SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KOLESTROL DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KOLESTROL DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB

• By M FIRDAUS JULIANSYAH;
• S1 - Teknik Informatika
• 489

Ilmu teknologi informasi telah berkembang pesat salah satunya adalah sistem pakar dan penyakit yang paling sering ditemukan serta cukup berbahaya diantaranya adalah kolestrol, Tindak pencegahan lebih baik dari pada pengobatan. Oleh karena itu tindak pencegahannya dapat dilakukan dengan diagnosa didalam sebuah sistem yang dibuat manusia. Sistem yang dibuat oleh manusia itu disebut sistem pakar, dengan sistem pakar, sistem dapat berlaku seperti seorang pakar ataupun ahli. Didalam penelitian ini bertujuan untuk menyusun sebuah sistem pakar yang akan menangani penyakit kolestrol. Sistem akan menampilkan besarnya gejala dengan menampilkan pertanyaan-pertanyaan. Hasil dari diagnose yang dilakukan oleh sistem akan ditampilkan dalam bentuk penyakit serta solusi apa yang harus dilakukan oleh pengguna. Bentuk metode yang dilakukan didalam perhitungan menggunakan certainty factor yang dipercaya akurat untuk menentukan solusi dari penyakit kolestrol.

• Katakunci Sistem Pakar, Kolestrol, Certainty Factor
• URL http://
• Penerbit ,

REFERENSI

A.S, R., & Shalahuddin, M. (2018). Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika Bandung.

Abdillah, A., Nawawi, I., Studi, P., Informatika, M., Sarjana, P., Ilmu, M., … Web, B. (2018). PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KEHAMILAN. 15(2), 115–120.

Abdulloh, R. (2018). 7 in 1 Pemrograman Web untuk Pemula. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.

Alodokter.com. (2019). Kolestrol Tinggi.

Azmi, Z., & Yasin, V. (2017). Pengantar Sistem Pakar dan Metode. Retrieved from www.mitrawacanamedial.com

Dadan, & Krendi. (2015). Membuat CMS Multifitur. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.

Fatmawati. (2016). Perbandingan Algoritma Prediksi Penyakit Diabetes. Techno Nusa Mandiri, XII no. 1.

Harahap, R. S. (2016). Komparasi Algoritma Klasifikasi Decision Tree, Naive Bayes Dan Neural Network  Untuk Prediksi Penyakit Ginjal Kronis. Konferensi Nasional Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi, 2(1), 239-INF.244. Retrieved from http://konferensi.nusamandiri.ac.id/prosiding/index.php/knit/article/view/129

Jogiyanto, H. (2017). ANALISIS & DESAIN Sistem Informasi : pendekatan terstruktur teori dan praktik aplikasi bisnis (A. OFFSET, Ed.). Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET.

Lumena, D., & Nainggolan, E. R. (2016). ANALISA DAN PERANCANGAN JARINGAN PRIVATE CLOUD COMPUTING BERBASIS WEB EYEOS. XIII(1), 1–8.

Malsyaroh, & Adhaerl, L. (2015). Perancangan Program Aplikasi Sistem Pakar Untuk Pengendalian Pola Makan Bagi Penderita Penyakit Diabetes Melitus. XVII.

Rahmayu, M. (2013). Pendeteksian Diagnosa Penyakit Kandungan Pada Ibu Hamil Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining. None, 10(1), 227–235

Saiyar, H. (2017). KLASIFIKASI RETINOPATI DIABETES DENGAN NEURAL NETWORK. 19(2), 92–101.

Saryoko, A., & Putri, A. (2016). PENERAPAN METODE INFERENSI FORWARD CHAINING DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT KULIT PADA KUCING. (1), 91–101.

Septiana, L. (2016). PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT ISPA DENGAN. XIII(2), 1–8.

Sihotang, H. T. (2014). SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT KOLESTEROL PADA REMAJA DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR ( CF ) BERBASIS WEB. 15(1), 16–23.

Supono, & Putratama, V. (2018). Pemrograman Web dengan menggunakan PHP dan FRAMEWORK CODEIGNITER. Yogyakarta: deepublish.

Syah, M. M., & Gunawan, A. (2016). SISTEM PAKAR BIMBINGAN DAN KONSELING SISWA DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB PADA SMAN 1 CIKEMBAR. 85–94.

Warnilah, A. I. (2015). VITAMIN PADA TUBUH MANUSIA BERBASIS. II(1), 267–