Implementasi Case-based Reasoning Untuk Sistem Tanya Jawab Penyakit Pada Anjing

This debriefing question answering system using Case Base Reasoning algorithm. Case Base Reasoning is an algorithm to solve new problems by comparing the old problems or solve new problems by providing answers from a document.In this system uses several methods to process the document as an information / knowledge that makes the system increasingly relevant in answering the question. The method used is the Modified K-Nearest Neighbour, Vector Space Model and Paragraph Based Passage. M-KNN method is used to facilitate in classifying diseases in dogs, VSM method is used to search for relevant documents that match the query. then to provide answers to relevant documents obtained by the system used method Based Paragraph Passage. This level of accuracy obtained from this exchange system using training data 228 is equal to 92% with a value of k = 3

Penerapan Case Based Reasoning dan Algortima Nearest Neighbor untuk Penentuan Lokasi Waralaba

Penentuan lokasi waralaba merupakan langkah penting dalam memulai sebuah bisnis. Penentuan lokasi yang baik sudah hampir setengah jalan menuju sukses bisnis tersebut. Penentuan lokasi ini menggunakan metode dari konsultan Mandiri Bisnis Mandiri (MBC), yang terdiri dari 22 attribut sebagai penentuan prospek suatu lokasi. Prospek lokasi dibedakan menjadi tiga, yaitu sangat prospek, prospek, dan kurang prospek. Penentuan lokasi oleh MBC masih dilakukan secara manual sehingga tergantung pada konsultan serta membutuhkan waktu yang lama dan hasil kurang akurat. Untuk mengatasi masalah tersebut dilakukan dengan bantuan aplikasi komputer dengan pendekatan Case-based Reasoning(CBR) dan algoritma Nearest Neighbor. Hasil komputasi dengan implementasi CBR dan algoritma nearest neighbor menunjukkan bahwa proses penentuan lokasi menjadi lebih cepat dan akurat. Hal ini dibuktikan dengan analisis hasil penelitian yang sebelumnya rata-rata waktu yang dibutuhkan adalah 17,95 menit setiap kasus sedangkan dengan menggunakan sistem rata-rata waktu yang dibutuhkan adalah 1,15 menit dan keakuratan hasil rata-rata sebelum menggunakan sistem adalah 70% sedangkan dengan setelah menggunakan sistem meningkat tingkat keakuratannya mencapai 95%

Implementasi Case-based Reasoning Pada Pemanggilan Surat Al Quran Untuk Penyandang Disabilitas Tangan Berbasis Android

Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  intensitas  suara  menggunakan  command  voice terhadap respon aplikasi pada perangkat smartphone berbasis android. Dimana suara yang memiliki kemiripan terhadap data yang ingin dipanggil dapat digolongkan dengan data yang terdapat pada aplikasi. Penelitian  ini  merupakan  penelitian  korelasi,  menggunakan  metode  Case-Based  Reasoning  (CBR) dengan  menghitung  masing-masing  huruf  pada  setiap  kata  yang  diucapkan  dengan  kata  yang  sudah  ada  pada aplikasi.  CBR  merupakan  salah  satu  metode  yang  menggunakan  pendekatan  kecerdasan  buatan  (Artificial intelligent) dan menitik beratkan pemecahan masalah dengan didasarkan pada knowledege dari kasus -kasus yang sudah ada. Kasus-kasus yang diperoleh dari nama surat Al Quran yang sudah ada. Sedangkan untuk memberikan bobot pada huruf menggunakan metode nearest neighbor, dimana yang sering muncul lah yang memiliki bobot terbesar. Hasil dari penelitian ini memberikan keluaran berupa tampilan surat Al Quran yang memiliki persentase paling besar sehingga bisa dikatagorikan  memiliki kemiripan  yang paling dekat. Nilai kedekatan dari 5 kasus lama  terdapat  kasus  baru  dari  inputan  suara  Al  Fatekah  didapat  0,9655172413  terhadap  Al  Fatihah, 0,3793103448  terhadap  Al  Furqan,  0,7241379310  terhadap  Al  Fath,  0,3793103448  terhadap  Al  Fil,  dan 0,5517241379 terhadap Al Falaq

Supporting Knitwear Design Using Case-Based Reasoning

Organised by: Cranfield UniversityKnitwear design is a creative activity that is hard to automate using the computer. The production of the associated knitting pattern, however, is repetitive, time-consuming and error-prone, calling for automation. Our objectives are two-fold: to facilitate the design and to ease the burden of calculations and checks in pattern production. We conduct a feasibility study for applying case-based reasoning in knitwear design: we describe appropriate methods and show how they can be implemented.Mori Seiki – The Machine Tool Compan

Combining case based reasoning with neural networks

This paper presents a neural network based technique for mapping problem situations to problem solutions for Case-Based Reasoning (CBR) applications. Both neural networks and CBR are instance-based learning techniques, although neural nets work with numerical data and CBR systems work with symbolic data. This paper discusses how the application scope of both paradigms could be enhanced by the use of hybrid concepts. To make the use of neural networks possible, the problem's situation and solution features are transformed into continuous features, using techniques similar to CBR's definition of similarity metrics. Radial Basis Function (RBF) neural nets are used to create a multivariable, continuous input-output mapping. As the mapping is continuous, this technique also provides generalisation between cases, replacing the domain specific solution adaptation techniques required by conventional CBR. This continuous representation also allows, as in fuzzy logic, an associated membership measure to be output with each symbolic feature, aiding the prioritisation of various possible solutions. A further advantage is that, as the RBF neurons are only active in a limited area of the input space, the solution can be accompanied by local estimates of accuracy, based on the sufficiency of the cases present in that area as well as the results measured during testing. We describe how the application of this technique could be of benefit to the real world problem of sales advisory systems, among others

Case Based Reasoning untuk Diagnosis Penyakit Jantung Menggunakan Metode Minkowski Distance

Case Based Reasoning is a computer system that used for reasoning old knowledge to solve new problems. It works by looking at the closest old case to the new case. This research attempts to establish a system of CBR  for diagnosing heart disease. The diagnosis process  is done by inserting new cases containing symptoms into the system, then  the similarity value calculation between cases  uses the minkowski distance similarity. Case taken is the case with the highest similarity value. If a case does not succeed in the diagnosis or threshold less than 0.80, the case will be revised by experts. Revised successful cases are stored to add the system knowledge. Method with the best diagnostic result accuracy will be used in building the CBR system for heart disease diagnosis. The test results using medical records data validated by expert indicate that the system is able to recognize diseases heart using minskowski distance similarity correctly of 100 percent. Using minkowski get accuracy of 100 percent.  Keywords : Case Based Reasoning, Minkowski Distance Similarity

Rancangan Case-based Reasoning Menggunakan Sorenson Coefficient

Penalaran berbasis kasus (Case-Based Reasoning) untuk melakukan diagnosa penyakit berdasarkan gejala-gejala yang ada. Proses diagnosa dilakukan dengan cara memasukkan kasus baru (target case) yang berisi gejala-gejala penyakit yang akan didiagnosa, kemudian dilakukan proses similaritas antara kasus baru dengan kasus-kasus (source case) yang sudah tersimpan di dalam basis data (case-based) sistem. Kasus dengan nilai similaritas tertinggi akan diambil dan kemudian solusi dari kasus tersebut akan dijadikan solusi bagi kasus yang baru. Metode similaritas yang digunakan adalah Sorenson Coefficient. Jika suatu kasus tidak berhasil didiagnosa, maka akan dilakukan revisi kasus oleh pakar. Kasus yang berhasil direvisi akan disimpan untuk dijadikan pengetahuan baru (fresh knowledge)