Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa)

SISTEM PREDIKSI GEJALA VIRUS KORONA DENGAN METODE FORWARD CHAINING Priyantono, Mochammad Bagus; Rachmawan, Adam Achmad; Budi, Lalu Agung Purnama; Kirana, Kartika Candra
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 5, No 1: June 2020
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (623.391 KB) | DOI: 10.31544/jtera.v5.i1.2019.111-118

Abstract

Keberadaan teknologi yang semakin berkembang membuat pemanfaatan teknologi di berbagai bidang mulai diterapkan. Salah satunya dalam memprediksi dini gejala penyakit Korona. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi gejala dini penyakit Korona. Sistem ini dikembangkan dengan menggunakan kolaborasi Java dan Swi Prolog. Proses prediksi pada sistem ini dilakukan menggunakan metode Forward Chaining. Proses prediksi pada sistem ini diperoleh dari fakta-fakta yang diperoleh dari gejala yang dialami pasien. Data-data mengenai gejala pasien tersebut diperoleh melalui hasil studi literatur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibuat mampu memprediksi gejala dini penyakit Korona. Sistem ini dapat memprediksi dengan tingkat presisi sebesar 94,9%, recall sebesar 88,6%, dan akurasi sebesar 95%.
Sistem Prediksi Gejala Virus Korona dengan Metode Forward Chaining Mochammad Bagus Priyantono; Adam Achmad Rachmawan; Lalu Agung Purnama Budi; Kartika Candra Kirana
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 5, No 1: June 2020
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v5.i1.2019.111-118

Abstract

Keberadaan teknologi yang semakin berkembang membuat pemanfaatan teknologi di berbagai bidang mulai diterapkan. Salah satunya dalam memprediksi dini gejala penyakit Korona. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi gejala dini penyakit Korona. Sistem ini dikembangkan dengan menggunakan kolaborasi Java dan Swi Prolog. Proses prediksi pada sistem ini dilakukan menggunakan metode Forward Chaining. Proses prediksi pada sistem ini diperoleh dari fakta-fakta yang diperoleh dari gejala yang dialami pasien. Data-data mengenai gejala pasien tersebut diperoleh melalui hasil studi literatur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibuat mampu memprediksi gejala dini penyakit Korona. Sistem ini dapat memprediksi dengan tingkat presisi sebesar 94,9%, recall sebesar 88,6%, dan akurasi sebesar 95%.
Co-Authors Abdulrahman, Salah Abdullah Khalil Achmad Hamdan Adam Achmad Rachmawan Ahmad Hamdan Akbar, Asna Isyarotul Andrian Rachmat Ashar, Muhammad Axel Gandy Arthayuda Azhar Ahmad Smaragdina Begananda, Hilham Bagus Budi Rahmadya Budi, Lalu Agung Purnama Cahya Bintang Wira Winata Cahyono, Gigih Prasetyo Choirul Anam Devita, Riri Nada Dimas Prasetyo Buseri Eko Tristyo Purwanto Ellvina Pramitadewi Wahyunigtyas F Ti Ayyu Sayyidul Laily Fadhlullah, Aufar Faiq Fajar Ananda Saputra Febri Liantoni Filsafalasafi, Alfi Firmansyah, Muhammad Ferdian Gigih Prasetyo Cahyono Gushardana, Raffi Taufiq Handayani, Nia Okta Hani Ramadhan Haq, Yaritza Hary Suswanto Hermanto, Yon Ade Lose Heru Wahyu Herwanto Imro’aturrozaniyah Imro’aturrozaniyah Indri Astuti Ivan reynaldi Putra Krisma Anuarin Hidayat Lalu Agung Purnama Budi Latif, Rafika Mas’udah, Ajeng Ramadhani Lailul Michell Brella Tamarizta Mochammad Bagus Priyantono Mohamad Firzon Ainur Nadifah Adya Ilham Nandha Mustika Sari Nasharuddin Mas Nidhom, Ahmad Mursyidun Ningrum, Gres Dyah Kusuma Nur Hidayah Nur Hidayat, Wahyu Nurjihan Najma Zahera Perdana, Sigit Prasetya, Januari Adi Priyantono, Mochammad Bagus Purwanto, Eko Tristyo Rachmawan, Adam Achmad Raffi Taufiq Gushardana Sari, Nandha Mustika Sari, Rahajeng Kartika Shofiea, Maulida Siregar, Galih Carlos Putra Siregar, Sherly Allsa Slamet Wibawanto Sujito Sujito Sujito Sujito Syahputra, M. Firman Aji Thoriq Bachtiar Yusuf Ekananda Tri Hadiah Muliawati Wahyu, Kartika Wulandari, Rizka Safitri Yusuf Ekananda, Thoriq Bachtiar