Sistem Pakar Metode Naive Bayes v1 (Diagnosa Penyakit Pernapasan)
Video ini berisi source code dan ulasan tentang program aplikasi penerapan sistem pakar menggunakan metode Naive Bayes, teori ini dikenal dengan Teorema Bayes yang berbasis Web dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Studi kasus program ini adalah Sistem Pakar untuk melakukan Diagnosa terhadap Penyakit pada Sistem Pernapasan.
Berikut beberapa halaman dan fitur yang disediakan pada aplikasi sistem:
1. Login, halaman untuk masuk ke dalam sistem.
2. Penyakit, untuk mengolah data penyakit.
3. Gejala, untuk mengelola data-data gejala penyakit.
4. Aturan, untuk mengelola semua data basis pengetahuan yang tedapat pada masing-masing penyakit
5. Password, untuk merubah kata sandi pengguna dan admin.
6. Konsultasi, halaman untuk berkonsultasi dengan memilih nama gejala pada penyakit.
7. Hasil Analisa, untuk melihat laporan hasil konsultasi berupa nama gejala terpilih, kerusakan, dan tingkat kepercayaan atau faktor kepastian nya.
8. Cetak Hasil, untuk mencetak hasil konsultasi yang dilakukan.
Perbedaan dengan Sistem Pakar Metode Naive Bayes v2
1. Tampilan
2. Lebih lengkap pada fitur pengelolaan data
3. Studi kasus
Sistem pakar adalah cabang dari ilmu kecerdasan buatan dan juga bidang ilmu yang muncul bersama perkembangan teknologi dan ilmu komputer. Sistem pakar merupakan sistem yang dirancang untuk dapat meniru keahlian seorang pakar di bidangnya untuk memodelkan kemampuan pemecahan masalah.
Aplikasi sistem pakar gabungan yang kami sediakan: Aplikasi Backward Chainning dan Forward Chaining, Backward Chainning dan Certainty Factor, Forward Chaining dan Certainty Factor, Dempster Shafer dan Certainty Factor, dll. Dapatkan ulasan dan source code aplikasi untuk berbagai metode, diantaranya: Analytical Hierarchy Process, Breadth First Search, Depth First Search, Best Fisrt Search, Dempster Shafer, Cased Base Reasoning, Naive Bayes, Backward Chaining, Forward Chaining, Certainty Factor, dll.
Jurnal sistem pakar: https://bit.ly/AdiGunawanFirstExpertSystem
