SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT ANJING GOLDEN RETRIEVER MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES

Abstract

Golden Retriever merupakan ras anjing yang populer dan rentan terhadap berbagai penyakit. Permasalahan muncul ketika pemilik tidak memahami gejala awal penyakit dan sulitnya akses ke dokter hewan secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu melakukan diagnosis awal terhadap penyakit yang umum terjadi pada anjing Golden Retriever menggunakan metode Teorema Bayes. Sistem ini dirancang untuk membantu pemilik mengenali gejala dan mendapatkan diagnosis awal secara akurat dan cepat. Dalam penelitian ini digunakan 24 data gejala, 8 jenis penyakit, dan 20 data kasus untuk proses diagnosa. Proses diagnosis dilakukan melalui perhitungan probabilistik berdasarkan nilai bobot gejala yang telah ditentukan oleh pakar. Berdasarkan hasil pengujian, sistem menunjukkan tingkat akurasi sebesar 95% dengan tingkat ketidaksesuaian sebesar 5%.