Sistem Pakar Berbasis Logika Fuzzy untuk Deteksi Level Penyakit Scabies

Scabies is a skin disease that is easily transmitted, either through direct contact or through intermediaries such as clothes, bed sheet, and water. The disease causes itching on the body, especially at night. Transmission of the scabies disease is very fast and can develop into an outbreak in a community. Obstacles that occur in the treatment of this disease is not all people with the disease could check it for a variety of reasons, such as too busy with work and economic limitations. This research using fuzzy Tsukamoto to develop an expert system for the detection of scabiesdisease. The use of expert systems is very important because it can be a tool to substitute the expert, the expert system is easy to use, and can make decisions in a short time. Scabies disease diagnosis process carried out by way of input symptoms  that suffered by patients. Symptoms that are used as input is a scratchy, itchy location, number of lesions or spots, and an extensive history of itching or the number of infected person. The outcome of this process is the level of scabies from mild to sever

Visualisasi Berbasis Naive Bayes untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut

Di daerah yang terjadi banyak kasus penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA), data-data yang telah terkumpul tidak digunakan dengan maksimal dan hanya digunakan untuk kebutuhan operasional. Padahal dengan adanya proses klasifikasi yang benar akan membantu dalam menemukan pola pembeda kelas dan membantu prediksi pola agar mempermudah dan tepat sasaran sesuai dengan Program Pemberantasan ISPA. Masyarakat pun dapat mengetahui tentang apa itu ISPA dan meningkatkan kewaspadaan terhadap penyebaran penyakit ISPA sehingga membentuk masyarakat tanggap ISPA. Klasifikasi secara otomatis dapat dilakukan menggunakan kecerdasan buatan, salah satunya dengan metode Naive Bayes. Naive bayes adalah metode yang melakukan proses klasifikasi berdasarkan teorema bayes. Metode diterapkan dalam data penyakit ISPA dan melakukan klasifikasi berdasarkan data tersebut. Dengan demikian, informasi visual tentang penyebaran penyakit ISPA dapat disajikan lebih detail sehingga membentuk masyarakat tanggap ISPA dan membantu pihak medis untuk menyelesaikan target pemberantasan penyakit ISPA P2 dari Dinas Kesehatan. Hasil dari penelitian ini adalah visualisasi yang digunakan untuk pemetaan penyebaran penyakit infeksi saluran pernafasan akut berbasis klasifikasi menggunakan Naive Bayes

Model Appreciative Learning Untuk Perancangan Reward Pada Game Pendidikan

Reward adalah elemen dari game yang sangat penting untuk membentuk pengalaman positif dan motivasi bagi pemain. Reward dalam suatu game pendidikan memegang peranan penting dalam menjaga motivasi pembelajar dan memberikan evaluasi dari apa yang dikerjakan. Namun perancangan reward seringkali masih tidak terkonsep dengan baik, acak dan bersifat subjektif. Penelitian ini menggunakan model Appreciative Learning, yang terdiri dari tahapan Discovery, Dream, Design dan Destiny, untuk melakukan perancangan reward. Model Appreciative Learning merupakan konsep pembelajaran yang didasarkan pada konsep Appreciative Inquiry, berfokus pada hal-hal positif seperti puncak pencapaian, peluang, eksplorasi potensi dan optimisme masa depan, sehingga model ini cocok digunakan dalam perancangan reward. Dengan menggunakan model Appreciative Learning, reward dalam game dapat dirancang dengan lebih terstruktur, mempunyai konsep yang jelas dan objektif. Appreciative Learning akan digunakan untuk menentukan dan mengelompokkan jenis reward yang akan diberikan. Model yang terbentuk memiliki aktivitas reward yang sesuai dengan tahapan-tahapan dalam Appreciative Learning dan dapat memberikan kerangka dalam perancangan reward pada game pendidikan. Kata Kunci: game pendidikan, reward, Appreciative Learning, perancangan game, mode

Sistem Pakar Berbasis Logika Fuzzy Tsukamoto untuk Mendiagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Tebu

Salah satu faktor utama penyebab menurunya hasil produksi gula karena adanya serangan dari hama dan penyakit pada tanaman tebu, sehingga terjadi nya penurunan hasil panen dan produksi gula nasional .petani tebu sebagai pemasok tebu kurang mengetahui gejala awal yang di timbul kan oleh penyakit yang menyerang tanamannya, hal ini cukup mempengaruhi hasil produksi gula dan menyebabkan tidak terpenuhinya kebutuhan gula, sehingga tidak hanya petani yang mengalami kerugian tetapi pemerintah juga ikut dirugikan. Sistem pakar adalah bagian dari kecerdasan buatan,orang yang mempunyai pengetahuan,pengalaman dan ahli dalam bidang tertentu. Sistem pakar yang diharapkan bisa membantu para petani, rancangan dalam sistem ini memakai aturan If-THEN-RULE yang di bentuk dalam fungsi keangotaan dengan variabel Tunas,Batang dan Daun sebagai Refrentasi pengetahuan Fuzzy Tsukamoto .Berdasarkan data yang digunakan, sistem dapat medeteksi penyakit yang menyerang tanaman tebu dengan tingkat akurasi sebesar 88.889%. dengan hasil tersebut dapat disimpulakan sistem pakar yang sudah dibangun mengunakan metode Fuzzy Tsukamoto dapat digunakan dan berfungsi dengan bai