## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PADA KAMBING ETAWA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

## Ersem Bunelson Nabunome
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang ersembunelson95@gmail.com

## ABSTRAK
Kambing etawa merupakan hewan ternak yang cukup populer di indonesia maupun di dunia. Dengan adanya kambing etawa masyarakat juga memilik nilai ekonomi tinggi. Dikatakan demikian, karena selain menghasilkan daging bernutrisi tinggi, kambing etawa juga menghasilkan susu yang penting bagi kesehatan. Penyakit orf, penyakit mastitis, dan bloating adalah salah satu  faktor penyebab turunnya tingkat produksi daging dan susu kambing.
Untuk mengakomodasi hal ini, maka penyusun membangun sebuah sistem pakar yang dapat menganalisa gejala- gejala penyakit  yang ada pada kambing  etawa  menjadi sebuah keputusan nama penyakit  yang ingin diketahui dengan menggunakan metode Certainty Factor guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap permasalahan yang sering dihadapi.  Aplikasi  sistem  pakar  dibuat  berbasis desktop yang  akan  dibangun  menggunakan  Visual  Studio  2010  dan databasenya menggunakan SQL Server.
Dari pengujian yang dilakukan pada perhitungan manual dan sistem memiliki rata-rata error yang dihasilkan 0% atau tidak ada kesalahan, sedangkan untuk pengujian  kepuasan pengguna presentase sebanyak 6% menyatakan bahwa kurang baik,  18%  menyatakan  cukup  baik  dan  76%  menyatakan  baik  tentang  sistem  pakar  diagnosis  pada  kambing  etawa menggunakan metode Certainty Factor . Sistem ini juga dapat berjalan minimal pasa sistem operasi windows 7.
Kata kunci : Sistem pakar, Certainty Factor, Visual Studio 2010, SQL Server, Kambing etawa.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar belakang Kambing ternak (Capra aegagrus hircus) merupakan salah satu subspesies kambing yang dipelihara atau  dijinakkan  dari  kambing  liar  Asia  Barat  Daya  dan Eropa  Timur.  Kambing  etawa  merupakan  jenis  kambing perah  yang  berasal  dari  india.  Sebutan  lain  dari  kambing etawa adalah jemnapari. Kambing etawa merupakan hewan ternak yang cukup populer di indonesia (maupun di dunia) setelah  sapi.  Bisa  dibilang,  kambing  menjadi  alternatif paling  baik  (banyak  dipilih)  untuk  menggantikan  sapi sebagai  hewan  ternak.  Selain  modal  kecil  (dibandingkan dengan sapi), kambing etawa juga memilik nilai ekonomi tinggi.  Dikatakan  demikian,  sebab  selain  menghasilkan daging  bernutrisi  tinggi  yang  banyak  diburu  oleh  banyak pencintanya, kambing juga mengasilkan susu yang penting bagi kesehatan (Mulyadi, 2015).
Penyakit pada kambing etawa seperti penyakit orf, penyakit  mastitis,  penyakit  bloating  dan  penyakit  yang disebabkan  oleh  cacing  parasit  saluran  pencernaan  yang merupakan penyebab salah satu turunnya tingkat produksi daging dan susu kambing oleh peternak. Penyakit tersebut dapat mempengaruhi dan menghambat sistem perekonomian  pada  peternakan  kambing.  Apabila  seekor kambing  terkena  penyakit  dan  sudah  akan  mati  biasanya mereka melakukan patungan, atau menyembelih kambing sebelum kambing mati dan menjual dengan harga murah, hasil  dari  penjualan  daging  itu  tidak  menutup  modal pertama saat membeli bibit kambing, dari situ para peternak sering rugi (Rukmana, 2015).
Dalam menyelesaikan suatu permasalahan terkadang  ditemukan  jawaban  yang  tidak  memiliki
kepastian. Untuk mengakomodasi hal ini, maka penyusun membangun sebuah sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit  pada  kambing  etawa  menggunakan Certainty Factor guna  menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar terhadap  permasalahan  yang  sering  dihadapi. Certainty Factor (CF) merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk  mengatasi  ketidakpastian  dalam  pengambilan keputusan.  Diantara  kondisi  yang  terjadi  adalah  terdapat beberapa  antensenden  (dalam  rule  yang  berbeda)  dengan satu  konsekuen  yang  sama.  Dalam  kasus  ini,  kita  harus mengagregasikan nilai CF keseluruhan dari setiap kondisi yang ada.
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  ini  akan mendiagnosa  penyakit  ternak  kambing  etawa  dengan membangun sebuah sistem pakar yang dapat menganalisa gejala-gejala  penyakit  menjadi  sebuah  keputusan  nama penyakit  yang  ingin  diketahui    dengan  menggunakan metode Certainty  Factor .  Aplikasi  sistem  pakar  dibuat berbasis desktop yang akan dibangun menggunakan Visual Basic  2010  dan    databasenya  menggunakan  SQL  Server dengan  tujuan  untuk  memberikan  informasi  gejala-gejala dan penyakit pada kambing etawa.
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  ini  akan mendiagnosa  penyakit  ternak  kambing  etawa  dengan membangun sebuah sistem pakar yang dapat menganalisa gejala-gejala penyakit menjadi sebuah keputusan penyakit yang  ingin  diketahui    dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor.  Aplikasi  sistem  pakar  dibuat  berbasis desktop  yang  akan  dibangun  menggunakan  Visual  Basic 2010 dan  databasenya menggunakan SQL Server dengan tujuan  untuk  memberikan  informasi  gejala-gejala  dan penyakit pada kambing etawa.

## 1.2 Rumusan masalah
Berdasar  latar  belakang  yang  telah  dikemukakan sebelumnya,  maka  penulis  akan  merumuskan    masalah yang akan dibahas sebagai berikut:
1. Bagaimana  cara  mengembangkan  aplikasi  penyakit pada kambing etawa menggunakan Certainty Factor.
2. Bagaimana  mengimplementasikan  sistem  pakar dalam  bahasa  pemograman  Visual  Basic  .NET  dan basis data SQL Server.

## 1.3 Tujuan
Adapun tujuan atau manfaat yang ingin dicapai dari pembuatan aplikasi ini adalah:
1. Memudahkan user dalam  mengetahui  diagnosis penyakit yang ada pada kambing etawa.
2. Untuk  memberi  informasi  tentang  proses pembuatan  sistem  pakar  menggunakan  metode Certainty Factor.
3. Memberikan informasi tentang diagnosis penyakit  pada  kambing  berbasis desktop yang bisa dipakai siapapun.
1.4 Batasan Masalah Dalam pembuatan sistem pakar ini terdapat beberapa batasan masalah. Batasan maslah tersebut antara lain :
1. Sistem pakar diagnosis pada ternak kambing ini dibuat menggunakan  aplikasi  Microsoft  Visual  Studio  2010 dan database Microsoft SQL Server 2005.
2. Aplikasi  sistem  pakar  ini  di  buat  memiliki  hak  akses yaitu admin dan user .
3. Data diambil dari kantor Balai Besar Inseminasi Buatan Singosari.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kambing Etawa
Kambing  etawa  merupakan  jenis  kambing  perah yang  berasal  dari  india.  Sebutan  lain  dari  kambing etawa  adalah  kambing  jemnapari.  Kambing  perah etawa  ini  merupakan  kambing  populer  yang  tersebar luas di asia tenggara  (termasuk indonesia) dan daerah daerah lain. Kambing ini mempunyai telinga lebar dan panjang  serta  menggantung.  Kambing  perah  etawa merupakan kambing perah yang baik dan sering juga digunakan  sebagai  produsen  daging.  Warna  bulunya bervariasi dengan warna dasar putih, coklat, dan hitam. Telinga menggantung dengan panjang kurang lebih 30 cm. Berat badannya yang jantan 69-91 kg, sedangkan yang  betina  36-63  kg,  produksi  susu  dapat  mencapai 235  kg  dalam  periode  laktasi  261  hari  dan  produksi susu  tertinggi  tercatat  569  kg.  Kadar  lemak  rata  rata 5,2% karkas kambing jantan dan betina umur 12 bulan dapat mencapai 44-45% berat hidup (Rukmana, 2015).

## 2.2 Penyakit Pada Kambing
Jenis penyakit pada kambing etawa yaitu sebagai berikut :
1. Bloating (kembung atau masuk angin)
2. Cacingan
3. Scabies (Kudis atau gadugan)
4. Mencret ( Colibacillosis )
5. Orf atau Dakangan
6. Antraks
7. Penyakit  Mulut  dan  Kuku  (PMK)  atau Apthae
Epizootica (AE)
8. Mastitis (Radang kelenjar Susu)
9. Radang kuku atau kuku busuk.
10. Pink eye
(Rukmana, 2015)

## 2.3 Metode Certainty Factor
Faktor kepastian (Certainty Factor) diperkenalkan oleh Shortlife Buchanan dalam pembuatan MYCIN. Certainty Factor (CF)  merupakan  nilai  parameter  klinis  yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Certainty  Factor didefinisikan  sebagai berikut :
CF(H, E) = MB(H, E) – MD(H, E) Dimana: CF (H,E) : Certainty Factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala(evidence) E.   Besarnya CF berkisar antara -1 sampai dengan 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak, sedangkan 1 menunjukkan kepercayaan mutlak. MB(H,E)  :  Ukuran  kenaikan  kepercayaan  ( measure      of increased  belief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD(H,E) : Ukuran kenaikan ketidakpercayaan ( measure of increased  disbelief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E. (Sibagariang, 2015)

## 2.4 Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan penyelesaian pendekatan yang sangat berhasil dan bagus untuk permasalahan AI ( Artificial Intellenge )  dari  pemrograman intelligent (cerdas).  Sistem pakar  ( expert system )  merupakan  solusi  AI  bagi permasalahn pemrograman pintar ( intellgent ). Sistem pakar adalah  sistem  yang  di  tunjuk  untuk  meniru  semua  aspek ( emulates ) kemampuan pengambilan keputusan ( decesion making ) seorang pakar (Rosnelly, 2012)
Sistem pakar adalah suatu program  komputer berbasis pengetahuan  yang  dirancang  untuk  memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Seperti hal nya seorang pakar, sistem  pakar terfokus pada suatu dominan masalah yang spesifik.
Sistem  pakar  dapat  membantu  aktivitas  para  pakar sebagai  asisten  yang  berpengalaman  dan  mempunyai pengetahuan  yang  dibutuhkan.  Dalam  penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan  ( inference rules )  dengan  basis  pengetahuan tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau  lebih  pakar  dalam bidang  tertentu.  Kombinasi  dari  kedua  hal  tersebut disimpan  dalam  komputer,  yang  selanjutnya  digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu. (minarni & Hidayat, 2013)
3. METODE PENELITIAN
3.1 Analisa Sistem
Analisa kebutuhan sistem adalah proses identifikasi  dan  evaluasi  permasalahan  permasalahan yang dibangun sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Oleh karena itu aplikasi harus memenuhi kebutuhan.

## 3.2 Perancangan
Dalam perancangan  data, dijelaskan  fungsi dari data  data  yang  ada  pada  sistem  sebagai  data input ataupun data output.

## 3.2.1 Perancangan Data Gejala
Pada  perancangan  data  gejala  penyakit  pada kambiing  digunakan  sebagai  data input sistem  pakar seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Tabel Gejala Penyakit Kode Gejala Nama Gejala KG001 Perut kembung KG002 Benjolan di sekitar kuku KG003 Demam tinggi KG004 Kuku Membusuk KG005 Kambing gelisah KG006 Telapak kaki melepuh KG007 Tubuh Gemetar KG008 Kulit bersisik KG009 Benjolan dimulut KG010 Kotoran ternak cair KG011 Bercak merah pada kulit
KG012 Ambing membengkak
KG013 Bulu kasar
KG014 Rongga mulut melepuh, lidah
melepuh KG015 Kambing diare
KG016 Kambing pincang KG017 Selalu menghindar dari matahari
KG018
Gatal gatal pada kulit
KG019 Kulit kuku mengelupas
KG020 Bulu rontok KG021 Kambing kurus
KG022 Kambing lemah
KG023 Susah buang air besar (BAB) KG024 Mata kebiruan KG025 Napsu makan berkurang KG026 Gangguan pernapasan KG027 Bulu kusam KG028 Kudis, bisul bernanah di sekitar
bibir
KG029 Mata berair KG030 Pembengkakan pada daerah tubuh yang sakit KG031 Air susu encer bercampur darah dan air susu tidak keluar

## 3.2.2 Perancangan Data Penyakit
Data penyakit  pada sistem pakar ini digunakan sebagai  data output .  Data Penyakit  ditunjukkan  pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Tabel Data Penyakit
Kode Penyakit Penyakit KP001 Bloating (kembung atau masuk angin) KP002 Cacingan KP003 Scabies (kudis atau gadugan) KP004 Mencret (colibacillosis) KP005 Orf atau dakangan KP006 Antraks KP007 Penakit mulut dan kuku (PMK) Apthae Epizootica (AE) KP008 Mastitis (Radang kelenjar susu) KP009 Radang kuku dan kuku busuk KP010 Pink eye

## 1.2.3 Perancangan Data Relasi
Data tabel relasi, data yang menjelaskan tentang hubungan  gejala,  penyakit,  nilai  mb,  dan  nilai  md, ditunjukkan pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Tabel Aturan Relasi Sistem Pakar
Rule KP001 IF Perut kembung AND Kambing gelisah AND Susah Buang Air Besar (BAB) AND Mata kebiruan AND Mata kebiruan THEN Bloating (Perut kembung atau masuk angin)
Rule KP002 IF Bulu kasar AND Bulu rontok AND Kambing kurus AND Bulu kusam THEN Cacingan
RULE KP003 IF Kulit bersisik AND Bercak merah pada kulit AND Gatal-gatal pada kulit THEN Scabies (Kudis atau gadugan)

## 3.3 Perancangan Struktur Menu
Gambaran  dari    struktur  menu  yang  akan  diakses, dapat dilihat pada gambar 3.1
Gambar 3.1 Struktur menu
1. Diagnosa:  Tampilan  untuk  pengguna,  agar  dapat mendiagnosa penyakit pada kambing etawa.
2. Diagnosa  penyakit:  Tampilan  untuk  proses diagnosa  penyakit  dengan  cara  memilih  gejala yang dialami oleh kambing etawa.
3. Hasil diagnosa: Setelah proses perhitungan  maka akan tampil hasil berupa  nama penyakit dan  nilai kepastian, solusi, dan cara penanganannya.
4. Informasi  Data:  Tampilan  untuk  pengguna  agar pengguna  dapat  melihat  data  gejala  dan  penyakit yang ada pada aplikasi.
5. Tentang:  Tampilan  menu  untuk  melihat  tentang data dan biodata penulis.
6. Help : untuk informasi cara penggunaan aplikasi.
7. Admin:  Tampilan  menu  untuk  admin  atau  pakar yang  didalmnya  terdapat  beberapa    menu  pilihan untuk  mengolah  data  yaitu  data  penyakit,  data gejala dan data relasi.
8. Data:  Data  berisi  data  penyakit,  data  gejala,  data relasi  yang bisa di ubah, disimpan, diedit dan dapat juga dihapus oleh admin.
9.   Daftar:  Halaman  tampilan  daftar  admin,  proses pendataan admin agar  mendaptkan username dan password untuk proses login .

## 3.4 Flowchart Admin
Flowchart admin  menjelaskan  tentang  proses admin dalam melakukan input data, update , dan hapus data.  Untuk  dapat  berhasil login maka  admin  harus mendaftar. Ditunjukan pada gambar 3.2
Gambar 3.2 Flowchart admin
3.5 Flowchart Sistem Flowchart sistem ini menjelaskan tentang alur dari sistem yang di bangun, dapat di lihat pada gambar 3.3
Gambar 3.3 Flowchart Sistem Keterangan :
1. Start: Memulai program, akan muncul beberapa button yaitu button diagnosa dan login admin.
2. Pilih  menu  diagnosis  jika  user  ingin  mendeteksi penyakit yang ada pada kambing etawa dan tampilan akan menuju ke form diagnosis.
3. Pilih  gejala  penyakit  yang  dialami  kambing  dalam menu diagnosis .
4. Setelah gejala dipilih maka perhitungan dimulai dengan menggunakan metode Certainty Factor.
5. Hasil  diagnosis  dan  solusi  untuk  penanganan  akan muncul setelah dilakukan perhitungan.
6. Jika user ingin kembali mendeteksi penyakit maka klik button kembali ke tampilan awal program.
7. User juga dapat melihat data penyakit dan data gejala yang ada pada form data
8. Jika  tidak  ingin  mengulang  program  ,  maka  program selesai (End).

## 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1 Implementasi Mengimplementasikan  hasil dan pembahasan tentang penelitian yang dilakukan. 4.1.1 Tampilan Halaman Awal
Tampilan awal program, dapat dilihat pada gambar 4.1
Gambar 4.1 Tampilan halaman awal
4.1.2 Tampilan Menu Utama User Tampilan menu utama user , terdapat beberapa pilihan yang dapat diakses, dapat dilihat pada gambar 4.2
Gambar 4.2 Tampilan menu user 4.1.3 Tampilang Menu Diagnosis Tampilan untuk mendiagnosa penyakit pada kambing etawa,  dengan  cara  memilih  gejala.  Dapat  dilihat  pada gambar 4.3
Gambar 4.3. Tampilan menu diagnosis

## 4.1.4 Tampilan Menu Tentang
Tampilan    untuk  pengguna agar dapat  melihat tentang data dan biodata penulis, dapat di lihat pada gambar 4.4
Gambar 4.4 Tampilan menu tentang

## 4.1.5 Form Menu Informasi
Tampilan  informasi  data  gejala  dan  data  penyakit yang ada pada sistem,. dapat dilihat pada gambar 4.5
Gambar 4.5
Tampilan Menu informasi

## 4.1.6 Tampilan Menu Login
Tampilan  untuk login admin, dapat di lihat pada gambar 4.6
Gambar 4.6 Tampilan menu login

## 4.1.7 Form Menu Utama Admin
Tampilan menu utama dari admin, untuk mengolah data. Dapat dilihat pada gambar 4.7
Gambar 4.7 Tampilan Menu utama admin

## 4.1.8 Tampilan Data Penyakit
Tampilan halaman untuk input data penyakit, dapat dilihat pada gambar 4.8
Gambar 4.8 Tampilan data penyakit
4.1.9 Tampilan Data Gejala
Tampilan  halaman  untuk input data  gejala,  dapat dilihat pada gambar 4.9
Gambar 4.9 Tampilan data gejala
4.1.10 Tampilan Data Relasi
Tampilan  halaman  untuk input data  relasi,  dapat dilihat pada gambar 4.10
Gambar 4.10 Tampilan data relasi

## 4.1.11 Tampilan Menu Daftar
Tampilan  daftar  admin  untuk  dapat login .  Dapat dilihat pada gambar 4.11
Gambar 4.11 Tampilan menu daftar

## 4.2 Hasil Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  menemukan  adanya kesalahan atau tidak pada sistem yang telah dibuat.

## 4.2.1 Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui fungsi jalannya sistem, dapat di tunjukan pada tabel 4.1
Tabel 4.1 Pengujian sistem
No . Fungsi yang diuji Hasil Berjalan Tidak berjalan 1. Input data gejala √ 2. Input data penyakit √ 3. Input data relasi √ 4. Input data admin √ 5. Proses diagnosis √ 6. Tampilan informasi Keterangan : √
= Berjalan
X
= Tidak berjalan
Berdasarkan  tabel  4.1  diatas  maka  disimpulkan seluruh fungsi dapat berjalan dengan baik.

## 4.2.2 Pengujian  Oleh Pengguna
Pengujian pengguna dilakukan pada 10 pengguna dan hasilnya ditunjukan pada tabel 4.2
Tabel 4.2 Pengujian pengguna
No . Pertanyaan B C K 1 Bagaimana desain tampilan aplikasi? 7 2 1 2 Bagaimana warna tampilan aplikasi? 7 3 0 3 Apakah anda setuju aplikasi sistem pakar pada kambing etawa ini bermanfaat? 7 2 1
4 Apa  tulisan  pada  sistem  ini mudah dibaca? 9 1 0 5 Apakah anda mudah mengakses aplikasi ini? 8 1 1 Total 38 9 3
Keterangan : B = Baik C = Cukup K = Kurang
Berdasarkan  Tabel  4.2  dapat  disimpulkan  bahwa pengujian kepuasan pengguna presentase untuk :
Baik = 38 38+9+3 x 100%   = 76% Cukup = 9 38+9+3 x 100%  = 18% Kurang = 3 38+9+3 x 100%  = 6%
Dengan demikian mayoritas pengguna menilai sistem ini cukup  baik  pada  aplikasi  sistem  pakar  diagnosis  pada kambing etawa.

## 4.2.3 Pengujian Sistem Operasi
Pengujian  aplikasi  berbasis  desktop  ini  dilakukan dengan beberapa sistem operasi. Untuk mengetahui tingkat
keberhasilan  dalam  basis  desktop,  hasil  pengujian ditunjukan pada tabel 4. 3
Tabel 4.3 Pengujian Sistem Operasi
Berdasarkan  Tabel  4.3  dapat  disimpulkan  bahwa pengujian Sistem Operasi dapat berjalan minimal pada Sistem Operasi  windows 7.

## 4.2.4 Pengujian metode Certainty Factor
Pengujian  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai Certainty  Factor atau  nilai  kepastian,  perhitungan  diuji dengan cara manual dan sistem, pada percobaan ini di ambil 5 gejala. Dapat dilihat pada Tabel 4.4 dibawah ini.
Tabel 4.4 Pengujian metode Certainty Factor
Nama Penyakit Gejala Nilai Hasil MB MD Bloating Perut kembung 0,9 0,3
0, 238 Kambing gelisa 0,7 0,3 Susah BAB 0,7 0,3 Mata kebiruan 0,9 0,1 Gangguan pernapasan 0,6 0,4
Langkah-langkah  dalam  mencari  nilai  CF  pada penyakit bloating sebagai berikut:
a. Percobaan 1 Gejala (KG001)
CF = MB – MD  = 0,9 – 0,1 = 0,8
b. Percobaan 2 Gejala  (KG001, KG005)
0,9 + 0,7 * (1-0,9) = 0,97 0,1 + 0,3 * (1-0,1) = 0,37 CF = MB – MD = 0,97 – 0,37 = 0,60
c. Percobaan 3 Gejala (KG001, KG005, KG023) 0,97 + 0,7 * (1-0,97) = 0,991
0,37 + 0,3 * (1-0,37) = 0,559
CF = MB –MD = 0,991 – 0,559 = 0,432
d. Percobaan  4  Gejala  (KG001,  KG005,  KG023,
KG024)
0,991 + 0,9 * (1-0,991) = 0,999
0,559 + 0,1 * (1-0,559) = 0,603
CF = MB –MD = 0,999 – 0,603 = 0,261
e. Percobaan  5  Gejala  (KG001,  KG005,  KG023, KG024, KG026)
0,999 + 0,6 * (1-0,999) = 0,999
0,603 + 0,4 * (1-0,603) = 0,761
CF = MB –MD = 0,999 – 0,761 = 0,238
Hasilnya 0,238
No Proses Sistem Operasi Windows 7 Windows 8 1 Proses login √ √ 2. Proses  input data √ √ 3. Metode CF √ √
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  dengan  sistem. Dapat dilihat pada Gambar 4.12 dibawah ini.
Gambar 4.12 Perhitungan Dari Sistem
Pengujian  sistem  yang  dilakukan  untuk  menguji keakuratan analisis perhitungan antara perhitungan manual dan  perhitungan  pada  sistem.  Pada  proses  pengujian perhitungan  manual  dan  perhitungan  sistem  diatas didapatkan hasil Penyakit Bloating dengan nilai CF 0,238 dan tingkat kepastian sedikit yakin.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari    pembuatan  sistem  pakar  berbasis desktop ini, maka kesimpulan yang  dapat diambil adalah:
1. Aplikasi  dapat  berjalan  pada  Sistem  Operasi minimal  Windows 7
2. Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  presentase sebanyak 6% menyatakan bahwa kurang baik, 18% menyatakan cukup baik dan 76% menyatakan baik tentang  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  pada kambing etawa ini.
3. Hasil pengujian keakuratan analisis metode antara perhitungan  manual  dan  hasil  perhitungan  sistem memiliki  rata-rata  error  yang  dihasilkan  0%  atau tidak ada kesalahan.

## 5.2 Saran
Dari beberapa simpulan yang telah diambil, maka dapat  dikemukakan  saran-saran  yang  akan  sangat membantu  untuk  pengembangan  perangkat  lunak  ini selanjutnya.
1. Perlu adanya penambahan data penyakit dan gejala agar  lebih  menunjang  pengetahuan  dari  sistem pakar.
2. Aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat  dikembangkan dengan  metode lain, selain Certainty Factor .

## DAFTAR PUSTAAKA
[1] Budiman,Arif. 2015. Pengertian SQL Server dan Kegunaannya . http://indonesiahosting.org/pengertian-sql- server-dan-kegunaannya/.(24 Februari 2017)
[2] Haryanto.Toto.2011.Certainty Factor.http://totoharyanto.staff.ipb.ac.id/2011/11 /25/certainty-factor-cf/ .(11 Maret 2017)
[3] Minarni, & Hidayat, R. (2013). Rancang Bangun Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk  Kerusakan Komputer Dengan Metode Backward Chaining . Jurnal TEKNOIF , vol.1, NO.1,
[4] Ongko,  E.  (2013). Perancangan  Sistem  Pakar Diahnosa  Penyakit  Pada  Mata . Jurnal  TIME , Vol. II No 2 : 10-17.
[5] Rosnelly,  R.  (2012). Sistem  Pakar  Konsep  dan Teori. Yogyakarta:  CV  ANDI  OFFSET  ( penerbit ANDI ).
[6] Rukmana,  H.Rahmat.(2015). Wirausaha  Ternak Kambing  PE  Secara  Intensif/ H.  Rahmat
Rukmana; -Ed. I . – Yogyakarta: Lilypubisher,2015.
[7] Saefudin,  &  Rianti,  Y.  T.  (2015). Sistem  Pakar Untuk  Mendiagnosa  Gangguan  Pencernaan Pada Anak Dengan Metode Forward Chaining . Jurnal Sistem Informasi , volume.2.
[8] Sibagariang,  s.  (2015). Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Sapi  Dengan  Menggunakan  Metode Certainty Factor  Berbasis  Android . Jurnal TIMES , Vol. IV no 2 : 35-39
[9] Um_Mulyadi.(2015). Panduan
Terlengkap
Berternak  Dan  Berbisnis  Kambing  Etawa  & Kambing  Lokal/Um_Mulyadi;editor,evrine-cet. 1 Yogyakarta: FlashBooks, 2015.