<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="156859">
 <titleInfo>
  <title>APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TULANG ORTOPEDI BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE FORWARD DAN BACKARD CHAINING</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>MUHAMMAD DHIA UL  AULIA</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas Teknik Elektro</publisher>
   <dateIssued>2025</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Aplikasi mobile sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit tulang (ortopedi) menggunakan metode forward dan backward chaining merupakan suatu solusi berbasis mobile yang telah dikembangkan untuk memfasilitasi proses identifikasi dan diagnosis penyakit ortopedi. Metode forward chaining melibatkan pencarian informasi yang dimulai dari masukan awal dan kemudian berusaha untuk menarik kesimpulan. Sebaliknya, metode backward chaining merupakan pendekatan yang diterapkan dalam sistem pakar untuk mengidentifikasi masalah dengan memulai dari tujuan akhir, yakni diagnosa, dan kemudian melakukan analisis mundur untuk menentukan gejala atau tanda-tanda yang mengarah kepadanya. Sistem ini memberikan kesempatan kepada pengguna, termasuk pasien dan tenaga medis, untuk menginput gejala dan mendapatkan diagnosis penyakit ortopedi, seperti osteoporosis dan osteoarthritis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana sistem pakar ini mampu memberikan diagnosis yang akurat, seberapa cepat dan tepat sistem ini dalam memberikan rekomendasi perawatan yang sesuai serta bagaimana sistem ini menganalisis data medis pasien untuk mendukung proses pengambilan keputusan medis, Hasil pengujian dengan Certainty Factor (CF) menunjukkan akurasi yang tinggi, dengan nilai persentase keyakinan Certainty Factor (CF) mencapai 92,8% hingga 100%, serta akurasi sistem mencapai 93,57%, dengan kesesuaian sempurna antara diagnosis sistem dan diagnosis pakar medis. Hasil ini menunjukkan potensi besar aplikasi ini dalam mendukung diagnosis medis ortopedi, meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan medis.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <subject authority="">
  <topic>WEB PAGE DESIGN</topic>
 </subject>
 <classification>006.7</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>156859</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2025-06-03 22:04:46</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2025-06-04 10:02:19</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>