SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI DAN JARINGAN PENYANGGA GIGI MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB

PUTRI DWI PANGESTU , 1317051047 (2017) SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI DAN JARINGAN PENYANGGA GIGI MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM , UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRACT (ABSTRAK).pdf Download (152Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya pengguna terdaftar Download (2013Kb)
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (2014Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Kesehatan gigi dan mulut penting untuk diperhatikan dan merupakan bagian integral dari kesehatan secara keseluruhan yang memerlukan penanganan segera sebelum terlambat dan dapat mempengaruhi kondisi kesehatan seseorang. Salah satu kendala yang dialami adalah sulitnya mendiagnosa penyakit gigi di daerah pelosok disebabkan oleh persebaran pakar atau dokter gigi yang kurang merata. Oleh karena itu pada penelitian ini dibangun suatu sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit gigi dan jaringan penyangga gigi berdasarkan pengetahuan yang diperoleh dari pakar langsung. Sistem pakar yang dibangun berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman Php dan databse Mysql. Metode inferensi yang digunakan adalah metode Forward Chaining. Metode ini dapat mendiagnosa penyakit dengan menyesuaikan fakta yang dialami dengan aturan yang telah dibuat. Setelah diagnosa didapatkan maka sistem pakar akan menampilkan nilai akurasi menggunakan perhitungan classic probability yang disesuaikan dengan perhitungan normalisasi. Sistem terdiri dari 20 data penyakit, 91 data gejala, dan 20 aturan. Sistem pakar ini dapat mendiagnosa 20 penyakit dan memberikan informasi terkait penyakit seperti penjelasan, gejala-gejala terkait, serta tindakan awal penyembuhan penyakit. Hasil dari penelitian ini adalah: (1) pengujian fungsional menggunakan metode black box dengan teknik Equivalence Partitioning (EP) memperoleh hasil sesuai harapan, (2) sistem melalui pengujian kepakaran dan memperoleh hasil rata-rata sebesar 86,45% (sangat baik), (3) penilaian menggunakan kuisioner dengan tiga kategori responden menghasilkan rata-rata sebesar 86,28% untuk responden I, 88,85% bagi responden II, dan 85,71% bagi responden III dimana ketiganya tergolong sangat baik .Berdasarkan nilai akurasi tersebut maka dapat disimpulkan bahwa sistem dapat mendiagnosa penyakit gigi dengan baik. Kata Kunci: sistem pakar, forward chaining, classic probability, diagnosa penyakit gigi. ABSTRACT Dental and oral health is important to note and an integral part of health that requires immediate treatment before it is too late and can affect a person's condition. One of the obstacles is the difficulty of diagnosing dental disease in remote areas caused by the spread of experts or dentists are less evenly. Therefore this study built an expert system that can diagnose dental disease and dental support network based on the knowledge obtained from the expert directly. Expert system uses Php programming language and Mysql database. It’s based on website and using Forward Chaining as an Inference method. This method can diagnose the disease by adjusting the facts experienced by the rules that have been made. The expert system will display the value of accuracy using classic probability calculations after the diagnosis is obtained that adjusted with the calculation of normalization. The system consisted of 20 types of disease , 91 types of symptom, and 20 rules. It can diagnose 20 diseases and provide some information such as explanations, related symptoms, and immediate action of curing diseases. The result of this research were: (1) functional testing using black box method with Equivalence Partitioning (EP) technique got results as expected, (2) the expertise testing got average result of 86,45% (very good), and (3) the assessment using questionnaires with three categories of respondents produced an average of 86.28% for first respondents , 88.85% for second respondents, and 85.71% for third respondents where all three were classified as very good. it can be concluded that the system can diagnose dental disease well. Keywords: expert system, forward chaining, classic probability, dental diagnosis

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	> QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Pengguna Deposit:	91082540 . Digilib
Date Deposited:	05 Dec 2017 08:23
Terakhir diubah:	05 Dec 2017 08:23
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/29155

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir