Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Hewan Peliharaan Anjing Berbasis Web Menggunakan Metode Forward Chaining
Angelina Romauli Lumbantoruan* 1 , Debi Yandra Niska 2
1 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Medan
Jl. Williem Iskandar Pasar V Medan Estate, Sumatera Utara , Telp : (0616) 613-365 E-mail: * 1 angelbntoruan@gmail.com , 2 debiyandraniska@unimed.ac.id

## Abstrak
Hewan peliharaan termasuk anjing, berperan signifikan dalam kehidupan manusia dan bagian  dari  rumah  tangga  modern.  Kecerdasan  anjing  menjadi  salah  satu  alasan  mengapa hewan  ini  dipelihara,  sebagai  hewan  peliharaan  dan  menjadi  pelindung  rumah  yang  sangat baik.  Dengan  meningkatkan  populasi  anjing,  ada  kebutuhan  besar  untuk  tempat  tinggal  yang layak dan perawatan yang baik bagi mereka. Meskipun banyak pemilik hewan mencari bantuan dari dokter hewan ketika hewan peliharaan mengalami gangguan kesehatan, keterbatan waktu dan  biaya  seringkali  menjadi  kendala.  Seiring  dengan  perkembangan  teknologi,  sistem  pakar menjadi  salah  satu  solusi  yang  menjanjikan  dalam  mendiagnosis  penyakit  pada  hewan peliharaan.  Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode  Forward  Chaining  untuk  penalaran dan  Certainty  Factor  untuk  mengukur  tingkat  kepastian  dalam  diagnosis.  Sistem  diharapkan dapat  membantu  semua  pemilik  hewan  peliharaan,  khususnya  anjing  untuk  mengetahui gangguan  kesehatan  yang  mungkin  terjadi  pada  hewan  peliharaan  mereka.  Selain  itu,  sistem dapat  membantu  para  pakar  dalam  memberikan  diagnosis  awal.  Melalui  pengujian  yang dilakukan, ke- 30 data memiliki kesesuaian yang sama antara hasil pakar dan hasil sistem.
Kata kunci — Sistem Pakar, Penyakit Anjing, Forward Chaining, Certainty Factor

## Abstract
Pets, including dogs, play a crucial role in human life and have become an integral part of  modern  households.  The  intelligence  and  loyalty  of  dogs  are some  of  the  reasons  why  they are kept as pets and valued as excellent protectors of homes. With the increasing population of dogs,  there  is  a  significant  need  for  suitable  living  spaces  and  proper  care  for  the.  Although many  pet  owners  seek  help  form  veterinarians  when  their  pets  experience  health  issues, limitations  in  time  and  expenses  often  become  hindrances.  As  technology  advances,  expert systems  have  emerged  as  promising  solutions  for  diagnosing  diseases  ini  pet  animals.  This research implements the Forward Chaining method for reasoning and the Certainty Factor for measuring the certainty value in the diagnosis process. The system is expected to assit all pet owners, especially those with dogs, ini identifying potential health issues that may arise in their pets.  Additionally,  the  system  can  aid  experts  in  providing  preliminary  diagnoses.  Through testing conducted, it was found that 30 data showed consistent agreement between the expert’s assessments dan the system’s results.
. Keywords— Expert System, Canine Diseases, Forward Chaining, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
esehatan sangat penting bagi semua makhluk hidup karena siapa saja dapat mengalami masalah  kesehatan.  Termasuk  hewan  peliharaan,  yang  didefenisikan  sebagai  hewan yang dirawat dan dipelihara manusia. Anjing merupakan hewan yang dianggap cerdas dan  setia.  Anjing  sering  diperlukan  untuk  membantu  pemilik  nya,  misalnya  untuk  menjaga rumah,  karena  mereka  memiliki  kelebihan  dalam  indra  penglihatan,  penciuman,  dan pendengaran [1]. Berdasarkan survei yang dilakukan oleh Rakuten pada tahun 2021, kucing dan anjing  menjadi  peliharaan  favorit  warga  Asia.  Sebagai  informasi,  Rakuten  melakukan  survei online dengan 97.000 responden dari 12 negara di Asia. Survei ini dilakukan pada Januari 2021 [2].  Menurut  survei World  Animal  Welfare  Asscociation (WSPA)  tahun  2011,  terdapat  total  8 juta  anjing  dalam  statistik  populasi  di  Indonesia.  Perkembangan  populasi  anjing  lima  tahun terakhir  bertambah  sebesar  22%  yang  membuat  Indonesia  menempati  peringkat  ke-9  dari  58 negara [3].
Seiring  dengan  meningkatnya  kecintaan  terhadap  hewan  peliharaan,  ada  kebutuhan besar  seperti  tempat  tinggal  yang  layak  dengan  perawatan  dan  pemeliharaan  yang  baik  untuk hewan  peliharaan  [4].  Anjing  tidak  seperti  hewan  peliharaan  lainnya.  Banyak  hal  yang  perlu diperhatikan,  seperti  makanan,  minuman,  kebersihan,  dan  vaksinasi.  Hal  terutama  berlaku  di tempat hewan peliharaan yang rentan terhadap infeksi [5].
Penyakit  pada  hewan  peliharaan  dapat  menular  ke  hewan  lainnya  bahkan  manusia. Anjing  yang  terkena  penyakit  bisa  sangat  berbahaya  bagi  pemiliknya  bahkan  dapat menyebabkan  kematian.  Beberapa  cara  penyebaran  penyakit  anjing  ke  manusia  yaitu  gigitan atau cakaran,  kontak  langsung  dengan  cairan  tubuh, bahkan  manusia  dapat terinfeksi  penyakit anjing  melalui  kontaminasi  lingkungan  misalnya  tinja  yang  mengandung  parasit.  Salah  satu penyakit  anjing  yang  mematikan  yaitu  rabies.  Indonesia  sendiri  memasukkan  rabies  ke  dalam daftar  Penyakit  Hewan  Menular  Strategis  (PHMS).  Sebanyak  26  provinsi  dari jumlah  total  34 provinsi  di  Indonesia,  masih  berstatus  endemis  [6].  Pada  tahun  2019,  sebanyak  12 kabupaten/kota  di  Sumatera  Utara  yang  terkena  virus  dari  anjing.  Ada  total  8.163  kasus  yang terkena virus dan kematian sampai 13 kasus [7].
Kebanyakan  pemilik  hewan  peliharaan  kurang  mengetahui  bahwa  hewan peliharaannya  sedang  terkena  penyakit  hanya  dengan  melihat  gejala  yang  terjadi  pada  hewan peliharaan mereka [8]. Mereka lebih cenderung mengandalkan dokter hewan peliharaannya jika ada  masalah  kesehatan.  Akan  tetapi,  sering  sekali  pemilik  hewan  mengalami  permasalahan seperti  keterbatasan  waktu  dan  biaya.  Selain  itu,  informasi  yang  diterima  dari  dokter  hewan hanya jika kita datang membawa hewan peliharaan untuk berkonsultasi ke dokter hewan [9].
Berikut  adalah  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  penelitian diagnosis penyakit hewan peliharaan:
1. Septilia,  dkk.  (2023)  dalam  penelitiannya  “Penalaran  Forward  Chaining  dalam Mendiganosa  Penyakit  Pada  Hewan  Peliharaan  Kucing”  menguraikan  bahwa  banyak klinik  hewan  yang  terdapat  di  kota  Bandar  Lampung,  sehingga  pemilik  hewan  yang berada  di  daerah  yang  jauh  dari  kota  mengalami  kesulitan  dalam  membawa  hewan peliharaannya  dan  biaya  konsultasi  cenderung  mahal.  Maka  dibuatlah  sistem  dengan metode penalaran runut maju [10].
2. Niken, dkk (2016) dalam penelitiannya “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Menular Pada Anjing  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer”  menguraikan  bahwa  keberadaan dokter hewan yang terbatas dan tidak selalu ada setiap saat, sehingga dibutuhkan suatu pilihan yang memiliki kemampuan yang serupa dengan seorang dokter. Maka dibuatlah sistem pakar [11].
3. Paulus,  dkk  (2018)  dalam  penelitiannya  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Pada Anjing  Ras  Denfan  Metode  Teorema  Bayes”  menguraikan  bawah  pengetahuan  yang masih  terbatas  dan  keterbatasan  jumlah  dokter  hewan  mengakibatkan  banyak  kasus penyakit  kulit.  Maka  dikembangkan  sistem  pakar  yang  dapat  membantu  dalam mendiagnosa dan mampu memberikan hasil dengan tingkat akurasi 91% [12].

## K
Angelina Romauli Lumbantoruan, dkk., Perancangan Sistem Pakar… 15
Dunia  telah  melihat  dunia  baru  berkat  kemajuan  teknologi.  Para  ahli  didorong  untuk mendukung  pekerjaan  yang  mampu  mengembangkan  komputer  yang  melebihi  kapasitas  kerja manusia.  Salah  satu  nya  ialah    sistem  pakar  [13].  Nantinya,  sistem  ini  diharapkan  dapat membantu  semua  pemilik  hewan  peliharaan  agar  dapat  mengetahui  gangguan  kesehatan  yang terjadi  pada  hewan  peliharaannya.  Sistem  ini  juga  diharapkan  mampu  membantu  pakar  dalam pengoperasiannya untuk memberikan diagnosis awal. Dalam penelitian ini, Forward Chaining berperan  sebagai  metode  berpikir  sedangkan Certainty  Factor berperan  sebagai  pengukur tingkat  keyakinan. Forward  Chaining dan Certainty  Factor memiliki  rumus  yang  sederhana dalam  penyelesaiannya,  mudah  dioahami  dan  dapat  menangani  ketidakpastian  lebih  baik daripada metode pengukur nilai kepastian lainnya seperti metode Dempster Shafer .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Uraian tahapan pada penelitian diuraikan pada sebuah diagram dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
1. Observasi Observasi  merupakan  tahapan  awal  penelitian  di  mana  peneliti  mengamati  dan mencatat informasi tentang masalah apa saja yang ada di tempat penelitian.
2. Pengumpulan Data Untuk  memperoleh data dan informasi yang diperlukan melalui proses wawancara dengan pakar.
3. Perancangan Sistem Tahapan di  mana  peneliti mulai  merancang  kerangka  sistem  yang  akan  digunakan untuk  mendiagnosis  penyakit  hewan  peliharaan  yaitu  dengan  metode Forward Chaining
4. Implementasi Sistem Tahapan  di  mana  peneliti  mulai  menerapakan  sistem  berdasarkan  desain  yang dirancang yang kemudian dapat digunakan atau diuji
5. Pengujian Sistem Dalam  pengujian  sistem,  peneliti  menggunakan  3  metode  yaitu Blackbox  Testing (menguji  fungsionalitas  antarmuka  pengguna), Whitebox  Testing (menguji  struktur internal  dan  logika  program),  dan  Beta  Testing(mendapatkan  umpan  balik  dari pengguna untuk kualitas aplikasi).
6. Kesimpulan Kesimpulan  merupakan  tahap  akhir  di  mana  peneliti  menyimpulkan  hasil  dari penelitian.

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar,  yang  juga  dikenal  sebagai  sistem  berbasis  pengetahuan,  merupakan program komputer yang dirancang untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan pemecahan masalah  dalam  disiplin  ilmu  khusus.  Program-program  ini  dikenal  sebagai  "sistem  pakar"
16  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 13 - 24
karena  menjalankan  fungsi  yang  sama  dan  memiliki  posisi  yang  sama  dengan  para  ahli,  yang membutuhkan pengetahuan dan pengalaman untuk memecahkan  masalah. Biasanya, sistem ini berfungsi sebagai kunci dari sistem pendukung eksekutif atau sistem pendukung keputusan [14]. Gambar 1 merupakan gambaran dasar dari sistem pakar berbasis pengetahuan.
Gambar 2 Konsep dasar sistem pakar
Pengguna memasukkan infromasi atau fakta ke sistem dan menerima tanggapan dalam bentuk pendapat atau konsultasi. Secara internal, sistem terdiri dari 2 bagian utama yaitu dasar pengetahuan  dan  mesin  inferensi  yang  diberada  didalam database dan  membuat  kesimpulan sebagai  jawaban  atas  pertanyaan  pengguna.  Konsep  dasar  yang  melandasi  sistem  pakar  ialah, kepakaran,  pakar,  memindahkan  kepakaran,  aturan,  penarikan  kesimpulan  dan  kemampuan penjelasan [15].

## 2.3. Metode Forward Chaining
Forward  Chaining (Runut  Maju)  adalah  metode  inferensi  yang  menerapkan  aturan kondisi dan aksi. Data digunakan dalam pendekatan ini untuk memilih aturan yang sesuai, yang kemudian  dipraktikkan.  Metode Forward  Chaining (Runut  Maju)  sesuai  digunakan  untuk menangani persoalan pengendalian ( controlling ) dan peramalam ( prognosis ) [1]. Diagram  proses  metode Forward  Chaining dalam  mengatasi  suatu  masalah  dapat  dilihat  pada Gambar 2
Gambar 3 Forward Chaining
Dari  gambar  di  atas  bisa  diketahui  bahwa  ketika  fakta  yang  dipilih  kemudian  sistem mengarah ke  aturan-aturan yang sudah dibangun. Ketika sistem  menemukan aturan itu, sistem akan menampilkan kesimpulan berdasarkan aturan yang ada [16] .

## 2.4. Metode Certainty Factor
Untuk membantu ketidakpastian pemikiran ahli (penalaran yang tidak tepat), Shortliffe dan  Bunchanan  membuat  teori  faktor  keyakinan  pada  tahun  1975.  Seorang  ahli  sering menggunakan  frase  seperti  "kemungkinan  besar"  atau  "hampir  pasti"  saat  menganalisis informasi yang ada. Untuk membantu menggambarkan pendapat para ahli tentang masalah yang dihadapi,  faktor  keyakinan  digunakan  [5].  Persamaan  2.1  merupakan  perhitungan  dalam Certainty Factor [17].
CF[H,e] = CF[E,e] * CF[H,E] CF combine CF[H,E] old,gejala = CF[H,E] old + CF[H,E] gejala * (1-CF[H,E] old ) (1)
CFPersentase = CF combine * 100
Dimana : CF[H,E]
:  Nilai  faktor  keyakinan  hipotesis  yang  didukung  gejala  ( evidence ).  Skala berkisar  antara  -1  dan  1.  Nilai  terendah  mencerminkan  ketidakpercayaan mutlak, sementara nilai tertinggi menunjukkan kepercayaan mutlak.
H : Hipotesis (dugaan) E : Evidence (Fakta/peristiwa) CF[H.e] : Faktor keyakinan hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e. CF[E,e]
: Faktor keyakinan evidence E yang dipengaruhi oleh evidence .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Menetapkan Jenis Penyakit, Gejala, dan Nilai CF Pakar
Tabel 1 berisi mengenai data penyakit, gejala dan nilai CF pakar didapatkan yang diperoleh melalui proses wawancara.
Tabel 1 Data Penyakit,Gejala, dan CF Pakar No Penyakit Kode Gejala CF Pakar 1 Parvovirus (P01) GA01 Demam 0.2 GA02 Muntah 0.8 GA03 Lemas 0.4 GA04 Nafsu makan berkurang 0.4 GA05 Diare disertai darah 1 GA06 Dehidrasi 0.8 GA07 Penurunan berat badan yang drastis 0.4 2 Distemper (P02) GA01 Demam 0.2 GA02 Muntah 0.6 GA03 Lemas 0.4 GA08 Diare 0.8 GA09 Kejang-kejang 1 GA10 Kesulitan bernafas 0.8 GA04 Nafsu makan bekurang 0.4 3 Urolithiasis (P03) GA01 Demam 0.2 GA02 Muntah 0.6 GA03 Lemas 0.4 GA11 Kesulitan buang air kecil 1 GA13 Urine sedikit 0.8 GA12 Urine berdarah 1 4 Demodekosis GA18 Kemerahan 1

## 18  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 13 - 24
No Penyakit Kode Gejala CF Pakar (P04) GA16 Rambut rontok parah 0.8 GA14 Gatal-gatal 0.8 GA15 Kulit kering dan berkerak 1 GA17 Bau Badan 0.6 5 Pyometra (P05) GA01 Demam 0.2 GA02 Muntah 0.4 GA03 Lemas 0.2 GA04 Nafsu makan berkurang 0.4 GA19 Mulut Gembung 1 GA20 Alat reproduksi mengeluarkan cairan 1

## 3.2. Perhitungan Manual
Berikut perhitungan manual sebagai contoh penyakit Parvovirus. Tabel 2 merupakan bobot konsultasi yang akan menjadi pilihan jawaban untuk pengguna pada saat konsultasi. Pada Tabel 3 merupakan hasil jawaban dari pengguna dan akan dikalikan dengan nilai CF Pakar.
Tabel 2 Bobot Konsultasi Tidak 0 Tidak Tahu 0.2 Sedikit yakin 0.4 Cukup yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1 Tabel 3 Perhitungan Nilai CF Kode Gejala CF Pakar CF User (ket) CF(H,E) = CF (user) * CF (pakar) GA01 Demam 0.2 0.8 (Yakin) 0.2 * 0.8 = 0.16 GA02 Muntah 0.8 0.8 (Yakin) 0.8 * 0.8 = 0.64 GA03 Lemas 0.4 1 (Sangat Yakin) 0.4 * 1 = 0.4 GA04 Nafsu makan berkurang 0.4 0.8 (Yakin) 0.4 * 0.8 = 0.32 GA05 Diare disertai darah 1 0.6 (Cukup Yakin) 1 * 0.6 = 0.6 GA06 Dehidrasi 0.8 0.4 (Sedikit Yakin) 0.8 * 0.4 = 0.32 GA07 Penurunan berat badan 0.4 0.6 (Cukup Yakin) 0.4 * 0.6 = 0.24 CF Combine (CF1, CF2) = CF(R1) + CF(R2) * (1 - CF(R1) CF Combine (CF1, CF2) = 0.16 + 0.64 * (1 – 0.16) = 0.16 + 0.5376 = 0.6976 CF old CF Combine (CF old , CF(R3)) = 0.6976 + 0.4 * (1 – 0.6976)
= 0.6976 + 0.12096 = 0.8186 CFold
CF Combine (CF old, CF(R3)) = 0.8186 + 0.32 * (1 – 0.8186) = 0.8186 + 0.05804 = 0.87664 CF old CF Combine (CF old , CF(R3)) = 0.87664 + 0.6 * (1 – 0.87664) = 0.87664 + 0.0740 = 0.95064 CF old CF Combine (CF old , CF(R3)) = 0.95064 + 0.32 * (1 – 0.95064) = 0.95064 + 0.0157 = 0.9663 CF old CF Combine (CF old , CF(R3)) = 0.9663 + 0.64 * (1 – 0.9663) = 0.9663 + 0.0080 = 0.9743 CF old 0,021568 Persentase keyakinan = CFCombine * 100% = 0.9743 * 100% = 97.43% Kesimpulan: Penyakit Parvovirus memiliki tingkat keyakinan sebesar 97.43%

## 3.3. Tampilan Antarmuka Pengguna
Antarmuka  pengguna  merupakan  bagian  dari  perangkat  lunak  yang  memungkinkan interaksi  antara  pengguna  dan  sistem.  Antarmuka  pengguna  merancang  bagaimana  pengguna berkomunikasi  dengan  sistem  dan  bagaimana  sistem  memberikan  informasi  kepada  pengguna. Berikut tampilan antarmuka pengguna pada sistem pakar penelitian ini. Gambar 3 menunjukkan halaman  beranda,  Gambar  4  menunjukkan  halaman  konsultasi,  dan  Gambar  5  menunjukkan halaman hasil diagnosis pada aplikasi.
Gambar 4 Halaman Beranda
Gambar 5 Halaman Konsultasi
Gambar 6 Halaman Hasil Diagnosis
20  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 13 - 24

## 3. 4 Pengujian Blackbox
Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  mengetahui  apakah  sistem  berfungsi  dengan kondisi  yang  diharapkan  atau  tidak.  Pengujian  ini  akan  memperbandingkan  hasil  pengujian dengan  ekspektasi  yang  diinginkan[18].  Jika  hasil  yang  diharapkan  sesuai  dengan  hasil pengujian maka sistem memiliki fungsionalitas yang baik. Tabel 4 menunjukkan hasil pengujian Blackbox yang telah dilakukan.
Tabel 4 Pengujian Blackbox No. Test Case Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Keterangan 1. Login Username dan password dalam  di input dengan  sukses pada  formulir login .  Jika benar  tampilan  beranda  akan ditampilkan [  ] Valid [ ] Invalid 2. Daftar Form daftar  dapat  diisi  oleh user kemudian akan menampilkan halaman beranda. [  ] Valid [ ] Invalid 3. Kelola  Menu Daftar Penyakit Form daftar penyakit berhasil menginput,  mengedit,  dan menghapus data penyakit kemudian data berhasil disimpan. [  ] Valid [ ] Invalid 4. Kelola  Menu Daftar Gejala Form daftar  gejala  berhasil menginput,  mengedit,  dan menghapus data gejala kemudian data berhasil disimpan. [  ] Valid [ ] Invalid 5. Konsultasi/ Diagnosa Pemilihan gejala dapat dilakukan sehingga dapat diproses  untuk  mendiagnosa penyakit [  ] Valid [ ] Invalid 6. Cetak Hasil Diagnosa Dapat  menampilkan  laporan cetak hasil konsultasi/diagnosa [  ] Valid
[ ] Invalid

## 3. 5 Pengujian Beta
Pengujian  beta  melibatkan  satu  atau  lebih  pengguna,  dan  ini  mencakup  penerapan perangkat  lunak  dalam  suatu  lingkungan  yang  tidak  dapat  dikendalikan  oleh  pengembang. Proses  pengujian  beta  terkait  dengan  evaluasi  kesesuaian  aplikasi.  Tabel  5  menunjukkan  hasil pengujian Beta pada sistem.
Tabel 5 Hasil Kuesioner No Pernyataan PENILAIAN Jumlah Responden STS TS N S SS 1 Aplikasi mudah dioperasikan 0 0 1 14 5 20
2 Aplikasi memiliki desain tampilan yang menarik 0 0 6 11 3 20 3 Aplikasi berjalan lancer pada saat pengoperasian 0 0 1 14 5 20 4 Proses pengelolaan data pada saat konsultasi cukup cepat. 0 0 1 16 3 20 5 Aplikasi bermanfaat bagi pengguna 0 0 7 7 6 20 6 Komunikasi  antar  pengguna  dan  aplikasi jelas  dan dimengerti dengan mudah. 0 0 3 9 8 20 7 Aplikasi  membantu  dalam  memberikan  diagnosis awal 0 0 2 17 1 20 8 Aplikasi menyajikan informasi yang lengkap 0 0 4 13 3 20 9 Ketepatan  fungsi  tombol  pada  aplikasi  dengan tujuan yang diinginkan sesuai. 0 0 2 11 7 20 10 Sistem secara keseluruhan baik 0 0 2 15 3 20
Adapun perhitungan untuk setiap kriteria adalah sebagi berikut:
Menghitung Jumlah Skor Dari Total Skor Jumlah skor = T x Pn Keterangan: T : Total responden yang memilih Pn : Pilihan angka skor likert

## Interpretasi Skor Perhitungan
Y = skor tertinggi likert   x   jumlah responden => 5 x 20 = 100 X = skor terendah likert   x   jumlah responden => 1 x 20 = 20 Menghitung Nilai Persentase:
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 % = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑦 . 100
Contoh: Aplikasi mudah dioperasikan.
a. Total skor bagi individu yang memberi tanggapan SS = 5 x 5 = 25 b. Total skor bagi individu yang memberi tanggapan S = 14 x 4 = 56 c. Total skor bagi individu yang memberi tanggapan N = 1 x 3 = 3 d. Total skor bagi individu yang memberi tanggapan TS = 0 x 2 = 0 e. Total skor bagi individu yang memberi tanggapan STS = 0 x 1 = 0 Jumlah total skor yang dihasilkan pernyataan 1 = 84 Hasil Indeks Pernyataan 1 = 84/100 x 100% = 84%
Setelah melakukan perhitungan indeks, didapatkan kriteria interpretasi skor berdasarkan interval (jarak). Interval (jarak)= 100/jarak skor ( likert ).
Maka 100/5 = 20. Dengan demikian, hasil intervalnya sebesar 20% (Ini adalah interval jarak dari jarak terendah 0% hingga tertinggi 100%). Berikut adalah interpretasi skornya berdasarkan interval (jarak).
a. Jarak 0%   - 19,99%  = Sangat Tidak Setuju
b. Jarak 20% - 39,99%  = Tidak Setuju
c. Jarak 40% - 59,99%  = Netral
d. Jarak 60% - 79,99%  = Setuju
22  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 13 - 24
e. Jarak 80% - 100% = Sangat Setuju
Tabel 6 merupakan hasil kriteria aplikasi yang didapat dari kuesioner yang dibagikan.
Tabel 6 Hasil Kriteria Pernyataan Hasil Indeks Kriteria Interpretasi 1 84% Sangat Setuju 2 77% Setuju 3 84% Sangat Setuju 4 82% Sangat Setuju 5 79% Setuju 6 85% Sangat Setuju 7 79% Setuju 8 79% Setuju 9 85% Sangat Setuju 10 81% Sangat Setuju Rata-rata 81,5% SANGAT SETUJU

## 3.6. Evaluasi Sistem
Pada evaluasi sistem, dilakukan perbandingan antara hasil diagnosis pakar dengan hasil diagnosis  yang  dilakukan  sistem.  Data  diperoleh  dari rekam  medis  yang  diberikan  oleh  pakar. Tabel 7 menunjukkan hasil evaluasi sistem yang telah dilakukan.
Tabel 7 Kesesuaian Pakar dengan Sistem Nama Gejala Hasil Pakar Hasil Sistem Keterangan Linda (Xiao Hei) GA01, GA02, GA03, GA04, GA05 Parvovirus Parvovirus Sesuai Syarina (Leo) GA02, GA09, GA10 Distemper Distemper Sesuai Renta (Chiko) GA02, GA11, GA12 Urolithiasis Urolithiasis Sesuai Binsoner (Kirana)  GA14, GA15, GA16, 6A18 Demodekosis  Demodekosis  Sesuai Putri (Livy) GA02, GA19, GA20 Pyometra Pyometra Sesuai Widdy (Coco) GA02, GA03 GA05,GA06 Parvovirus Parvovirus Sesuai Lili (Mini) GA01, GA02, GA08, GA09 Distemper Distemper Sesuai Rijon (Binggo) GA14, GA15, GA18 Demodekosis  Demodekosis  Sesuai Grace (Oslo) GA14, GA15, GA17 Demodekosis  Demodekosis  Sesuai Putu (Milo) GA01. GA02, GA03, GA19, GA20 Pyometra Pyometra Sesuai Henny (Alegra) GA02, GA11, GA12, GA13 Urolithiasis Urolithiasis Sesuai Hartono (Molly) GA02, GA03, GA09 Pyometra Pyometra Sesuai Juliaty (Molly) GA01, GA02, GA04, GA05 Parvovirus Parvovirus Sesuai Ahui (Liku) GA14, GA16, GA17 Demodekosis  Demodekosis  Sesuai Hardy (Keyla) GA01, GA02, GA03, GA04, GA05, GA06, GA07 Parvovirus Parvovirus Sesuai David (Belo) GA01, GA02, GA03, GA012, GA013 Urolithiasis Urolithiasis Sesuai Nicholas (Nino) GA01, GA02, GA04, GA05 Parvovirus Parvovirus Sesuai Sisilia (Cece) GA04, GA08, GA09, GA10 Distemper Distemper Sesuai Michelle (Nemo) GA01, GA02, GA03, GA04, GA19,GA20 Pyometra Pyometra Sesuai Lewis (Noodle) GA14, GA15, GA16, GA17, GA18 Demodekosis  Demodekosis  Sesuai Hasnah  (Dino) GA01, GA02, GA05 Parvovirus Parvovirus Sesuai Salsabila (Limun)  GA14, GA15, GA17 Demodekosis  Demodekosis  Sesuai
Albar (Asep) GA02. GA03, GA04, GA05 Parvovirus Parvovirus Sesuai Desi (Ozil) GA03. GA09, GA10 Distermper Distemper Sesuai Rika (Cici) GA02, GA03, GA04, GA07 Parvovirus Parvovirus Sesuai Gina (Bolo) GA01, GA02, GA04, GA07 Parvovirus Parvovirus Sesuai Antoni (Tobi) GA02, GA03, GA13 Urolithiosis Urolithiosis Sesuai Sortalina (Akai) GA15, GA16, GA18 Demodekosis  Demodekosis  Sesuai Sally (Lion) GA02, GA03, GA04, GA05 Parvovirus Parvovirus Sesuai Cece (Pury) GA03, GA08, GA09, GA10 Distemper Distemper Sesuai 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  pakar  untuk  diagnosis  penyakit  hewan  peliharaan anjing, beberapa kesimpulan dapat ditarik sebagai berikut.
1. Penelitian  ini  telah  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  dapat  digunakan  sebagai  alat pendukung  dalam  mendiagnosis  penyakit  hewan  peliharaan  anjing.  Namun,  perlu  untuk diingat  bahwa  sistem  pakar  ini  tidak  menggantikan  peran  seorang  pakar  hewan  yang berpengalaman. Sistem pakar adalah alat yang dapat membantu dalam proses diagnosis.
2. Pengujian  yang  dilakukan dengan  30 data  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  ini  memiliki tingkat kesesuaian yang baik dengan hasil penilaian pakar. Ini menunjukkan bahwa sistem memiliki  potensi  untuk  menjadi  alat  bantu  dalam  proses  diagnosa  penyakit  pada  hewan peliharaan anjing.
3. Hasil pengujian Black box dan White Box sesuai dengan harapan, di mana sistem berjalan dengan  baik.  Dan  hasil  pengujian Beta  Testing diperoleh  nilai  sebesar  81,5%  dimana menunjukkan aplikasi sangat baik.

## 5. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilaksanakan,  penulis  merekomendasikan  beberapa saran  untuk  penyempurnaan  dan  peningkatan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  pada  hewan peliharaan anjing yaitu:
1. Peningkatakan  antarmuka  pengguna  agar  lebih  interaktif  karena  dapat  meningkatkan penerimaan dan penggunaan sistem oleh pakar maupun pasien.
2. Hasil  diagnosis  atau  konsultasi  dapat  memberikan  rekomendasi  dan  solusi  yang  lebih personal untuk setiap pengguna (pasien)
3. Untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  meningkatkan  jumlah  responden  (sampel) guna memperoleh hasil yang lebih optimal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberi dukungan materi terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  A.  Muttaqin,  “Aplikasi  Diagnosa  Penyakit  Anjing  Berbasis  Web  Menggunakan Metode Certainty Factor,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 372–379, 2019.
[2] S. Sadya, “Anjing dan Kucing Jadi Peliharaan Favorit Warga Asia,” DataIndonesia.id , 2022.
[3] Mutammimah, “Pet Care Centre di Kota Malang,” pp. 1–25, 2019.
[4] S. Fitriana and Y. M. Kristania, “Perancangan Sistem Informasi Klinik Hewan Berbasis Android,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 2, pp. 112–122, 2021.
[5] N.  I.  Kurniati,  H.  Mubarok,  and  D.  Fauziah,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Penyakit  Hewan  Peliharaan   Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” J.  Tek.  Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1–16, 2018.
[6] M. L. Soetanto, O. Wismandanu, and I. Afriandi, “Faktor-faktor yang Mempengaruhi Praktik Vaksinasi Rabies pada Anjing di Kecamatan Cililin Kabupaten Bandung Barat dengan Pendekatan Health Belief Model,” Media Penelit. dan Pengemb. Kesehat. , vol. 31, no. 3, pp. 233–244, 2021.
[7] T. P. Maysari and S. Nurusholih, “Perancangan Kampanye Sosial Bebas Daging Anjing Untuk Toba Animal Friends Dog Meat Free Social Campaign Design For Toba Animal Friends,” vol. 10, no. 2, pp. 2076–2090, 2023.
[8] F. Z. Ramadhan, G. Aditya, P. D. Y. Nainggolan, and F. D. Adhinata, “Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  pada  Hewan  Kucing  Berbasis  Web,” J.  Komtika  (Komputasi  dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 122–131, 2021.
[9] K. S. Limanuel, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Anjing Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor,” J. Infra , 2022.
[10] S.  Arfida,  H.  Wibowo,  K.  Artaye,  and  D.  Sopiawati,  “Penalaran  Forward  Chaining dalam Mendiagnosa Penyakit Pada Hewan Pelihara Kucing,” J. Jupiter , vol. 15, no. 1, pp. 586–596, 2023.
[11] N. C. Ningrum, H. Anra, and H. Nasution, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Miningitis dengan  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” Sist.  Pakar  Diagnosa  Penyakit Menular Pada Anjing Menggunakan Metod. Dempster Shafer , vol. 1, no. 1, pp. 95–99, 2016.
[12] P. H. Kristyanto and O. Suria, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Anjing Ras Dengan  Metode  Teorema  Bayes  Expert  System  for  Diagnosting  Dog  Skin  Diseases Using Bayes Method,” Multimed. Artif. Intell. , vol. 2, no. 2, pp. 11–20, 2018.
[13] Z.  Indra,  “Pengembangan  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  TBC  Di  Masa Pandemi  Dengan  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Di  Puskesmas  Medan Johor,” Karismatika , vol. 8, 2022.
[14] B.  H.  Hayadi, Sistem  Pakar  Penyelesaian  Kasus  Menentukan  Minat  Baca, Kecenderungan  dan  Karakter  Siswa  dengan  Metode  Forward  Chaining .  Yogyakarta: Penerbit Deepublish, 2018.
[15] Y. I. Panessai, Arsitektur Sistem Pakar . Batam: Lamintang, 2021.
[16] H.  W.  Putra,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ginjal  Dengan  Metoda  Forward Chaining,” J. Sains dan Inform. , vol. 5, no. 1, p. 7, 2019.
[17] K.  Aryasa,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Agribisnis  Menggunakan Metode Certainty Factor,” vol. 7, no. 1, pp. 54–67, 2018.
[18] A.    Rini    and    H.    Aprianto,    “Geographic    Information    System    of    Health    Service Place  in Palembang,”  in Journal  of  Physics:  Conference  Series,  2019,  vol.  1167, no.  1:  IOP Publishing, p. 012065.