Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier - Cerly Widiyawati; Mohammad Imron (LPPM Universitas Dian Nuswantoro, 2018)
Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah perangkat lunak untuk mendiagnosa penyakit pada kucing yang dilengkapi dengan solusi atau saran terhadap penyakit yang terindikasi, tujuan lain dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kinerja metode naïve bayes dengan mencari nilai akurasinya. Sistem pakar ini dibangun menggunakan metode naïve bayes classifier sebagai pengambilan keputusannya. Sistem pakar ini dibuat menggunakan penerapan berbasis aturan (Rule-Based Reasoning), basis pengetahuan diperoleh dari dokter spesialis hewan dan literatur-literatur yang mendukung. Dataset yang digunakan terdiri dari 20 penyakit dan 73 gejala. Sistem pakar ini dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP. Hasil dari penelitian ini berupa nilai akurasi metode naïve bayes classifier yaitu sebesar 85% dari 10 pasien, hasil ini diperoleh dengan uji coba perbandingan hasil hipotesis dokter hewan dengan perhitungan klasifikasi naïve bayes classifier. Dengan hasil uji coba ini diperoleh tanggapan dari pakar bahwa sistem ini dapat membantu pekerjaannya untuk mendiagnosa penyakit kucing dengan cepat, dan untuk pemelihara hewan dapat menghemat waktu dan biaya, dari hasil UAT (User Acceptance Test) didapatkan 84 % dari 10 pemelihara kucing setuju bahwa menggunakan sistem pakar ini bermanfaat bagi mereka.