SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA KELINCI ANGGORA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

Lidiya Okta, Sari (2022) SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA KELINCI ANGGORA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR. Skripsi thesis, UNIVERSITAS DEHASEN BENGKULU.

[img] Text
LIDIYA OKTA SARI.pdf
Download (69kB)

Abstract

ABSTRAK SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA KELINCI ANGGORA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Oleh : Lidiya Okta Sari1 Lena Elfianty, S.Kom. M.Kom2 Rizka Tri Alinse, S.Kom. M.Kom2 Kesehatan tidak hanya penting bagi manusia saja, tetapi juga bagi flora dan fauna. Terutama bagi hewan yang sering dipelihara oleh manusia baik hanya untuk sekedar hobi ataupun untuk diternakkan. Salah satu hewan yang sering dipelihara manusia adalah kelinci anggora. Kelinci anggora dapat dijadikan hewan peliharaan untuk dikoleksi ataupun diternakan untuk dijual kembali. Sering kali kelinci anggora diserang penyakit karena berbagai macam faktor baik karena kondisi kandang maupun dari makanannya. Salah satu yang menyebabkan peternak merugi di karenakan penyakit. Jumlah kematian kelinci yang disebabkan penyakit cukup tinggi, berkisar antara 15% sampai 40%. Kematian terjadi dari masa kelahiran hingga penyapihan. Beberapa faktor penyebab timbulnya penyakit adalah kelengahan dalam menjaga sanitasi kandang, pemberian pakan berkualitas jelek, volume pakan kurang, air minum kotor atau kurang, kekurangan zat nutrisi, tertular kelinci lain yang menderita sakit, perubahan cuaca, dan ketidaktahuan mengenai penyakit kelinci anggora. Bedasarkan data pengujian menggunakan metode blackbox testing, website sistem pakar ini sudah berjalan dengan baik,. Kesimpulan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Kelinci Anggora Menggunakan Metode Certainty Factor merupakan sebuah program yang dapat mendiagnosa penyakit pada kelinci anggora dan menghasilkan tingkat presentase kemungkinan kelinci anggora mengidap penyakit, bedasarkan kondisi gejala kelinci anggora yang pengguna pilih. Kata Kunci : Sistem Pakar, Certainty Factor, Penyakit Kelinci Anggora Keterangan : 1. Lidiya Okta Sari 2. Lena Elfianty, S.Kom. M.Kom

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Depositing User: User 4
Date Deposited: 09 Feb 2023 02:12
Last Modified: 09 Feb 2023 02:12
URI: http://repository.unived.ac.id/id/eprint/877

Actions (login required)

View Item View Item
UNIVED Repository is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.