Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD
Rejekina Pasaribu
STMIK Triguna Dharma
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Mendiagnosa Penyakit Pada Hewan Rusa (Cervidae) Menggunakan Metode Teorema Bayes Abdullah Muhazir; Ardianto Pranata; Iskandar Zulkarnain; Rudi Gunawan; Rejekina Pasaribu
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 6, No 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v6i2.7947

Abstract

Rusa, sambar, atau menjangan adalah hewan mamalia pemamah biak yang termasuk famili cervidae. Rusa berasal dari Amerika utara, Eropa, Asia, Afrika barat laut, hingga Selandia baru, fakta hewan rusa yaitu populasinya menurun. Adanya gejala penyakit pada hewan rusa yaitu penumpukan gas/pakan/rumput kembung, mencret, penurunan nafsu makan, radang pada usus/entritis, kutuan, kurangnya nafsu makan, bulu rontok dan kusam. Meskipun rusa masih dilestarikan, tapi kendala penyakit pada hewan rusa menyerang antara lain: Timpani, Cacingan/hermonchus, Diare berdarah (Protozoa) Endoparasit dan Ektoparasit untuk itu maka dibutuhkan sistem pakar yang dapat memberikan kemudahan dalam mendiagnosa penyakit pada hewan rusa. Perancangan sistem pakar sangat penting untuk gejala pada hewan rusa dengan aturan yang ada dan menghasilkan diagnosa secara klinis berdasarkan basis pengetahuan pada sistem pakar yang dibangun dalam mendiagnosa penyakit pada hewan rusa dengan menggunakan metode teorema bayes. Metode teorema bayes adalah sebuah teorema dengan dua penafsiran Teorema Bayes ini menyatakan seberapa jauh derajat kepercayaan subjektif harus berubah secara rasional ketika ada petunjuk baru, dimana bayes digunakan dalam statistika untuk menghitung peluang suatu hipotesis dan bayes juga merupakan prediksi berbasis probalistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema bayes. Metode teorema bayes ini juga merupakan metode yang baik dalam mesin pembelajaran berdasarkan data training dengan berdasarkan pada probabilitas bersyarat.
Co-Authors Abdullah Muhazir Ardianto Pranata Iskandar Zulkarnain Rudi Gunawan