SISTEM PAKAR UNTUK MENDETEKSI TUMBUH KEMBANG ANAK USIA 0 SAMPAI 2 TAHUN BERBASIS ANDROID - Tiara Nurwulandari; Toni Arifin (Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi Wilayah IV, 2019)
Abstrak - Tumbuh kembang anak memiliki dua fase yang berbeda, yaitu pertumbuhan merupakan suatu proses perubahan fisik yang ditandai dengan bertambahnya berbagai ukuran berbagai organ tubuh dan perkembangan merupakan suatu proses bertambahnya kemampuan dan struktur dan fungsi tubuh yang lebih kompleks sebagai hasil dan pematangan sel-sel. Pembangunan sistem pakar ini menggunakan metode analisis deskriptif sebagai metode penelitiannya yang dimaksudkan untuk mengumpulkan data yang dapat memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai sistem pakar mendeteksi tumbuh kembang anak. Serta menggunakan model inferensi Forward Chaining sebagai model pengembangan sistem, yang dimulai dari tahap analisa kebutuhan perangkat lunak hingga tahap support. Aplikasi sistem pakar ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman Java sebagai tools. Hasil dari penelitian ini adalah sistem dapat mendeteksi tumbuh kembang anak usia 0 sampai 2 tahun dengan baik dan mempunyai akurasi rata-rata dalam memprediksi sebesar 70.75%. Abstract - Development of the child have two different phases, namely growth is a process of physical changes marked by increasing various sizes of various organs and development is a process of increasing the capability and the structure and function of the body is more complex as a result and maturation of cells. Development of this expert system using descriptive analysis as a method of research that is intended to gather data that may provide a clearer picture of the expert system detects the development of the child. As well as using Forward Chaining inference models as a model system development, starting from the analysis stage to stage software needs support. This expert system application is built using the Java programming language as a tool. The results of this research is the system can detect development of the child aged 0 to 2 years very well and has an average accuracy in predicting 70.75%.