusitis memiliki nilai probabilitas 0,392.
%), penyakit kedua Colera memiliki nilai probabilitas 0,25.
%).
Maka bebek di pertenakan dapat disimpulkan mengidap penyakit dengan nilai probabilitas yang lebih besar yaitu Sinusitis.
PEMODELAN
1 Pemodelan Sistem 1 Use case diagram Use casediagram dari sistem pakar dalam mendiagnosa Penyakit Bebek dengan Menggunakan Metode Theorema Bayes sebagai berikut.
= 0,142
= 0,142
= 0,571
P02 Colera.
0,25O1
P(H.
E) =
0,25
Menghitung Nilai Bayes Nilai Bayes merupakan nilai akhir dari perhitungan nilai bayes.
Berikut ini merupakan perhitungan probabilitas mendiagnosa penyakit pada bebek adalah sebagai berikut:
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : 01 Ae 12 Gambar 4.
1Use Case Diagram Sistem
ISSN: -
2 Activity diagram Activity diagram dari sistem pakar dalam mendiagnosa Penyakit Bebek dengan Menggunakan Metode Theorema Bayes sebagai Gambar 4.
3Class Diagram Sistem
PENGUJIAN DAN IMPLEMENTASI
Gambar 4.
2 Activity Diagram Sistem 3 Class Diagram Sistem pakar dalam mendiagnosa Penyakit Bebek dengan Menggunakan Metode Theorema Bayes sebagai berikut.
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : 01 Ae 12 1 Kebutuhan Sistem Dalam pengujian dan implementasi dari sistem yang dibangun pada Sistem pakar dalam mendiagnosa Penyakit Bebek dengan Menggunakan Metode Theorema Bayes membutuhkan 2 perangkat Perangkat Lunak Sistem Operasi (OS) Minimum Windows Microsoft Visual Basic Microsoft Access Crystal Report Perangkat Keras Komputer dengan Processor minimal Dual Core Random Access Memory (RAM) minimal 4 Hard Disk Minimal 500 GB Mouse,Keyboard dan Monitor 2 Implementasi Sistem Implementasi menampilkan hasil rancangan antarmuka .
dari sistem yang telah dibangun.
Berikut ini adalah implementasi hasil rancangan antarmuka .
dari sistem yang telah dibuat adalah sebagai berikut:
Form Login Form Login merupakan halaman untuk menginput adminname dan password dari aplikasi sistem pakar ini.
Berikut ini adalah tampilan dari Form Login yaitu sebagai berikut :
ISSN: -
Gambar 5.
1 Tampilan Form Login Form Menu Utama Form Menu Utama adalah halaman utama dari sistem pakar ini.
Berikut ini adalah tampilan antarmuka dari Form Menu Utama dari aplikasi sistem pakar ini :
Gambar 5.
2 Tampilan Form Menu Utama Gambar 5.
6 Tampilan Form Basis Aturan Form Diagnosa Berikut ini adalah tampilan antarmuka dari Form Diagnosa dari aplikasi sistem pakar ini :
Form Data Gejala Berikut ini adalah tampilan antarmuka dari Form Data Gejala dari aplikasi sistem pakar ini :
Gambar 5.
5 Tampilan Form Data Penyakit Form Basis Aturan Berikut ini adalah tampilan antarmuka dari Form Basis Aturan dari aplikasi sistem pakar ini Gambar 5.
4 Tampilan Form Data Gejala Form Data Penyakit Berikut ini adalah tampilan antarmuka dari Form Data Penyakit dari aplikasi sistem pakar Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : 01 Ae 12 Gambar 5.
7 Tampilan Form Diagnosa Laporan Berikut ini adalah tampilan antarmuka Laporan dari aplikasi sistem pakar ini :
ISSN: -
Gambar 5.
8 Tampilan Laporan Kelebihan dan Kekurangan Sistem Setelah melakukan proses implementasi dan pengujian terhadap sistemnya, terdapat beberapa kelebihan dan kekurangan dari sistem yang dirancang, berikut ini adalah kelebihan dan kekurangannya yaitu sebagai berikut :
Kelebihan Sistem Adapun kelebihan dari sistem pakar ini yaitu sebagai berikut :
Sistem pakar ini dapat membantu pihak Dinas Ketahanan Pangan Dan Peternakan dalam mendiagnosa penyakit pada bebek.
Sistem ini dapat memudahkan orang terhadap penyakit pada bebek.
Sistem ini memiliki admin interface yang mudah untuk digunakan Kekurangan Sistem Adapun kekurangan dari sistem ini adalah Sistem Pakar yang dirancang terbatas Sistem Pakar yang dirancang terbatas dalam hal penyelesaian masalah terkait mendiagnosa Penyakit pada bebek khususnya pada Dinas Ketahanan Pangan Dan Peternakan.
Aplikasi ini belum dilengkapi dengan keamanan data yang baik, aman dan Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : 01 Ae 12 akurat karena tidak menggunakan algoritma pengamanan data.
Sistem ini hanya tersedia offline dan tidak bisa diakses dari mana saja.
Sistem ini hanya tersedia untuk tampilan dekstop dan tidak bisa diakses dari mana Kesimpulan dan Saran 1 Kesimpulan Setelah dilakukan penelitian.
Dan berdasarkan rumusan masalah yang telah dijelaskan pada Bab I sebelumnya maka kesimpulan dari penelitian ini yaitu sebagai berikut:
Untuk membangun sistem pakar yang baik, digunakan sebuah metode yaitu metode Theorema Bayes dalam penyelesaian masalah dalam mendiagnosa penyakit pada bebek.
Untuk mendesain sistem pakar pada penelitian ini, didapatkan bahwasannya sistem pakar yang dirancang sesuai dengan kebutuhan dalam mendiagnosa Penyakit pada bebek.
Untuk menguji sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit pada bebek dilakukan dengan data yang didapat dari Dinas Ketahanan Pangan Dan Peternakan dan dihitung menggunakan metode Theorema Bayes.
Saran Adapun saran dari penelitian ini yaitu:
Diharapkan peneliti berikutnya dapat membuat sistem pakar yang lebih umum agar dapat mendiagnosa penyakit selain pada bebek.
Diharapkan aplikasi dapat menggunakan keamanan data yang baik agar tidak terjadi kebocoran data.
Diharapkan peneliti berikutnya juga dapat membangun aplikasi lain seperti aplikasi berbasis Web dan aplikasi berbasis mobile baik Android maupun iOS agar dapat digunakan dimana saja.
UCAPAN TERIMA KASIH
Saya Mengucapkan terimakasih kepada Ketua Yayasan STMIK Triguna Dharma, kepada Bapak Trinanda Syahputra,S.
Kom,M.
Kom selaku dosen pembimbing I saya, kepada Bapak Deski Helsa Pane ,S.
Kom,M.
Kom selaku dosen pembimbing II saya, kepada kedua orang tua saya yang selalu memberi dukungan dan teman seperjuangan.
REFERENSI