Sistem Informasi Geografis Wisata Merauke Berbasis Web

Sistem informasi geografis berbasis web wisata adalah sistem informasi yang dibangun untuk memenuhi kebutuhan informasi wisatawan. Informasi dibedakan menjadi tiga bagian yaitu informasi sebelum perjalanan, informasi saat perjalanan dan informasi setelah perjalanan. Sebuah sistem informasi wisata berbasis website yang baik harus dapat menyediakan informasi dari keseluruhan bagian tersebut. Penelitian ini menekankan pada bagian yang kedua. Dalam bagian kedua ini, wisatawan telah merencanakan perjalanan, tempat yang dikunjungi, apa yang ingin dilakukan, dan informasi yang ingin diperoleh. Informasi dari buku panduan dan peta membantu pencarian lokasi atau rute yang perlu ditempuh dan membantu mencari lokasi.


Untuk penyediaan informasi, Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan alat bantu yang tepat untuk menangani masalah ini. SIG memiliki kemampuan untuk menyediakan informasi dan menampilkan dalam bentuk peta. Peta terdiri dari data dan deskripsi tentang data. SIG dapat menyediakan informasi seperti hotel, restoran, tempat wisata, bank dan lainnya, jalan yang menghubungkan tempat-tempat tersebut, maupun deskripsi tentang tempat dan jalan. Sistem diimplementasikan di kota merauke, dengan menyediakan tools untuk searching dan informasi tentang fasilitas wisata beserta foto untuk wisatawan. Dengan kemampuan SIG, wisatawan mempunyai panduan untuk membantu perjalanan di merauke.

 

untuk demo aplikasi sig ini bisa diklik disini

 

 

Aplikasi sistem pendukung keputusan penerimaaan siswa baru metode saw

Dunia teknologi dan informasi saat ini sudah sangat berkembang dengan pesat, sehingga informasi yang diterima akan lebih baik, akurat dan cepat. Perkembangan informasi ini harus dibarengi juga dengan perkembangan teknologi yang terdapat di dunia pendidikan. Untuk membantu dalam mendapatkan data dan informasi yang baik maka di dunia pendidikan tentunya perlu suatu perangkat lunak yang mampu memecahkan masalah masalah yang dihadapi dalam kaitannya di dalam dunia pendidikan. 

Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Pada SMA Negeri 1 Bondowoso dirasa sangat berguna untuk SMA Negeri 1 Bondowoso karena pada setiap tahunnya pada saat tahun ajaran baru akan menerima ratusan siswa dari berbagai sekolah menengah pertama. 

Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web ini akan memberikan kemudahan kepada panitia penerimaan siswa baru yaitu berupa pengolahan data nilai berupa nilai yang memenuhi kriteria untuk dapat masuk ke SMA Negeri 1 Bondowoso. Dengan efisiensi waktu yang terjamin maka akan meningkatkan mutu pada SMA Negeri 1 Bondowoso. Untuk membuat sistem pendukung keputusan ini tentunya membutuhkan suatu metode dan metode yang digunakan adalah metode SAW. Metode ini sangat tepat digunakan untuk penerimaan siswa baru berdasar nilai hasil belajar selama SMP dan kriteria- kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode SAW. Laporan tugas akhir ini akan menjelaskan bagaimana alur jalannya penerimaan siswa baru untuk dapat mengolah data calon siswa baru, data nilai calon siswa baru, penyeleksian siswa baru, data registrasi dan penyeleksian siswa penerima beasiswa.

 

 

Sistem Informasi geografis Penyebaran Penyakit Demam Tifoid

Sistem informasi geografis berbasis web ini dapat menyajikan informasi data tentang daerah endemik suatu penyakit dengan jelas, cepat, dan akurat baik dalam bentuk peta maupun data. Melalui Sistem Informasi Geografi, data penyebaran penyakit dapat dikelola dengan mudah karena basis data ini berkaitan dengan ruang atau posisi geografis.

Pada skripsi ini penulis membuat sistem informasi geografis berbasis-web penyebaran penyakit demam tifoid di Kota Makassar, informasi yang ditampilkan antara lain, peta penyebaran penyakit demam tifoid per kecamatan di Kota Makassar, informasi mengenai penyakit demam tifoid, dan informasi sarana kesehatan. Informasi penyebaran penyakit demam tifoid disajikan juga dalam bentuk, tabel dan grafik. Dengan webGIS ini dapat membantu pemantauan terhadap wilayah yang pernah terkena penyakit dan memberikan informasi secara lengkap dan aktual. webGIS ini dibangun dengan mengunakan perangkat lunak Arcview dan Xampp Server. 

Untuk demo aplikasi web gis ini klik disini  

*) Untuk halaman admin silahkan klik disini 

 

*) Username = admin Password = admin 

 

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT NASABAH DENGAN METODE AHP (Analytical Hierarchy Process) DI PT.X

Bagaimana merancang dan membuat Sistem Pendukung KeputusanKelayakan Pemberian Kredit Nasabah dengan metode AHP di PT. X ?

1.      Program ini berisi penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Nasabah di PT. X.

2.      Analisis yang digunakan dalam menentukan kelayakanpemberian kredit PT. X  menerapkan Analisis 4C (Character, Capital, Capacity, Collateral dan Condition of economic).

Tujuan dari penelitian ini adalah

(1)   Merancang dan membangun Sistem Pendukung Keputusanyang dapat membantu Bank dalam menentukan kelayakan pemberian kredit terhadap nasabah.

(2)   Menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP)sebagai salah satu metode pengambilan keputusan pemecahan suatu masalah multikriteria dengan membuat rancangan sistem dan membangun perangkat lunak pendukung keputusan.

Sistem pendukung keputusan diharapkan dapat memberikan keputusan yang dapat membantu Bank dalam menentukan kelayakan pemberian kredit Bank terhadap nasabah.

Sebuah bank ingin menentukan nasabah yang layak menerima kredit dengan memperhatikan beberapa kriteria. Kriteria yang dipertimbangkan oleh manajer beserta penilaiannya adalah:

1.      Collateral: Baik, Cukup baik, Kurang

2.      Capacity: Baik, Cukup baik, Kurang

3.      Capital: Baik, Cukup baik, Kurang

4.      Character: Baik, Cukup baik, Kurang

Untuk demo aplikasi spk ini silahkan klik disini  
*) Username =user1 dan Password=user1

Untuk demo administrator silahkan klik disini 
*) Username=admin dan Password=admin

Sistem pakar penyakit kista menggunakan php

Penyakit kista umumnya merupakan penyakit yang di anggap berbahaya bagi wanita, namun anggapan info kesehatan akan memberikan informasi kepada anda tentang jenis-jenis penyakit kista yang penting untuk di ketahui, apa saja itu mari kita simak.

tersebut tidak semuanya benar. tingkat bahaya penyakit kista tergantung jenis-jenis penyakit kista sendiri. Nah pada info kali ini Blog

Secara keseluruhan, struktur tubuh wanita lebih kompleks daripada pria. Demikian pula organ vital dan penyakit yang mungkin di deritanya, misalnya kista. Kista adalah tumor berupa kantong yang berisi cairan. Organ reproduksi yang dapat mengalami kelainan berupa kista adalah ovarium. Kista ovarium pun beragam jenisnya, tergantung dari jaringan yang membentuknya, dan cairan yang ada didalamnya.

 

 

Aplikasi sistem pakar mendiagnosa penyakit kista ini menggunakan pemrograman php dan database mysql.
silahkan sms / bbm kami jika perlu aplikasi ini. 

Aplikasi Metode Profile Matching berbasis web

aplikasi Metode Profile Matching web Modeling adalah sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat variable predicator yang ideal yang harus dimiliki , bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati. dalam proses Metode Profile Matching Modelling secara garis besar merupakan proses membandingkan antara nilai data actual dari suatu profile yang akan dinilai dengan nilai profil yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap)

Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari kandidatyang diajukan untuk mengisi suatu jabatan tertentu. Penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan tertentu. 

 Untuk mendapatkan aplikasi metode profile maching berbasis web ini, silahkan sms / bbm kami.

Aplikasi sistem pakar dengan php mysql

 APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT PADA TANAMAN KOPI DENGAN LOGIKA FUZZY

Salah satu faktor penyebab rendahnya kualitas kopi di Indonesia adalah karena perkebunan kopi di Indonesia selalu diancam oleh hama dan penyakit tumbuhan. Kurangnya informasi yang diketahui oleh pekebun kopi tentang jenis penyakit yang menyerang tanaman kopi, menyebabkan banyak tanaman yang tidak tertangani dengan benar, akibatnya banyak tanaman yang dapat terselamatkan menjadi mati dan kualitasnya menurun. Permasalahannya, bagaimana supaya pekebun kopi dapat mengetahui jenis penyakit yang menyerang tanaman kopi dan mengambil tindakan yang tepat untuk menanganinya tanpa adanya seorang ahli.

Berdasarkan permasalahan di atas, pekebun kopi membutuhkan sebuah alat bantu yang dapat memberikan informasi mengenai penyakit yang menyerang tanaman kopi dan memberikan solusi untuk menangani penyakit tersebut. Aplikasi sistem pakar adalah salah satu solusi untuk membantu pekebun dalam mendiagnosis penyakit dan memberikan solusi untuk pengendaliannya.

Aplikasi sistem pakar yang dibuat ini digunakan untuk mendiagnosis penyakit pada tanaman kopi dan dapat memberikan solusi untuk cara pengendaliannya. Untuk menampilkan hasil diagnosis, aplikasi sistem pakar ini membutuhkan fakta-fakta berupa gejala penyakit yang akan ditelusuri dengan menggunakan metode logika fuzzy. Dari fakta-fakta yang ada akan diolah untuk mendapatkan sebuah kesimpulan berupa hasil diagnosis penyakit dan cara pengendaliannya. Dengan adanya aplikasi sistem pakar ini, informasi yang diberikan dapat membantu pekebun kopi untuk mengambil tindakan dalam menangani tanaman kopi yang terserang penyakit. 

Bidang aplikasi sistem diagnosis ini biasanya suatu proses yang besar dan kompleks sehingga sangat sulit dianalisa menggunakan algoritma eksak dan dimodelkan dengan model matematika biasa. Pada permulaan persiapan sistem, jumlah aturan yang digunakan akan sangat banyak. Namun pada tahap akhir, jumlah aturan akan lebih sedikit dan mudah dibaca.

Jadi dapat diambil kesimpulan metode sistem pakar fuzzy adalah sebuah sebuah sistem pakar yang menerapkan konsep sistem fuzzy di dalamnya. Karena pada sistem pakar fuzzy terdapat banyak kemungkinan yang bisa terjadi yaitu sepenuhnya BENAR, sepenuhnya SALAH, atau kemungkinan di antara keduanya. Untuk itu sistem fuzzy digunakan dengan menggunakan fuzzy.

sistem pendukung keputusan menggunakan php

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Usaha Toko Komputer Dengan 

Metode AHP (Analytic Hierarchy Process)

Usaha toko merupakan salah satu usaha yang sedang berkembang di Tembilahan, sehingga persaingan di bidang usaha ini dapat dikatakan meningkat pesat. Untuk mendapatkan lokasi yang strategis, kebanyakan para pengambil keputusan salah dalam memilih, ini dikarenakan kurangnya analisa terhadap data hasil survey lokasi dan keterbatasan pengambil keputusan dalam menganalisa data hasil survey. Untuk itu perlu dibuat sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk membantu dalam mengolah data hasil survey. Penerapan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam pembangunan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) penentuan pengembangan Usaha toko ditetapkan menggunakan 4 (kriteria) kriteria diantaranya jumlah penduduk, kompetitor, latar belakang penduduk, dan nilai investasi. Hasil akhir dari proses SPK menggunakan metode AHP ini berupa peringkat dari beberapa alternatif lokasi yang di tetapkan, dan alternatif lokasi yang mendapatkan bobot global paling tinggi yang menjadi rekomendasi untuk pengembangan Usaha toko.

kumpulan aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan java netbeans

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS
PEGAWAI PADA HOTEL ALAMANDA KLATEN
DENGAN MENGGUNAKAN METODE
WEIGHTED PRODUCT

Metode WP Merupakan metode pengambilan keputusan dengan cara perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. WP adalah salah satu analisis multi-kriteria keputusan (multi-criteria decision analysis / MCDA) yang sangat terkenal. 

Metode multi-kriteria pengambilan keputusan multi-criteria decision making (MCDM). Metode MCDA, yang diberikan adalah satu set terbatas dari alternatif keputusan yang dijelaskan dalam hal sejumlah criteria keputusan. Setiap alternatif keputusan dibandingkan dengan yang lain dengan mengalikan sejumlah rasio, satu untuk setiap kriteria keputusan. Setiap rasio diangkat ke kekuasaan setara dengan berat relatif dari kriteria yang sesuai.

Aplikasi sistem pendukung keputusan pemberian bonus pegawai metode Weighted Productini dibuat menggunakan java netbeans, database yang digunakan Mysql. Untuk men download source code aplikasi metode Weighted Product

kumpulan aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan java netbeans sangat cocok bagi mahasiswa yang sedang mengerjakan tugas akhir atau skripsi menggunakan metode weighted product berbasis java netbeans. 

download aplikasi spk java netbeans study kasus pemilihan guru terbaik

Aplikasi sistem pendukung keputusan versi java netbeans ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan metode ahp yang mempunyai kemampuan analisa kinerja guru pengajar,dimana masing-masing kriteria dalam hal ini faktor-faktor yang dinilai antara lain sertifikasi,masa kerja,latar belakang pendidikan dan

absensi,sehingga memberikan output nilai prioritas guru dan nantinya akan menghasilkan guru terbaik.Proposal tugas akhir ini menguraikan aktifitas-aktifitas dalam masing-masing tahapan pengembangan.Desain sistem pendukung keputusan ini meliputi,data guru beserta atribut-atributnya.Pada tahap akhir pengembangan sistem,akan dperoleh hasil akhir yang dapat dijadikan acuan dalam proses pengambilan keputusan sehingga keputusan yang diambil menjadi lebih berkualitas. Untuk men download aplikasi spk java netbeans ini bisa menghubungi saya via sms atau bbm.

kumpulan aplikasi web sig pariwisata study kasus kota manado

Pariwisata merupakan aspek yang berharga bagi suatu daerah, dengan adanya daerah wisata maka dapat memajukan kesejahteraan masyarakat sekitar. Kota Manado memiliki daerah pariwisata yang sangat banyak, apabila sarana dan prasarana yang ada dikembangkan lebih lanjut maka dipastikan peningkatan parwisata di Kota Manado akan semakin bertambah. 

 

Penggunaan Teknologi Informasi dapat memajukan daerah pariwisata, sehingga daerah pariwisata dapat dikenal oleh wisatawan yang ingin berkunjung ke Manado. Sistem Informasi Geografis yang dibangun menggunakan platform android. Pada Tugas Akhir ini menggunakan Java sebagai bahasa pemorgraman dengan eclipse sebagai perangkat lunak pengembangan. 

 

Penggunaan Google Map API sebagai fungsi utama peta dalam menjalankan aplikasi serta PHP sebagai bahasa pemorgaraman sisi server dan MySQL dalam penggunaan basis data. Hasil dari perancangan Aplikasi Sistem Infomasi Geografis Kota Manado berbasis Web ini nantinya akan memberikan informasi dalam bentuk peta yang dapat digunakan sebagai referensi bagi wisatawan yang berkunjung. Penggunaan Global Positioning System (GPS) dalam aplikasi ini menjadi hal yang sangat penting dalam menentukan keberadaan wisatawan. Selain itu terdapat rute untuk menuju objek wisata yang dipilih, dalam aplikasi ini juga tersedia fasilitas-fasilitas umum seperti ATM dan Bank, Bandara, Mesjid, Gereja, Rumah Sakit dan lainnya.

 

Source code aplikasi web gis

Suku Dinas Pemadam Kebakaran Kotamadya Palangkaraya yang berwenang menanggulangi masalah Kejadian Kebakaran di wilayah Palangkaraya, harus siaga dalam menangani masalah ini . Dari hasil penelitian penulis, proses pengolahan data kebakaran dan pelaporan kasus kejadian kebakaran masih dilakukan secara sederhana.

Untuk itu diperlukan suatu aplikasi untuk memaksimal proses penanganan kebakaran dan meningkatkan kualitas informasi penyebaran kasus kebakaran di wilayah Palangkaraya. Dalam penelitiannya penulis merancang sebuah aplikasi berbasis SIG dalam mengolah data kebakaran (mencari lokasi, menentukan pos penanganan kebakaran terdekat dan pembuatan laporan penyebaran kebakaran) . Dalam mengembangkan Sistem Informasi Geografis Kebakaran pada Wilayah Palangkaraya ini, penulis menggunakan metode terstruktur dari siklus hidup pengembangan sistem (system development life cycle-SDLC) dengan model pendekatan waterfall, dan pengembangan aplikasi ini menggunakan bahasa pemrograman Avenue pada ArcView 3.3.

Harapannya, hasil penelitian ini mampu memaksimalkan proses penanganan kebakaran, pengolahan data dan pelaporan data penyebaran kasus kebakaran di wilayah Palangkaraya oleh SUDIN Pemadam Kebakaran Palangkaraya.

APLIKASI PAKAR WEB METODE FUZZY TSUKAMOTO ATAU MAMDANI

APLIKASI PAKAR WEB METODE FUZZY 

TSUKAMOTO ATAU MAMDANI

 

Pengertian Fuzzy

Sistem Fuzzy adalah suatu sistem yang menggunakan himpunan fuzzy untuk memetakan suatu inputan menjadi ouput tertentu (blackbox). Misalnya, jika anda mengetahui seberapa layanan pada restaurant tersebut, anda dapat menentukan berapa jumlah tip yang layak diberikan kepada pelayan.

Secara umum dalam sistem logika fuzzy terdapat empat buah elemen dasar, yaitu:

1. Basis kaidah (rule base), yang berisi aturan-aturan secara linguistik yang bersumber dari para pakar;

2. Suatu mekanisme pengambilan keputusan (inference engine), yang memperagakan bagaimana para pakar mengambil suatu keputusan dengan menerapkan pengetahuan (knowledge);

3. Proses fuzzifikasi (fuzzification), yang mengubah besaran tegas (crisp) ke besaran fuzzy;

4. Proses defuzzifikasi (defuzzification), yang mengubah besaran fuzzy hasil dari inference engine, menjadi besaran tegas (crisp).

Sistem Inferensi Fuzzy

Metode Tsukamoto

Setiap konsekuen pada aturan yang berbentu IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas berdasarkan α-predikat. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.

Metode Mamdani

Sering dikenal dengan nama Metode Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975.
Untuk mendapatkan output diperlukan 4 tahapan:

1. Pembentukan himpunan fuzzy : Variabelinput maupun output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan

2. Aplikasi fungsi implikasi : Fungsi implikasi yang digunakan adalah Min

3. Komposisi aturan : Ada tiga metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy :

   • MetodeMax

   • MetodeAdditive (SUM)

   • MetodeProbabilistikOR

   • Penegasan (defuzzy)

4. Input dari defuzzifikasi adalah suatu himpunan yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut.

5. Beberapa metode defuzzifi-kasi aturan MAMDANI :

   • Metode Centroid (Composite Moment)

   • Metode Bisektor

   • Metode Mean of Maximun (MOM)

   • Metode Largest of Maximum (LOM)

   • Metode Smallest of Maximum (SOM)

MetodeSugeno

Penalaran ini hampir sama dengan penalaran Mamdani, hanya saja output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear.

• Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol

  BentukUmum:

  IF (X1 is A1) .(X2is A2) .(X3is A3) .…. .(XNisAN) THEN z = k

  Dengan Ai adalah himpunan fuzzy ke-I sebagaian teseden, dan k adalah konstanta (tegas) sebagai konsekuen.

• Model Fuzzy SugenoOrde-Satu

  BentukUmum:

                       IF (X1 is A1) .…. (XNisAN) THEN z = p1* x1 + … + pN* XN + q

  Dengan Ai adalah himpunan fuzzy ke-I sebagai anteseden, dan pi adalah suatu konstanta ke-I dan q merupakan konstanta dalam konsekuen.

Download source code web gis lokasi puskesmas

DOWNLOAD APLIKASI GIS LOKASI PUSKESMAS DAN RUMAH SAKIT BERBASIS WEB 

Pada zaman globalisasi seperti ini, komputerisasi mempunyai peranan penting. Tidak hanya bagi perorangan, tetapi juga bagi organisasi atau kelompok.Sistem Informasi Geografis Berbasis Web  dapat membantu dalam memecahkan masalah. Tidak terkecuali di puskesmas yang sangat dibutuhkan oleh masyarakat. 

 

Saat ini puskesmas masih di andalkan sebagai tempat pengobatan. Biasanya di tiap kelurahan di sediakan puskesmas untuk memudahkan masyarakat menjangkaunya. Namun terkadang penduduk tidak mengetahui keberadaan puskesmas terdekat dari rumahnya. Penulisan ini membahas tentang pembuatan peta puskesmas dan jumlah penduduk dengan menggunakan Arcview 3.3. 

 

Untuk membuat aplikasi peta ini penulis menggunakan Arcview, Struktur navigasi, dan didukung software lainnya. Agar Dapat membantu dan pekerjaan Pemerintah dengan adanya aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG), aplikasi ini dapat memberikan informasi untuk mengetahui perbandingan jumlah penduduk dan puskesmas. Aplikasi ini juga memuat informasi mengenai alamat Puskesmas sehingga dapat mengetahui lokasi Puskesmas. Sehingga menjadi sangat berguna bagi pemerintah untuk mendapatkan data dan informasi yang dibutuhkan, secara aktual juga terpercaya.

 

DEMO PROGRAM DISINI 
Silahkan download Aplikasi : Download Aplikasi Disini

Aplikasi Sistem Pakar Mengunakan Metode CF ( Certainty Factor ) Berbasis Web

Source code Sistem Pakar Mengunakan Metode CF ( Certainty Factor ) Berbasis Web

Demo Program : klik disini

Silahkan download Aplikasi : Download Aplikasi Disini

Halaman ini merupakan halaman awal yang dapat diakses pengguna dari aplikasi pakar untuk diagnosa penyakit infeksi virus pada anak. Pada halaman utama sistem terdapat beberapa menu antara lain menu bantuan, menu informasi, menu login user, menu login pakar dan menu registrasi user. Adapun tampilan halaman utama sistem dapat dilihat pada gambar 4.1.

Gambar 4.1. Tampilan Halaman Utama Sistem

Faktor kepastian (certainty factor) diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN. Certainty Factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Certainty Factor didefinisikan sebagai persamaan berikut :

CF (H, E) = MB (H, E) – MD (H, E)

CF (H, E) : Certainty Factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala (evidence) E. Besarnya CF berkisar antara -1 sampai 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak.

MB (H, E)     :  ukuran kenaikan kepercayaan (measureof increased belief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.

MD (H, E)     :  ukuran kenaikan ketidakpercayaan (measure of increased disbelief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.

Bentuk dasar rumus certainty factor, adalah sebuah aturan JIKA E MAKA H seperti ditunjukkan oleh persamaan 2 berikut:

CF (H, e) = CF (E, e) * CF (H, E)

Dimana

CF (H, e)      :  certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e.

CF (E, e)       :  certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e

CF (H, E)      :  certainty factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E, e) = 1

Jika semua evidence pada antecedent diketahui dengan pasti maka persamaannya akan menjadi:

            CF (E, e) = CF (H, E)

Dalam aplikasinya, CF(H,E) merupakan nilai kepastian yang diberikan oleh pakar terhadap suatu aturan, sedangkan CF(E,e) merupakan nilai kerpercayaan yang diberikan oleh pengguna terhadap gejala yang dialaminya. 

Gambar 4.2. Tampilan Halaman Bantuan

Halaman Informasi

Halaman ini hanya berisikan sekilas informasi tentang sistem. Adapun tampilan halaman informasi dapat dilihat pada gambar 4.3.

Gambar 4.3. Tampilan Halaman Informasi

Halaman Login Pakar

Pakar mempunyai hak khusus dan bertanggung jawab dalam pengolahan data basis pengetahuan sistem. Oleh karena itu, pakar  Metode CF ( Certainty Factor ) Berbasis Web mempunyai halaman khusus dan terpisah dengan halaman user. Untuk menuju ke halaman pakar, pakar diwajibkan untuk login terlebih dahulu sebagai langkah awal verfikasi username dan password.

Adapun tampilan dari halaman login pakar dapat dilihat pada gambar 4.4.

Gambar 4.4. Tampilan Halaman Login Pakar

Halaman Utama Pakar

Halaman utama pakar merupakan halaman yang pertama kali tampil setelah pakar (admin) berhasil melakukan login. Halaman ini memilki banyak menu yang dapat diakses oleh pakar khususnya yang berkaitan dengan basis pengetahuan seperti pengolahan data penyakit, pengolahan data gejala, pegolahan data relasi penyakit dan gejala serta pengolahan data bobot gejala. Adapun tampilan halaman utama pakar dapat dilihat pada gambar 4.5.

Gambar 4.5. Tampilan Halaman Utama Pakar

Halaman Ubah Password Pakar

Halaman ubah password pakar digunakan apabila pakar ingin mengganti password lama dengan password yang baru demi keamanan data basis pengetahuan. Adapun tampilan halaman ubah password pakar dapat dilihat pada gambar 4.6.

Gambar 4.6. Tampilan Halaman Ubah Password Pakar

Halaman Pengolahan Data Penyakit

Halaman pengolahan data penyakit digunakan untuk mengolah data penyakit seperti tambah data penyakit, ubah data penyakit, hapus data penyakit, rincian data penyakit dan pencarian data penyakit. Adapun tampilan halaman pengolahan data penyakit dapat dilihat pada gambar 4.7.

Source code Sistem Pakar Mengunakan Metode CF ( Certainty Factor ) Berbasis Web, download aplikasi sistem pakar, souce code sistem pakar

Demo Program : klik disini

Untuk men download aplikasi sistem pakar metode  Certainty Factor