<![CDATA[ABSTRACT- The eyes are one of the senses that is very important in human life to see. If the eyes get disorders or diseases of the eye, it will be fatal to human life. The activities of an expert cause the handling of the eye diseases cannot be done fast. Therefore, an expert system is needed as an alternative solution to solve the problem. The objective of this study was to implement the Bayes Theorem on the expert system for diagnosing diseases of the human eye. The subject of this study was diagnosing the eye diseases by using forward and backward chaining methods. Software development method used in this study is the development of expert systems. Encoding system created using Borland Delphi 7.0 and system testing using black box testing and validation experts. The result of the study was an expert system application that is able to diagnose eye diseases in humans by applying Bayes Theorem to cope with uncertainty. On testing 20 samples of data of disease symptoms indicate that the application generates an accuracy value of 90%. The result of system test shows that this application is feasible to use. Keywords: Expert system, Eye disease, Bayes theorem ABSTRAK - Mata adalah salah satu panca indra yang sangat penting dalam kehidupan manusia untuk melihat. Jika mata mengalami gangguan atau penyakit mata, maka akan berakibat fatal bagi kehidupan manusia. Kesibukan seorang pakar membuat penanganan terhadapat penyakit mata tidak bisa cepat dilakukan. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem pakar dapat menjadi alternatif dalam mengatasi permasalahan tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan Teorema Bayes pada sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit mata manusia. Subjek pada penelitian ini adalah untuk mendiagnosa penyakit mata dengan menggunakan metode penalaran forward chaining dan backward chaining. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengembangan sistem pakar. Pengkodean sistem dibuat menggunakan Borland Delphi 7.0 dan pengujian sistem menggunakan black box testing dan validasi pakar. Dari penelitian yang dilakukan menghasilkan sebuah aplikasi sistem pakar yang mampu mendiagnosa penyakit mata pada manusia dengan menerapkan Teorema Bayes untuk mengatasi ketidakpastian. Pada pengujian 20 sampel data gejala penyakit menunjukkan bahwa aplikasi menghasilkan nilai akurasi sebesar 90%. Hasil uji coba sistem menunjukkan bahwa aplikasi ini layak digunakan. Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit Mata, Teorema Bayes]]>
Copyrights © 2016
