## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Informasi Penyedia Pemandu Wisata dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Android ............................................................... 01-16 Rizky Fitriyanto, Eva Handriyantini, Johan Ericka W.P.

## Rancangan Bangun Pelayanan Tambal Ban Online Menggunakan Algoritma
Djikstra ........................................................................................................... 17-34 Muhammad Henry Setiawan, Subari
Sistem Pendukung Keputusan Rumah Tangga Miskin (RTM) untuk Program Rastra Di Desa Lolo Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Web ........ 35-43 Fitri Dayanti, Sugeng Widodo Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Hewan Ternak Sapi Menggunakan Case Based Reasoning (CBR) Berbasis Android .................................................... 44-57 Rachmania Indah Permata Sari, Diah Arifah Prastiningtyas, Subari Game Multiplayer “Mini Car Circuit” Berbasis Android ............................. 58-66

## Syaifuddin Yudha Saputra, Subari
Sistem Penunjang Keputusan Simulasi Penentuan Akreditasi Sekolah Dasar Menggunakan Metode Analytic Network Process (ANP) Berbasis Web (Studi Kasus Korwil Dinas Pendidikan Kecamatan Pakisaji) ........................................................................ 67-71 Ahmad Syaifullah, Laila Isyriyah, Bagus Kristomoyo Kristanto Penerapan Algoritma Nearest Neighbor Untuk Menentukan Rekomendasi Solusi Terhadap Layanan Kantor Teknologi Informasi STIKI Malang ...................
72-79
Yosua Kristanto, Diah Arifah Prastiningtyas, Meivi Kartikasari
Klasifikasi E-book Berbahasa Inggris Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Studi Kasus Perpustakaan STIKI Malang .................................... 80-85 Willyanto Sutikno, Jozua Ferjanus Palandi, Chaulina Alfianti Oktavia Aplikasi Presensi Mahasiswa Berbasis Wifi Direct Peer to Peer pada Perangkat
Android (Studi Kasus : STIKI Malang)..........................................................
86-89 Khoirun Nafisah, Koko Wahyu Prasetyo
Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function Untuk Identifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Pola Daun ........................................................... 90-96
Rhesal Mahadyanto, Diah Arifah Prastiningtyas, Febry Eka Purwiantono

## Pelindung

## Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara

## Penasehat
Ketua STIKI

## Pembina
Kepala Program Studi

## Editor In Chief
Subari, S.Kom, M.Kom
Section Editor
Siti Aminah, S.Si, M.Pd
Layout Editor
Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Tata Usaha/Administrasi
Muh. Bima Indra Kusuma
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Hewan Ternak Sapi Menggunakan Case Based Reasoning (CBR) Berbasis Android
Rachmania Indah Permata Sari 1 , Diah Arifah Prastiningtyas 2 , Subari 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang
1 niaaonedd@gmail.com, 2 diah@stiki.ac.id, 3 subari@stiki.ac.id

## ABSTRAK
Kebutuhan akan informasi tentang penyakit sapi saat ini sangatlah dibutuhkan, hal yang biasanya terjadi pada daerah yang jauh dari pemukiman salah satunya para peternak sapi yang berlokasi di pedesaan yang jauh dari teknologi kurangnya jumlah para ahli atau pakar yang ada di lingkungan sekitar semakin memicu tingkat kegagalan  yang  diakibatkan  oleh  penyakit  dan  virus  Maka  diusulkan  penelitian  yang  berjudul  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Pada  Hewan  Ternak  Sapi  Menggunakan  Case  Based  Reasoning  Berbasis  Android. Pada penelitian ini jenis penyakit pada ternak sebanyak 5 penyakit dengan menggunakan metode penalaran berbasis kasus  dengan  masukan  gejala  pengguna  Sistem  pakar  diimplementasikan  di  Android  karena  pertumbuhan pengguna sangat tinggi. Metode penalaran berbasis kasus dan sistem Android ini diharapkan dapat membantu petani dalam mengatasi masalah penyakit sapi.
Kata Kunci : sistem pakar, Case Based Reasoning, penyakit sapi

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  beriklim tropis  dengan  keadaan  cuaca  panas,  sangat  kering atau  lembab  akan  mempengaruhi  status  kesehatan ternak. Salah satunya ternak sapi, apabila ternak sapi menderita  satu  penyakit  maka  akan  menyebabkan kerugian  bagi  suatu  peternakan  terutama  akibat penyakit  menular  Dalam  masalah  ini  sistem  pakar berperan  penting  karena  dapat  mempercepat  dalam mengdiagnosis  suatu  jenis  penyakit  yang  terdapat pada sapi sehingga dapat dengan mudah tanpa harus berhadapan  dengan  dokter  hewan  secara  langsung. Sedangkan jika menggunakan cara diagnosa manual seorang  peternak  akan  menunggu  pakar  tersebut  itu akan  memakan  waktu  karena  jarak  yang  ditempuh antara peternak dan pakar jauh.
Di  daerah  pedesaan  yang  sudah  terjangkau jaringan internet juga masih sulit untuk mendapatkan seorang  pakar,  apalagi  ditambah  dengan  jarak  ke kota  yang  harus  ditempuh  oleh  peternak  untuk mencari seorang pakar. Jika ada maka peternak akan mengeluarkan  biaya  yang  tidak  sedikit  untuk membayar  seorang  pakar  yang  dapat  memecahkan masalah  tersebut  untuk  memperoleh  sebuah  solusi . Berdasarkan  masalah  diatas  maka  akibatnya  sapi yang  tidak  segera  mendapat  pertolongan  akan mengalami  gejela  yang  para  bahkan  bisa  berujung pada kematian.
Dengan menggunakan sistem pakar maka dapat mempercepat  dalam  mendiagnosis  suatu  jenis penyakit  yang  terdapat  pada  sapi  sehingga  dapat dengan mudah diketahui jenis penyakit yang sedang menjangkit  sapi  tersebut  tanpa  harus  berhadapan dengan  dokter  hewan  secara  langsung . Dalam  hal ini,  pengembangan  sistem  pakar  dapat  bermanfaat untuk  membantu  peningkatan  kinerja  dalam  bidang peternakan khususnya. Dengan menggunakan
metode Case Based Reasoning ini dapat menyeselesaikan masalah
baru dengan menggunakan solusi lama adapun kelebihan aplikasi ini  yaitu  memudahkan  para  peternak  untuk mendeteksi penyakit hewan ternaknya dan selain itu aplikasi ini belum pernah ada sebelumnya.
Berdasarkan  uraian  dari  latar  belakang  diatas dapat dirumuskan masalah sebagai berikut “Bagaimana  Membuat  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Pada  Hewan  Ternak  Sapi  Menggunakan Case Based Reasoning Berbasis Android ?"
Berdasarkan  rumusan  masalah  diatas,  maka dapat  ditentukan  tujuan  penelitian  adalah  membuat sistem  pakar  untuk  mendeteksi  penyakit  sapi  secara tepat  dan  akurat  menggunakan  metode Case  Based Reasoning berbasis Android Batasan  masalah  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
 Sistem  pakar  ini  dikembangkan  menggunakan metode casse based reasoning .
 Jika  ada  gejala  baru,  maka User dapat  membuat laporan  tentang  gejala  baru  tersebut  untuk  saran pembaruan versi sistem pakar selanjutnya.
 Sistem pakar ini dikembangkan disistem
Android .
 Hasil  sistem  pakar  ini  selain  memberikan  hasil identifikasi  penyakit,  juga  menghasilkan  solusi mengatasi penyakit tersebut.

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN
Analisa Sistem Analisa Permasalahan Kabupaten Malang adalah salah satu Kabupaten  di  Indonesia  yang  terletak  di  Propinsi Jawa Timur dan merupakan Kabupaten terluas kedua setelah  Kabupaten  Banyuwangi  dari  38  Kabupaten/
Kota  yang  ada  di  Jawa  Timur.  Hal  ini  didukung dengan  luas  wilayahnya  3.534,86  km  atau  sama dengan  353.486  ha  dan  jumlah  penduduknya 2.446.218  jiwa  (tahun  2010).  Kabupaten  Malang juga dikenal sebagai daerah  yang  kaya akan potensi salah satunya adalah peternakan (malangkab.go.id:2014).  Peternakan  di  Kabupaten Malang  didominasi  oleh  peternakan  sapi  perah. Letak  peternakan  tersebut  kebanyakan  di  daerah terpencil,  pedesaan  karena  di  daerah  tersebut  masih banyak  tersedianya  pakan  dan  warga  sekitar  tidak merasa terganggu akibat adanya peternakan tersebut.
Salah  satu  peternakan  tersebut  ada  di  Dusun Tajinan, peternakan tersebut memelihara sapi kurang lebih  100  ekor.  Di  dalam  dunia  peternakan  ada beberapa unsur-unsur yang harus diperhatikan, salah satunya  adalah  kesehatan  hewan  ternak.  Setiap seminggu sekali peternak akan mendatangkan dokter hewan  untuk  mengontrol  kesehatan  hewan-hewan ternak.
Untuk  mendatangkan  dokter  hewan  tersebut peternak  juga  sedikit  kesulitan,  dikarenakan  di  desa tersebut belum ada tenaga medis dokter hewan yang mampu  melakukan  pemeriksaan  kesehatan  sapi. Sebagai  solusinya  pihak  peternak  mendatangkan dokter hewan dari kota Malang. Untuk mendatangkan  dokter  hewan  tersebut  biaya  tidak murah,  dikarenakan  jauhnya  lokasi  peternakan  dan banyaknya  hewan  yang  harus  diperiksa.  Mahalnya biaya  kesehatan  tersebut  mengurangi  margin keuntungan  yang  didapat  oleh  peternakan  sapi tersebut.

## Solusi yang ditawarkan
Berdasarkan penjelasan tentang analisa masalah  diatas  maka  sebagai  salah  satu  alternative penyelesaian  masalah,  maka  dibuatlah  sebuah Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Sapi Berbasis Android dengan  menggunakan  metode Case  Based  Reasoning .  Metode Case  Based Reasoning mengambil  analogi  kemampuan  manusia yakni  menyelesaikan  kasus  baru  berdasarkan pengalaman  di  masa  lampau  dalam  menyelesaikan suatu  kasus.  CBR  akan  bekerja  menemukan  solusi untuk  kasus  yang  baru  berdasarkan  solusi  yang pernah  ditemukan  untuk  kasus-kasus  lama  di  dalam knowledgebase .  Semakin  banyak  solusi  yang tersimpan  didalam knowledgebase maka  akan semakin pintar dan akurat sistem bekerja menentukan solusi terhada kasus yang baru.
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  dapat ditentukan  atribut-atribut  yang  akan  dipakai  dalam metode  CBR.  Daftar  atribut  yang  akan  digunakan dalam meode CBR untuk mendiagnosa penyakit sapi dapat di lihat pada table 3.1. berikut ini :
Tabel 1. Atribut Case Based Reasoning
No Atribut CBR Value Atribut 1. Jenis Kelamin 1. Jantan 2. Betina 2. Umur Sapi 1. 1 - 5 bulan 2. 5 - 11 bulan 3. 1 - 2 tahun 4. > 2 tahun 3. Kondisi Mulut 1. Normal 2. Bengkak 3. Keluar liur 4. Kering 5. Pucat 4. Kondisi Mata 1. Normal 2. Cekung 3. Sayu 4. Ada Cairan 5. Kondisi Nafas 1. Normal 2. Cepat dan Ngorok 3. Lamban dan Ngorok 6. Kondisi Perut 1. Normal 2. Kembung 7. Kondisi Kuku 1. Normal 2. Ada Cairan dan Berbau 3. Mengelupas 4. Bengkak 8. Kondisi Ambing 1. Normal 2. Bengkak 3. Bercak-bercak atau kemerahan 4. Panas 9. Kondisi Fisik Sapi 1. Normal 2. Mudah Jatuh 3. Pincang 4. Aktif 5. Gelisah 6. Kaku 7. Lemas 8. Ganas 10. Kondisi Feses 1. Normal 2. Padat 3. Cair 4. Cair Bercampur Darah 11. Warna Susu 1. Putih Kekuningan 2. Putih Pucat Kebiruan 12. Bau Susu 1. Harum 2. Asam 13. Rasa Susu 1. Manis 2. Asin 14. Konsistensi Cairan Susu 1. Normal 2. Cair 3. Kental 4. Menggumpal 15. Nafsu Makan 1. Normal 2. Berkurang 3. Bertambah 16. Gejala Terlihat 1. Kejang-kejang 2. Batuk 3. Ada Ingus 4. Keguguran 5. Bulu Rontok 6. Demam

## Penyelesaian Masalah dengan Metode Case Base Reasoning
Metode cased  based  reasoning menerapkan  4 tahapan  proses,  yaitu retrieve,  reuse,  revise, dan
retain .  Pada  tahap retrieve, sistem  akan  melakukan proses  penyaringan  dan  pencocokan  antara  kasus baru dan kasus lama dengan menggunakan algoritma Nearest  Neighbor .  Algoritma  ini  memungkinkan untuk mendapatkan nilai similarity antara kasus baru dengan kasus-kasus lama yang ada di knowledgebase .  Setelah  didapatkan  kasus  yang mirip,  yakni  kasus  dengan  nilai similarity tertinggi maka  solusi  untuk  kasus  yang  lama  akan  dipakai sebagai  solusi  atau  diagnosa  sementara  terhadap kasus  yang  baru  ( reuse ).  Jika  setelah  diterapkan  di lapangan  saran  diagnosa  tersebut  belum  sesuai dengan  yang  sebenarnya  atau  belum  menyelesaikan kasus  tersebut  maka  diperlukan  tahap revise, yakni merevisi  solusi  tersebut  sesuai  dengan  hasil penanganan  di  lapangan.  Tahap  ini  dilakukan  oleh pakar  (dokter  hewan)  sebagai  sumber knowledge yang valid terhadap diagnosa penyakit sapi. Namun,
apabila  solusi  yang  ditawarkan  sistem  dapat menyelesaikan permasalahan kasus baru maka solusi tersebut  akan  disimpan  sebagai knowledgebase CBR.  Solusi  yang  telah  valid  maka  akan  di- retain atau  disimpan  kedalam knowledgebase sistem, sehingga  dapat  dipakai  untuk  penanganan  kasus penyakit dimasa yang akan datang.
Untuk lebih memahami tentang tahapan proses CBR  dalam  mendiagnosa  penyakit  sapi,  berikut adalah contoh penyelesaian kasusnya :
a. Berdasarkan hasil observasi, didapatkan beberapa  contoh  kasus  penyakit  sapi.  Sebagai contoh  diambil  5  kasus  untuk  disimpan  menjadi knowledgebase , kasus-kasus ini  merupakan  hasil diagnosa  dan  penanganan  kasus  penyakit  sapi sebelumnya  yang  telah  dinyatakan  valid  oleh pakar (dokter hewan).
Tabel 2. Contoh Knowledgebase Penyakit ID Penyakit Atribut dan Value Diagnosa Penyakit Cara Penanganan K01 Jenis Kelamin : Jantan Anthraks (Radang Limpa) - Pemberian Vaksinasi Spora Avirulen secara berkala tiap tahun pada sapi yang berlum terkena.
- Pengecekan, pembersihan dan karantina jika pada suatu daerah terkena anthrax - Jangan memberi makan sapi dengan akar, berikan rumputnya saja.
- Jika sapi sudah terena berikan antibiotic dengan spectrum luas seperti Penisilin G , Oxytetracylin , streptomycin
Umur Sapi : 5 bulan Mulut : Bengkak
Mata : Sayu Nafas : Lamban dan Ngorok Perut : Normal Kuku : Normal Ambing : - *normal Fisik Sapi : Mudah Jatuh Feses : Cair Bercampur Darah Warna Susu : - *normal Bau Susu : - *normal Rasa Susu : - *normal Konsistensi Cairan : - *normal Nafsu Makan : Berkurang
Gejala Lain : Demam K02 Jenis Kelamin : Betina Cacingan - Jenis obat yang digunakan Benzimidatol
Imidathiazol dan Avermectin - Pengobatan tradisional dengan pemberian daun/buah nanas teutama untuk melumpuhkan cacing nematode . Untuk cacing lainnya diberikan bawang putih karena sanagat
Umur Sapi : 2 Tahun Mulut : Kering
Mata : Sayu Nafas : Cepat dan Ngorok Perut : Kembung Kuku : Normal Ambing : Normal Fisik Sapi : Lemas Feses : Cair Warna Susu : Putih Bau Susu : Asam Rasa Susu : Asin K03 Jenis Kelamin : Betina Kembung - Cara pengobatan yang biasanya di berikan adalah anti bloat yang mengandung dimethicone dan minyak nabati yang berasal dari kacang tanah. Minyak nabati bisa di suntikan pada sapi yang terkena bloat - Konsultasi pada dokter hewan untuk penggunaan obat yang tepat Umur Sapi : 1 Tahun Mulut : Pucat
Mata : Sayu Nafas : Lamban dan Ngorok Perut : Kembung Kuku : Normal Ambing : Normal Fisik Sapi : Mudah Jatuh Feses : Cair Warna Susu : Putih Kekuningan Bau Susu : Harum Rasa Susu : Manis Konsistensi Cairan : Normal
Nafsu Makan : Berkurang
Gejala Lain : - K04 Jenis Kelamin : Jantan Kuku Busuk - Periksa kebersihan kuku sapi - Jika sudah terserang segera rendam kaki yang terserang dengan larutan formalin sebanyak 10%
- Untuk pengobatannya dengan suntik, usahakan kaki sapi tetap kering dan disuntikkan larutan sulfat beserta antibiotic sesuai saran dokter
Umur Sapi : 1,5 Tahun Mulut : Pucat Mata : Normal Nafas : Cepat dan Ngorok Perut : Normal Kuku : Ada Cairan dan Berbau Ambing : - *normal Fisik Sapi : Pincang Feses : Normal Warna Susu : - *normal Bau Susu : - *normal Rasa Susu : - *normal Konsistensi Cairan : - * normal Nafsu Makan : Berkurang Gejala Lain : - K05 Jenis Kelamin : Betina Demam - Berikan obat penurun panas dan usahakan sapi banyak minum air - Obat tradisional adalah pemberian gula merah dan garam dapur dan diminumkan pada sapi
- Tetap konsultasi pada dokter hewan
Umur Sapi : 2 Tahun Mulut : Pucat Mata : Ada Cairan Nafas : Lamban dan Ngorok Perut : Normal Kuku : Normal Ambing : Normal Fisik Sapi : Lemas Feses : Normal Warna Susu : Putih Kekuningan Bau Susu : Asam Rasa Susu : Asin Konsistensi Cairan : Cair Nafsu Makan : Berkurang Gejala Lain : Demam
Tabel-tabel  diatas  berisi  kode  kasus,  gejala, penyakit,  dan  solusi  penanganan  penyakit  sapi yang  sudah  terjadi  sebelumnya  dan  diteliti tentang konsintensi gejala yang muncul menyertai penyakit  tersebut.  Data  tabel-tabel  diatas  diambil berdasarkan pengalaman didalam lapangan. Data- data  tersebut  akan  dijadikan  acuan  cara mengidentifikasi  penyakit.  Masing-masing  data penyakit sangat penting karena dapat mempengaruhi  hasil  identifikasi  suatu  penyakit. Selain  itu  perkembangan  yang  terus  terjadi dilapangan  harus  terus  dipantau  agar  pencegahan dan  penanggulangan  suatu  penyakit  dapat  terus ditingkatkan  dan  lebih  efektif.  Data-data  tersebut yang  akan  dijadikan  pembanding  dengan  gejala penyakit pada kasus baru.
b. Terdapat  sebuah  kasus  baru  dengan  inputan atribut sebagai berikut :
Tabel 3. Data Kasus Baru ID Penyakit Atribut dan Value Diagnosa Penyakit Cara Penanga- nan K06 Jenis Kelamin : Betina - - Umur Sapi : 5 Bulan
Mulut : Pucat
Nafas : Lamban
dan Ngorok Perut : Normal Kuku : Normal Ambing : Panas Fisik Sapi : Gelisah Feses : Cair Warna Susu : - *normal Bau Susu : - *normal Rasa Susu : - *normal Konsentrasi Cairan : - *normal Nafsu Makan : Berkurang Gejala Lain : Demam
Setelah  semua  atribut  telah  diisikan Value nya maka  data-tersebut  akan  disaring  berdasarkan  jenis kelamin  sapi  kemudian  hasilnya  akan  dihitung tingkat  kesamaan  ( similarity )  antar  kasus  baru dengan  kasus-kasus  yang  ada  di knowledgebase (dalam  hal  ini  5  kasus  yang  telah  didiagnosa penyakitnya).  Tahap  ini  merupakan  tahap retrieve . Pemilihan “jenis kelamin” sebagai atribut penyaringan utama dikarenakan kemungkinan terjangkit  suatu  penyakit  akan  sangat  besar perbedaannya  pada  sapi  jantan  atau  betina, dibandingkan  dengan  atribut  lainnya.  Berdasarkan kasus baru maka hasil pemfilteran data
knowledgebase adalah  semua  data  kasus  dengan “jenis kelamin” : Betina.
Tabel 4. Data hasil Penyaringan Atribut
No. Id Kasus Atribut dan Value Penyakit 1 K02 Jenis Kelamin : Betina,
Umur Sapi : 2 Tahun … , Gejala Lain : - Cacingan 2 K03 Jenis Kelamin : Betina, Umur Sapi : 1 Tahun … , Gejala Lain : - Kembung 3
K05 Jenis Kelamin : Betina,
Umur Sapi : 2 Tahun
… , Gejala Lain : Demam Demam
Pada  table  4  didapatkan  3  kasus  dengan  jenis kelamin  “Betina”.  Data  tersebut  kemudian  akan dihitung  tingkat  kesamaan  antar  atribut  dan Value nya  dengan  kasus  baru  yang  telah  diinputkan. Proses  perhitungan  tingkat  kesamaan  menggunakan algoritma Nearest  Neighbor. Berikut  adalah  rumus algoritma Nearest Neighbor.
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (T, S) = ∑ 𝑓 𝑛 𝑖=1 (𝑇𝑖,𝑆𝑖)𝑥𝑊𝑖 ∑ 𝑊𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Diberikan  jika Value atribut  mutlak  sama  atau tidak sama. Penentuan nilai bobot similarity berkisar dari 0 (tidak sama) sampai 1 (mutlak sama). Berikut adalah standart bobot fungsi similarity- nya :
Tabel 5. Standar bobot similarity Value atribut CBR
No Atribut CBR Bobot Atribut Bobot Similarity Sama Tidak 1. Jenis Kelamin 5 1 0 2. Umur Sapi 1 1 0.5 3. Kondisi Mulut 3 1 0.3 4. Kondisi Mata 5 1 0.3 5. Kondisi Nafas 5 1 0 6. Kondisi Perut 3 1 0.3 7. Kondusu Kuku 5 1 0.3 8. Kondisi Ambing 5 1 0.3 9. Kondisi Fisik Sapi 5 1 0 10. Kondisi Feses 3 1 0.3 11. Warna Susu 3 1 0 12. Bau Susu 3 1 0 13. Rasa Susu 3 1 0 14. Konsistensi Cairan susu 3 1 0.3 15. Nafsu Makan 5 1 0 16. Gejala Terlihat 5 1 0
Proses  perhitungan  tingkat  kesamaan  antar kasus adalah sebagai berikut :
1. Kasus K06 dan Kasus K02
Berikut  adalah  perhitungan  fungsi similarity antara kasus K06 dan kasus K02 :
Tabel 6. Similarity Kasus K06 dan Kasus K02
Kasus K06 Kasus K02 Simila- rity Bobot Simila- rity + Bobot Jenis Kelamin : Betina Jenis Kelamin : Betina 1 5 5 Umur Sapi : 5 Bulan Umur Sapi : 2 Tahun 0.5 1 0.5 Mulut : Pucat Mulut : Kering 0.3 3 0.9 Mata : Ada Cairan Mata : Sayu 0.3 5 1.5 Nafas : Lamban dan Ngorok Nafas : Cepat dan Ngorok 0 5 0 Perut : Normal Perut : Kembung 0.3 3 0.9 Kuku : Normal Kuku : Normal 1 5 5 Ambing : Panas Ambing : Normal 0.3 5 1.5 Fisik Sapi : Gelisah Fisik Sapi : Lemas 0 5 0 Feses : Cair Feses : Cair 1 3 3 Warna Susu : - *normal Warna Susu : Putih Kekuning- an 0 3 0 Bau Susu : - *normal Bau Susu : Asam 0 3 0 Rasa Susu : - *normal Rasa Susu : Asin 0 3 0 Konsistensi Cairan : - *normal Konsistensi Cairan : Cair 0.3 3 0.9 Nafsu Makan : Berkurang Nafsu Makan : Berkurang 1 5 5 Gejala Lain : Demam Gejala Lain : - 0 5 0 SUM 62 24.2 Similarity (K06,K02) = 24.2 / 62 0.390 3. Kasus K06 dan Kasus K03
Berikut  adalah  perhitungan  fungsi similarity antara kasus K06 dan kasus K03 :
Tabel 7. Similarity Kasus K06 dan Kasus K03
Kasus K06 Kasus K03 Simila- rity Bobot Simila- rity + Bobot Jenis Kelamin : Betina Jenis Kelamin : Betina 1 5 5 Umur Sapi : 5 Bulan Umur Sapi : 1 Tahun 0.5 1 0.5 Mulut : Pucat Mulut : Pucat 1 3 3 Mata : Ada Cairan Mata : Sayu 0.3 5 1.5 Nafas : Lamban dan Ngorok Nafas : Lamban dan Ngorok 1 5 0 Perut : Normal Perut : Kembung 0.3 3 0.9 Kuku : Normal Kuku : Normal 1 5 5 Ambing : Panas Ambing : Normal 0.3 5 1.5
Fisik Sapi : Gelisah Fisik Sapi : Mudah Jatuh 0 5 0 Feses : Cair Feses : Cair 1 3 3 Warna Susu : - *normal Warna Susu : Putih Kekuning- an 0 3 0 Bau Susu : - *normal Bau Susu : Harum 0 3 0 Rasa Susu : - *normal Rasa Susu : Manis 0 3 0 Konsistensi Cairan : - *normal Konsistensi Cairan : Normal 1 3 3 Nafsu Makan : Berkurang Nafsu Makan : Berkurang 1 5 5 Gejala Lain : Demam Gejala Lain : - 0 5 0 SUM 62 33.4 Similarity (K06,K03) = 33.4 / 62 0.538 4. Kasus K06 dan Kasus K05
Berikut  adalah  perhitungan  fungsi similarity antara kasus K06 dan kasus K05 :

## Tabel 8. Similarity Kasus K06 dan Kasus K05
Kasus K06 Kasus K05 Simila- rity Bobot Simila- rity + Bobot Jenis Kelamin : Betina Jenis Kelamin : Betina 1 5 5 Umur Sapi : 5 Bulan Umur Sapi : 2 Tahun 0.5 1 0.5 Mulut : Pucat Mulut : Pucat 1 3 3 Mata : Ada Cairan Mata : Ada Cairan 1 5 5 Nafas : Lamban dan Ngorok Nafas : Lamban dan Ngorok 1 5 5 Perut : Normal Perut : Normal 1 3 3 Kuku : Normal Kuku : Normal 1 5 5 Ambing : Panas Ambing : Panas 1 5 5 Fisik Sapi : Gelisah Fisik Sapi : Lemas 0 5 0 Feses : Cair Feses : Normal 0.3 3 0.9 Warna Susu : - *normal Warna Susu : Putih Kekuning- an 0 3 0 Bau Susu : - *normal Bau Susu : Asam 0 3 0 Rasa Susu : - *normal Rasa Susu : Asin 0 3 0 Konsistensi Cairan : - *normal Konsistensi Cairan : Cair 0 3 0 Nafsu Makan : Berkurang Nafsu Makan : Berkurang 1 5 5 Gejala Lain : Demam Gejala Lain : Demam 1 5 5 SUM 62 42.4 Similarity (K06,K03) = 42.4 / 62 0.698
c. Berdasarkan  tabel  perhitungan similarity kasus K06  dengan  K02,  K03,  dan  K05  diatas,  maka diperoleh  data  nilai similarity antar  kasus sebagai berikut :
Tabel 9. Data Hasil Perhitungan Similarity Kasus Baru Kasus Lama Nilai Similarity K06 K02 0.390 K06 K03 0.538 K06 K05 0.698 Nilai Max 0.698 Presentase 69%
d. Setelah  diperoleh  kasus  yang  paling  mirip dengan kasus baru (K06), yakni dengan melihat kepada  nilai  tertinggi  maka  dapat  disimpulkan bahwa  kasus  K05  memiliki  kesamaan  dengan kasus  K06  dengan  nilai similarity 0.698/  69%. Nilai similarity yang  lebih  besar  yang  akan dipakai  untuk  penanganan  kasus  baru.  Hal  ini berarti  diagnosa  dan  cara  penanganan  yang pernah diterapkan kepada kasus K05 dapat juga diberikan  kepada  kasus  K06;  proses  ini merupakan tahap reuse.
Tabel 10. Data Hasil Kasus K06
ID Penyakit Atribut dan Value Diagnosa Penyakit Cara Penanga- nan K06 Jenis Kelamin : Betina Demam - Berikan obat penurun panas dan usahakan sapi banyak minum air - Obat tradisional adalah pemberian gula merah dan garam dapur dan diminumk an pada sapi - Tetap berkonsult asi pada dokter hewan Umur Sapi : 5 Bulan Mulut : Pucat Nafas : Lamban dan Ngorok Perut : Normal Kuku : Normal Ambing : Panas Fisik Sapi : Gelisah Feses : Cair Warna Susu : - *normal Bau Susu : - *normal Rasa Susu : - *normal Konsentrasi Cairan : - *normal Nafsu Makan : Berkurang Gejala Lain : Demam
e. Apabila  diagnosa  dan  cara  penanganan  yang diberikan  ( reuse ) kepada  kasus  K06  ternyata ditemukan  tidak  sesuai  dengan  yang  dialami oleh  sapi  tersebut  maka  diperlukan  tahap revise .    Diperlukan  pakar  untuk  melakukan diagnosa  langsung  ke  tempat  peternakan  dan memberikan  saran  cara  penanganan  nya, kemudian  meng- update diagnosa  sebelumnya
dengan  diagnosa  penyakit  yang  valid  untuk kasus K06.
f. Tahap  selanjutnya  adalah retain. Jika  hasil diagnosa  sudah  valid  maka  akan  disimpan  ke dalam knowledgebase untuk menjadi perbandingan terhadap kasus yang akan datang. Hal  ini  yang  membuat  lama  kelamaan  sistem menjadi  semakin  cerdas.  Semakin  banyak kasus  didalam knowledgebase maka  akan semakin  tepat  dan  akurat  hasil  diagnosa  yang diberikan system

## Unified Modeling Language (UML)
Unified  Modeling  Language (UML)  berfungsi untuk  menggambarkan  struktur  dan  desain  sistem yang  akan  di  bangun.  Diagram  yang  digunakan dalam perancangan sistem ini antara lain : Use Case Diagram dan Activity Diagram.

## Use Case Diagram
Use  Case  Diagram adalah  diagram  yang menggambarkan  interaksi  antar  aktor  dengan  fungsi sistem  yang  ada. Use  Case  Diagram memiliki  3 komponen yaitu :
 Aktor mempresentasikan seseorang yang berinteraksi dengan sistem.
 Use  Case menggambarkan  fungsionalitas  dari suatu sistem.
 Relationship menggambarkan  hubungan  antara aktor dan Use Case .
Gambar 1. Use Case Diagram Sistem
Tabel 11. Use case diagnosa penyakit User Case Name :
Diagnosa Penyakit ID : UC - 1 Priority : High
Action : User Description : Use case ini menggambarkan bagaimana User dapat mendiagnosa penyakit berdasarkan input yang User masukkan Normal Course : 1. User membuka menu diagnosa 2. Memasukkan gejala penyakit pada kolom pencarian 3. Setelah itu di proses menggunakan metode case- based reasoning (CBR) 4. Metode tersebut menghitung bobot untuk
Information for Steps :
menentukan penyakit 5. Setelah itu barula User dapat mengetahui jenis penyakit tersebut
Tabel 12. Use case data penyakit
User Case Name : Data Penyakit ID : UC - 1 Priority : High
Action : User Description : Use case ini menampilkan jenis-jenis penyakit dan cara pengobatannya
Normal Course : 1. User membuka menu data penyakit 2. User melihat berbagai macam jenis penyakit dan pengobatannya
Information for Steps :
Tabel 13. Use case tentang
User Case Name : Tentang ID : UC - 1 Priority : Low
Action : User Description : Use case ini menampilkan tentang aplikasi yaitu nama aplikasi, logo aplikasi, versi, develop, dan support by . Normal Course : 1. User membuka menu informasi
2. Menampilkan beberapa informasi tentang pembuat aplikasi Information for Steps :
Tabel 14. Use case petunjuk User Case Name : Petunjuk ID : UC - 1 Priority : Low
Action : User Description : Use case ini membantu User untuk memahami cara pemakaian aplikasi Normal Course : 1. User membuka menu petunjuk 2. User melihat beberapa step cara pemakaian aplikasi
Information for Steps :

## Activity Diagram
Activity  diagram berfungsi  untuk  menjelaskan aktivitas  yang  terjadi  di  dalam  aplikasi  ini.  Ada beberapa  aktivitas  yang  bisa  dilakukan  pengguna antara lain :
 Aktivitas Diagnosa penyakit
Gambar 2. Aktivitas menu diagnosa penyakit
User membuka  aplikasi  dan  masuk  pada halaman  utama  (beranda).  Saat User memilih  menu diagnosa  penyakit  maka  sistem  akan  menampilkan halaman diagnosa yang berisi gejala-gejala penyakit. Setelah User selesai  memilih  gejala,  maka  sistem akan melakukan query database. Pada database akan menampilkan  isi  database,  setelah  itu  sistem  akan melakukan  perhitungan Case-Based  Reasoning dan menampilkan hasil dari diagnosa penyakit.
 Aktivitas Data penyakit
Gambar 3 . Aktifitas menu data penyakit
User membuka  aplikasi  dan  masuk  pada halaman  utama  (beranda).  Saat User memilih  menu data  penyakit  maka  sistem  akan  menampilkan  list penyakit  sapi. User dapat  memilih  salah  satu penyakit  yang  diinginkan,  dan  sistem  akan menampilkan halaman data penyakit.
 Aktivitas Petunjuk
Gambar 4. Menu Petunjuk
 Aktivitas Tentang
Gambar 5. Menu Tentang

## Entity Relationship Diagram
Entity  Relationship  Diagram adalah  rancangan database  yang  akan  di  buat  di  sistem  pakar  ini. Berikut diagramnya:
Gambar 6. Entity Relationship Diagram

## Desain Database
Tabel 15. Tabel Gejala No Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id_gejala int ID dari gejala 2 id_data_penyakit int ID dari data penyakit 3 nama_gejala varchar 255 Nama dari gejala Tabel 16. Tabel Penyakit No Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id_penyakit int ID dari penyakit 2 nama_penyakit varchar 30 Nama dari penyakit 3 solusi text Solusi Tabel 17. Tabel Detail Penyakit No Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 detail_penyakit int Detail dari penyakit 2 id_gejala int ID dari gejala 3 id_penyakit int ID dari penyakit Tabel 18 . Tabel Data Penyakit No Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id_data_penya- kit int ID dari data penyakit 2 nama_penyakit varchar 30 Nama dari penyakit 3 solusi text Solusi
Flow chart Berikut  adalah flow chart  langkah-langkah metode case-based reasoning pada aplikasi ini:
User Interface
User Interface adalah tampilan pada aplikasi yang  akan  di  bangun.  Sebelum  membuatnya  kita memerlukan  perancangan User interface berupa wireframe terlebih  dahulu  agar  pembuatan tampilan  nantinya  akan  lebih  mudah.  Berikut adalah wireframe pada aplikasi yang akan dibuat:

## Splash Screen
Splash  Screen  adalah  gambar  awal  yang muncul  pertama  kali  saat  aplikasi  dibuka.  Splash screen  akan  tampil  di  layar  dalam  hitungan beberapa  detik.  Dalam splash  screen akan menampilkan  nama  aplikasi  dan  juga  logo aplikasi.  Berikut  ini  adalah  rancangan  tampilan pada splash screen :
Gambar 8. Splash Screen

## Halaman Menu Utama (Beranda)
Dalam menu utama ini terdapat beberapa menu yang  mendukung  aplikasi,  menu-menu  tersebut adalah:
 Diagnosa  penyakit:  Menu  untuk  melakukan konsultasi untuk mengetahui diagnosa penyakit.
 Data  Penyakit:  Menu  untuk  melihat  informasi tentang  penyakit  sapi,  gejala-gejala  penyakit dan  faktor  penyebab  terjadinya  penyakit tersebut.
 Informasi:  Menu  untuk  melihat  informasi developmen/pembuat.
 Petunjuk:  Menu  untuk  melihat  petunjuk penggunaan aplikasi.
Gambar 9. Desain halaman utama (beranda)

## Halaman Diagnosa Penyakit
User dapat  menginputkan  gejala  dengan memasukkan  gejala  penyakit  di  kolom  pencarian. Berikut adalah rancangan untuk halaman diagnosa:
Gambar 10. Desain halaman Diagnosa Penyakit

## Halaman Menu Data Penyakit
Pada  menu  ini User dapat  melihat  informasi tentang  penyakit  sapi,  yaitu  penjelasan  tentang penyakit tersebut, faktor-faktor yang dapat menyebabkan  terjadinya  penyakit  dan  juga  gejala yang dialami.

## Halaman menu petunjuk
Gambar 11. Menu Petunjuk
Halaman  petunjuk  adalah  berisi  tentang bagaimana cara menjalankan aplikasi tersebut.

## Halaman Menu Tentang
Gambar 12. Menu Tentang
Halaman  tentang  adalah  tampilan yang menampilkan beberapa kontak pengenal

## Halaman Menu Keluar
Gambar 13. Menu Keluar
Halaman  keluar  adalah  halaman  akhir  setelah aplikasi sudah di gunakan

## 3. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

## Implementasi
Pada  penerapan  pembuatan  aplikasi,  ada beberapa bagian kode program sebagai berikut :

## Menu Utama
Ini adalah halaman menu utama pada aplikasi.
Gambar 14. Halaman Menu Utama

## Menu Diagnosa
Menu  Diagnosa  merupakan  menu  untuk melakukan diagnosa penyakit ayam.
Gambar 15. Halaman Menu Diagnosa

## Menu Data Penyakit
Menu  Data  Penyakit  menu  untuk  mengetahui tentang informasi penyakit.
Gambar 16. Halaman Data Penyakit

## Menu Tentang
Menu  Tentang  adalah  menu  untuk  mengetahui tentang informasi-informasi pembuat aplikasi.
Gambar 17. Halaman Menu Tentang

## Pembahasan
Pada  pembahasan  ini  akan  dibuat  sebuah skenario pengujian untuk membuktikan apakah hasil implementasi  dari  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Pada Hewan Ternak Sapi Menggunakan Case Based Reasoning Berbasis Android telah sesuai atau tidak.

## Langkah Penggunaan Aplikasi
1. Pertama  kali  membuka  aplikasi  akan  muncul Splashscreen selama  beberapa  detik  saja , setelah itu langsung masuk pada menu utama.
2. Langsung pilih Menu Diagnosa
3. Pilih gejala-gejala dengan cara memilih dengan memilih gejala yang ada . Sebagai contoh, akan dipilih gejala sebagai berikut :
 Jenis kelamin Betina
 Umur sapi 5 Bulan
 Kondisi Mulut Pucat
 Kondisi Mata Ada Cairan
 Kondisi Nafas Lamban dan ngorok
 Kondisi Perut Normal
 Kondisi Kuku Normal
 Kondisi Ambing Panas
 Kondisi Fisik Sapi Gelisah
 Kondisi Feses Cair
 Warna susu Normal
 Bau susu Normal
 Rasa susu Normal
 Konsistensi cairan Normal
 Nafsu makan Berkurang
 Gejala lain demam
Gambar 18. Tampilan Saat Memilih Gejala
4. Selesai  memilih  gejala,  maka  pilih  tombol PROSES untuk memunculkan hasil perhitungan sebagai berikut :
Gambar 19. Tampilan Hasil Diagnosa
Gambar 20. Tampilan Hasil Log Perhitungan
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  maka  terdapat bebera  panyakit  dari  gejala  yang  sudah  dimasukan dan  juga  dihitung.  Hasil  penyakit  tersebut  sudah diurutkan berdasarkan hail nilai penyakit terbesar.
 Demam 69.8 %
 Cacingan 39.0 %
 Kembung 53.8 %

## Perhitungan Manual
Setelah  perhitungan  menggunakan  aplikasi dilakukan,  sekarang  dilakukan  perhitungan  secara manual  untuk  membandingkan  dengan  hasil  yang muncul pada aplikasi.
Proses  perhitungan  tingkat  kesamaan  antar kasus adalah sebagai berikut :
1. Kasus K06 dan Kasus K02
Perhitungan fungsi similarity antara kasus K06 dan kasus K02 terdapat pada tabel 6.
2. Kasus K06 dan Kasus K03 Perhitungan fungsi similarity antara kasus K06 dan kasus K03 terdapat pada tabel 7.
3. Kasus K06 dan Kasus K05
Perhitungan fungsi similarity antara kasus K06 dan kasus K05 terdapat pada tabel 8. Berdasarkan tabel perhitungan similarity kasus K06  dengan  K02,  K03,  dan  K05  diatas,  maka diperoleh  data  nilai similarity antar  kasus  seperti yang ada pada tabel 9.
Setelah  diperoleh  kasus  yang  paling  mirip dengan kasus baruyakni dengan melihat kepada nilai tertinggi  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  kasus  K05 memiliki  kesamaan  dengan  K06  dengan  nilai similarity  0.698%  yaitu  penyakit  Demam  dan  cara penangannya adalah:
 Berikan obat penurun panas dan usahakan sapi banyak minum air
 Obat tradisional adalah pemberian gula merah dan garam dapur lalu diminumkan pada sapi
 Tetap konsultasi pada dokter hewan

## Perbandingan Hasil
Setelah
selesai melakukan
percobaan perhitungan diagnosa secara manual dan menggunakan  aplikasi,  maka  dibuatlah  tabel perbandingan seperti berikut :
Tabel 19. Hasil Perbandingan perhitungan manual dan aplikasi Tabel Manual Tabel Aplikasi Penyakit Presentase Penyakit Presentase Demam 69.8% Demam 69.8% Anthraks 64.9% Anthraks 64.9% Kembung 53.8% Kembung 53.8% Kuku Busuk 46.6% Kuku Busuk 46.6% Cacingan 39.0% Cacingan 39.0%

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  dilakukan  pada bab  sebelumya,  maka  kesimpulan  yang  dapat diambil yaitu :
 Hasil  perhitungan  aplikasi  menghasilkan  nilai yang 100% sama dengan perhitungan manual
 Pada  metode Case  Based  Reasoning yang diterapkan  dapat  menghasilkan  output  solusi yang  memiliki  tingkat  similarity  hampir  atau mutlak  sama  dengan  kasus  sebelumnya sehingga  mempermudah  identifikasi  penyakit sapi.  Semakin  banyak  kasus  yang  tersimpan didalam knowledge  base maka  akan  semakin akurat solusi yang dihasilkan
 Dengan  adanya  aplikasi  ini      dapat  membantu User dalam  mengindentifikasi  penyakit  pada hewan ternak sap i
Karena masih adanya kekurangan pada aplikasi ini, makan perlu beberapass saran untuk pengembangan sistem, diantaranya adalah :
 Perlu  ditambahkan  database  penyakit  yang lebih lengkap Bisa diterapkan di multiplatform, agar tidak terbatas pada Android saja.
 Dapat  di  implementasikan  di multiplatform , tidak terbatas di Android
 Kriteria-kriteria  yang digunakan dalam  metode Case Based Reasoning masih belum maksimal, oleh  karena  itu  perlu  ditambahkan  Kriteria- kriteria lain yang mempunyai pengaruh penting terhadap penanganan penyakit sapi.

## 5. REFERENSI
[1] Arhami,  Muhammad.  2005.  Konsep  Dasar Sistem Pakar, Yogyakarta.
[2] Ronny  Mudigdo,  Penyakit  Bakteriawi,  Proyek Pendidikan Penyakit Hewan Wilayah I,Medan, 1982/1983.
[3] Meiga  Dyah  Sulistiana1;  Dwi  Kurnia  Basuki,
S.Si,  M.Kom  2;  Kholid  Fathoni,  S.Kom  2, Aplikasi Forward Chaining Untuk Mendiagnosa  Penyakit    Pada  Hewan  Ternak Berbasis Android , Surabaya
[4] Kusumadewi,  Sri.  2003.  Artificial  Intelligence (Teknik  dan  Aplikasinya).      Graha  Ilmu, Yogyakarta.
[5] Sistem Pakar, Andi, Yogyakarta, 2005 Rismawan  Tedy,  Hartati  Sri, Case-Based
Reasoning  untuk  Diagnosa  Penyakit  THT (Telinga  Hidung  dan  Tenggorokan) ,  IJCCS,
67-68, 2012.
[6] Sri Kusuma Dewi (2003). Artificial Intelligence. Yogyakarta : Graha Ilmu
[7] T.Sutojo, S.Si., M.Kom, Dr.Vincent Suhartono, &  Edy  Mulyanto,  S.si.,  M.Kom  (2011). Kecerdasan Buatan. Yogyakarta : ANDI