## J-Intech :Journal Of Information and Technology
Vol. 9, No. 2, Desember 2021, pp.70~78 ISSN: 2303-1425, e-ISSN: 2580-720X

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Kucing Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Android

## Mobile Based Expert System for Diagnosing Disease in Cats using Forward Chaining
Rahadian Aditya Prayuda 1*
Diah Arifah Prastiningtyas 2
Arif Tirtana 3
1,2,3 Teknik Informatika, STIKI Malang, Indonesia 1 rahadianaditya11@gmail.com, 2 diah@stiki.ac.id, 3 arif.tirtana@stiki.ac.id
*Penulis Korespondensi:
Rahadian Aditya Prayuda rahadianaditya11@gmail.com Riwayat Artikel: Diterima : 30 Januari 2021 Direview : 22 Agustus 2021 Disetujui : 3 Oktober 2021 Terbit : 3 Desember 2021

## Abstrak
Zoonosis adalah penyakit atau infeksi yang diderita oleh hewan dan secara alamiah ditularkan di antara hewan vertebrata dan manusia. Berkembangnya zoonosis dalam beberapa tahun terakhir menjadi tanda bertambahnya ancaman penyakit yang mematikan bagi manusia yang ditularkan oleh hewan. Sampai saat ini, terdapat tidak kurang dari 300 penyakit hewan yang dapat menulari manusia. Populasi kucing peliharaan di Indonesia berkisar 15 juta ekor dan termasuk peringkat kedua peningkatan jumlah populasinya sedunia sebesar 66%. Namun hal ini tidak diimbangi dengan pengetahuan pemeliharanya dan ketersediaan dokter hewan yang mencukupi. Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu para pemilik hewan peliharaan khususnya kucing untuk dapat mengetahui lebih awal tentang penyakit yang mungkin menyerang kucing mereka melalui gejala-gejala yang timbul. Dalam pengembangannya, sistem ini memperoleh data dari seorang pakar dokter hewan di Kota Malang dimana terdapat 16 penyakit yang dapat didiagnosa oleh sistem dengan 61 gejala yang ada. Pengembangan sistem ini dimulai dari studi literatur, pengumpulan data, analisis data, perancangan sistem, hingga proses implementasi sistem dan pengujian validitas. Dari rangkaian penelitian di atas, diperoleh tingkat keakuratan sistem yang mencapai 90% yang berarti sistem sudah dapat mendiagnosa penyakit kucing berdasarkan gejala dengan baik dan sesuai dengan tujuan penelitian. Kata Kunci: Sistem Pakar, Forward Chaining, Zoonosis, Penyakit Kucing, Android

## Abstract
Zoonoses are diseases or infections suffered by animals and are naturally transmitted between vertebrates and humans. The development of zoonoses in recent years is a sign of the increasing threat of deadly diseases to humans transmitted by animals. To date, there are no less than 300 animal diseases that can infect humans. The population of domesticated cats in Indonesia is around 15 million and is in the second place with a 66% increase in the world's population. However, this is not matched by the knowledge of the keepers and the availability of sufficient veterinarians. The purpose of this research is to help pet owners, especially cats, to be able to know in advance about the diseases that may attack their cats through the symptoms that arise. In its development, this system obtains data from a veterinarian expert in Malang City where there are 16 diseases that can be diagnosed by the system with 61 symptoms. The development of this system starts from literature study, data collection, data analysis, system design, to system implementation process and validity testing. From the series of studies above, the system's accuracy rate reaches 90%, which means that the system can diagnose cat disease based on symptoms properly and in accordance with the research objectives.
Keywords: Expert System, Forward Chaining, Zoonoses, Cat Diseases, Android.

## 1. Pendahuluan
Zoonosis adalah penyakit atau infeksi yang diderita oleh hewan dan secara alamiah ditularkan di antara hewan vertebrata dan manusia. Berkembangnya zoonosis dalam beberapa tahun terakhir menjadi tanda bertambahnya ancaman penyakit yang mematikan bagi manusia yang ditularkan oleh hewan. Sampai saat ini, terdapat tidak kurang dari 300 penyakit hewan yang dapat menulari manusia. Dalam 20 tahun terakhir, 75% penyakit baru pada manusia terjadi akibat perpindahan patogen dari hewan ke manusia atau bersifat zoontoik, dan dari 1.415 mikroorganisme patogen pada manusia, 61,6% bersumber dari hewan [2].
Zoonosis dapat ditularkan dari hewan ke manusia melalui beberapa cara, seperti kontak langsung dengan hewan pengidap dan kontak tidak langsung melalui vector atau mengonsumsi pangan yang berasal dari ternak sakit, atau melalui aerosol di udara ketika seseorang berada pada lingkungan yang tercemar [3]. Berdasarkan hewan penularnya, zoonosis dibedakan menjadi zoonosis yang berasal dari satwa liar, zoonosis dari hewan yang tidak dipelihara tetapi ada di sekitar rumah, seperti tikus yang dapat menularkan leptospirosis, dan zoonosis dari hewan yang dipelihara manusia.
Salah satu contoh hewan yang dipelihara, yang memiliki kemungkinan untuk menularkan zoonosis ada kucing. Kucing menjadi hewan peliharaan manusia sudah berlangsung selama ribuan tahun lalu. Bahkan kucing seringkali dianggap sebagai anggota keluarga. Beberapa tahun terakhir ini, animo kepemilikan kucing semakin meningkat di negara-negara maju. Indonesia pun mengikuti perubahan gaya hidup ini dengan terlihatnya pemilik kucing yang semakin meningkat. Berbagai komunitas pemilik kucing muncul, bahkan berdirinya yayasan yang melayani kucing untuk diadopsi [4].
Pada tahun 2007, populasi kucing peliharaan di Indonesia berkisar 15 juta ekor dan termasuk peringkat kedua peningkatan jumlah populasinya sedunia sebesar 66% [1]. Namun hal ini tidak diimbangi dengan pengetahuan pemeliharanya dan ketersediaan dokter hewan yang mencukupi. Di sisi lain, kemajuan teknologi komputer saat ini dapat dimanfaatkan untuk mengatasi masalah ketersediaan dokter hewan tersebut, yaitu dengan cara mengembangkan sistem pakar agar para pemilik kucing yang tidak mengetahui tentang penyakit pada kucing dapat mendeteksi sedini mungkin penyakit yang diderita hewan peliharaannya [5].
Oleh karena itu, penulis berharap dapat membantu mengatasi permasalahan diatas, sehingga dapat membantu pemilik maupun dokter hewan untuk dapat mendiagnosa penyakit pada hewan peliharaan pemilik sedini mungkin.

## 2. Metode Penelitian
Ada 2 teknik pengumpulan dan analisa data yang dipakai dalam penelitian ini, yaitu studi literatur dan observasi langsung ke dokter hewan. Studi literatur digunakan untuk mencari bahan melalui teks, buku, maupun jurnal tentang penelitian serupa agar nantinya dapat menjadi pembanding kelebihan serta kekurangan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya.
Yang kedua yaitu observasi, dilakukan dengan berkonsultasi langsung dengan pemilik kucing tentang bagaimana mereka mengetahui tentang penyakit kucing serta bertanya langsung kepada pakar, dalam penelitian ini adalah dokter hewan tentang penyakit-penyakit kucing, gejala, serta solusi dari penyakit tersebut.
Ada beberapa tahap perancangan yang terdapat pada penelitian ini, mulai dari perancangan diagram use case sistem, activity diagram sistem, class diagram sistem, serta perancangan interface dari sistem yang nantinya akan menjadi acuan fitur dan tampilan dari sistem yang akan dibuat.

## Use-Case Diagram Sistem
Use Case Diagram digunakan untuk menggambarkan sebuah interaksi antara user dengan sistem. Diagram ini juga dapat digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada dalam sistem.
Gambar 1. Use-Case Diagram Sistem

## Activity Diagram Sistem
Activity Diagram merupakan satu diagram alir kerja dalam sebuah sistem, berguna untuk membantu memahami aktifitas yang pada use case secara lebih detail dan menyeluruh. Pada penelitian ini terdapat beberapa activity diagram yang dibuat berdasarkan fungsi yang ada pada sistem.
Gambar 2. Activity Diagram Login

## Gambar 3. Activity Diagram Diagnosa
Gambar 4. Activity Diagram Lihat Kamus

## Class Diagram
Class Diagram adalah sebuah diagram statis yang digunakan untuk menggambarkan struktur dan relasi antar class. Diagram ini hampir mirip dengan ERD, hanya saja pada ERD tidak terdapat operasi yang dilakukan antar class.

## Gambar 5. Class Diagram Sistem
Pada sistem yang akan dibuat pada penelitian ini, terdapat beberapa class yang saling terhubung, yaitu:

## 1. Class Gejala
Class Gejala berisi semua data gejala yang nantinya akan digunakan pada proses diagnosa sistem.
2. Class Penyakit
Class Penyakit berisi semua data penyakit yang dapat didiagnosa oleh sistem
3. Class Hasil Class Hasil berisi data hasil riwayat diagnosa yang dilakukan oleh user .
4. Class Kamus Class Kamus berisi semua data kamus.
5. Class User
Class User berisi data user yang sudah melakukan registrasi ke dalam sistem.
6. Class Admin

## Class Admin berisi data admin.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan hasil observasi didapatkan total 61 gejala dan 16 data penyakit yang akan digunakan pada sistem. Data ini akan diolah lagi dengan tujuan memudahkan pembuatan sistem. Pada penelitian ini juga dibuat satu rule base yang menjadi acuan proses diagnosa penyakit oleh sistem nantinya.
Tabel 1. Tabel Gejala Kode Gejala Gejala G001 Berat badan turun meskipun banyak makan G002 Bulu rontok G003 Frekuensi urinasi meningkat G004 Batuk G005 Mengi G006 Kesulitan bernapas G007 Kulit kering G008 Kuku patah-patah G009 Kulit terkelupas G010 Frekuensi urinasi menurun G011 Keluar lendir dari saluran pernapasan G012 Megap-megap G013 Aktifitas fisik menurun G014 Bibir dan gusi berwarna kebiruan G015 Sering menjilat daerah genital G016 Adanya darah pada urin G017 Tidak nafsu makan G018 Merejan kesakitan G019 Mengejan saat buang air kecil G020 Banyak minum G021 Nafsu makan berlebih G022 Kesulitan buang air besar G023 Demam G024 Depresi G025 Penurunan berat badan G026 Pilek G027 Sariawan G028 Sering menjilati bulu G029 Peradangan pada gusi G030 Muntah G031 Terlihat dehidrasi G032 Kemerahan dan kerak pada kulit kaki belakang G033 Peradangan pada hidung G034 Air liur keluar secara berlebih G035 Terdapat luka pada rongga mulut G036 Terlihat ada kotoran yang menempel pada bulu dan tidak bisa hilang G037 Peradangan selaput bening mata G038 Sering menggaruk badan G039 Adanya darah pada feses G040 Adanya luka pada kulit disertai kerak seperti sisik G041 Feses cair G042 Mukosa menjadi kuning G043 Diare G044 Kotoran yang dikeluarkan sangat sedikit G045 Telinga kemerahan dan bengkak G046 Telinga beraroma tidak sedap G047 Sering menggelengkan kepala G048 Diare akut G049 Gangguan tidur G050 Feses berwarna hitam G051 Refleks menelan buruk
G052 Feses mengandung cacing G053 Suhu badan subnormal G054 Keluar cairan seperti lendir dari rectum G055 Kondisi terus menurun G056 Keluar cairan dari telinga G057 Selaput lendir pucat G058 Mata berair G059 Muncul ruam pada kulit G060 Muntah darah atau cairan pekat berwarna hitam G061 Muntahan disertai cacing Tabel 2. Tabel Penyakit Kode Penyakit Penyakit P001 Diabetes P002 Kurap P003 Otitis P004 Enteritis P005 Asma Kucing P006 FLUTD (Penyakit Saluran Kencing Bagian Bawah) P007 Flu Kucing P008 Gastritis P009 Helminthiasis P010 Kutu Kucing P011 Diare P012 Megacolon P013 Rhinitis P014 Scabies P015 Toxoplasmosis P016 Polycystic Kidney Disease Tabel 3. Tabel Rule Base Kode Penyakit Kode Gejala P001 G001, G020, G003, G021 P002 G002, G007, G008 P003 G056,G017, G023, G047, G046, G045 P004 G048, G054, G017, G023, G030, G060, G041 P005 G004, G005, G012, G013, G014, G049 P006 G016, G017, G010, G015, G019, G030, G013, G020 P007 G026, G027, G033, G034, G035, G037 P008 G030, G017, G013, G031, G025, G020, G024 P009 G061, G055, G048, G041, G050, G052 P010 G036, G028, G038, G032, G002, G029 P011 G041, G039, G054, G055, G018, G025 P012 G022, G018, G044, G024, G001, G017 P013 G004, G005, G006, G023, G033, G034, G058, G011, G012, G026 P014 G002, G007, G009, G032, G038, G040, G059 P015 G028, G017, G030, G023, G042, G043 P016 G051, G055, G053, G026, G030, G057, G031, G020, G025

## Implementasi Program
Pada tahap implementasi, penulis telah mengaplikasikan hasil dari rancangan sistem ke dalam aplikasi berbasis android dengan menggunakan android studio dan emulator dari android studio.
Gambar 6. Tampilan Halaman Gambar 7. Tampilan Halaman Gambar 8. Tampilan Halaman Intro Login Utama Gambar 9. Tampilan Halaman Diagnosa
Gambar 10. Tampilan Halaman Hasil Diagnosa

## Pengujian
Setelah semua hasil rancangan diaplikasikan ke dalam sistem, selanjutnya dilakukan pengujian untuk mengetahui seberapa akurat sistem yang sudah dibuat. Pada penelitian ini, penulis menggunakan dua metode pengujian yaitu metode black box dan pengujian validitas.
Tabel 4. Tabel Hasil Pengujian Black Box Objek Uji Hasil Harapan Hasil Sistem Ket. Login User dapat login. User dapat login. VALID Register User dapat register akun. User dapat register akun. VALID Diagnosa 1 Menampilkan pertanyaan gejala. Menampilkan pertanyaan gejala. VALID Diagnosa 2 Menampilkan pilihan jawaban ‘ya’ dan ‘tidak’. Menampilkan pilihan jawaban ‘ya’ dan ‘tidak’. VALID Hasil Diagnosa Menampilkan penyakit hasil diagnosa. Menampilkan penyakit hasil diagnosa. VALID Halaman Kamus Menampilkan data kamus. Menampilkan data kamus. VALID Halaman Data Penyakit Menampilkan data penyakit. Menampilkan data penyakit. VALID

## Tabel 5. Tabel Hasil Pengujian Validitas
Gejala Hasil Sistem Hasil Manual Status Tidak nafsu makan, Demam, Muntah, Diare Enteritis Enteritis VALID Sering membuka mulut, Lemas, Napas berbunyi Asma Kucing Asma VALID Bulu sering rontok, Kulit terkelupas, Sering menjilat bulu, Luka pada kulit Scabies Mikosis TIDAK VALID Peradangan pada hidung, Air liur keluar secara berlebih, Mata berair, Pilek Flu Kucing Flu VALID Sering muntah, Tidak nafsu makan, Lemas, Banyak minum Gastritis Gastritis VALID Sering menggaruk badan, Ada luka pada kulit, Bulu rontok, Kulit kemerahan Mikosis Mikosis VALID Diare akut, Tidak nafsu makan, Muntah, Sesekali muntah darah Enteritis Enteritis VALID Tidak nafsu makan, Merejan kesakitan, Kesulitan buang air besar Megacolon Megacolon VALID Keluar cairan dari telinga, Telinga berbau tidak sedap, Telinga bengkak Otitis Otitis VALID Diare, Muntah, Tidak nafsu makan Enteritis Enteritis VALID
Pengujian Black Box bertujuan untuk mengetahui fungsionalitas sistem dengan membandingkan kesesuaian input, output, maupun fungsi yang ada pada sistem dengan fungsi yang dibutuhkan.
Sedangkan pengujian validitas bertujuan untuk mengukur tingkat akurasi sistem dengan cara membandingkan hasil diagnosa yang dilakukan oleh sistem dengan hasil diagnosa langsung dari dokter hewan.
Berdasarkan tabel hasil pengujian validitas di atas, maka dapat dihitung tingkat akurasi sistem dengan menggunakan rumus:
� = � � × 100% = 9 10 × 100% = 90% 1 ������: � = �����ℎ ����� �����
� = �����ℎ ��������ℎ�� ���
Hasilnya, diperoleh tingkat akurasi sistem sebesar 90%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibuat sudah mencapai tujuan awal yaitu dapat mendiagnosa penyakit kucing dengan baik

## 4. Penutup
Berdasarkan hasil pengujian pada bab sebelumnya dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu berdasarkan pengujian Black Box, fitur yang ada pada sistem sudah dapat berfungsi dengan baik, sesuai dengan hasil yang diharapkan. Berdasarkan pengujian validitas, tingkat akurasi sistem untuk mendeteksi penyakit kucing adalah sebesar 90%.
Berdasarkan hasil penelitian dari pengembangan sistem pakar ini, disampaikan beberapa saran untuk pengembangan sistem lebih lanjut di masa depan, yaitu menambahkan lebih banyak penyakit yang dapat didiagnosa oleh sistem. Karena masih banyak penyakit yang belum dapat dimasukkan oleh peneliti karena keterbatasan waktu, tentunya dengan bertambahnya penyakit baru, maka komposisi decision tree sistem juga berubah. Menggunakan realtime database seperti Firebase agar aplikasi tetap dapat berjalan meskipun keadaan offline dan tidak lagi membutuhkan server aplikasi. Menggunakan metode lain yang mungkin bisa meningkatkan akurasi sistem. Misalkan metode naïve bayes, AHP, backward chaining, maupun metode lain yang mungkin bisa digunakan untuk melakukan proses diagnosa.

## 5. Referensi
[1] Anonim. 2020. WSPA Global Companion Animal Ownership and Trade website. [Online]. Available: http://wspainternational.org
[2] Widodo A. Y, “Strategi Menghadapi Abad Zoonosis”, 2008.
[3] Suharsono, “Zoonosis Penyakit Menular dari Hewan ke Manusia”, 2002.
[4] Munawaroh, N., “Evaluasi Penggunaan Dead Poultry Meal dalam Dry Food Terhadap Konsumsi, Ekskresi, dan Nitrogen Balance Kucing Domestik Jantan”, 2015.
[5] Odi Nurdiawan, L. P., “Penerapan Sistem Pakar dalam Upaya Meminimalisir Resiko Penularan Penyakit Kucing”, Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 2015.