## Penerapan Metode Naïve Bayes Pada Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Pada Kucing
Furqon Fadhilah 1 , Septi Andryana 2 , Aris Gunaryati 3
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional
2, 3 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional
1 Furqonseeker99@gmail.com, 2 Septi.andryana@civitas.unas.ac.id, 3 Aris.gunaryati@civitas.unas.ac.id
Abstrak — Penyakit  kulit  pada  kucing  merupakan  jenis  penyakit  yang  sering  menginfeksi  hewan  peliharaan  terutama  kucing.  Berdasarkan wawancara dengan dokter hewan spesialis anjing dan kucing, apabila penyakit kulit tidak diberikan penanganan dengan cepat dan tepat akan dapat menyebabkan kematian pada kucing. Berdasarkan permasalahan yang ada, penulis akhirnya merancang sebuah sistem pakar yang dibuat untuk mendiagnosa penyakit kulit pada kucing menggunakan metode Naïve Bayes merupakan salah satu metode klasifikasi sederhana yang pada hasilnya dapat memberikan nilai probabilitas pada setiap penyakit yang di munculkan. Sistem ini dibuat dengan kelebihan tampilan yang user friendly pada halaman pemilihan gejela dan terdapat penyebab penyakit kulit pada kucing di hasil akhir diagnosa, dengan menggunakan sistem  berbasis  web  yang  mana  dapat  mempermudah  pengguna  dalam  mendapatkan  informasi  untuk  diagnosa  penyakit  kulit  pada  kucing kesayangan.  Hasil  uji  pada  penelitian  ini  mampu  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  90%  sehingga  sistem  ini  dapat  diterapkan  untuk diagnosa penyakit kulit pada kucing.
Kata kunci — Penyakit Kulit Kucing, Sistem Pakar, Naïve Bayes, Berbasis Web
Abstract — Skin disease in cats is a type of disease that often infects pets, especially cats. Based on interviews with veterinarians, dog and cat specialists,  if  the  skin  disease  is  not  given  treatment  quickly  and  correctly  it  can  cause  death  in  cats.  Based  on  the  existing  problems,  the author finally designed an expert system created to diagnose skin diseases in cats using the Naïve Bayes method, which is one of the simple classification methods which in return can give a probability value for each disease that appears. This system is made with the advantages of a user friendly appearance on the gejela selection page and there are causes of skin diseases in cats in the final diagnosis by using a web-based system  which can facilitate the  user in obtaining information  for skin disease diagnoses in pets. The test results in  this  study were able  to produce an accuracy rate of 90% so that this system can be applied for the diagnosis of skin diseases in cats.
Keywords — Cat Skin Disease,  Expert System, Naïve Bayes, Web Based

## I. P ENDAHULUAN
Kucing  menjadi  salah  satu  binatang  jenis  mamalia  yang sering dijadikan sebagai hewan peliharaan, dan banyak aspek yang  harus  diperhatikan  saat  memeliharanya.  Faktor lingkungan  serta  apa  yang  dikonsumsi  oleh  kucing  bisa menyebabkan  penyakit  yang  ada  pada  hewan  diantaranya disebabkan  oleh  virus,  alergi,  jamur,  dan  bakteri.  Dan  yang sering menginfeksi pada penyakit kucing adalah pada bagian permukaan fisiknya yaitu kulit[1]. Penyakit kulit pada hewan khususnya  kucing  dapat  menular  ke  manusia[2].    Serta diagnosa  penyakit  dengan  menggunakan  sistem  pakar memerlukan sebuah metode algoritma dalam penyelesaiannya, yang mana salah satu diantaranya yang di ambil oleh penulis adalah  metode  naïve  bayes.  Metode  naïve  bayes,  berguna untuk  pengklasifikasi  beberapa  kondisi  atribut  dari  suatu kasus gejala yang diderita untuk menghasilkan kategori yang menjadi probabilitas tertinggi[3].
Penelitian  dari  beberapa  peneliti  yang  sudah  ada  terkait dengan  sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode  naïve bayes  menjadi  sumber  acuan  dalam  membantu  proses pengambilan  keputusan  terhadap  jenis  penyakit  kulit  pada kucing.  Maka  dari  itu,  penulis  mengambil  beberapa  jurnal untuk  menjadi  refrensi.  Mengacu  pada  jurnal  penelitian pertama  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  uji  coba  pada kesehatan  kucing  dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes yang  memiliki  hasil  dari  sistem  ini  dapat  membantu memberikan  rekomendasi  solusi  pengobatan  dari  setiap penyakit  yang  sudah  di  diagnosa[4].  Jurnal  ke  dua  yaitu Mengacu  penyakit  kucing  yang  tidak  lepas  dari  virus  dan penyakit  yang  menyerangnya  yaitu  penyakit  kulit  kucing dengan  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  85%  dengan
menggunakan  metode  naïve  bayes  classifier[5].  Mengacu pada jurnal penelitian ke tiga mendiagnosa penyakit pada kulit kucing  menggunakan  naïve  bayes  mampu  memberikan prediksi  penyakit  kulit  pada  kucing  berdasarkan  gejala  yang dipilih[6].
Dari  refrensi  jurnal  penelitian  sebelumnya,  terdapat beberapa permasalahan yang ada. salah satu solusi yang dapat diambil  adalah  dengan  mengembangkan  sistem  pakar  untuk mendiagnosa penyakit kulit pada kucing dengan metode naïve bayes.  Adapun  batasan  masalah  pada  sistem  ini  yaitu  hanya dapat  mendiagnosa  beberapa  gejala  sehingga  menghasilkan laporan  penyakit  kulit  pada  kucing  berdasarkan  presentase terbesar dari gejala-gejala yang telah didiagnosa.
Tujuan  penelitian  tugas  akhir  ini  dilakukan  untuk membangun  sebuah  aplikasi  berbasis website untuk mendiagnosa  penyakit  kulit  pada  kucing  yang  dilengkapi dengan  penyebab  serta  solusi  terhadap  penyakit  yang terdiagnosa  untuk  pengguna  dan  mengetahui  probabilitas statistik  penyakit  kulit  pada  kucing  dengan  penerapan  Naïve Bayes.  Tujuan  lain  dari  penelitian  ini  adalah  dapat memberikan  informasi  terkait  penyakit  kulit  pada  kucing sehingga  pemilik  kucing  dapat  mendiagnosa  sejak  dini penyakit kulit yang diderita oleh kucingnya.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Metode Naïve Bayes
Metode Naïve Bayes   merupakan salah satu metode yang menggunakan  metode  perhitungan  probabilitas  dan  statistik. Dan  Keuntungan  klasifikasi  Naïve  Bayes  adalah  metode  ini hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  yang  kecil  untuk
menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian[7].
Langkah-langkah  perhitungan  dengan  metode Naïve Bayes sebagai berikut[7]:
1. Menentukan  kategori  (penyakit)  yang  muncul berdasarkan data latih.
2. Menghitung nilai probabilitas penyakit dan gejala.
3. Menghitung  nilai  bayes  berdasarkan  probabilitas penyakit dan gejala yang timbul.
4. Menentukan presentase nilai prediksi kategori.
Dalam proses rumus probabilitas naïve bayes sebagai berikut :
(1)
Dimana:
X = merupakan data class yang belum diketahui H = hipotesis data merupakan suatu class yang spesifik P(H|X)=  merupakan  probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan kondisi X (posterior probabilitas) P (H) = probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P (X|H) = probabilitas X berdasarkan kondisi H P (X) = probabilitas dari X
Gambar 1. Flowchart Metode
Pada  gambar  1,  menjelaskan  alur  perhitungan  algoritma naïve  bayes  pada  sistem  yang  dibuat.  Langkah  awal  yaitu menginput  data  latih  dan  data  uji,  selanjutnya  menghitung jumlah  data  latih  dan  menghitung  data  pada  diagnosa  data latih. Lalu, menghitung probabilitas akhir untuk menghasilkan output variabel pada setiap jenis penyakit kulit pada kucing.
B. Flowchart Sistem Aplikasi
Flowchart sistem  aplikasi,  menjelaskan  bagaimana  alur jalannya  aplikasi  sistem  dari  awal  diagnosa  penyakit  kulit pada kucing sampai akhir :
Gambar 2. Flowchart Sistem Aplikasi
Pada gambar 2, mulai dari input data pengguna dari nama, email,  nama  kucing  dan  jenis  kelamin  kucing,  setelah  itu sistem  menampilkan  gejala-gejala  yang  ada  pada  setiap penyakit  kulit  kucing.  Kemudian  pengguna  memilih  gejala penyakit  pada  kucing  yang  dialaminya,  apabila  pengguna tidak  memilih  gejala  maka  akan  di  arahkan  ke  input  data pengguna.  Jika  diagnosa  penyakit  ditemukan,  selanjutnya sistem  menghitung  dan  sistem  menampilkan  hasil  diagnosa dari gejala yang dipilih dan penyakit kulit pada kucing.
C. Perancangan Use Case Diagram
Penulis  merancang  aktifitas  sistem  yang  di  buat berdasarkan fungsional dari masing-masing kebutuhan.
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem
1. User  merupakan  pengguna/ user yang  dapat melakukan  konsultasi  atas  gejala  yang  diderita kucing  kesayangannya,  untuk  memperoleh  hasil analisa diagnosis penyakit yang dialami.
2. Admin  memiliki  hak  akses  penuh  pada  sistem  yang terdapat pada bagian admin.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Proses Pengumpulan Data
Setelah    dilakukan  pengumpulan  data  berdasarkan pengethauan  pakar  yang  didapat  dari  hasil  wawancara, dibuatlah tabel jenis penyakit, tabel gejala penyakit, dan tabel aturan.
TABEL 1 JENIS PENYAKIT Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Ringworm P02 Scabies P03 Alergi Dermatitis P04 Feline Acne P05 Pyoderma P06 Kutu Lice
Sumber : Kementrian pertanian, 2014; Heinrich, Nicole A, 2019; Nuttall, Tim, 2009.
Pada tabel 1, memaparkan beberapa jenis penyakit hasil dari wawancara yang didapat oleh pakar dan refrensi buku dari kementrian pertanian tahun 2014, handbook skin diseases of the dog and cat third edition 2019 and two edition 2009 .
TABEL 2 GEJALA PENYAKIT Kode Gejala Nama Gejala G01 Adanya ruam atau lesi yang berbentuk melingkar di bagian kepala dan badan G02 Penebalan pada area lesi dengan warna kemerahan di tengahnya G03 Kucing mengalami gatal-gatal G04 Nafsu makan menurun G05 Bau tidak sedap di pernafasan kucing G06 Kulit kucing menimbulkan kerak, bersisik dan menutupi area kuping dan kepala G07 Fases kucing cair dan berdarah G08 Bersin terus menerus dan terdapat kotoran pada hidung G09 Diare/gangguan pencernaan G10 Menjilat bagian kaki dan ekor terus menerus G11 Sering menggaruk dagu dan menyebabkan luka/trauma pada area dagu G12 Banyak komedo, bintik hitam pada bagian dagu dan mulut kucing G13 Dagu kucing terlihat kotor G14 Bau menyangat dari kulit G15 Mengeluarkan cairan berupa nanah berwarna kuning dan bau G16 Lembab di bagian ekor G17 Menggigiti ekor, lengan, paha, dan bokong terus menerus G18 Kulit kucing terlihat kering dan kasar G19 Berat badan mengalami penurunan G20 Bulu rontok berlebihan
Sumber : Kementrian Pertanian, 2014; Heinrich, Nicole A, 2019; Nuttall, Tim, 2009.
Pada  tabel  2,  menjelaskan  tentang  20  data  nama  gejala  dan kode gejala penyakit kulit pada kucing yang di dapatkan dari pakar  dan  refrensi  buku  kementrian  pertanian  tahun  2014, handbook skin diseases of the dog and cat third edition 2019 and two edition 2009 .
TABEL 3 ATURAN IF THEN G01, G02, G03 Ringworm G03, G04, G05, G06, G07, G19 Scabies G03, G08, G09, G10 Alergi Dermatitis G11, G12, G13 Feline Acne G14, G15, G16, G20 Pyoderma G03, G17, G18, G20 Kutu Lice
Sumber : Kementrian Pertanian, 2014; Heinrich, Nicole A, 2019; Nuttall, Tim, 2009.
Pada tabel 3, menjelaskan tentang aturan dari gejala-gejala berdasarkan setiap class jenis penyakit kulit pada kucing menurut pakar dan refrensi buku kementrian pertanian tahun 2014, handbook skin diseases of the dog and cat third edition 2019 and two edition 2009 .

## B. Proses Perhitungan Manual Naïve Bayes
Contoh  perhitungan  dengan  menggunakan  kalsifikasi Naïve Bayes dapat diterapkan pada salah satu kasus penyakit kulit pada kucing yang mengalami gejala sebagai berikut:
TABEL 4 KASUS YANG MENGALAMI GEJALA PENYAKIT Gejala Pilihan Gejala Pilihan G01 Tidak G11 Tidak G02 Tidak G12 Tidak G03 Ya G13 Tidak G04 Ya G14 Tidak G05 Ya G15 Tidak G06 Ya G16 Tidak G07 Ya G17 Tidak G08 Tidak G18 Tidak G09 Tidak G19 Ya G10 Tidak G20 Tidak
Berdasarkan kasus pada tabel 4, penerepan perhitungan Naïve Bayes sebagai berikut :
1. Menghitung jumlah data latih class / label / P(X)
Jumlah  data  dari  penyakit  Ringworm,  Scabies,  Alergi Dermatitis, Feline Acne, Pyoderma, dan Kutu Lice pada data latih berbanding jumlah keseluruhan data.
.
TABEL 5 JUMLAH MASING-MASING CLASS
Jumlah Class Penyakit / Keseluruhan Data Latih
1 P(X=Scabies)=12/52= 0,230 2 P(X=Ringworm)=7/52= 0,134 3 P(X=Alergi Dermatitis)=8/52= 0,153 4 P(X=Feline Acne)=6/52= 0,115 5 P(X=Pyoderma)=10/52= 0,192
6 P(X=Kutu Lice)=9/52= 0,173
Pada  tabel  5,  jumlah  data  Ringworm,  Scabies,  Alergi Dermatitis,  Feline  Acne,  Pyoderma,  dan  Kutu  Lice  dengan jumlah class / label dari masing-masing data yang berbanding dengan jumlah keseluruhan data pada data latih.
2. Menghitung jumlah kasus yang sama dengan class yang sama / P (H | X)

## TABEL 6 PERHITUNGAN P (H | X) SEBAGIAN
Perhitungan Probabilitas: Jumlah kasus dengan class yang sama / P(H|X)
Hitung G1 P(Ruam  atau  lesi  =  Tidak  |  X=Scabies)  = 11/12 = 0,916 P(Ruam atau lesi = Tidak | X=Ringworm) = 3/7 = 0,428
P(Ruam  atau  lesi  =  Tidak  |  X=Alergi Dermatitis) = 7/8 = 0,875
P(Ruam atau lesi = Tidak | X=Feline Acne) = 5/6 = 0,833 P(Ruam  atau  lesi  =  Tidak  |  X=Pyoderma)  =
9/10 = 0,9 P(Ruam atau lesi  =  Tidak  |  X=Kutu Lice)  = 8/9 = 0,888 Hitung G2 P(Kemerahan area lesi = Tidak | X=Scabies)
= 11/12 = 0,916
P(Kemerahan  area  lesi  =  Tidak  |
X=Ringworm) = 4/7 = 0,571 P(Kemerahan  area  lesi  =  Tidak  |  X=Alergi Dermatitis) = 7/8 =  0,875
P(Kemerahan  area  lesi  =  Tidak  |  X=Feline Acne) = 5/6 = 0,833 P(Kemerahan  area  lesi  =  Tidak  | X=Pyoderma) =9/10 = 0,9 P(Kemerahan  area  lesi  =  Tidak  |  X=Kutu Lice) = 8/9 = 0,888
Hitung G3 P(Gatal-Gatal = Ya | X=Scabies) = 6/12 = 0,5 P(Gatal-Gatal=  Ya  |  X=Ringworm)  =  4/7  = 0,571 P(Gatal-Gatal = Ya | X=Alergi Dermatitis) = 4/8 = 0,5 P(Gatal-Gatal = Ya | X=Feline Acne) = 1/6 = 0,166 P(Gatal-Gatal  =Ya  |  X=Pyoderma)  =  1/10  = 0,1 P(Gatal-Gatal  =Ya  |  X=Kutu  Lice)  =  4/9  = 0,444 Hitung G4 P(Nafsu makan menurun =Ya | X=Scabies) = 6/12 = 0,5 P(Nafsu makan menurun= Ya | X=Ringworm) = 1/7 = 0,142 P(Nafsu  makan  menurun  =  Ya  |  X=Alergi
Dermatitis) = 1/8 = 0,125 P(Nafsu  makan  menurun=  Ya  |  X=Feline Acne) = 1/6 = 0,166 P(Nafsu makan menurun = Ya |
X=Pyoderma) = 1/10 = 0,1 P(Nafsu  makan  menurun  =  Ya|  X=Kutu Lice) = 1/9 = 0,111

## Hitung
G5 P(Bau tidak sedap = Ya | X=Scabies) = 6/12 = 0,5 P(Bau tidak sedap= Ya | X=Ringworm) = 1/7
= 0,142 P(Bau  tidak  sedap  =  Ya  |  X=Alergi Dermatitis) = 1/8 = 0,125
P(Bau  tidak  sedap=  Ya  |  X=Feline  Acne)  =
1/6 = 0,166
P(Bau  tidak  sedap  =  Ya  |  X=Pyoderma)  = 1/10 = 0,1 P(Bau tidak sedap = Ya | X=Kutu Lice) = 1/9 = 0,111

## Hitung
G6 P(Kulit berkerak = Ya | X=Scabies) = 6/12 = 0,5 P(Kulit  berkerak=  Ya  |  X=Ringworm)  =  1/7 = 0,142 P(Kulit berkerak =Ya | X=Alergi Dermatitis) = 1/8 = 0,125
P(Kulit berkerak= Ya| X=Feline Acne) = 1/6
= 0,166 P(Kulit berkerak =Ya | X=Pyoderma) = 1/10 = 0,1 P(Kulit berkerak =Ya | X=Kutu Lice) = 1/9 = 0,111

## Hitung
G7 P(Fases  kucing  cair  dan  berdarah  =Ya  | X=Scabies) = 6/12 = 0,5 P(Fases  kucing  cair  dan  berdarah=Ya  |
X=Ringworm) = 1/7= 0,142 P(Fases  kucing  cair  dan  berdarah=  Ya  | X=Alergi Dermatitis) = 1/8 = 0,125 P(Fases  kucing  cair  dan  berdarah=  Ya  | X=Feline Acne) = 1/6 = 0,166 P(Fases  kucing  cair  dan  berdarah=Ya  | X=Pyoderma) =1/10 = 0,1
P(Fases  kucing  cair  dan  berdarah=Ya  | X=Kutu Lice) =1/9 = 0,111 … … Hitung G19 P(Berat badan menurun = Ya | X=Scabies) = 6/12 = 0,5
P(Berat badan menurun = Ya | X=Ringworm) = 1/7 = 0,142 P(Berat  badan  menurun  =  Ya  |  X=Alergi Dermatitis) =1/8 = 0,125 P(Berat badan menurun=Ya| X=Feline Acne) =1/6 = 0,166 P(Berat badan menurun =Ya | X=Pyoderma)
= 1/10 = 0,1
P(Berat badan menurun =Ya | X=Kutu Lice) =1/9 = 0,111 Hitung G20 P(Bulu  rontok  =Tidak  |  X=Scabies)  =  11/12 = 0,916 P(Bulu rontok = Tidak | X=Ringworm) =6/7 = 0,857
P(Bulu rontok =Tidak | X=Alergi Dermatitis) = 7/8 = 0,875
P(Bulu rontok=Tidak | X=Feline Acne) = 5/6
= 0,833
P(Bulu rontok = Tidak | X=Pyoderma) = 5/10
= 0,5 P(Bulu rontok =Tidak | X=Kutu Lice) = 5/9 = 0,555
Pada  tabel  6,  menjelaskan  perhitungan  setiap  gejala  dari penyakit  berbanding  dengan  hipotesis  yang  menghasilkan nilai probabilitas dari setiap class penyakit berdasarkan gejala yang dialami.
3. Kalikan  semua  hasil  penyakit,  agar  mengetahui  hasil klasifikasi  probabilitas  dari class yang  memiliki  hasil perkalian probabilitas tertinggi dari penyakit Ringworm,  Scabies,  Alergi  Dermatitis,  Feline  Acne, Pyoderma, dan Kutu Lice.

## TABEL 7 HASIL PERKALIAN DARI CLASS PENYAKIT
Jenis Penyakit Hasil Perkalian Klasifikasi Probabilitias Ringworm 0.000000176 Scabies 0.001066493 Alergi Dermatitis 0.000000068 Feline Acne 0.000000042 Pyoderma 0.000000003 Kutu Lice 0.000000039
Pada  tabel  7,  merupakan  hasil  perkalian  setiap class Ringworm,  Scabies,  Alergi  Dermatitis,  Feline  Acne, Pyoderma, dan Kutu Lice yang sudah dikalikan dengan hasil jumlah class. Setelah itu bandingkan hasil class jenis penyakit, berdasarkan hasil yang telah didapat maka terlihat bahwa nilai probabilitas tertinggi ada pada P(X = Scabies).
C. Tampilan Interface

## Gambar 4. Halaman utama
Pada  gambar  4,  merupakan  tampilan  halaman  utama,  pada halaman  ini  terdapat  penjelasan  singkat  mengenai  website yang dibuat, info mengenai penyakit kulit pada kucing, menu konsultasi  untuk  pengguna  yang  ingin  mengetahui  penyakit kulit pada hewan peliharaanya yaitu kucing.

## Gambar 5. Halaman info penyakit
Pada gambar 5, merupakan halaman info yang berisi tentang penyakit  yang  dibahas  pada  aplikasi  tersebut,  yaitu  tentang penyakit kulit pada kucing.
Gambar 6. Halaman konsultasi
Pada gambar 6. Merupakan halaman berupa form yang harus diisi  terlebih  dahulu  yaitu  email  dan  nama,  dan  form  berisi pertanyaan-pertanyaan  tentang  gejala  penyakit  kulit  kucing, pengguna  dapat  memilih  gejala  yang  dialami  kucing  sesuai dengan pertanyaan yang telah disediakan.

## Gambar 7. Halaman pilihan gejala
Pada  gambar  7,  merupakan  halaman  pilihan  gejala  yang dipilih oleh pengguna.

## Gambar 8. Halaman hasil diagnosa
Pada  gambar  8,  halaman  diagnosa  menampilkan  hasil diagnosa  sistem,  beserta  nilai  persentase  probabilitas  dari masing-masing  penyakit,  dan  menampilkan  informasi penyebab,  terindeks  menular  ke  manusia  atau  tidak  serta solusi  pengobatan  untuk  setiap  konsultasi  yang  dilakukan pengguna.

## Gambar 9. Halaman login admin
Pada  gambar  9,  dikhususkan  untuk  admin  masuk  kedalam aplikasi.  Admin  mengisi  form  yang  ada  seperti  email  dan password kemudian klik login. Maka sistem akan melakukan validasi  email  dan  password  sesuai  dengan  database  maka sistem akan menampilkan halaman dashboard admin.

## Gambar 10. Halaman data latih
Pada  gambar  10,  digunakan  untuk  melihat  data  latih  pada setiap penyakit.  Pada menu ini admin dapat menambahkan, memperbaharui, dan menghapus data latih.

## Gambar 11. Halaman data record detail engujian
Pada  gambar  11,  adalah  hasil  data  record  dari  pengujian pengguna  yang  dapat  dilihat  oleh  admin  secara  rinci perhitungan  manual  yang  mengukur  keakuratan  untuk menentukan  probabilitas  tertinggi  pada  penyakit  melalui pilihan gejala yang dipilih pengguna.

## D. Pengujian Akurasi
Berdasarkan  hasil  percobaan  dengan  sistem  sebanyak  50 kasus  dan  penulis  telah  membuat  kuisioner  yang  diberikan kepada  dokter  hewan  Rere  dan  Made  Rani  di  MADE  Pets Care Cinere, didapatkan hasil sebagai berikut :
TABEL 8
PENGUJIAN SISTEM DENGAN PAKAR SEBAGIAN No Gejala Sistem Pakar (Refrensi) Hasil 1 G01,G02,G03 RGM RGM S 2 G03,G04,G06,G07, G19 SCS SCS S 3 G04,G14,G15 PYA PYA S 4 G017,G18,G20 KLE KLE S 5 G01,G20 PYA RGM TS 6 G11,G13,G20 FAE FAE S 7 G03,G08,G09 ADS ADS S 8 G04,G06,G14,G2 0 PYA SCS TS 9 G03,G04,G09,G2 0 ADS ADS S 10 G03,G12,G13 FAE FAE S 11 G03,G04,G14,G1 6 PYA PYA S 12 G02,G18,G20 KLE KLE S 13 G08,G17,G18 KLE KLE S 14 G03,G04,G10 ADS ADS S 15 G05,G06,G20 SCS SCS S 16 G04,G11,G12 FAE FAE S 17 G01,G09,G20 RGM RGM S
18 G02,G14,G16 PYA PYA S 19 G15,G19 PYA PYA S 20 G09,G17,G20 KLE KLE S *Keterangan : RGM  = Ringworm SCS = Scabies ADS = Alergi Dermatitis FAE = Feline Acne PYA = Pyodrema KLE = Kutu Lice
S = Sama, TS = Tidak Sama Berdasarkan hasil pengujian akurasi maka didapatkan :
(2)
Dari  50  data  uji  terdapat  45  hasil output yang  sama  dari sistem  dan  pakar[1][8][9].  Berdasarkan  hasil  perhitungan persentase  akurasi  sistem  bahwa  aplikasi  sistem  pakar  untuk diagnosa  penyakit  kulit  pada  kucing  dengan  menggunakan metode  naïve  bayes  memiliki  tingkat  akurasi  atau keberhasilan sebesar 90%.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan oleh  penulis,  terkait  pembuatan  sistem  pakar  untuk  diagnosa penyakit kulit pada kucing menggunakan metode naïve bayes, dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa,  sistem  dapat  memberikan informasi  berupa diagnosa  penyakit kulit kucing berdasarkan penerapan  metode  naïve  bayes  disertai  penyebab  dan  solusi yang akurat.
Dengan adanya sistem pakar yang telah dibuat maka dapat mempermudah  pemilik  atau  pecinta  kucing  dalam mendiagnosa awal penyakit kulit pada kucing sehingga dapat dilakukan pengobatan awal sebelum dibawa ke dokter hewan atau rumah sakit hewan.
Pengujian akurasi sistem yang dilakukan terhadap 50 data uji  menggunakan  kuisioner  yang  diberikan  kepada  dokter hewan MADE Pets Care Cinere menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90%.

## REFRENSI
[1] Heinrich, Nicole A,  Melissa Eisenschenk, Richard G Harvey, and Tim Nuttall.  (2019).  Skin  Diseases  Of  The  Dog  And  Cat  Third  Edition.
America: Taylor & Francis Group.
[2] Proplan  Expert  Veterinary.  Penyakit  Kulit  Yang  Dapat  Menular  ke Manusia. 24 Mei 2019. https://www.proplan.co.id/tips- artikel/kesehatan-kucing/penyakit-kulit-yang-dapat-menular-ke- manusia. [Diakses 3 Desember 2019].
[3] Stephanus  ,  Pieter,    dan  Novita  Candra  Intan  Hasliza.  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Kulit  Pada  Kucing  Dengan  Menggunakan  Metode Naïve Bayes”. Seminar Nasional FST. , vol. 1, no. 1, pp. 338-349, 2018.
[4] Suprayogi  Nugraha,  Achmad  Affan,  Nurul  Hidayat,  dan  Lutfi  Fanani. “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kucing Menggunakan Metode Naïve Bayes  –  Certainty  Factor  Berbasis  Android.” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol.  2, no.  2,  pp.    650-658, 2018.
[5] Widiyawati,  Cerly,  dan  Mohammad  Imron.  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  kulit  Pada  Kucing  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier.” Jurnal Techno.COM ., vol 17, no. 2, pp. 134-144, 2018.
[6] Chazar, Chalifa, Nisa Hanum Harani, dan Andang Kurniawan. “Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Kulit  Pada  Kucing  Menggunakan Metode Naïve Bayes”. Jurnal Teknik Informatika , vol. 11, no. 1, pp. 18- 24, 2019.
[7] Nurajizah, Siti, dan Maulana Saputra. “Sistem Pakar Berbasis Android Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Kucing  Dengan  Metode  Forward Chaining”. Jurnal PILAR Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, pp. 7-14, 2018.
[8] Direktorat Jendral Pertenakan dan Kesehatan Hewan. (2014).  “Manual Penyakit Hewan Mamalia”. Jakarta: Kementrian Pertanian.
[9] Nuttall,  Tim,  Richard  G  Harvey,  Patrick  J  McKeever.  (2017).  Skin Diseases Of The Dog And Cat Second Edition. UK: Manson Publishing.