A PHP Error was encountered
Severity: Notice
Message: Undefined offset: 1
Filename: controllers/Document.php
Line Number: 69
Backtrace:
File: /home/rama/public_html/application/controllers/Document.php
Line: 69
Function: _error_handler
File: /home/rama/public_html/index.php
Line: 296
Function: require_once
A PHP Error was encountered
Severity: Notice
Message: Undefined offset: 1
Filename: controllers/Document.php
Line Number: 69
Backtrace:
File: /home/rama/public_html/application/controllers/Document.php
Line: 69
Function: _error_handler
File: /home/rama/public_html/index.php
Line: 296
Function: require_once
A PHP Error was encountered
Severity: Notice
Message: Undefined offset: 1
Filename: controllers/Document.php
Line Number: 69
Backtrace:
File: /home/rama/public_html/application/controllers/Document.php
Line: 69
Function: _error_handler
File: /home/rama/public_html/index.php
Line: 296
Function: require_once
@thesis{thesis,
author={Farouq An and Tri and Vivine },
title ={TA : Aplikasi Diagnosa Awal Jenis Penyakit Demam pada
Balita Menggunakan Forward Chaining},
year={2022},
url={https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/6716/},
abstract={Demam adalah peningkatan suhu balita diatas 38°C dan bisa disertai dengan kejang. Bayi baru lahir sangat rentan terhadap infeksi dan gangguan kekebalan tubuh karena sistem imun spesifik dan non spesifik belum matang sedangkan berdasarkan data bahwa pengetahuan orang tua terkait jenis demam dan penanganan nya masih kurang. Penelitian ini membahas mengenai aplikasi diagnose awal jenis penyakit demam pada balita menggunakan forward chaining yang memberikan solusi terhadap permasalahan yang terjadi berupa aplikasi android. Aplikasi ini dibangun menggunakan Bahasa pemrograman JAVA dengan dibantu Laravel sebagai sisi backend. Pada sisi server menggunakan
server MySQL sebagai databasenya. Forward chaining digunakan untuk memberikan alternatif solusi terhadap beberapa gejala yang dialami. Setelah dilakukan testing ke masyarakat menggunakan System Usability Scale didapatkan
hasil sebanyak 10 responden dengan kesimpulan baik atau dengan nilai 72 sehingga menunjukan bahwa aplikasi adalah acceptable dalam skala System Usability Scale (SUS). Selain testing menggunakan SUS juga dilakukan testing model rules yang dibuat di sistem menggunakan confusion matrix dengan
persentase tingkat akurasi dan presisi serta recall sebesar 100% benar sesuai dengan prediksi rules pada sistem.}
}