Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science

Tuberculosis Disease Detection Application Using Forward Chaining Method Vina Yanuar Prasasti; Asep Jamaludin; Didi Juardi
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 4 No 2 (2021): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v4i2.2689

Abstract

Developments in expert system technology and the addition of human needs with an accurate health information and ease of human work is very important in daily life sometimes people lack awareness about the wrong lifestyle and diet is always neglected. Until the occurrence of tuberculosis caused by the bacterium mycrobacterium tuberculosis and caused attacks on parts of the lungs, bones, glands and intestines. In the study conducted the creation of tubekrulosis disease detection application using website-based and for the application process there are 16 questions about the symptoms of tuberculosis disease and will come to a conclusion with 4 diagnoses of each tuberculosis disease accurately based on experts. In the creation of this application using forward chaining method, MySQL, DFD and breadth first search.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Furniture Pada CV. Indomeuble Menggunakan Metode TOPSIS Miftahul Faizin; Asep Jamaludin; Kamal Prihandani
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 4 No 2 (2021): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v4i2.2884

Abstract

CV. Indomeuble merupakan perusahaan yang bergerak pada bidang industri furniture yang berada didaerah Jepara Jawa Tengah. Berdasarkan data dari www.dataindustri.com, penjualan furniture untuk pasar luar negeri tidak stabil penjualannya bahkan cenderung menurun, hal tersebut disebabkan salah satunya karena supplier furniture memiliki kualitas yang berbeda-beda. Untuk Mengatasi permasalahan tersebut, CV. Indomeuble memerlukan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan supplier terbaik. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode TOPSIS, metode ini memiliki beberapa tahapan yaitu: membuat matriks keputusan, normalisasi matriks keputusan, membuat normalisasi matriks terbobot, menentukan solusi ideal positif dan negatif, menghitung jarak solusi ideal positif dan negatif, menghitung nilai preferensi. Pada penelitian ini terdapat 3 supplier yaitu: Modern Stone, Mandiri Jok, dan Jati Lestari. Selain itu terdapat 5 kriteria yaitu: bahan baku, mahir dalam konstruksi kayu, pengiriman, alat kerja, harga. Berdasarkan penerapan metode TOPSIS didapatlah Jati Lestari yang menjadi supplier terbaik dengan nilai preferensi sebesar 1.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Stroke Menggunakan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor Wahyu Rudiansyah; Asep Jamaludin; Kamal Prihandani
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 4 No 2 (2021): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v4i2.3293

Abstract

Stroke merupakan penyakit tidak menular yang berbahaya. Stroke terjadi karena tersumbat atau pecahnya pembuluh darah pada otak yang menyebabkan rusaknya kondisi otak. Tingginya kasus penderita penyakit stroke menyebabkan angka penderita penyakit stroke terus bertambah umumnya disebabkan karena masyarakat yang tidak bisa menjaga pola hidup sehat dan terlambatnya diagnosa awal penderita stroke sehingga menyebabkan terlambatnya tindakan medis, jika hal tersebut terjadi sangat fatal akibatnya. Oleh karena itu, sistem pakar ini dibuat untuk dapat mendiagnosa penyakit stroke berdasarkan gejala menggunakan metode forward chaining dan certainty factor. Metode pengembangan perangkat lunak pada penelitian ini menggunakan metode Expert System Development Life Cycle (ESDLC). Hasil pengujian dari sistem pakar diagnosa penyakit stroke menggunakan metode black box testing menghasilkan kesimpulan sangat baik, lalu hasil pengujian sistem dengan metode user acceptance test (UAT) terhadap 30 responden menghasilkan penilaian persentase tampilan sistem sebesar 85,83% dan penilaian persentase manfaat sistem sebesar 83,33%.