Sistem Pakar Berbasis Mobile Untuk Diagnosa Penyakit Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes


https://doi.org/10.36309/goi.v29i1.202
Agus Kristianto(1*) Mail, Robby Rahcmatullah(2) , Yasinta Pramudina Fadillawati(3)

Affiliation


(1) Program Studi Informatika, Universitas Dharma AUB Surakarta
(2) Program Studi Informatika, Universitas Dharma AUB Surakarta
(3) Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dharma AUB Surakarta
(*) Corresponding Author

How to Cite

Cite this Item


Abstract


Dalam perawatan kucing ada  hal-hal yang harus diperhatikan, dimulai dengan pemberian minum, makan, kebersihan serta rutin dalam vaksinasi. Namun, kurangnya media informasi dalam perawatan kesehatan kucing dapat mengakibatkan rawan terkena penyakit kucing  yang bisa disebabkan oleh lingkungan, pakan bahkan bisa menular pada manusia. Oleh sebab itu, pada penelitian ini dibangun Sistem Pakar Berbasis Mobile untuk Diagnosa Penyakit Pada Hewan Kucing. Sistem ini dapat diakses dengan menggunakan smartphone dan digunakan sebagai proses untuk mengetahui diagnosa penyakit pada kucing serta media informasi penyakit kucing tersebut. Perancangan proses sistem dalam penelitian ini menggunakan Flowchart dan Unified Modeling Language, sedangkan pembuatan aplikasi menggunakan android studio. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall, analisis kelemahan menggunakan metode PIECES dan metode pengujian sistem menggunakan metode blackbox testing. Hasil dari pengujian sistem dengan metode blackbox testing ini menunjukkan bahwa sistem dapat berfungsi dengan baik tanpa adanya kesalahan pada sistem. Berdasarkan hasil tersebut, dapat menunjukkan bahwa penelitian ini berhasil dalam merancang desain aplikasi mobile untuk proses diagnosa penyakit  pada  kucing.  Penelitian  ini termasuk sistem pakar menggunakan metode Naïve Bayes dengan sampel berupa data penyakit, data gejala dalam klasifikasinya.  Hasil yang  diperoleh dengan  metode naïve bayes dapat menampilkan suatu penyakit yang sinkron dengan aturan-aturan dan gejala yang telah dipilih dengan akurasi sebesar 56.607 %.


Keywords


Kucing; Naive Bayes; Sistem pakar

Full Text:

PDF  HAL. 40-50

References


M. F. A. Saputra, T. Widiyaningtyas, dan A. P. Wibawa,” Illiteracy classification using K means-naïve bayes algorithm”, Int. J. Informatics Vis., vol. 2, no. 3, hal. 153–158,2018 doi: 10.30630/joiv.2.3.129.

J. Fitriana, E. F. Ripanti, dan T. Tursina, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi dengan Metode Profile Matching”, J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 4, hal. 153,2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.27113.

A. F. Watratan, A. Puspita, dan D. Moeis, “ Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia”, J. Appl. Comput. Sci. Technol. vol. 1, no. 1, hal. 7–14, 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.

N. Hikmah dan L. Utammimah,” Pemanfaatan Metode Naïve Bayes Classifier dalam Pembuatan Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Kelamin”, J. ENERGY, vol. 7, no. 2, hal. 50–55,2018.

R. Winnie, “Healthy Paws Tips Kesehatan untuk Teman Berkaki Empat”. Surabaya,2015.

Ragil, Wukil. 2017. Analisis menggunakan Metode Pieces. Jakarta: Metadata.

Safaat H, Nazarudin. 2017. Pemograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android. Bandung: Informatika.

Zheing, Pei dan Ni, Lionel. 2016. Smartphone & Next Generation Mobile Computing. Morgan Kaufman: San Fransisco.




DOI: https://doi.org/10.36309/goi.v29i1.202

Article Metrics

Abstract views: 61 | PDF views: 42

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-Berbagi Serupa 4.0 Internasional
DOI: 10.36309 Visitor Number:  View Go Infotech stats