Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Siti Julianita
STMIK Triguna Dharma
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Varises Menggunakan Metode Certainty Factor Tina Aprilia Pinem; Zaimah Panjaitan; Siti Julianita
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 3 (2023): EDISI MEI 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i3.6101

Abstract

Masalah yang terjadi pada penelitian ini adalah ketersediaan dokter yang menangani Varises tidak selalu ada sepanjang waktu atau memiliki jadwal khusus, yang dapat akan berakibat pada pasien yang lambat ditangani apabila ada kasus Varises yang terjadi namun pada saat tidak ada dokter yang tersedia. Oleh karena itu maka dibutuhkan sebuah sistem cerdas yang akan menjadi Knowledge Assistant dan digunakan oleh asisten dokter untuk melakukan diagnosa terhadap penyakit Varises. Sistem tersebut nantinya akan dikombinasikan dengan Metode Certainty Factor (CF), Metode Certainty Factor merupakan sebuah metode yang menggunakan suatu nilai untuk mengansumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data. Certainty Factor memperkenalkan konsep keyakinan dan ketidakyakinan yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat diagnosa berdasarkan gejala yang dialami oleh pasien dengan jenis penyakit yang berbeda-beda. Hasil yang diperoleh adalah terciptanya sistem pakar untuk dapat digunakan oleh seorang asisten dokter dalam melakukan diagnosa untuk dapat mengetahui kemungkinan seorang pasien terkena penyakit Varises serta dapat memberikan keluaran berupa hasil diagnosa, persentase kemungkinan terkena penyakit tersebut, hingga solusi yang harus dilakukan. Sistem ini hanya digunakan sebagai pencegahan dini atau diagnosa awal apabila pada kondisi urgent namun dokter tidak tersedia.
Implementasi Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Democarpus Longan (Kelengkeng) Metode Dempster-Shafer Ramasinta Damanik; Ardianto Pranata; Siti Julianita
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i5.5710

Abstract

Tanaman Kelengkeng atau Democarpus Longan merupakan salah satu tanaman buah yang banyak dikembangkan oleh petani atau masyarakat. Buah kelengkeng sangat menyehatkan dengan kandungan nutrisinya, sehingga masyarakat mulai membudidayakan tanaman kelengkeng, dalam proses pembudidayaan atau penanaman tanaman kelengkeng terdapat hama dan juga penyakit yang dapat menyerang tanaman buah kelengkeng. Buah kelengkeng cenderung mudah rentan terserang penyakit yang menyebabkan mati sehingga menimbulkan kerugian bagi petani kelengkeng. Permasalahan dalam penelitian ini adalah kurangnya pemahaman masyarakat dan petani dalam penanggulangan penyakit tanaman kelengkeng menyebabkan hasil panen berkurang dan kualitas kelengkeng kurang baik.Berdasarkan permasalahan tersebut sehingga perlu suatu sistem diagnosa penyakit kelengkeng yang mampu menjelaskan gejala yang timbul serta memberikan solusi penanggulangannya  dan perlu adanya media membantu berupa aplikasi yang dapat memberikan solusi dalam menyelesaikan permasalahan tersebut. Membangun sistem pakar untuk memproses pengetahuan sorang pakar maka diperlukan sebuah metode, dimana metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Dempster Shafer. Metode Dempster Shafer diaplikasikan dalam menentukan dan menggambarkan tingkat keyakinan dan fungsi yang masuk akal sebagai evaluasi akan sebuah kemungkinan.  Hasil Sistem Pakar dengan metode Dempster Shafer ini dapat menghasilkan penaksiran diagnosa awal dari gejala penyakit yang dialami oleh tanaman kelengkeng sampai dengan mengetahui jenis-jenis penyakit kelengkeng. 
Co-Authors Ardianto Pranata Ramasinta Damanik Tina Aprilia Pinem Zaimah Panjaitan