Penerapan Case-Based Reasoning Pada Sistem Cerdas Untuk Pendeteksian dan Penanganan Dini Penyakit Sapi

Abstract

Penyakit sapi memberikan dampak yang signifikan terhadap penurunan produksi daging bagi para peternak sapi. Untuk meminimalisir dampak dari penyakit perlu dilakukan pendeteksian dan penanganan dini untuk mencegah tingginya kerugian yang terjadi. Sistem cerdas dapat memudahkan peternak sapi untuk mendiagnosa secara mandiri. Penelitian sebelumnya menghasilkan sistem cerdas  untuk mendiagnosa penyakit sapi menggunakan algoritma Backpropagation Artificial neural Network(ANN). Namun ANN bersifat black-box karena kita tidak dapat melihat informasi yang mendasari hasil diagnosa. Tugas akhir ini memiliki tujuan untuk menjawab permasalahan tersebut, yakni dengan membuat sistem cerdas berbasis Cased-Based Reasoning(CBR) untuk menyempurnakan sistem cerdas yang sebelumnya dibuat menggunakan ANN. CBR memberikan hasil diagnosa berdasarkan permasalahan terdahulu yang dapat direvisi untuk memecahkan permasalahan terbaru. Dari ketiga uji coba dengan case didalam case memory(skenario 1), diluar case memory(skenario 2), dan gejala parsial dari case memory(skenario 3) mendapatkan hasil yang baik dengan nilai precision 100% dan 95.83% untuk skenario 1 dan 3.   Serta nilai precision yang memang kurang baik untuk skenario 2 sebesar 59.31%. Dengan demikian, sistem cerdas ini dapat memberikan hasil diagnosa yang akurat dan memudahkan peternak sapi dalam mendiagnosa secara mandiri.

CC Licencing

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).