Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SmartComp
Muhammad Faisal Halim
STMIK Widya Pratama
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Case Based Reasoning Untuk Mendeteksi Penyakit Kucing Dengan Metode KNN Arief Soma Darmawan; Devi Sugianti; Muhammad Faisal Halim
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 2 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i2.3452

Abstract

Kucing adalah hewan kesayangan yang sangat populer dikalangan masyarakat Indonesia. Ketersediaan dokter tidak sebanding dengan banyaknya masyarakat yang mencintai kucing serta pemilik juga banyak yang belum mengetahui cara pemeliharaan dengan benar. Jenis penyakit yang dialami kucing sangat banyak maka dari itu membutuhkan penanganan dan pengobatan yang berbeda-beda. Maka untuk dapat mendiagnosa penyakit pada kucing dibutuhkan sebuah sistem dengan berbasis Case Based Reasoning(CBR) dengan metode K Nearest Neighbor. Case Base Reasoning (CBR) dapat penyelesaikan masalah berdasarkan masa lalu yang sama untuk menyelesaikan masalah yang baru, dalam memecahkan kasus baru maka mengingat kasus lama. Algoritma K Nearest Neighbor memilih data  sejumlah K yang paling dekat dari data baru. Metode penelitian yang digunakan adalah CHRISP –DM (Cross Industry Process for data mining)  dengan tahapan sebagai berikut: Fase Pemahaman Bisnis, Fase Pemahaman data, Fase Pengolahan Data, Fase Pemodelan, Fase Evaluasi dan Fase penyebaran. Data yang didapat 320 data, setelah melalukan fase pengolahan data menjadi 250 data. Pengujian akurasi didapatkan akurasi yang paliing tinggi adalah dengan menggunakan nilai K= 3 dengan tingkat akurasi sebesar 97 %.
Co-Authors arief soma darmawan Devi Sugianti