ANALISIS DAN PERANCANGAN TEKNIK FORWARD CHAINING UNTUK DETEKSI PENYAKIT SAPI DINAS PERIKANAN DAN PETERNAKAN BATU BARA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This research focuses on the analysis and design of a cattle disease detection system using the Forward Chaining technique. This system aims to help farmers identify various diseases in cattle quickly and accurately, which can ultimately improve livestock health and livestock productivity. In developing this system, the Forward Chaining technique is used as the main inference method. This method was chosen because of its ability to produce conclusions based on available facts in stages, so it is very suitable for expert system applications that require repeated and complex decision-making processes. This research begins with a system requirements analysis that includes identification of common types of cattle diseases, associated symptoms, as well as the knowledge and rules required for the diagnosis process. Next, system design is carried out which includes creating a knowledge base, inference engine, and user interface. The result of this research is a prototype expert system for diagnosing cattle diseases which has been tested and shows satisfactory performance in detecting various cattle diseases based on the symptoms entered. With this system, it is hoped that farmers can more quickly take appropriate action against diseases that attack their livestock, so that they can minimize losses and increase the efficiency of livestock businesses.Keywords: analysis; expert system; forward chaining; cattle disease; website.Abstrak: Penelitian ini berfokus pada analisis dan perancangan sistem deteksi penyakit sapi menggunakan teknik Forward Chaining. Sistem ini bertujuan untuk membantu peternak dalam mengidentifikasi berbagai penyakit pada sapi secara cepat dan akurat, yang pada akhirnya dapat meningkatkan kesehatan ternak dan produktivitas peternakan. Dalam pengembangan sistem ini, teknik Forward Chaining digunakan sebagai metode inferensi utama. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam menghasilkan kesimpulan berdasarkan fakta-fakta yang tersedia secara bertahap, sehingga sangat cocok untuk aplikasi sistem pakar yang memerlukan proses pengambilan keputusan berulang dan kompleks. Penelitian ini dimulai dengan analisis kebutuhan sistem yang mencakup identifikasi jenis-jenis penyakit sapi yang umum, gejala-gejala yang terkait, serta pengetahuan dan aturan yang diperlukan untuk proses deteksi. Selanjutnya, dilakukan perancangan sistem yang mencakup pembuatan basis pengetahuan, mesin inferensi, dan antarmuka pengguna. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah prototipe sistem pakar deteksi penyakit sapi yang telah diuji dan menunjukkan kinerja yang memuaskan dalam mendeteksi berbagai penyakit sapi berdasarkan gejala-gejala yang dimasukkan. Dengan sistem ini, diharapkan peternak dapat lebih cepat dalam mengambil tindakan yang tepat terhadap penyakit yang menyerang ternaknya, sehingga dapat meminimalisir kerugian dan meningkatkan efisiensi usaha peternakan.Kata kunci: analisis; sistem pakar; forward chaining; penyakit sapi; website
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle