Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PADA BAYI PASCAKELAHIRAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Bayu Permadi, Rachmat
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 1 No. 1 (2017): JATI Vol. 1 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (641.247 KB) | DOI: 10.36040/jati.v1i1.2083

Abstract

Penyakit pada bayi merupakan penyakit yang terjadi antara saat bayi baru lahir sampai 1 tahun. Dari sisi penyebabnya, penyakit bayi dibedakan menjadi faktor endogen dan eksogen. Penyakit bayi endogen adalah kejadian yang terjadi pada bulan pertama setelah bayi dilahirkan, umumnya disebabkan oleh faktor bawaan. Sedangkan penyakit bayi eksogen adalah penyakit pada bayi yang terjadi antara usia 30 hari hingga kurang lebih 365 hari, umumnya disebabkan oleh faktor yang berkaitan dengan pengaruh lingkungan. Sebagian besar masyarakat tidak mengetahui apa saja penyakit yang timbul dari gejala – gejala yang timbul pada penyakit bayi. Sistem pakar ini juga menggunakan inference engine forward chaining sebagai aturan atau rule untuk mendapatkan kesimpulan. Dengan adanya data – data tersebut para dokter spesialis anak atau bidan dapat mengidentifikasi penyakit yang diderita pada bayi.Salah satu metode yang digunakan dalam sistem pakar ini adalah metode certainty factor yang merupakan metode yang mendefiniskan ukuran kepastian terhadap sesuatu fakta aturan untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang dihaadapi, dengan menggunakan certainty factor ini dapat menggambarkan tingkat keyakinan pakar. Dengan adanya sistem pakar diharapkan dapat membantu orang tua atau masyarakat yang ingin mendeteksi penyakit yang di derita oleh bayinya.Hasil pengujian keakuratan metode baik melalui sistem program maupun perhitungan manual menyatakan bahwa hasil perhitungan memiliki hasil yang sama dan nilai presentase kecocokan 100%. Hasil pengujian fungsional sistem dengan akses admin dan user berjalan sesuai fungsinya pada browser.
Performance Comparison of CC AODV and Optimized AODV K-Means Clustering Using NS3 Nurfitri Handayani, Irma; Bayu Permadi, Rachmat; Ardhaninggar, Eleonora Anggi; Fitri Sari, Riri
Ranah Research : Journal of Multidisciplinary Research and Development Vol. 6 No. 5 (2024): Ranah Research : Journal Of Multidisciplinary Research and Development (Juli 20
Publisher : Dinasti Research

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/rrj.v6i5.1005

Abstract

Nowadays, many studies have been interested in Ad Hoc Wireless Networks because of their low cost, when there is a need to communicate using a network without any infrastructure. Ad Hoc On-Demand Distance Vector (AODV) is a routing protocol for mobile ad hoc networks (MANET) and other wireless ad hoc networks. AODV was co-developed in July 2003 at the NOKIA Research Center, University of California, Santa Barbara and University of Cincinnati by C. Perkins, E. Belding-Rover an S.Das. AODV is a routing protocol used by ZigBee - a low power wireless ad hoc network with low data rates. AODV is included in the proactive routing protocol. The advantage of using this routing protocol is that it has economical resources, because resources are not needed to store information about routes to other nodes. However, this AODV has a drawback, namely the packet that will be sent has a long delay in anti-node origin waiting for the protocol to find the path to be passed. There are many papers that optimize AODV, including CC AODV and K Means Clustering AODV. Based on the paper “CC-AODV: An effective multiple paths congestion control AODV”, a control scheme called CC AODV has been created, namely managing routing conditions by significantly increasing packet sending rates while reducing packet drop rates, and based on the paper “An Energy Efficient Clustering Using K-Means and AODV Routing Protocol in Ad hoc Networks”. Based on both paper, in this study the objectives to be achieved are: a) Analyze the performance of using CC AODV and K Means Clustering AODV based on the number of nodes. b) how much influence the number of nodes has on the performance of CC AODV and K Means clustering AODV c) Performance analysis is performed on throughput, end to end delay, packet loss, packet delivery ratio. This paper begins by looking at the literature covering MANET, AODV, CC AODV, and K-Means Clustering AODV. On the result section the test results such as end to end delay, throughput, packet delivery ratio, and packet loss ratio are documented. The conclusion summarizes key points and is followed by the references.