## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Informasi Pelayanan Terpadu di Restoran Berbasis Android ............
01-08
Hery Kuswandi
Pemanfaatan Raspberry Pi Dan Webcam Sebagai Kamera Pemantau Dan Cloud Drive Sebagai Media Penyimpanan .................................................... 09-17 Ady Noegroho Sistem Penunjang Keputusan Berbasis Webgis Dengan Metode AHP Untuk Pemilihan Lokasi Usaha ................................................................................. 18-22

## Sya’roni
Aplikasi Manajemen Inventory Berbasis Mobile ........................................... 23-32 Angga Eka Syaputra Aplikasi Perencanaan Kebutuhan Produksi Menggunakan Demand Forecasting Dengan Pendekatan Proyektif .................................................... 33-42 Samuel Pusirumang Makahanap Membangun Aplikasi E-Commerce Dengan Sistem Penunjang Keputusan Metode Apriori Untuk Memberikan Rekomendasi Kepada Calon Pembeli Di Toko Islam Malang ................................................................................... 43-47 Alamsyah Ady Nugroho Sistem Informasi Inventory pada UD. MM GoDAM “NENENG” Berbasis
Web Guna Memudahkan Pengolahan Data Barang ....................................... 48-52 Widia Normalasari Aplikasi Pembelajaran Menulis Permulaan Berbasis Android Menggunakan Unity 2D ......................................................................................................... 53-62 Andi Fiqqih Adiqro Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Burung Puyuh Menggunakan Metode Inferensi Forward Chaining Berbasis Android ............................................. 63-77 Mahartin Hendra Sukmawan
Sistem Keamanan Database Berbasis Restfull Pada Content Management System Wordpress (Studi Kasus : STIKI Malang) ......................................... 78-89 Ridho Valentin Sistem Informasi Pengolahan Data Surat Masuk dan Keluar di Kantor BARENLITBANG Kota Malang ................................................................... 90-93

## Antonius Lorensius
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Jurusan Perguruan Tinggi
Menggunakan Teori Psikologi Rothwell Miller Interest Blank (RMIB) .......   94-104 Muhammad Hanifudin
Permainan Ular Tangga Berbasis Android Menggunakan Unity ...................  105-118

## Novanda Bayhakky
Sistem Informasi Manajemen Pakan Guna Meningkatkan Indikator Keberhasilan Panen Ternak pada PT Berkah Benua Farm ............................  119-140

## Burhannudin

## Klasifikasi Artikel Berbahasa Indonesia untuk Mendeteksi
Clickbait Menggunakan Metode Naïve Bayes ..............................................................  141-147 Ali Fahnnur Yavi
Sistem Informasi Akademik SMK Bhakti Luhur Malang Berbasis Web ......  148-152

## Fransiskus Sina Witi
Pencarian Resep Masakan Menggunakan Metode Vector Space Model (VSM) Berbasis Android ....................................................................  153-160 Bulan Dewi Gulita
Pemanfaatan Sensor Gyroscope  pada Game Casual Berbasis Android ........  161-165

## Dionisius Aditya Rexy Susanto
Penerapan Teknologi Augmented Reality pada Game Pengenalan Hewan Berdasarkan Jenis Makanannya Berbasis Mobile ..........................................  166-172

## Herjuno Daud Pramono
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Rumah Kontrakan untuk Keluarga di Kota Malang Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno .................................. 173-176 Slamet Nur Huda
Pelindung : Ketua STIKI Penasehat : Puket I, II, III Pembina : Ka. LPPM Editor : Subari, S.Kom, M.Kom Section Editor : Daniel Rudiaman S.,ST, M.Kom Reviewer
: Dr. Eva Handriyantini, S.Kom, M.MT.
Evi Poerbaningtyas, S.Si, M.T.
Laila Isyriyah, S.Kom, M.Kom
Anita, S.Kom, M.T.
Layout Editor : Siti Aminah, S.Si, M.Pd
Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Muh. Bima Indra Kusuma

## SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI PENYAKIT BURUNG PUYUH MENGGUNAKAN METODE INFERENSI FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID

## MAHARTIN HENDRA SUKMAWAN
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang mahartinhendra@gmail.com

## ABSTRAK
Kecerdasan buatan pada saat ini telah menjadi salah satu kemajuan teknologi yang sangat canggih. Salah satu bentuk kecerdasan buatan adalah sistem pakar. Sistem pakar dirancang untuk mampu berpikir dan memecahkan suatu  masalah  seperti  layaknya  seorang  pakar.  Sistem  pakar  dimanfaatkan  untuk  membantu  mempermudah kehidupan manusia, salah satunya dibidang peternakan. Pemeriksaan kesehatan hewan ternak terutama unggas secara tepat waktu sangatlah penting demi menjaga kualitas produksi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi sistem pakar pengganti dokter hewan. Aplikasi ini berguna untuk melakukan diagnosa penyakit apa yang sedang menyerang burung puyuh secara cepat dan tepat, berdasarkan gejala-gejala yang di input oleh pemilik  ternak  ke  dalam  sistem,  dan  apa  solusi  yang  harus  dilakukan  setelah  mengetahui  penyakitnya.  Jadi peternak itu sendiri dapat dengan mudah melakukan pemeriksaan terhadap unggas tanpa harus dibantu dokter hewan  secara  langsung.  Proses  pencarian  penyakit  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  metode  Forward Chaining.  Forward  Chaining  bekerja  berdasarkan  basis  aturan  yang  telah  tertanam  didalam  sistem,  dengan melakukan  analisa  terhadap  gejala-gejala  yang  di  input,  mencocokkan  denga  basis  aturan,  kemudian mendapatkan  hasil  output  yakni  berupa  penyakit  dan  solusinya.Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  sistem  pakar  ini  bekerja  dengan  memproses  gejala  dan  mengeluarkan  kandidat penyakit  terkuat  beserta  solusi  yang  harus  dilakukan,  berdasarkan  identifikasi  menggunakan  metode  Forward Chaining.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Metode Forward Chaining,  2016

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  peternakan  unggas  ada  di  Desa Dilem,  Kecamatan  Kepanjen,  Kabupaten  Malang. Peternakan  tersebut  memelihara  burung  puyuh lebih  dari  500  ekor.  Di  dalam  peternakan  ada beberapa unsur-unsur yang harus diperhatikan salah satunya yaitu  kesehatan.  Untuk  mengontrol kesehatan    tersebut,  peternakan  setiap  1  bulan sekali mendatangkan dokter hewan.
Untuk mendatangkan dokter hewan tersebut peternakan juga sedikit kesulitan dikarenakan  di  desa  tersebut  belum  ada  tenaga medis  dokter  hewan  yang  mampu  melakukan pemeriksaan  kesehatan  burung  puyuh.  Sebagai solusinya  pihak  peternakan  mendatangkan  dokter hewan dari salah satu labolatorium di Kota Malang. Untuk  mendatangkan  dokter  hewan  tersebut biayanya  tidak  murah,  dikarenakan  jauhnya  lokasi peternakan  dan  banyaknya  hewan  yang  harus diperiksa.  Mahalnya  biaya  kesehatan  tersebut mengurangi  margin  keuntungan  yang  didapat  oleh peternakan tersebut.
Atas  dasar  permasalahan  diatas  peneliti mempunyai  sebuah  solusi  yaitu  pembuatan  sebuah sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi  penyakit burung  puyuh  menggunakan  metode  inferensi forward  chaining  berbasis  android.    Peneliti  akan bekerja  sama  dengan  seorang  pakar  burung  puyuh
untuk  menyusun  basis  pengetahuan  sebagai  dasar sistem pakar tersebut. (Anita dan Ahrami:2005)
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Upik,  menjelaskan  tentang  sistem  pakar.  Sistem Pakar  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan  yang  ada  didalam  diri  manusia  ke suatu  perangkat  komputer  yang  sengaja  dirancang untuk  memodelkan  kemampuan  menyelesaikan masalah  seperti  layaknya  yang  dilakukan  oleh seorang  pakar.  Dengan  adanya  sistem  pakar  ini, orang  awam  pun  dapat  menyelesaikan  masalahnya atau  hanya  mencari  informasi  berkualitas  yang sebenarnya  hanya  dapat  diperoleh  dengan  bantuan para  ahli  dibidangnya.  Jadi  sistem  pakar  bisa dimanfaatkan  dalam  mencari  solusi  dari  masalah- masalah yang ada diberbagai bidang, yang tentunya bidang peternakan juga.
Peneliti membuat sistem pakar ini berbasis
Android karena sesuai dengan yang telah dijelaskan diatas  tentang  Android,  selain  dapat  diakses  secara real-time ,  Android  adalah platform  open  source yang  didukung  oleh  banyak developer diseluruh dunia.  Selain  itu  Android  sistem  operasi  ponsel pintar yang pertumbuhannya sangat tinggi.

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN
Salah  satu  peternakan  unggas  ada  di  Desa Dilem,  Kecamatan  Kepanjen,  Kabupaten  Malang.
Peternakan  tersebut  memelihara  burung  puyuh lebih  dari  500  ekor.  Di  dalam  peternakan  ada beberapa unsur-unsur yang harus diperhatikan salah satunya yaitu  kesehatan.  Untuk  mengontrol kesehatan tersebut, peternakan setiap 1 bulan sekali mendatangkan dokter hewan.
Untuk mendatangkan dokter hewan tersebut peternakan juga sedikit kesulitan dikarenakan  di  desa  tersebut  belum  ada  tenaga medis  dokter  hewan  yang  mampu  melakukan pemeriksaan  kesehatan  burung  puyuh.  Sebagai solusinya  pihak  peternakan  mendatangkan  dokter hewan  dari  Kota  Malang.  Untuk  mendatangkan dokter  hewan  tersebut  biayanya  tidak  murah, dikarenakan jauhnya lokasi peternakan dan banyaknya  hewan  yang  harus  diperiksa.  Mahalnya biaya  kesehatan  tersebut  mengurangi  margin keuntungan yang didapat oleh peternakan tersebut.

## Solusi yang ditawarkan
Atas  dasar  permasalahan  diatas  peneliti mempunyai  sebuah  solusi  yaitu  pembuatan  sebuah sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi  penyakit burung  puyuh  menggunakan  metode  inferensi forward  chaining  berbasis  android.  Peneliti  akan menggandeng  seorang  pakar  burung  puyuh  untuk menyusun  basis  pengetahuan  sebagai  dasar  sistem pakar tersebut.
Kelebihan  dan  kemudahan  yang  didapat  dari aplikasi
• Cara  penggunaan  yang  mudah  dan sederhana.
• Memudahkan pengguna terutama peternak burung  puyuh  untuk  mendapat  informasi tentang  ternak  burung  puyuh  dan  juga mendiagnosa  tentang  penyakit  burung puyuh.
• Memiliki  mobilitas  tinggi,  dapat  di  bawa kemana  saja  dan  digunakan  kapan  saja karena  berbasis  Android  dan  tidak  selalu membutuhkan akses internet.

## Perancangan  Basis  Pengetahuan  (Knowledge Base)
Pengembangan susatu Sistem Pakar diawali dengan langkah knowledge acquisition atau perolehan pengetahuan.
Pengetahuan dapat diperoleh  dari  beberapa  sumber  antar  lain  seorang pakar  yang  ahli  dibidangnya,  buku,  dan  lain-lain. Hal  yang  akan  dilakukan  untuk  membuat  desain Sistem Pakar untuk mengetahui penyakit penanggulangannya pada burung puyuh adalah:
• Perancangan tabel pengetahuan.
• Membuat tabel keputusan.
• Mengubah tabel keputusan  menjadi aturan daam bentuk if-then rule .

## Perancangan Tabel Pengetahuan
Berikut  adalah  tabel  pengetahuan  berupa daftar penyakit dan solusinya. Serta daftar penyakit dan gejala yang ada pada penyakit tersebut.
Tabel 1 . Tabel Daftar Penyakit dan Solusinya
No Penyakit Solusi 1 P001 New Castle Disease • Berikan vaksin ND AKTIF seperti ND Lasota, ND clone 3-4 bulan sekali secara berkala • Direkomendasikan berikan vaksin ND IN AKTIF dengan suntik atau injeksi • Berikan  vitamin  dosis  tinggi  ke  dalam  air  minumnya.  Contoh  Rhodivil  produk  Rominolo atau Fortevic produk Medion 2 P002 Avian Influenza / AI • Berikan  vaksin  AI  IN  AKTIF  seperti  Medivac  AI,  dalam  usia  25  hari.  Direkomendasikan diberikan 2 kali vaksin, yakni saat usia 25 hari dan setelah 4 bulan
•
Tingkatkan biosecurity kandang dan seluruh peralatan ternak 3 P003 Gumboro / IBD • Lakukan vaksinasi Gumboro atau vaksin IBD melalui air minum pada umur 10-13 hari • Sterilisasi kandang dan alat ternak
• Usahakan jangan sampai ternak mengalami stres
• Berikan vitamin secara teratur
4 P004 Infeksi Bronchitis / IB
• Berikan vaksin IB secara berkala lewat air minumnya, 3-4 bulan sekali
• Burung  yang  terserang  harus  segera  disingkirkan  atua  dimusnahkan  demi  keamanan  yang lain 5 P005 Pullorum / Berak  Kapur  / Berak Putih • Berikan antibiotik golongan sulfa seperti coritrym • Sterilkan kandang dan alat ternak
• Sebaiknya yang terserang dipisahkan / dimusnahkan
•
Disarankan untuk mencari bibit (DOG) yang bebas pullorum 6 P006 Chronic Respiratory Disease / CRD
• Atur jumlah populasi
• Berikan antibiotika seperti Tetracycline, Erythomycine, atau Ampicilin
• Berikan decongestan seperti Oxymetazoline HCI
• Kotoran dibersihkan secara rutin 1-2 hari sekali
7 P007 Stres • Berikan vitamin C dosis tinggi
• Berikan obat antistress Formula atau vitamin B kompleks
• Jangan berganti-ganti jenis pakan
8 P008 Kanibalisme • Direkomendasikan potong paruh semua puyuh • Yang mengalami luka cepat di olesi larutan Methylene Blue • Berikan tambahan makanan hijau atau taruh batu bata untuk mengalihkan perhatian • Berikan vitamin • Kurangi pencahayaan 9 P009 Collibacillossi s • Berikan Sulfaquinoxaline 0,05% selama 5-7 hari • Berikan  Chloramphenicol,  Chlortetracycline,  Neomychin,  Spectinomycine,  Oxytetracycline atau preparat Sulfa (berikan salah satu saja)
• Pemberian Kaporit dalam air minumnya secara rutin 10 P010 Snot / Coryza • Berikan antibiotika Ampicilin atau Tetracycline di dalam air minumnya • Berikan  antibiotika  Erythromycine  dosis  200-300  mg  yang  dilarutkan  dalam  5-6  liter  air minum selama 5-7 hari
• Berikan preparat Sulfa, seperti Sulfathiazole • Bersihkan kandang • Direkomendasikan berikan vaksin Coryza 11 P011 Cholera • Berikan  antibiotika  seperti  Tetracycline,  Chloramphenicol,  Ampicilin,  Chlortetracycline secepatnya. Minimal selama 5 hari • Berikan  obat  yang  dapat  dikombinasikan  dengan  preparat  Sulfa  lain,  seperti  Sulfadiminine, Sulfamethazine, atau Sulfamerazine • Untuk mencret, berikan air rebusan daun jambu biji dan daun sirih secukupnya • Dapat diberikan obat diare, seperti Loperamide HCI • Berikan vitamin secukupnya untuk stamina 12 P012 Coccidiosis • Yang  sakit  segera  obati  dengan  Sulfaquinoxaline  0,04%  di  dalam  air  minumnya  selama  3 hari dan antibiotika Ampiciline • Tetesi larutan Sulfamethazine 10% selama 3 hari • Berikan vitamin dan mineral pembentuk darah untuk membantu pemulihanya • Kotoran yang terinfeksi harus segera dimusnahkan • Sesering mungkin ganti alas kotoran pada puyuh usia starter (1-30 hari) • Direkomendasikan vaksin Coccidiosis • Berikan gula merah secukupnya untuk stamina Perancangan Tabel Keputusan Diagnosa Penyakit Burung Puyuh Dari tabel penyakit dan gejala diatas dapat dibentuk  sebuah  tabel  keputusan  yang  merupakan
relasi  antara  tabel  gejala  dengan  tabel  penyakit sebagai berikut:
Tabel 2 . Tabel Keputusan No Kode Gejala Kode Penyakit P0 01 P0 02 P0 03
P0 04 P0 05 P0 06
P0 07 P0 08 P0 09 P0 10 P0 11 P0 12 1 G001 2 G002 3 G003 4 G004 5 G005 6 G006 7 G007 8 G008 9 G009 10 G010 11 G011 12 G012 13 G013 14 G014 15 G015 16 G016 17 G017 18 G018 19 G019 20 G020 21 G021 22 G022 23 G023 24 G024 25 G025 26 G026 27 G027 28 G028
29 G029
No Kode Gejala Kode Penyakit P0 01 P0 02 P0 03 P0 04 P0 05 P0 06 P0 07 P0 08 P0 09 P0 10 P0 11 P0 12 30 G030 31 G031 32 G032 33 G033 34 G034 35 G035 36 G036 37 G037 38 G038 39 G039 40 G040 41 G041 42 G042 43 G043 44 G044 45 G045 46 G046 47 G047 48 G048 49 G049 50 G050 51 G051 52 G052 53 G053 54 G054 55 G055 56 G056 57 G057

## Pembentukan Aturan (Rule)
Pembentukan  aturan  dari  Tabel  2  diatas adalah sebagai berikut. R1 : IF G005 THEN P001 R2 : IF G027 THEN P001 R3 : IF G018 THEN P001 R4  :  IF  G008  OR  G013  OR  G014  OR  G025  OR G041  OR  G044  OR  G045  OR  G054  OR G052 THEN P001 R5 : IF G011 THEN P002 R6  : IF G002 THEN P002 R7  : IF G049 THEN P002 R8    :  IF  G044  OR  G029  OR  G001  OR  G054  OR G004 OR G046 THEN P002 R9  : IF G047 THEN P003 R10 : IF G006 THEN P003 R11 : IF G007 THEN P003 R12  :  IF  G025  OR  G044  OR  G013  OR  G029 THEN P003 R13 : IF G016 THEN P004 R14 : IF G024 THEN P004 R15 : IF G055 THEN P004 R16  :  IF  G004  OR  G001  OR  G013  OR  G025  OR G038 OR G044 OR G046 OR G054 THEN P004 R17 : IF G019 THEN P005
R18  :  IF  G052  OR  G043  OR  G054  OR  G009  OR
G014 THEN P005 R19 : IF G010 THEN P006 R20 : IF G050 THEN P006
R21  :  IF  G054  OR  G046  OR  G044  OR  G026
THEN P006 R22 : IF G028 THEN P007 R23  :  IF  G003  OR  G012  OR  G025  OR  G038  OR G044 OR G045 THEN P007 R24  :  IF  G032  OR  G033  OR  G034  OR  G035  OR G036 OR G037 THEN P008 R25 : IF G022 THEN P009 R26 : IF G015 THEN P009 R27 : IF G020 THEN P009 R28 : IF G053 THEN P009 R29 : IF G056 OR G001 OR G042 THEN P009 R30 : IF G057 THEN P010 R31 : IF G017 THEN P010 R32  :  IF  G030  OR  G004  OR  G025  OR  G026  OR G038 OR G044 OR G045 THEN P010 R33 : IF G021 THEN P011 R34 : IF G031 THEN P011 R35 : IF G048 THEN P011 R36  :  IF  G042  OR  G056  OR  G004  OR  G014  OR G023  OR  G025  OR  G026  OR  G038  OR G044 OR G045 OR G046 OR G052 THEN P011
R37 : IF G039 THEN P012 R38 : IF G041 THEN P012 R39 : IF G051 THEN P012 R40  :  IF  G014  OR  G023  OR  G025  OR  G026  OR G030 OR G044 OR G052 THEN P012
Dengan  menggunakan  penghubung  OR dalam  pembuatan  rule  tersebut  akan  memiliki
kelemahan  bahkan  jika  hanya  satu antecendent ( IF ) yang  dalam  contoh  disini  adalah  bernilai  benar maka consequent ( THEN )  dalam  contoh  disini adalah  penyakit  akan  dianggap  benar  padahal  ada beberapa  penyakit  yang  memiliki  sebagian  gejala yang  sama  sehingga  tentu  hasil  inferensi  akan menghasilkan  output  berupa  penyakit  lebih  dari satu.  Output  yang  lebih  dari  satu  menimbulkan ketidak  pastian  hasil  sistem  pakar  tersebut.  Untuk mengatasinya dapat menggunakan teori probabilitas (Sutujo, Mulyanto, dan Suhartno: 2011). Dari teori probabilitas tersebut terdapat sebuah kelemahan  lagi  yaitu  probabilitas  tidak  bisa memfasilitasi  ciri  khas  sebuah  gejala  dari  penyakit
tertentu.  Maka  peneliti  mempunyai  memiliki sebuah  gagasan  untuk  memberikan  bobot  pada gejala  penyakit.  Peneliti  berdiskusi  dengan  pakar dan  akhirnya  disetujui.  Pemberian  bobot  ini mengacu  pada  teori Certainty  Factor (CF)  untuk mengakomodasi  ketidakpastian  pemikiran  seorang pakar. Nilai CF didapat dari interpretasi " term " dari pakar,  yang  diubah  diubah  menjadi  nilai  CF tertentu (Sutujo, Mulyanto, dan Suhartno: 2011).
Berikut  tabel  bobot  gejala  dari  setiap penyakit  yang  nilai  kemungkinannya  diambil  dari acuan hasil wawancara dengan pakar:
Tabel 3 . Tabel Bobot Gejala dari Setiap Penyakit No Nama Penyakit Gejala Bobot Kemungkinan Bobot per gejala 1 New Castle Disease / ND Berair pada paruh, hidung, mata dan tenggorokan 1.0 Pasti 0.33 Lumpuh 0.33 Kepala terpuntir 0.33 Bulu kusam 0.8 Hampir pasti 0.8 Nafsu makan menurun 0.6 Kemungkinan besar 0.6 Gemetaran 0.4 Mungkin 0.057 Jalan sempoyongan 0.057 Lesu 0.057 Menyendiri 0.057 Ngantuk 0.057 Sulit bernafas 0.057 Sayap menggantung 0.057 2 Avian Influenza / AI Bengkak pada muka dan kepala 1.0 Pasti 0.33 Pendarahan pada dada dan paha 0.33 Diare 0.33 Mati mendadak 0.8 Hampir pasti 0.8 Nafsu makan menurun 0.6 Kemungkinan besar 0.6 Batuk 0.4 Mungkin 0.1 Sulit bernafas 0.1 Bersin 0.1 Ngorok 0.1 3 Gumboro / IBD Pantat selalu basah 1.0 Pasti 0.33 Berak putih kekuningan 0.33 Bulu berdiri atau merinding 0.33 Mati mendadak 0.6 Kemungkinan besar 0.3 Nafsu makan menurun 0.3 Lesu 0.4 Mungkin 0.2 Gemetaran 0.2 4 Infeksi Bronchitis / IB Keluar cairan pada kedua mata 1.0 Pasti 0.33 Leher terpuntir ke kiri 0.33 Telur tidak sempurna atau tidak oval 0.33 Nafsu makan menurun 0.6 Kemungkinan besar 0.6 Bersin 0.4 Mungkin 0.057 Batuk 0.057 Gemetaran 0.057 Lesu 0.057 Mencret 0.057 Ngorok 0.057 Sulit bernafas 0.057
No Nama Penyakit Gejala Bobot Kemungkinan Bobot per gejala 5 Pullorum / Berak Kapur / Berak Putih Kotoran berwarna putih 1.0 Pasti 1.0 Sayap menggantung 0.8 Hampir pasti 0.8 Nafsu makan hilang 0.6 Kemungkinan besar 0.6 Sulit bernafas 0.4 Mungkin 0.13 Bulu mengkerut 0.13 Jalan sempoyongan 0.13 6 Chronic Respiratory Disease / CRD Cairan kental dari hidung dan mulut 1.0 Pasti 0.5 Pipi bengkak 0.5 Sulit bernafas 0.6 Kemungkinan besar 0.3 Ngorok 0.3 Nafsu makan menurun 0.4 Mungkin 0.2 Lemah 0.2 7 Stres Makanan tidak habis 1.0 Pasti 1.0 Berat badan menurun 0.6 Kemungkinan besar 0.3 Nafsu makan menurun 0.3 Gelisah 0.4 Mungkin 0.1 Lesu 0.1 Mencret 0.1 Ngantuk 0.1 8 Kanibalisme Mematuk pangkal bulu pada pantat temannya 1.0 Pasti 0.33 Mematuk bulu kepala temanya hingga botak 0.33 Mematuk luka luka yang berdarah 0.33 Mematuk bulu tubuhnya sendiri karena gatal 0.8 Hampir pasti 0.26 Mematuk bulu sayap 0.26 Mematuk dan mengeroyok temanya hingga mati 0.26 9 Collibacillosis Kotoran encer dan berbau 1.0 Pasti 0.25 Kejang-kejang pada kepala 0.25 Kotoran putih kehijauan 0.25 Suka berbaring dengan posisi badan ditindihkan ke kedua kaki 0.25 Terlihat leleran lendir pada mata dan ataxia 0.4 Mungkin 0.13 Batuk 0.13 Mudah jatuh 0.13 10 Snot / Coryza Terlihat leleran lendir pada mata, paruh dan hidung 1.0 Pasti 0.5 Kepala menunduk 0.5 Mata bengkak 0.8 Hampir pasti 0.8 Nafsu makan menurun 0.6 Kemungkinan besar 0.6 Bersin 0.4 Mungkin 0.08 Lesu 0.08 Lemah 0.08 Mencret 0.08 Ngantuk 0.08 11 Cholera Kotoran berwarna kecokelatan 1.0 Pasti 0.33 Mata memicing 0.33 Paruh agak terbuka jika bernafas 0.33 Nafsu makan menurun 0.6 Kemungkinan besar 0.6 Mudah jatuh 0.4 Mungkin 0.036 Terlihat leleran lendir pada mata dan ataxia 0.036 Bersin 0.036 Jalan sempoyongan 0.036
No Nama Penyakit Gejala Bobot Kemungkinan Bobot per gejala Kurus 0.036 Lesu 0.036 Lemah 0.036 Mencret 0.036 Ngorok 0.036 Ngantuk 0036 Sayap menggantung 0.036 12 Coccidiosis Mencret berwarna kecokelatan / kemerahan sampai merah tua dan berbau amis 1.0 Pasti 1.0 Menyendiri 0.8 Hampir pasti 0.4 Pucat 0.4 Nafsu makan menurun 0.6 Kemungkinan besar 0.6 Jalan sempoyongan 0.4 Mungkin 0.066 Kurus 0.066 Lesu 0.066 Lemah 0.066 Mata bengkak 0.066 Sayap menggantung 0.066

## Perancangan Mesin Inferensi
Mesin  Inferensi  adalah  bagian  yang menyediakan  mekanisme  fungsi  berfikir  dan  pola- pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar. Mekanisme ini akan dimulai dari menganalisa  masalah  tertentu  selanjutnya  mencari jawaban atau kesimpulan terbaik (Sutojo, Mulyanto, dan Suhartono 2011). Di dalam penelitian ini, peneliti menggunakan  metode  inferensi  forward  chaining untuk  menentukan  penyakit  berdasarkan  gejala- gejala yang ada.
Menentukan nama penyakit menggunakan metode forward chaining Flowchart Berikut  ini  adalah  flowchart  langkah- langkah  penerapan  metode forward  chaining pada aplikasi ini:
Gambar 1. Flowchart Penerapan Metode Forward Chaining
Langkah-langkah  penerapan  metode  inferensi forward chaining
Misal  terdapat  beberapa  gejala  berikut: nafsu  makan  menurun  (G044),  jalan  sempoyongan (G014), mata bengkak (G030), dan ngorok (G046). Mesin inferensi akan melakukan pencocokan gejala diatas  dengan  rule  atau  tabel  keputusan  sehingga akan menghasilkan penyakit berikut :
Gambar 2 . Pencocokan Gejala Dengan Rule atau Tabel Keputusan Secara teori mesin inferensi akan menjadikan consequent /penyakit bagian dari antecendent /gejala  lalu  mengulangi  pencocokan dari  atas  ke  bawah  lalu  mengulangi  lagi pencocokan  sampai  tidak  ada consequent baru  lagi yang  ditemukan.  Namun  hal  itu  perlu  dilakukan jika  memang  ada  sebuah  penyakit  yang  menjadi bagian  gejala  bagi  penyakit  lain,  namun  pada pembahasan  ini  tidak  ada  penyakit  yang  menjadi bagian  gejala  dari  penyakit  lain  tersebut  sehingga cukup dilakukan satu kali saja.
Dari hasil inferensi diatas maka ditemukan beberapa penyakit yang mungkin diderita berdasarkan 4 gejala yang telah di inputkan yaitu :
• New  Castle  Disease/ND  (P001)  dengan  1 gejala
• Avian Infulenza / AI (P002) dengan 2 gejala
• Gumboro / IBD (P003) dengan 1 gejala
• Infeksi Bronchitis / IB (P004) dengan 2 gejala
• Berak  Kapur  /  Pullorum  (P005)  dengan  1 gejala
• Chronic  Respiratory  Disease  /  CRD  (P006) dengan 1 gejala
• Stress (P007) dengan 1 gejala
• Snot / Coryza (P010) dengan 2 gejala
• Cholera (P011) dengan 3 gejala
• Coccidiosis (P012) dengan 2 gejala Namun harus dipastikan nilai kemungkinan  yang  paling  besar  di  antara  10 penyakit tersebut, hal ini bertujuan untuk mengatasi ketidak  pastian  hasil  inferensi  tersebut.  Maka digunakanlah  bobot  disetiap  penyakit.  Bobot  ini didapat  dari  nilai  rule  yang  sudah  ditentukan  oleh pakar.  Dalam  perhitunganya,  bobot  yang  paling besarlah yang dipilih .
Berdasarkan  hasil  inferensi  diatas  dapat  dihitung hasilnya sebagai berikut:
1. Untuk  penyakit  New  Castle  Disease  /  ND (P001) terdapat 1 gejala yakni Jalan sempoyongan  (G014).  Berdasarkan  pada  tabel bobot,  gejala  tersebut  memiliki  bobot  per gejala sebesar 0.057 (5.7%).
2. Untuk  penyakit  Avian  Influenza  /  AI  (P002) terdapat  2  gejala  yakni  Nafsu  makan  menurun (G044) dan Ngorok (G046).
• Gejala  G044  memiliki  bobot  per  gejala sebesar 0.6 (60%).
• Gejala  G046  memiliki  bobot  per  gejala sebesar 0.15 (15%).
• Bobot  yang  paling  besar  dari  2  gejala  di penyakit  ini adalah G044 dengan  nilai 0.6 atau 60%
3. Untuk  penyakit  Gumboro  /  IBD  terdapat  1 gejala  yakni  Nafsu  makan  menurun  (G044). Berdasarkan  tabel  bobot,  gejala  tersebut memiliki bobot per gejala sebesar 0.3 (30%)
4. Untuk penyakit Indeksi Bronchitis /  IB (P004) terdapat  2  gejala  yakni  Nafsu  makan  menurun (G044) dan Ngorok (G046).
• Gejala  G044  memiliki  bobot  per  gejala sebesar 0.6 (60%).
• Gejala  G046  memiliki  bobot  per  gejala sebesar 0.057 (5.7%).
• Bobot  yang  paling  besar  dari  2  gejala  di penyakit  ini adalah G044 dengan  nilai 0.6 atau 60%
5. Untuk  penyakit  Berak  Kapur  /  Pullorum terdapat  1  gejala  yakni  Jalan  sempoyongan (G014).  Berdasarkan  tabel  bobot,  gejala tersebut memiliki bobot per gejala sebesar 0.13 (13%)
6. Untuk  penyakit  Chronic  Respiratory  Disease  / CRD  (P006)  terdapat  1  gejala  yakni  Ngorok (G046).  Gejala  tersebut  memiliki  bobot  per gejala sebesar 0.3 (30%).
7. Untuk penyakit Stress (P007) terdapat 1 gejala yakni  Nafsu  makan  menurun    (G044).  Gejala tersebut  memiliki  bobot  per  gejala  sebesar  0.3 (30%).
8. Untuk penyakit Snot/Coryza (P010) terdapat 2 gejala yakni Nafsu makan menurun (G044) dan Mata bengkak (G030).
• Gejala  G044  memiliki  bobot  per  gejala sebesar 0.6 (60%).
• Gejala  G030  memiliki  bobot  per  gejala sebesar 0.8 (80%)
• Bobot  yang  paling  besar  dari  2  gejala  di penyakit  ini adalah G030 dengan  nilai 0.8 atau 80%
9. Untuk  penyakit  Cholera  (P011)  terdapat  3 gejala  yakni  Nafsu  makan  menurun  (G044), Jalan  sempoyongan  (G014)  dan  Ngorok (G046).
• Gejala  G044  memiliki  bobot  per  gejala sebesar 0.6 (60%).
• Gejala  G014  memiliki  bobot  per  gejala sebesar 0.036 (3.6%).
• Gejala  G046  memiliki  bobot  per  gejala sebesar 0.036 (3.6%).
• Bobot  yang  paling  besar  dari  3  gejala  di penyakit ini adalah G044 dengan nilai 0.6 atau 60%
10. Untuk  penyakit  Coccidiosis  (P012)  terdapat  2 gejala  yakni  Jalan  sempoyongan  (G014)  dan Mata bengkak (G030).
• Gejala  G014  memiliki  bobot  per  gejala sebesar 0.066 (6.6%).
• Gejala  G030  memiliki  bobot  per  gejala sebesar 0.066 (6.6%).
• Bobot  yang  paling  besar  dari  2  gejala adalah  sama.  Maka  diambil  salah  satu yakni G014 dengan 6.6%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas,  ada data  penyakit  yang  memiliki  gejala  lebih  dari  satu. Maka  dipilih  gejala  yang  memiliki  nilai  paling besar, sehingga hasilnya seperti berikut :
1.  New  Castle  Disease  /  ND  (P001)  memiliki probabilitas sebesar 0.057 (5.7%) 2.  Avian  Influenza  /  AI  (P002)  memiliki probabilitas sebesar 0.6 (60%)
3.  Gumboro  /  IBD  (P003)  memiliki  probabilitas sebesar 0.3 (30%)
4. Infeksi Bronchitis / IB (P004) memiliki probilitas sebesar 0.3 (30%)
5.  Berak  Kapur  /  Pullorum  (P005)  memiliki probabilitas sebesar 0.13 (13%) 6.  Chronic  Respiratory  Disease  /  CRD  (P006) memiliki probabilitas sebesar 0.3 (30%)
7.  Stress  (P007)  memiliki  probabilitas  sebesar  0.3
(30%)
5.  Snot/Coryza  (P010)  memiliki  probabilitas sebesar 0.8 (80%)
6. Cholera (P011) memiliki probabilitas sebesar 0.6
(60%)
7. Coccidiosis (P012) memiliki probabilitas sebesar
0.06 (6.6%)
Berdasarkan hasil perhitungan akhir diatas,  penyakit  Snot/Coryza  memiliki  nilai
probabilitas  palingg  tinggi  yakni  80%.  Maka penyakit  Snot/Coryza  menjadi  kandidat  terkuat penyakit yang mungkin diderita.

## Perancangan Sistem
UML (Unified Modelling Languange) Unified Modeling Language (UML) berfungsi  untuk  menggambarkan  struktur  dan desain  sistem  yang  akan  dibangun.  Diagaram  yang digunakan dalam perancangan sistem ini antara lain : Use  Case  Diagram,  Class  Diaram,  Sequence Diagram.
Use Case Diagram
Use Case Diagram adalah diagram yang menggambarkan interaksi antar aktor dengan fungsi sistem  yang  ada. Use  Case  Diagram memiliki  3 komponen yaitu:
• Aktor  mempresentasikan  seseorang yang berinteraksi dengan sistem.
• Use  Case menggambarkan  fungsionalitas  dari suatu sistem.
• Relationship menggambarkan hubungan antara aktor dan Use Case .
Gambar 3 . Use Case Diagram
Tabel 4 . Tiga komponen Use Case Diagram Use Case Name : Identifikasi Penyakit Stakeholder and Interest : Pengguna  dapat  mengidentifikasi  penyakit  burung puyuh Brief Description : Pengguna  dapat  mengidentifikasi  penyakit  burung puyuh  dengan  memasukkan  gejala-gejala  yang diketahui oleh pengguna
Use Case Name : Berternak Puyuh Stakeholder and Interest : Pengguna dapat mengetahui cara berternak burung puyuh Brief Description : Pengguna dapat mengetahui cara berternak burung puyuh yang baik dan benar berdasarkan pengetahuan  yang  telah  dilakukan  oleh  pakar ternak burung puyuh
Use Case Name : Bantuan
Stakeholder and Interest : Pengguna  dapat  mengetahui  petunjuk  penggunaan aplikasi Brief Description : Pengguna  dapat  melihat  petunjuk  pemakaian aplikasi, dari tahap awal sampai tahap akhir. Selain itu  dijelaskan  juga  setiap  penggunaan  menu  di aplikasi ini.
Use Case Name : Tentang Stakeholder and Interest : Pengguna  dapat  mengetahui  informasi  seputar aplikasi Brief Description :
Pengguna  dapat  melihat  nama  aplikasi,  versi aplikasi,  pembuat  aplikasi  dan  alamat  pembuat aplikasi.
Use Case Name : Feedback Stakeholder and Interest : Pengguna  dapat  memberikan feedback langusng ke pembuat aplikasi Brief Description : Pengguna  dapat  memberikan feedback langsung ke  pembuat  aplikasi,  dengan  menggunakan e- mail.  Feedback tersebut  dapat  berupa error , ataupun adanya gejala baru yang tidak terdaftar di aplikasi ini.
Use Case Name : Info Penyakit Stakeholder and Interest :
Pengguna  dapat  mengetahui  penyakit  burung puyuh Brief Description :
Pengguna  dapat  mengetahui  penyakit  apa  saja yang  sering  menyerang  burung  puyuh  dan memahami seperti apa penyakit tersebut
Use Case Name : Video Tutorial Stakeholder and Interest :
Pengguna dapat mengakses video tutorial seputar merawat burung puyuh secara online Brief Description :
Pengguna  dapat  mengetahui  bagaimana  peternak di  daerah  lain  merawat  burung  puyuh,  dan  dapat mengambil manfaat dari video tersebut

## Class Diagram
Class  Diagram adalah  menggambarkan keadaan attribute suatu sistem sekaligus menawarkan  fungsi  untuk  memanipulasi  keadaan tersebut.
Class  Diagram pada  aplikasi  ini  adalah sebagai berikut :
Gambar 4. Class Diagram
Tabel 5 . Class Diagram Nama Kelas Keterangan MainActivity Merupakan  kelas  yang menangani  tampilan  menu utama Feedback Merupakan  kelas  yang menangani pemberian feedback dari user ke developer , feedback ini menggunakan e-mail untuk pengiriman datanya. Tentang Merupakan  kelas  yang berisi  informasi  seputar aplikasi seperti versi aplikasi, developer aplikasi Bantuan Merupakan  kelas  yang menampilkan cara penggunaan aplikasi Berternak Puyuh Merupakan  kelas  yang menampilkan informasi mengenai  cara  berternak puyuh Identifikasi Penyakit Merupakan  kelas  yang menampilkan halaman utama identifikasi penyakit  sekaligus  tempat untuk memasukkan gejala- gejala yang akan dimasukkan  guna  untuk mengetahui hasil penyakitnya Data Hasil Merupakan  kelas  untuk menyimpan data sementara (array of record) Hasil Akhir Merupakan  kelas  yang digunakan dalam perhitungan  di function hitung_penyakit() Info Penyakit Merupakan  kelas  untuk mengambil  data  informasi tentang  penyakit  burung puyuh Video Tutorial Merupakan  kelas  untuk memanggil link dari pemutar  video  online  dan mengakses  video  yang diinginkan Sequence Diagram Sequence Diagram berfungsi untuk menggambarkan interaksi antar obyek dan
mengindikasikan komunikasi diantara obyek-obyek tersebut.  Berikut Sequence  Diagram user  dalam menggunakan aplikasi ini:
Gambar 5 . Sequence Diagram
Tabel 6 . Sequence Diagram Nama Keterangan dapatkan_nama_gejala Mengambil semua nama gejala dari database addGejala() Menambahkan  gejala yang  telah  dipilih  oleh user  melalui  tombol Pilih ke dalam listview get_gejala() Mendapatkan nama- nama gejala yang telah dipilih user dari database data_hasil() Mendapatkan  id  rule dari  gelaja-gejala  yang telah dimasukkan penampung_IDRule_F ilter_Rinci Untuk  menampung  id rule data_hasilku() Menghitung penjumlahan bobot per id rule data_hasil_setelah_diri ncikan Mengambil nama- nama  penyakit  dari  id rule data_nama_penyakit_f iltered Check rule yang paling besar dari nama penyakit yang sama hasil_akhir() mendapatkan bobot yang paling besar data_hasil_akhir() Menampung bobot terbesar  dan  merubah format  bobot  terbesar ke dalam % Entity Relationship Diagram
Entity Relationship Diagram adalah rancangan database  yang akan digunakan di  sistem pakar ini. Berikut diagramnya :
Gambar 6 . Entity Relationship Diagram

## Desain Interface
Desain  interface merupakan  rancangan tampilan  dari  aplikasi  yang  akan  dibangun. Desain interface pada aplikasi ini adalah sebagai berikut:

## Rancangan Interface
Halaman Utama Berikut  ini  adalah  rancangan interface pada halaman utama.
Gambar 7 . Halaman Utama

## Halaman Identifikasi Penyakit
Pada  Gambar  8  tersaji  rancangan interface dari halaman identifikasi penyakit.
Gambar 8 . Halaman Identifikasi Penyakit

## Halaman Hasil Identifikasi Penyakit
Berikut  ini  adalah  rancangan interface pada halaman hasil identifikasi penyakit.
Gambar 9. Halaman Hasil Identifikasi Penyakit

## Halaman Berternak Puyuh
Pada  Gambar  10  tersaji  rancangan interface dari halaman beternak puyuh.
Gambar 10 . Halaman Berternak Puyuh

## 3. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

## Implementasi
Setelah  melalui  tahapan  perancangan  dan desain  interface  (antarmuka)  seperti  yang  tertera pada  Bab  III,  maka  tahapan  berikutnya  adalah tahapan  implementasi  dan  pembahasan  aplikasi yang akan dikembangkan.
Adapun  spesifikasi  perangkat  keras  dan perangkat lunak yang digunakan untuk pengembangan aplikasi yaitu:
1. Spesifikasi Perangkat Keras
a. Processor :  Intel  Core  i3- 4665U, 1.7 GHz
b. Memory : 6144 MB DDR3
2. Spesifikasi Perangkat Lunak a. Database : SQLite b. Develop App : Android Studio 1.4 c. Emulator : Genymotion 2.7.2

## Menu Utama
Halaman  ini  menunjukkan  menu  utama pada aplikasi.
Gambar 11. Menu Utama

## Identifikasi Penyakit
Menu  ini  merupakan  halaman  untuk melakukan  identifikasi  penyakit  pada  burung puyuh.
Gambar 12. Menu Identifikasi Penyakit

## Pembahasan
Pada  pembahasan  ini  akan  dibuat  sebuah skenario  pengujian  untuk  membuktikan  apakah hasil implementasi dari aplikasi ini telah sesuai atau tidak.

## Langkah Penggunaan Aplikasi
1.  Pada  saat  pertama  membuka  aplikasi  akan muncul splashscreen selama  beberapa  detik, kemudian muncul menu utama.
2. Pilih menu Identifikasi Penyakit
3.  Pilih  gejala  yang  sesuai  dengan  cara  memilih pada spinner dropdown. Sebagai contoh, dipilih gejala berikut:
a. Nafsu makan menurun
b. Jalan sempoyongan
c. Mata bengkak
d. Ngorok
Gambar 12. Menu Gejala
4.  Setelah gejala  yang telah dipilih  masuk kedalam list pilihan, pilih tombol Identifikasi  maka akan muncul hasil perhitungan sebagai berikut:
Gambar 13 . Menu Identifikasi Penyakit
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  maka didapatkan beberapa penyakit dari gejala yang telah di  masukkan dan dihitung. Penyakit tersebut sudah diurutkan berdasarkan prosentasi kandidat penyakit yang paling besar.
Hasil penyakit:
1. Snot/Coryza 80 %
2. Avian Inluenza 60%
3. Infeksi Bronchitis 60%
4. Cholera 60%
5. Coccidiosis 60%
6. New Castle Disease 60%
7. Chronic Respiratory Disease 30%
8. Stress 30%
9. Gumboro 30%
10. Berak Kapur/Pullorum 13% Perhitungan Manual Setelah melakukan perhitungan menggunakan aplikasi, sekarang dilakukan perhitungan  secara  manual  untuk  dibandingkan dengan hasil yang muncul di aplikasi. Pertama dilakukan pemilihan gejala sesuai atau disamakan dengan aplikasi. Berikut gejala dan id gejalanya:
a. Nafsu makan menurun G044
b. Jalan sempoyongan G014 c. Mata bengkak G030
d. Ngorok G046
Selanjutnya  akan  dilakukan  pencarian
penyakit terhadap masing-masing gejala  yang telah dipilih diatas dengan tabel keputusan.
a. G044  -> P002  (Rule  2),  P003 (Rule  3),  P004 (Rule  4),  P007  (Rule  7),  P010  (Rule  10), P011 (Rule 11)
b. G014  -> P001  (Rule  1),  P005  (Rule  5), P011 (Rule 11), P012 (Rule 12)
c. G030 -> P010 (Rule 10), P012 (Rule 12)
d. G046  ->  P002  (Rule  2),  P004  (Rule  4), P006 (Rule 6), P011 (Rule 11)
Dari hasil inferensi diatas maka ditemukan beberapa penyakit yang mungkin diderita berdasarkan  gejala  yang  di  masukkan  yaitu:  P001, P002, P003,  P004,  P006, P007,  P010,  P011,  P012. Namun  harus  dipastikan  kemungkinan  penyakit mana yang paling besar di antara beberapa kandidat penyakit  diatas.  Hal  ini  untuk  mengatasi  ketidak pastian  hasil  inferensi  tersebut  maka  digunakan bobot di setiap gejala yang ada di kandidat penyakit tersebut.  Bobot  didapat  dari rule yang  sudah ditentukan  oleh  pakar.  Yang  mempunyai  bobot paling besar lah yang akan dipilih menjadi kandidat penyakit terkuat.
Jika  dilihat  dengan  bobotnya,  maka hasilnya adalah sebagai berikut:
1.   P001 terdapat 1 gejala dengan bobot 0.6 = 60%
2.  P002  terdapat  2  gejala,  dengan  gejala  paling besar bobotnya bernilai 0.6 = 60%
3.   P003 terdapat 1 gejala dengan bobot 0.3 = 30%
4.   P004  terdapat  2  gejala,  dengan  gejala  paling besar bobotnya bernilai 0.6 = 60%
5.   P006 terdapat 1 gejala dengan bobot 0.3 = 30%
6.   P007 terdapat 1 gejala dengan bobot 0.3 = 30% 7.   P010  terdapat  2  gejala,  dengan  gejala  paling besar bobotnya bernilai 0.8 = 80%
8.   P011  terdapat  3  gejala,  dengan  gejala  paling besar bobotnya bernilai 0.6 = 60%
9.   P012  terdapat  2  gejala,  dengan  gejala  paling besar bobotnya bernilai 0.6 = 60 %
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas,  jika diurutkan  menurut  prosentase  yang  paling  besar adalah sebagai berikut:
1. P010 Snot/Coryza 80%
2. P002 Avian Influenza 60%
3. P004 Infeksi Bronchitis 60%
4. P011 Cholera 60%
5. P012 Coccidiosis 60%
6. P001 New Castle Disease 60%
7. P006 Chronic Respiratory Disease 30%
8. P007 Stress 30%
9. P005 Berak Kapur/Pullorum 13%

## Perbandingan Hasil
Setelah  selesai  melakukan  percobaan perhitungan atau identifikasi secara manual maupun menggunakan  aplikasi,  maka  peneliti  membuat tabel perbandingan.

## Tabel 7 . Perbandingan Hasil
Perhitungan Aplikasi Perhitungan Manual Penyakit Prosentase Penyakit Prosentas e Snot/Coryza 80% Snot/Coryza 80% Avian Influenza 60% Avian Influenza 60% Infeksi Bronchitis 60% Infeksi Bronchitis 60% Cholera 60% Cholera 60% Coccidiosis 60% Coccidiosis 60% NCD 60% NCD 60% CRD 30% CRD 30% Stress 30% Stress 30% Gumboro 30% Gumboro 30% Berak Kapur 13% Berak Kapur 13%
Dari  tabel  perbandingan  diatas,  dapat disimpulkan  bahwa  antara  perhitungan  aplikasi maupun  perhitungan  manual  menghasilkan  hasil yang sama.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melakukan  analisa,  perancangan, implementasi,  dan  pengujian  pada  aplikasi  ini, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Metode Inferensi  Forward  Chaining dapat digunakan untuk melakukan identifikasi penyakit pada unggas terutama burung puyuh, seperti  analisa  yang  biasa  dilakukan  oleh seorang pakar.
2. Hasil  perhitungan  aplikasi  ini  akurat,  bernilai sama dengan hasil perhitungan manual.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan ada  beberapa saran  yang dapat dijadikan acuan  untuk  pengembangan  dan  perbaikan  sistem selanjutnya, yakni:
1. Diperlukan  nilai  bobot  yang  lebih  valid  lagi agar hasil identifikasi menjadi lebih akurat.
2. Dapat di implementasikan di semua platform

## 5. REFERENSI
[1]  Booch, Grad, 1999, Visual Modelling With Rational Rose 2000 And UML (beberapa kutipan)
[2]  Desiani , Anita dkk., 2005, Konsep Kecerdasan Buatan, Penerbit Andi , Yogyakarta
[3]  Giarratano, J.C & Riley G, 1994, Expert System: Principles and Programming, 2 nd edition, PWS Publishing CO, USA
[4]  Kusrini, 2006, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi, Hal. 8, Yogyakarta, C.V ANDI OFFSET
[5]  Kusumadewi, Sri., 2003, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Yogyakarta, Penerbit GRAHA ILMU
[6]  Ladjamudin, Al Bahra Bin, 2006, Rekayasa Perangkat Lunak, Penerbit Graha Ilmu,
Yogyakarta
[7]  Marlyaningrum, Arini, 2013, Aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Pada Sistem Komputer,
Jurnal Ilmiah Indonesia
[8]  Raharjo, W, 2014, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Jambu Citra Menggunakan Metode Forward Chaining, Jurnal Ilmiah
Indonesia, Vol. 4 No.1, hlm. 30
[9]  Rohajawati, Siti. dkk, 2010, Sistem Pakar: Diagnosis Penyakit Unggas Dengan Metode Certainty Factor , Jurnal Ilmiah Indonesia,
Vol. 4 No.1, hlm. 41-46
[10]  Safaat, Nazruddin H., 2011, Android Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android, Penerbit Informatika, Bandung
[11]  Sutojo, T. dkk., 2011, Kecerdasan Buatan, Penerbit ANDI, Yogyakarta
[12]  Upik, 2012, Sistem Pakar Diagnosa Infeksi Penyakit Tropis Dengan Menggunakan
Metode Forward Chaining, Jurnal Ilmiah Indonesia
[13]  Wahana Computer, 2013, Shortcourse Android Programming with Eclipse, Penerbit
ANDI, Yogyakarta
[14]  Wheindrata HS, 2014, Panduan Lengkap Beternak Burung Puyuh Petelur, Lily
Publisher
[15]  Widjanarko, D. P., 2014, Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit Pada Burung Puyuh Dengan Metode Forward Chaining, Jurnal
Ilmiah Indonesia, Vol. 1 No.1, hlm 69
[16]  Wiguna, P.S.V, 2014, Pembuatan Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Mendeteksi Dan Mengatasi Penyakit Pada Tanaman
Hortikultura Di Perkebunan SMKN 1 Nabire
Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining, Jurnal Ilmah Indonesia, Vol.1 Hal.3