## SISTEM PAKAR PENYAKIT KUDA DENGAN METODA CERTAINTY FACTOR
Ratih Purwasih 1) , Suci Wahyuni 2)
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Email: 1 ratihpurwasih@upiyptk.ac.id , 2 suci_wahyuni@upiyptk.ac.id

## Abstract
Expert system was built to provide information to users about horse diseases that are rarely known by the general public. The lack of places to consult is one of the reasons for the creation of an expert system.  This  system  is  made  using  certainty  factor  method.  This  method  provides  a  certainty regarding  the  diagnosis  of  horses  in  accordance  with  the  conditions  conveyed  by  experts.  The conclusion obtained by the user regarding this horse disease is given in the form of a percentage of the horse's confidence experiencing the intended condition.
Keywords: Expert System, Horse, Horse Disease, Certainty Factor

## Abstrak
Sistem pakar ini dibangun untuk memberikan informasi kepada pengguna mengenai penyakit kuda yang  jarang  diketahui  oleh  masyarakat  umum.  Minimnya  tempat  untuk  berkonsultasi  merupakan salah satu alasan terciptanya sistem pakar. Sistem ini dibuat dengan menggunakan metode certainty factor.  Metode  ini  memberikan  nilai  kepastian  mengenai  diagnosa  terhadap  kuda  sesuai  dengan kondisi yang disampaikan oleh pakar. Kesimpulan yang didapatkan user mengenai penyakit kuda ini diberikan berupa persentase keyakinan kuda tersebut mengalami kondisi yang dimaksudkan .
Kata Kunci : Sistem Pakar, Kuda, Penyakit Kuda , Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Kuda  berkembang  di  Indonesia  sesuai dengan  kebudayaan  dan  pengalaman.  Kuda- kuda  yang  handal  dalam  berpacu,  cerdas, patuh,  setia,  dan  tangkas,  harus  disertai dengan  usaha-usaha  seleksi  dan  pengaturan pembiakan serta manajemen yang baik dalam rangka  meningkatkan  kuda,  terutama  kuda pacu khas indonesia yang  disebut Kuda Pacu Indonesia (KPI) diharapkan dapat menghasilkan  kuda  idaman  yang  sesuai dengan kondisi di Indonesia (Rahmi, 2019).
Ternak kuda  mempunyai potensi destinasi wisata seperti kegiatan olahraga dan rekreasi, juga mempunyai potensi cukup besar sebagai salah  satu  sumber  makanan.  Potensi  tersebut dapat  dilihat  dari  populasi  ternak,  produksi daging, serta susu yang dihasilkan (Turangan, 2017).    Ternak  kuda  dapat  menjadi  alternatif penyedia  daging  dan  mempunyai  potensi yang  cukup  besar  sebagai  salah  satu  sumber pangan  yang  mempunyai  kandungan  protein yang  sangat  tinggi  (Iqbal,  2017).  Kuda  juga menghasilkan susu yang mengandung
senyawa  antimikroba  alami  (menghambat pertumbuhan  atau  membunuh  bakteri),  oleh karena  itu  perlu  dilakukan  peningkatan produktivitas ternak kuda (Suek, 2017).
Populasi  kuda  di  Indonesia  menurun disebabkan karena penyakit. Kuda yang tidak terawat  dengan  baik  sangat  rentan  terhadap serangan  berbagai  penyakit  (Wibawa,  2019). Pengobatan penyakit cenderung membutuhkan lebih banyak tenaga,waktu dan biaya,  sehingga  diperlukan  campur  tangan dari tenaga ahli.
Salah satu faktor yang dapat meningkatkan produktivitas ternak adalah masalah kesehatan  hewan  dan  pengendalian  penyakit ternak.  Oleh  karena  itu  status  dan  kondisi kesehatan hewan harusnya dapat dikendalikan (Kurniadi,  2017).  Banyak  kendala  yang dihadapi  oleh  para  peternak  kuda,  salah satunya  adalah  masalah  penyakit  pada  kuda. Serangan penyakit pada kuda dapat merugikan peternak karena dapat menurunkan berat badan ternak serta menurunkan  produksi  susu  (Murwani,  2017). Munculnya beberapa wabah yang
menyebabkan kuda tersebut sakit
mengakibatkan  bingung  dan  paniknya  si pemilik,  sehingga  untuk  menjumpai  dokter hewan juga membutuhkan waktu yang cukup lama  dan  sipemilik  tetap  menerka-nerka mengenai kondisi kuda tersebut.
Beranjak  dari  kasus  tersebut  maka diciptakan  sebuah  sistem  yang  mampu membantu  masyarakat  dalam  mendapatkan informasi  mengenai  kondisi  kuda,  informasi yang  diberikan  berupa  solusi  sehingga mampu  memberikan  pertolongan  pertama pada  kuda  tersebut.  Sistem  ini  dibangun dengan menggunakan metoda certainty factor yang  bertujuan  untuk  memberikan  tingkat kepastian  kondisi  kuda  tersebut.  Sistem dibangun akan memberikan
tingkat persentase  keyakinan  kepada  pemilik  kuda mengenai kondisi kuda tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Berdasarkan  siklus  penelitian  mengenai kuda  ini,  metode  penelitian  yang  dibangun adalah  menggunakan  metode researh  dan development yang  memberikan  hasil  akhir berupa  aplikasi  yang  menyediakan  informasi kepada  pengguna  sistem  mengenai  kuda  dan penyakit  kuda.  Kerangka  kerja  penelitian sebagai berikut:

## Gambar 1.  Kerangka Penelitian
Tahapan  dalam  penelitian  tersebut adalah sebagai berikut:
a. Pengumpulan data
Bertujuan  untuk  mendapatkan  data mentah  dari  beberapa  ahli  untuk dijadikan  acuan  dalam  pembuatan sistem.
b. Study Literatur
Memcari referensi yang berguna untuk penegas  konklusi  yang  diberikan  oleh sistem tersebut. c. Pengumpulan pengetahuan Menyadurkan informasi yang disampaikan oleh pakar untuk diciptakan  sebuah  rule  sesuai  dengan ketentuan pakar tersebut. d. Perancangan Membangun sistem yang akan diciptakan  berdasarkan  pengetahuan dari  pakar,  merancang  rule  dan menghasilkan sebuah program baru.
e. Pengujian Aktifitas  ujicoba  program  hingga  bisa di berikan secara mutlak kepada user.
f. Penerapan Implementasi  program  yang  telah dirancang  hingga  bisa  digunakan  oleh user.

## 3. SISTEM PAKAR
Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia ke  dalam  komputer  agar  komputer  dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakukan  oleh  para  pakar  (Yenila,  2017). Sistem pakar yang baik dirancang untuk dapat menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu dengan  meniru  prinsip  kerja  dari  para  pakar (Sihotang, 2018). Sistem ini membantu orang awam  dalam  menyelesaikan  masalah  yang cukup  rumit  yang  hanya  dapat  diselesaikan dengan bantuan para pakar (Wiyandra, 2017).
3.1 Inference Engine Metode certainty  factor digunakan  ketika menghadapi  suatu  masalah  yang  jawabannya tidak  pasti  (Nasution,  2017).  Ketidakpastian ini  bisa  merupakan  probabilitas. Certainty factor menunjukkan ukuran kepastian terhadap  suatu  fakta  atau  aturan  (Utomo, 2016).
CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e]...(1)
Keterangan : CF[h,e] = Faktor kepastian
MB[h,e]  = Measure  of  belief ,  ukuran kepercayaan  atau  tingkat  keyakinan  terhadap hipotesis  (h),  jika  diberikan  evidence  (e) antara 0 dan 1. MD[h,e] = Measure of disbelief , ukuranketidakpercayaan atau tingkat
keyakinan  terhadap hipotesis (h),  jika diberikan evidence (e) antara 0 dan 1.
Adapun  beberapa  kombinasi certainty  factor terhadap premis tertentu (Sibagariang, 2016)
1. Certainty factor dengan satu premis
CF[h,e] = CF[e] * CF[rule]= CF[user] * CF[pakar]...(2)
2. Certainty factor dengan lebih dari satu premis CF[A ˄ B] = Min(CF[a],CF[b]) *
CF[rule] ...(3)
CF[A ˅ B] = Max(CF[a],CF[b]) *
CF[rule] ...(4) 3. Certainty factor dengan kesimpulan yang serupa CF gabungan [CF1, CF2] = CF1 + CF2 *
(1 – CF1) ...(5)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisa
Penerapan    metode Certainty  Factor memerlukan  beberapa  variabel,  yaitu  bobot nilai yang diberikan oleh pengguna dan pakar pada  setiap  gejala,  skala  nilai  yang  diberikan yaitu  antara  0-1,  aturan  dari  gejala-gejala yang  menunjukkan  gangguan  (Murwani, 2017).
Akuisisi  pengetahuan  berdasarkan  asumsi dari pakar dan penerapan dari certainty factor maka range untuk  memberikan  bobot  nilai adalah 0-1, begitupula dengan nilai keyakinan yang  dapat  diberikan  oleh  pengguna.  Berikut adalah  gejala-gejala  penyakit  kuda  menurut beberapa  pakar  yang  ahli  dibidang medic veteriner yang  dirangkum  berdasarkan  tabel berikut beserta nilai bobot dari pakar tersebut, jenis-jenis penyakit pada kuda.
Berikut ini merupakan data penyakit kuda yang  umum  terjadi  menurut  beberapa  orang pakar yang merupakan dokter hewan.

## Tabel 1. Data Penyakit
No. Kode Nama Penyakit 1. P01 Equine Influenza 2. P02 Kolik 3. P03 Tetanus 4. P04 Ascarid 5. P05 Diare
Untuk  merancang  sistem  pakar  dengan menggunakan metode certainty factor membutuhkan nilai bobot dari pakar
berdasarkan  gejala  yang  diberikan  dan disesuai  dengan  rule  yang  sudah  dirancang. Seperti pada tabel berikut:
Tabel 2. Tabel Gejala dan Bobot Kode Gejala Nama Gejala Nilai Bobot Pakar G001 Kondisi tubuh menurun 0.2 G002 Kehilangan nafsu makan 0.5 G003 Batuk 0.8 G004 Mengeluarkan sengau 0.9 G005 Suhu tubuh ≥40°C 0.8 G006 Mata dan hidung berair 0.7 G007 Stress 0.2 G008 Pernapasan cepat 0.7 G009 Kesakitan 0.6 G010 Bergerak terus menerus 0.5 G011 Berkeringat 0.6 G012 Berguling-guling karena terbelitnya usus 0.7 G013 Kejang otot dan kaku 0.8 G014 Bekas luka 0.1 G015 Mudah lelah dan lemah 0.4 G016 Bulu kasar 0.6 G017 Sering terjadi gangguan pencernaan 0.7 G018 Feses encer 0.9 G019 Pinggul berlumuran kotoran 0.7 G020 Kehilangan selera makan 0.7 G021 Batuk 0.6 G022 Bibir menggulung 0.5 G023 Sulit bergerak 0.9 G024 Kelopak mata ketiga mulai menonjol 0.8 G025 Ekor sering menjulur lurus 0.7 G026 Kuda terlihat cemas 0.5 G027 Kuda berkeringat 0.9
Berikut  merupakan  tabel  salah  satu  rule yang  ada  dalam  sistem  pakar ginekology berdasarkan  kondisi  yang  dialami  oleh  kuda tersebut
Tabel 3. Tabel Rule No Rule 1 IF G015 AND G016 AND G017 THEN P04
2 IF G013 AND G023 AND G002 AND G024
AND  G025  AND  G026  AND  G027  THEN
TETANUS
Dst
Berdasarkan metode certainty factor membutuhkan  nilai  atau  value  yang  akan diiberikan  kepada  sebuah  sistem  untuk
menentukan  hasil  konsultasi  yang  akan didapatkan. Value atau  bobot  tersebut mempertegas informasi yang diberikan
kepada user.
Tabel 4. Bobot Certainty Factor No Keterangan Nilai User 1 Tidak 0 2 Tidak Tahu 0.2 3 Sedikit Yakin 0.4 4 Cukup Yakin 0.6 5 Yakin 0.8 6 Sangat Yakin 1
Dari  kasus  tersebut  analisa  dan  logika sistem  berupa  pembahasan  diperlukan  untuk mengetahui hasil dari penelitian. Langkah yang digunakan metode
Certainty  Factor dalam  memproses  gejala- gejala  berdasarkan  diagnosa  penyakit  kuda menggunakan  metode certainty  factor untuk kaidah dengan premis/gejala tunggal.
Formula  dasar  digunakan  apabila  belum  ada nilai CF untuk setiap gejala yang memberikan diagnosa.  Untuk  mendapatkan  nilai  CF penguna  dapat  memilih  dari  27  gejala  yang ada  dan  member  nilai  bobot  yang  sesuai dengan  gejala  yang  dialami  oleh  pengguna. Selanjutnya  bobot  nilai  yang  diberikan pengguna  akan  dikalikan  dengan  bobot  nilai yang diberikan oleh pakar.
Contoh  proses  memperoleh  nilai  CF dengan  menggunakan  tabel  rule,  nilai  bobot pengguna dan nilai bobot pakar:

## Tabel 5. Tabel Rule (Aturan)
No Rule 1 IF  G015  AND  G016  AND  G017  THEN P04 Dst
Berdasarkan rule yang  tercipta  dari  hasil konsultasi  dengan  pengguna  pada  tabel  5, dilanjutkan dengan persentase kuda mengalami  kondisi  tersebut. Persentase yang diberikan  dalam  bentuk  angka  desimal  yang merupakan  bobot  tersebut  adalah  hasil  yang diberikan  oleh user sesuai  dengan  kondisi yang dialami yang mengacu pada tabel 4.
Tabel 6. Nilai Bobot Pengguna
Kode Gejala Nama Gejala Nilai Bobot Pakar G015 Mudah lelah dan lemah 0.7 G016 Bulu kasar 0.4
G017 Sering terjadi gangguan pencernaan 0.4 Tabel 7. Nilai Bobot Pakar Kode Gejala Nilai Bobot G015 Mudah lelah dan lemah 0.4 G016 Bulu kasar 0.6 G017 Sering terjadi gangguan pencernaan 0.7 CFgejala1 = CF(user)*CF(pakar) = 0.7*0.4 = 0.28 CFgejala2 = CF(user)*CF(pakar) = 0.4*0.6 = 0.24 CFgejala3 = CF(user)*CF(pakar) = 0.4*0.7
= 0.28
Karena  terdapat  lebih  dari  satu  gejala,  maka untuk  menentukan  CF  selanjutnya  digunakan persamaan berikut :
CFcombine1(CFgejala1,CFgejala2)= CFgejala1+CFgejala2*(1-CFgejala1) = 0.28+0.24 * (1-0.28) CFold1 = 0.4528 CFcombine2(CFold1,CFgejala3)= CFold1+ CFgejala3*(1- CFold1) = 0.4528+0.28 * (1-0.4528) CFold2 = 0.606016 Keterangan:  CFold  terakhir  merupakan  CF Diagnosa  penyakit  kuda,  berdasarkan  hasil perhitungan  CF  di  atas,  maka  CF  Diagnosa penyakit  kuda  adalah  0.606016.  Selanjutnya hitung persentase keyakinan terhadap penyakit dengan persamaan. Persentase = CFpenyakit* 100 = 0.606016*100
= 60.6016%
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  maka keterangan  tingkat  keyakinan  berdasarkan tabel  interpretasi  dari  pakar  dan  persentase akhir adalah YAKIN, sesuai dengan rule yang sudah  diberikan.  Hingga  konklusi  pun  dapat diberikan kepada user.

## 4.2 Hasil
Langkah  awal  penggunaan  sistem, user akan  diarahkan  langsung  pada  tampilan  awal sebagai  pengenalan  sistem  atau  pemberian
informasi  mengenai  kuda  dan  penyakit  kuda terlebih  dahulu  sesuai  dengan  tampilan berikut:
Gambar 2. Layout awal sistem
Apabila user tidak  memiliki  hak  akses kedalam sistem, user bisa melakukan registrasi  terlebih  dahulu  dengan  mengklik link  yang  ada  dalam  sistem  tersebut.  Setelah registrasi sistem akan mengarahkan user pada tampilan berikut
Gambar 3. Sistem Pakar
Tampilan  berikut  merupakan  aktifitas konsultasi  yang  dilakukan  oleh user / pemilik kuda dengan cara klik konsultasi, maka  akan  langsung  diarahkan  kepada layout  aktifitas  konsultasi. User akan diminta untuk menjawab pertanyaan yang dibuatkan sesuai dengan kondisi kuda saat itu.  Dan user juga  harus  memberikan persentaese  keyakinan  terhadap  kondisi tersebut.
Gambar 4. Konsultasi
Setelah konsultasi pertama, sistem meminta user  menjawab  pertanyaan  dengan  jelas mengenai kondisi kuda, Apabila user menjawab pertanyaan tersebut dengan menklik check  button disamping  maka user akan  diarahkan  pada  pertanyaan  selanjutnya yang merupakan gambaran keyakinan/persentase kemungkinan kuda mengalami  kondisi  tersebut.  Dari  beberapa pertanyaan yang diajukan maka akan didapatkan beberapa konklusi sebagai berikut:
Gambar 5. Konklusi

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya, dapat  diambil  kesimpulan  dari  penelitian  dan pembuatan  sistem  pakar  dianosa  penyakit kuda.  Dalam  upaya  membantu  para  pecinta kuda  untuk  memberikan  bantuan  pertama terhadap  kondisi  kuda,  aplikasi  sistem  pakar
ini  dapat  menjadi  alternatif  pemecahan masalah, diantaranya:
a. Sistem pakar dibuat agar membantu para pecinta kuda dalam
mendapatkan informasi tentang kuda  dan  tidak  diharuskan  untuk berkonsultasi  langsung  dengan  para pakar.
b. Metode Certanty  Factor mampu memberikan informasi sebagai diagnosa awal penyakit kuda
berdasarkan gejala-gejala yang diberikan. Berdasarkan hasil perhitungan, maka keterangan tingkat keyakinan berdasarkan tabel interpretasi dari pakar dan persentase  akhir  sebesar  60,60% adalah cukup  yakin ,  metode  ini diterapkan  untuk  menyelesaikan masalah yang ada.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Turangan,  S.  H.  (2017).  Penampilan
Ternak Kuda Bendi di  Kecamatan Tompaso Kabupaten Minahasa. ZOOTEC , 37 (1),  186- 198.
Iqbal,  R.  Y.  (2017).  Kontribusi  Seni
Budaya Kuda Renggong Terhadap Keberadaan  Ternak  Kuda  (Studi Kasus Peternak Kuda Yang Tergabung  Dalam  Erlangga  Grup Di  Desa  Legok  Kidul  Kecamatan
Paseh  Kabupaten  Sumedang)  The Contribution  Of  Local  Culture “Horse  Renggong”  To  The Existence  Of  Horse  Breeding (Case  Study  On  Horse  Breeder Associated  In  Erlangga  Group  In
Legok  Kidul,  Paseh,  Sumedang Regency). Students E- Journal , 6 (2). Suek,  F.  S.  (2017).  Peningkatan Ekonomi Masyarakat Melalui Peningkatan  Produktifitas  Ternak Sapi Potong Di Kelurahan Merdeka Kecamatan Kupang Timur  Kabupaten  Kupang. Jurnal
Pengabdian Masyarakat Peternakan , 2 (1).
Murwani, S., Qosimah, D., & Amri, I. A. (2017). Penyakit bakterial pada ternak  hewan  besar  dan  unggas .
Universitas Brawijaya Press. Kurniadi, R., Purnomo, H.,
Wijayanto,  N.,  &  Fuah,  A.  M. (2017).  Model  pengelolaan  ternak di  sekitar  Hutan  Gunung  Mutis dan dampaknya terhadap kelestarian hutan. Jurnal Ilmu
Kehutanan , 11 (2), 156-172.
Yenila,  F.,  &  Wiyandra,  Y.  (2019).
Expert System Eating Disorder To Youth With The Hybrid Method. SinkrOn , 4 (1), 149-154. Wiyandra,  Y.,  &  Yenila,  F.  (2018).
SISTEM PAKAR DETEKSI APENDISICITIS. Jurnal KomtekInfo , 5 (3), 81-91. Utomo,  D.  P.,  &  Nasution,  S.  D. (2016).  Sistem  Pakar  Mendeteksi Kerusakan Toner Dengan Menggunakan Metode Case Based-Reasoning. Jurikom (Jurnal
Riset Komputer) , 3 (5).
Sibagariang,  S.  (2016).  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Sapi  Dengan Metode  Certainty  Factor  Berbasis Android. Jurnal  TIMES , 4 (2),  35-
39.
Nasution, Y. L., Mesran, M., Suginam,
S.,  &  Fadlina,  F.  (2017).  Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Tumor Otak Menggunakan  Metode  Certainty Factor (CF). Jurnal Ilmiah INFOTEK , 2 (1).
Sihotang,  H.  T.  (2018).  Sistem  pakar untuk  mendiagnosa  penyakit  pada tanaman  jagung  dengan  metode bayes. Journal Of Informatic Pelita Nusantara , 3 (1). Wibawa, S. J. (2019). Upaya Pencegahan Penyakit Kolik Timpani  Pada  Hewan  Ternak Kuda  Di  Peternakan  Ksatria Stabel Kelurahan Wonorejo Kecamatan Rungkut Kota
Surabaya (Doctoral  Dissertation, Universitas Airlangga). Rahmi, A., Fahrimal,  Y., & Hasan, M. (2019).  Jenis  Lalat  Penghisap Darah  Sebagai  Vektor  Potensial
Surra Pada Kuda Di Aceh Tengah (Types  Of  Hematophagus  Fly  As The  Potential  Vector  Of  Surra  In Horse In Aceh Tengah District). Jurnal Ilmiah Mahasiswa  Veteriner , 3 (3),  133- 141.