SISTEM PAKAR UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT UDANG GALAH DENGAN METODE THEOREMA BAYES

Di Indonesia pasar udang galah konsumsi saat ini terbuka sangat lebar karena itu peluang pasarnya sangat prospektif dan menjanjikan. Misalnya warung makan membutuhkan pasokan tak terbatas, akan tetapi bisnis ini bukan tanpa kendala yang mengakibatkan produksi udang berfluktuasi. Faktor yang mempengaruhi hasil panen tidak maksimal adalah konsep tambak yang tidak sesuai standar, kualitas pakan yang kurang bagus, dan penyakit.Penelitian mengenai pendiagnosaan penyakit udang galah sebagai penarikan kesimpulan menggunakan mesin inferensi dengan metode penelusuran fakta forward chaining yang menggunakan kaidah (If-Then), dan metode kepastian Theorema Bayes. Tahap pengembangan aplikasi diawali dengan tahap analisis dan definisi persyaratan yang menghasilkan rekayasa pengetahuan, kebutuhan data dan kebutuhan sistem. Tahap kedua yaitu perancangan sistem dan perangkat lunak, yang terdiri dari membangun basis pengetahuan diantaranya membuat tabel keputusan, membuat basis aturan, membuat mesin inferensi dan membuat graf penelusuran. Dan perancangan proses yaitu terdiri dari perancangan menu dan perancangan interface. Tahap ketiga yaitu implementasi dan pengujian unit. Tahap selanjutnya adalah integrasi dan pengujian sistem menggunakan  alpha test dan black box test.Dari pengujian yang dilakukan menghasilkan Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Penyakit Udang Galah Dengan Metode Theorema Bayes yang dapat bekerja seperti layaknya seorang pakar udang galah. Informasi yang dihasilkan adalah nama penyakit, definisi penyakit, penyebab, gejala-gejala yang menyertai, solusi, dan probabilitas penyakit. Hasil uji coba menunjukan bahwa aplikasi layak dan dapat digunakan.Kata Kunci: Sistem Pakar, Udang Galah, Theorema Bayes

Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Penyakit Udang Galah Dengan Metode Theorema Bayes

Di Indonesia pasar udang galah konsumsi saat ini terbuka sangat lebar karena itu peluang pasarnya sangat prospektif dan menjanjikan. Misalnya warung makan membutuhkan pasokan tak terbatas, akan tetapi bisnis ini bukan tanpa kendala yang mengakibatkan produksi udang berfluktuasi. Faktor yang mempengaruhi hasil panen tidak maksimal adalah konsep tambak yang tidak sesuai standar, kualitas pakan yang kurang bagus, dan penyakit.Penelitian mengenai pendiagnosaan penyakit udang galah sebagai penarikan kesimpulan menggunakan mesin inferensi dengan metode penelusuran fakta forward chaining yang menggunakan kaidah (If-Then), dan metode kepastian Theorema Bayes. Tahap pengembangan aplikasi diawali dengan tahap analisis dan definisi persyaratan yang menghasilkan rekayasa pengetahuan, kebutuhan data dan kebutuhan sistem. Tahap kedua yaitu perancangan sistem dan perangkat lunak, yang terdiri dari membangun basis pengetahuan diantaranya membuat tabel keputusan, membuat basis aturan, membuat mesin inferensi dan membuat graf penelusuran. Dan perancangan proses yaitu terdiri dari perancangan menu dan perancangan interface. Tahap ketiga yaitu implementasi dan pengujian unit. Tahap selanjutnya adalah integrasi dan pengujian sistem menggunakan alpha test dan black box test.Dari pengujian yang dilakukan menghasilkan Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Penyakit Udang Galah Dengan Metode Theorema Bayes yang dapat bekerja seperti layaknya seorang pakar udang galah. Informasi yang dihasilkan adalah nama penyakit, definisi penyakit, penyebab, gejala-gejala yang menyertai, solusi, dan probabilitas penyakit. Hasil uji coba menunjukan bahwa aplikasi layak dan dapat digunakan

Forward Osmosis to Concentrate Lithium from Brine: The Effect of Operating Conditions (pH and Temperature)

The development of battery technology is the driving force behind the increasing demand for lithium, which has resulted in a decreased supply of lithium in the market and continues to be a challenge for the industry. In response to these conditions, the development of lithium recovery technology continues, and there is a search for sources of lithium that are easier to recover. One source of lithium that has the potential to be processed is geothermal brine using forward osmosis technology. The aim of this study was to determine the best operating conditions for forward osmosis as a substitute for conventional evaporation methods. The parameters to be optimized included pH and operating temperature. The flow rate in the forward osmosis process was controlled by two litres per hour (LPH), while the concentration of the draw solution was 6M. The operating temperature variations used were 40oC, 35oC, and 30oC, while the pH variations used were 7, 6, and 5. The best results were achieved at a pH of 5 with a temperature of 40oC. Apart from these operating conditions, the activity model (the Pitzer equation) showed superior results compared to the simple model (the Van’t Hoff equation), explaining the forward osmosis phenomenon