Penerapan Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Ternak Babi Menggunakan Metode Naive Bayes

Authors

  • Jessica Stephanie AngDjadi Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana
  • Sebastianus A. S. Mola Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana
  • Dwi Prasetyo Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana

DOI:

https://doi.org/10.58300/inovatif-wira-wacana.v1i2.285

Keywords:

Case Based Reasoning, Ternak Babi, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Indexing, Non Indexing

Abstract

Pertumbuhan populasi ternak babi di Provinsi NTT meningkat tiap tahunnya, tetapi tidak seimbang dengan pemeliharan kesehatan dari ternak babi yang ada. Salah satu cara untuk meningkatkan  pemahaman dan pemeliharaan kesehatan ternak babi kepada peternak adalah dengan menggunakan sistem Case Based Reasoning (CBR). Penelitian ini menggunakan data yang terdiri  dari 196 data rekam medis, 7 jenis penyakit dan 33 gejala penyakit yang menyerang ternak babi. Tingkat kemiripan dapat ditentukan dengan cara indexing dan non indexing menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN). Indexing merupakan proses pengelompokkan kasus yang ada berdasarkan kelas yang telah ditentukan, sedangkan non indexing merupakan proses tanpa pengelompokkan kasus. Pada pengujian sistem menggunakan K-Fold terdapat 2 hasil pengujian yaitu hasil pengujian secara indexing dan non indexing. Berdasarkan pengujian didapatkan nilai rata-rata akurasi 96,4% dan rata-rata similarity 81,13 dalam waktu 0,114 detik pada pengujian menggunakan indexing dan nilai rata-rata akurasi 98,7% dan rata-rata similarity 83,25% dalam waktu 0,132 detik pada pengujian menggunakan non indexing.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2022-12-20