## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan  hasil-hasil penelitian,  studi pustaka, karya ilmiah  yang berkaitan dengan Informasi dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan  komputer  yang  berkaitan  dengan kajian-kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  serta  ilmu-ilmu  yang  terkait  dengan  bidang  Informasi  dan  Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  dengan  berpedoman  pada  penulisan  naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer  ini.  Merujuk  pada  realita  ini  kamu  sangat  mengharapkan  peran  aktif  dari  peneliti  untuk bersama-sama  menjaga  dan  memelihara  keberlangsungan  dari  jurnal  Informasi  dan  Komputer  STMIK Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini.  Yang  juga  tidak  kalah  pentingnya  dari  partisipasi  tersebut  diatas, adalah  saran  dan  kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan  dijadikan  masukan  dan pertimbangan  yang  sangat  berarti  guna  peningkatan  mutu  dan  kualitas  Jurnal  Informasi  dan  Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 Oktober  2021
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER Volume 9 Nomor 2 Oktober 2021
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan  ilmiah,  Ataupun    studi  pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil  penelitian  ilmiah  di  bidang informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya  kesenjangan antar  kemajuan  teknologi  dan  hasil  penelitian.  Jurnal  ini  di  terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung)
Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu
Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK
MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret) Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly  Ardhy,  S.Kom.,  M.Ti  (  Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah,  St.,  M.Kom  (STMIK  Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira  Jaya  Hartono,  S.Pd.,  M.Pd  (  STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 9 NO. 2 THN. 2021

## DAFTAR ISI

## Halaman
Sistem Informasi Akuntansi Persedian Barang Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung : “Kelompok Tani Desa Banjar Kertarahayu”
Teuku Rian Hardiyansyah, Fatia Salsa Azzahra (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2 ) ...................................................................... 01-07
Penerapan Finite State Automata Pada Vending Machine Penjual Obat Non Resep Dokter Dan Keperluan Medis Eko Supriyanto 1 , Angga Ardiansyah 2 , Frieyadie 3 , Sri Rahayu 4 , Windu Gata 5
( Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................... 08-14
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan Pengajuan Sertifikasi Guru Dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus : Ma Al Muhajirin Janti Jogoroto Jombang) Budiman, umam baharudin , winarti (Universitas Darul „Ulum Jombang)  ......................................................................... 15-22
Perancangan Infrastruktur Domain Name Server Lokal Menggunakan Ubuntu Server 16.04 Pada PT. Xyz
Zaenal  Mutaqin  Subekti, Hendra  Setiawan, Satria, Widia Murni Wijaya, Aliy Hafiz, Warsudi (STMIK Bani Saleh, Universitas Negeri Yogyakarta, AMIK Dian Cipta Cendikia, STMIK MIC CIkarang) .............................................................................................. 23-29
Perancangan Sistem Informasi Idea Proposal (Ip) Berbasis Web Pada Pt. Paxel Algorita Unggul Julian Murhan Sahputra, Indah Purnamasari (Universitas Nusa Mandiri 12 )  .................................................................................... 30-35
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Ekstrakurikuler Atletik Berdasarkan Bakat  Siswa Menggunakan Metode Profile Matching
Agnes Basuki, Petrus Sokibi, Tiara Eka Putri ( Universitas Catur Insan Cendekia ) ........................................................................... 36-50
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Usia Calon Penerima Vaksin Di Kab. Ngawi
Irna Yuniarfi, Saifulloh (Universitas PGRI Madiun 12 )  ................................................................................... 51-62
System Penilaian Seleksi Calon Karyawan Baru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di PT.TNA
Anik Sri Wahyuningsih , Yudhi Firmansyah (Universitas Panca Sakti Bekasi )  ..............................................................................63-74
Perancangan Sistem Informasi Pembayaran SPP Menggunakan Framework Laravel Ichwan Habib Moudi (Universitas Panca Sakti Bekasi) ................................................................................ 75-80
Implementasi Algoritma K-Means  Dan Algoritma Apriori Optimasi Kinerja Ecu (Study Kasus Mobil Avanza Dan Xenia)
Sigit Mintoro , Asep Afandi (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  .................................................................81-88
Sistem Pakar Penyakit Buah Kakao Untuk Peningkatan Hasil Panen Kakao Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Berbasis Web Mobile
Aliy hafiz, Verawati (AMIK Dian Cipta Cendikia,Bandar Lampung) ........................................................ 89-94
Penerapan Metode Rapid Application Develomment (RAD) Dalam Pengembangan Sistem Pemesanan Menu Berbasis Android Aris Baihaqi, Tumini (Fakultas Sains dan Teknologi 1,2 ) .............................................................................. 95-102
Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pariwisata Di Lampung Timur
Sukatmi, Rexa Alfa Rizi
(AMIK DCC Bandar Lampung 12 )  .............................................................................103-108
Implementasi Psak No. 45 Pada Proses Penyusunan Laporan Keuangan Menggunakan
M.S. Excel Dan Aplikasi Accurate Accouting Pada STMIK Bani Saleh
Marhakim, Willy Adam (STMIK Bani Saleh 12 )  .............................................................................................. 109-116
Sistem Prediksi Harga KOPI LAMBAR ( Lampung Barat) Dengan Metode Backpropagation, dan Double Exponential ( Studi Kasus BUMDES  ) Supriyanto, Dwi marisa Efendi,Rhomadhon
(STMIK Dian Cipta cendikia Kotabumi 1- )  ...............................................................117-123
Sistem Informasi Pemasaran Produk Umkm Berbasis Web Pada Kecamatan Bumi Nabung  Lampung Tengah
Yuli Syafitri, Agus Prasetyo, Reni Astika (AMIK Dian Cipta Cendikia Bandar Lampung)  ......................................................124-134
Rancang  Bangun Aplikasi Pembelajaran Aksara Lampung  Berbasis Android Ferly Ardhy, Hendra Syahrobi (Universitas Aisyah Pringewu 1, STMIK Dian Cipta Cendikia 2 )  .............................. 135-143
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Forward Chaining Studi Kasus Puskesmas Cempaka Sungkai Selatan Sidik Rahmatullah, Rima Mawarni (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 12 )  .............................................................. 144-153
Rekayasa Perangkat Lunak Perhitungan Harga Pokok Produksi Metode Full Costing  Pada Umkm Mitra Cake Di Bandar Lampung
Pitrawati, Arif Sanjaya
(AMIK Dian Cipta Cendikia, Bandar Lampung)  ...................................................... 154-162

## Rancang Bangun Sistem Ujian Online Menggunakan Algoritma Cosine Similarity Berbasis Web
Haryono, Zaenal Mutaqin Subekti, Widiyawati, Hidayatullah (STMIK Bani Saleh 1234 )  ............................................................................................ 163-168
Model Aplikasi Helpdesk Ticketing System Berbasis Web Menggunakan Metode Rad
Indra Permana  ........................................................................................................... 169-173
Pattern Recognition Tulisan Tangan Huruf Hijaiyah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Mufassiril Abror, Nopiyanto
(Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 174-178
Aplikasi Sistem Informasi Keuangan Berbasis Android Di Perumahan Taman Karang Bahagia
Melda Ayulestari
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  .............................................................................. 179-185
Audit Pelayanan Sistem Rujukan Online Puskesmas Menggunakan Framework COBIT 5.0
Nurmayanti, Merri Parida, Ngajiyanto, Ina Anzalna (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ............................................................ 186-195
Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Data Nilai Siswa Berbasis Web Erin Ermawati, Anik Sri Wahyuningsih (Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Panca Sakti Bekasi 12 ) ............................. 196-205
Pengembangan Sistem Pelaporan Data Hasil Inspeksi Barang Berbasis Web
Siska Putriani (Universitas Pancasakti Bekasi)  ................................................................................ 206-212 Penerapan Extreme Programming Dalam Perancangan Aplikasi Web Food Market
Tumini, Hilman Septiana
(   Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ........................... 213-221
Sistem Pencarian Barang Berbasis Website Menggunakan Php Dan Mysql Studi Kasus PT. Surya Technology Industri Sulaeman
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ............................................................................... 222-228
Implementasi Metode Prototype Pada Sistem Peminjaman Alat Kerja Berbasis Web Di PT SK Metalindo
Ali Mulyanto, Arjun Gunawan (Univeritas Panca Sakti Bekasi)  ................................................................................ 229-233
Aplikasi Tata Cara Wudhu Menggunakan Teknologi Augmented Reality Sebagai Media  Pembelajaran  Di TK Al Fatih Ahmad Yakub , Idarul Fadli (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 234-247
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Petelur Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web Mochammad
Taufiq Hidayat, Ali Mulyanto (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 248-255
Penerapan Metode Prototyping Dalam Perhitungan Hasil Produksi Menggunakan Arduino Uno R3 Dan Php Di PT. Indonesia Epson Industry
Amandha Aulia, Ajar Rohmanu (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 256-264
System Pendukung Keputusan Penentuan Guru Teladan Dengan Metode Profile Matching Hasbulloh, Agmawarnida (Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ............................................................................ 265-271
Implementasi Waterfall Method Pada Aplikasi Buku Induk Siswa Berbasis Web
Idam Holid , Yogie Krisnayadi (Universitas Panca Sakti 12 )  ........................................................................................ 272-282
Pengembangan Text To Speech Media Pembelajaran Untuk Pengenalan Anggota Tubuh Manusia Kelas V Sekolah Dasar
Juwanda Saputra, Ali Mulianto (Teknik Infomratika Fakulutas Sains dan Teknologi 12 )  ........................................... 283-289
Perancangan Sistem Peminjaman Barang Berupa Aset Tetap Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung Guntur Salasa Priambodo, Perwito, Candra Mecca Sufyana (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2,3 )  ................................................................... 290-295
Metode Pemilihan Karyawan Terbaik Sebagai Penentu Goodwill Perguruan Tinggi Dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus Perguruan Tinggi Di Lampung Utara)
Dwi Sartika, Pakarti Riswanto (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................................................................. 296-303
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Merek Smartphone Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Ade Kiki Fatmawati, Muhammad Sultan Raflie, Norma Yunita (Universitas Nusa Mandiri 123 )  .................................................................................. 304-315
Pattern Recognition Aksara Lampung Menggunakan Algoritma Neural Network Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Nopiyanto, Rahmadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  .............................................................................. 316-321

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT AYAM PETELUR MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB
Mochammad Taufiq Hidayat 1 ,Ali Mulyanto 2
Universitas Panca Sakti Bekasi 12
Jl. Kapten Sumantri No.16 Cikarang Telp (021)8900158 Email : mochammadtaufiq67@gmail.com 1 , alimulyanto.psub@gmail.com 2

## ABSTRAK
Penyakit yang diderita  ayam  petelur  akan  menyebabkan  penurunan  produktivitas  telur  dan  pada  beberapa kasus  menyebabkan  kematian  massal.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  ayam  petelur  yang  dapat  mengurangi  kerugian  akibat  lambatnya  penanganan  dalam  proses diagnosis  penyakit.  Dalam  mendiagnosis  penyakit  ayam  petelur,  diperlukan  sistem  pakar  yang  dapat mengidentifikasi  penyakit  yang  diderita  ayam  berdasarkan  gejala  yang  terjadi.  Dalam  permasalahan  ini, metode  yang  digunakan  adalah  metode  faktor  kepastian.  Dalam  menghadapi  suatu  masalah  seringkali ditemukan jawaban-jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. Hasil yang tidak pasti disebabkan oleh dua  faktor  yaitu  aturan  yang  tidak  pasti  dan  jawaban  pengguna  yang  tidak  pasti  atas  pertanyaan  yang diajukan  oleh  sistem.  Sistem  pakar  sering  menganalisis  informasi  yang  tersedia  dengan  frasa  seperti “mungkin”,  “kemungkinan  besar”,  “hampir  pasti”.  Untuk  mengakomodir  hal-hal  seperti  ini,  digunakan metode  Certainty  Factor  (CF)  untuk  menggambarkan  tingkat  kepercayaan  pakar  terhadap  masalah  yang dihadapi.  Faktor  kepastian  mengacu  pada  ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan.  Dari  hasil diagnosa yang dilakukan dengan menggunakan metode Certainty Factor menunjukkan nilai kepercayaan di  atas  70%.  Metode  Certainty  Factor  cocok  digunakan  pada  sistem  pakar  ini  untuk  mendiagnosa  ayam petelur.
Kata kunci : Sistem Pakar, Penyakit Ayam Petelur, Certainty Factor .

## ABSTRACTS
Diseases suffered by laying hens will cause a decrease in egg productivity and cause mass death in some cases. Therefore, an expert system is needed to diagnose laying hens disease which can reduce losses due to slow handling in the disease diagnosis process. In diagnosing laying hens disease, an expert system is needed  that  can  identify  the  diseases  suffered  by  chickens  based  on  the  symptoms  that  occur.  In  this problem, the method used is the certainty factor method. In dealing with a problem often found answers that do not have full certainty. Uncertain results are caused by two factors, namely uncertain rules and uncertain  user  answers  to  questions  posed  by  the  system.  Expert  systems  often  analyze  available information with phrases such as “possibly”, “likely to bear”, “almost certain”. To accommodate things like this, the certainty factor (CF) method is used to describe the level of expert confidence in the problem at hand. Certainty factor refers to a measure of certainty against a fact or rule. From the results of the diagnosis carried out using the certainty factor method, it shows that the confidence value is above 70%. The certainty factor method is suitable for use in this expert system for diagnosing laying hens.
Keywords: Expert System, Hens Disisase, Certainty Factor .

## 1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Peternakan  ayam  petelur  PT  AS  Putra  yang menunjang salah satu kebutuhan protein hewani masyarakat, menjadikan produk yang dihasilkan
oleh  produsen  ayam  petelur  harus  memiliki kualitas  yang  baik.  Kesehatan  ayam  petelur sangat  mempengaruhi  kualitas  dari  telur  yang dihasilkan.  Penyakit  yang  sering  diderita  oleh ayam membuat produksi telur menurun sehingga  membuat  sebagian  konsumen  harus menunggu  sampai  waktu  panen  selanjutnya. Karena  belum  adanya  sistem  yang  dapat
mengidentifikasi  penyakit  pada  ayam  sehingga terjadinya  kesalahan  pada  penanganan  yang berakibat semakin  memburuknya  kondisi ayam. Lalu  belum  adanya  acuan  khusus  yang  dapat menjelaskan  tentang  gejala-gejala  yang  terjadi, sehingga  dalam  proses  penyembuhan  berjalan kurang  tepat,  baik  dari  pemilihan  obat,  metode penyembuhan,  dosis  takaran  obat  dan  jenis penyakit yang diderita.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
a. Sistem Pakar
Sistem  Pakar  ( Expert  System )  adalah  sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia  ke  komputer,  agar  komputer  dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  dilakukan oleh  para  ahli,  dan  sistem  pakar  yang  baik dirancang  agar  dapat  menyelesaikan  suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para  ahli.  Pada  dasarnya  sistem  pakar diterapkan untuk mendukung
aktifitas pemecahan masalah. Beberapa aktifitas pemecahan masalah yang dimaksud antara lain: pembuatan keputusan ( decision making ), panduan  pengetahuan  ( knowlegde  fusing ), pembuatan  disain  ( forecasting ),  pengaturan ( regulating ), pengendalian ( controlling ),
diagnisis ( diagnosing ), perumusan ( prescribing ),
penjelasan ( explaining ), pemberian  nasihan  ( advising ),  dan  pelatihan ( tutoring ). (Sri Kusumadewi, 2003)
b. Tujuan Sistem Pakar
Sistem pakar ( Expert System ) sendiri merupakan  paket  perangkat  lunak  atau  paket pogram  komputer  yang  ditujukan  sebagai penyedia nasihat dan saran dalam memecahkan masalah  dibidang-bidang  spesialisasi  tertentu seperti sains, perekayasaan, matematika, kedokteran, pendidikan, dan sebagainya. Sistem pakar merupakan subset dari Artificial Intelegence (Arhami, 2005).
c. Struktur Sistem Pakar
Sistem  pakar  terdiri  dari  dua  bagian  pokok, yaitu:  lingkungan  pengembangan  ( Development Environment ) dan lingkungan konsultasi
Consultation
Environment ). Lingkungan pengembangan  digunakan  sebagai  pembangun sistem  pakar  baik  dari  segi  pembangunan komponen maupun basis pengetahuan. Lingkungan  Konsultasi  digunakan  oleh  seorang
yang  belum  ahli  untuk  berkonsultasi  (Sri Kusumadewi,2003:113-115). Komponen- komponen  yang  terdapat  dalam  arsitektur  atau struktur  pakar  pada  gambar  diatas  dijelaskan sebagai berikut:
1. Antarmuka Pengguna ( User Interface)
2. Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
3. Basis Data (Data Base)
4. Mesin Inferensi (Inference Engine)
d. Certainty Factor
Dalam  menghadapi  suatu  masalah  sering ditemukan jawban yang tidak memiliki kepastian  penuh.  Hasil  yang  tidak  pasti disebabkan  oleh  dua  faktor  yaitu  aturan  yang tidak  pasti  dan  jawaban  pengguna  yang  tidak pasti  atas  suatu  pertanyaan  yang  diajukan  oleh sistem.  Seorang  pakar  sering  menganalisa informasi  yang  ada  dengan  ungkapan  seperti “mungkin”,  “kemungkinan  besar”,  “hampir pasti”.  Untuk  mengakomodasi  hal  seperti  ini kita  menggunakan Certainty  Factor (CF)  guna menggambarkan  tingkat  kenyakinan  pakar terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi.
Certainty Factor (CF) merujuk ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan. Notasi  Faktor  Kepastian  (Sri  Kusumadewi, 2003) adalah sebagai berikut: CF [h, e] = MB [h, e] dengan CF [h, e]: Faktor Kepastian MB  [h,  e]:  ukuran  kepercayaan  terhadap hipotesis  h,  jika  diberikan  evidence  e  (antara  0 dan 1) MD  [h,  e]:  ukuran  ketidakpercayaan  terhadap evidence  h,  jika  diberikan  evidence  e  (antara  0 dan  1).  Dalam  aplikasinya,  CF  (H,  E) merupakan  nilai  kepastian  yang  diberikan  oleh pakar  terhadap  suatu  aturan, sedangkan  CF  (E, e) merupakan nilai kerpercayaan yang diberikan oleh pengguna terhadap gejala yang dialaminya. Sebagai contoh, berikut ini adalah sebuah aturan dengan CF yang diberikan oleh seorang pakar: IF Demam Tinggi AND Badan Lemah AND Turun Berat Badan THEN Brucellosis

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  sistem  pakar  ini  akan  mendiagnosa penyakit  ayam  petelur  sesuai  dengan  gejala yang  timbul  pada  ayam  petelur  dimana  gejala tersebut  diinputkan  oleh  user  pada  aplikasi, selanjutnya  aplikasi  akan  melakukan  proses
inferensi  sesuai  dengan knowledge  based yang tersedia. Proses inferensi menggunakan Forward  Chaining ,  lalu  aplikasi  melakukan proses  menghitung  nilai  tingkat  keyakinan dalam  mendiagnosa  dengan  metode Certainty Factor untuk pengambil keputusan.
Aturan  penalaran  digunakan  untuk  menentukan atau menghasilkan nilai
kemungkinan berdasarkan  gejala-gejala  (fakta-fakta)  yang diinputkan.  Aturan  penalaran  yang  digunakan adalah Rule-Based Reasoning (penalaran berbasis aturan). Berikut ini adalah aturan:
1. Rule Penyakit Avian Encephalomyelitis (AE)
IF Ataksia
AND tremor otot leher AND lumpuh AND penurunan produksi telur AND sayu AND katarak THEN Avian Encephalomyelitis
2. Rule Penyakit Egg Drop Syndrome (EDS) IF Penurunan produksi telur
AND telur lunak AND kerabang tipis AND penurunan kualitas telur AND warna telur hilang AND ukuran telur kecil AND lesu AND nafsu makan turun AND jengger pucat AND diare ringan THEN Egg Drop Syndromer
3. Rule Penyakit Infectious Bronchitis (IB) IF Nafas terengah-engah
AND batuk AND bersin AND ngorok AND keluar sekresi hidung AND penurunan kualitas telur AND penurunan produksi telur AND keluar eksudat berbuih dimata AND ayam meringkuk disumber panas AND kerabang tipis AND bentuk telur tidak teratur AND albumim encer AND warna telur hilang THEN Infectious Bronchitis
4. Rule Penyakit Newcastle Disiase (ND) IF Hilang nafsu makan
AND diare terkadang berdarah AND lesu AND sesak nafas AND ngorok AND bersin AND batuk AND penurunan produksi telur AND berhenti produksi telur AND lumpuh THEN Newcastle Disiase
5. Rule Penyakit Pullorum
IF Mata tertutup
AND jengger kebiruan AND bergerombol  pada  satu tempat AND nafsu makan turun AND diare putih AND diare kehijauan AND sayap menggantung kusam AND lumpuh AND sesak nafas AND pembekakan pada sendi AND depresi AND penurunan berat badan AND penurunan produksi telur THEN Pullorum
Setiap  gejala  diberi  Nilai  CF  Pakar  yang  telah ditentukan  pakar  dengan  bobot  sebagai  ukuran kepastian  dalam  menentukan  hasil  diagnosa dalam  metode Certainty  Factor .  Berikut  tabel data Nilai CF Pakar dari setiap penyakit:
Tabel 1. Data Nilai CF Pakar Penyakit Avian Encephalomyelitis (AE) No Gejala Bobot 1 Ataksia 1 2 Tremor otot leher 1 3 Lumpuh 0,6 4 Penurunan produksi telur 0,2 5 Sayu 0,8 6 Katarak 1
Tabel 2. Data Nilai CF Pakar Penyakit Egg Drop Syndrome (EDS) No Gejala Bobot 1 Penurunan produksi telur 0,2 2 Telur lunak 1 3 Kerabang tipis 0,8 4 Penurunan kualitas telur 0,8
5 Warna telur hilang 0,6 6 Ukuran telur kecil 1 7 Lesu 0.8 8 Nafsu makan turun 0,8 9 Jengger pucat 1 10 Diare Ringan 1 Tabel 3. Data Nilai CF Pakar Penyakit Infectious Bronchitis (IB) No Gejala Bobot 1 Nafas terengah-engah 1 2 Batuk 0,8 3 Bersin 0,8 4 Ngorok 0,8 5 Keluar sekresi hidung 1 6 Penurunan kualitas telur 0,6 7 Penurunan produksi telur 0,2 8 Keluar eksudat berbuih dimata 1 9 Ayam meringkuk disumber panas 1 10 Kerabang tipis 0,6 11 Bentuk telur tidak teratur 0,8 12 Albumin encer 1 13 Warna telur hilang 0,6 Tabel 4. Data Nilai CF Pakar Penyakit Newcastle Disiase (ND) No Gejala Bobot 1 Hilang nafsu makan 1
2 Diare terkadang berdarah 1 3 Lesu 0,6 4 Sesak nafas 0,8 5 Batuk 0,8 6 Bersin 0,8 7 Ngorok 0,8 8 Penurunan produksi telur 0,2
9 Berhenti produksi telur 1 10 Lumpuh 0,4
Tabel 5. Data Nilai CF Pakar Penyakit Pullorum
No Gejala Bobot 1 Mata tertutup 0,8
2 Jengger kebiruan 0,8
3 Bergerombol pada satu tempat 0,6 4 Nafsu makan turun 0,8 5 Diare putih 0,8 6 Diare kehijauan 0,6 7 Sayap menggantung pucat 0,4
8 Lumpuh 0,4 9 Pembekakan pada sendi 1 10 Depresi 0,6 11 Sesak nafas 0,8 12 Penurunan berat badan 0,6 13 Penurunan produksi telur 0,4 Seluruh Gejala Penyakit diberi kode G1-Gn dan
Penyakit  Ayam  Petelur  diberi  kode  P1-Pn. Pemberian  kode  akan  mempermudah  dalam proses inferensinya.
Tabel 6. Kode Data Penyakit Ayam Petelur
Kode Nama Penyakit P1 Avian Encephalomyelitis P2 Egg Drop Syndrome P3 Infectious Bronchitis P4 Newcastle Disiase P5 Pullorum Tabel 7. Kode Data Gejala Penyakit Ayam Petelur Kode Gejala P1  P2  P3  P4  P5 G1 Ataksia  G2 Tremor otot leher  G3 Lumpuh    G4 Penuruna n produksi telur      G5 Sayu  G6 Katarak  G7 Telur lunak  G8 Kerabang tipis   G9 Penuruna n kualitas telur   G10 Warna telur hilang   G11 Ukuran telur kecil  G12 Lesu   G13 Nafsu makan turun   G14 Jengger pucat 
G15 Diare ringan  G16 Nafas terengah- engah  G17 Bersin   G18 Ngorok   G19 Batuk   G20 Keluar sekresi hidung  G21 Keluar eksudat berbuih dimata  G22 Ayam meringku p disumber panas
 G23
Bentuk telur tidak teratur  G24 Albumin encer  G25 Nafsu makan hilang  G26 Diare terkadang berdarah  G27 Sesak nafas   G28 Berhenti produksi telur  G29 Mata tertutup  G30 Jengger kebiruan  G31 Bergerom bol pada satu tempat  G32 Diare putih  G33 Diare kehijauan  G34 Sayap menggant ung kusam  G35 Pembeka 
kan pada sendi G36 Depresi  G37 Penuruna n berat badan  Berikut merupakan contoh perhitungan manual  dari  kasus  diagnosa  penyakit  ayam petelur  dimana  user  memberikan  jawaban berupa  pilihan  dari  setiap  gejala  yang ditanyakan dengan pilihan tidak, sedikit yakin, cukup  yakin,  yakin  dan  sangat  yakin  dimana setiap  pilihan  dari  user  memiliki  nilai  sebagai berikut:
Tabel 8. Data Nilai CF User No Pilihan User Bobot 1 Sangat Yakin 1 2 Yakin 0,8 3 Cukup Yakin 0,6 4 Sedikit Yakin 0,4 5 Tidak 0
User memberikan  jawaban  dari  setiap  gejala yang diberikan, kemudian dari jawaban tersebut akan  dihitung  dengan  kelima  bobot  gejala penyakit  menggunakan  metode certainty factor . Berikut salah satu perhitungannya:
Perhitungan  dengan  menggunakan  Nilai  CF pakar Gejala Penyakit Avian Encephalomyelitis :
 CF(pakar) * CF(user) = Hasil
1 * 0,8 = 0,8 1 * 0,8 = 0,8
0,6 * 0,8 = 0,48
0,4* 0,8 = 0,32 0,8 * 0,6 = 0,48
1 * 0,2 = 0,2
 (CF1 + CF2) * (1-CF1) = CF(old)
0,8 + 0,8 = 0,16 * ((1-0,8) = 0,2) = 0.16 * 0,2 = 0,032 CF(old)
0,032  +  0,48  =  0,512  *  ((1-0,48)  =  0,52)  = 0,512 * 0,52 = 0,2662 CF(old)
0,2662  +  0,32  =  0,5862  *  ((1-0,32)  =  0,68)  = 0,5862 * 0,68 = 0,3986 CF(old)
0,3986  +  0,48  =  0,8786  *  ((1-0,48)  =  0,52)  = 0,8786 * 0,52 = 0,4568 CF(old)
0,4568  +  0,2  =  0.6568  *  ((1-0,2)  =  0,8  = 0,6568 * 0,8 = 0,5254 CF(old)
 Rata-rata: CF(old) * 100 = Hasil
0,5254 * 100 = 52,54 %
Perhitungan  dengan  menggunakan  Nilai  CF pakar Gejala Penyakit Egg Drop Syndrome :
 CF(pakar) * CF(user) = Hasil
0,2 * 0,8 = 0,16 1 * 0,8 = 0,8 0,8 * 0,8 = 0,64 0,8 * 1 = 0,8 0,6 * 0,2 = 0,12 1 * 0,4 = 0,4 0,8 * 0,6 = 0,48 0,8 * 0,4 = 0,32 1 * 0,8 = 0,8
1 * 0,4 = 0,4
 (CF1 + CF2) * (1-CF1) = CF(old)
0,16  +  0,8  =  0,96  *  ((1-0,16)  =0,84)  =  0,96  * 0,84 = 0,8064 CF(old)
0,8064  +  0,64  =  1,446  *((1-0,64)  =  0,36)  = 1,446 * 0,36 = 0,5205 CF(old)
0,5205  +  0,8  =  1,3205  *  ((1-0,8)  =  0,2)  =
1,3205 * 0,2 = 0,2641 CF(old)
0,2641  +  0,12  =  0,3941  *  ((1-0,12)  =  0,82)  = 0,3941 * 0,82 = 0,3231 CF(old)
0,3231  +  0,4  =  0,7231  *  ((1-0,4)  =  0,6)  = 0,7231 * 0,6 = 0,4338 CF(old)
0,4338  +  0,48  =  0,9138  *  ((1-0,48)  =  0,52)  = 0,9138 * 0,52 = 0,4751 CF(old)
0,4751  +  0,32  =  0,7951  *  ((1-0,32)  =  0,68)  = 0,7952 * 0,68 = 0,5407 CF(old)
0,5407  +  0,8  =  1,3407  *  ((1-0,8)  =  0,2)  = 1,3407 * 0,2 = 0,2681 CF(old)
0,2681  +  0,4  =  0,6681  *  ((1-0,4)  =  0,6)  = 0,6681 * 0,6 = 0,4008 CF(old)
 Rata-rata: CF(old) * 100 = Hasil
0,4008 * 100 = 40,08 %
Perhitungan  dengan  menggunakan  Nilai  CF pakar Gejala Penyakit Infectious Bronchitis :
 CF(pakar) * CF(user) = Hasil
1 * 0 = 0
0,8 * 0,8 = 0,64 0,8 * 0,8 = 0,64 0,8 * 1 = 0,8 1 * 0,6 = 0,6 0,6 * 0 = 0 0,2 * 0,8 = 0,16 1 * 0,8 = 0,8 1 * 0,6 = 0,6 0,6 * 0,4 = 0,24 0,8 * 0,6 = 0,48
1 * 0,8 = 0,8
0,6 * 0,6 =0,36
 (CF1 + CF2) * (1-CF1) = CF(old)
0 + 0,64 = 0,64 * ((1-0) = 1) = 0,64* 1 = 0,64
CF(old)
O,64 + 0,64 = 1,28 * ((1-0,64) = 0,36) = 1,28 * 0,36 = 0,4608 CF(old)
0,4608  +  0,8  =  1,2608  *  ((1-0,8)  =  0,2)  = 1.2608 * 0,2 = 0,2521 CF(old)
0,2521  +  0,6  =  0,8521  *  ((1-0,6)  =  0,4) =0,8521 * 0,4 = 0,3408 CF(old)
0,3408 + 0 = 0,3408 * ((1-0) = 1) = 0,3408 * 1 = 0,3408 CF(old)
0,3408  +  0,16  =  0,5008  *  ((1-0,16)  =  0,84)  = 0,5008 * 0,84 = 0,4206 CF(old)
0,4206  +  0,8  =  1,2206  *  ((1-0,8)  =  0,2)  = 1,2206 * 0,2 = 0,2441 CF(old)
0,2441  +  0,6  =  0,8441  *  ((1-0,6)  =  0,4)  = 0,8441 * 0,4 = 0,3376 CF(old)
0,3376  +  0,24  =  0,5776  *  ((1-0,24)  =  0,76)  = 0,5776 * 0,76 = 0,4389 CF(old)
0,4389  +  0,48  =  0.9189  *  ((1-0,48)  =  0,52)  = 0,9189 * 0,52 = 0,4778 CF(old)
0,4778  +  0,8  =  1,2778  *  ((1-0,8)  =  0,2)  = 1,2778 * 0,2 = 0,2555 CF(old)
0,2555  +  0,36  =  0,6155  *  ((1-0,36)  =  0,64)  = 0,6155 * 0,64 = 0,3939 CF(old)
 Rata-rata: CF(old) * 100 = Hasil
0,3939 * 100 = 39,39 %
Perhitungan  dengan  menggunakan  Nilai  CF pakar Gejala Penyakit Newcastle Disiase :
 CF(pakar) * CF(user) = Hasil
1 * 0,6 = 0,6 1 * 0.8 = 0,8 0,6 * 0,6 = 0,36 0,8 * 0,6 = 0,48 0,8 * 0,4 = 0.32 0,8 * 0,6 = 0,48 0,8 * 1 = 0,8 0,2 * 0 = 0
1 * 0 = 0
0,4 * 0,6 = 0,24
 (CF1 + CF2) * (1-CF1) = CF(old)
0,6 + 0,8 = 0,14 * ((1-0) = 1) = 0,14 * 1 = 0,14 CF(old)
0,14 + 0,36 = 0.50 * ((1-0,36) = 0,64) = 0,50 * 0,64 = 0,32 CF(old)
0,32 + 0,48 = 0,80 * ((1-0,48) = 0,52) = 0,80 * 0,62 = 0,496 CF(old)
0,496  +  0,32  =  0,816  *  ((1-0,32)  =  0,68)  = 0,816 * 0,68 = 0,5548 CF(old)
0,5548  +  0,48  =  1,0348  *  ((1-0,48)  =  0,52)  = 1,0348 * 0,52 = 0,5380 CF(old)
0,5380  +  0,8  =  1,3381  *  ((1-0,8)  =  0,2)  =
1,3381 * 0,2 = 0,2676 CF(old)
0,2676 + 0 = 0,2767 *((1-0) = 1) = 0,2676 * 1
= 0,2676 CF(old)
0,2676 + 0 = 0,2767 *((1-0) = 1) = 0,2676 * 1
= 0,2676 CF(old)
0,2676  +  0,24  =  0,5067  *((1-0,24)  =  0,76)  = 0,5076 * 0,76 = 0,3857 CF(old)
 Rata-rata: CF(old) * 100 = Hasil 0,3857 * 100 = 38,57 %
Perhitungan  dengan  menggunakan  Nilai  CF pakar Gejala Penyakit Pullorum :
 CF(pakar) * CF(user) = Hasil 0,8 * 0,6 = 0,48
0,8 * 0,4 = 0,32
0,6 * 1 = 0,6
0,8 * 0,6 = 0,48 0,8 * 0,2 = 0,16 0,6 * 0,6 = 0,36 0,4 * 0,2 = 0,8 0,4 * 1 = 0,4 1* 0,2 = 0,2 0,6 * 0,4 = 0,24
0,8 * 0,2 = 0,16
0,6 * 0.4 = 0,24
0,4 * 1 = 0,4
 (CF1 + CF2) * (1-CF1) = CF(old)
0,48  +  0,32  =  0,8  *  ((1-0,48)  =  0,52)  =  0,8  * 0,52 = 0,416 CF(old)
0,416 + 0,6 = 1,016 * ((1-0,6) = 0,4) = 1,016 * 0,4 = 0,4064 CF(old)
0,4064  +  0,48  =  0,8864  *  ((1-0,48)  =  0,52)  = 0,8864 * 0,52 = 0,4609 CF(old)
0,4609  +  0,16  =  0,6209  *  ((1-0-16)  =0,84)  = 0,6209 * 0,84 = 0,5215 CF(old)
0,5215  +  0,36  =  0,8815  *  ((1-0,36)  =  0,64)  = 0,8815 * 0,64 = 0,5641 CF(old)
0,5641  +  0,8  =  1.3641  *  ((1-0,8)  =  0,2)  = 1.3641 * 0,2 = 0,2728 CF(old)
0,2728  +  0,4  =  0,6728  *  ((1-0,4)  =  0,6)  = 0,6728 * 0,6 = 0,4036 CF(old)
0,4036  +  0,2  =  0,6036  *  ((1-0,2)  =  0,8)  = 0,6036 * 0,8 = 0,4828 CF(old)
0,4828  +  0,24  =  0,7228  *  ((1-0,24)  =  0,76)  = 0,7228 * 0,76 = 0,5493 CF(old)
0,5493  +  0,16  =  0,7093  *  ((1-0,16)  =  0,84)  = 0,7093 * 0,84 = 0,5958 CF(old)
0,5958  +  0,24  =  0,8358  *  ((1-0,24)  =  0,76)  = 0,8358 * 0,76 = 0,6352 CF(old)
0,6352  +  0,4  =  1,0352  *  ((1-0,4)  =  0,6)  = 1,0352 * 0,6 = 0,6211CF(old)
 Rata-rata: CF(old) * 100 = Hasil
0,6211 * 100 = 62,11 %
Hasil  perhitungan  menggunakan  metode certainty  factor dengan  persentase  penyakit Avian  Encephalomyelitis 52,54%,  penyakit Egg  Drop  Syndrome 40,08% , penyakit Infectious Bronchitis 39,39% , penyakit Newcastle  Disiase 38,57  %  dan  penyakit Pullorum 62,11%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa gejala yang telah dihitung dengan  metode certainty  factor menunjukan penyakit Pullorum dengan presentase tertinggi yaitu 62,11%.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam implementasinya petugas dapat melakukan diagnosa dengan  menekan tombol
“Mulai”  pada  halaman  beranda  seperti  di agmabr 1. Setelah itu, pada gambar 2 petugas memilih jawaban yang telah tersedia berdasarkan  gejala  yang  terjadi  di  halaman diagnosa.  Pada  gambar  3  ditampilkan  hasil dari  mesin  inferensi  yang  menggunakan metode Certainty factor .
Gambar 1. Halaman Beranda Website
Gambar 2. Halaman Diagnosa Penyakit

## Gambar 3. Halaman Hasil Diagnosa

## 4. KESIMPULAN
Simpulan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ayam petelur  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode certainty  factor untuk  menentukan tingkat kepastian suatu penyakit berdasarkan data  gejala  yang  telah  dipilih.  Sistem  ini dibuat  untuk  3  user  yaitu  admin,  pakar,  dan petugas.  Admin  memiliki  hak  penuh  dalam menejemen  seluruh  data  pada  sistem.
Namun  untuk  data  rule  dan  nilai  CF  admin hanya  dapat  menambah,  mengubah  dan menghapus  sesuai  dengan  yang  telah diberikan  oleh  pakar.  Pakar  memiliki kewenangan  dan  tanggung  jawab  atas  data rule dan nilai CF. User memiliki akses untuk melakukan  proses  diagnosa  penyakit  ayam petelur.
b. Proses  diagnosa  yang  dilakukan  oleh  user untuk  mendapatkan  data  penyakit  ayam petelur  dengan  presentase  tertinggi  82,07%. Walaupun  tidak  pernah  mencapai  angka
100%  metode certainty  factor sangat  cocok dipakai dalam sistem pakar ini.
c. Keakuratan proses perhitugan metode
certainty  factor dipengaruhi  oleh  pemilihan data gejala yang ada pada halaman diagnos.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahira, Anne. Sejarah Web dan
Perkembangan
Teknologi Web.
2013. http://www.anneahira.com/sejarah-
web.htm (accessed Juni 23, 2021)
[2]  Andre.  Pengertian  dan  Fungsi  Javascript dalam  Pemrograman  Web.  2014.
http://www.duniailkom.com/tutorial
-belajar-javascript-pengertian-dan- fungsi-javascript-dalam-
pemrograman-web  (accessed  Juni 12, 2021).
[3]  Arhami,  Muhammad.  Konsep  Dasar  Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi, 2005.
[4]  Balafif,  Nufan.  Pengenalan  PHP  Hypertext Processor.2016.http://staff.unipdu.a c.id  nufan/2013/04/20/pengenalan- php  hypertext-processor/  (accessed Agustus 7, 2021).
[5]  Budiharto,  Widodo,  and  Darwin  Suhartono. Artificial  Intelligence  Konsep  dan Penerapannya.  Yogyakarta:  ANDI, 2014.
[6]  Kadir,  Abdul.  Dasar  Pemrograman  Web Dinamis Menggunakan PHP.
Yogyakarta: ANDI, 2005.
[7]  Kusumadewi,  Sri.  Artificial  Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).
Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[8]  Nugroho,  Bunafit.  Php  dan  MySQL  dengan editor Dreamweaver
MX.
Yogyakarta: ANDI, 2004.
[9]  Pudjiatmoko.  Manual  Penyakit  Unggas. Jakarta, 2004.
[10] Taslim, Ahmad. Blackbox. 2013. http://www.academia.edu/5574402/ Blackbox (accessed Juli 14, 2021).