Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.153 Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 169-176 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## EXPERT SYSTEM DIAGNOSE DISEASES IN GOATS USING THE APPLICATION OF CERTAINTY FACTOR AT THE ASAHAN DISTRICK LIVESTOCK SERVICE
Liza Nattasya M *1 , Dahriansah 2 , Cecep Maulana* 3
1,2,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 lizanattasya08@gmail.com , 2 andrinasution86@yahoo.com , 3 cecep.maulana1977@gmail.com
(Naskah masuk: 08 Februari 2022, Revisi: 18 Februari 2022, diterbitkan: 25 Februari 2022)

## Abstract
Goats are livestock that provides many benefits for humans such as meat, milk, and skin. Goat meat is now also one of the important foodstuffs in meeting people's nutrition and is widely marketed.  Therefore, livestock health is the most important factor in goat farming, with disease in goats it can cause economic losses because it can reduce livestock productivity and can even cause death in goats. However, most of the goat breeders still lack knowledge of disease control in goats plus the ratio of the number of experts is not balanced with the number of breeders which causes limited service facilities for a consultation so that it is increasingly difficult for breeders to  identify  the  type  of  disease  early  on  and  the  solutions  that  will  be  carried  out  next.  To  overcome  these problems, an expert system was built that can assist farmers in diagnosing diseases, prevention and solutions for goats. This study uses the certainty factor method in solving problems that exist in goats. The data used in this study consisted of 8 disease data and 30 symptom data caused by bacteria, viruses and parasites. Each symptom has a CF value given by experts, namely veterinarians. So that a 90% percentage of the level of conformity for the system's accuracy level is obtained based on the validation results between expert manual calculations and system calculations.
Keywords : Certainty factor, diseases goats, expert system.

## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PADA HEWAN TERNAK KAMBING DENGAN PENERAPAN CERTAINTY FACTOR DI DINAS PETERNAKAN KAB ASAHAN

## Abstrak
Kambing  merupakan  hewan  ternak  yang  memberikan  banyak  manfaat  bagi  manusia  seperti  daging,  susu,  dan kulit. Daging kambing saat ini juga menjadi salah satu bahan pangan penting dalam memenuhi gizi masyarakat dan sangat banyak dipasarkan. Maka dari itu, kesehatan ternak menjadi faktor terpenting dalam pembudidayaan ternak  kambing,  dengan  adanya  penyakit  pada  ternak kambing dapat  mengakibatkan kerugian  ekonomi  karena dapat  menurunkan  produktivitas  ternak  bahkan  dapat  menimbulkan  kematian  pada  ternak  kambing.  Namun sebagian  besar  para  peternak  kambing  masih  minim  pengetahuan  terhadap  pengendalian  penyakit  pada  ternak kambing  ditambah  perbandingan  jumlah  para  ahli  tidak  seimbang  dengan  jumlah  peternak  yang  menyebabkan terbatasnya sarana pelayanan untuk konsultasi sehingga para peternak semakin kesulitan untuk mengidentifikasi sejak dini jenis penyakit beserta solusi yang akan dilakukan selanjutnya. Untuk mengatasi permasalah tersebut, maka dibangun sistem pakar yang dapat membantu peternak dalam mendiagnosis penyakit, pencegahan beserta solusi  yang  dilakukan  pada  ternak  kambing.  Penelitian  ini  menggunakan  metode certaity  factor dalam memecahkan masalah yang ada pada hewan ternak kambing. Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 8  data  penyakit  dan  30  data  gejala  yang  disebabkan  oleh  bakteri,  virus  dan  parasit.  Masing-masing  gejala memiliki nilai CF yang diberikan oleh ahli pakar yaitu dokter hewan. Sehingga diperoleh presentase 90% tingkat kesesuaian  untuk  tingkat  akurasi  sistem  berdasarkan  hasil  validasi  antara  perhitungan  manual  pakar  dan perhitungan sistem.
Kata kunci : Certainty factor, Penyakit Kambing, Sistem Pakar.
1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  adalah  program  kecerdasan buatan  yang  menggabungkan knowledge dengan

## 170
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 169-176
inference  engine untuk  dapat  menyelesaikan masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  seorang pakar.  Dengan  sistem  pakar  ini,  masyarakat  awam pun  dapat  menyelesaikan  permasalahannya  atau sekedar  mencari  informasi  berkualitas  yang  hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli [1]. Sistem Pakar  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang, salah  satunya  pada  bidang  kesehatan  yaitu  dalam mendiagnosis  suatu  penyakit  seperti  diagnosis penyakit  pada  hewan  ternak  kambing.  Kambing merupakan  hewan  ternak  yang  banyak  memberikan manfaat bagi manusia. Daging, susu, dan kulit yang berkualitas  bagus  akan  dihasilkan  oleh  kambing yang  sehat  [2].  Daging  kambing  saat  ini  juga menjadi salah satu bahan pangan yang penting untuk mencukupi gizi masyarakat dan sangat mudah untuk dipasarkan.
Kesehatan  hewan  merupakan  faktor  terpenting dalam  produksi  ternak.  Pengendalian  penyakit adalah  upaya  dalam  mengendalikan  penyakit menular  dan  tidak  menular  dengan  menerapkan tindakan pencegahan dan pengobatan yang berkaitan dengan    penyakit  yang  dialami.  Jika  salah  dalam penanganan penyakit akan mengakibatkan meluasnya  penularan  sehingga  dapat  menghambat pertumbuhan  kambing  dan  jika  dibiarkan  dapat membunuh  kambing  [3].  Adapun  penyakit  yang sering  terjadi  pada  hewan  ternak  kambing  yang banyak  dilaporkan  pada  Dinas  Peternakan  dan Kesehatan  Hewan  Kabupaten  Asahan  adalah Scabies, Kembung,  Cacingan, Orf , Pink  eye , Enteritis , Mastitis dan Keracunan.
Sebagian  besar  para  peternak  masih  minim pengetahuan  terhadap  pengendalian  penyakit  pada ternak kambing ditambah perbandingan jumlah para ahli  tidak  seimbang  dengan  jumlah  masyarakat peternak  yang  menyebabkan  terbatasnya  sarana pelayanan  untuk  konsultasi  sehingga  para  peternak semakin  kesulitan untuk  mengidentifikasi  sejak dini jenis penyakit dan solusi pada kambing.
Dari  permasalahan  peternak  tersebut,  penulis bermaksud  membangun  suatu  sistem  pakar  untuk membantu  peternak  dalam  memberikan  informasi untuk  mendiagnosis  penyakit  pada  kambing  sejak dini,  memberikan  solusi  serta  pencegahan  dalam penyakit  tersebut.  Sistem  pakar  yang  baik  harus berdasarkan  pada  metode-metode  tertentu  untuk hasil yang akurat [4]. Metode yang diterapkan dalam sistem  pakar  ini  adalah  metode certainty  factor . Metode Certainty  Factor (CF)  adalah  suatu  metode yang  mendefinisikan  kepastian  terhadap  sebuah fakta  untuk  menggambarkan  tingkat  keyakinan pakar  [5].  Metode  CF  diperoleh  dari  persentase keyakinan terhadap penyakit yang diderita.
Diharapkan  dengan  dibangunnya  sistem  pakar dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor dalam  penelitian  ini,  dapat  menunjukkan  besarnya nilai  kepercayaan  terhadap  suatu  kesimpulan  dalam melakukan diagnosis berdasarkan gejala-gejala yang ada,  sehingga  mempermudah  peternak  dalam
mendiagnosis penyakit kambing berdasarkan pengetahuan tingkat keyakinan seorang pakar.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode kualitatif, dengan teknik pengumpulan 3 data yaitu :

## 2.1. Wawancara (interview)
Teknik  wawancara  adalah  teknik  metode  yang dilakukan  dengan  cara  berinteraksi  secara  langsung dengan  narasumber  [6].  Dalam  penelitian  ini narasumbernya  yaitu  dokter  hewan  Ira  Khubairoh Marpaung  pada  Dinas  Peternakan  dan  Kesehatan Hewan Kabupaten Asahan.

## 2.2. Pengamatan (observasi)
Observasi merupakan salah satu teknik metode yang  dilakukan  dengan  cara  pengumpulan  data melalui  pengamatan  di  lapangan  [7].  Peneliti  terjun langsung  ke  Dinas  Peternakan  dan  Kesehatan Hewan Kabupaten Asahan.

## 2.3. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  sebuah  teknik metode  yang  pengumpulan  datanya  adalah  dengan mendapatkan data yang bersumber dari jurnal, buku, internet  dan  lain  sebagainya  yang  berkaitan  dengan permasalahan yang menjadi objek penelitian [8].

## 2.4. Metode Certainty Factor
Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  metode Certainty  factor (CF)  untuk  menunjukkan  ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan.  Berikut definisi notasi certainty factor yang digunakan untuk melakukan perhitungan [9]. CF [h,e] = MB[h,e] – MD[h,e] Dengan: CF [h,e] = faktor kepastian MB[h,e] = Ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e (0 dan 1) MD[h,e]  =  Ukuran  ketidakpercayaan  terhadap evidence h, jika diberikan evidence e (0 dan 1). Kaidah 2 untuk aturan premis tunggal. CF [H,E] = CF[H] * CF [E] Dimana CF[H] = ukuran kepercayaan pengguna CF[E] = ukuran kepercayaan pakar Dan kaidah untuk kesimpulan yang sama yaitu: CF kombinasi CF[H,E]1= CF [H,E1] + CF [H,E2] * (1- CF [H,E1]) CF kombinasi CF [H,E]old3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1- CF [H,E]old)
Pembuatan  sistem  pakar  ini  menggunakan teknik wawancara pakar dengan meng interpretasikan  “term”  dari  pakar  tersebut,  yang kemudian  dikonversikan  ke  nilai  CF  tertentu.  Nilai CF dapat dilihat pada tabel 1 berikut [10].
Tabel 1. Interpretasi Certainty Factor Certainty Term Nilai CF Pasti tidak -1.0 Hampir pasti tidak -0.8 Kemungkinan besar tidak -0.6 Mungkin tidak -0.4 Tidak tahu -0.2 Sampai 0.2 Mungkin 0.4 Kemungkinan besar 0.6 Hampir pasti 0.8 Pasti 1.0
Certainty  factor menggunakan  suatu  nilai untuk  menyimpulkan  tingkat  kepercayaan  seorang pakar  terhadap  data.  Pada certainty  factor ,  setiap aturan  memiliki  nilai  keyakinan  tersendiri,  bukan hanya  premis  yang  memiliki  nilai  keyakinan  [11]. Pada  penelitian  ini  simulasi  perhitungan certainty factor diberikan  pilihan  jawaban  yang  masing- masing memiliki bobot sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai User Keterangan Nilai User Sangat yakin 1 Yakin 0.8 Cukup yakin 0.6 Sedikit yakin 0.4 Tidak tahu 0.2 Tidak 0

## 2.5. Perangkat Yang Digunakan
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  beberapa perangkat untuk dapat membuat sistem pakar, antara lain yaitu:

## 2.5.1. XAMPP
XAMPP  adalah  perangkat  lunak  gratis, mendukung  banyak  sistem  operasi,  merupakan kumpulan  dari  beberapa  program  [12].  Fungsinya adalah sebagai server yang berdiri sendiri (localhost).

## 2.5.2. PHP
PHP  merupakan  software  open  source  yang disebarkan  serta  dilisensi  secara  gratis  agar  dapat didownload  secara  bebas  dari  situs  resminya  [13]. Berfungsi sebagai bahasa pemprograman.

## 2.5.3. MySQL
MySQL  adalah  sebuah  DBMS  (Database Management  System).  Fungsinya  sebagai  sistem basis  data  dan  Codeignitier  sebagai  media perancangan serta Bootsrap sebagai media pendukung  untuk  merancang situs  web  dan  aplikasi web [14].

## 2.5.4. Chrome
Google  Chrome  adalah  sebuah  peramban  web sumber  terbuka  yang  dikembangkan  oleh  Google [15].  Fungsinya  adalah  untuk  mengakses  berbagai web.

## 2.5.5. Visual Studio Code
Visual  Studio  Code  adalah  text  editor  yang dikembangkan oleh Microsoft untuk Linux, Windows  dan  MacOS  yang  mendukung  program bahasa  PHP  [16].  Visual. Studio. Code termasuk dukungan untuk debugging.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Masalah
Minimnya pengetahuan para peternak kambing dalam  mengidentifikasi  penyakit  pada  kambing sejak  dini,  adanya  keterbatasan  sarana  pelayanan untuk  konsultasi  peternak  kepada  Dinas  Peternakan serta belum adanya sistem dalam diagnosis penyakit pada  kambing  sehingga  membutuhkan  waktu  yang cukup  lama  untuk  melakukan  identifikasi  penyakit pada kambing.

## 3.2. Analisis Data
Dari  hasil  pengumpulan  data  penyakit,  gejala, rule  base  dan  interpretasi  pakar  (dapat  dilihat  pada tabel  3,  tabel  4,  tabel  5  &  6)  yang  didapatkan  dari seorang pakar yaitu dokter hewan, dapat dibuat tabel aturan jenis penyakit pada hewan ternak kambing.
Tabel 3. Data Penyakit Kambing Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Scabies P02 Kembung P03 Cacingan P04 Orf P05 Pink Eye P06 Enteritis P07 Mastitis P08 Keracunan Tabel 4. Gejala Penyakit Kambing Kode Gejala Nama Gejala G01 Keropeng Pada Kulit G02 Bulu Rontok G03 Warna Kulit Kusam dan merahan G04 Kulit Menebal dan Bersisik G05 Nafsu Makan Berkurang G06 Badan Lemah G07 Penurunan Berat Badan G08 Perut Bagian Kiri Membesar G09 Sering Menghentakkan Kaki G10 Menjulurkan Leher Kedepan G11 Tubuh Kaku G12 Susah Buang Air Besar G13 Bulu Kasar dan Kusam G14 Diare G15 Luka Disekitar Daerah Mulut G16 Luka Disekitar Daerah Tidak Berbulu G17 Bengkak Dibagian Mata G18 Mata Selalu Berair G19 Mata Terlihat Kemerah-merahan G20 Selalu Menghindari Sinar Matahari G21 Selaput Lendir Membiru G22 Tidak Tenang/Gelisah G23 Demam G24 Muntah G25 Susu Perah Tampak Encer & Darah G26 Pembengkakan Pada Ambing G27 Ambing Terlihat Merah dan Panas G28 Keluar Busa Dari Mulut

## 172
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 169-176
G29 Frekuensi Pernapasan Lebih Cepat G30 Jatuh Mendadak Tabel 5. Data Rule Gejala P0 1 P0 2 P0 3 P0 4 P0 5 P0 6 P0 7 P0 8 G01 ✓ G02 ✓ G03 ✓ G04 ✓
G05 ✓ ✓ ✓ ✓ G06 ✓ ✓ ✓ G07 ✓ ✓ ✓ G08 ✓ G09 ✓ G10 ✓ G11 ✓ G12
✓ G13 ✓ G14
✓ ✓ G15 ✓ G16 ✓
G17 ✓ G18
✓ G19 ✓ G20 ✓ G21 ✓
G22 ✓ ✓ ✓
G23 ✓ ✓ G24 ✓ ✓ G25
✓ G26 ✓
G27
✓ G28 ✓
G29 ✓ G30 ✓
Tabel 6. Interpretasi Pakar No Kode
Gejala
Gejala Cfpakar 1 G01 Keropeng Pada Kulit 0,5 2 G02 Bulu Rontok 0,6 3 G03 Warna Kulit Kusam dan merahan 0,6 4 G04 Kulit Menebal dan Bersisik 0,5 5 G05 Nafsu Makan Berkurang 0,3 6 G06 Badan Lemah 0,3 7 G07 Penurunan Berat Badan 0,4 8 G08 Perut Bagian Kiri Membesar 0,6 9 G09 Sering Menghentakkan Kaki 0,5 10 G10 Menjulurkan Leher Kedepan 0,5
11
G11 Tubuh Kaku 0,4
12 G12 Susah Buang Air Besar 0,6
13
G13 Bulu Kasar dan Kusam 0,5 14 G14 Diare 0,5 15 G15 Luka Disekitar Daerah Mulut 0,7 16 G16 Luka Disekitar Daerah yang 0,6
Tidak Berbulu 17 G17 Bengkak Dibagian Mata 0,8 18 G18 Mata Selalu Berair 0,6 19 G19 Mata Terlihat Kemerah- merahan 0,5 20 G20 Selalu Menghindari Sinar Matahari 0,5 21 G21 Selaput Lendir Membiru 0,3 22 G22 Tidak Tenang/Gelisah 0,3 23 G23 Demam 0,5 24 G24 Muntah 0,4 25 G25 Susu Perah Tampak Encer & Darah 0,8 26 G26 Pembengkakan Pada Ambing 0,7 27 G27 Ambing Terlihat Merah dan Panas 0,6 28 G28 Keluar Busa Dari Mulut 0,7 29 G29 Frekuensi Pernapasan Lebih Cepat 0,6 30 G30 Jatuh Mendadak 0,3

## 3.3. Perhitungan Certainty Factor
Berikut merupakan contoh perhitungan manual yang  prosesnya  sama  seperti  aplikasi  sistem  pakar ini  bekerja.  Contoh  penyakit  kambing  dengan inputan gejala sebagai berikut:
1. Sistem  Pakar  :  Apakah  kambing  mengalami keropeng pada kulit ? (Cfpakar = 0,5) User : Pasti ya (Cfuser = 1,0)
2. Sistem  Pakar  :  Apakah  kambing  mengalami bulu rontok ? (Cfpakar = 0,6)
User : Mungkin ya (Cfuser = 0,4)
3. Sistem  Pakar  :  Apakah  kambing  mengalami warna  kulit  kusam  &kemerahan?(Cfpakar  = 0,6)
User : Hampir Pasti ya (Cfuser = 0,8)
4. Sistem  Pakar  :  Apakah  kambing  mengalami kulit menebal dan bersisik ? (Cfpakar = 0,5) User : Mungkin ya (Cfuser = 0,4)
5. Sistem  Pakar  :  Apakah  kambing  mengalami nafsu makan berkurang ? (Cfpakar = 0,3) User : Mungkin ya (Cfuser = 0,4)
6. Sistem  Pakar  :  Apakah  kambing  mengalami penurunan berat badan ? (Cfpakar = 0,4)
User : Kemungkinan Besar ya (Cfuser = 0,6) Langkah pertama  menghitung  nilai  CF  dengan mengkalikan CF dari pakar dan CF yang diinputkan oleh user.
CF[H,E]1 = CF[H]*CF[E] =1,0 * 0,5 =0,5 CF[H,E]2 = CF[H]*CF[E] =0,4 * 0,6 =0,24 CF[H,E]3 = CF[H]*CF[E] =0,8 * 0,6 =0,48 CF[H,E]4 = CF[H]*CF[E] =0,4 * 0,5 =0,2 CF[H,E]5 = CF[H]*CF[E]
=0,4 * 0,3
=0,12
CF[H,E]6 = CF[H]*CF[E] =0,6 * 0,4
=0,24 Langkah Kedua Melakukan kombinasi nilai CF dari masing-masing gejala. CF Combine [H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1 – CF[H,E]1) = 0,5 + 0,24 * (1-0,5)
= 0,62 CF Combine [H,E]old,3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3
* (1 - CF[H,E]old)
= 0,62 + 0,48 * (1-0,62)
= 0,8024
CF Combine [H,E]old,4 = CF[H,E]old + CF[H,E]4
* (1 - CF[H,E]old)
= 0,8024 + 0,2 * (1-0,8024)
= 0,8419
CF Combine [H,E]old,5 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1 - CF[H,E]old)
= 0,8419+ 0,12 * (1-0,8419)
= 0,8608
CF Combine [H,E]old,6 = CF[H,E]old + CF[H,E]4
* (1 - CF[H,E]old) = 0,8608+ 0,24 * (1-0,8608)
= 0,8943 Langkah  Ketiga  Setelah  diperoleh  hasil  akhir, maka mengubah nilai hasil akhir keyakinan menjadi presentase keyakinan.
CF = CFold n x 100%
(1)
= 0,8943 * 100% = 89,43% Scabies Jadi  gejala  yang  diinputkan  user  dengan  nilai tersebut  menghasilkan  diagnosis  penyakit  berupa Scabies dengan tingkat keyakinan sebesar 89,43%.

## 3.4. Perancangan Sistem
Dalam perancangan sistem digunakan use case sebagai sebuah kegiatan yang dilakukan oleh sistem biasanya  menanggapi  permintaan  dari  pengguna sistem. Use case
diagram digunakan mendeskripsikan  atau  menggambarkan  sebuah interaksi  antara  satu  atau  lebih  aktor  dengan  sistem informasi  yang  akan  dibuat.  Adapun  use  case diagram yang usulkan dapat dilihat pada gambar 1.

## 4. BAB LAIN

## 4.1. Tampilan Halaman Utama
Pada  tampilan  halaman  utama,  terdapat pemberitahuan  total  gejala,  totatl  penyakit,  total pengetahuan  pakar  beserta  total  admin  pakar. Tampilan halaman utama dapat dilihat pada gambar 2.

## 4.2. Tampilan Halaman Utama Admin Pakar
Pada  tampilan  halaman  utama  admin  pakar, terdapat halaman untuk mengelola data admin pakar,
data  penyakit,  data  gejala  dan  data  pengetahuan. Tampilan  halaman  utama  admin  pakar  dapat  dilihat pada gambar 3.
Validasi
Logout Login Admin Peternak <<Include>> Mengelola admin pakar Input admin pakar edit hapus Mengelola data penyakit edit hapus Input data penyakit Mengelola data gejala Input data gejala edit hapus Mengelola basis pengetahuan pakar Input basis pengetahuan edit hapus Mengelola basis pengetahuan pakar hapus edit Hasil Konsultasi Input data gejala Cetak hasil konsultasi Peternak <<extend>> Gambar 1. Use case Diagram Sistem Pakar Penyakit Kambing
Gambar 2. Tampilan Halaman Utama
Gambar 3. Tampilan Halaman Utama Admin Pakar

## 4.3. Tampilan Halaman Utama
Pada  tampilan  halaman  kelola  admin  pakar, terdapat button untuk mengelola input admin pakar, mengedit  data  admin pakar  beserta  menghapus  data admin pakar. Tampilan halaman kelola admin pakar dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini.

## 4.4. Tampilan Halaman Utama
Pada  tampilan  halaman  data  penyakit,  admin pakar  dapat  mengelola  nama  penyakit,  detail penyakit  serta  saran  yaitu  berupa  solusi  dan
pencegahan  penyakit  kambing.  Tampilan  halaman data penyakit kambing dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 4. Tampilan Halaman Kelola Admin Pakar
Gambar 5. Tampilan Halaman Data Penyakit

## 4.5. Tampilan Halaman Utama
Pada  tampilan  halaman  data  gejala,  admin pakar  dapat  mengelola  nama  gejala  beserta melakukan  input,  edit  dan  hapus  data  gejala  pada penyakit  kambing.  Tampilan  halaman  data  gejala kambing dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini :

## Gambar 6. Tampilan Halaman Data Gejala

## 4.6. Tampilan Halaman Utama
Pada  tampilan  halaman  basis  pengetahuan, admin pakar dapat mengelola besar kepercayaan dan ketidakpercayaan  terhadap  gejala-gejala  yang  ada pada  penyakit  kambing.  Tampilan  halaman  basis pengetahuan  pada  penyakit  kambing  dapat  dilihat pada gambar 7.

## 4.7. Tampilan Halaman Utama
Pada  tampilan  halaman  konsultasi  penyakit, peternak dapat mengisi gejala dengan menginputkan tingkat  keyakinan  peternak  terhadap  gejala  yang
dialami oleh kambing. Tampilan halaman konsultasi penyakit dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 7. Tampilan Halaman Pengetahuan Pakar
Gambar 8. Tampilan Halaman Konsultasi Penyakit

## 4.8. Tampilan Halaman Utama
Pada  tampilan  halaman  hasil  diagnosis,  sistem mengidentifikasi  penyakit  yang  di  input  oleh peternak.  Peternak  juga  dapat  melihat  persentase keyakinan terhadap penyakit beserta saran dan solusi untuk  penyakit  kambing.  Tampilan  halaman  hasil diagnosis dapat dilihat pada gambar 9 berikut ini :
Gambar 9. Tampilan Halaman Hasil Diagnosis

## 4.9. Perhitungan Sistem dengan Perhitungan
Manual
Pengujian perhitungan dilakukan untuk mengetahui  ketepatan  antara  perhitungan  sistem dengan  perhitungan  manual  pada  penyakit  kambing sesuai  dengan  gejala  dan  kondisi  yang  dipilih. Pengujian perhitungan dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Sistem dan Manual No Gejala Kondisi Sistem Manual 1. Keropeng pada kulit Pasti ya 89,43% Scabies 89,43% Scabies
Bulu rontok Mungkin ya Warna kulit kusam dankemerahan Hampir Pasti ya
Kulit menebal dan bersisik Mungkin ya Nafsu makan berkurang Mungkin ya Penurunan berat badan Kemungk inan Besar ya
2. Perut bagian kiri membesar
Pasti ya
90,36%
Kembung 90,36% Kembung Sering menghentakkan kaki Hampir Pasti ya Menjulurkan leher kedepan Hampir Pasti ya Tubuh kaku Kemungk inan Besar ya Tidak tenang/gelisah Mungkin ya 3. Nafsu makan berkurang Mungkin ya 85,91% Cacingan 85,91% Cacingan Badan lemah Mungkin ya Susah buang air besar Hampir Pasti ya Bulu kasar dan kusam Kemungk inan Besar ya Diare Pasti ya 4. Nafsu makan berkurang Kemungk inan Besar ya 90,27% Orf 90,27% Orf Penurunan berat badan Kemungk inan Besar ya Luka disekitar daerah mulut Pasti ya Luka didaerah tidak berbulu Hampir Pasti ya 5. Penurunan berat badan Kemungk inan Besar ya 96,76% Pink Eye 96,76% Pink Eye Bengkak dibagian mata Pasti ya Mata selalu berair Hampir Pasti ya Mata terlihat kemerah- merahan Kemungk inan Besar ya selalu menghindari sinar matahari Hampir Pasti ya 6. Nafsu makan berkurang Mungkin ya 78,69% Enteritis 78,69% Enteritis Badan lemah Kemungk inan Besar ya Diare Pasti ya Tidak tenang/gelisah Kemungk inan Besar ya Muntah Pasti ya 7. Badan lemah Mungkin ya 95,97% Mastitis 95,97% Mastitis Susu perah tampak encer disertai darah Pasti ya Pembengkakan pada ambing Hampir Pasti ya Ambing terlihat kemerahan dan panas Hampir Pasti ya 8. Demam Kemungk inan Besar ya 91,92% Keracuna n 91,92% Keracuna n Muntah Mungkin ya Keluar busa dari mulut Pasti ya Frekuensi pernapasan yang cepat Hampir Pasti ya Jatuh mendadak Mungkin ya

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  terhadap  analisis  masalah Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosis  penyakit  kambing yang  dibangun,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa dengan adanya sistem pakar diagnosis penyakit pada hewan  ternak  kambing  dengan  menggunakan metode certainty  factor ,  dapat  menunjukkan besarnya nilai kepercayaan terhadap suatu kesimpulan dalam melakukan diagnosis berdasarkan gejala-gejala  yang  ada  sehingga  dapat  membantu para  peternak  dalam  mendiagnosis  jenis  penyakit pada  kambing,  pencegahan  yang  dilakukan  beserta dengan  solusi  dianjurkan  oleh  pakar/dokter  hewan. Dapat  menjadi  sarana  konsultasi  para  peternak secara  cepat  dan  tepat  berbasis web di  Dinas Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan  Kabupaten Asahan,  menghemat  waktu dan  biaya  menjadi  lebih efektif  dan  efisien.  Dengan  dibangunnya  sistem pakar  ini  juga  dapat  menambah  wawasan  para peternak  tentang  informasi  penyakit  kambing sehingga  dapat  meningkatkan  produktivitas  ternak pada  kambing.  Diperoleh  presentase  90%  tingkat kesesuaian untuk tingkat akurasi sistem berdasarkan hasil  validasi  antara  perhitungan  manual  pakar  dan perhitungan sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  R.  Fanny,  N.  A.  Hasibuan,  and  E. Buulolo,  “Perancangan  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Asidosis Tubulus Renalis Menggunakan  Metode Certainty  Factor Dengan  Penelusuran  Forward  Chaining,” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 13–16, 2017.
[2] F.  Magfira  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Sistem Pakar  Menggunakan  Metode Certainty Factor untuk  Mengidentifikasi  Penyakit pada Hewan Peliharaan,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 2, pp. 89–96, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i3.68. [3] N. A. Rahmi and G. W. Nurcahyo, “Sistem Pakar dalam
Membandingkan Metode Forward  Chaining  dengan Certainty  Factor untuk  Mengidentifikasi  Jenis  Kulit  Wajah,” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  3,  pp.  257–
176 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 169-176
262, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.75.
[4] Rusdiyanto,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Akibat  Gigitan  Nyamuk  Dengan Metode Bayes Berbasis Web,” vol. 3, no. 1, pp. 30–40, 2018.
[5] Y.  Yunitasari,  A.  Voutama,  and  N. Sulistiyowati, “Perbandingan Metode
Certainty Factor dan Dempster Shafer untuk Sistem  Pakar  Depresi  Pasca  Melahirkan,”
Techno.Com ,  vol.  20,  no.  3,  pp.  362–371, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i3.4905.
[6] F.  Satria,  N.  Chasanah,  and  D.  Iskandar, “Aplikasi Forum Diskusi Himpunan
Mahasiswa  Teknik  Universitas  Jenderal Soedirman  Menggunakan  Laravel,” J.  Tek.
Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–6,  2020,  doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.5.
[7] Suci Arischa, “Analisis Beban Kerja Bidang
Pengelolaan  Sampah  Dinas  Lingkungan Hidup Dan Kebersihan Kota Pekanbaru,” J. Online  Mhs.  Univ.  Riau ,  vol.  6,  no.  Edisi  1 Januari-Juni 2019, pp. 1–15, 2019, [Online]. Available: http://weekly.cnbnews.com/news/article.htm l?no=124000.
[8] Melfianora,  “Penulisan  Karya  Tulis  Ilmiah dengan Studi Literatur,” Open Sci. Framew. , pp. 1–3, 2019.
[9] A.  Sucipto et  al. ,  “Penerapan  Metode Certainty  Factor Pada  Diagnosa  Penyakit Saraf  Tulang  Belakang,” Ilm.  Fifo ,  vol.  X no.2, no. November, pp. 19–20, 2018.
[10] M.  Oktaviansyah,  R.  Tamara,  and  I.  Fitri, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata  Menerapkan  Metode Certainty  Factor dan Forward Chaining,” vol. 6, pp. 645–654, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3542.
[11] A.  Supiandi  and  D.  B.  Chandradimuka, “Sistem Pakar Diagnosa Depresi Mahasiswa Akhir  Dengan  Metode Certainty  Factor Berbasis  Mobile,” J.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1, pp. 102–111, 2018, doi:
10.31311/ji.v5i1.2872.
[12] H.  Riyadli,  A.  Arliyana,  and  F.  E.  Saputra, “Rancang Bangun
Sistem Informasi
Keuangan Berbasis WEB,” J. Sains Komput. dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  98–103,
2020, doi: 10.33084/jsakti.v3i1.1770.
[13] A.  Sahi,  “Aplikasi  Test  Potensi  Akademik Seleksi Saringan Masuk Lp3I Berbasis  Web
Online Menggunakan Framework Codeigniter,” Tematik ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 120–129, 2020, doi: 10.38204/tematik.v7i1.386.
[14] M.  Sitinjak  Daniel  Dido  Jantce  TJ  and  J. Suwita,  “Analisa  Dan  Perancangan  Sistem
Informasi  Administrasi  Kursus  Bahasa
Inggris  Pada  Intensive  English  Course  Di
Ciledug  Tangerang,” Ipsikom ,  vol.  8,  no.  1, 2020.
[15] Mangkunegara, “Landasan Teori,” Landasanteori.Com ,  no.  2012,  p.  72,  2017,
[Online]. Available:
http://www.landasanteori.com/2015/09/peng ertian-kreativitas-definisi-aspek.html.
[16] A.  H.  Hendri  and  Mochammad  Arief Sutisna,  “Article  Desktop  Based  National Police  Commission  Activities  Information System,” J.  CoSciTech  (Computer  Sci.  Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 14–23, 2021, doi: 10.37859/coscitech.v2i1.2393.