IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES DAN CERTAINTY FACTOR DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT KULIT KUCING - Fitri Rahmawati; Vita Via, Yisti; Yulia Puspaningrum, Eva (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, 2020)
Saat ini banyak sekali orang yang memelihara hewan terutama kucing. Kucing banyak dipelihara karena tingkah lakunya yang menggemaskan dan juga lucu, namun kucing juga sering terkena penyakit terutama penyakit kulit kucing. Penyakit ini perlu perawatan khusus oleh dokter karena jika tidak ditangani dapat menyebabkan kematian. Kurangnya pelayanan 24 jam fasilitas klinik hewan maupun rumah sakit hewan membuat pemilik kucing tidak dapat memeriksakan kucingnya diluar jam operasi, untuk itu diperlukan suatu sistem yang dapat mendiagnosa penyakit kulit kucing sehingga pemilik kucing dapat mengetahui penyakit yang diderita kucingnya berdasarkan gejala-gejala yang dialami sehingga dapat dilakukan penanganan yang tepat.Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Algoritma Naive Bayes dan Certainty Factor, Algoritma Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit kulit kucing dengan mencari nilai prior, likelihood dan posteriornya, sedangkan Algoritma Certainty Factor digunakan untuk menilai tingkat kepastian dari hasil klasifikasi Algoritma Naive Bayes dengan menghitung inputan nilai Certainty Factor User dan nilai Certainty Factor Pakar. Tujuan dari sistem ini ialah untuk mengidentifikasi penyakit yang menyerang kulit kucing dengan nilai tingkat kepastian agar dapat dilakukan penanganan yang tepat. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan menggunakan 50 data training dan 15 data testing dapat diketahui tingkat akurasi dari pengujian Sistem Diagnosa Penyakit Kulit Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Certainty Factor dengan pengujian 15 data testing ialah sebesar 100%.