SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA AYAM PETELUR DENGAN METODE NAIVE BAYES

Adawiyah, Robiatul (2021) SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA AYAM PETELUR DENGAN METODE NAIVE BAYES. Other thesis, Universitas Islam Lamongan.

[img] Text
111710089-ROBIATUL ADAWIYAH - cover.pdf

Download (14kB)
[img] Text
111710089-ROBIATUL ADAWIYAH - daftar isi.pdf

Download (17kB)
[img] Text
111710089-ROBIATUL ADAWIYAH - abstrak.pdf

Download (4kB)
[img] Text
111710089-ROBIATUL ADAWIYAH - bab i.pdf

Download (20kB)
[img] Text
111710089-ROBIATUL ADAWIYAH - bab ii.pdf

Download (312kB)
[img] Text
111710089-ROBIATUL ADAWIYAH - bab iii.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (555kB)
[img] Text
111710089-ROBIATUL ADAWIYAH - bab iv.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (162kB)
[img] Text
111710089-ROBIATUL ADAWIYAH - bab v.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (349kB)
[img] Text
111710089-ROBIATUL ADAWIYAH - bab vi.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (8kB)
[img] Text
111710089-ROBIATUL ADAWIYAH - daftar pustaka.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (86kB)

Abstract

Para peternak ayam sering kali menghadapi berbagai macam penyakit yang menyerang ayam ternaknya. penyakit pada ayam memiliki banyak jenis tetapi mempunyai beberapa gejala yang mirip dengan perbedaan yang sedikit. Gejala penyakit yang sulit dibedakan membuat peternak rentan melakukan kesalahan. Untuk mempermudah peternak ayam dalam mendiagnosa penyakit pada ayam petelur, maka dibuatlah suatu sistem untuk mengidentifikasi penyakit pada ayam petelur. Tujuan dari pembuatan sistem pakar diagnosa ini adalah untuk membantu para peternak ayam petelur secara khusus maupun masyarakat secara umum dalam mengidentifikasi penyakit pada ayam petelur sehingga dapat meminimalisir kerugian peternak disebabkan adanya kematian pada ayam ternak mereka. Metode yang digunakan pada sistem pakar ini adalah menggunakan metode naive bayes. Variabel yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah gejalagejala klinis pada ayam. Hasil pengujian penelitian ini menunjukkan akurasi sistem sebesar 86,7% dari hasil percobaan diagnosa dari pengguna sejumlah 15 orang.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: FAKULTAS TEKNIK > PRODI TEKNIK INFORMATIKA
Depositing User: Perpus admin UNISLA
Date Deposited: 10 Feb 2022 05:37
Last Modified: 10 Feb 2022 05:37
URI: http://eprints.unisla.ac.id/id/eprint/192

Actions (login required)

View Item View Item