InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.13, no.03, Agustus 2022, 219-232 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Implementasi Algoritma Forward Chaining dan

## Certainty Factor pada Sistem Pakar
Nanang Qosim 1 , Sharazita Dyah Anggita 2*
1,2 Fakultas Ilmu Komputer Universitas AMIKOM Yogyakarta *sharazita@amikom.ac.id
Abstrak :
Penerapan  ilmu  komputer  yang  berkembang  di seluruh lini bidang yang juga mencakup  peternakan dan  pertanian.  Ilmu  komputer  dalam  hal  ini diimplementasikan  sebagai  alat  bantu  untuk menentukan kelayakan hewan kurban menggunakan aplikasi sistem pakar berbasis android. Sistem pakar ini memiliki fokus pada objek hewan kurban yang diharapkan dapat memberikan informasi mengenai pengecekan hewan kurban yang layak.  Pengecekan penyakit  hewan  kurban  melalui system pakar diharapkan  mampu  menghasilkan  informasi  yang sesuai  dengan  diagnosa  pakar. Representasi pengetahuan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah metode forward  chaining sebagai pengecekan  kelayakan  hewan  kurban.  Penentuan aturan  dilakukan  berdasarkan  hipotesa  yang  ada. Penerapan  metode certainty  factor dilakukan sebagai inferensi yang digunakan untuk menentukan nilai  penyakit.  Hasil  dari  penelitian  ini menghasilkan bahwa penerapan kedua metode pada sistem  pakar  pengecekan  hewan  qurban  mampu menghasilkan nilai akurasi 90%.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci : Sistem pakar, Forward chaining, Certainty factor
Riwayat Artikel: Diserahkan 14 Maret, 2023 Direvisi 11 Agustus, 2023 Diterima 31 Oktober, 2023
DOI : 10.22441/incomtech.v13i3.19865

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan ilmu komputer telah berada di berbagai aspek dan bidang yang  semakin  maju  dan  berkembang,  termasuk  dalam  bidang  peternakan  salah satunya  yaitu  sebagai  alat  bantu  untuk  identifikasi  kelayakan  hewan  kurban menggunakan  sistem  pakar  berbasis android .  Sistem  pakar  merupakan  aplikasi yang berbasis komputer dan berfungsi untuk penyelesaian masalah sebagaimana pakar  menyelesaikan  suatu  masalah  dengan  memanfaatkan  pengetahuan  serta menggunakan  metode  pengambilan  keputusan  yang  digunakan  pakar [1] .
Keuntungan sistem ini yaitu penggunaan pengetahuan pakar dapat digunakan tanpa keberadaan  pakar  tersebut,  sehingga  dapat  menyelesaikan  masalah  dengan  cepat [2] .
Hewan yang dikurbankan memiliki kriteria tertentu untuk dijadikan hewan kurban. Sehingga dibutuhkan pengecekan secara teliti untuk menentukan kualitas hewan tersebut [3] . Berdasarkan data dari Ditjen PKH tahun 2022, jumlah hewan kurban  mencapai  2.205.660  ekor  yang  terdiri  dari  sapi,  kerbau,  kambing  dan domba.  Menurut  data  dari  statistik  S tatcounter  GlobalStats pengguna  sistem operasi Android di Indonesia pada tahun 2017 hingga 2021 sebanyak 88.71 %. Masjid  Al-Ikhlas  kelurahan  Gunung  Lingkas  Kota  Tarakan  yang  setiap tahunnya  selalu  melaksanakan  kegiatan  penyembelihan  hewan  kurban.  Proses pengecekan  kelayakan  dan  Kesehatan  sapi  kurban  bersifat  manual  tanpa didampingi  oleh  ahli  atau  pakar  di  bidangnya.  Hal  ini  menjadi  sebuah  masalah ketika tidak adanya pakar yang mendampingi, sehingga pengecekan sapi kurban hanya dilihat dari luarnya saja, yang mana bisa saja terdapat masalah atau penyakit yang tidak diketahui.
Perbandingan  metode  penelitian  sebelumnya  dengan  metode Bayesian Network, terdapat  pada  penentuan  nilai  gejala  yang  dilakukan.  Jika  ditemukan penyakit  dengan  gejala  dengan  nilai  yang  rendah,  maka  sistem  akan mengidentifikasi  nilai  pakar  yang  rendah [4] .  Perbandingan  metode  kedua  yaitu metode Backward Chaining menyatakan bahwa metode tersebut lebih terfokus dan mencoba untuk menghindari jalur yang tidak perlu dari reasoning. Penelitian ini akan  berfokus  pada  pertanyaan  yang  memiliki  arah  yang  sama  dengan  sebuah hipotesis,  sehingga  pengguna  hanya  perlu  menjawab  pertanyaan  sesuai  dengan gejala yang ada [5] . Perbandingan metode berikutnya dengan metode fuzzy pada identifikasi penyakit kambing kurban, penggunaan metode ini bersifat fleksibel dan dapat beradaptasi dengan perubahan dan kondisi ketidakpastian pada kriteria yang digunakan pada permasalahan [6] .
Metode Forward Chaining merupakan penalaran yang dimulai dari fakta untuk  mendapat  kesimpulan.  Kelebihan  metode  ini  mempersingkat  pertanyaan yang diajukan kepada pengguna sehingga lebih simpel dan efisien. Pada penelitian yang  menggunakan  metode  ini  yaitu  diagnosa  penyakit  sapi  yang  menghasilkan sistem pakar berbasis android yang dapat diakses oleh pengguna smartphone kapan dan di mana saja, metode ini bekerja dengan baik dalam mendiagnosa berdasarkan gejala yang ada dengan menjelaskan penyebab dan solusi penyakit yang dialami sapi [7] .  Metode Certainty Factor mampu membuktikan secara pasti sebuah fakta dalam sekali hitung dalam sebuah matriks, sehingga akurasinya terjaga [8] . Pada penelitian  mengenai  diagnosa  penyakit  sapi  menggunakan  metode Certainty Factor .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  sistem  pakar  berbasis  web  yang bertujuan  untuk  diagnosis  awal  gejala  penyakit  pada  sapi.  Dengan  keakuratan sistem 80% dari hasil pengujian 10 sampel yang menghasilkan 8 hasil sesuai dan 2 tidak  sesuai [9] .    Pada  pengujian  yang  menggunakan  gabungan  metode forward Chaining dan Certainty  Factor pada  sistem  pendeteksi  penyakit  hewan  qurban, pada pengujian 50 sampel jenis-jenis penyakit kambing dan sapi didapatkan hasil sesuai dengan pilihan user [10] .
Dalam  penelitian  ini  akan  dibahas  lebih  lanjut  mengenai  sistem  pakar pengecekan kriteria kelayakan hewan kurban dengan metode Forward Chaining
Qosim et al., Implementasi Algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor pada Sistem.. 221
dan metode Certainty Factor pada bagian diagnosa penyakit sapi untuk mengukur tingkat keyakinan penyakit.

## 2. METODE
Pada  tahapan  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  bagian,  diantaranya  adalah pengumpulan  data  melalui  observasi,  studi  literatur  dan  wawancara.  Observasi pengumpulan  data  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  melalui  pengamatan langsung pada objek. Studi Literatur dengan mempelajari hal-hal yang berkaitan langsung  dengan  topik  penelitian  melalui  buku,  jurnal,  maupun website . Wawancara  langsung  kepada  pengurus  panitia  kurban,  serta  pakar  untuk mengumpulkan  data  dan  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  yang  akan dibangun.  Tahapan  selanjutnya  adalah  perancangan  sistem  untuk  memberikan gambaran  mengenai  sistem  yang  ingin  dibangun  dengan  menentukan  basis pengetahuan,  perancangan  proses,  perancangan  basis  data,  dan  desain interface . Tahapan terakhir adalah pengujian sistem oleh pakar. Pembuatan aplikasi sistem pakar ini menggunakan platform aplikasi Android Studio.
2.2 Forward Chaining
Forward  Chaining mempunyai  cara  kerja  dengan  memakai  gabungan antara kondisi-aksi. Inputan data pengguna akan digunakan sebagai dasar pemilihan aturan yang selanjutnya akan diteruskan ke proses penambahan data ke memori. Proses diulang hingga mencapai suatu hasil. Cara kerja metode forward chaining dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Forward Chaining
Analisis Forward Chaining diawali dengan mengambil fakta yang sudah diketahui, kemudian dilanjutkan dengan pengambilan fakta baru berdasarkan aturan pada sisi Jika.  Setelah  diketahui  A  dan  B  benar  dilanjutkan  dengan  mengambil  fakta selanjutnya yang mempunyai A dan B pada sisi Jika. Hal tersebut dilakukan secara runtut dan berulang sampai dengan kondisi terakhir [11] .

## 2.3 Certainty Factor
Certainty  Factor (CF)  adalah  nilai  parameter  yang  diberikan  untuk memberikan nilai kepercayaan. Certainty Factor didefinisikan pada persamaan : CF(H, E) = MB(H, E) - MD(H, E) [12]
H = Hipotesa CF =Certainty factor (faktor kepastian) dalam hipotesa H berdasarkan fakta E MB =Measure of belief (tingkat keyakinan).
E =Evidence
CF(E) =Certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e CF(H) =Certainty factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E, e) = 1 CF(H,E) =Certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e [13] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan Sistem
a. Data Flow Diagram
Data  flow  diagram (DFD)  digunakan  sebagai  pemodelan  proses pada  system  yang  dirancang.  DFD  level  0  pada  Gambar  2  menjelaskan bahwa  terdapat  2  aktor  yaitu admin dan user .  Sistem  sebagai  alat  proses input dan output dari apa yang dilakukan aktor. Output berupa informasi akan diterima oleh masing-masing aktor sesuai dengan input data dan hak akses yang diberikan [14] .
Gambar 2. DFD level 0 Sistem Pakar
DFD level 1 pada Gambar 3 merupakan perluasan dari DFD level 0 sehingga  terlihat  lebih  jelas  hubungan  antara admin dan user terhadap sistem. Bentuk DFD level 1 terdapat pada Gambar 3.
Qosim et al., Implementasi Algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor pada Sistem.. 223
Gambar 3. DFD level 1 b. Relasi Tabel
Secara umum relasi dapat didefinisikan sebagai hubungan antara dua himpunan yang menganut sebuah aturan [15] . Dalam aplikasi sistem pakar ini, menggunakan 9 tabel yang direlasikan sesuai dengan alur dan aturan sistem pada gambar 4.

## 3.2 Tabel Basis Pengetahuan
Inti dari sebuah system pakar adalah basis pengetahuan yang menyimpan aturan  tentang  sebuah  pengetahuan  dan  disajikan  dalam  sebuah  format  tertentu [16][17] .  Data-data  yang  digunakan  dalam  pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  ini merupakan  pengumpulan  hasil  dari  proses  wawancara  terhadap  pakar  bidang (Agama, Penyuluh Pertanian dan Peternakan). Data mengenai syarat kelayakan sapi kurban, nama penyakit, gejala, dan solusi dari penyakit dapat dilihat pada Tabel berikut:
Tabel 1. Merupakan pemberian kode terhadap variabel kelayakan sapi kurban.
Tabel 1. Daftar Variabel Kelayakan Kode Kelayakan Kelayakan KK1 Sapi Layak
Tabel  2.  Merupakan  pemberian  kode  pertanyaan  kelayakan  sapi  kurban  guna mempermudah  identifikasi  masing-masing  pertanyaan  kelayakan  terhadap kelayakan yang terdiagnosa.
Tabel 2. Daftar Pertanyaan Kelayakan
Kode Pertanyaan Pertanyaan KP1 Usia sapi minimal 2 tahun (memasuki tahun ke 3) KP2 Kondisi sapi sehat dan fit KP3 Sapi milik pribadi/ternak sendiri/kelompok kurban/beli melalui jual beli sah KP4 Tidak memiliki cacat (kakinya pincang) KP5 Tidak memiliki cacat (telinga atau ekornya putus) KP6 Tidak memiliki cacat (buta satu atau kedua matanya) KP7 Sapi tidak kurus (tulang belakang/rusuk/pinggul/pangkal ekor terlihat jelas) KP8 Sedang tidak hamil KP9 Sapi tidak memiliki penyakit
Tabel 3. Merupakan cara kerja sistem pakar untuk diagnosa kelayakan sapi kurban, Kode 1 menggambarkan kelayakan yang terpilih.
Tabel 3. Tabel keputusan kelayakan sapi kurban
ID KK1 KP-1 1 KP-2 1 KP-3 1 KP-4 1 KP-5 1 KP-6 1 KP-7 1 KP-8 1 KP-9 1
Qosim et al., Implementasi Algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor pada Sistem.. 225
Tabel 4. Merupakan pemberian kode penyakit sapi kurban guna mempermudah identifikasi masing-masing penyakit yang terdiagnosa.
Tabel 4. Daftar Penyakit Kode Penyakit Penyakit P1 Antraks P2 Ingusan P3 Ngorok P4 Demam 3 Hari ( BEF ) P5 Surra P6 Kuku Busuk ( Foot Rot ) P7 Penyakit Mulut dan Kuku (PMK)
Tabel 5. Merupakan pemberian kode gejala sapi kurban guna mempermudah identifikasi masing-masing gejala yang terdiagnosa.
Tabel 5. Daftar Gejala Kode Gejala Gejala MB  MD  CF G-001 Sapi demam (hingga 40°C) 0.7 0.2  0.5 G-002 Sapi lemah 0.7 0.2  0.5 G-003 Sapi mudah jatuh/ambruk 0.6 0.2  0.4 G-004 Pendarahan pada lubang hidung dan mulut 0.8 0.1  0.7 G-005 Nafas terengah-engah 0.9 0.2  0.7 G-006 Pembengkakan pada bawah perut 0.8 0.1  0.7 G-007 Muncul cairan pada hidung dan mata ternak menjadi kental 0.8 0.2  0.6 G-008 Pembengkakan pada bawah perut 0.8 0.2  0.6 G-009 Moncong kering dan keluar nanah 0.8 0.1  0.7 G-010 Sapi gemetar dan sulit bernafas 0.9 0.4  0.5 G-011 Mata sapi keruh cenderung memutih 0.8 0.4  0.4 G-012 Jaringan tubuh/kulit sapi seperti terkelupas dan terlihat kurus 0.8 0.4  0.4 G-013 Sapi berjalan sempoyongan/berputar-putar 0.9 0.4  0.5 G-014 Busung bagian kepala hingga ke leher 0.6 0.2  0.4 G-015 Selaput lendir memerah 0.6 0.2  0.4 G-016 Susah bergerak dan berdiri 0.8 0.3  0.5 G-017 Nafsu makan menurun/lesu 0.6 0.1  0.5 G-018 Selaput lendir menguning 0.6 0.2  0.4 G-019 Rambut rontok 0.8 0.2  0.6 G-020 Celah kuku dan tumit membengkak 0.8 0.1  0.7 G-021 Keluar cairan kuning dan berbau busuk pada kuku 0.9 0.2  0.7 G-022 Selaput pada kuku mengelupas 0.8 0.2  0.6 G-023 Sapi pincang saat bergerak dan kesakitan 0.8 0.2  0.6 G-024 Bagian mulut dalam radang 0.8 0.1  0.7 G-025 Pembentukan lepuh bagian lidah/mulut 0.8 0.1  0.7
Tabel  6.  Merupakan  tabel  keputusan  sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit  sapi kurban, kode 1 menggambarkan gejala yang terpilih.

## Tabel 6.Tabel keputusan penyakit
ID P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 G001 1 1 1 1 1 G002 1 1 1 1 1 G003 1 G004 1 G005 1 G006 1 G007 1 1 G008 1 1 G009 1 G010 1 1 G011 1 1 G012 1 G013 1 1 G014 1 G015 1 G016 1 G017 1 1 1 1 G018 1 G019 1 G020 1 G021 1 G022 1 1 G023 1 G024 1 G025 1
Tabel 7. Merupakan nilai CF user ditentukan saat diskusi wawancara dengan pakar dan ditentukan dengan bobot skala 0-1.
Tabel 7. Nilai CF user Kepastian Nilai Tidak 0 Tidak Tahu 0.2 Mungkin 0.6 Hampir Pasti 0.8 Pasti 1
Berikut  adalah  perhitungan  metode  CF  untuk  pengecekan  penyakit  sapi  kurban dengan contoh penyakit antraks. Nilai CF dihitung dengan mengalikan CF user dan CFpakar sehingga diketahui nilai CF gejala sebagai berikut:
Tabel 8. Nilai CF
No Gejala CF user CFpakar  Nilai CF CF 1.1  Sapi demam (hingga 40°C) Mungkin = 0.6 0.5 0.3 CF 1.2 Sapi lemah Hampir Pasti = 0.8 0.5 0.4 CF 1.3 Sapi mudah jatuh/ambruk Mungkin = 0.6 0.4 0.24
Qosim et al., Implementasi Algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor pada Sistem.. 227
CF 1.4 Pendarahan pada lubang hidung dan mulut Tidak = 0 0.7 0 CF 1.5 Nafas Terengah-engah Hampir pasti = 0.8 0.7 0.56 CF 1.6 Pembengkakan pada bawah perut Tidak tahu = 0.2 0.7 0.14
Dalam menentukan CF penyakit antraks digunakan persamaan berikut:
CF combine1 (CF1.1, CF1.2)  = CF1.1 + CF1.2 * (1 - CF1.1) = 0.3 + 0.4 * (1 - 0.3) CF old1 = 0.58 CF combine2 (CF old1 , CF1.3) = CF old1 + CF1.3 * (1 - CF old1 )
= 0.58 + 0.24 * (1 - 0.58) CF old2 = 0.6808 CF combine3 (CF old2 , CF1.4) = CF old2 + CF1.4 * (1 - CF old2 ) = 0.6808 + 0 * (1 - 0.6808) CF old3 = 0.6808 CF combine4 (CF old3 , CF1.5) = CF old3 + CF1.5 * (1 - CF old3 ) = 0.6808 + 0.56 * (1 - 0.6808) CFold4 = 0.859552 CF combine5 (CF old4 , CF1.6) = CF old4 + CF1.6 * (1 - CF old4 ) = 0.859552 + 0.14 * (1 - 0.859552) CF old5 = 0.87921472
Keterangan: CF old terakhir merupakan hasil perhitungan CF diagnosa penyakit antraks adalah 0.87921472, persentasenya adalah:
Presentase = CF old * 100% = 0.87921472 * 100 = 87.921472 %
3.3 Implementasi Sistem
a. Halaman Login dan Daftar User Menu login dan  daftar user pada  Gambar  5  dapat  digunakan  sebagai halaman awal masuk ke system. Menu login dapat digunakan sebagai pintu masuk user yang sudah terdaftar ke system pakar pemilihan sapi kurban.
Gambar 5. Halaman Login

## b. Halaman Menu Utama User dan Admin
Terdapat  pembagian  menu  yang  terdiri  dari  menu  utama user dan  menu admin  pada  Gambar  6.  Data  penyakit  ,  gejala,  aturan  penyakit  dan kelayakan di setting oleh admin yang kemudian dapat digunakan sebagai dasar penentuan diagnosa oleh user pada menu utara user .
Gambar 6. Menu User dan Admin
c. Halaman Menu Diagnosis dan Hasil Diagnosis
Daftar diagnosis yang terdapat di sistem beserta hasilnya akan ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Menu Diagnosis 3.4 Pengujian Sistem P engujian oleh pakar dengan melakukan pengecekan kelayakan sapi kurban  dengan  menjawab  pertanyaan  kelayakan  sapi  kurban,  pertanyaan kelayakan sapi kurban berdasarkan data pada Tabel 2. Opsi dari jawaban user adalah  Ya  (Y)  dan  Tidak  (T).  Berdasarkan  pengujian  pengecekan kelayakan sapi kurban sudah sesuai dengan pendapat pakar dan didapatkan tingkat akurasi sistem sebagai berikut:
- (5/5) * 100% = 100%
Qosim et al., Implementasi Algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor pada Sistem.. 229
Dapat  ditarik  kesimpulan  mengenai  tingkat  akurasi  pengecekan kelayakan sapi kurban hasil dari sistem dan pendapat pakar sebesar 100%.
Pengujian oleh pakar  dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 9. Tabel Pengujian Pengecekan Kelayakan Sapi Kurban Pengujian Pertanyaan Kelayakan Hasil Sistem Hasil Pakar Kesimpulan 1 KP1(Y), KP2(Y), KP3(Y), KP4(Y), KP5(Y), KP6(Y), KP7(Y), KP8(Y), KP9(Y) Sapi Layak Sapi Layak Sesuai 2 KP1(T), KP2(Y), KP3(Y), KP4(Y), KP5(Y), KP6(Y), KP7(Y), KP8(Y), KP9(Y) Sapi Tidak Layak Sapi Tidak Layak Sesuai 3 KP1(Y), KP2(Y), KP3(Y), KP4(Y), KP5(Y), KP6(Y), KP7(Y), KP8(Y), KP9(T) Sapi Tidak Layak Sapi Tidak Layak Sesuai 4 KP1(Y), KP2(Y), KP3(Y), KP4(Y), KP5(Y), KP6(T), KP7(Y), KP8(Y), KP9(Y) Sapi Tidak Layak Sapi Tidak Layak Sesuai 5 KP1(Y), KP2(T), KP3(Y), KP4(Y), KP5(Y), KP6(Y), KP7(Y), KP8(Y), KP9(Y) Sapi Tidak Layak Sapi Tidak Layak Sesuai
Pengujian pengecekan penyakit pada sapi kurban dengan menjawab seluruh pertanyaan  gejala  penyakit  sapi  berdasarkan  data  pada  Tabel  5  ,  dengan  opsi jawaban user pada tabel 7. Perbandingan akan disajikan dalam bentuk tabel yang berisi Pengujian (P), Gejala, Hasil Sistem CF (CF%), Perhitungan Manual (CF%), Hasil Diagnosa Sistem, Hasil Diagnosa Pendapat Pakar, dan Kesimpulan. Dari hasil pengujian pengecekan penyakit pada sapi kurban didapat tingkat akurasi sebagai berikut:
- (9/10) * 100 % = 90%
Dapat  ditarik  kesimpulan  mengenai  tingkat  akurasi  pengecekan  penyakit sapi kurban hasil dari sistem dan pendapat pakar sebesar 90% Hasil pengujian pakar dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Tabel pengujian pengecekan penyakit sapi kurban No Gejala CF Sistem (%) CF Manual (%) Diagnosa Sistem Diagnosa Pakar Kesimpu lan 1 G001 (Mungkin) G002 (Hampir Pasti)
G003 (Mungkin) G004 (Tidak) G005 (Hampir Pasti)
G006 (Tidak Tahu) Gejala lain = (Tidak) P1 (87.92 %) 87.92 % Antraks Antraks Sesuai 2 G002 (Hampir Pasti) G007 (Hampir Pasti) G008 (Mungkin) G009 (Hampir Pasti) G010 (Mungkin)
G011 (Tidak)
P2 (98.15%) 98.15% Ingusan Ingusan Sesuai
G012 (Tidak) G013 (Hampir Pasti) G017 (Pasti) Gejala lain = (Tidak)
3 G001 (Mungkin)
G008 (Pasti)
G010 (Mungkin) G014 (Tidak) G015 (Hampir Pasti) Gejala lain = (Tidak) P3 (84.77%) 84.77% Ngorok Ngorok Sesuai 4 G001 (Mungkin) G002 (Hampir Pasti) G007 (Mungkin)
G010 (Hampir Pasti) G016 (Pasti)
G017 (Pasti) G023 (Tidak) Gejala lain = (Tidak) P4 (95.97 %) 95.97 % Demam 3 Hari (BEF) Demam 3 Hari (BEF) Sesuai 5 G001 (Hampir Pasti) G002 (Mungkin) G013 (Tidak Tahu) G017 (Pasti) G018 (Mungkin) G019 (Mungkin) Gejala lain = (Tidak) P5 (90.81 %) 90.81 % Surra Surra Sesuai 6 G020 (Mungkin) G021 (Pasti) G022 (Pasti) G023 (Pasti) Gejala lain = (Tidak) P6 (97.22 %) 97.22 % Kuku Busuk ( Foot Rot ) Kuku Busuk ( Foot Rot ) Sesuai 7 G001 (Mungkin) G002 (Hampir Pasti) G017 (Hampir Pasti) G022 (Tidak) G024 (Mungkin) G025 (Mungkin) Gejala lain = (Tidak) P7 (91.52 %) 91.52 % Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) Sesuai 8 Seluruh gejala (Pasti) P2 (99.89 %) 99.89 % Ingusan Antraks, Ingusan, Ngorok, Demam 3 Hari (BEF),
Surra, Kuku
Busuk ( Foot
Rot ), dan Penyakit Mulut dan Kuku Tidak Sesuai 9 Seluruh gejala (Tidak) (0 %) 0 % Tidak ada penyakit Tidak ada penyakit Sesuai 10 Seluruh gejala (Mungkin) P2 (96.71 %) 96.71% Ingusan Ingusan Sesuai
Qosim et al., Implementasi Algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor pada Sistem.. 231

## 4. KESIMPULAN (5%)
Berdasarkan hasil analisis dan pengujian terhadap sistem yang dibuat, dapat disimpulkan bahwa:
1. Sistem pakar pengecekan hewan kurban berbasis android ini dapat berjalan lancar dengan fitur-fitur yang telah disediakan.
2. Hasil pengujian oleh pakar, metode forward chaining berhasil diterapkan pada sistem pakar yang dapat memberikan hasil dari pengecekan kelayakan hewan kurban, sedangkan metode certainty factor berhasil diterapkan pada sistem pakar ini dengan memberikan hasil dari pengecekan penyakit hewan kurban dengan nilai persentase 90%.
3. Sistem memberi kesimpulan dari pengecekan kelayakan dan penyakit sapi kurban  berdasarkan  pertanyaan  kelayakan  dan  gejala  yang  dipilih  oleh pengguna.
4. Hasil pengujian sistem dengan menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan dengan baik.

## R EFERENSI
[1] A.  L.  Kalua,  Veronika  H,  and  D.  T.  Salaki,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Malaria dengan Certainty Factor dan Forward Chaining,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 22–34, 2022, doi: 10.58602/itsecs.v1i1.10.
[2] M.  Triawan,  “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  dalam  Sistem  Pakar  Diagnosa Komputer,” AMIK Lembah Dempo , no. 98, p. 38, 2021.
[3] R. P. Sari and A. C. Adi, “Sistem Penentuan Kualitas Hewan Qurban di Indonesia dengan Metode  SAW,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  44–51,  2021,  doi: 10.25077/teknosi.v7i2.2021.44-51.
[4] P. Sistem, P. Kelayakan, K. Menggunakan, and M. Bayesian, KURBAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN NETWORK . 2019.
[5] F. H. Purwanto, Ardiansyah, K. Wicaksono, and Kusrini, “Sistem Pakar Penentuan Bakat Anak Berbasis Android,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. , no. 2302–3805, pp. 25–
30, 2018.
[6] R.  A.  Mahessya,  N.  Trisna,  and  Y.  Elva,  “Jurnal  Sains  dan  Informatika,” J.  Sains  dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 62–69, 2018, doi: 10.22216/jsi.v4i1.
[7] F. R. B. Putra, A. Fadlil, and R. Umar, “Analisis Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Hewan  Sapi  Berbasis  Android,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J- SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 1034–1044, 2021.
[8] B. Gracia, D. H. Setiabudi, and J. Andjarwirawan, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Pada Gitar Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor,” J. Infra , vol. 9, no. 1, pp.  52–58,  2021,  [Online].  Available:  https://publication.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/view/10921/9711.
[9] N. Sari, M. Nasution, and M. H. Munandar, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Manusia Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” J. Tek. Inform. UNIKA St. Thomas , vol. 11, no. 1, pp. 171–177, 2021, doi: 10.54367/jtiust.v6i1.1275.
[10] M. A. Fahmy, I. P. Ningrum, and J. Y. Sari, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Hewan Sapi Dengan Metode Forward Chaining,” SemanTIK , vol. 4, no. 2, pp. 111–120, 2018.
[11] Y. Eluis Bali Mawartika, M. Guntur, S. Informasi, S. Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Jalan Yos Sudarso No, and A. Kelurahan Jawa Kanan Kota Lubuklinggau, “Aplikasi Sistem Pakar  Pemilihan  Makanan  Berdasarkan  Kebutuhan  Gizi  Menggunakan  Metode  Forward Chaining Application Expert System for Food Selection Based on Nutritional Needs using Forward Chaining,” Cogito Smart J. | , vol. 7, no. 1, pp. 96–110, 2021.
[12] S. A. Suharmi and Kurnia paramita Kartika, “Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Kedelai Berbasis Website Menggunakan Metode Certain Factor,” J. Inform. Polinema , vol. 7, no. 1, pp. 61–72, 2020, doi: 10.33795/jip.v7i1.487.
[13] L. F. Putri, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Roseola Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, p. 107, 2020, doi: 10.30865/json.v1i2.1956.
[14] Rianto and Ari Kusuma Wardana, “Pemodelan Data Flow Diagram untuk Aplikasi Web Pendukung Kegitan E-Business dan Direktori Bisnis UMKM,” J. Din. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 41–56, 2019.
[15] S. Julaeha, N. Kustian, and D. Parulian, “Pemetaan Tabel Relationship dalam Visualisasi Diagram Relasi untuk Eksplorasi Data Pada Database,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 5, no. 2, p. 126, 2020, doi: 10.30998/string.v5i2.6653.
[16] S. Rofiqoh, D. Kurniadi, and A. Riansyah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Karet Menggunakan Metode Forward Chaining,” Ranc. Bangun e-CRM pada Pasar Murah Solo , vol. 1, no. 1, pp. 54–60, 2020.
[17] R. E. Putri, K. M. Morita, and D. Y. Yusman, “Penerapan Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Untuk Mengetahui Kepribadian Seseorang Application of Forward Chaining Method in the System Expert To Know Someone’S Personality,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 60–66, 2020.