Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Sapi  Sebagai  Upaya  Pencegahan  Penyebaran Wabah PMK Di Lamongan
Moh. Rosidi Zamroni a , Qabilah Cita K. N. S b , Agung Wahyudi c a,c, Program Studi Teknik Informatika, UNISLA Lamongan, Indonesia b,Program Studi Peternakan, Unisla Lamongan, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi: 05 September 2022 Revisi Akhir: 07 September 2022 Diterbitkan Online : 15 September 2022 On May 5, 2022, Indonesia was hit by an outbreak of PMK in livestock. Until now, in
August 2022, there are 20 provinces, 215 districts/cities, 1,808 sub-districts and 7,434 villages  that  are  still  actively  infected  with  nail  and  mouth  disease  (PMK).  The emergence  of  PMK  is  an  epidemic  that  results  in  huge  losses  to  cattle  farmers. Especially if  you do  not have knowledge  about  the  transmission of  the disease.  One of the efforts to prevent the spread of livestock disease is to implement an expert system for diagnosing  cattle  disease  using  the  forward  chaining  method.  Where  this  system  will help  farmers  to  provide  knowledge  of  disease  symptoms  and  diagnosis  of  disease,  so that farmers are able to take initial action to handle their livestock.
K ATA K UNCI
expert system, PMK, forward chaining

## K ORESPONDENSI
E-mail: rosidizamroni@unisla.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Menjelang  idul  adha  tahun  2022  yakni  di  bulan  mei  Indonesia terserang  wabah  PMK  pada  sapi.  Pada  tanggal  5  Mei  2022 Dinas peternakan jawa timur menginformasikan bahwa penyakit mulut  dan  kuku  (PMK)  telah  menyerang  1.247  ekor  sapi  di daerah  Mojokerto,  Lamongan,  Sidoarjo,  dan  Gresik.  Kasus pertama diawali oleh kabupaten Gresik yang dilaporkan pada 28 april  2022  sebanyak  402  ekor  sapi  potong  yang  tersebar  di  5 kecamatan  dan  22  desa.  Kasus  ke  dua  dilaporkan  pada  1  Mei 2022  di  Lamongan  102  ekor  sapi  potong  terjangkit  PMK  yang tersebar  di  3  kecamatan  dan  6  desa.  Selanjutnya  sebanyak  598 ekor  sapi  potong  terjangkit  di  Sidoarjo  yang  menyebar  di  11 kecamatan  dan  14  desa.  Pada  3  mei  2022  sebanyak  148  ekor sapi potong di Mojokerto terserang penyakit PMK yang tersebar di 9 kecamatan dan 19 Desa [1].
Dari  laman  https://siagapmk.crisis-center.id/  yang  diakses  pada 14  Agustus  2022  di  seluruh  Indonesia  yang  masih  aktif terjangkit  penyakit  mulut  dan  kuku  (PMK)  ini  sebanyak  20 Provinsi,  215  Kabupaten/kota,  1.808  Kecamatan,  dan  7.434 Desa [2].
Dengan  munculnya  penyakit PMK  pada  sapi  yang  sangat  cepat menyebar  ini  menimbulkan  kerugian  yang  luar  biasa  pada
peternak  sapi.  Khususnya  di  kabupaten  Lamongan  masyarakat masih  memiliki  trauma  dan ketakutan  meskipun  saat  ini  wabah penyakit  hewan  ternak  Sapi  ini  sudah  dalam  penanganan  dinas peternakan dengan melakukan vaksinasi di desa-desa mengingat keterbatasan  jumlah  dokter  hewan  di  Lamongan  khususnya  di desa Pelang menjadi salah satu alasan.
Desa  Pelang  kecamatan  Kembangbahu  kabupaten  Lamongan merupakan  salah  satu  desa  yang  tidak  terkena  dampak  wabah penyakit PMK dalam skala besar, terdapat 128 peternak di desa Pelang dan tercatat 12 ekor sapi terjangkit PMK. Namun untuk mencegah  penyebaran  penyakit  tersebut  warga  masih  terus waspada  dengan  melakukan  usaha  untuk  menjaga  Kesehatan ternaknya.
Salah  satu  penanganan  yang  dianjurkan  oleh  penulis  adalah pembentukan  sistem  pakar  pendeteksi  penyakit  pada  hewan ternak  sapi.  Sistem  ini  bekerja  untuk  mendeteksi  dini  gejala- gejala  yang  dialami  oleh  hewan  sapi,  sehingga  dengan ditemukannya tanda-tanda  penyakit yang  dilihat dari  gejalanya, peternak  bisa  memberikan  penanganan  awal  dan  mencegah terjadinya  pertumbuhan  penyakit  yang  lebih  berat  dan menghubungi petugas Kesehatan ternak setempat.
Sistem  yang  diusulkan  menggunakan  algoritma  forward chaining.  Forward  chaining  merupakan  algoritma  yang  banyak digunakan dalam sistem pendukung keputusan dan sistem pakar
pendeteksian  penyakit  termasuk  penyakit  sapi  [3]  yang  dinilai memiliki akurasi yang tinggi.
Dengan  adanya  sistem  pakar  ini  peternak  mendapatkan pengetahuan tentang penyebab, gejala dan pencegahan penyakit pada  sapi  serta  rekomendasi  penanganan  yang  harus  dilakukan oleh peternak jika gejala penyakit dialami oleh sapi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Konsep dasar sistem pakar
Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  digunakan  untuk mentransfer  pengetahuan  dari  satu  atau  lebih  pakar  manusia terkait  suatu  bidang  keahlian  tertentu  yang  cenderung  spesifik kedalam  bentuk  digital  dengan  pemodelan  algoritma  yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan sebagai pengganti pakar [4] Dengan kata lain sistem pakar adalah sistem komputer yang ditujukan untuk meniru semua aspek (emulates) kemampuan  mengambil  keputusan  (decision  making)  seorang pakar. Sistem pakar memanfaatkan secara maksimal pengetahuan khusus layaknya seorang pakar untuk memecahkan masalah [5].
Sistem  pakar  merupakan  cabang  ilmu  Artificial  Intelligence. Sistem  ini  mulai  dikembangkan  pada  pertengahan  tahun  1960 yang diistilakan dari knowledge based expert system. Kehadiran ilmu  ini  dalam  rangka  membantu  penyelesaian  berbagai permasalahan.  Yang  pada  akhirnya  dengan  adanya  sistem  ini seseorang  yang  bukan  pakar  dapat  memanfaatkan  sistem  ini sebagai pengganti pakar untuk berkonsultasi atas permasalahannya [6].
Sistem pakar dirancang berdasarkan pengetahuan seorang pakar yang  diimplementasikan  dengan  bantuan  Bahasa  pemrograman tertentu  untuk  menyelesaikan  permasalahan  seseorang  seperti yang dilakukan oleh para pakar.
Dalam  penyusunannya,  sistem  pakar  dirancang  dengan kombinasi kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rule) dengan basis  pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  seorang pakar.

## 2.2. Arsitektur Sistem Pakar
Arsitektur  dalam  sistem  pakar  memiliki  variasi  bentuk  yang berbeda-beda,  yang  didasari  oleh  komponen-komponen  yang berbeda juga. Tetapi pada umumnya komponen dasar yang pasti ada  dalam  sistem  pakar  antara  lain,  antarmuka  pengguna  basis pengetahuan,  akusisi  pengetahuan  dan  mekanisme  inferensi (inference  engine).  Mekanisme  inferensi  merupakan  pusat  dari sistem  yang  mengatur  jalannya  sistem  pakar  tersebut. Knowledge base merupakan tempat Penyimpanan  pengetahuan  dari  seorang  pakar.  Antarmuka pengguna  merupakan  sarana  berkomunikasi  antara  pengguna dengan  sistem.  Akuisisi  pengetahuan  digunakan  untuk menyimpan  pengetahuan  dari  seorang  pakar  kedalam  basis pengetahuan.
Sistem  pakar  disusun  oleh  6  bagian  utama,  yaitu:  basis pengetahuan  (knowladge  base),  motor  inferensi  (inference
engine), basis data (database spreadsheet), antarmuka pengguna (user  interface),  fasilitas    penjelasan  (explanation  subsystem), dan pengguna (user)[7].
Gambar 1 Arsitektur Sistem Pakar
Pada gamar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Basis  Pengetahuan  ( Knowledge  Base ):  mengandung pengetahuan yang diperlukan untuk memahami, memformulasikan,  dan  menyelesaikan    masalah.  Basis pengetahuan terdiri dari dua elemen dasar, yaitu :
a. Fakta,  misalnya  situasi,  kondisi,  atau  permasalahan yang ada.
b. Rule  (aturan),  untuk  mengarahkan  penggunaan pengetahuan dalam memecahkan masalah.
2. Basis  Data  ( Databases  Spreadsheet ):  Digunakan  sebagai media  yang  berfungsi  untuk  menampung  fakta-fakta, kondisi  yang  diperoleh  dari  basis  penngetahuan  untuk disimpan dan diproses oleh komputer.
3. Mesin  Inferensi  ( Inference  Engine ):  Mesin  inferensi adalah  sebuah  program  yang  berfungsi  untuk  memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi berdasarkan pada basis pengetahuan yang ada, memanipulasi dan mengarahkan  kaidah,  model,  dan  fakta  yang  disimpan dalam  basis  pengetahuan  untuk  mencapai  solusi  atau kesimpulan. Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan  strategi  pengendalian,  yaitu  strategi pengendalian yang berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan proses penalaran. Ada tiga teknik pengendalian yang  digunakan,  yaitu  Forward  Chaining,  Backward Chaining, dan gabungan dari kedua teknik tersebut.
4. Antarmuka Pengguna ( User Interface ): Digunakan sebagai media  komunikasi  antara  pengguna  dan  Sistem  Pakar. Komunikasi ini paling bagus jika dalam bahasa alami dan dilengkapi dengan graphic, menu, dan formulir elektronik. Pada  bagian  ini  akan  terjadi  dialog  antara  Sistem  Pakar dan pengguna.
5. Fasilitas  Penjelasan  ( Explanation  Subsystem  /  Justifier) :
Berfungsi memberi penjelasan kepada pengguna, bagaimana  suatu kesimpulan dapat diambil. Kemampuan seperti  ini  sangat  penting  bagi  pengguna  untuk  untuk mengetahui  proses  pemindahan  keahlian  pakar  dan pemecahan masalah.
6. Pengguna ( User ): Pada umumnya pengguna Sistem Pakar bukanlah  seorang  pakar  (non-expert)  yang  membutuhkan solusi atau saran dari berbagai permasalahan yang ada.

## 2.3. Forward Chaining
Metode forward chaining merupakan teknik pelacakan ke depan dengan memanfaatkan informasi yang ada dengan menggabungkan rule untuk menghasilkan sebuah keputusan dan tujuan [8].
Forward  chaining dapat  dideskripsikan  secara  logika  sebagai sebagai  repetisi  dari  logika  modus  ponen.  Mesin  inferesi  yang memanfaatkan  metode  ini  akan  mencari  kaidah-kaidah  hingga ditemukan  satu  antencedent  (klausa  IF)  yang  bernilai  benar (True).  Jika  sebuah  kaidah  ditemukan  maka  mesin  inferensi memberikan kesimpulan atau kepuitusan terhadap data yang ada [9].

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Analisis Data
Dengan  munculnya  penyakit PMK  pada  sapi  yang  sangat  cepat menyebar  ini  menimbulkan  kerugian  yang  luar  biasa  pada peternak  sapi.  Khususnya  di  kabupaten  Lamongan  masyarakat masih  memiliki  trauma  dan ketakutan  meskipun  saat  ini  wabah penyakit  hewan  ternak  Sapi  ini  sudah  dalam  penanganan  dinas peternakan dengan melakukan vaksinasi di desa-desa mengingat keterbatasan  jumlah  dokter  hewan  di  Lamongan  khususnya  di desa  Pelang  menjadi  salah  satu  alasan.  Desa  Pelang  kecamatan Kembangbahu kabupaten Lamongan merupakan salah satu desa yang  tidak  terkena  dampak  wabah  penyakit  PMK  dalam  skala besar, terdapat 128 peternak di desa Pelang dan tercatat 12 ekor sapi  terjangkit  PMK.  Namun  untuk  mencegah  penyebaran penyakit tersebut warga masih terus waspada dengan melakukan usaha untuk menjaga Kesehatan ternaknya.
Salah  satu  penanganan  yang  dianjurkan  oleh  penulis  adalah pembentukan  sistem  pakar  pendeteksi  penyakit  pada  hewan ternak  sapi.  Sistem  ini  bekerja  untuk  mendeteksi  dini  gejala- gejala  yang  dialami  oleh  hewan  sapi,  sehingga  dengan ditemukannya tanda-tanda  penyakit yang  dilihat dari  gejalanya, peternak  bisa  memberikan  penanganan  awal  dan  mencegah terjadinya  pertumbuhan  penyakit  yang  lebih  berat  dan menghubungi petugas Kesehatan ternak setempat.

## 3.2. Perancangan Basis Pengetahuan (Knowledge

## Base)
Perancangan knowledge  base fakta  dan  pengetahuan  diperoleh dari Pakar (Dokter Hewan) akan diterjemahkan kedalam data pengetahuan  kemudian  disimpan  dalam  database  sistem  pakar yang  dirancang.  Pengelompokan  pemeriksaan  penyakit  sapi yang terdiri dari:
1. Penyakit sapi: Berikut ini merupakan nama-nama penyakit
sapi yang diperoleh dari pakar yang berjumlah 13 penyakit dengan  kode  masing-masing  yang  ditunjukkan  pada  tabel 1 berikut:

## Table 1 Daftar Penyakit
Kode Nama PY.1 Septichaemia  Epizooticae  (Penyakit Ngorok) PY. 2 Antraks PY. 3 Brucellosis (Penyakit Keluron) PY. 4 Paratuberkulosis (Gangguan usus kronis) PY. 5 Tuber Culosis  (T.B.C) PY. 6 Botulismus PY. 7 Peradangan  kelenjar  air  susu  pada hewan (Mastitis) PY. 8 Tetanus PY. 9 Eryspelas PY. 10 Leptospirosis PY. 11 Listeriosis PY. 12 Rabies PY. 13 Penyakit Mulut dan Kuku
2. Gejala  Penyakit  Sapi:  Gejala  penyakit  sapi  yang diperoleh dan dipakai dalam sistem ini adalah sejumlah 43 gejala.
Table 2 Daftar gejala penyakit sapi Kode Nama Gejala GJ. 1 Demam GJ. 2 nafsu makan turun GJ. 3 hidung mengeluarkan cairan GJ. 4 Ngorok
GJ. 5 demam tremor(kejang-kejang)
GJ. 6 denyut jantung tidak stabil
GJ. 7 pernapasan cepat GJ. 8 Ketika  hewan  ternak  mati  akan  mengeluarkan darah GJ.9 Terulangnya  keguguran  kehamilan  usia  lima bulan
GJ.10  Terjadi penundaan keluarnya plasenta
GJ.11  radang uterus GJ.12  Terjadi peradangan pada organ kemaluan GJ.13  Kurus GJ.14  Di bawah rahang hewan mengalami oedima GJ.15  Tidak tercium bau satt ternak mengalami diare
GJ.16  Hewan  ternak  mengalami  kondisi  lemah  serta lemas GJ.17  Hewan ternak batuk parah
GJ.18  Hewan  ternak  mengalami  sesak  dalam pernafasannya
GJ.19  Terjadinya pembengkakan pada kelenjar susu
GJ.20  Hewan ternak kesulitan menelan saat makan GJ.21  Hewan ternak mengalami palyse yang lemah GJ.22  Hewan ternak mengalami pembengkakan pada bagian organ ambing
GJ.23  Hewan  ternak  merasa  sakit  jika  kelenjar  air susu  dirabah  karena  terjadi  perubahan  warna yang memerah serta bersuhu panas
GJ.24  Terkadan Air susu encer yang disertai nanah
GJ.25  Kelopak  mata  hewan  ternak  terasa  kaku  saat bergerak
GJ.26  Telinga  hewan  ternak  terasa  kaku  saat bergerak
Kode

## Nama Gejala
GJ.27  Tulang punggung terasa kaku saat bergerak GJ.28  Pergerakan  kaki  hewan  ternak  mengalami kekakuan GJ.29  Hewan  ternak  mengalami  diare,  kotorannya bercampur darah GJ.30  Air kencing hewan ternak berwarnah merah
GJ.31  3  minggu  pada  usia  kehamilan  hewan  ternak mengalami keguguran GJ.32  Tampak belang pada ginjal GJ.33  Pergerakan hewan tidak stabil GJ.34  Ganas GJ.35  Jika diikat hewan meronta dan suka menggigit GJ.36  Hewan suka berada di tempat yang gelap GJ.37  Hewan  memakan  apa  yang  bukan  menjadi makanannya GJ.38  Hewan merasa takut dengan air
GJ.39  Di dalam mulut hewan terdapat selaput lender GJ.40  Hewan  menjadi  ganas,  bibir  dan  gusi  kering dan berwarna merah GJ.41  Ludahnya menjadi Panjang seperti benang GJ.42  Terjadi pembengkakan pada pergelangan GJ.43  Susu yang diproduksi menjadi berkurang

## 3.1 . ATURAN FORWARD CHAINING
Berikut  adalah  desain  aturan  ( rule )  dari  metode forward chaining yang dipakai.  Dari  13  penyakit  yang  diinputkan,  telah disusun rule berdasarkan  buku  literatur  dan  pakar  (dokter hewan).  Desain  aturan  ( rule )  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.3 berikut.
Table 3 Tabel aturan forward chaining Rule IF THEN 1 PY. 1 GJ.001,  GJ.002,  GJ.003,GJ.004,  GJ.016, GJ.018
2 PY.2 GJ.005,  GJ.006,  GJ.007,  GJ.008,  GJ.029,
GJ.030
3 PY.3  GJ.009, GJ.010, GJ.011, GJ.012, GJ.043
4 PY.4  GJ.013, GJ.014, GJ.015, GJ.043
5 PY.5 GJ.001,  GJ.002,  GJ.003,  GJ.013,  GJ.016, GJ.017, GJ.018, GJ.019, GJ.022
6 PY.6  GJ.016, GJ.020, GJ.021, GJ.033
7 PY.7  GJ.019, GJ.023, GJ.024
8 PY.8  GJ.025, GJ.026, GJ.027, GJ.028
9 PY.9  GJ.001, GJ.002, GJ.016, GJ.029
10 PY.10 GJ.001,  GJ.002,  GJ.005,  GJ.030,  GJ.031, GJ.032, GJ.043
11 PY.11  GJ.005, GJ.031, GJ.033
12 PY.12 GJ.002,  GJ.034,  GJ.035,  GJ.036,  GJ.037, GJ.038
13 PY.13 GJ.001,  GJ.002,  GJ.016,  GJ.039,  GJ.040, GJ.041, GJ.042

## 3.2 . DESAIN SISTEM
Didalam desain sistem ini akan dijelaskan mengenai proses perancangan  sistem  yang  digambarkan  dalam  bentuk Flowchart  dan  Data  Flow  diagram  (DFD) yang  didalamnya akan menjelaskan alur proses berjalamnya sistem pakar ini. Diantaranya  adalah  siapa  saja  user  yang  akan  terlibat  di dalam  sistem,  proses  apa  saja  yang  dilakukan  oleh  user
kedalam  sistem  dan  apa  saja  yang  didapatkan  user  dari sistem.
A Data Flow Diagram Level 0 ( Diagram Konteks )
Diagram  konteks  atau  bisa  juga  disebut  sebagai  diagram  nol berikut  ini  merupakan  perancangan  sistem  secara  global, bagaimana  sistem  berjalan,  siapa  saja  yang  akan  mengakses sistem  dan  apa  saja  yang  akan  dilakukan  akan  digambarkan dalam gambar 1.
Peternak Admin/Pakar 1 Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Pertanyaan gejala penyakit menjawab pertanyaan input data konsultasi informasi data relasi informasi data gejala informasi data penyalkit mengelola relasi data Input data penyakit Input data gejala Informasi diagnosa penyakit dan solusi
Gambar 2 Diagram konteks Pada  gambar  2  dapat  dijelaskan  bahwa  dalam  sistem  pakar  ini dirancang  dengan  dua  tipe  user  atau  pengguna  yang  memiliki hak akses berbeda sesuai dengan tipenya, diantaranya:
1. Admin atau Pakar
Admin atau pengguna memiliki hak akses terhadap sistem pakar yaitu:
a) Menginputkan data penyakit sapi
b) Menginputkan data gejala penyakit sapi
c) Mengatur relasi antara gejala dan penyakit sapi
d) Mendapatkan informasi data gejala sapi
e) Mendapatkan informasi data penyakit sapi
f) Mendapatkan informasi relasi data gejala dan penyakit sapi.
2. User atau Peternak
Peternak  dalam  sistem  ini  akan  mendapatkan  akses sebagai berikut:
a) Menginputkan data konsultasi
b) Mendapatkan  pertanyaan  gejala  yang  dialami  oleh ternaknya.
c) Menjawab  pertanyaan  mengenai  gejala  yang  dialami oleh ternaknya
d) Mendapatkan  informasi  hasil  diagnosa  penyakit  dan solusi yang diberikan oleh sistem.

## B Data Flow Diagram Level 1
Data flow diagram ini merupakan turunan dari diagram konteks atau level 0 yang digambarkan pada Gambar 3. Diagram Level 1 ini akan menjelaskan alur sistem secara detail bagaimana sistem berjalan,  mulai  dari  pengelolaan  user/proses  registerasi, pengelolaan data, hingga penyimpanan datanya.
Ditunjukkan  dalam  Gambar  3,  bahwa  terdapat  lima  proses  di dalam  sistem  pakar  ini.  Diantaranya  proses  yang  dilakukan dalam sistem ini adalah:
1. Pengelolaan data gejala (Proses 1.1).
Alur proses pengelolaan data gejala yaitu, user admin atau pakar menginputkan data gejala kedalam sistem kemudian sistem  menyimpan  data  kedalam  data  store  gejala  (tabel gejala). Selanjutnya sistem akan mengembalikan informasi  data  gejala  kepada  admin  untuk  memastikan bahwa data yang diinputkan benar.
2. Pengelolaan data penyakit (Proses 1.2)
Alur  proses  pengelolaan  data  penyakit  yaitu,  user  admin atau  pakar  menginputkan  data  penyakit  kedalam  sistem, kemudian  sistem  menyimpan  data  penyakit  kedalam  data store  penyakit  (tabel  penyakit).  Selanjutnya  sistem memberikan  informasi  penyakit  kepada  admin  untuk memastikan bahwa penyakit yang diinputkan sudah benar.
3. Pengelolaan data relasi (Proses 1.3)
Alur  proses  pengaturan  relasi  yaitu,  admin  atau  pakar melakukan  pengaturan  relasi  antara  gejala  dan  penyakit pada  sistem  kemudian disimpan kedalam  data  store  relasi (tabel  relasi).  Selanjutnya  data  relasi  diinformasikan kepada admin untuk memeriksa kebenaran datanya.
4. Registerasi peternak (Proses 1.4)
Sebelum melakukan konsultasi tentunya peternak melakukan  registerasi  untuk  pencatatan  data  peternak yang disimpan kedalam data store user (tabel user).
5. Diagnose penyakit (Proses 1.5)
Setelah  melakukan  registerasi,  user  akan  diberikan pertanyaan-pertanyaan  gejala  yang  dialami  oleh  ternak. User memberikan jawaban dari pertanyaan yang diberikan oleh sistem yang selanjutnya akan menghasilkan diagnose penyakit  dan  solusi  yang  diberikan  oleh  sistem  kepada peternak  berdasarkan  jawaban  yang  diberikan  oleh peternak.  Hasil  diagnose  tersebut  disimpan  kedalam  data store hasil (tabel hasil).
Informasi pertanyaan gejala Menginputkan data gejala Mendapatkan informasi data gejala Informasi data penyakit Menginputkan data penyakit Mengatur relasi gejala dan penyakit Informasi data relasi Menginputkan data peternak Proses konsultasi Menjawab pertanyaan Peternak Admin/Pakar 1.1 Pengelolaan data gejala 1.2 Pengelolaan data penyakit 1.3 Pengaturan relasi 1.4 Registerasi peternak 1.5 Diagnosa penyakit Hasil diagnosa 1 Gejala 2 Penyakit 3 Relasi 4 User 5 Hasil

## Gambar 3 DFD Level 1

## C Flowchart Forward Chaining
Berikut  ini  merupakan  alur  proses  sistem  diagnose  penyakit berdasarkan metode forward chaining yang digambarkan dalam flowchart pada Gambar 4 berikut.

## 3.3 . DESAIN DATABASE
Sub  bab  ini  akan  menjelaskan  perancangan  database.
Perancangan  database  ini  akan  digambarkan  dalam  bentuk conseptual data model dan physical data model.
A Model data konseptual (CDM)
Berikut  akan  digambarkan  CDM  diaman  tabel-tabel  yang dibutuhkan didalam sistem akan dirancang dandirelasikan.
Gambar 5 Conseptual data model sistem pakar Gambar  5  di  atas  dijelaskan,  terdapat  empat  tabel  yang dirancang,  diantaranya  tiga  tabel  utama  yaitu  tabel  gejala, penyakit,  dan  tabel  user.  Dua  tabel  yang  lain  merupakan  tabel penghubung, diantaranya tabel relasi dan tabel diagnosa.
Kardinalitas yang disusn dalam diagram ini adalah:
1. Gejala dan Relasi : 0ne – Many
2. Penyakit dan Relasi : One – Many
3. User dan Diagnosa : One – Many
4. Relasi dan Diagnosa : One – Many
B Model data fisik (PDM)
Model  data  fisik merupakan  pemodelan  database  yang dihasilkan dari proses generate model Conseptual Data Model .
Didalam  Gamabar  4  merupakan  hasil  generate  CDM  to  PDM dimana  tabel  hasil  generate  ini  yang  akan  dipakai  dalam database sistem pakar ini, diantaranya tabel-tabelnya adalah:
1. Tabel gejala memiliki dua atribut, yaitu kd_gejala yang dijadikan sebagai primary key dan atribut gejala .
2. Tabel penyakit memiliki dua atribut, yaitu kd_penyakit yang dijadikan sebagai primary key dan atribut penyakit
yang  digunakan  untuk  menyimpan  deskripsi  penyakit, serta solusi .
3. Didalam  tabel relasi terdapat  dua  foreign  key  yaitu kd_penyakit yang  didapatkan  dari  tabel  penyakit  dan
kd_gejala yang didapatkan dari tabel gejala.
4. Tabel diagnosa mendapatkan  dua  foreign  key  yaitu id_user yang didapatkan dari tabel user dan relasi yang didapatkan dari tabel relasi.
5. Tabel  user  yang  digunakan  untuk  menyimpan  data peternak  saat  melakukan  konsultasi,  tabel  ini  memiliki atribut id_user yang  dijadikan  sebagai  primary  key,
nama , jk (jenis kelamin), dan alamat .

## Gambar 6 Conseptual data model sistem pakar

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Program  aplikasi  sistem  pakar  diagnose  penyakit  sapi  ini  telah dilakukan  uji  coba  sebanyak  13  kali  sejumlah  penyakit  dengan kerangka  aturan  13  rule forward  chaining dan  mendapatkan hasil yang sesuai dengan apa yang diharapkan.
Berikut  ini  adalah  tampilan  aplikasi  sistem  pakar  diagnose penyakit sapi yang ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7 Aplikasi sistem pakar diagnose penyakit sapi
Uji  coba  proses  diagnose  penyakit  sapi  dilakukan  penelusuran untuk  setiap  rule  yang  ada  yaitu  sejumlah  13  rule.  Berikut adalah contoh penelusuran penyakit Paratuberkulosisi :

## Rule 4 (PY.004 - Paratuberkulosis)
Uji coba berikut ini akan menelusuri rule ke empat yaitu penyakit Paratuberkulosis (Gangguan usus kronis) dengan kode penyakit “PY.004”. Rule ke 4 berisi aturan IF (PY.004) Then
(GJ.013, GJ.014, GJ.015, GJ.043). tahapan sistem akan menghasilkan proses seperti terlihat pada Gambar 4.8 berikut

## Gambar 8 Konsultasi penyakit Paratuberkulosis
Pada  Gambar  8  diperlihatkan  5  pertanyaan  dalam menelusuri  penyakit  Paratuberkulosis  (Gangguan  usus  kronis) dengan kode penyakit “PY.004”. proses sistem dimulai dengan pertanyaan
1) “Apakah  sapi  anda  mengalami  gejala  deman?”  dengan kode  gejala  “GJ.001”,  user  menjawab  “Tidak”  sehingga sistem melanjutkan penelusuran dengan pertanyaan ke dua yaitu  “Apakah  sapi  anda  mengalami  gejala  nafsu  makan kurang  ?”  dengan  kode  gejala  “GJ.002”,  kode  “GJ.002” bukan  merupakan  gejala  yang  dicari  maka  sistem melanjutkann penelusuran dengan memberikan pertanyaan ke tiga yaitu
2) “Apakah  sapi  anda  mengalami  gejala  demam  termor
(kejang-kejang)  ?”  dengan  kode  gejala  “GJ.005”,  karena kode  gejala  “GJ.005”  juga bukan  merupakan  gejala yang
dicari maka sistem langsung merujuk ke penelusuran ke 4 dengan pertanyaan
3) “Apakah  sapi  anda  mengalami  gejala  Terulangnya keguguran  kehamilan  usia  lima  bulan?”  dengan  kode gejala  “GJ.009”,  karena  kode  gejala  “GJ.009”  bukan merupakan  gejala  yang  dicari  maka  user  menjawab
“Tidak”  dan  sistem  melanjutkan  penelusuran  dengan
memberikan pertanyaan
4) “Apakah sapi anda mengalami gejala kurus” dengan kode gejala “GJ.013”. karena kode gejala “GJ.013” merupakan salah satu gejala yang dicari maka user memilih “Ya” dan sistem  langsung  memberikan  diagnose  bahwa  sapi terserang  penyakit  “Paratuberkulosis  (Gangguan  usus kronis)” dengan kode “PY.004” karena kode gejala”GJ.013” tidak dimiliki oleh penyakit yang lain.
Gambar  9  berikut  akan  menunjukkan  diagram  pohon penelusuran  penyakit  Paratuberkulosis  (Gangguan  usus  kronis) dengan kode penyakit “PY.004”
Gambar 9 Diagram pohon penelusuran penyakit Paratuberkulosis (Gangguan usus kronis)
Dari tiga belas rule atau tiga belas penyakit yang telah dilakukan uji  coba  penelusuran  dengan  menjawab  pertanyaan  dan mendapatkan  diagnosa,  maka  hasil  yang  didapatkan  sudah sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan  dari  algoritma forward chaining dan mendapatkan hasil yang maksimal.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  sudah  diuraikan  di  atas  maka dapat disimpulkan:
1. Forward chaining dapat diimplementasikan untuk aplikasi sistem pakar yang berbasis web dengan baik.
2. Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  sapi  ini  dapat  dijadikan sebagai  salah  satu  antisipasi  pencegahan  penularan penyakit ternak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Amirullah, “Wabah  PMK  Menyebar  di  190
Kabupaten/Kota,  Jokowi:  Kayak  Covid-19,  Cepat,” Tempo , Jun. 17, 2022.
https://nasional.tempo.co/read/1603050/wabah-pmk- menyebar-di-190-kabupatenkota-jokowi-kayak- covid-19-cepat (accessed Aug. 14, 2022).
[2]  “Beranda  -  Siaga  PMK  -  Kementerian  Pertanian Republik Indonesia.” https://siagapmk.crisis- center.id/ (accessed Aug. 14, 2022).
[3]  M.  S.  Rizal,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA PENYAKIT PADA SAPI MENGGUNAKAN METODE  FORWARD  CHAINING  BERBASIS
WEB,” p. 8.
[4]  B.  Yuwono,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA PENYAKIT AYAM MENGGUNAKAN PERINTAH SUARA,” Telematika : Jurnal Informatika  dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  7,  no.  2, Art. no.
2, Apr.
2015,
doi: 10.31315/telematika.v7i2.417.
[5]  R. Rosnelly and U. P. Utama, Sistem Pakar: Konsep
dan Teori . Penerbit Andi.
[6]  “SISTEM  PAKAR  PENDETEKSI  PENYAKIT BERDASARKAN KELUHAN BUANG AIR KECIL  MENGGUNAKAN  METODE  FORWARD CHAINING  |  Husin  |  Jurnal  Ipteks  Terapan.” http://ejournal.lldikti10.id/index.php/jit/article/view/ 2490-14810/pdf45 (accessed Aug. 15, 2022).
[7]  P.  S.  R.  M.Kom  and  U.  F.  S.  P.  M.Kom, Mengenal Metode Sistem Pakar . Uwais Inspirasi Indonesia.
[8]  D.  Kusbianto,  R.  Ardiansyah,  and  D.  A.  Hamadi, “IMPLEMENTASI  SISTEM  PAKAR  FORWARD CHAINING UNTUK
IDENTIFIKASI DAN TINDAKAN  PERAWATAN  JERAWAT  WAJAH,” JIP ,  vol.  4,  no.  1,  p.  71,  Nov.  2017,  doi: 10.33795/jip.v4i1.147.
[9]  H.  Wadi, Sistem  Pakar  Forward  Chaining  dengan Java GUI & MySQL : Studi kasus diagnosa penyakit ikan air tawar . TURIDA Publisher.

## BIODATA PENULIS

## Moh. Rosidi Zamroni
Dosen  di  Fakultas  Teknik  Program  Studi
Teknik Informatika Universitas Islam Lamongan.

## Qabilah Cita K.N.S.
Dosen  di  Fakultas  Teknik  Program  Studi
Teknik Informatika Universitas
Islam Lamongan

## Agung Wahyudi
Dosen  di  Fakultas  Teknik  Program  Studi Teknik Informatika Universitas Islam
Lamongan