SEMNASTIKOM 2017 - Rizal Isnanto

Isnanto, R.Rizal SEMNASTIKOM 2017 - Rizal Isnanto. SEMNASTIKOM 2017- Seminar Nasional Aptikom 2017 .

[img]
Preview
PDF (SEMNASTIKOM 2017 - Rizal Isnanto)
388Kb

Abstract

Anorexia Nervosa merupakan penyakit yang disebabkan oleh gangguan psikologis yang mengakibatkan penderitanya terobsesi dengan berat badan ideal sehingga membatasi asupan makanannya secara berlebihan. Para penderita Anorexia Nervosa sangat takut gemuk sehingga mereka menerapkan cara-cara diet ekstrem untuk menurunkan berat badan. Mereka tetap berpikir bahwa tubuh mereka terlalu gemuk meskipun mereka sudah terlampau kurus, terserang penyakit, atau bahkan terancam kematian. Oleh karena itu, perlu dikembangkan sistem pakar yang dapat mendeteksi adanya gejala-gejala gangguan Anorexia Nervosa beserta penanganannya. Metode untuk mengembangkan Sistem Pakar adalah dengan menggunakan metode Forward Chaining (runut-maju). Metode Forward Chaining (runut maju) adalah metode yang dimulai dengan informasi yang ada dan penggabungan kaidah untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau tujuan. Langkah-langkah penelitian adalah analisis kebutuhan sistem, pengambilan data, perancangan sistem, pembuatan kode program, pengujian sistem, dan penarikan kesimpulan Berdasarkan hasil pengujian dan analisi dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut. Aplikasi deteksi Anorexia Nervosa dapat melakukan diagnosis yang diperoleh dari pakar; Penggunaan SQLite memberikan kemudahan dalam pembuatan basisdata pada aplikasi sistem pakar karena tidak memerlukan sumber daya jaringan ketika menjalankan query maupun mengambil data; Penggunaan metode Expert System Development Life Cycle (ESDLC) cocok pada pengembangan aplikasi ini. Hasil pengujian sistem dengan black box menunjukkan bahwa sistem tidak memiliki kesalahan dalam menjalankan fungsi-fungsinya.

Item Type:Article
Subjects:T Technology > Computer engineering. Embedded system. Network. Softwares. Robotics. Multimedia
Divisions:Faculty of Engineering > Department of Computer System
Faculty of Engineering > Department of Computer System
ID Code:79732
Deposited By:INVALID USER
Deposited On:24 Jan 2020 10:29
Last Modified:24 Jan 2020 10:45

Repository Staff Only: item control page