ANALISIS PERBANDINGAN METODE BAYES DAN METODE FUZZY TSUKAMOTO TERHADAP HASIL DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELITUS DALAM APLIKASI SISTEM PAKAR BERBASIS WEB - Michiko Rezky Amalia; Isnawaty Isnawaty; L.M Tajidun (semanTIK, 2016)
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer untuk menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Salah satu contohnya sistem pakar diagnosa penyakit Diabetes Melitus. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat suatu aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit pada Diabetes Melitus menggunakan metode Bayes dan Fuzzy Tsukamoto. Proses diagnosa dimulai dengan memilih gejala yang ditampilkan sistem kepada user. Alur sistem diatur menggunakan metode inferensi Backward Chaining. Setelah memilih gejala, user diharuskan mengisi nilai intensitas dari setiap gejala. Sistem akan menampilkan Hasil diagnosa penyakit dengan persentase kepercayaan menggunakan metode Bayes dan Fuzzy Tsukamoto. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai persentase kepercayaan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto lebih baik dibandingkan metode Bayes. Hal tersebut dikarenakan perhitungan metode Fuzzy Tsukamoto dipengaruhi nilai intensitas dari setiap gejala yang dialami dan setiap rule yang telah ditentukan, sedangkan metode Bayes dipengaruhi bobot penyakit dan bobot gejala yang telah ditentukan oleh Pakar. Kata kunci : Metode Logika Fuzzy Tsukamoto, Metode Bayes, Sistem Pakar, Diabetes Melitus, Backward Chaining