Sistem Pakar Identifikasi Jenis Kulit Wajah Dengan Metode .
Jurnal TIKomSiN, Vol. 8, No. 1, 2020DOI: https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i1.453ISSN Cetak : 2338-4018ISSN Online : 2620-7532Sistem Pakar Identifikasi Jenis Kulit WajahDengan Metode Certainty FactorArial 11Yovita Kinanti Kumarahadi1); M. Zainal Arifin2); Sigit Pambudi3); Tito Prabowo 4); Kusrini5)1,2,3,4,5)Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta2)yovita.k@students.amikom.ac.id; 29@students.amikom.ac.id; tito.prabowo@students.amikom.ac.id; kusrini@amikom.ac.id1) . . 11ABSTRACTThe skin has many functions, including as a protective body, a sense of touch orcommunication tools, and a temperature regulator. The desires of most people, especiallywomen, have white, healthy, clean and well-taken facial skin. However, the treatment does notpay attention to the type of skin, causing new problems such as acne, dry skin and others. Doingthe skin care requires sufficient knowledge. This study aims to help providing identification of thefacial skin type using an expert system. The method of this research is certainty factor. The resultin this study is this system has been able to identify the type of facial skin with an accuracy of91%. Thus, an expert system for identifying the type of facial skin can be used to assist users incarrying out treatments.Keywords: Expert System, Facial Skin, Certainty FactorI.PENDAHULUANKulit merupakan organ terluar dari iberatbadankeseluruhan. Pada permukaan luar kulitterdapat pori-pori (rongga) yang menjaditempat keluarnya keringat. Kulit memilikibanyak fungsi, diantaranya sebagai pelindungtubuh, sebagai alat indra peraba atau alatkomunikasi, dan sebagai alat pengatur suhu.Keinginan sebagian besar manusia terutamawanita memiliki kulit wajah yang putih, sehat,bersih dan terawat. Akan tetapi dalamperawatannya tidak memperhatikan jenis kulitsehingga menimbulkan masalah baru sepertijerawat, kulit kering dan lain-lain. Untukmelakukanperawatankulitdibutuhkanpengetahuan yang cukup.Penelitianinibertujuanuntukmengidentifikasi jenis kulit wajah danmemberikan solusi yang sesuai dalammelakukan perawatan. Hasil yang didapatkandapat digunakan untuk membantu penggunamaupun klinik kecantikan dalam mengambilkeputusan terkait produk yang akan dipakaiuntuk perawatan.II.TINJAUAN PUSTAKABeberapa penelitian terkait perawatan kulitdiantaranya dilakukan untuk mengetahuiproses yang terjadi pada kulit [1]. Penelitianyanglainnyamelakukanperawatanmenggunakan masker jagung dan minyakzaitun menghasilkan terdapat pengaruh yangbaik berdasarkan hasil pengamatan untukjenis kulit normal, kering, kombinasi.Sedangkan untuk kulit berminyak pengaruhkurang maksimal dilihat dari pori-pori, untukkulit berminyak mungkin perlu waktu yanglebih lama untuk mendapatkan hasil yangmaksimal. Perawatan dengan masker jagungdan minyak zaitun setelah 1 bulan menjadikanwajah terlihat lebih cerah, lembut, dan elastis[2]. Sebelum melakukan perawatan kulit,penentuan jenis kulit wajah sangat diperlukankarena penetapan perawatan kulit harusdisesuaikan dengan jenis kulit wajahnya.Peran dokter spesialis kulit sangatdiperlukan dalam penentuan jenis perawatankulit wajah sesuai dengan jenis kulit [3].Terbatasnya jumlah dokter kulit dan jampraktek dokter, proses antrian yang sangatpanjang dan jarak tempuh yang jauhmenjadikan kendala yang sering dialami olehkebanyakanwanitayangmelakukanperawatan di klinik kecantikan.Sistem pakar adalah sistem yangberusaha mengadopsi pengetahuan manusiake komputer, agar dapat menyelesikanmasalah yang seperti biasa dilakukan olehahli. Banyak penelitian yang dilakukan denganmemanfaatkan sistem pakar, karena sepertiyang sudah kita ketahui bersama bahwateknologi infomasi sudah masuk ke dalamsemua bidang tidak hanya pada bidangkomputer. Pada dasarnya Sistem pakar inidibangun dimaksudkan untuk menggantikanperan dari seorang pakar [4].Penelitian diagnosa penyakit pada kulitdengan menggunakan metode Forward21
Jurnal TIKomSiN, Vol. 8, No. 1, 2020Chainingdilakukanbertujuanuntukmendeteksi dini jenis dan perawatan kulitwajah secara komputerisasi. Hasil daripenelitian ini adalah sebuah aplikasi yangmampu pendeteksian dan menelusuri masalahdimulai dari ada faktornya terlebih dahulu barudapat disimpulkan masalah apa yangdihadapinya [5].Berdasarkan dari beberapa penelitiansebelumnya maka dalam penelitian sistempakar ini menggunakan metode CertaintyFactor (CF). Cara kerja metode CertantyFactor ini adalah dengan menunjukkan ukurankepastian terhadap suatu fakta atau aturan.Metode CF melakukan penalaran layaknyaseorang pakar, dan untuk mendapatkan nilaikepercayaan. Proses perhitungan metode CFdilakukan dengan menghitung nilai perkalianantara nilai CF user dan nilai CF pakar danmenghasilkan nilai CF kombinasi. Nilai CFkombinasi tertinggi yang menjadi keputusanakhir dari metode CF.Beberapa penelitian yang menggunakanmetode CF diantaranya pendeteksi penyakitTHT [6], pendiagnosa penyakit pada cabemerah [7], mendiagnosa penyakit gigi yakitanak[10],mendiagnosa penyakit tebu [11], danmendiagnosa penyakit kambing [12].Terdapat banyak jenis sistem pakar yangmenggunakan metode certainty factor padasistem pakar penyakit kulit. Beberapapenelitian terkait yang relevan denganpenelitian ini adalah sebagai berikut.Sistem pakar dapat membantu pasiensupayatidakmenunggulamauntukmendapatkan perawatan oleh dokter, sehinggadapat menjadi alternatif untuk mengantisipasipengobatan secara cepat dan tepat [5]. Caramenggunakan aplikasi ini yaitu adminmenginputkan gejala-gejala yang akan di piliholeh user, kemudian sistem akan mengelolasemua pilihan user menggunakan metodeCertaintyFactordansistemakanmengeluarkan output berupa hasil diagnosaberupa jenis penyakit dan solusinya. Sistemyang dibangun dapat membantu pasien dalammengetahui jenis penyakit kulit wajah yangsedang diderita pasien dan sesuai dengananalisa pakar penyakit kulit. Pada penelitian iniaplikasi yang digunakan adalah Visual Basic2010 dan Microsoft Access sebagai databasedari sistem pakar yang dirancang. Padatampilan menu utama terdapat beberapamenu, yaitu file master, konsultasi, laporandan keluar, pada file master terdapat form22ISSN Cetak : 2338-4018ISSN Online : 2620-7532registrasi pasien. Pada penelitian ini sistempakar yang dibuat tidak diuji dengan hasildiagnosa pakar [5].Penelitian lain bertujuan agar penggunaatau pasien dapat mendiagnosa penyakit kulityang diderita sebelum melakukan tindakanlebih lanjut ke dokter ahli [13]. Aplikasi amenggunakanbahasapemprograman PHP dan penyimpanan datapendukungnya MySQL. Pada aplikasi ini akanditampilkan gejala-gejala dari setiap penyakit.Hasil akhir aplikasi berupa jenis penyakitberdasarkan inputan gejala yang dipilih. Darihasil pengujian yang dilakukan penulis kepada30 pengguna atau pasien dan 2 dokterspesialis penyakit kulit, setelah melakukanpencocokan keluaran sistem maka doktermenyimpulkan bahwa 73,15% gejala yangdiinputkan dengan hasil keluaran jenispenyakit pengguna sudah sesuai.Penelitian selanjutnya bertujuan untukmembantu para wanita dalam memilih bedakviva sesuai jenis kulitnya dengan caramerancang aplikasi sistem pakar dalampenentuan bedak viva yang sesuai denganjenis kulit [14]. Kesimpulan dari n jenis kulit wajah yang sesuai padabedak viva dapat mengetahui bedak apa yangsesuai pada jenis kulit tersebut dan dari prosesyang dilakukan sistem berdasarkan jenis kulit,dan ciri-ciri kulit yang dimiliki pasien. Daripenelitian ini ada keterbatasan informasi darihasil pengujian seberapa persen sistem pakarakurat berdasarkan hasil pengujian yangdilakukan oleh dokter spesialis yang terkaitatau seorang pakar terkait.Penelitian berikutnya bertujuan untukmenghasilkan sebuah sistem pakar diagnosispenyakit jerawat di wajah dengan metodecertainty factor dan mengetahui tingkat akurasisistem pakar diagnosis penyakit jerawat diwajah dengan metode certainty factor [15].Selain itu, sistem ini juga diharapkan dapatmembantu dokter untuk mendiagnosa pasiendan dapat menyimpan hasil rekam medispasien sebagai bahan pertimbangan dalampemberian treatment selanjutnya. Untukproses pengujian pada penelitian ini penulismelakukan 3 pengujian yaitu: uji whitebox, ujiblackbox, dan uji akurasi sistem. Hasil dari ujiakurasi sistem diperoleh akurasi penuhsebesar 85%, akurasi sebagian sebesar 15%dan error sebesar 0%.Sedangkan penelitian saat ini yangpenulis lakukan yaitu bertujuan untuk
Jurnal TIKomSiN, Vol. 8, No. 1, 2020membantu pengguna mengetahui jenis kulitberdasarkan gejala-gejala yang dialaminyadengan tujuan untuk mengetahui solusi untukperawatan dan pantangan untuk membantupasien dalam memilih produk kecantikan.Terdapat dua tahapan untuk n penentuan certainty factor parallel.Pada tahap ini, certainty factor user dikalidengan ceritainty factor pakar. Persamaandapat dilihat pada persamaan (1).CF (Paralel ) CF (User) CF (Pakar) (1)Tahap kedua merupakan penentuancertainty factor kombinasi. Hasil daripersamaan (1) akan digunakan untukmelakukan penghitungan di persamaan (2).CF (old )n CFn CFn 1 (1 CFn ) (2)Nilai certainty factor kombinasi akan didapatsetelah melakukan persamaan (2) secaraberulang sesuai dengan banyaknya n (2) akan digunakan sebagaihitungan untuk persamaan (3).CF (old )n CF (old )n 1 CFn (1 CF (old )n 1) (3)III. METODE PENELITIANMetode penelitian merupakan prosedurdan teknik penelitian.Alur penelitianditunjukkan sesuai dengan Gambar 1.ISSN Cetak : 2338-4018ISSN Online : 2620-7532didapatkan setelah melakukan tahap ini adalahrumusan masalah, judul penelitian, tujuanpenelitian, tinjauan pustaka, dan data untukdiolah.3.2 Tahap Pembobotan Sistem PakarTahap pembuatan sistem pakar dilakukandengan analisis dan desain, koding, sertapengujian. Analisis desain dilakukan denganmendeskripsikan kebutuhan sistem pakar,merancang struktur data dan tampilanantarmuka sistem pakar, serta merancangaturan penelusuran diagnosis sistem pakar.Koding dilakukan dengan menerjemahkandesain sistem pakar ke dalam bahasapemrogramandanmenerapkanaturanmenggunakan Certainty Factor. Output yangdidapatkan setelah melakukan tahap ini adalahrancangan struktur data, tampilan antarmuka,rancangan aturan diagnosis, koding, dan ujisistem pakar.3.3 Tahap KesimpulanTahap akhir penelitian dilakukan denganpenarikan kesimpulan atas sistem pakar yangtelah dibuat. Output yang didapatkan setelahmelakukan tahap ini adalah Sistem PakarIdentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan MetodeCertainty Factor.3.4 Tahap PengujianTahappengujiandilakukanuntukmengevaluasi sistem secara fungsional.Pengujian yang dipilih adalah blackbox, yaitupengujian yang dilakukan hanya denganmengamati hasil eksekusi melaui data uji danmemeriksa fungsional sistem.IV. HASIL DAN PEMBAHASAN4.1 Penentuan dan Pembobotan GejalaUntuk mengidentifikasi jenis kulit wajah,sebelumnya ditentukan dahulu pembobotandari gejala yang akan digunakan sebagaiindikator. Gejala-gejala tersebut dipilih sesuaidengan keadaan kulit wajah sesuai denganjenis kulit wajah yang dimiliki. Penentuangejala terlihat pada Tabel 1.Gambar 1. Alur Penelitian3.1 Tahapan Awal PenelitianTahap awal penelitian dilakukan denganmerumuskan masalah, menentukan judul,menetapkan tujuan, melakukan studi literatur,dan mengumpulkan data. Output yangTabel 1. Daftar GejalaKodeGejalaGejalaG001Tidak berminyakG002Segar dan halusG003Bahan-bahankosmetikmenempel di kulitG004Terlihat sehatG005Tidak berjerawatmudah23
Jurnal TIKomSiN, Vol. 8, No. 1, G015G016G017G018G019G020GejalaMudah dalam memilih kosmetikPori-pori kulit besar terutama di areahidung, pipi, daguKulit di bagian wajah terlihat mengkilatSering ditumbuhi jerawatKulit kelihatan kering sekaliPori-pori halusTekstur kulit wajah tipisCepat menampakkan kerutan-kerutanSebagian kulit kelihatan berminyakSebagian kulit kelihatan keringKadang berjerawatSusah mendapat hasil polesankosmetik yang sempurnaMudah alergiMudah iritasi dan terlukaKulit mudah terlihat kemerahanSecara umum, terdapat lima jenis kulitwajah, yaitu kulit normal, kulit berminyak, kulitkering, kulit kombinasi, dan kulit sensitif.Setiap jenis kulit wajah, memiliki gejalamasing-masing serta bobot yang an nilai kepastian yang diberikanoleh pakar seperti pada Tabel 2.Tabel 2. Nilai KepastianCFKeterangan0Tidak Tahu0.2Tidak Yakin0.4Agak Yakin0.6Cukup Yakin0.8Yakin1Sangat YakinSemakin besar bobot yang diberikan,semakin besar pula nilai kepastian gejalatersebut. Begitu juga sebaliknya, semakin kecilbobot yang diberikan oleh pakar, semakin kecilpulanilaikepastiangejalatersebut.Pembobotan gejala kulit wajah dapat dilihatpada Tabel 3.Tabel 3. Pembobotan Gejala Kulit WajahJenis Kulit ringG0100.824ISSN Cetak : 2338-4018ISSN Online : 2620-7532Jenis Kulit 80.80.84.2 Interface PenggunaSistem pakar dalam penelitian inimerupakan sistem pakar berbasis web. Untukdapat melakukan proses diagnosa, user haruslogin terlebih dahulu. Jika user belummempunyai user login dan password, makauser bisa memilih menu daftar. Tampilan awalweb identifikasi jenis kulit wajah dapat dilihatpada Gambar 2.Gambar 2. Interface Web Sistem PakarSetelah user berhasil login, user bisamemulaiproseskonsultasi.Konsultasidilakukan dalam tiga tahapan: memilih gejala,mereview ulang gejala, dan mendapat hasilkonsultasi. Untuk memilih gejala, user harusmemberikan checklist pada gejala yangdialami,kemudianmenentukantingkatkeyakinan dari tiap gejala tersebut. Halamankonsultasi dapat dilihat pada Gambar 3.Gambar 3. Halaman KonsultasiTahap selanjutnya yaitu mereview ulanggejala. User akan diperlihatkan tampilan daftargejala yang sebelumnya telah dipilih. Halamanreview dapat dilihat pada Gambar 4.
Jurnal TIKomSiN, Vol. 8, No. 1, 2020ISSN Cetak : 2338-4018ISSN Online : 2620-7532Gambar 4. Halaman Review GejalaSetelah user yakin dengan jawaban yangdipilih, maka user dapat melanjutkan prosesuntuk mendapatkan hasil konsultasi. Hasilkonsultasi akan menunjukkan jenis kulit wajah,keterangan, skor, solusi serta produk yangdapat digunakan untuk perawatan. Dalampenelitian sebelumnya, peneliti terdahuluhanyasekedarmengidentifikasidanmemberikan solusi cara perawatan tanpamemberi anjuran produk [16]. Padahal, untukmelakukanperawatan,userharusmenggunakan produk yang sesuai denganjenis kulit wajahnya. Halaman hasil konsultasidapat dilihat pada Gambar 5.Gambar 7. Penghitungan No 2Berdasarkan Gambar 8, untuk pertanyaanG009, user menjawab 0,4 yang berarti agakyakin. Sehingga pertanyaan selanjutnyaadalah G016.Gambar 8. Penghitungan No 3Gambar 5. Halaman Hasil Konsultasi4.3 Implementasi PenghitunganBerikut merupakan contoh implementasipenghitungan untuk mendapatkan hasilidentifikasi jenis kulit wajah. Persamaan yangdigunakan pada penghitungan ini adalahpersamaan(1),persamaan(2),danpersamaan (3). Pada Gambar 6, pertanyaanpertama yang muncul adalah kode gejalaG001. User memberikan nilai 0,2, yang berartitidak yakin. Dari nilai tersebut, pertanyaangejala selanjutnya yang muncul adalah G008.Berdasarkan Gambar 9, untuk pertanyaanG016, user menjawab 0,8 yang berarti yakin.Sehingga pertanyaan selanjutnya adalahG007.Gambar 9. Penghitungan No 4Berdasarkan Gambar 10, kesimpulansudah bisa ditarik karena salah satu darikelima jenis kulit wajah telah menunjukkanskor di atas 90%. Sehingga, user tidak perlumenjawab pertanyaan lagi dan akan langsungmendapatkan hasil konsultasi.Gambar 6. Penghitungan No 1Berdasarkan Gambar 7, untuk pertanyaanG008, user menjawab 0,6 yang berarti cukupyakin. Sehingga pertanyaan selanjutnyaadalah G009.Gambar 10. Penarikan Kesimpulan25
Jurnal TIKomSiN, Vol. 8, No. 1, 20204.4 Pengujian dan RespondenPengujian yang dilakukan untuk sistempakar identifikasi jenis kulit wajah ini adalahdengan menggunakan metode blackbox.Penghitungan manual dilakukan dan hasilnyadibandingkan dengan hasil konsultasi sistem.Pengujian menunjukkan bahwa hasil daripenghitungan manual sama dengan hasilkonsultasi sistem.Setelah melakukan pengujian blackbox,sistem pakar identifikasi jenis kulit wajah diujicobakepadabeberaparesponden.Responden terdiri dari 35 orang wanita,berusia rentang 15-50 tahun, dan sedangmelakukan perawatan di klinik kecantikan dandidampingi oleh dokter kulit. Gambar 11menunjukkan bahwa, 46% responden memilikikulit normal, 23% memiliki kulit kering, 8%memiliki kulit berminyak, dan 23% memilikikulit sensitif.ISSN Cetak : 2338-4018ISSN Online : 2620-7532Gambar 12. Diagram Kesesuaian Sistem PakarGambar 13 menunjukkan bahwa, untukkulit normal, hasil sistem pakar berjumlah 16sedangkan hasil pakar berjumlah 13. Untukkulit kering, hasil sistem pakar dan hasil pakarberjumlah 8. Untuk kulit berminyak, hasilsistem pakar berjumlah 3 dan hasil pakarberjumlah 5. Untuk kulit sensitif, hasil sistempakar berjumlah 8 dan hasil pakar berjumlah 9.Gambar 11. Diagram Jenis Kulit WajahGambar 12 menunjukkan bahwa, 91%hasil konsultasi sistem pakar sesuai denganhasil konsultasi dokter klinik masing-masingresponden dan 9% hasil konsultasi sistempakar tidak sesuai dengan hasil konsultasidokter klinik masing-masing responden.26Gambar 13. Grafik Perbandingan HasilV.PENUTUPBerdasarkan pembahasan diatas, dapatdisimpulkan bahwa sistem pakar identifikasijenis kulit wajah sudah sesuai dengan pakarkulit sebesar 91%. Sehingga, sistem pakar inidapat membantu user untuk mengetahui jeniskulit wajah supaya dapat melakukanperawatan yang sesuai. Namun, penelitian inimasih memiliki banyak kekurangan, antara lainpengujian hanya menggunakan metodeblackbox dan belum melakukan konfirmasisecara langsung dengan dokter kulit sebagaipakar. Oleh sebab itu, pengembangan padapenelitian berikutnya sangat diharapkan.Pengembangan yang diharapkan pada
Jurnal TIKomSiN, Vol. 8, No. 1, 2020penelitianberikutnyaadalahpengujianwhitebox, konfirmasi lebih lanjut dengan dokterkulit terkait sistem pakar.DAFTAR PUSTAKA[1] D. J. Tobin, “Introduction to skin aging,”Journal of Tissue Viability, 2016.[2] P. Zarrintaj et al., “Can regenerativemedicine and nanotechnology combine toheal wounds? the search for the idealwound dressing,” Nanomedicine, vol. 12,no. 19. Future Medicine Ltd., pp. 2403–2422, 01-Oct-2017.[3] Y. J. Kim and K. H. Lee, “Implementationof an expert system for fundamentalcosmeticsrecommendationsusingprolog,” Journal of Theoretical and AppliedInformation Technology, vol. 95, no. 18,pp. 4879–4887, 2017.[4] J. Sundari et al., “Expert System to DetectHuman’s Skin Diseases Using ForwardChaining Method Based on Web Mobile,”MATEC Web of Conferences, vol. 218, pp.1–7, 2018.[5] F. Riandari, “Sistem Pakar MendiagnosaPenyakit Kulit Wajah,” Jurnal MantikPenusa, vol. 1, no. 2, pp. 85–89, 2017.[6] K. E. Setyaputri and A. Fadlil, “AnalisisMetode Certainty Factor pada SistemPakar Diagnosa Penyakit THT,” JurnalTeknik Elektro, vol. 10, no. 1, pp. 30–35,2018.[7] F. Agus, H. E. Wulandari, and I. F. Astuti,“Expert System With Certainty Factor ForEarly Diagnosis Of Red Chili PeppersDiseases,” 2017.[8] J. Arifin, “Sistem Pakar Diagnosa PenyakitGigi dan Mulut Manusia MenggunakanKnowledge Base System dan CertaintyFactor,” Jurnal Ilmiah Teknologi danInformatika ASIA (JITIKA), vol. 10, no. 2,pp. 50–64, 2016.[9] K. Umam, “Sistem Pakar DiagnosaPenyakit Paru-Paru Menggunakan MetodeCertainty Factor Berbasis Android,”Universitas Muria Kudus, 2015.[10] L. Katelia and Z. Budiarso, “RancangBangun Sistem Pakar Diagnosa PenyakitBalita Menggunakan Metode CertaintyFactor Berbasis Web Mobile,” 2018.[11] I. H. Santi and B. Andari, “Sistem PakarUntuk Mengidentifikasi Jenis Kulit WajahdenganMetodeCertaintyFactor,”INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian danPenerapan Tekn
Terdapat banyak jenis sistem pakar yang menggunakan metode certainty factor pada sistem pakar penyakit kulit. Beberapa penelitian terkait yang relevan dengan penelitian ini adalah sebagai berikut. Sistem pakar dapat membantu pasien supaya tidak menunggu lama untuk mendapatkan perawatan oleh dokter, sehingga
Sistem pakar adalah suatu sistem yang dirancang untuk dapat menirukan keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan memecahkan suatu masalah (T.Sutojo dkk, 2011:13). Sistem pakar akan memberikan pemecahan suatu masalah yang didapat dari dialog dengan pengguna. Dengan bantuan sistem pakar seseorang yang
Pengerjaan dari sistem pakar ini direncanakan melalui 7 tahapan yaitu : 1) Tahap pengumpulan data 2) Tahap perumusan penyakit jantung dan paru beserta gejalanya, 3) Tahap pembuatan rule sistem pakar, 4) Tahap perancangan basis data, 5) Tahap perancangan antar muka sistem pakar, 6) Tahap implementasi perancangan ke dalam sistem
Sistem Pakar Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengapdosi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli.
penyakit tanpa menyita banyak waktu, salah satunya yaitu sistem pakar (expert system). Sistem pakar ini dibuat agar para Sistem pakar ini dibuat agar para orangtua dapat menggunakan teknologi ini untuk dapat melakukan pendeteksian gejala maupun langkah awal penanganan
sistem organ, kelainan dan penyakit. Sistem – sistem pada manusia dan hewan 1. Sistem pencernaan 2. Sistem ekskresi 3. Sistem pernapasan 4. Sistem peredaran darah 5. Sistem saraf dan indera 6. Sistem gerak 7. Sistem imun 8. Sistem reproduksi 9. Keterkaitan antar sistem organ dan homeostasis 10. Kelain
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka A. Sistem Pakar Sistem pakar merupakan cabang dari Artificial Itellegence (AI) yang cukup tua karena sistem ini mulai dikembangkan pada pertengahan 1960. Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah General-purpose Pro
wayang kulit ini. Sehingga menimbulkan tanda tanya apakah wayang kulit sangat penting untuk ditonton dan apa manfaatnya. Tujuan yang hendak dicapai dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana peranan media wayang kulit sebagai sarana pendidikan Islam, nilai-nilai pendidikan Islam dalam wayang kulit,
Iowa, 348 P. Sharma, O. P. (1986) Textbook of algae. Tata Mcgrawhill Publishing company Ltd. New Delhi. 396. p. UNESCO (1978) Phytoplankton manual. Unesco, Paris. 337 p. Table 1: Relative abundance of dominant phytoplankton species in water sarnples and stomach/gut of bonga from Parrot Island. Sample Water date 15/1/04 LT (4, 360 cells) Diatom 99.2%, Skeletonema costatum-97.3% HT (12, 152 .
