IMPLEMENTASI METODE FORWARD CHAINING DENGAN ALGORITMA K-NN DALAM DIAGNOSA PENYAKIT KOMPUTER TOKO UNIVERSAL COMPUTER ITC BSD
Abstract
The increasing system requirements make the use of computers very necessary, while maintenance and repairs seem to be an obstacle for users in providing information quickly and easily, so this expert system was created to help users to deal with initial damage and maintenance that often occurs in computers in daily activities. We can understand the location of the damage if we know the known characteristics of damage to repair damage that often occurs on the PC itself. With this problem, how can an expert system trace computer damage using the Forward Chaining method.
References
Devita, R. N., Herwanto, H. W., & Wibawa, A. P. (2018). Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa Indonesia . Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (Jtiik) , 427-434
Khamdani, M. K., Hidayat, N., & Dewi, R. K. (2021). Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Mendiagnosis Penyakit Tanaman Bawang Merah. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 11-16.
Said, H., Matondang, N. H., & Irmanda, H. N. (2022). Sistem Prediksi Kualitas Air Yang Dapat Dikonsumsi Dengan Menerapkan Algoritma K-Nearest Neighbor. Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya (Senamika) .
Kesumaningtyas, F., & Handayani, R. (Oktober 2020 ). Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Rheumatic (Rematik) Dengan Metode Forward Chaining . Jurnal Teknoif , Vol. 8 No. 2
Nengsih, Y. G., & Putra, N. (2020). Sistem Pakar Menggunakan Forward Chaining Dan Certainty Factor Untuk Diagnosa Kerusakan Smartphone. Jursima Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen, Volume 8 No. 2 .
