Garuda - Garba Rujukan Digital

DETECTION OF LUNG CANCER CELL BASED ON CYTOLOGICAL EXAMINATION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Rulisiana Widodo; Tessy Badriyah; Iwan Syarif
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 7, No 3 (2020)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v7i3.344

Lung cancer is one of the most dangerous cases with the largest number of new cases in the world. The number of Lung Cancer in Indonesia is increasing rapidly every day until it is ranks 8th position in Southeast Asia, experiencing an increase in the last five years by 10.85 percent. This study aims to build a tool to detect lung cancer using the Deep Learning classification method with the Convolutional Neural Network (CNN) Algorithm. The tools that are made can be used for consideration in detecting from the results of cytological examinations, can be classified into normal (negative) and abnormal (positive) types of cancer. The experiment was carried out by performing hyperparameter optimization. The results show that the hyperparameter optimization has superior results compared to others, using the hyperparameter Gradient Boosted Regression Tree method. Experiments without hyperparameters give an accuracy value of 97%, while with the Gaussian Process it gives 98% accuracy and with a hyperparameter gradient boosted regression tree gives 99% accuracy, which is the best accuracy.Keywords : Lung Cancer, Cytological Examinations, Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN)terbanyak di dunia. Jumlah penderita Kanker Paru di Indonesia semakin hari semakin meningkat pesat hingga menduduki urutan ke-8 di Asia Tenggara, mengalami peningkatan dalam lima tahun terakhir sebanyak 10.85 persen. Penelitian ini bertujuan untuk membangun alat pendeteksi kanker paru menggunakan metode klasifikasi Deep Learning dengan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Alat yang dibuat dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam mendeteksi Kanker Paru dari hasil pemeriksaan sitologi, diklasifikasikan menjadi jenis normal (negatif) dan abnormal (positif) kanker. Percobaan dilakukan dengan melakukan optimasi hyperparameter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi hyperparameter memiliki hasil yang lebih unggul yaitu dengan menggunakan metode hyperparameter Gradient Boosted Regression Tree. Percobaan tanpa hyperparameter memberikan nilai akurasi 97%, sedangkan dengan Gaussian Process memberikan akurasi 98% dan dengan hyperparameter Gradient Boosted Regression Tree memberikan akurasi terbaik yaitu 99%.Kata Kunci : Kanker Paru, Pemeriksaan Sitologi, Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN)

UJI EFEKTIVITAS WAKTU IMPLEMENTASI ONE CARD PATIENT SEBAGAI BUSINESS PROCESS REENGINEERING SISTEM INFORMASI KLINIK DOKTER GIGI Septiadi Marwan Annahar; Irwan Budiman; Radityo A Nugroho
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 3, No 2 (2016)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v3i2.61

AbstractGenerally a dentist practicing in a hospital or clinic, but for now this started many dentists who open private clinics. Currently the service system is used in every place dental clinic still manual. Less effective this system can also be seen from the process of recording patient data, transactions, computation process of goods or drugs, until the process of recording patient medical report. The resulting report was still in the form of paper are easily lost and damaged, so that the process becomes less effective service even slower. It is necessary to test the effectiveness of the time between the old system to the new system created by implementing Patient As One Card Business Process Re-Engineering dental clinics, in order to obtain a level of efficiency that can be saved in dental patient care process. From the test results based on measurement systems test the effectiveness of a comparison between the old system to the new system, the implementation of one patient cards as business process reengineering make dental clinic services to be faster.Keywords : One Card Patient, Reengineering, Dental Clinic. AbstrakPada umumnya dokter gigi membuka praktik di rumah sakit atau poliklinik, tetapi untuk sekarang ini mulai banyak dokter gigi yang membuka klinik pribadi. Saat ini sistem pelayanan yang digunakan di setiap tempat klinik dokter gigi masih bersifat manual. Kurang efektifnya sistem ini juga dapat dilihat mulai dari proses pencatatan data pasien, transaksi-transaksi, proses perhitungan barang atau obat-obatan, sampai pada proses pencatatan laporan kesehatan pasiennya. Laporan yang dihasilkan pun masih berupa kertas yang mudah hilang dan rusak, sehingga proses pelayanan menjadi kurang efektif bahkan lambat. Maka diperlukan uji efektivitas waktu antara sistem lama dengan sistem yang baru dibuat dengan mengimplementasikan One Card Patient Sebagai Rekayasa Ulang Proses Bisnis klinik gigi, demi untuk mendapatkan tingkat efisiensi waktu yang di bisa dihemat pada proses pelayanan pasien gigi. Dari hasil pengujian berdasarkan sistem pengukuran uji efektivitas waktu membandingkan antara sistem lama dengan sistem yang baru, implementasi one card patient sebagai business process reengineering membuat pelayanan klinik gigi menjadi lebih cepat.Kata kunci : One Card Patient, Rekayasa Ulang, Klinik Gigi

ANALISIS DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN PADI DENGAN METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM DAN CERTAINTY FACTOR Muliadi Muliadi
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 5, No 1 (2018)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v5i1.135

Rice plants are now many been developed in the swamp land. One of the problems is disease of rice is a risk that must be faced and counted in rice cultivation to increase production as expected. The purpose of this research is an analysis of rice disease diagnosis that grows in wetlands by applying the method of Fuzzy Inference System and Certainty Factor. Fuzzy Inference System used in this system is fuzzy Tsukamoto used to obtain the value measure of belief (MB) and a measure of disbelief (MD) symptoms of the disease. And the certainty factor (CF) for the assessment of each disease. The result that obtained is the analysis succeeded in giving a diagnosis of disease in rice of symptoms that attack the rice.Keywords: Rice Plants, Diagnosis, Fuzzy Inference System Tsukamoto, Certainty Factor.Tanaman padi sekarang banyak dikembangkan di lahan rawa. Salah satu masalahnya adalah penyakit padi, yang merupakan resiko yang harus dihadapi dan diperhitungkan dalam budidaya padi untuk meningkatkan produksi yang sesuai dengan harapan. Tujuan penelitian ini adalah membuat analisis diagnosa penyakit padi yang tumbuh di lahan rawa dengan menerapkan metode Fuzzy Inference System dan Certainty Factor. Fuzzy Inference System yang digunakan dalam sistem ini adalah Fuzzy Tsukamoto yang digunakan untuk memperoleh nilai measure of belief (MB) dan measure of disbelief (MD) gejala terhadap suatu penyakit. Sedangkan certainty factor (CF) untuk pemberian nilai masing-masing penyakit. Hasil yang didapatkan yaitu analisis ini berhasil memberikan diagnosa penyakit yang padi dari gejala-gejala yang menyerang padi tersebut.Kata kunci: Tanaman Padi, Diagnosa, Fuzzy Inference System Tsukamoto, Certainty Factor.

IMPLEMENTASI METODE ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ORDER BARANG Evi Nadya Prisilla; Andi Farmadi; Heru Kartika Chandra
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 1, No 1 (2014)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v1i1.6

Abstract The rapid development of information and technology has brought a change in mindset of decision and an analysis pattern of information and technology which has become a means to assist human beings in solving both small and big problems. Hardwarestoresstilluse thetraditional way ofengineeringgoodsordersso thatthe inefficiency oftimeand reports.Data mining is a technique to gain knowledge from the data, one the methodsof data miningisassociationwhere this techniqueis usefultofindtheassociativerulealgorithmprioribetweenacombinationof items.In this research, the process of extracting data on sales transactions was occupied. The results obtained from a study using the technique of association by applying apriori algorithm were some rules, and one selected rule with the highest result of multiplying the value of support and confidence if buy B0006 then buy B0001 was 0.047; thus, the transaction of Hardware Banjarbaru Store applied the rule, that was: if you bought skirt, you would buy blouse. Keyword : Association, Apriori Algorithm, Desktop ABSTRAK Pesatnya perkembangan teknologi informasi telah membawa perubahan pola pikir keputusan dan pola analisa teknologi informasi yang saat ini menjadi sebuah sarana untuk membantu manusia dalam menyelesaikan berbagai persoalan baik yang ringan maupun berat. Toko Hardware masih menggunakan cara tradisional dalam teknik order barang sehingga kurang efisiennya waktu dan laporan yang dibuat. Data mining merupakansalahsatuteknikuntukmenggalipengetahuandari data, salahsatumetode data mining adalah asosiasi dimana teknik ini berguna untuk menemukan aturan asosiatif dengan algoritma apriori antara suatu kombinasi item. Pada penelitian ini dilakukan proses penggalian data tentang transaksi penjualan. Hasil yang diperoleh dari penelitian menggunakan teknik asosiasi dengan menggunakan algoritma apriori adalah diperolehnya beberapa rule dan dipilih salah satu rule yang memiliki nilai hasil perkalian support dan confidence tertinggi if buy B0006 then buy B0001 paling besar yaitu 0,047, maka untuk transaksi pada Toko Hardware Banjarbaru menggunakan rule tersebut, yaitu: Jika membeli Rok maka akan membeli Blus. Kata kunci: Asosiasi, Algoritma Apriori, Desktop

ANALISIS POLA PERMINTAAN PUBLIKASI DATA BADAN PUSAT STATISTIK MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE APRIORI Farid Ridho; Fachruddin Mansyur
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 7, No 2 (2020)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v7i2.322

BPS is a data provider body in Indonesia. In publishing, BPS uses a variety of media, one of which is the BPS website. To get data through the BPS website, users can visit the website then download the data they need. The services obtained by data users on the BPS website depend on the quality of the website. The better the quality, the better the service experience gained by data users. The method that can be used to improve the quality of a website is the web usage mining method. Web usage mining is the application of data mining techniques on web repositories to study usage patterns. The purpose of this study is to determine the pattern of data publication requests on the BPS website which can later be used as a reference to improve the quality of BPS website services. Based on the results of the study, it was found that data users tend to access the same data with different years simultaneously. For results by grouping data by title without year, obtained quite diverse rules.Keywords: web usage mining, association rule, aprioriBPS merupakan badan penyedia data di Indonesia. Dalam mempublikasikan datanya, BPS menggunakan berbagai media, salah satunya adalah website BPS. Untuk mendapatkan data melalui website BPS, pengguna dapat mengunjungi website kemudian mengunduh data yang mereka butuhkan. Layanan yang didapatkan oleh pengguna data pada website BPS tergantung dari kualitas website tersebut. Semakin baik kualitasnya, semakin baik pula pengalaman pelayanan yang didapatkan oleh pengguna data. Metode yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas suatu website adalah metode web usage mining. Web usage mining merupakan penerapan tekhnik data mining pada web repositori untuk mempelajari pola penggunaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pola permintaan publikasi data pada website BPS yang nantinya dapat digunakan sebagai acuan untuk meningkatkan kualitas layanan website BPS. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan bahwa pengguna data cenderung mengakses data yang sama dengan tahun yang berbeda secara bersamaan. Untuk hasil dengan mengelompokan data berdasarkan judul tanpa tahun, diperoleh rules yang cukup beragam.Kata kunci: web usage mining, association rule, apriori

PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE PADA DIAGNOSA HEPATITIS Raudlatul Munawarah; Oni Soesanto; Muhammad Reza Faisal
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 3, No 1 (2016)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v3i1.39

Machine learning has been widely used in the medical to analyze medical datasets. One method in machine learning is Support Vector Machine (SVM). By looking at the concept of SVM method to finding the optimal separator function that can separate the two sets of data from two different classes, came the idea whether this method can be used to diagnose a person suffering from a particular disease or not, especially hepatitis. Therefore, this research aimed to determine and analyze the ability of Support Vector Machine method for diagnosing hepatitis. Analysis of the ability of method using data testing with both kernel with training data 100 positive data label and 100 negative data label. The result showed that trial using the linear kernel function get 68-83% for true prediction percentage and 70-96% for RBF kernel function. The conclusion from this study is SVM method can be used to diagnose hepatitis with high degree of accuracy and RBF kernel function has accuracy rate higher than linear kernel function. Keywords: classification, Machine learning, hepatitis, support vector machine Machine learning telah banyak digunakan dalam bidang medis untuk menganalisa dataset medis. Salah satu metode machine learning adalah Support Vector Machine (SVM). Dengan melihat konsep metode SVM yaitu menemukan fungsi pemisah optimal yang bisa memisahkan dua set data dari dua kelas yang berbeda, muncul pemikiran apakah metode ini dapat digunakan untuk mendiagnosa seseorang mengidap penyakit tertentu atau tidak, khususnya penyakit hepatitis. Untuk itu penelitian ini dilakukan untuk mengetahui dapat digunakannya metode SVM dan menganalisis kemampuan metode Support Vector Machine untuk mendiagnosa penyakit Hepatitis. Analisis kemampuan metode diketahui dengan uji coba menggunakan data testing dengan kedua kernel dengan data training 100 data positif dan 100 data negatif. Hasil uji coba dengan menggunakan fungsi kernel linier mendapatkan hasil persentase benar 68-83 % dan fungsi kernel RBF 70-96 %. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode SVM dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit hepatitis dengan tingkat akurasi cukup tinggi dan fungsi kernel RBF memiliki tingkat akurasi cenderung lebih tinggi dibandingkan fungsi kernel linier. Kata kunci : klasifikasi, machine learning, hepatitis, support vector machine

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN FUZZY TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PROMOSI JABATAN PADA PT.BANDAR MADANI 165 Andi Supriadi Chan
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 5, No 1 (2018)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v5i1.94

Human resources in the current era of globalization is very important for every company, it is the result of economic and industrial actors must be able to compete to survive the development of an increasingly advanced era. This human resources are useful to support their damaged company is an important asset owned by the Company Can develop well to achieve the desired goals, to determine whether the human resources owned by a company is good or not, it is necessary to do an assessment or modeling is effective and good to determine the employees of the company is given promotion of position, Which is given can be done well and in accordance with the capabilities they have. In PT.Bandar madani 165 in batam city engaged in the travel agency, this company has many branches and partnerships that have hundreds and spread throughout Indonesia, so that PT. Bandar Madani 165 can develop progressively and can compete with its competitor hence needed a method or modeling using hierarchy analytical process and Fuzzy Topsis which used by company to conduct appraisal to employees for promotion position, so that position will be given to the best employee, not to employees Yang Have a certain proximity or relationship with the boss, modeling using the process of hierarchy analytical and Fuzzy Topsis is to draw judgment on employees who are atenci.sehingga position that has been touched by employees who are given promotion can be run well so that PT.Bandar Madani 165 companies can be more Go ahead and compete with other competitors Keywords: AHP,topsis,fuzzy,promote,DSS Sumber daya manusia pada era globalisasi saat ini sangat penting bagi setiap perusahaan, hal itu dikarenakan pelaku ekonomi maupun industry harus dapat bersaing untuk bisa bertahan dari perkembangan zaman yang semakin maju.sumber daya manusia ini berguna untuk mendukung perusahaan dikarenakan mereka adalah asset penting yang dimiliki supaya perusahaan tersebut dapat berkembang dengan baik untuk mencapai tujuan yang diinginkan, untuk menentukan apakah sumber daya manusia yang dimiliki oleh sebuah perusahaan tersebut sudah baik atau belum , maka perlu dilakukan suatu penilaian atau permodelan yang efektif dan baik untuk menentukan karyawan pada perusahaan tersebut diberikan promosi jabatan, agar jabatan yang diberikan dapat dikerjakan dengan baik dan sesuai dengan kemampuan yang dimilikinya.pada PT.Bandar madani 165 yang ada di kota batam bergerak di bidang travel agensi,perusahaan ini memiliki banyak cabang dan kemitraan yang berjumlah ratusan dan tersebar di seluruh Indonesia, agar PT.Bandar Madani 165 dapat berkembang semakin maju dan dapat bersaing dengan kompetitornya maka diperlukan suatu metode atau permodelan menggunakan analytical hierarcy process dan Fuzzy Topsis yang digunakan perusahaan untuk melakukan penilaian terhadap karyawan untuk promosi jabatan, sehingga jabatan yang nantinya akan diberikan kepada karyawan terbaik, bukan kepada karyawan yang memiliki kedekatan ataupun hubungan tertentu kepada atasan, permodelan menggunakan analytical hierarcy process dan Fuzzy Topsis ini untuk menghindari penilaian pada karyawan yang bersikap subjektif dari atasan.sehingga nantinya posisi yang diisi oleh karyawan yang diberikan promosi jabatan dapat dijalankan dengan baik sehingga perusahaan PT.Bandar Madani 165 dapat lebih maju dan bersaing dengan competitor lainKata kunci: AHP, topsis, fuzzy, promosi, SPK

PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KALKULASI DATA DALAM AL-QUR’AN TERJEMAHAN Asmira Mira Rusli
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 6, No 2 (2019)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v6i2.214

Al-Qur'an was delivered by Prophet Muhammad SAW to mankind to become a guide in life in the world, which has 30 Juz, 114 suras and 6,236 verses. In the Qur'an there are many words that are repeated in a surah on a particular topic. To find out the number of repetitions of the word, an application of data calculations is built in the Al-Qur'an translation that can facilitate the calculation of words. So that users can quickly find out the number of words that repeat and how accurate the data is. This application is made with C4.5 algorithm, one of the data mining methods. Using the C4.5 algorithm is expected to be able to solve the problem of search and calculation in the translation of the Qur'an. The advantages of the C4.5 algorithm are producing decision trees that can be easily interpreted, as well as acceptable and efficient levels of accuracy. In this case the accuracy of the C4.5 algorithm reaches 80%.Keywords: al-quran, data mining, algoritma C4.5Al-Qur’an disampaikan oleh Nabi Muhammad SAW kepada umat manusia untuk dijadikan pedoman dalam kehidupan di dunia, yang mempunyai 30 Juz, 114 surah dan 6.236 ayat. Dalam Al-Qur’an terdapat banyak kata yang berulang dalam suatu surah mengenai topik tertentu. Untuk mengetahui jumlah perulangan kata tersebut, maka dibangun sebuah aplikasi kalkulasi data dalam Al-Qur’an terjemahan yang dapat mempermudah pengkalkulasian kata. Sehingga pengguna bisa dengan cepat mengetahui jumlah kata yang berulang serta seberapa akuratnya data tersebut. Aplikasi ini dibuat dengan algoritma C4.5 salah satu metode data mining. Dengan menggunakan algoritma C4.5 diharapkan mampu menyelesaikan masalah pencarian dan pengkalkulasian dalam terjemahan Al-Qur’an. Kelebihan dari algoritma C4.5 yaitu menghasilkan pohon keputusan yang dapat dengan mudah diinterprestasikan, serta tingkat akurasi yang dapat diterima dan efisien. Dalamm kasus ini tingkat akurasi Algoritma C4.5 mencapai 80%.Kata kunci: al-quran, data mining, algoritma C4.5

SISTEM FUZZY INFERENSI UNTUK CUSTOMISE FAN PADA SISTEM RUMAH CERDAS Andi Farmadi; Dwi Kartini Kartini; Muliadi Muliadi
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 7, No 1 (2020)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v7i1.306

AbstractSmart machine-based home development is becoming the current trend because the system can be controlled intelligently by machines. The air conditioning system without the use of air conditioning requires a type of fan to stabilize the temperature and humidity outside the house and inside the house using a blower fan or also called an exhaust fan, but this fan is only limited to circulating air circulation between the outside air and inside the house so that the tendency for the inside air adjust to the outside air, to control the air according to the user it will be manually customized by the user. And for fans in the home room a fan is used which blows air around the fan in circulation. The application of the fuzzy system can provide a fan rotation system that is done intelligently by the machine, which can adjust the balance between the outside air and indoor air to reach air confort or cool. Fuzzy system is applied using Sugeno fuzzy inference using 81 rules to customize the exhaust fan and fan in the room.Keywords: Fuzzy system, Smart home, Sugeno fuzzy.

PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM TAKAGI-SUGENO-KANG PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI Lutfi Salisa Setiawati; Irwan Budiman; Oni Soesanto
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 3, No 1 (2016)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v3i1.30

Generally, expert system only show types of disease after user choose symptoms. In the study is done the addition of disease severity level. The method applied in the calculation of the severity is a method of Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang (Method of Sugeno). This study attempts to know whether method Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang can work for expert system in giving the diagnosis diseases of the teeth. The result of this research or severity for diseases of pulpitis reversible 38,53%, pulpitis irreversible 59,64%, periodontitis 69,62%, acute periodontitis 51,43%, gingivitis 45.5%, acute pericoronitis 53,93%, sub acute pericoronitis 52,14%, chronic pericoronitis 46,05%, caries dentist an early stage 37,61%, caries dentist toward an advanced stage 43,89%, caries dentist an advanced stage 51,76%, gangrene pulpa 42,5%, polyps pulpa 56,43%, and periostitis 58,55%. A conclusion that was obtained from the study that is a method of Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang could be applied to expert system of the teeth. Key Word: Teeth , Expert System , Expert System Teeth , Fuzzy Logic , Fuzzy Inference System , Takagi-Sugeno-Kang , Fuzzy Sugeno Pada umumnya, istem pakar hanya menampilkan jenis penyakit setelah user memilih gejala-gejala. Pada penelitian ini dilakukan penambahan tingkat keparahan penyakit. Metode yang diterapkan dalam perhitungan tingkat keparahan ini yaitu Metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang (Metode Sugeno). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang dapat diterapkan pada sistem pakar dalam memberikan diagnosa penyakit gigi. Hasil dari penelitian ini didapatkan tingkat keparahan untuk penyakit Pulpitis Reversibel 38,53%, Pulpitis Irreversibel 59,64%, Periodontitis 69,62%, Periodontitis Akut 51,43%, Gingivitis 45,5%, Perikoronitis Akut 53,93%, Perikoronitis Sub Akut 52,14%, Perikoronitis Kronis 46,05%, Karies Denties Tahap Awal 37,61%, Karies Dentis Menuju Tahap Lanjut 43,89%, Karies Denties Tahap Lanjut 51,76%, Gangren Pulpa 42,5%, Pulpa Polip 56,43%, dan Periostitis 58,55%. Kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini yaitu metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang dapat diterapkan pada sistem pakar gigi. Kata Kunci : Gigi, Sistem Pakar, Sistem Pakar Gigi, Logika Fuzzy, Fuzzy Inference System, Takagi-Sugeno-Kang, Fuzzy Sugeno

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Muliadi

Contact Email
muliadi@ulm.ac.id

Phone
+6285228102971

Journal Mail Official
klik@ulm.ac.id

Editorial Address
Jl. A. Yani, KM. 36, PRODI ILMU KOMPUTER Lingkungan Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam Universitas Lambung Mangkurat, Gedung II, Lt. 3, Banjarbaru klik@ulm.ac.id

Location
Kota banjarmasin,

Kalimantan selatan

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name Muliadi

Contact Email muliadi@ulm.ac.id

Phone +6285228102971

Journal Mail Official klik@ulm.ac.id

Editorial Address Jl. A. Yani, KM. 36, PRODI ILMU KOMPUTER Lingkungan Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam Universitas Lambung Mangkurat, Gedung II, Lt. 3, Banjarbaru klik@ulm.ac.id

Location Kota banjarmasin, Kalimantan selatan INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Muliadi

Contact Email
muliadi@ulm.ac.id

Phone
+6285228102971

Journal Mail Official
klik@ulm.ac.id

Editorial Address
Jl. A. Yani, KM. 36, PRODI ILMU KOMPUTER Lingkungan Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam Universitas Lambung Mangkurat, Gedung II, Lt. 3, Banjarbaru klik@ulm.ac.id

Location
Kota banjarmasin,

Kalimantan selatan

INDONESIA