Penggunaan Algoritma Depth First Search Dalam Sistem Pakar: Studi Literatur

Article Sidebar

Download
Published: Jun 29, 2023
DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v5i2.323
Keywords:
Studi Literatur, Sistem Informasi, Sistem Pakar, Algoritma Depth First Search

Main Article Content

Lova Endriani Zen
Institut Teknologi Sains dan Kesehatan Sugeng Hartono
Dwi Utari Iswavigra
Institut Teknologi Sains dan Kesehatan Sugeng Hartono

Abstract

Kemajuan ilmiah yang konstan mengarah pada pertumbuhan teknologi yang luas. Sistem informasi hanyalah salah satu dari berbagai bentuk teknologi informasi. Suatu sistem informasi yang dikenal dengan sistem pakar (expert system) dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan pelayanan medis, termasuk identifikasi penyakit secara dini dan pengobatan pasien yang lebih baik. Sistem pakar adalah program yang memasukkan pengetahuan manusia ke dalam komputer dengan tujuan menyelesaikan masalah yang biasanya ditangani oleh para pakar. Metode Depth First Search (DFS) merupakan metode tertentu dimana pencarian pada sebuah sumber dengan mengikuti satu cabang sebuah sumber hingga mendapatkan penyelesaian. Penelitian ini dimaksudkan untuk membantu mengungkapkan kesenjangan dalam penelitian yang telah dilakukan serta mendorong pertumbuhan konsep baru dan peningkatan kemampuan untuk memanfaatkan sumber daya penelitian yang sudah tersedia. Metode pengumpulan data yang diterapkan pada penelitian ini diantaranya yaitu, dengan cara mengidentifikasi, mengevaluasi, interpretasi dan mencari literatur dari berbagai sumber yang terpercaya seperti melakukan review jurnal terkait metode yang digunakan baik jurnal lokal, nasional maupun internasional yang terakreditasi. Artikel yang dirujuk dalam penelitian ini berjumlah 20 artikel yang diterbitkan dari tahun 2019-2023. Peneliti mengumpulkan 20 artikel tersebut dari beberapa website pencarian jurnal seperti; google scholar, Crossef,dan  IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) dengan kata kunci Depth First Search (DFS), Expert System, dan Artificial Intelligence. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Depth First Search (DFS) banyak digunakan para peneliti sebelumnya dalam menyelesaikan berbagai bentuk persoalan yang berhubungan dengan sistem pakar, seperti dalam mendignosa penyakit, dalam peningkatan pemanfaatan jaringan, menentukan rute evakuasi, strategi diagnosis dengan lebih baik, menunjukkan efektifitas metode dan peningkatan citra secara digital.

Article Details

How to Cite
Zen, L. E., & Iswavigra, D. U. (2023). Penggunaan Algoritma Depth First Search Dalam Sistem Pakar: Studi Literatur. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 5(2), 95-90. https://doi.org/10.37034/jidt.v5i2.323
Issue
2023, Vol. 5, No. 2
Section
Articles
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

References

[1] N. I. Kurniati, R. R. El Akbar, and P. Wijaksono, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Pada Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Autisme Pada Anak,” Innov. Res. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 21–27, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i1.676.
[2] M. Lutfi, S. Surorejo, and P. Septiana, “SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW : PENERAPAN ALGORITMA NAIVES BAYES DALAM SISTEM PAKAR,” Jurnal Minfo Polgan, vol. 11, no. 2, pp. 7–13, Aug. 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11635.
[3] D. R. Habibie and D. Aldo, “Sistem pakar untuk identifikasi jenis jerawat dengan metode certainity factor,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 79–86, 2019.
[4] A. Buchori, S. Khotijah, and A. S. Ramdan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Berbasis Java,” Semnas Ristek (Seminar Nas. Ris. dan Inov. Teknol., vol. 6, no. 1, pp. 127–138, 2022, doi: 10.30998/semnasristek.v6i1.5645.
[5] F. D. Wihartiko, S. Nurdiati, A. Buono, and E. Santosa, “Blockchain dan Kecerdasan Buatan dalam Pertanian : Studi Literatur,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 1, p. 177, Feb. 2021, doi: 10.25126/jtiik.0814059.
[6] A. O. P. Dewi, “Kecerdasan Buatan sebagai Konsep Baru pada Perpustakaan,” Anuva: Jurnal Kajian Budaya, Perpustakaan, dan Informasi, vol. 4, no. 4, pp. 453–460, Nov. 2020, doi: 10.14710/anuva.4.4.453-460.
[7] H. T. SIHOTANG, “SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT KOLESTEROL PADA REMAJA DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF) BERBASIS WEB,” Aug. 2019, doi: 10.31227/osf.io/97rz8.
[8] Mirda K.P, Syah A.Z, and Sahren, “DEPTH-FIRST SEARCH (DFS) METHOD FOR WEB-BASED DIAGNOSTIC DAMAGE TO RICE RICE PLANT,” JUTIF, vol. 8, no. 1, pp. 162-168, Feb. 2022, doi:10.20884/1.jutif.2022.3.1.154.
[9] S. D. Pawar, K. Kr. Sharma, S. G. Sapate, and G. Y. Yadav, “Segmentation of pectoral muscle from digital mammograms with depth-first search algorithm towards breast density classification,” Biocybernetics and Biomedical Engineering, vol. 41, no. 3, pp. 1224–1241, Jul. 2021, doi: 10.1016/j.bbe.2021.08.005.
[10] Taufiq and S.Noor, “Penerapan Metode Depth First Search (DFS) Pada Sistem Pakar Untuk MEndiagnosa Penyakit pada Kulit,” Jutisi, vol. 8, no. 2, pp. 25-34, Aug. 2019, doi: 10.35889/jutisi.v8i2.348.
[11] Y. Du, F. Li, T. Zheng, and J. Li, “Fast Cascading Outage Screening Based on Deep Convolutional Neural Network and Depth-First Search,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 35, no. 4, pp. 2704–2715, Jul. 2020, doi: 10.1109/tpwrs.2020.2969956.
[12] V. Palanisamy and S. Vijayanathan, “A Novel Agent Based Depth First Search Algorithm,” 2020 IEEE 5th International Conference on Computing Communication and Automation (ICCCA), Oct. 2020, doi: 10.1109/iccca49541.2020.9250826.
[13] Y.-H. Chen and C.-M. Wu, “An Improved Algorithm for Searching Maze Based on Depth-First Search,” 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan (ICCE-Taiwan), Sep. 2020, doi: 10.1109/icce-taiwan49838.2020.9258170.
[14] Gustina, G., & Kuswidodo, M. R, "Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Hidroponik Sayur Sawi Hijau Menggunakan Algoritma Depth First Search (DFS)", Jurnal Insan Unggul, 10(1), 114-132, 2022, doi: https://doi.org/10.47926/insanunggul.2022.10.1.114-132.
[15] H. Hussein, M. H. Radwan, H. A. Elsayed, and S. M. Abd El-Kader, “Depth-first-search-tree based D2D power allocation algorithms for V2I/V2V shared 5G network resources,” Wireless Networks, vol. 27, no. 5, pp. 3179–3193, May 2021, doi: 10.1007/s11276-021-02649-4.
[16] B. Zhang, Y. Liu, Z. You, F. Wang, and Y. Zhang, “OPTIMIZATION OF THE EVACUATION ROUTE IN CHEMICAL PLANTS BASED ON THE DEPTH-FIRST SEARCH ALGORITHM,” Environmental Engineering and Management Journal, vol. 19, no. 12, pp. 2187–2196, 2020, doi: 10.30638/eemj.2020.206.
[17] Izumi, T., & Otachi, Y, "Sublinear-space lexicographic depth-first search for bounded treewidth graphs and planar graphs", In 47th International Colloquium on Automata, Languages, and Programming (ICALP 2020), Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum für Informatik, 2020, doi: 10.4230/LIPIcs.ICALP.2020.67
[18] S. D. Pawar, K. Kr. Sharma, S. G. Sapate, and G. Y. Yadav, “Segmentation of pectoral muscle from digital mammograms with depth-first search algorithm towards breast density classification,” Biocybernetics and Biomedical Engineering, vol. 41, no. 3, pp. 1224–1241, Jul. 2021, doi: 10.1016/j.bbe.2021.08.005.
[19] M. Ghotbi‐Maleki, R. M. Chabanloo, M. A. Ebadi, and M. Savaghebi, “Determination of optimal breakpoint set of overcurrent relays using modified depth‐first search and mixed‐integer linear programming,” IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 14, no. 23, pp. 5607–5616, Oct. 2020, doi: 10.1049/iet-gtd.2020.0305.
[20] X. Liao, Y. Li, N. Lu, and B. Jiang, “Optimal Test Sequencing Method with Unreliable Tests based on Quasi-depth First Search Algorithm,” 2019 CAA Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes (SAFEPROCESS), Jul. 2019, doi: 10.1109/safeprocess45799.2019.9213319.