## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TERNAK SAPI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Muhammad Yudid Fathurrohim Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang yudid9b27smpndj@gmail.com

## ABSTRAK
Sapi  merupakan  hewan  ternak  yang  sangat  banyak  manfaatnya  bagi  manusia  dari  segi daging,air susu,bahkan sampai kotorannya. Dengan adanya sapi, masyarakat dapat meningkatkan taraf hidup  mereka,dari  semulanya  tidak  minum  susu  jadi  minum  susu  begitu  pula  dengan  yang  biasanya tidak makan daging menjadi bisa makan daging sehingga sapi sangat banyak berguna bagi masyarakat.
Dengan  berkembangnya  teknologi  saat  ini,  juga  mengembangkan  teknologi  yang  mampu untuk  mengadopsi  proses  manusia  dan  cara  berpikir  adalah  teknologi  kecerdasan  buatan.  Buatan teknologi kecerdasan memiliki memungkinkan berkembang sistem pakar yang akan diterapkan. sistem pakar  ini  mendiaganosa  penyakit  ternak  sapi  dengan  membangun  sebuah  sistem  pakar  yang  dapat menganalisa  gejala-gejala  penyakit  menjadi  sebuah  keputusan  nama  penyakit  dengan  menggunakan metode Certainty factor untuk mengetahui gejala-gejala penyakit yang ingin diketahui.
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  ini,  nantinya  akan  dibuatkan  aplikasi  sistem  pakar  berbasis desktop yang akan dibangun menggunakan Visual Studio dan SQL Server sebagai databasenya dengan tujuan menghasilkan informasi dalam mengetahui gejala-gejala dan jenis penyakit sapi.
. Kata kunci : Sistem pakar, Certainty Factor, Sapi
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah Sapi  merupakan  hewan  ternak  yang  sangat banyak  manfaatnya  bagi  manusia  dari  segi daging,air susu,bahkan sampai kotorannya. Dengan adanya  sapi,  masyarakat  dapat  meningkatkan  taraf hidup mereka,dari semulanya tidak minum susu jadi minum susu begitu pula dengan yang biasanya tidak makan daging menjadi bisa makan daging sehingga sapi sangat banyak berguna bagi masyarakat.
Dengan berkembangnya teknologi saat ini, juga mengembangkan  teknologi  yang  mampu  untuk mengadopsi  proses  manusia  dan  cara  berpikir adalah  teknologi  kecerdasan  buatan.  Buatan teknologi  kecerdasan  memiliki  memungkinkan berkembang  sistem  pakar  yang  akan  diterapkan. sistem pakar ini mendiaganosa penyakit ternak sapi dengan  membangun  sebuah  sistem  pakar  yang dapat  menganalisa  gejala-gejala  penyakit  menjadi sebuah keputusan nama penyakit dengan menggunakan  metode  Certainty  factor  untuk mengetahui  gejala-gejala  penyakit  yang  ingin diketahui.
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  ini,  nantinya akan  dibuatkan  aplikasi  sistem  pakar  berbasis desktop  yang  akan  dibangun  menggunakan  Visual Studio dan SQL Server sebagai databasenya dengan tujuan  menghasilkan  informasi  dalam  mengetahui gejala-gejala dan jenis penyakit sapi.
Penyakit  ternak  sapi  antara  lain  adalah Mastitits, miasis, bovine viral diarrhea dll. Penyakit ternak  sapi  diakibatkan  oleh  kurangnya  nafsu
makan,  mata  suram,  teling  terkulai,  badan menyusut.
Sistem  pakar  tidak  akan  berdiri  dengan sendirinya,  dibutuhkan  sebuah  metode  atau  aturan dalam  menyelesaikan  masalah  penyakit  ternak  sapi tersebut  yaitu  dengan  metode certainty  factor. Metode certainty  factor (CF)  merupakan  metode yang  mendefenisikan  ukuran  kepastian  terhadap suatu  fakta  atau  aturan,  untuk  menggambarkan tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang sedang  dihadapi,  dengan  menggunakan certainty factor ini  dapat  menggambarkan  tingkat  keyakinan pakar.
1.2 Rumusan Masalah
Dari  masalah  di  atas  maka  dapat  dirumuskan beberapa permasalahan sebagai berikut :
1. Bagaimana  membuat  sistem  pakar  untuk mendiagnosa penyakit ternak sapi ?
2. Bagaimana menerapkan metode certainty factor pada system pakar mendiagnosa penyakit ternak sapi ?
1.3 Batasan Masalah
Dalam pembuatan Sistem pakar ini menerapkan  beberapa  batasan  masalah,  batasan- batasan masalah tersebut antara lain :
1. Sistem pakar diagnosa penyakit ternak sapi ini dibuat menggunakan aplikasi Microsoft Visual Studio  2008  dan  database  Microsoft  SQL Server 2005.
2. Aplikasi sistem pakar ini dibuat  memiliki dua hak akses yaitu admin dan user.

## 1.4 Tujuan
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan di atas, tujuan penelitian ini adalah :
1. Mengetahui rule dari  gejala  penyakit  ternak sapi.
2. Menerapkan  Metode certainty  factor dalam mendiagnosa penyakit ternak sapi.
3. Merancang  suatu  sistem  pakar  yang  dapat digunakan untuk melakukan diagnosa penyakit ternak sapi.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik penalaran  dalam  memecahkan  masalah  yang biasanya  hanya  dapat  dipecahkan  oleh  seorang pakar  dalam  bidang  tersebut.  Istilah  sistem  pakar berasal dari knowlegde-based expert system. Istilah ini  muncul  karena  untuk  memecahkan  masalah, sistem  pakar  menggunakan  pengetahuan  seorang pakar  yang  dimasukkan  kedalam  komputer. Seseorang  yang  bukan  pakar  menggunakan  sistem pakar  untuk  meningkat  kemampuan  pemecahan masalah,  sedangkan  seorang  pakar  menggunakan sistem pakar untuk knowledge assistant.
Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer cerdas yang menggunakan knowledge (pengetahuan) dan  prosedur  inferensi  untuk  menyelesaikan masalah  yang  cukup  sulit  sehingga  membutuhkan seorang  yang  ahli  untuk  menyelesaikannya]. Pengetahuan  adalah  sebuah  kekuatan  yang  dapat memecahkan suatu masalah yang kita temui sehari- hari.  Sistem  pakar  adalah  program Artificial Intellenge yang menggabungkan pangkalan pengetahuan  ( knowledge  base )  dengan  sistem inferensi. Kecerdasan buatan atau Artificial Intellenge (AI)  dapat  didefinisikan  sebagai  sub bidang pengetahuan komputer yang khusus ditujukan  untuk  membuat software dan hardware yang  sepenuhnya  biasa  menirukan  beberapa  fungsi otak manusia. Karena itu diharapkan komputer bisa membantu manusia didalam berbagai masalah yang sangat rumit. (Jatisi, Maret 2015)

## 2.2 Certainty Factor
Metode Certainty  Factor digunakan  untuk memberikan  nilai  keyakinan  pada  hasil  akhir  tes kepribadian sistem pakar yang didapat dari seorang pakar. Certanity  Factor menunjukkan  ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan.  Teori Certainty  Factor ,  sama  juga  halnya  dengan fuzzy logic ,  ketidakpastian  direpresentasikan  dengan derajat  kepercayaan.  Terdapat  2  langkah  dalam penggunaan setiap metode nonprobabilitas. Certainty  theory mendasari  penggunaan Certainty Factors . Certainty Factors mengekspresikan kepercayaan berdasarkan kejadian.
Certainty  Factors  (CFs)  menunjukkan  ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.
CFs[h,e] MB[h,e] - MD[h,e]
Keterangan:
CFs[h,e] Faktor kepastian MB[h,e] Ukuran kepercayaan atau tingkat keyakinan  terhadap  hipotesis  h,  jika  diberikan evidence e (antara 0 dan 1)
MD[h,e] Ukuran  ketidakpercayaan  atau  tingkat ketidakyakinan  terhadap  hipotesis  h,  jika  diberikan evidence e (antara 0 dan 1). (Merpati, 2015)

## 2.3 Visual Basic .NET
Visual  Basic  .NET  adalah  sebuah  alat  untuk mengembangkan  dan  membangun  aplikasi  yang bergerak  di  atas  sistem  .NET  Framework,  dengan menggunakan bahasa BASIC. Dengan menggunakan  alat  ini,  para  programmer  dapat membangun  aplikasi  Windows  Forms,  Aplikasi web  berbasis  ASP.NET,  dan  juga  aplikasi command-line.  Alat  ini  dapat  diperoleh  secara terpisah  dari  beberapa  produk  lainnya  (seperti Microsoft  Visual  C++,  Visual  C#,  atau  Visual  J#), atau  juga  dapat  diperoleh  secara  terpadu  dalam Microsoft Visual Studio .NET. Bahasa Visual Basic .NET sendiri menganut paradigma bahasa pemrograman  berorientasi  objek  yang  dapat  dilihat sebagai  evolusi  dari  Microsoft  Visual  Basic  versi sebelumnya  yang  diimplementasikan  di  atas  .NET Framework. (Sujaya Aga, 2010).

## 2.4 SQL Server
Microsoft  SQL  Server adalah  sebuah  sistem manajemen  basis  data  relasional  (RDBMS)  produk Microsoft. Bahasa kueri utamanya adalah Transact- SQL  yang  merupakan  implementasi  dari  SQL standar  ANSI/ISO  yang  digunakan  oleh  Microsoft dan  Sybase.  Umumnya  SQL  Server  digunakan  di dunia bisnis yang memiliki basis data berskala kecil sampai dengan menengah, tetapi kemudian berkembang  dengan  digunakannya  SQL  Server pada basis data besar. (Wahana Komputer. 2010)
3. METODE PENELITIAN
3.1 Analisa Sistem
Analisa  kebutuhan  sistem  merupakan  proses identifikasi dan evaluasi permasalahan – permasalahan yang dibangun sesuai dengan kriteria yang  diharapkan.  Oleh  karena  itu  aplikasi  harus memenuhi kebutuhan.

## 3.2 Perancangan Aplikasi
Program  dibuat  berbasis desktop dimana seluruh  data  disimpan  pada database . desktop ini dibuat. Adapun desain system seperti pada Gambar 1 berikut ini
Gambar 1 Desain system Tampilan  form  utama  aplikasi  Sistem Pakar  diagnosa  penyakit  ternak  sapi  menggunakan metode Certainty factor.

## 3.3    Perancangan Struktur Menu
Struktur  menu  program  menggambarkan menu  yang  dapat  diakses.  Ditunjukkan  Pada Gambar 2.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ternak Sapi Menggunakan Metode Certainty Factor User/Pengunjung Diagnosa Penyakit Ternak Sapi Hasil Diagnosa Admin Data Penyakit Data Gejala Simpan, Edit, Hapus Simpan, Edit, Hapus Data Aturan Simpan

## Gambar 2 Struktur Menu
1. User adalah tampilan khusus untuk pengunjung  yang  didalamnya  terdapat  data untuk memilih  gejala  yang  dialami  dan menampilkan  hasil  diagnosa  dari  gejala  yang dipilih oleh pengunjung.
2. Login, adalah  tampilan  untuk  admin  yang didalamnya  terdapat  beberapa  button  form yaitu,  data  penyakit,  data  aturan,  dan  data gejala . 3. Data Penyakit, adalah tampilan yang didalamnya terdapat beberapa jenis penyakit.
4. Data aturan, adalah tampilan yang didalamnya terdapat data relasi antara gejala dan penyakit beserta nilai MB dan MD dari masing-masing gejala.
5. Data gejala, adalah tampilan yang didalamnya terdapat beberapa gejala yang dialami.
6. Logout berfungsi untuk keluar dari admin.
3.4 Flowchart User Pada flowchart user ini, pengunjung atau user hanya dapat melakukan input data gejala tanpa bisa melakukan update, simpan, dan hapus data. Seperti pada Gambar 3.
Start Utama Diagnosa Penyakit Data Master End Pilih Gejala Hasil Diagnosa Hitung dengan CF Gambar 3 Flowchart user

## 3.5 Flowchart Admin
Pada  flowchart  admin  ini,  admin  dapat melakukan update, simpan, dan hapus data. Dimulai dari  masuk  ke  form  utama,  kemudian  masuk  ke form  data  penyakit,  kemudian  data  master.  Di  data master  inilah  admin  akan  melakukan  update, simpan, dan hapus data. Seperti pada Gambar 4.
Start Utama Diagnosa Penyakit Data Master End Pilih Gejala Simpan, Edit, Hapus Hasil Diagnosa Hitung dengan CF Gambar  4 Flowchart Admin

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Form Utama
Menampilkan  halaman  utama  aplikasi  sistem pakar, seperti pada Gambar 5.

## 4.2 Form Gejala
Menampilkan  halaman  gejala,  daftar  penyakit, dan hasil diagnosa penyakit, seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6 Form Gejala
4.3 Form Login
Menampilkan  halaman  login  aplikasi  sistem pakar untuk admin, seperti pada Gambar 7.
Gambar 7 Form login
4.4 Form Home Menampilkan  halaman  home  atau  beranda admin, seperti pada Gambar 8.
Gambar 8 Form home

## 4.5 Form Gejala Admin
Menampilkan  halaman  gejala  untuk  admin, seperti pada Gambar 9.

## 4.6 Form Penyakit Admin
Menampilkan  halaman  penyakit  untuk  admin, seperti pada Gambar 10.

## Gambar 10 Form Penyakit Admin

## 4.7 Form Aturan
Menampilkan  halaman  aturan  untuk  admin, seperti pada Gambar 11.

## Gambar 11 Form Aturan

## 4.8 Pengujian Sistem
Hasil pengujian aplikasi ini terdiri dari 2 bagian pada  form  dan  input  data  seperti  yang ditunjukan pada Tabel 1 dan Tabel 2 Tabel 1 Pengujian Form Nama Fungsi Hasil Pengujian Visual Studia 2008 Berhasil Tidak Form Utama √ X Form Login √ X Form Gejala √ X Form Gejala Admin √ X Form Aturan √ X Form Penyakit Admin √ X
Keterangan: √ = Berfungsi, x = Tidak berfungsi
Tabel 2 Input Data Nama Fungsi Hasil Pengujian Visual Studia 2008 Berhasil Tidak Input Data Gejala √ X Input Data Aturan √ X Input Data Penyakit √ X Pilih Gejala dan Hasil Diagnosa √ X
Keterangan: √ = Berfungsi, x = Tidak berfungsi
4.9 Pengujian Metode Certainty Factor
Berdasarkan nilai CF dari 2 kriteria maka dapat diperoleh data sebagai berikut.
Tabel 3 Tabel perhitungan metode Certainty Factor
No Jenis Peny akit Gejala Manual Hasil 1 Tym pany Kembung ^ Sulit Bernafas 0,8 + 0,6 x (1-0,8) = 0,8 + 0,12 = 0,92 MB = 0,92 Kembung ^ Sulit Bernafas 0,2 + 0,4 x (1-0,2) = 0,2 + 0,32 = 0,52 MD = 0,52 CF = MB – MD = 0,92 – 0,52 = 0,4
Pada  pengujian  sistem  yang  dilakukan  untuk menguji keakuratan analisis perhitungan didapatkan nilai MB 0,92, MD 0,52, dan CF 0,4.
4.10 Pengujian User Pengujian user ini  dilakukan  kepada  5  orang. Dari  hasil  responden  tersebut  memberikan  hasil yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 Pengujian user N o Pertanyaan Respon Y a Cuk up Kur ang 1 Bagaimana desain sistem pakar ternak sapi ini ? 8 1 1 2 Apakah aplikasi sistem pakar ternak sapi ini bermanfaat ? 8 1 1 3 Apakah data aplikasi sistem pakar ternak sapi sudah lengkap ?
8 1 1 4 Apakah alur jalannya aplikasi mudah dipahami ? 8 1 1 5 Apakah aplikasi ini interaktif ? 8 1 1 Total 40 5 5
Berdasarkan  penilaian  hasil  pengujian user pada Tabel  4  di  atas  diperoleh  hasil  presentase  pengguna sebagai berikut.
A. Presentase memilih ya (40/50 x 100%) = 80%
B. Presentase memilih cukup (5/50 x 100%) = 10%
C. Presentase  memilih  kurang  (5/50  x  100%)  = 10%
Jadi,  kesimpulan  dari  pengujian  10 user di  atas bahwa 80 % responden mengatakan bahwa sistem ini ya atau  baik,  10%  menyatakan  bahwa  cukup  dan  10% menyatakan kurang.

## 5.   KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  didapat  setelah melakukan  perancangan  menggunakan  metode certainty factor yaitu:
1. Menghasilkan  suatu  aplikasi  sistem  pakar diagnosa  penyakit  ternak  sapi  dengan  metode Certainty Factor .
2. Hasil pengujian keakuratan metode CF melalui analisis  perhitungan  manual  didapatkan  nilai MB 0,92, MD 0,52 dan CF 0,4.
3. Hasil  pengujian  terhadap  10  responden  dan hasilnya  80%  menyatakan  ya/baik,  10% menyatakan  cukup  dan  10%  menyatakan kurang.

## 5.2 Saran
Adapun saran yang diberikan pada sistem pakar ini yaitu:
1. Sistem  pakar  ini  dapat  dikembangkan  dengan berbasis android.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Merpati. 2015. Sistem Pakar Analisis Kepribadian  Diri    dengan  Metode Certainty Factor . Jurnal  Informatika, VOL.  3,  NO.  2,
AGUSTUS 2015 ISSN: 2252-3006.
[2] Jatisi.  2015.  Penerapan  Metode Forward Chaining untuk  Mendeteksi  Penyakit  THT.
Vol. 1 No. 2 Maret 2015 ISSN 2407-4322.
[3] Sujaya  Aga,  Dasar  Pemrograman  Visual dengan Visual Studio 2010.
[4] Wahana  Komputer,  Jurnal  Informatika,  2010, SQL Server 2008