P-ISSN: 2528-5688 E-ISSN: 2528-5696

## VOLT

## Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro
Journal homepage: jurnal.untirta.ac.id/index.php/VOLT Vol 2, No. 1, April 2017, 45-54

## KLASIFIKASI PENYAKIT AYAM MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Eka Dwi Nurcahya 1 
1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Ponorogo, Ponorogo 63471, Indonesia
 Corresponding author e-mail: ekadwi_te@umpo.ac.id
Received : 11 March 2017. Received in revised form : 26 April 2017. Accepted : 28 April 2017

## Abstrak
Penyakit pada ayam memiliki banyak jenis tetapi mempunyai beberapa gejala yang mirip dengan perbedaan  yang  sedikit.  Gejala  penyakit  yang  sulit  dibedakan  membuat  peternak  rentan melakukan  kesalahan  penanganan.  Klasifikasi  menggunakan  teknik  komputasi  dapat  mem- bedakan jenis penyakit dengan lebih baik. Support Vector Machine adalah salah satu teknik kom- putasi yang dapat digunakan. Penelitian ini menggunakan jenis penyakit ayam antara lain Avian Influenza,  Cronic  Respiratory  Disease,  Corryza,  Newcastle  Disease,  Gumboro,  dan  Koksidiosis. Gejala-gejala yang ditimbulkan dari enam penyakit yang di teliti berjumlah 26 jenis gejala dengan objek penelitian berjumlah 105 ekor ayam. Metode pengambilan data menggunakandata lapangan hasil dari pengamatan peternak sesuai rujukan ahli peternakan. Support Vector Machine sebagai pengklasifikasi memberikan bobot pembeda pada setiap penyakit dengan dasar gejala yang dimil- iki  setiap  penyakit.  Hasil  penerapan  Support  Vector  Machine  pada  klasifikasi  penyakit  ayam medapatkan nilai akurasi sebesar 84,7% atau 89 data sesuai dengan rujukan ahli.
© 2017 Jurusan Pendidikan Teknik Elektro, FKIP UNTIRTA
Kata kunci: klasifikasi, penyakit ayam, svm.

## PENDAHULUAN
Besarnya kebutuhan membuat manusia melakukan rekayasa peternakan dari
tradisional  ke  modern  untuk  menjaga tercukupinya  kebutuhan.  berbagai  metode dikembangkan  untuk  dapat  menghasilkan
hewan  unggas  yang  lebih  cepat  besar  dan berproduksi  sehingga  memperpendek  masa pemeliharaan dan menghemat modal.
Rekayasa  biotik  dan  kimia  digunakan untuk  menunjang  perkembangan  unggas.  Efek dari  percepatan  pertumbuhan  dengan  biotik dan  kimiawi  membuat  daya  tahan  unggas
menurun  dan  sangat  rentan  dengan  penyakit. Berbagai  penyakit  mematikan  bahkan  menular melalui  unggas  seperti  flu  burung  ( avian  influ- enza ).
Selain  flu  burung  penyakit-  penyakit yang  sering  menjangkit  ayam  broiler  adalah: Cronic  Respiratory  Disease  (CRD),  Corryza, Newcastle  Disease  (ND) ,  Gumboro,  Koksidiosis (Berak  Darah),  setiap  penyakit  tersebut memiliki  gejala  yang  hampir  sama  namun membutuhan  penanganan  dan  tindakan  yang bebeda-beda  sehingga  banyak  peternak  yang sulit  mengidentifikasi  penyakit  apa  yang menjangkit ternak.

## Penyakit Avian Influenza (AI)
Flu  burung  adalah  penyakit  yang disebabkan  oleh  virus  influenza  yang      me- nyerang      burung/unggas/ayam.  Menurut (Darmansjah,  2011)  dalam  salah  satu      tipe yang      perlu  diwaspadai    adalah  yang disebab- kan  oleh  virus  influenza  dengan  kode  genetik H5N1 yang selain dapat menular dari burung ke burung  ternyata  dapat  pula  menular  dari  bu- rung ke manusia.
Gejala  yang  ditimbulkan  diare,  lemas, tidak  nafsu  makan,  jengger  bengkak,  leher  ke- puntir, bintik merah dikaki, nafas tersengal, ma- ti mendadak.

## Penyakit Cronic Respiratory Disease (CRD)
Penyakit  ini  menyerang  ayam  broiler pada  masa  pertumbuhanya  yaitu  antara  umur 3-5  minggu.  Penyakit  ini  menyerang  saluran pernafasan sehingga dikenal pula dengan nama MG  (Mycoplasma  Gallisepcticum) atau  penyakit saluran  pernafasan  atau  disebut  juga  PPLO ( Pleuropneminia  Like  Organism ).  Gejala  yang ditimbulkan  antara  lain  bersin-bersin,  batuk, ngorok, mata bengkak, pincang, lumpuh.
Penyakit Coryza Serangan coryza atau  pilek  ayam  bi- asanya  diikuti  oleh  penyakit-penyakit  lainnya, antara lain fowl pox, CRD, dan kekurangan vita- min  A  sehingga  sulit  dibedakan  secara  kasat mata  antara  ayam  yang  yang  terserang CRD atau coryza karena keduanya sering menyerang pada waktu bersamaan. Gejala penyakit coryza antara  lain  mengeluarkan  cairan  mata,  muka sembab,  sayap  menggantung,  bersin-bersin, hidung berlendir berbau dan kental, tidak nafsu makan.
Penyakit Newcastle Disease (ND) atau Tetelo Penyebaran  penyakit  ini  dapat  melalui peralatan peternakan yang baru masuk ke kan- dang  yang  tidak  dicuci  terlebih  dahulu,  selain itu  dapat  juga  disebarkan  melalui  burung- burung  liar  yang  ada  disekitar  kandang.  Satu- satunya  cara  untuk  pencegahanya  adalah dengan  vaksinasi.  Hanya  saja  vaksinasi  harus dilakukan  dengan  cara  yang  benar,  dalam vaksinasi  harus  diperhatikan  jenis  vaksin  dan batas kadaluarsanya (Rasyaf, 2011 :150).
Gejala  penyakit  ND  antara  lain  tubuh gemetar,  diare  putih  hijau,  tersengal-sengal, batuk,  bersin,  mata  keruh,  lesu,  lumpuh, gangguan syaraf, kejang, dan leher terpuntir.

## Penyakit Gumboro
Penyakit ini disebabkan oleh virus yang belum diketahui secara spesifik seluk-beluknya. Penyakit  gumboro  umumnya  menyerang ayam pada  masa  pertumbuhan.  Virus  gumboro  sulit dideteksi sehingga mampu hidup di luar tubuh ayam  selama  berbulan-bulan.  Kandang  yang kotor  serta  tempat  pakan  dan  peralatan  yang tidak bersih menjadi sumber utama penyebaran penyakit  ini.  Gejalanya  antara  lain  gemetar, lemah,  tidak  nafsu  makan,  sesak  nafas,  diare putih kapur, dehidrasi.
Penyakit Koksidiosis atau Berak Darah Ayam  yang  terserang  penyakit  ini  akan menunjukan  gejala  cukup  jelas.  Dalam  kasus yang  sudah  parah  pada  lantai (litter) akan ditemukan  bercak-bercak  berwarna  merah  pa- da  kotoran  ayam  karena  usus  rusak.  Gejala lainnya anatara lain lemas, anemia, bulu kusam, kurus.

## Penyakit Cacingan
Penyakit  cacing  pada  ayam  umumnya adalah  terinfeksi  cacing  dengan  jenis  tertentu. Gejala penyakit cacingan pada ayam adalah sa- yap gantung,tidak nafsu makan, lemah lesu, ku- rus, bulu kusam, dan kotoran berdarah.

## Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) berusaha menemukan  hyperplane  yang  terbaik  pada in- put space , prinsip dasar svm adalah linear clas- sifier ,  dan  selanjutnya  dikembangkan  agar dapat bekerja pada problem non-linear dengan memasukkan  konsep kernel  trick pada  ruang kerja berdimensi tinggi. saat ini svm telah ber- hasil  diaplikasikan  dalam  masalah  dunia  nyata ( real-world problems ), dan secara umum mem- berikan  solusi  yang  lebih  baik  dibandingkan metode konvensional seperti misalnya artificial neural network (Nugroho, dkk, 2003).
Gambar  1.  SVM  mencari hyperplane terbaik (Nugroho, dkk., 2003)
Gambar  1  memperlihatkan  beberapa pattern yang merupakan anggota dari dua buah kelas : +1 dan –1. Pattern yang tergabung pada kelas –1 disimbolkan dengan warna merah (ko- tak),  sedangkan pattern pada  kelas  +1,  disim- bolkan dengan warna kuning (lingkaran).
Masalah klasifikasi dapat diterjemahkan dengan  usaha  menemukan  garis  ( hyperplane ) yang  memisahkan  antara  kedua  kelompok  ter- sebut.  Data  yang  tersedia  dinotasikan  sebagai
sedangkan  label  masing-masing  dino- tasikan      untuk  i=  1,  2,  3... l .    Dengan l adalah banyaknya  data.  Diasumsikan  kedua  kelas  –1 dan  +1  dapat  terpisah  secara  sempurna  oleh hyperplane berdimensi d , yang didefinisikan:
0 w x b × + = (1) Hiperplane dapat  dicari  menggunakan persamaan  1  yang  terdiri  dari variable koordi- dat support vector (x), weight (w), dan bias (b).

## METODE
Metode  penelitan  terbagi  menjadi  beber- pa tahapan pengerjaan.  Tahapan pertama ada- lah  pengumpulan  literatur  dari  karakteristik gejala penyakit dan prinsip kerja SVM. Tahapan kedua  adalah  pengumpulan  data  yang  ber- sumber dari Dinas Peternakan dan peternak di Kabupaten  Ponorogo.  Tahapan  ketiga  adalah menata  data  yang  disesuaikan  dengan  metode pengolahan menggunakan SVM.
Langkah  keempat  adalah  pengolahan menggunakan bantuan aplikasi weka 3.7, untuk menerapkan pengolahan metode SVM. Langkah kelima  adalah  pengukuran  performa  pengkla- sifikasi.  Langkah  pengolahan  menggunakan SVM  dapat  digambarkan  dalam  bagan  gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Kerja SVM
Eksprimen  ini  menggunakan  fungsi polynomial  sebagai  kernel  atau  pemisah  kelas. Dengan rumusan:
(2)

## Receiver Operating Characteristics (ROC)
Hasil  yang  diperoleh  pada  tahap  klasifi- kasi  dilakukan  perbandingan  sehingga  di- peroleh empat nilai yaitu masing-masing adalah true  positive,  false  positive,  true  negative dan false negative.
Predicted Label Positive Negative Actual Label Positive True Positif False negative Negative   False negatif True negative Gambar 3. Confusion Matrix Dari  gambar  3  dapat  digunakan pengukuran  kehandalan  klasifikator  dengan rumusan pada tabel 1.
Tabel 1. pengukuran kehandalan klasifikasi Ukur Rumus Presisi (3) sensitivitas (4) akurasi atau (5) f-measure (6)
ROC menggambarkan kondisi antara true positif  dan false positif.  Koordinat  (0,1)  pada grafik  ROC  adalah  mewakili  nilai  dari sentivity 100%  (tidak  terdapat  nilai false  negative )  atau specifity sebesar  100%  (tidak  terdapat false positive ).  Titik  (0,1)  juga  disebut  klasifikasi yang sempurna.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  hasil  diawali  dengan  me- nyeleksi  data  yang  layak  uji  dan  valid.  Ketidak validan  data  dikarenakan  data  hanya  mempu- nyai satu atau dua gejala penyakit, sehingga ti- dak  dapat  diasumsikan  untuk  memenuhi  satu penyakit.  Setiap  penyakit  diambil  15  sampel dari  data  lapangan  untuk  diuji.  Data  sampel dapat menunjukkan ciri umum dan khusus dari setiap  penyakit.  Data  penyakit  dan  gejalanya dapat digambarkan dalam diagram berikut.
Inialisasi data
Menentukan data uji dan latih Menentukan hiperplane Menentukan support vector Hasil Klasifikasi
Gambar 4. Diagram gejala penyakit Avian Influ- enza.
Gambar  4  menyatakan  bahwa  penyakit avian  influenza memiliki  data  yang  dominan lebih  banyak  dibandingkan  dengan  penyakit lain. Data dominan tersebut adalah caiaran ma- ta,  lender  hidung,  tidak  nafsu  makan,  jengger kebiruan,  sesak  nafas,  mata  keruh,  lemah  lesu, leher muntir, cairan mulut, mati mendadak
Gambar  5.  Diagram  gejala Penyakit  Cronic  Res- piratory Disease (CRD) .

## Gambar 5 menyatakan bahwa penyakut
Cronic  Respiratory  Disease  (CRD) mempunyai gejala  dominan  pada  bersin,  batuk,  ngorok, muka bengkak, dan lumpuh.
Gambar 6. Diagram Gejala penyakit Coryza
Gambar  6  menyatakan  gejala  yang  do- minan adalah bersin, muka bengkak, cairan ma- ta,  sayap  gantung,  lender  hidung,  tidak  nafsu makan.
Gambar  7.  Diagram  Gejala  penyakit Newcastle Deasease.
Gambar 7 menyatakan gejala dominan yaitu  bersin,  batuk,  lumpuh,  gemetar,  diare, jengger  kebiruan,  sesak  nafas,  mata  keruh, lemah lesu, gangguan syaraf, dan leher muntir.
Gambar 8. Diagram Gejala Penyakit Gumboro
Gambar  8.  menyatakan  bahwa  gejala yang  dominan  pada  penyakit  gumboro  adalah gemetar, diare, sesak nafas dan dehidrasi.
Gambar 9. Diagram gejala penyakit berak darah.
Gambar  9.  menunjukkan  data  gejala penyakit  berak  darah  yang  dominan  adalah lemah lesu, anemia, kurus, bulu kusam, kotoran berdarah.
Gambar 10. Diagram gejala penyakit cacingan
Gambar  10  menunjukkan  gejala  yang dominan  pada  penyakit  cacingan  pada  ayam adalah sayap gantung,tidak nafsu makan, lemah lesu, kurus, bulu kusam, dan kotoran berdarah.
Gejala yang dominan akan menjadi nilai weight  pada  SVM.  Data  sebaran  gejala  jika dilihat  dalam  sebuah    diagram  lingkaran  akan terlihat sebaran irisan antar penyakit.
Gambar  11.  Sebaran  dan  irisan  gejala  penyakit ayam.

## Hasil Pengolahan dengan SVM
Pengolahan  dengan  metode  SVM menggunakan complexity paramer dengan nilai 100  dengan  kernel  polykernel  yaitu  pemisah dengan  gari  dan  “ Using  training  set ”  yaitu memakai  seluruh  data  sebagai training  set , sekaligus testing set yang menghasilkan akurasi akan sangat tinggi.
Gambar 12. Hasil klasifikasi
Dari hasil gambar 12 diketahui ada data persegi  dan  silang,  persegi  adalah  data  yang tidak  sesuai  antara  data  lapangan  dan  hasil klasifikasi. Hal ini dikarenakan gejala yang ter- dapat  pada  ayam  tersebut  menurut  SVM  lebih condong pada penyakit lain berdasarkan gejala yang diderita oleh ayam tersebut.
Tabel 2. Confusion Matrix a b c d e f g 12 2 1 0 0 0 0 a 0 13 2 0 0 0 0 b 1 2 11 0 0 1 0 c 0 0 0 13 0 1 1 d 0 0 0 0 15 0 0 e 0 0 0 0 1 13 1 f 0 0 0 1 1 1 12 g
Keterangan:
a = Cronic Respiratory Disease (CRD) b = coryza c = Newcastle deasease d = gumboro e = berak darah f = Avian Influenza g = cacingan
Hasil  ini  selanjutnya  diolah  untuk mendapatkan nilai true positive (TP), False Pos- itive  (FP) ,  Presisi,  sensitivitas,  F-measure,  ting- kat  akurasi  dari  SVM  sebagai  pengklasifikasi dan ROC area
Tabel 3.  Perolehan True Positif
Penyakit Nilai True Positif Cronic Respiratory Disease 0.8 Coryza 0.867 Newcastle deasease 0.733 Gumboro 0.867 Berak darah 1
Avian Influenza 0.867 Cacingan 0.8 Rata-rata 0.848 Tabel 4. Perolehan False Positif Penyakit Nilai False Positif Cronic Respiratory Disease 0.011 Coryza 0.044 Newcastle deasease 0.033 Gumboro 0.011 Berak darah 0.022 Avian Influenza 0.033 Cacingan 0.022 Rata-rata 0.025 Tabel 5. Perolehan presisi Penyakit Nilai Presisi Cronic Respiratory Disease 0.923 Coryza 0.867 Newcastle deasease 0.786 Gumboro 0.829 Berak darah 0.882 Avian Influenza 0.813 Cacingan 0.857 Rata-rata 0.851 Tabel. 6 Perolehan Sensitivitas Penyakit Nilai Sensitivitas Cronic Respiratory Disease 0.8 Coryza 0.867 Newcastle deasease 0.733 Gumboro 0.867 Berak darah 1 Avian Influenza 0.867 Cacingan 0.8 Rata-rata 0.848
Tabel.7 Perolehan F-measure Penyakit Nilai F-Measure Cronic Respiratory Disease 0.857 Coryza 0.813 Newcastle deasease 0.759 Gumboro 0.897 Berak darah 0.938 Avian Influenza 0.839 Cacingan 0.828 Rata-rata 0.847 Tabel. 8  ROC area Penyakit Nilai ROC Cronic Respiratory Disease 0.949 Coryza 0.966 Newcastle deasease 0.939 Gumboro 0.979 Berak darah 0.989 Avian Influenza 0.968 Cacingan 0.959 Rata-rata 0.964 Akurasi yang dicapai oleh SVM terhadap data penyakit ayam adalah
= 84,7%
Tingkat  akurasi  mencapai  84,7%  dapat dikatakan klasifikasi berhasil mengelompokkan data  sesuai  dengan  kelasnya.  Data  yang error dinyatakan  gejalanya  lebih  cenderung  ke  pe- nyakit lain.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan melalui beberapa tahapan
pengamatan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa klasifikasi penyakit ayam dengan  SVM berhasil mengelompokkan  penyakit  ayam  dengan tingkat  akurasi  84,7%.  Hasil  ini  berdasarkan
gejala-gejala yang di derita saat ayam terjangkit penyakit.
Saran  yang  diajukan  adalah  pengujian dengan  metode  lain  untuk  membandingkan kehandalan  SVM  sebagai  pengklasifikasi. Penelitan  ini  juga  dapat  dikembangkan  untuk aplikasi sistem informasi yang dapat digunakan peternak  secara  langsung  untuk  mengetahui penyakit ayamnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  ditujukan  kepada Universitas  Muhammadiyah  Ponorogo  yang  te- lah  mendanai  penelitian  ini  serta  mahasiswa dan  rekan-rekan  yang  telah  membantu pelaksanaan dan penulisan artikel ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Darmansjah, I.  (2011). The Use of Antibiotics in Children. Journal  of  the  Indonesian  Me- dical Association
Sunarti,  Ira.  (2013). Perubahan  Pengetahuan Peternak  Ayam  Ras  Broiler  Tentang  Pe- nyakit Flu Burung dengan Menggunakan Media  Cetak  Brosur  Di  Kecamatan Marusu Kabupaten Maros .  Skripsi : Uni- versitas Hasanudin. Makasar.
Nugroho,  A.S.,  Witarto,  B.A.,  Handoko,  D.. (2003). Support  Vector  Machine – Teori dan  Aplikasinya  dalam  Bioinformatika . Kuliah  Umum    Ilmu  Komputer.com  Re- trieved from http://asnugroho.net/papers/ikcsvm.p df
Nurcahya,  Eka  D.  (2013). Identifikasi  Pola Gerakan  Mata  pada  Kondisi  Fisik  Segar dan  Lelah  Menggunakan  Support  Vector
Machine .  Tesis:  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
Rasyaf,  Muhammad.  (2011). Panduan  Beternak
Ayam Pedaging . Depok: Penebar
Swadaya.