APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA KESULITAN BELAJAR MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN TEOREMA BAYES BERBASIS ANDROID

Ismi, Rajiv (2021) APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA KESULITAN BELAJAR MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN TEOREMA BAYES BERBASIS ANDROID. Diploma thesis, UNIVERSITAS ISLAM KALIMANTAN MAB.

[img] Text
SKRIPSI_RAJIV-ISMI_SI_18710095.pdf

Download (2MB)

Abstract

Kesulitan belajar pada anak yang bermacam-macam diantaranya adalah kesulitan dalam membaca, menulis, dan menghitung. Kebanyakan dari kalangan orang tua juga sering kali tidak mengenali jenis kesulitan pada anak mereka yang seharusnya bisa diketahui dengan gejala – gejala yang dialami oleh anak. Sistem pakar ini dibangun untuk mendiagnosa kesulitan belajar pada anak usia 6 - 18 tahun. Dari sistem pakar ini dapat memberikan informasi mengenai jenis kesulitan serta penanganannya. Sistem pakar ini menggunakan teorema Bayes yang berjalan dalam platform Android dengan metode Forward Chaining yang dipakai, menunjukkan bahwa sistem ini mampu menentukan jenis kesulitan beserta solusi awal yang harus dilakukan, berdasarkan gejala-gejala yang sebelumnya dipilih oleh pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa: (1) Pengujian fungsional dengan menggunakan metode Black Box Equivalence Partitioning (EP) mendapatkan hasil sesuai dengan yang diharapkan pada skenario uji di setiap kelas uji. (2) Pengujian diagnosa dengan membandingkan hasil perhitungan manual dan sistem 99 persen sudah sesuai dan berjalan baik. Learning difficulties in children include difficulties in reading, writing, and counting. Most of the parents also often do not recognize the type of difficulty in their child that should be known by the symptoms experienced by the child. This expert system was built to diagnose learning difficulties in children aged 6-18 years. From this expert system can provide information about the types of difficulties and their handling. This expert system uses the Bayes theorem which runs on the Android platform with the Forward Chaining method used, indicating that this system is able to determine the type of difficulty along with the initial solution that must be carried out, based on the symptoms previously selected by the user. The test results show that: (1) Functional testing using the Black Box Equivalence Partitioning (EP) method gets results as expected in the test scenario in each test class. (2) Diagnostic testing by comparing the results of manual and system calculations is 99 percent appropriate and running well.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Sistem Pakar, Kesulitan Belajar, Bayes, Android, Forward Chaining Expert System, Learning Difficulties, Bayes, Android, Forward Chaining
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Depositing User: Rajiv Ismi
Date Deposited: 09 Apr 2021 02:15
Last Modified: 09 Apr 2021 02:15
URI: http://eprints.uniska-bjm.ac.id/id/eprint/4514

Actions (login required)

View Item View Item