## DIAGNOSA PENYAKIT BOVINE EPHEMERAL FEVER
(BEF)

## PADA TERNAK SAPI POTONG DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR DI KABUPATEN GUNUNGKIDUL
Yunanto Rudi Utomo (uyunanto@gmail.com) Bebas Widada (bbswdd@gmail.com) Sri Hariyati Fitriasih (fitriasih@gmail.com)

## ABSTRAK
Kabupaten  Gunungkidul  merupakan  gudangnya  ternak  sapi  potong  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta  dan  beroptimis  mampu  mendukung  program  nasional  pemerintah  mencapai swasembada  daging  sapi.  Usaha  peningkatan  jumlah  populasi  ternak  bukan  tanpa  hambatan, banyak  tantangan  yang  harus  dihadapi  salah  satunya  serangan  Penyakit  Bovine  Ephemeral Fever  (BEF).  Hal  ini  diperburuk  dengan  minimnya  jumlah  mantri  ternak  untuk  melakukan pendampingan.  Pendampingan  perlu  dilakukan  karena  kesalahan  diagnosa  berakhir  pada potong  paksa,  disisi  lain  solusi  penambahan  pegawai  terkendala  dengan  adanya  moratorium pengangkatan  pegawai.  Oleh  karena  itu  diperlukan  inovasi  solusi  dalam  kondisi  tersebut,  yaitu dengan  memanfaatkan  teknologi  komputer  untuk  membangun  sistem  pakar  yang  memiliki kemampuan  selayaknya  seorang  mantri  ternak  dalam  melakukan  diagnosa.  Sistem  pakar  ini bertujuan  membantu  peternak  mendiagnosa  Penyakit  Bovine  Ephemeral  Fever  (BEF).  Dalam proses  penarikan  kesimpulan,  sistem  menggunakan  metode  Certainty  Factor  (CF),  penentuan bobot  CF  dilakukan  oleh  pakar  dari  domain  yang  bersangkutan.  Sistem  menyajikan  persen tingkat  keyakinan  keterjangkitan  beserta  rekomendasi  solusi  penyembuhan.  Dengan dibangunnya sistem pakar diagnosa Penyakit Bovine Ephemeral Fever (BEF) peternak terbantu dalam mendapatkan kepastian terjangkit atau tidaknya ternak sapi oleh penyakit  tersebut untuk kemudian  dapat  diambil  langkah –  langkah  penyembuhan  serta  pencegahan  yang  dapat dilakukan  sendiri  oleh  peternak  tanpa  pendampingan  petugas  mengingat  kurangnya  jumlah mantri ternak yang ada.
Kata kunci :  ternak sapi, bovine ephemeral fever, sistem pakar, certainty factor.
I. PENDAHULUAN Ancaman
berbagai penyakit yang menyerang ternak sapi harus dihadapi peternak,  salah  satunya  penyakit Bovine Ephemeral  Fever (BEF).  Diperburuk  dengan minimnya jumlah mantri ternak untuk melakukan  pendampingan  menjadi  tantangan yang  harus  dihadapi  dalam  meningkatkan jumlah  populasi  ternak  sapi.  Padahal  disatu sisi penyakit ini dapat mengakibatkan penurunan  berat  badan  serta  kesalahan penanganan  selalu  berakhir  dengan  potong paksa  meskipun  belum  mencapai  minimal usia dan berat.
Diperlukan  inovasi  solusi  dalam  kondisi tersebut, yaitu dengan memanfaatkan teknologi  komputer  untuk  membangun  sistem pakar  yang  mengadopsi  kemampuan  mantri ternak dalam mendiagnosa penyakit ini.
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan berupa  ilmu pengetahuan dan fakta sehingga sistem pakar merupakan salah satu perangkat lunak  yang  sesuai  untuk  pemecahan  masalah
ini  karena    menyajikan  dan  mengunakan  data yang berbasis pengetahuan.
Sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit  dibatasi  hanya  mendeteksi  penyakit BEF. Data – data yang diproses berupa gejala yang muncul pada ternak sapi yang ditemukan selama pemeriksaan. Data-data tersebut selanjutnya  akan  dianalisis  oleh  sistem  pakar untuk  menghasilkan  output.  Output  yang dihasilkan berupa persen tingkat keterjangkitan  dan  disertai  solusi  untuk mengatasinya.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit Bovine Ephemeral Fever (BEF) atau demam 3 hari  dengan  metode  certainty  factor  yang bermanfaat membantu peternak sapi mendiagnosa  penyakit  tersebut  sehingga dapat  dilakukan  penanganan  secara  tepat tanpa  pendampingan  petugas  mengingat kurangnya jumlah  Mantri Ternak.
Sistem yang dihasilkan diharapkan mampu  meningkatkan  jumlah  populasi  ternak sapi  yang  ada  di  Kabupaten  Gunungkidul.
Peternak  dapat  memanfaatkannya  sebagai media  informasi  dalam  mendiagnosa  penyakit sapi.  Selain  itu  dengan  sistem  pakar  ini  dapat menjadi  bahan  perbandingan  bagi  mantri ternak  dalam  melakukan  diagnosa  serta berperan  dalam  proses  pembelajaran  bagi mahasiswa  di  bidang  ilmu  komputer  dalam mengembangkan perangkat lunak.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1  Pengumpulan Data
Dalam menyusun penelitian ini, dibutuhkan  data  -  data  yang  berhubungan dengan  tema  yang  akan  dibahas,  yaitu mengenai  konsep  dan  teori  dasar  sistem pakar.  Data  tersebut  berupa  data  mengenai kendala,  keuntungan  serta  kekurangan  yang mempengaruhi  sistem  kerja  di  lapangan. Adapun  teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan  adalah  observasi,  wawancara  serta studi pustaka.
1.  Observasi Observasi  dilakukan  dengan  melihat langsung  ke  beberapa  tempat  peternakan didampingi Mantri Ternak Kecamatan Ngawen. Dengan cara ini diperoleh gambaran beserta data yang tepat mengenai  gejala  dari  ternak  sapi  yang terserang penyakit Bovine Ephemeral Fever (BEF).

## 2.  Wawancara
Wawancara dilakukan secara langsung kepada Mantri Ternak Kecamatan Ngawen, selaku  pakar  yang  mengerti  ternak  sapi. Proses  tanya  jawab  dilakukan  secara  lisan sehingga
penulis dapat
menggali pertanyaan  mengenai  materi – materi yang akan menjadi bahan untuk membuat sistem pakar diagnosa penyakit Bovine Ephemeral Fever (BEF) pada ternak sapi.

## 3. Studi Pustaka
Pencarian referensi dilakukan di perpustakaan,  toko  buku,  maupun  secara online  internet.  Informasi  yang  didapatkan digunakan  dalam  penyusunan  landasan teori, metodologi penelitian
serta
pengembangan  aplikasi.  Pustaka  -  pustaka yang dijadikan acuan dapat dilihat di Daftar Pustaka.

## 2.2 Desain Sistem
1.  Desain Input
Desain input
digunakan untuk memasukkan data gejala penyakit.

## 2.  Desain Output
Hasil  pemeriksaan  adalah  diagnosa  jenis penyakit  kemudian  sistem  melakukan  proses pengendalian.Proses pengendalian yang berfungsi  untuk  membantu  pengguna  yang membutuhkan  informasi  tentang  diagnosa penyakit, serta menampilkan rekomendasi.

## 3.  Desain Proses
Desain  proses  dalam  sistem  pakar  ini digunakan  untuk  menentukan  urutan  proses pemeriksaan sehingga dihasilkan keluaran dan masukan yang ada. Proses pemeriksaan pada sistem  pakar  ini  bertujuan  untuk  melakukan pemeriksaan gejala.

## Gambar 1. Struktur Input dan Output Sistem Pakar

## 2.3  Rancang Bangun Sistem
Analisis  Sistem  adalah  kegiatan  untuk melihat  sistem  yang  sudah  berjalan,  melihat bagian mana yang bagus dan tidak bagus, dan kemudian mendokumentasikan kebutuhan yang akan dipenuhi dalam sistem.
Dalam tahapan perancangan sistem dilakukan  perancangan  database,  desain sistem  berorientasi  obyek  menggunakan  alat bantu UML dengan diagram berupa Use Case Diagram  dan  Class  Diagram  serta  merancang Graphic User Interface sistem.

## 2.4 Tahap Implementasi Sistem
Terdapat  2  fase  dalam  tahapan  ini,  yaitu tahap  konstruksi  dan  tahap  implementasi. Tahap konstruksi merupakan kegiatan pengembangan, instalasi dan pengujian terhadap  komponen  sistem  menggunakan black  box  dan  uji  validitas  sedangkan  tahap implementasi  merupakan  kegiatan  instalasi dan  pengiriman  sistem  keseluruhan  ke  dalam produksi.

## III. TINJAUAN PUSTAKA
Bovine  Ephemeral  Fever (BEF)  adalah salah satu penyakit arbovirus yang menyerang ternak  sapi,  seperti Bos  taurus , Bos  indicus , dan Bos javanicus , yang penularannya melalui vektor  nyamuk.  Pada  domba,  kambing,  dan rusa, infeksi BEF biasanya tidak menimbulkan gejala klinis. Penyakit BEF sering juga demam tiga hari.[1]
Input Gejala Nama Sistem Pakar
Output Diagnos a
Sistem pakar diagnosa Bovine Ephemeral Fever (BEF)  merupakan  salah  satu  cabang kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana  mengadopsi  cara  seorang  pakar berpikir dalam menyelesaikan suatu permasalahan  dan  membuat  suatu  keputusan maupun  kesimpulan  dari  sejumlah  fakta  yang ada.  Dasar  dari  sistem  pakar  bagaimana memindahkan  pengetahuan  yang  dimiliki  oleh seorang  pakar          ke  dalam  komputer  dan bagaimana  membuat  suatu  keputusan  atau mengambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan itu[2].
Dalam  aplikasi  sistem  pakar  terdapat suatu  metode  untuk  menyelesaikan  masalah ketidakpastian  data.  Salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  adalah  faktor  kepastian. Certainty  Factor (CF)  atau  faktor  kepastian merupakan nilai parameter klinis yang
diberikan MYCIN
untuk menunjukkan
besarnya kepercayaan. Certainty factor didefinisikan sebagai berikut:
CF(H,E) = MB(H,E)-MD(H,E)
Perhitungan Certainty  Factor dengan  gejala yang  berkesimpulan  pada  penyakit  Bovine Ephemeral Fever (BEF)  menggunakan kaidah sebagai berikut :
CF combine CF[H,E]1,2  = CF[H,E]1+CF[H,E]2*[1-CF[H,E]1]
CFcombineCF[H,E]old,3 = CF[H,E]old+CF[H,E] 3*(1-CF[H,E] old]
Keterangan: CF(H,E)  : Certainty  Factor dari  hipotesis    H  yang dipengaruhi  oleh  gejala  ( evidence )  E. Besarnya  CF  berkisar  antara      -1  sampai dengan 1.
Nilai -1
menunjukkan ketidakpercayaan  mutlak,  sedangkan  nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak. MB(H,E) :
Ukuran  kenaikan  kepercayaan  terhadap hipotesis H yang dipengaruhi gejala E. MD(H,E) :
Ukuran
kenaikan
ketidakpercayaan terhadap  hipotesis  H  yang  dipengaruhi oleh gejala E.
Sebelum  membangun  aplikasi  sistem pakar  diagnosa Bovine  Ephemeral  Fever (BEF)  dilakukan  analisis  sistem.  Analisis Sistem  adalah  kegiatan  untuk  melihat  sistem
yang  sudah  berjalan,  melihat  bagian  mana yang  bagus  dan  tidak  bagus,  dan  kemudian didokumentasikan  kebutuhan  yang  akan dipenuhi  dalam  sistem  yang  baru.  Dalam tahapan perancangan sistem dilakukan perancangan database, desain sistem berorientasi  obyek  menggunakan  alat  bantu UML  dengan  diagram  berupa  Use  Case Diagram dan Class Diagram. [3].

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini merupakan pembahasan secara  rinci  mengenai  hasil  dari  analisa, perancangan, dan implementasi sesuai dengan  tahapan  -  tahapan  yang  dilakukan dalam pengembangan sistem pakar.

## 4.1. Analisis Sistem
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Bovine Ephemeral Fever (BEF) ini melibatkan beberapa unsur diantaranya Pengguna, Pakar dan Admin. Dari unsur yang terlibat didapatkan data  berupa  pertanyaan  kuesioner  mengenai tingkat  keyakinan  pengguna  akan  gejala  yang menyerang  ternak  sapi.  Admin  bertugas memanajemen  pertanyaan  dan  dokumentasi hasil pengolahan kuesioner. Setelah mendapatkan  data  kemudian  diolah  dengan menggunakan  metode  Certainty  Factor  (CF). Alur  keseluruhan  tahapan  dibuat  ke  dalam Diagram Use Case dan Diagram Kelas.

## 1. Diagram Use Case
Gambar 2  Diagram Use Case
Urutan proses dan sistem pakar mengikuti diagram  use  case  seperti  pada  gambar  4.1 Sistem  pertama  kali  akan  menampilkan halaman  awal,  pengguna  kemudian  dapat
memilih  apakah  konsultasi  penyakit Bovine Ephemeral Fever (BEF).

## 2. Diagram Klass
Gambar 3.  Diagram Class
Diagram  kelas  menggambar-kan  struktur sistem  dari  segi  pendefinisian  kelas –  kelas yang  akan  dibuat  untuk  membangun  sistem. Kelas  memiliki  atribut  dan  metode  atau operasi.  Diagram  kelas  dibuat  agar  perangkat lunak  yang  akan  dibuat  sama  dengan dokumentasi perancangan.

## 3. Tabel – Tabel
Database adalah kumpulan yang terorganisasi  dari  data –  data  yang  secara nalar  terkait..  Data  disimpan  kedalam  tabel.
Sistem pakar diagnosa BEF terdiri dari 9 tabel yaitu
analisa_pengguna,
gejala, halut, hasil_bef,
mainmenu, penyakit, relasi, tmp_pasien, dan users.

## 4. Proses Perhitungan
Adapun  logika  metode certainty  factor pada  sesi  konsultasi  sistem,  pengguna konsultasi diberi pilihan jawaban yang masing- masing memiliki bobot sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel bobot pilihan   jawaban user
Bobot  0  menunjukkan  bahwa  pengguna konsultasi  menginformasikan  bahwa  ternak sapi tidak  mengalami  gejala  seperti  yang ditanyakan  oleh  sistem.  Semakin  pengguna konsultasi yakin bahwa gejala tersebut memang  dialami  maka  semakin  tinggi  pula hasil  prosentase  keyakinan  yang  diperoleh. Proses  penghitungan  prosentase  keyakinan diawali  dengan  pemecahan  sebuah  kaidah yang  memiliki  premis  majemuk,  menjadi kaidah-kaidah  yang  memiliki  premis  tunggal. Kemudian masing-masing aturan dihitung nilai C ertainty Factor untuk kemudian dikombinasikan. Sebagai contoh, proses
pemberian  bobot  pada  setiap  premis  (gejala) hingga  perolehan  prosentase keyakinan  untuk penyakit  Bovine  Ephemeral  Fever  (BEF). Kaidah-kaidah produksi atau rule yang berkaitan  dengan  penyakit  tersebut  adalah sebagai berikut:
IF demam AND nafsu makan berkurang AND lumpuh AND lemas AND leleran hidung Y THEN Bovine Ephemeral Fever
Langkah  pertama,  pakar  menentukan  nilai  CF untuk masing-masing gejala sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel bobot gejala
No Jawaban Bobot 1 Tidak 0 2 Tidak Tahu 0,2 3 Sedikit Yakin 0,4 4 Cukup Yakin 0,6 5 Yakin 0,8 6 Sangat Yakin 1
Kemudian  dilanjutkan  dengan  penentuan  nilai user.  Misalkan user memilih  jawaban  sebagai berikut:
Tabel 3. Tabel nilai user
Langkah kedua,
kaidah-kaidah tersebut kemudian dihitung nilai CFnya dengan mengalikan CFPakar dengan CFUser menjadi:
CF[H,E]1  = CF[H]1 * CF[E]1 = 1.0 * 0.8 =  0.8
CF[H,E]2  = CF[H]2 * CF[E]2 =  0.8 * 0.4 =  0.32
CF[H,E]3  = CF[H]3 * CF[E]3
=  0.6 * 0.6 =  0.36
CF[H,E]4   = CF[H]4 * CF[E]4 =  0.4 * 0.2 =  0.08 CF[H,E]5  = CF[H]5 * CF[E]5
=  0.2 * 0.6
=  0.12
Langkah yang
terakhir adalah mengkombinasikan  nilai  CF  dari  masing- masing kaidah.
CFcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1+CF[H,E]2*(1-CF[H,E]1] = 0.8 + 0.32 * (1-0.8) = 0.8 + 0.064 = 0.864 old
CFcombine CF[H,E]old,3 =
CF[H,E]old+CF[H,E]3*(1-F[H,E]old] = 0.864 + 0.36 * (1-0.864) = 0.864 + 0.048 = 0.912 old2
CFcombine CF[H,E]old2,4 = CF[H,E]old2+CF[H,E]4* (1-CF[H,E]old2] = 0.912 + 0.08 * (1-0.912) = 0.912 + 0.07 = 0.919 old3
CFcombine CF[H,E]old3,5 = CF[H,E]old3+CF[H,E]5* (1-CF[H,E]old3] = 0.919 + 0.12 * (1-0.919) = 0.919 + 0.0105 = 0.9295 old4
CF[H,E] old4 * 100 %  = = 0.9295 * 100 % = 92.95 %
Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa perhitungan certainty  factor pada  penyakit Bovine Ephemeral Fever (BEF) yang menyerang  ternak  sapi  tersebut  memiliki persen tingkat keyakinan 92.95%.

## 5.   Pengujian Sistem
Pengujian  implementasi  Sistem  Pakar Diagnosa  BEF  menggunakan  pengujian black box .  Pengujian  dilakukan  untuk  memastikan program telah berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang didefinisikan sebelumnya.  Berikut  hasil  dari  pengujian tersebut:
Tabel 4. Tabel Hasil Pengujian
Nam a Ba g ia n
Ke la s Uji Bu ti r Uj i J e n is
Pe n g u ji an Has il Form Admin Login Halam an Memasukkan username dan password. Sistem OK Mengel ola Data Relasi Mengu bah Data Relasi Mengupdate penyakit,  gejala, nilai MB, nilai MD. Sistem OK Mengel ola Data Relasi Mena mbah Data Relasi Memilih Penyakit,  gejala, memasukkan nilai MB, nilai MD (Klik Tombol Simpan). Sistem OK Mengh apus Data Relasi Klik Tombol Hapus Sistem OK
CFpakar gejala Nilai Gejala Demam 1.0 Nafsu Makan Berkurang 0.8 Lumpuh 0.6 Lemas 0.4 Leleran Hidung 0.2 Gejala Jawaban Nilai Demam Yakin 0.8 Nafsu Makan Berkurang Sedikit Yakin  0.4 Lumpuh Cukup Yakin 0.6 Lemas Tidak Tahu 0.2 Leleran Hidung Cukup Yakin 0.6
Nam a Ba g ia n Ke la s Uji Bu ti r Uj i J e n is
Pe n g u ji an Has il Mengel ola Data Penyak it Mengu bah Data Penya kit Mengupdate nama penyakit, definisi, solusi (Klik Tombol Update). Sistem OK Mengel ola Data Penyak it Mena mbah Data Penya kit Menambahkan nama penyakit, definisi, solusi (Klik Tombol Update). Sistem OK Mengh apus Data Penya kit Klik Tombol Hapus. Sistem OK Mengel ola Data Gejala Mengu bah Data Gejala Mengupdate nama gejala (Klik Tombol Update). Sistem OK Mena mbah Data Gejala Menambahkan nama gejala Simpan). Sistem OK Mengh apus Data Gejala Klik Tombol Hapus. Sistem OK Mengel ola Data Admin Mengu bah Data Admin Mengupdate username, password, nama lengkap,   email, No. Telp / HP, Blokir (Klik Tombol Update). Sistem OK Mena mbah Data Admin Menambahkan username, password, nama lengkap,   email, No. Telp / HP, Blokir (Klik Tombol Simpan). Sistem OK
Mena mbah Data Admin Klik Tombol
Hapus.
Sistem OK Konsult asi BEF Konsul tasi BEF Memilih  jawaban (Klik Tombol Proses). Sistem OK
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem bekerja dengan baik. Tidak ditemukan kesalahan  dalam  kategori  berupa  fungsi – fungsi yang tidak benar atau hilang, kesalahan interface,  kesalahan  dalam  struktur  data  atau akses basis data eksternal, kesalahan inisialisasi  dan  kesalahan  terminasi,  validitas fungsional,    kesensitifan  sistem  terhadap  nilai input tertentu serta batasan dari data.

## 6.   Pengujian Validitas
Uji  validitas  merupakan  pengujian  yang dilakukan  terhadap  Aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosa  BEF  untuk  mengetahui  tingkat ketepatan  instrumen.                  Uji  validitas dimaksudkan  untuk  menguji  sejauh  mana sistem  pakar  dengan  metode Certainty  Factor dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  model mengidentifikasi Penyakit BEF sehingga dapat diketahui  tingkat  kebenaran  dan  ketepatan penggunaan media tersebut.
Tabel  5. Tabel Pengujian  Manual  dan

## Perhitungan Sistem dengan Metode CF
No G e ja la J a wab a n Hit u n g M a n u a l Hit u n g a n Si s te m Ke t 1 Demam Sangat
Yakin 1 x 100 % = 100 % 100 % T Nafsu Makan Berkurang Tidak Lumpuh Tidak Lemas Tidak Leleran Hidung Tidak 2 Demam Yakin 0,8 x 100 % = 80 % 80 % T Nafsu Makan Berkurang Tidak Lumpuh Tidak Lemas Tidak Leleran Hidung Tidak 3 Demam Yakin
0,8694 x 100 % = 86,94 % 86,94 % T Nafsu Makan Berkurang Tidak Tahu Lumpuh Tidak Tahu Lemas Tidak Tahu Leleran Hidung Tidak Tahu
4
Demam Yakin 0,9201 x 100 % = 92,01 % 92,01 % T Nafsu Makan Berkurang Sedikit Yakin Lumpuh Sedikit Yakin Lemas Sedikit Yakin Leleran Hidung Sedikit Yakin
5 Demam Yakin
0,9555 x 100 % = 95,55 % 95,55 % T Nafsu Makan Berkurang Cukup Yakin Lumpuh Cukup Yakin Lemas Cukup Yakin Leleran Cukup
No G e ja la J a wab a n Hit u n g
M a n u a l Hit u n g a n Si s te m Ke t Hidung Yakin 6 Demam Yakin
0,9786 x 100 % = 97,86
%
97,86 % T Nafsu Makan Berkurang Yakin Lumpuh Yakin Lemas Yakin Leleran Hidung Yakin
7 Demam Yakin
0,9923 x 100 % = 99,23
%
99,23 % T Nafsu Makan Berkurang Sangat Yakin Lumpuh Sangat Yakin Lemas Sangat Yakin Leleran Hidung Sangat Yakin
8 Demam Cukup Yakin 0,6 x
100 % = 60 % 60 % T
Nafsu Makan
Berkurang Tidak Lumpuh Tidak Lemas Tidak Leleran Hidung
Tidak 9
Demam Cukup Yakin
0,7389 x 100 % = 73,89
%
73,89 % T Nafsu Makan Berkurang Tidak Tahu Lumpuh Tidak Tahu Lemas Tidak Tahu Leleran Hidung Tidak
Tahu
10
Demam Cukup Yakin 0,8402 x 100 % = 84,02 % 84,02 % T Nafsu Makan Berkurang Sedikit Yakin Lumpuh Sedikit Yakin Lemas Sedikit Yakin Leleran Hidung Sedikit Yakin
11 Demam Cukup
Yakin 0,911 x 100 % =
91,1 % 91,1 % T
Nafsu Makan Berkurang Cukup Yakin Lumpuh Cukup Yakin Lemas Cukup Yakin Leleran Hidung Cukup Yakin
No G e ja la J a wab a n Hit u n g M a n u a l Hit u n g a n Si s te m Ke t
12 Demam Cukup Yakin 0,9572 x 100 % = 95,72 % 95,72 % T Nafsu Makan Berkurang Yakin Lumpuh Yakin Lemas Yakin Leleran Hidung Yakin 13
Demam Cukup Yakin 0,9846 x 100 % = 98,46 % 98,46 % T Nafsu Makan Berkurang Sangat Yakin Lumpuh Sangat Yakin Lemas Sangat Yakin Leleran Hidung Sangat Yakin 14 Demam Sedikit Yakin 0,4 x 100 % = 40 % 40 % T Nafsu Makan Berkurang Tidak Lumpuh Tidak Lemas Tidak Leleran Hidung Tidak 15 Demam Sedikit Yakin 0,6083 x 100 % = 60,83 %
60,83 % T Nafsu Makan Berkurang Tidak Tahu Lumpuh Tidak Tahu Lemas Tidak Tahu Leleran Hidung Tidak Tahun 7.  Hasil  Sistem  Pakar  Diagnosa Bovine Ephemeral Fever (BEF) Dari hasil percobaan sistem yang dilakukan  kepada  30  orang  dan  kuesioner yang  telah  disebar  sebanyak  30  kuesioner, dengan obyek penelitian adalah Mantri Ternak dan  Peternak  maka  didapatkan  hasil  data pada Tabel 14.
Tabel 6. Tabel Hasil Evaluasi Kuesioner
Pe rta n y a a n Sa n g a t Se tu ju
Se tu ju
Rag u Rag u
Ku ra n g
Se tu ju Ti d a k Se tu ju
Apakah Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Bovine Ephemeral Fever (BEF)  mudah  dan sederhana untuk digunakan ? 1 (3 %) 24 (80 %) 3 (10 %) 2 (7% ) 0 (0% ) Apakah Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Bovine Ephemeral Fever (BEF)  efektif  dan akurat dalam mendeteksi penyakit ini ? 2 (7 %) 22 (74 %) 5 (16 %) 1 (3% ) 0 (0% ) Apakah dengan adanya Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Bovine Ephemeral Fever (BEF) peternak terbantu dalam mendeteksi, menangani dan mencegah  penyakit ini mengingat jumlah mantri ternak yang  terbatas  untuk melakukan pendampingan ? 1 (3 %) 23 (77 %) 4 (13 %) 2 (7% ) 0 (0% )

## Tabel 7. Tabel Nilai Skor Evaluasi Kuesioner
Angka Keterangan 5 Sangat Setuju 4 Setuju 3 Ragu Ragu 2 Kurang Setuju 1 Tidak Setuju

## Tabel 8. Tabel Hasil Pengolahan Evaluasi
Kuesioner Pe rta n y
aan Sa n g a t Se tu ju Se tu ju Rag u Rag u Ku ra n g Se tu ju Ti d a k Se tu ju Rat a 2 Sk o r Apakah  Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Bovine Ephemeral Fever (BEF) mudah digunakan  dan sederhana dalam pengoperasiann ya ? 5 96 9 4 0 3,80
Apakah  Aplikasi Sistem Pakar 10 88 15 2 0 3,83
Pe rta n y aan Sa n g a t Se tu ju Se tu ju Rag u Rag u Ku ra n g Se tu ju Ti d a k
Se tu ju Rat a 2 Sk o r Diagnosa Bovine Ephemeral Fever (BEF) efektif dan akurat dalam mendeteksi penyakit ini ? Apakah  dengan adanya  Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Bovine Ephemeral Fever (BEF) peternak terbantu  dalam mendeteksi, menangani  dan mencegah penyakit ini mengingat jumlah mantri ternak yang terbatas untuk melakukan pendampingan ? 5 92 12 4 0 3.76
TOTAL 20 276 36 10 0 3.79
Berdasarkan  dari  hasil  perhitungan  evaluasi terhadap  30  orang    maka  didapatkan  bahwa nilai  dari  total  perhitungan  adalah  3.79, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Aplikasi Sistem  Pakar  Diagnosa Bovine  Ephemeral Fever (BEF)  membantu  dalam  mendeteksi penyakit tersebut.

## V. PENUTUP 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah dilakukan   maka   dapat   diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.   Telah  dibuat  dan  dibangun  sistem  pakar diagnosa  penyakit Bovine  Ephemeral Fever (BEF)  pada  ternak  sapi  potong  di Kabupaten  Gunungkidul  berbasis  web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan  MySQL  dengan  database  15  tabel. Konsultasi  dilakukan  dengan  menjawab pertanyaan mengenai gejala yang muncul pada  ternak  sapi  kemudian  dianalisa  oleh sistem guna menentukan apakah terjangkit penyakit BEF atau penyakit sapi lainnya.  Hasil  dari  konsultasi  berupa persen  tingkat  keterjangkitan  dan  disertai solusi untuk mengatasinya.
2.  Peternak  terbantu  dengan  keberadaan sistem  pakar  diagnosa  Penyakit Bovine Ephemeral  Fever (BEF)  dimana  bisa mendapat kepastian  ternak  sapi  terjangkit atau tidak penyakit tersebut untuk kemudian  diambil  upaya  penyembuhan dan  pencegahan  yang  dapat  dilakukan sendiri
oleh
peternak
tanpa pendampingan, mengingat kurangnya jumlah Mantri Ternak.
.

## 5.2 Saran
Saran untuk penelitian selanjutnya adalah perlu  dilakukan  penambahan  deteksi  penyakit dimana  tidak  hanya  pada  ternak  sapi  tetapi pada ternak yang lain, seperti ayam, mengingat  di  Kabupaten  Gunungkidul  juga terdapat peternakan ayam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sendow, Indrawati,
dkk.
2015. Pengembangan  Teknik  Enzyme  -  Linked Immunosorbent Assay (Elisa)
Menggunakan  Antibodi  Monoklonal  Untuk Mendeteksi  Antibodi  Penyakit  Bovine Ephemeral  Fever. Jurnal  Kedokteran Hewan, Vol. 9, No.1. Hal. 5:8.
[2]  Halim, Suaib. 2014. Aplikasi Sistem Pakar Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Sapi Dengan  Menggunakan  Metode  Certainty Factor. Jurnal  Teknologi  Informatika ,  Vol.
9, No.1. Hal. 35:39.
[3]  Rosa,  A,  dan  Salahuddin,  M.  2013. Rekayasa  Perangkat  Lunak.  Bandung: Informatika.