Emha Taufiq Lutfi
Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Implementasi Case Base Reasoning Untuk Mendiagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Fryda Fatmayati; - Kusrini; Emha Taufiq Lutfi
Techno.Com Vol 16, No 1 (2017): Februari 2017
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (542.986 KB) | DOI: 10.33633/tc.v16i1.1331

Abstract

Penyakit gigi dan mulut dapat dialami oleh semua orang mulai dari anak-anak hingga dewasa.Namun karena biaya berobat ke dokter gigi yang mahal maka masyarakat enggan memeriksanakan keluhannya terutama pada masyarakat kalangan menengah ke bawah. Padahal jika penyakit gigi dan mulut tidak segera dirawat akan bertambah parah. Case-Based Reasoning meniru kemampuan manusia, yaitu menyelesaikan masalah baru menggunakan jawaban atau pengalaman dari masalah lama.Penyajian pengetahuan (knowledge representation) dibuat dalam bentuk kasus-kasus (case).Setiap kasus berisi masalah dan jawaban, sehingga kasus lebih mirip dengan suatu pola tertentu.Cara kerja Case-Based Reasoning adalah dengan membandingkan kasus baru dengan kasus lama. Jika tidak ada yang cocok maka Case-Based Reasoning akan melakukan adaptasi, dengan cara memasukkan kasus baru tersebut ke dalam database penyimpanan kasus (case base), sehingga secara tidak langsung pengetahuan CBR akan bertambah. Tujuan dari penelitian ini, yaitu mengetahui kemiripan kasus baru dan kasus lama dengan penerapan Case-Based Reasoning (CBR) dan membandingkan dua metode yang digunakan, yaitu Extended Jaccard Coefficient (Tanimoto Coefficient) dan Euclidean Distance similarity dengan memilih hasil akurasi terbaik dari kedua metode tersebut. Hasil pengujian terhadap data uji penyakit gigi dan mulut menunjukkan sistem memiliki unjuk kerja dengan tingkat akurasi menggunakan metode Extended Jaccard Coefficient sebesar 95.24% dan Euclidean Distance Similarity sebesar 100%.   Kata kunci—Case Base Reasoning, Extended Jaccard Coefficient, Euclidean Distance Similarity, penyakit gigi dan mulutÂ