IMPLEMENTASI MENGGUNAKAN CERTAINTY PARTICLE FACTOR SWARM OPTIMIZATION PADA DIAGNOSIS PENYAKIT UMUM KUCING

Ningrum Nur'afifah, Anya (2025) IMPLEMENTASI MENGGUNAKAN CERTAINTY PARTICLE FACTOR SWARM OPTIMIZATION PADA DIAGNOSIS PENYAKIT UMUM KUCING. Undergraduate thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur.

	Text (Cover) COVER.pdf Download (2MB)
	Text (Bab 1) BAB 1.pdf Download (88kB)
	Text (Bab 2) BAB 2.pdf Restricted to Repository staff only until 27 May 2028. Download (425kB)
	Text (Bab 3) BAB 3.pdf Restricted to Repository staff only until 27 May 2028. Download (684kB)
	Text (Bab 4) BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only until 27 May 2028. Download (933kB)
	Text (Bab 5) BAB 5.pdf Download (12kB)
	Text (Daftar Pustaka) DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (152kB)
	Text (Lampiran) LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only until 27 May 2028. Download (4MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi diagnosis penyakit umum pada kucing dengan mengoptimasi nilai Certainty Factor (CF) menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Sistem diagnosis dikembangkan berdasarkan basis pengetahuan dari dua pakar dokter hewan dan divalidasi menggunakan 100 data rekam medis pasien kucing yang mengalami salah satu dari sembilan penyakit umum. Pengolahan data awal dilakukan dengan menggabungkan nilai CF dari kedua pakar menggunakan metode median, kemudian dibulatkan ke atas mengikuti skala interpretasi tingkat keyakinan. Untuk mengurangi subjektivitas nilai CF, dilakukan proses optimasi menggunakan PSO dengan pengujian parameter bobot inersia, koefisien akselerasi, ukuran swarm, dan jumlah iterasi. Optimasi dilakukan secara terpisah untuk setiap penyakit sehingga menghasilkan kombinasi parameter terbaik masing-masing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi diagnosis meningkat dari 85% menjadi 88% setelah dilakukan optimasi, dengan 70,73% pasien menunjukkan peningkatan nilai CF akhir. Peningkatan ini menunjukkan bahwa sistem menjadi lebih yakin dalam mengambil keputusan diagnosis. Meskipun peningkatan akurasi relatif kecil, hasil ini cukup signifikan dalam konteks sistem diagnosis yang membutuhkan ketepatan tinggi. Dengan tingkat kepercayaan yang lebih stabil dan akurat, metode CF-PSO terbukti dapat memperkuat performa sistem pakar diagnosis penyakit kucing, khususnya untuk diagnosis awal yang cepat dan efisien.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Contributors:	Contribution Contributors NIDN/NIDK Email Thesis advisor Puspita Sari, Anggraini 222198 60 816400 anggraini.puspita.if@upnjatim.ac.id Thesis advisor Lina Nurlaili, Afina 1993121 3202203 2 010 afina.lina.if@upnjatim.ac.id
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z665 Library Science. Information Science
Depositing User:	Anya Ningrum Nur'afifah
Date Deposited:	27 May 2025 07:01
Last Modified:	27 May 2025 07:01
URI:	https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/36742

Actions (login required)

View Item