## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.16 No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## IMPLEMENTASI METODE FORWARD CHAINING AN

## CERTAINTY FACTOR UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT SAPI
Siti Rapita 1 , Gunadi W. Nurcahyo 2 , Yahundri 3 , Rahmad Kurniawan 4 , Putri Yunita 5 , Rahmat Hidayatullah 6 1,2,3, Program Pasca Sarjana Magister Teknik Informatika Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang
4,5,6, Universitas Dumai
1,2,3 Jl. Raya Lubuk Begalung, Lubuk Begalung Nan XX, Kec. Lubuk Begalung, Kota Padang, Sumatera Barat, Kode Pos : 25145 Jl. Utama Karya, Bukit Batrem Kec. Dumai Timur Kode pos 28811 e-mail : 1 sitirapita12@gmail.com, 2 yuhandri.yunus@gmail.com, 3 gunadiwidi@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Sapi merupakan hewan yang memiliki daging berkualitas dan harga mahal sehingga banyak diminati dimasyarakat.  Agar  resiko  kematian  sapi  kecil  maka  peternak  harus  mengetahui  cara  merawat  sapi. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  penyakit  sapi.  Metode  yang  digunakan    yaitu  Forward Chaining  untuk  menetukan  jawaban  ketidakpastian  pemikiran  seorang  pakar  dan  Certainty  Factor menentukan  tingkat  akurasi  penyakit  sapi.  Data  yang diambil  yaitu  pada  Dinas  Peternakan  dan  Perikanan Kabupaten  Sarolangun.  Hasil  penelitian  ini  aplikasi  digunakan  mendiagnosis  penyakit  sapi  terutama pemilik  sapi  yang  melakukan  konsultasi.  Setelah  dilakukan  pengujian  diperoleh  hasil  keakuratan  data sebesar  0.99654%.  kesimpulannya  Sistem  Pakar  digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit  sapi  dengan memberikan  solusi.  Maka  penelitian  ini  dapat  menjadi  acuan  dalam  menentukan  penyakit  sapi agar  dapat dilakukan pengobatan dan pencegahan secara dini terhadap sapi.
Kata kunci : Forward Chaining, Certainty Factor , Sapi, Sistem Pakar, Penyakit

## ABSTRACT
Cows  are  animals  that  have quality  meat  and are  expensive  so  they  are  in  great  demand  among  the public. So that the risk of cow death is small, farmers must know how to care for cows. This research aims to identify cattle diseases. The method used is Forward Chaining to determine the answer to the uncertainty of an  expert's  thinking and  the  Certainty  Factor  determines  the  level  of  accuracy  of  cattle  disease.  The data  taken  was  from  the Sarolangun Regency Livestock and Fisheries Service. The results of this research application  are  used  to  diagnose  cow  diseases,  especially  cow  owners  who  consult.  After  testing,  the  data accuracy  was  0.99654%.  In  conclusion,  the  Expert  System  is  used  to  diagnose  cow  diseases  by  providing solutions.  So  this  research  can  be  a  reference  in  determining  cattle  diseases  so  that  early  treatment  and prevention can be carried out in cattle.
Keywords: Forward Chaining, Certainty Factor, Cow, Expert System, Disease.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi saat ini berkembang dengan pesat dengan  perubahan  proses  informasi  yang  sangat signifikan.  Antara  lain  yaitu  teknologi  informasi yang diterapkan diberbagai bidang yaitu
pendidikan, perusahaan, kesehatan dan pemerintahan. Teknologi informasi bidang kesehatan dapat menyelesaikan  kinerjanya  dengan  baik.  Indonesia memiliki  banyak  hewan  ternak  yang  berkualitas antara  lain  sapi,  kambing,  kelinci  dan  unggas.  Sapi

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.16 No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
merupakan  jenis  hewan  besar  kaki  empat  yang memiliki  danging  berkualitas  dan  harga  yang mahal  sehingga  banyak  diminati  dimasyarakat untuk  acara  besar.  Namun,  untuk  merawat  dan membesarkan hewan sapi ini tidaklah mudah harus dilakukan dengan sebaik mungkin gar menghasilkan  sapi  yang  sehat  dan  besar.  Sapi adalah  hewan  kaki  empat  yang  sangat  mudah terkena  penyakit  dan  susah  untuk  diobati.  Agar resiko  kematian  pada  hewan  sapi  ini  kecil  maka peternak  harus  mengetahui  gejala  apa  saja  dan tindakan yang harus dilakukan agar sapi bisa sehat dan terawat dengan baik.
Seiring dengan perkembangan ilmu teknologi informasi pada bidang kesehatan, berbagai metode telah diimplementasikan dalam melakukan diagnosa  seperti  Forward  Chaining,  Naïve  Bayes, Certainty Factor. Perkembangan Teknologi Informasi  pada  kesehatan  salah  satunya  sistem cerdas  yang  mempunyai  cara  berfikir  seperti  otak manusia mengambil sebuah keputusan yang tepat. Sistem  Pakar  merupakan  program  yang  meniru kemampuan berfikir seperti pakar pada bidangnya untuk  menyelesaikan  sebuah  masalah.  Forward Chaining  adalah  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menetukan  jawaban  dari  ketidakpastian pemikiran  seorang  pakar  yang  diselesaikan  oleh sistem sehingga menjadi sebuah kesimpulan.
Berbagai kecerdasan buatan dapat diterapkan di berbagai bidang dalam  kehidupan  sehari  -  hari. Para  ahli  mencoba  mengadaptasi  otak  manusia  ke dalam Sistem Pakar agar kecerdasan buatan dapat bekerja  seperti  otak  manusia  berdasarkan rules atau  aturan  yang  telah  dibuat.  Penerapan kecerdasan  buatan  yang  sering  diaplikasikan dalam  berbagai  persoalan  dikehidupan  salah satunya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ahmad  Revaldo,  Yupianti,  Ila  Yati  Beti  (2023) tentang  diagnosa  penyakit  gangguan  tidur  dengan metode Forward Chaining . Sistem Pakar digunakan untuk melakukan diagnosa penyakit yang dialami pasien yang ingin mengetahui gejala gangguan tidur yang diderita,  data  yang  digunakan  adalah  data  Uptd Puskesmas Telaga Dewa Kota Bengkulu dengan 2 kategori  yaitu offline dan online dengan  proses diagnosa  yang  dilakukan  diperoleh  solusi  terbaik dari  gejala  gangguan  tidur  yang  dialami.  Metode Forward  Chaining (FC)  cocok  digunakan  untuk membantu masyarakat agar mengetahui solusi dari gejala  gangguan  tidur  yang  dialami  dengan  cepat tanpa harus menemui dokter/pakar secara langsung.
Penelitian berikut yang dilakukan oleh Patris Ferdinan  Orun,  Yosep  Agus  Pranoto,  Ahmad Faisol (2022) membahas tentang metode Forward Chaining dan Certainty  Factor pada  penyakit
malaria.  Sistem  Pakar  untuk  melakukan  diagnosis penyakit  malaria  dengan  hasil  fungsional  pada  web berjalan  lancar  dengan  persentase  60%.  Penyakit malaria  memiliki  3  kategori  yaitu  malaria  tropika, tertian,  kurtana  dan  ovale.  Web  Sistem  Pakar mendekati hasil yang sangat baik dalam perhitungan  menggunakan  metode Certainty  Factor Penelitian  berikut  yang  dilakukan  oleh  Doni Triyoga  Gunawan,  Wiwien  Hadikurniawati  (2023) membahas tentang diagnosa penyakit sapi menggunakan  metode case  based  reasoning (CBR). Mendapatkan informasi yang akurat peneliti memilih dokter hewan setempat sebagai narasumber.  Pada  proses  wawancara  ini  peneliti menanyakan  mengenai  apa  saja  penyakit  yang sering  dijumpai  pada  hewan  ternak,  khususnya  sapi sebagai  objek  penelitian.  Selain  itu  ditanyakan  juga mengenai  gejala  dari  penyakit  tersebut  baik  gejala ringan  yang  mudah  disadari  oleh  orang  awam maupun  gejala  yang  dapat  diketahui  setelah  adanya pemeriksaan.  Berdasarkan  hasil confusion  matrix terhadap  hasil  Sistem  Pakar  diagnosa  penyakit  sapi menggunakan  metode case  based  reasoning (CBR) dapat  ditentukan accuracy sebesar  92,11%  dan misclassification ( error ) rate sebesar  7,89%.  Hasil akurasi  dan error  rate dari  perhitungan  ini menunjukkan  bahwa  metode  metode case  based reasoning (CBR)  dapat  digunakan  untuk  diagnosa penyakit  sapi  dengan  kualitas  akurasi  yang  sangat baik.
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Orin Nuraeni, Fitriyani (2023) membahas tentang diagnosa  kondisi  gigi  tiruan  menggunakan  metode naïve  bayes  classifier .  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membuat  aplikasi  yang  dapat  memudahkan TNI  di  seluruh  indonesia  untuk  dapat  berkonsultasi atau  mendapat  diagnosis  dini  apakah  gigi  tiruan yang  digunakan  harus  segera  diganti  atau  masih dapat digunakan. Metode penelitian yang digunakan  adalah  metode naïve  bayes  classifier dimana  cara  kerjanya  berdasarkan  probabilitas. Hasil  penelitian  ini  yaitu  penulis  melakukan  uji coba  terhadap  data  gejala  12  pasien,  data  gejala dibandingkan dengan data gejala yang menyebabkan  kondisi  gigi  tiruan  harus  ditindak atau  tidak  dan  hasilnya  adalah  nilai  0.00890  paling besar, maka contoh kasus pasien ke-1 di klasifikasikan  sebagai  tingkat  tidak  perlu  dilakukan tindakan.
Penelitian  berikutnya  yang  dilakukan  oleh Nurdiansah,  Cucut  Susanto,  Husain  T,  Irmawati, Akbar  Bahtiar  (2023)  tentang  metode Certainty Factor untuk mendiagnosis gangguan mental berbasis  android  pada  klinik  Abadi  Farma.  Sistem Pakar  menggunakan  metode Certainty  Factor untuk mendiagnosis  gangguan  mental  terhadap  data  yang diperoleh  dari  kuisioner,  pemeriksaan  gejala  yang

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.16 No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dialami  dan  mengambil  data  pada  pakar  dengan hasil  pengujian  input  output  performansi  sistem mendapatkan  nilai  sebesar  73%  sistem  dapat  bisa bekerja dengan baik.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  N. Nelis  Febriani  SM,  Hendri  Julian  Pramana,  Evi Dewi Sri Mulyani, Teuku Mufizar, Khairul Anwar (2023)  membahas  tentang  diagnosa  penyakit tanaman  anggur  menggunakan  metode Certainty Factor. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini ada 14penyakit dan 39 gejala yang terindentifikasi pada  buah  anggur.  Pengujian  dilakukan  dengan membandingkan  kesesuaian  keluaran  system dengan hasil diagnosa pakar dan dari pengujian 10 data  kasus,  akurasi  pengujian  pemodelan  system pakar menggunakan Certainty Factor pada system diagnosis penyakit pokok anggur adalah 90%.
Penelitian berikutnya dilakukan oleh Jufrensius  Antony  Barasa,  Prya  Artha  Widjaya (2023)  membahas  tentang  metode Forward Chaining untuk menentukan talent readiness . Data yang  digunakan  pada  PT.  XYZ.  Mengumpulkan informasi mengenai faktor apa yang mempengaruhi talent  readiness ,  kemudian  faktor tersebut  dicocokan  terhadap  data  karyawan.  Uji coba  telah  dilakukan  dan  aplikasi  Sistem  Pakar talent  readiness ini  terbukti  dapat  menentukan kesiapan talenta ( talent readiness ). Penelitian berikutnya dilakukan oleh Muhammad  Titan  Hafizala,  Muhammad  Titan Hafizala  Dian  Pratama  Putraa,  Herry  Wirianataa, Nanda  Satya,  Nugrahab,  Teddy  Suparyantoc,
Alam
Ahmad  Hidayatc,  Bens  Pardameanc,d  (2022) tentang  Sistem  Pakar  untuk  defisiensi  tanaman Kakao. Data  yang diambil dari di budidaya kakao milik  gun-kid,  pabrik  coklat  lokal  yang  berlokasi di patuk,  kabupaten  gunung  kidul,  daerah  istimewa yogyakarta pada bulan juli–agustus 2022 menggunakanakan  metode Forward  Chaining sehingga menghasilkan aplikasi yang menjalankan aturan if-then untuk  setiap  saluran  pada  gambar daun  untuk  mendeteksi  gejala  terkait  defisiensi kalium.
Penelitian  berikutnya  dilakukan  Suwinarno Nadjamuddin  (2023)  tentang  system  pakar diagnosis  dini  penyakit  kucing  peliharaan.  data yang digunakan di klinik hewan Royal Purple Vet yang beralamat di Jl. Raya Bojongsoang No. 117, Bojongsoang, Kec. Bojongsoang, Bandung.
Menggunakan  metode Forward  Chaining dengan hasil pengujian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa  Sistem  Pakar  ini  telah  berfungsi  dengan baik  dan  dapat  menampilkan  hasil  yang  sesuai dengan  yang  diharapkan.  Implementasi  pada Sistem Pakar ini fokus pada diagnosa gejala-gejala
yang  dimasukkan  oleh  pemilik  hewan  peliharaan, serta memberikan pengetahuan atau informasi tentang pengobatan awal penyakit yang telah didiagnosis oleh sistem.
Penelitian berikutnya dilakukan oleh Basmallah  Ramadhani  Aisyah  Putri,  Ainul  Rhozy Ichwanto,  Imelda  (2023)  tentang  Sistem  Pakar untuk  mendeteksi  penyakit  kelapa  sawit.  Data  yang digunakan  pada  aktivitas  deteksi  penyakit  dapat dilakukan  langsung  di  lapangan  atau  di  kebun kelapa.  Menggunakan  metode forward  chainig berbasis  android.  Hasil  diagnosa  Sistem  Pakar  ini dengan  memasukkan  gejala-gejala  yang  terjadi pada  tanaman  kelapa  sawit  sebagai  input  dan  solusi penyembuhan  sebagai  output,  sehingga  dapat dilakukan  penanganan  yang  tepat  dan  cepat  serta dapat meminimalisir kegagalan panen.
Penelitian berikutnya dilakukan oleh Muhammad  Rehan  Anwar  (2023)  tentang  Sistem Pakar  pada  diagnosis  kerusakan  komputer.  Data yang  digunakan  wawancara  terhadap  seorang  ahli komputer. Menggunakan metode Forward Chaining dengan  hasil  program  Sistem  Pakar  ini digunakan  agar  memudahkan  pengguna  dalam menggunakannya.  Menawarkan  berbagai  informasi pengetahuan  mengenai  kerusakan  komputer  dan cara  mengatasinya  sebagai  ilmu  yang  bermanfaat bagi pengguna.
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Ahmad Muflih,  Ade  Evianty,  Cindy  Taurusta  (2022) tentang  Sistem  Pakar  untuk  diagnosis  kegagalan sepeda  motor  LED  CVT  125/150.  Pengambilan data  dilakukan  pada  beberapa  sepeda  motor vario 125/150  LED  dengan  kondisi  CVT  yang  berbeda. Metode Forward  Chaining merupakan  metode pencarian  ke  depan  yang  diawali  dengan  suatu  fakta yang nantinya akan menghasilkan suatu kesimpulan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Sistem  Pakar  diagnosa  kerusakan  sepeda  motor matic dengan  metode Forward  Chaining membantu pengguna  dalam  mengantisipasi  kerusakan  agar tidak  terjadi  kerusakan  yang  lebih  besar  dan berkelanjutan.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya, penelitian  ini  akan  membahas  tentang  proses  dalam mengidentifikasi penyakit pada sapi. Proses identifikasi dengan menggunakan perancangan Sistem  Pakar  dalam  proses  diagnosa  pada  penyakit sapi.  Perancagan  Sistem  Pakar  untuk  menggunakan metode  Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor. Metode  forward  chaining  digunakan  untuk  untuk memberikan  jawaban  dari  gejala  yang  dialami  oleh sapi  dan  certainty  factor  mempresentasikan  hasil proses  diagnosa  penyakit  sapi  dengan  memberikan tingkat  akurasi  yang  tepat.  Seluruh  proses  dalam mengidentifikasi  penyakit  sapi  akan  membantu masyarakat  terutama  pemilik  sapi  dalam  menjaga

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.16 No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
kesehatan sapi. Penelitian ini memberikan kontribusi besar bagibidang kesehatan hewan pada sapi  sehingga  dapat  membantu  menanggulangi secara dini penyakit
yang dialami oleh sapi.

## 2. METODE PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi penyakit
sapi dengan menggunakan  metode  Forward  Chaining  dan Certainty Factor. Pengembangan proses perancangan  Sistem  Pakar  dalam  mendiagnosa penyakit sapi agar  mampu  menghasilkan penyakit yang tepat dan diproses dengan nilai akurasi yang benar.  Tahapan-tahapan  dalam  metode  Forward Chaining dan Certainty Factor, sebagai berikut:
a. Metode Forward Chaining
Metode       Forward        Chaining        akan direpresentasikan  dalam  bentuk  rule  diatas akan dilakukan
penelusuran
dengan menggunakan metode Forward Chaining untuk mendapatkan suatu kesimpulan dan mengidentifikasi  penyakit  sapi  berdasarkan gejala.  Berikut  algoritma  langkahlangkah dalam  mendiagnosa  penyakit  sapi  berdasarkan aturan  metode  Forward  Chaining  sebagai berikut :
Gambar 1. Diagram Proses Forward Chaining
1. Menyiapkan Data Input Pada  tahap  ini  melakukan input data  yang akan  diolah  pada  aplikasi  Sistem  Pakar dengan  menggunakan  metode Forward Chaining dan Certainty  Factor data  yang diolah  yaitu  berupa  data  penyakit  dan gejala-gejala pada sapi.
2. Menentukan Relasi Penyakit dan Gejala Tahap  ini  melakukan  penggabungan  untuk menentukan  relasi  antara  penyaki  dan gejala-gejala berdasarkan hasil dari wawancara  terhadap  pakar  yang  telah dilakukan peneliti.
3. Menentukan Rule Berdasarkan  Data yang Diperoleh.
Pada tahap ini setelah dilakukan pengambilan  data  selanjutnya  proses  untuk membentuk  sebuah rule yaitu  terdiri  dari beberapa gejala dan satu penyakit.
4. Melakukan Proses Pelacakan
Peoses pelacakan dilakukan dengan menginput  apa  saja  gejala  yang  dialami  oleh sapi  berdasarkan  keluhan  yang  dialami  oleh sapi  menggunakan  relasi  antara  penyakit  dan gejala  dengan  memberikan  suatu  solusi  atau penanganan seperti layaknya seorang pakar.
5. Membuat Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  terdiri  dari  gejala,  penyakit dan  busur  yang  menunjukkan  hubungan  antar objek.  Data  yang  digunakan  untuk  melakukan penelusuran  diambil  dari  beberapa rule yang telah dilakukan sebelumnya.
6. Hasil Pelacakan Diagnosa Penyakit
Setelah  melakukan  proses  pembuatan  pohon keputusan  maka  memperoleh  hasil  penyakit dan  gejala  yang  diperoleh,  maka  ditampilkan hasil diagnosa penyakit yang dialami berdasarkan gejalagejala pada sapi.
b. Metode Certainty Factor
Pada tahap ini akan dilakukan analisa berdasarkan  jenis  penyakit  dan  gejala  dengan menggunakan  metode Certainty  Factor maka dalam  menganalisa  dibutuhkan  tahapan-tahapan sebagai berikut:
Gambar 2. Diagram Proses Certainty Factor
1. Menentukan nilai Certainty Factor
Dalam pembobotan digunakan bobot keyakinan  yang  merupakan  bobot  nilai
Certainty  Factor yang  diinputkan  oleh  pakar. CertaintyFactor (CF) merupakan suatu metode  yang  digunakan  untuk  menyatukan kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesis)  berdasarkan  bukti  atau  penilaian pakar.
a. Menggunakan  Metode ‘Net  Belief’ yang diusulkan  oleh  E.H.  Shortliffe  dan  B.  G. Buchanan. Seperti permasaam yang ditunjukkan    sebagai berikut : CF ( Rule ) = MB (H , E ) − MD ( H , E , )..
(1)
Dimana : CF (Rule) : Faktor Kepastian
MB(H,E)
: Measure  of  Belief (ukuran kepercayaan) terhadap hipotesis H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1) MD (H,E) : Measure of Disbelief

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.16 No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
(ukuran ketidakpercayaan) terhadap evidence H,
jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1).
b. Menggunakan metode wawancara dengan pakar.
Dan dengan mendapatkan  informasi  dari  hasil wawancara  secara  langsung  dengan pakar.  Nilai  dari  CF  (Rule)  yang didapat  dari  intrepretasi  “term”  dari pakar.
Secara  konsep, Certainty  Factor (CF) merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan untuk mengatasi  ketidakpastian  dalam  pengambilan keputusan.

## 2. Menentukan Nilai CF setiap gejala
Pada  tahap  ini  akan  menentukan  nilai kepastian  gejala  pada  bobot  yang  yang dihasilkan  dari  pakar  (ahli)  untuk menghasilkan  nilai  kepastian  yang  tepat menggunakan metode Certainty Factor.
3. Mencocokan  Gejala  Input  Pengguna Berdasarkan Rule pada Sistem
Pada  tahap  ini  akan  menentukan  aturan- aturan  dalam  menggunakan  nilai  bobot dari pengguna dan pakar berdasarkan rule
yang diperoleh dari sebelumnya menggunakan metode Forward Chaining .
4. Mengalikan CF Pakar dengan CF User
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan terhadap nilai bobot yang telah dihasilkan dengan  menggunakan  rumus Certainty Factor berdasarkan rule yang  sudah memiliki
nilai
bobot
yang
ditentukan sebelumnya.
5. Melakukan  Perhitungan  Nilai  CF

## Kombinasi Gejala
Setelah  melakukan  tahap  perhitungan nilai Certainty  Factor yang  dihasilkan dari proses Forward chaining maka tahap selanjutnya  menentukan  nilai Certainty Factor Kombinasi gejala yang ditentukan oleh pakar (ahli).
6. Hasil
Diagnosa Penyakit dan Persentase Kepastian Berdasarkan Persentase Kepastian Nilai Certainty Factor Setelah  dilakukan  proses  perhitungan nilai  kepastian  kombinasi  gejala  yang dialami oleh sapi, maka ditampilkan hasil perhitungan menggunakan metode Certainty  Factor dalam  mendiagnosa
penyakit  sapi  dengan  nilai  persentase  yang terbaik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem Pakar yang akan dibangun berupa sistem yang dapat  mengidentifikasi jenis penyakit sapi  yang dalam  hal  ini  akan  digunakan  untuk  keperluan masyarakat  terutama  para  peternak  sapi  agar  bisa mengetahui  jenis  penyakit  yang  diderita  sapi  melalui gejalanya.
Proses  kerja  yang  akan  dilakukan  dalam pembangunan  sistem  ini  disesuaikan  dengan  Sistem Pakar  yang  dapat  melakukan  analisis  terhadap  rules (aturan-aturan). Proses awal adalah peternak memasukan gejala-gejala yang dialami oleh sapi pada sistem,  kemudian  berdasarkan  gejala-gejala  yang dialami oleh sapi kemudian akan diproses menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor sehingga  menghasilkan  penyakit  yang  diderita  oleh sapi tersebut.
1. Data Penyakit Sapi
Berikut  ini  hasil  wawancara  terhadap  beberapa pakar  diperoleh  9  data  penyakit  sapi  yang  sering terjadi  berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  Dinas Peternakan  dan  Perikanan  Kabupaten  Sarolangun. Berikut ini data penyakit dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1 Data Penyakit Sapi
Kode Gejala P1 Anthrax (Radang Limpa) P2 Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) P3 Surra (Penyakit Tujuh Keliling) P4 Blakleg (Penyakit Radang Paha) P5 Brucellosis (Keguguran Menular) P6 Fasciolosis (Cacing Hati) P7 Stomach Worm (Cacing Perut) P8
Husk (Cacing Paru-paru)
P9 Bloat

## Sumber : Dinas Peternakan dan Perikanan Kabupaten Sarolangun

## 2. Data Gejala
Hasil  wawancara  terhadap  pakar  diperoleh  data yang  diolah  yaitu  terdiri  dari  data  gejala  terdapat 30  gejala  dan  9  data  penyakit.  Data  gejala terhadap  sapi  yang  akan  digunakan  sebagai sampel dalam penelitian ini pada Tabel 2
Tabel 2. Data Gejala
Kode Gejala G01 Demam G02 Mati secara mendadak G03 Sering berbaring

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.16 No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
G04 Perut yang begitu kencang G05 Keluar darah berwarna kehitaman dan encer dari lubang-lubang  tubuh G06 Gigi Ge-merutuk
G07 Keluar air liur berlebih. G08 Hewan terlihat gelisah G09 Bulu rontok G10 Cairan janin berwarna keruh saat keguguran. G11 Depresi (lesu) disertai dengan kenaikan suhu rectal
G12 Kelumpuhan
G13 Luka pada kuku dan kuku lepas G14 Keluar getah radang dari hidung dan mata G15 Lambung pada sebelah kiri atas membesar dan kencang G16 Jalan sempoyongan, kejang dan berputar-putar (mubeng)
G17 Pernapasan terganggu
G18 Kebengkakan yang cepat menyebar pada otot gerak didaerah bahu dan
G19 Leher memanjang G20 Sakit kaki G21 Pembengkakan pada persendian atau tes tes G22 Busung daerah dagu dan anggota gerak
G23 Luka/lepuh pada mulut dan kaki. G24 Kelemahan G25 Kehilangan nafsu makan G26 Diare hitam G27 Keguguran G28 Kurus G29 Seragan batuk G30 Terjadi pembengkakan pada leher, dada dan perut.

## 3. Menentukan Relasi Penyakit dan Gejala
Menentukan  relasi  penyakit  dan  gejala  pada tabel keputusan pakar (ahli) memiliki tujuan untuk mengetahui  penyakit  sapi  dan gejala-gejala sehingga  mudah  dalam  membuat rule .  Adapun tabel  keputusan  pakar  (ahli)  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel  Relasi Penyakit dan Gejala Gejala Penyakit
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 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 �
4. Menentukan Rule Berdasarkan  Data  Yang Diproleh
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  relasi  antara gejala dan  penyakit  sapi  dengan  jenis  penyakit  sapi. Maka  dibuatlah rule pada  proses Forward Chaining agar menghasilkan keputusan yang tepat dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Data Rule Rule 1 IF G01 is true AND G02 is true AND G05 is true AND G06 is true AND G08 is true AND G30 is true THEN P1 Rule 2 IF G01 is true AND G03 is true AND G07 is true AND G13 is true AND G23 is true AND G25 is true THEN P2 Rule 3 IF G02 is true AND G09 is true AND G14 is true AND G16 is true AND G22 is true AND G28 is true THEN P3 Rule 4 IF G02 is true AND G11 is true AND G12 is true AND G18 is true THEN P4 Rule 5  IF G10 is true AND G21 is true AND G27 is true THEN P5 Rule 6  IF G22 is true AND G24 is true AND G28 is true THEN P6 Rule 7  IF G20 is true AND G24 is true AND G25 is true
AND G26 is true THEN P7
Rule 8  IF G17 is true AND G19 is true AND G29 is true THEN P8 Rule 9  IF G04 is true AND G15 is true AND G17 is true THEN P9

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.16 No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
5. Menentukan Nilai Certainty Factor Dalam pembobotan digunakan bobot keyakinan yang  merupakan  bobot  nilai Certainty Factor yang  diinputkan  oleh  pakar. Certainty Factor (CF)  merupakan suatu  metode yang digunakan untuk  menyatukan  kepercayaan  dalam sebuah kejadian  (fakta  atau  hipotesis)  berdasarkan bukti  atau  penilaian  pakar.  Secara  konsep,  CF merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan untuk mengatasi ketidakpastian dalam pengambilan  keputusan. Perhitungan CF  digali dari  hasil  wawancara  pakar  dengan  nilai  CF didapat  dari  interpretasi  “term”  dari  pakar yang  diubah  menjadi  nilai  CF  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Certainty Factor Ketidakpastian CF Tidak Yakin 0 Kurang Yakin 0.2 Sedikit Yakin 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1 6. Menentukan  Nilai Certainty  Factor Setiap Gejala
Pada  tahap  ini  akan  menentukan  bobot  gejala pada  bobot  menggunakan  metode Certainty Factor dalam  menetukan  nilai  ketidakpastian terhadap suatu gejala. Adapun nilai ketidakpastian dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Nilai CF Gejala Gejala Penyakit P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 G01 0.4 0.4 G02 0.6 0.6 0.6 G03 0.4 G04 0.6 G05 0.6 G06 0.4 G07 0.6 G08 0.2 0.8 G09 0.2 G10 0.4 G11 0.2 G12 0.6 G13 G14 0.8 G15 0.8 G16 0.4 G17 0.4 0.4 G18 0.8 G19 0.6 G20 0.2 G21 0.6 G22 0.6 0.6 G23 0.8 G24 0.2  0.2 G25 0.4 0.4 G26
0.6
G27 0.8 G28 0.4 0.4
G29
0.2 G30 0.6
7. Mencocokan Gejala Input Pengguna dan Pakar
Berdasarkan      hasil      wawancara      yang      telah dilakukan  terhadap user dan  pakar,  maka diperoleh nilai bobot Certainty Factor setiap jenis penyakit  yang  akan  ditampilkan  pada  beberapa tabel 7 di bawah ini:
Tabel  7  Nilai  Bobot Certainty  Factor Penyakit Anthrax Kode Gejala CF Pakar CF User G01  Demam 0.4 0.2 G02  Mati secara mendadak 0.6 0.4 G05  Keluar darah berwarna kehitaman dan encer dari lubang-lubang tubuh 0.6 0.6 G06  Gigi Ge-merutuk 0.4 0.8 G08  Hewan terlihat gelisah 0.2 0.6 G30  Terjadi pem-bengkakan pada leher, dada dan perut 0.6 0.2
Proses  Tabel  7.  terdapat  penyakit Anthrax
(Radang Limpa) yang memperoleh nilai ketidakpastian menggunakan nilai bobot dari pengguna dan pakar berdasarkan rule yang diperoleh dari metode Forward Chaining .
Tabel  8  Nilai  Bobot Certainty  Factor Penyakit Mulut dan Kuku Kode Gejala CF Pakar CF User G01  Demam 0.4 0.2 G03  Sering berbaring 0.4 1 G07  Keluar air liur berlebih 0.6 0.6 G13  Luka pada kuku dan kuku lepas 0.8 0.2 G23  Luka/lepuh pada mulut dan kaki 0.8 0.2 G25  Kehilangan nafsu makan 0.4 0.8
Proses  Tabel  8  terdapat  Penyakit  Mulut  dan Kuku  (PMK)  yang  memperoleh  nilai  ketidakpastian menggunakan  nilai  bobot  dari  pengguna  dan  pakar berdasarkan rule yang  diperoleh  dari  metode Forward Chaining . 8. Hasil  Diagnosa  Penyakit  dan  Persentase Kepastian Nilai Certainty Factor
Hasil  perhitungan  identifikasi  penyakit  dan persentase menggunakan metode Certainty Factor dalam  proses  mendiagnosa  penyakit  sapi  dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9 Hasil Certainty Factor
No. Kode Gejala Nama Penyakit Hasil Nilai CF 1. G01, G02, G05, G06, G08, G30 Anthrax (Radang Limpa) 0.764356 2. G01, G03, G07, G13, G23, G25 Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) 0.830493 3. G02, G09, G14, G16, G22, G28 Surra (Penyakit Tujuh Keliling) 0.721279 4. G02, G11, G12, G18 Blakleg (Penyakit Radang Paha) 0.528095 5. G10, G21, G27 Brucellosis (Keguguran Menular) 0.319936 6. G22, G24, G28 Fasciolosis (Cacing Hati) 0.52128 7. G20, G24, G25, G26 Stomach Worm (Cacing Perut) 0.540429

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.16 No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
8 G17, G19, G29 Husk (Cacing Paru- paru) 0.290368 9 G04, G15, G17 Bloat 0.548416

## 9. Implementasi
Dalam  merancang  database  pada  Sistem Pakar  untuk  mengidentifikasi  penyakit  pada  sapi ini  menggunakan  MySQL.  Softwarenya  adalah Xampp  versi  3.2.2.  Software  ini  dipilih  karena mudah dikoneksikan dengan bahasa pemrograman PHP.  Pada  perancangan  ini  database  disesuaikan dengan  struktur  table  serta  relasi  tabel  yang  telah diuraikan  sebelumnya,  seperti  dapat  dilihat  pada Gambar 3 berikut :
Gambar 3. Implementasi Database
Software
yang
dibutuhkan
dalam menjalankan aplikasi Sistem Pakar untuk mendiagnosa  penyakit  pada  sapi  antara  lain software google chrome sebagai web browser dan xampp versi  3.2.2  untuk  pembuatan database MySQL .  Install  dan  aktifkan xampp , xampp berfungsi untuk menjalankan apache dan databaseMySQL . Seperti Gambar 4 berikut:
Gambar 4 Aplikasi Xampp V3.2.2
a. Tampilan Web Browser
Browser yang  digunakan  untuk  pengujian data adalah google chrome version 109.0.5414.120 ( Official  Build )  (32-bit).  Pada  browser google chrome ketik localhost/xampp untuk  membuka database ,  sedangkan  ketik localhost/program untuk menampilkan  aplikasi,  seperti  terlihat  pada Gambar 5 berikut ini
Gambar 5. Tampilan Awal Browser
b. Tampilan Menu Utama
Pada form menu  utama  terdiri  dari  2  bagian pakar  sebagai  pengelola  aplikasi  sedangkan user sebagai  pengguna  aplikasi.  Sebelum user dapat menggunakan  aplikasi, user harus  melakukan registrasi  pada  menu  pendaftaran.  Hal  ini  berguna bagi user untuk  mendapatkan username dan password , user dapat  login  ke  sistem,  dimana  pada form menu  utama user ada  beberapa  menu  seperti menu  profil user dan  menu  konsultasi.  Untuk lebihjelasnya tampilan menu utama dapat dilihat pada Gambar 6 berikut ini
Gambar 6. Tampilan Menu Utama
c. Tampilan Menu Konsultasi User Pada  menu  konsultasi user berisi  data-data user  yang  telah  didaftarkan  pada  menu  registrasi data.  Tampilan  menu  profil user Gambar 6.
Gambar 6 Tampilan Menu Konsultasi User

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.16 No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## d. Tampilan  Laporan  Keseluruhan  Data Konsultasi
Tampilan  menu  utama  pakar  berisi  menu- menu  yang  dibutuhkan  oleh  pakar  (admin)  dalam menampilkan  hasil  laporan  data  konsultasi  dalam mengidentifikasi  penyakit  sapi.  Tampilan  menu user terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Keseluruhan Data Konsultasi
Hasil  dari  proses  perhitungan  Sistem  Pakar dengan  menggunakan  metode Forward  Chaining dan Certainty Factor dalam
mengidentifikasipenyakit  sapi  yang  diperoleh berdasarkan rules (aturan-aturan)  pada Forward Chaining dan  hasil  keakuratan  yang  diproleh sebesar 0.83.05 % maka
dari  itu  sistem  dikatakan  cukup  baik  untuk diterapkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  pada Dinas  Peternakan  dan  Perikanan  Kabupaten Sarolangun, mengenai penerapan diagnosis penyakit  sapi  menggunakan  metode Forward Chaining dan Certainty  Factor yang  berfungsi sebagai Sistem Pakar dalam  menentukan penyakit sapi, maka dapat disimpulkan :
1. Telah  diterapkan  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor yang  digunakan  pada Sistem  Pakar  dalam  mengdiagnosis  penyakit sapi.
2. Telah dirancang Sistem Pakar dengan menggunakan dapat digunakan untuk mendiagnosis  penyakit  sapi  yang  dapat digunakan pada masyarakat.
3. Telah  diterapkan  aplikasi  Sistem  Pakar  untuk memberikan  rekomendasi  pada  masyarakat saat melakukan konsultasi penyakit sapi.
4. Setelah  dilakukan  pengujian  10  data  sampel sapi  menggunakan  aplikasi  Sistem  Pakar dengan menggunakan metode Forward Chaining dan Certainty Factor maka diperoleh hasil akurasi data sebesar 0.83.05 %.
5. REFERENSI
Ahmad, M. A., Cindy. T. (2022). Expert
System For Failure Diagnosis Of Cvt 125/150
Led Motorcycle Using Website Based Forward  Chaining  Method.  Seminar  Nasional &  Call  Paper  Fakultas  Sains  dan  Teknologi (SENASAINS  5th).  Procedia  of  Engineering and Life Science Vol. 3.
Barasa,  J.  A.,  &  Widjaya,  P.  A.  (2023).
Aplikasi  Sistem  Pakar  Dengan  Metode Forward  Chaining  Untuk  Menentukan  Talent Readiness (Studi Kasus: PT. XYZ). Computatio:  Journal  of  Computer
Science and Information Systems , 7 (1), 63-75.
Darussalam,  F.  G.,  &  Yulianton,  H.  (2023). Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman Padi Menggunakan Metode Forward Chaining. Joutica:  Journal  of  Informatic Unisla , 8 (2), 39-44.
Fitrianto,  F.,  &  Pramusinto,  W.  (2023,  October).
Implementasi Forward Chaining
Dan Certainty  Factor  Untuk  Diagnosa  Penyakit Sapi Pada Bakom Farm. In Prosiding Seminar Nasional  Mahasiswa  Fakultas  Teknologi Informasi  (Senafti) (Vol.  2,  No.  2,  Pp.  706-
715).
Gunawan, D. T., & Hadikurniawati, W. (2023).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Sapi  Menggunakan  Metode  Case  Based Reasoning (CBR). Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas , 9-18.
Hafizal,  M.  T.,  Putra,  D.  P.,  Wirianata,  H., Nugraha,  N.  S.,  Suparyanto,  T.,  Hidayat,  A. A.,  &  Pardamean,  B.  (2023).  Implementation of  expert  systems  in  potassium  deficiency  in cocoa plants using forward chaining method. Procedia  Computer  Science , 216 ,
136-143. Muhammad R. A. (2023). Analisis Implementasi  Sistem  Pakar  pada  Diagnosis Kerusakan Komputer dengan Forward Chaining  metode.  Transaksi  Internasional tentang  Kecerdasan  Buatan  (ITALIC),  Jil.  1 Tidak. 2 Mei 2023, hlm.107-1 139~155.
Mulyani,  E.  D.  S.,  Mufizar,  T.,  SM,  N.  N.  F., Pramana,  H.  J.,  &  Hartiwan,  I.  (2023).
Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Vaksin Sinovac (Covid-19) Dengan Menggunakan Metode Naïve
Bayes. Computer  Science  Research  and  Its Development Journal , 15 (1), 12-21.
Nadjamuddin,  S.  (2023).  Expert  System  for Early Diagnosis of Diseases in Pet Cats Using the  Forward  Chaining  Method. International
Journal of Education, Information Technology, and Others , 6 (2), 77-83.
Nuraeni,  O.,  &  Fitriyani,  F.  (2023).  Sistem  Pakar

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.16 No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Diagnosa Kondisi Gigi Tiruan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. JIKA (Jurnal Informatika) , 7 (1), 79-88. Orun,  P.  F.,  Pranoto,  Y.  A.,  &  Faisol,  A.
(2022). Penerapan Metode Forward
Chaining  Dan  Certainty  Factor  Pada Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosis  Penyakit Malaria  Di  Kabupaten  Mimika  Berbasis Web. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , 6 (1), 325-335. Putri,  B.  R.  A.,  Ichwanto,  A.  R.,  &  Imelda,  I. (2023).  Expert  System  For  Detecting Diseases  Of  Palm  Oil  With  Forward Chaining  MethodAndroid  Based. Jurteksi
(Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi) , 9 (2), 311 -318. Revaldo,  A.,  Yupianti,  Y.,  &  Beti,  I.  Y.
(2023).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit
Gangguan  Tidur  Dengan  Metode  Forward Chaining Berbasis Web (Studi Kasus: Uptd Puskesmas  Telaga  Dewa  Kota  Bengkulu). Jurnal Media Infotama , 19 (1), 44-51. Susanto,  C.  C.,  Husain,  T.,  &  Bahtiar,  A.  (2023). Implementasi  Metode  Certainty  Factor Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis
Gangguan Mental Berbasis Android. Computer ScienceResearch
and Its
Development Journal , 15 (1), 22-36.