Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Komputasi
Samuel Agave
Universitas Esa Unggul
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Website Samuel Agave; Muhamad Bahrul Ulum
Jurnal Komputasi Vol 11, No 1 (2023): Jurnal Komputasi
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v11i1.3070

Abstract

Kehamilan merupakan suatu proses yang dialami oleh seluruh wanita di dunia. Dalam melewati proses kehamilan seorang wanita harus mendapatkan persiapan yang benar. Saat hamil banyak perubahan yang terjadi pada tubuh ibu hamil, salah satunya adalah ketahan tubuh yang menjadi berkurang. Penyakit apapun dapat dengan mudah menyerang tubuh apabila ibu hamil tidak menjaga kebugaran serta kesehatan. Salah satu masalah yang dihadapi oleh ibu hamil pada masa kehamilannya yaitu kurangnya informasi mengenai kesehatan pada ibu hamil dan keluhan yang dirasakan pada ibu hamil dianggap hal yang wajar tanpa memeriksakan gejala yang dialami, hal ini memicu tingginya ibu hamil yang terdiagnosis penyakit kehamilan yang menyebabkan meningkatnya Angka Kematian Ibu (AKI). Karena permasalahan tersebut diperlukan aplikasi sistem pakar untuk membantu ibu hamil dalam mendapatkan informasi mengenai penyakit kehamilan dan melakukan diagnosa dini mengenai penyakit kehamilan. metode yang digunakan dalam pembuatan aplikasi sistem pakar ini adalah forward chaining. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan sistem extreme programming dengan php native sabagai coding utama dalam pembuatan aplikasi. Hasil dari penelitian ini yaitu dapat memberikan informasi informasi mengenai penyakit kehamilan dan melakukan diagnosa dini mengenai penyakit kehamilan berdasarkan knowledge base, yang terdiri dari 6 data penyakit, 30 data gejala, dan 6 data solusi.
Co-Authors Muhamad Bahrul Ulum