Pemodelan Sistem Pakar Untuk Menentukan Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Metode Forward Chaining
DOI:
https://doi.org/10.59435/jocstec.v3i2.421Keywords:
Sistem Pakar, Metode Forward ChainingAbstract
Sistem pakar dengan metode forward chaining dapat membantu dalam mendiagnosis Diabetes Mellitus dengan lebih cepat dan akurat. Dengan mengumpulkan gejala dan informasi dari pasien, sistem ini dapat memproses data. Dengan alasan-alasan ini, pengembangan sistem pakar untuk diagnosis Diabetes Mellitus menggunakan metode forward chaining memiliki potensi besar dalam meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan serta mendorong deteksi dini dan pencegahan penyakit. Kesenjangan antara pasien dan dokter merupakan salah satu kesulitan yang dihadapi industri medis. Selain itu, sebagian besar masyarakat tidak terlatih dalam bidang kedokteran, jadi ketika mereka menyadari gejala suatu penyakit, mereka mungkin tidak tahu cara mengobatinya dengan tepat. Sangat disayangkan bahwa ketidaktahuan dapat menyebabkan gejala yang dapat diobati sejak dini berkembang menjadi penyakit yang lebih serius. Memperoleh pengetahuan ini tidaklah mudah, karena butuh waktu untuk memahaminya, dan sumber daya ini mungkin tidak sebaik dokter dalam mendiagnosis kondisi. Model Waterfall adalah metodologi pengembangan sistem yang digunakan. Mempertimbangkan pembicaraan yang telah dilakukan.
Downloads
References
DAFTAR PUSTAKA
Etiani Bu'ulolo, e. (2020). Diagnose Expert System Dental Disease In Humans Method Using Dempster Shafer. Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing,e-ISSN 2655-9102,pp 227-230, 227-229.
[2] Hari Marfalino, d. (2022). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN PADA MANUSIA DENGAN METODE CASED BASED REASONING. Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT),E-ISSN: 2828-1659, 83-88.
[3] Iskandar, A. A. (2020). DIAGNOSA PENYAKIT PARASIT PADA KUCING MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR ( STUDI KASUS : PUSKEWAN CIBADAK KABUPATEN . Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK),P-ISSN: 2548-9704,E-ISSN: 2686-0880, 126-134.
[4] Muhammad Ridho Handoko, d. (2021). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SELAMA KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI),E-ISSN: 2746-3699, 50-58.
[5] Naftali Sulardi, d. (2020). SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT ANEMIA MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES. Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) ,p-ISSN: 2723-3863,e-ISSN: 2723-3871, 19-24.
[6] Natalia Anjela Sagat, d. (2021). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan Metode Teorema Bayes. Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia (JPTI) ,p-ISSN: 2775-4227,e-ISSN: 2775-4219, 329-337 .
[7] Puspita, D. (2021). Penerapan Metode Forward Chaining Untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Rabies Pada Manusia. Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi,ISSN: 2684-8473, 70-77.
[8] Putri, L. F. (2020). Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Roseola Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON),e-ISSN 2685-998X,DOI 10.30865/json.v1i2.1956, Hal: 107-113.
[9] Riduwan Napianto, d. (2019). Software Development Sistem Pakar Penyakit Kanker Pada Rongga Mulut Berbasis Web.
[10] Sapdana, J. (2022). Implementation Expert System for Diagnosing Tuberculosis Using Dempster-Shafer Method. International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) ,P-ISSN : 2776-4869, E-ISSN : 2776-3242. DOI: https://doi.org/10.35870/ijsecs.v2i1.763, 26-32.
[11] Svitlana Sotnik, e. (2022). Key Directions for Development of Modern Expert Systems. International Journal of Engineering and Information Systems (IJEAIS,ISSN: 2643-640X, 4-10.
[12] Teuku Feraldy Ramadhani, d. (2020). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining. (Journal of Information Technology,e-ISSN:2541-6448 ,p-ISSN:2541-3619, 91-90.
[13] Windi Afridah Sari, d. (2022). Diagnosa Penyakit Saraf Manusia Dengan Metode Forward Chaining Dalam Sistem Pakar. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ,ISSN 2407-4322,E- ISSN 2503-2933, 2246-2260.
Downloads
Published
License
Copyright (c) 2025 Maria Imakulata Malo, Friden Elefri Neno, Felysitas Ema Ose Sanga (Author)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.