Vol. 20, No. 2, September 2023, hlm. 113-122

## DIAGNOSIS PENYAKIT HEWAN TERNAK DOMBA MENGGUNAKAN ALGORITMA CERTAINTY FACTOR
Deni Alpiana 1* , Prajoko 2 , Agung Pambudi 3
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sukabumi Email: 1* denialpiana_tib19@ummi.ac.id, 2 prajoko-ti@ummi.ac.id, 3 agungpambd@ummi.ac.id
(*: Corresponding Author)
(Naskah masuk: 9 Agustus 2023, diterima untuk diterbitkan: 21 Agustus 2023)

## Abstrak
Kesehatan ternak domba merupakan faktor yang penting dalam beternak agar hasil ternak dapat diperoleh secara maksimal, untuk memperoleh kesehatan ternak tersebut diperlukan pengendalian penyakit yang tepat sedangkan pengendalian penyakit tersebut belum bisa dilakukan apabila penyakit yang diderita ternak domba belum diketahui atau terdiagnosis [1]. Berdasarkan informasi yang penulis peroleh dari lokasi penelitian, pengetahuan yang dimiliki peternak  mengenai  penyakit  ternak  domba  masih  kurang  untuk  melakukan  diagnosis  penyakit  maupun pengendalian penyakit yang tepat serta peternak juga merasa kesulitan memperoleh bantuan dari pakar atau dokter hewan  untuk  mendiagnosis  dan  memberikan  pengendalian  penyakit  terhadap  ternak  domba  yang  menderita penyakit dikarenakan profesi sebagai dokter hewan masih jarang dan belum tersedia di berbagai daerah terutama daerah yang jauh dari perkotaan. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pakar yang dapat membantu  peternak  dalam  melakukan  diagnosis  penyakit  dan  memberikan  saran  yang  tepat  untuk  melakukan pengendalian  penyakit  yang  terdiagnosis  berdasarkan  pengetahuan  pakar  tanpa  harus  terlibat  secara  langsung dengan  pakar.  Penelitian  ini  menggunakan  pengetahuan  yang  diperoleh  dari  pakar  yaitu  dokter  hewan  yang memiliki pengalaman dalam pengendalian penyakit ternak domba, kemudian diimplementasikan kedalam sistem pakar berbasis website untuk memecahkan masalah. Algoritma Certainty Factor digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur tingkat keyakinan dalam mendiagnosis penyakit ternak domba dengan data sebanyak 12 penyakit dan 29 gejala yang diperoleh dari pakar. Hasil pengujian sistem menggunakan white box dan black box testing menunjukan bahwa sistem pakar yang dibuat tersebut mampu memperoleh  hasil perhitungan dari penyakit yang terdiagnosis  dengan  hasil  perhitungan  sebesar  87.232%  terdiagnosis  penyakit  helminthiasis,  serta  berbagai fungsionalitas pada aplikasi yang dibuat telah berfungsi dengan baik.
Kata Kunci : Algoritma Certainty Factor, Diagnosis Penyakit, Sistem Pakar, Ternak Domba

## DIAGNOSIS OF SHEEP ANIMAL DISEASES USING CERTAINTY FACTOR ALGORITHM

## Abstract
The health of sheep is an important factor in farming so that the results of farming can be obtained maximally, to obtain the health of livestock requires appropriate  disease control while disease  control cannot be  done if the disease suffered by sheep has not been known or diagnosed [1]. Based on the information that the author obtained from the research location, the knowledge that farmers have about sheep diseases is still insufficient to diagnose diseases and control diseases properly and farmers also find it difficult to get help from experts or veterinarians to diagnose and provide disease control for sheep suffering from diseases because the profession as a veterinarian is still rare and not yet available in various regions, especially areas far from urban areas. For this reason, this research aims to create an expert system that can assist farmers in diagnosing diseases and provide appropriate advice for controlling diagnosed diseases based on expert knowledge without having to be directly involved with the expert. This research uses knowledge obtained from experts, namely veterinarians who have experience in controlling sheep diseases, then implemented into a website-based expert system to solve problems. The Certainty Factor algorithm is used in this study to measure the level of confidence in diagnosing sheep diseases with data on 12 diseases and 29 symptoms obtained from experts. The results of system testing using white box and black box  testing  show  that  the  expert  system  created  is  able  to  obtain  the  calculation  results  of  the  disease  with  a calculation result of 87.232% diagnosed with helminthiasis disease, and various functionalities in the application made have functioned properly.
Keywords: Certainty Factor Algorithm, Disease Diagnosis, Sheep Livestock , , Expert System
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.113-122

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  hewan  dapat  didefinisikan  sebagai suatu status atau kondisi yang dimana tubuh hewan dengan  cairan  dan  seluruh  sel-sel  yang  menyusun tubuhnya secara fisiologis berfungsi dengan normal [2].  Hewan  ternak  yang  memiliki  kesehatan  baik merupakan  salah  satu  faktor  penting  bagi pemeliharaan ternak agar memperoleh produktivitas yang  optimal  dalam  beternak,  Berkaitan  dengan kesehatan  ternak  maka  hal  penting  yang  harus dilakukan  adalah  pengendalian  penyakit  yang dimana  pengendalian  penyakit  merupakan  suatu bentuk kegiatan dalam mengelola cara atau langkah- langkah  yang  dilakukan  untuk  mengendalikan penyakit  baik  itu  penyakit  yang  dapat  menular maupun  tidak  menular,  yang  dimana  pengendalian penyakit  ini  dilakukan  dengan  cara  pencegahan, penanganan,  dan  pengobatan  yang  sinkron  dengan mekanisme  atau  langkah-langkah  yang  terkait dengan penyakit yang sedang diderita [3].
Pengambilan  keputusan  dalam  melakukan diagnosis  penyakit  yang  diderita  adalah  suatu  hal yang  sangat  penting  dikarenakan  hal  tersebut merupakan  langkah  awal  penanganan  penyakit sebelum  melakukan  keputusan  untuk  langkah penanganan selanjutnya seperti pemberian obat dan vaksin.  Pengambilan  keputusan  dalam  melakukan diagnosis  penyakit  hewan  ternak  domba  biasanya memerlukan  seorang  pakar  yang  mempunyai pengetahuan  memadai  mengenai  penyakit  ternak seperti  dokter  hewan  dan  peternak  yang  memiliki pengetahuan  dan  pengalaman  yang  memadai mengenai penyakit ternak.
Beternak merupakan suatu kegiatan manusia dalam memelihara dan mengembangbiakkan hewan dengan  tujuan  untuk  memperoleh  manfaat,  seperti manfaat pangan, tekstil, dan tenaga kerja yang dapat diperoleh dari hasil beternak hewan [4]. Sementara itu Domba sendiri merupakan hewan mamalia yang mempunyai  nama  ilmiah ovis  aries yang  telah dipelihara  dan  dibudidayakan  sejak  dahulu  karena dinilai  memiliki  berbagai  kegunaan  dan  manfaat yang  dapat  digunakan  untuk  memenuhi  kebutuhan sandang  pangan  manusia,  kebutuhan  pangan  yang dapat  diperoleh  dari  daging  dan  susunya  maupun kebutuhan tekstil dari bulu dan kulitnya [5].
Hewan  ternak  domba  memiliki  dua  jenis penyakit yang biasanya diderita, diantaranya adalah jenis penyakit menular dan tidak menular. Penyebab dari  penyakit  menular  yaitu  parasit,  virus,  dan bakteri,  sementara  itu  untuk  penyakit  yang  tidak menular  dapat  disebabkan  oleh  kondisi  dari  tubuh hewan  ternak  domba  sendiri  seperti  keracunan, kurang  gizi,  dan  kurang  mineral.  Hewan  ternak domba yang terserang oleh penyakit perlu mendapat penanganan  yang  tepat  khususnya  penyakit  yang disebabkan  oleh  parasit,  virus,  dan  bakteri  karena penyakit tersebut dapat menular pada hewan ternak lainnya.  Penularan  dapat  terjadi  melalui  kontak
langsung  antar  domba  maupun  dengan  penyebab penyakit tersebut [6].
Berdasarkan  pada  informasi  dari  hasil wawancara  dengan  pakar  dan  peternak  serta observasi  lapangan  di  lokasi  penelitian,  yaitu peternakan  domba  yang  berlokasi  di  Jalan  Subang Wetan,  Desa  Sukaraja,  Kecamatan  Sukaraja, Kabupaten Sukabumi memiliki hewan ternak domba kurang  lebih  80  ekor.  Terdapat  beberapa  kasus penyakit  yang  sering  menyerang  hewan  ternak domba pada peternakan tersebut dimana kebanyakan penyakit disebabkan oleh perubahan cuaca  ekstrim dan  pergantian  pakan,  penyakit-penyakit  tersebut diantaranya  adalah  diare,  kembung,  cacingan, infeksi pada tubuh yang luka, dan penyakit lainnya. Hal  yang  menyebabkan  terjadinya  kasus  tersebut dikarenakan  peternak  mengalami  kesulitan  dalam melakukan pengendalian penyakit ternak yang tepat karena  kurangnya  pengetahuan  yang  dimiliki  oleh peternak  dan  sulitnya  memperoleh  bantuan  dari pakar  yaitu  dokter  hewan  dikarenakan  biaya  yang mahal  dan  profesi  sebagai  dokter  hewan  masih jarang  juga  belum  tersedia  di  berbagai  daerah terutama  daerah  yang  jauh  dari  perkotaan  [7]. Dampak  negatif  dari  beberapa  penyebab  tersebut mengakibatkan hewan ternak domba menjadi rentan terserang  penyakit  dan  membuat  pengendalian penyakit yang dilakukan oleh peternak belum tepat sehingga  beberapa  ternak  kadang  mengalami kematian. Maka dari itu untuk mengurangi dampak negatif tersebut dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu    peternak  maupun  dokter  hewan  dalam melakukan  pengendalian  penyakit  yang  tepat, berdasarkan pada  permasalahan  diatas  sistem  yang dapat  membantu  dalam  menangani  permasalahan tersebut adalah sistem pakar.
Sistem  pakar  merupakan  sistem  pada  aplikasi komputer  yang  digunakan  dengan  tujuan  untuk membantu pengambilan keputusan atau kesimpulan berdasarkan  dengan  pengetahuan  dan  cara  analisis yang  sebelumnya  sudah  didefinisikan  terlebih dahulu oleh pakar [8]. Dengan memanfaatkan sistem pakar  ini  maka  peternak  dapat  memperoleh  hasil diagnosis  penyakit,  cara  penanganan,  dan pengobatan  hewan  ternak  domba  dengan  cara mengkonsultasikan gejala-gejala yang terdapat pada ternak  dombanya  melalui  sistem,  kemudian  sistem melakukan perhitungan untuk menentukan penyakit apa yang diderita ternak domba tersebut berdasarkan aturan  dan  data  pada  sistem,  tanpa  harus  melalui seorang  pakar  atau  dokter  hewan  sehingga  dapat memungkinkan peternak untuk melakukan pengendalian penyakit ternak yang tepat. Maka dari itu berdasarkan apa yang telah peneliti paparkan di atas  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  bisa menjadi solusi terhadap permasalahan pada peternak dalam melakukan pengendalian penyakit ternak. Algoritma certainty  factor atau  biasa  disebut juga algoritma faktor kepastian adalah salah satu dari beberapa  algoritma  yang  ada  pada  sistem  pakar,
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.113-122
dimana algoritma tersebut dapat digunakan sebagai algoritma  untuk  menyelesaikan  permasalahan ketidak  pastian  dengan  cara  menggambarkan  fakta atau hipotesa berdasarkan pada penilaian ahli dalam bidang permasalahan yang dihadapi, ketidak pastian yang  dimaksud  pada  metode  ini  merupakan ungkapan dari pakar yang menggambarkan hipotesa penilaian  terhadap  suatu  gejala  penyakit  dalam melakukan  diagnosa,  ungkapan  tersebut  memiliki tingkatan mulai dari yang bernilai 1 sampai dengan 0 [9] .
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  mengenai sistem pakar diagnosis penyakit ternak domba yang dilakukan  oleh  [10]  menggunakan  algoritma teorema  bayes,  mencapai  tingkat  akurasi  dalam mendiagnosis  penyakit  ternak  domba  sebesar 60,71% dan memiliki data yang ditambahkan pada basis pengetahuan sebagai bahan untuk pengambilan keputusan  penyakit  yang  terdiagnosis  sebanyak  8 penyakit. Berdasarkan penelitian terdahulu tersebut peneliti  bermaksud  melakukan  pengembangan dengan menambahkan data pada basis pengetahuan sebanyak  12  penyakit  dan  menggunakan  algoritma certainty  factor  untuk  memperoleh  tingkat  akurasi hasil diagnosis penyakit yang lebih tinggi, algoritma certainty factor dipilih karena berdasarkan penelitian terdahulu  lainnya  yang  membandingkan  beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk memperoleh hasil berupa penyakit yang terdiagnosis pada sistem pakar  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [11] yang  dimana  penelitian  tersebut  mengungkapkan bahwa  algoritma certainty  factor memiliki  tingkat keakuratan  yang  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  92% dibandingkan algoritma cased based reasoning yang tingkat keakuratannya sebesar 72%.
Berdasarkan paparan yang peneliti deskripsikan di atas, maka peneliti bermaksud untuk melakukan  penelitian  dengan  judul  “diagnosis penyakit  hewan  ternak  domba  menggunakan algoritma certainty  factor berbasis  web”.  Dengan melakukan  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  peternak  domba  dalam  melakukan pengendalian penyakit yang tepat dan menjadi salah satu alternatif mendiagnosis penyakit hewan ternak domba.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  yang  telah dikemukakan  sebelumnya  yaitu  membangun aplikasi  diagnosis  penyakit  hewan  ternak  domba, maka  dibutuhkanlah  tahapan-tahapan dalam  proses membangun  aplikasi  tersebut  yang  akan  menjadi acuan penulis selama melakukan penelitian. Berikut ini  tahapan-tahapan  dari  metode  penelitian  yang digunakan oleh peneliti disajikan dalam Gambar 1 di bawah ini.
2.1 Studi Literatur dan Pengumpulan Data Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan data penyakit  dan  gejala  hewan  ternak  domba  dan  data lainnya  yang  berguna  bagi  penelitian  dengan
beberapa  teknik  pengumpulan  data  diantaranya meliputi:
1. Studi  literatur,  yang  dimana  studi  literatur merupakan  suatu  kegiatan  dalam  membaca, menelaah,  dan  mencari  buku,  jurnal,  dan bacaan  dari  sumber  lainnya  yang  berkaitan dengan  penelitian,  tujuan dari  studi  literatur adalah  untuk  memperoleh  informasi  dan memperdalam pengetahuan mengenai penelitian yang akan dilakukan  [12].

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
2. Observasi  lapangan  pada  lokasi  penelitian, yang dimana observasi lapangan merupakan suatu  kegiatan  mengamati  kejadian,  tingkah laku, dan hal lainnya yang berkaitan dengan objek yang diteliti secara langsung [13].
3. Wawancara  pada  peternak  dan  pakar,  yang dimana wawancara merupakan suatu kegiatan tanya jawab secara langsung antara pewawancara atau seseorang yang mengajukan  pertanyaan  kepada  narasumber atau  seseorang  yang  menjawab  pertanyaan yang  diajukan  tersebut,  tujuan  dari wawancara  ini  adalah  untuk  memperoleh informasi  secara  langsung  dari  narasumber [14].

## 2.2 Akuisisi Pengetahuan
Setelah data penyakit dan gejala hewan ternak domba  diperoleh  pada  tahapan  sebelumnya.  Pada tahapan  akuisisi  pengetahuan  ini  dilakukan pemberian  identitas  terhadap  data  yang  diperoleh tersebut  untuk  mempermudah  proses  transformasi data kedalam bentuk rule dan pohon keputusan.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.113-122
2.3 Perancangan Mesin Inferensi Pada  tahapan  ini  dilakukan  penetapan  aturan perhitungan berdasarkan algoritma certainty factor , berikut  ini  rumus  perhitungan  algoritma  certainty factor.
1. Kaidah persamaan untuk premis tunggal CF[h, e]   =  CF[h]   ∗  CF[e] (1) 2. Kaidah persamaan untuk kesimpulan yang sama
CF kombinasi CF[h, e] 1 =  CF[h, e 1 ] + CF[h, e 2 ] * (1 – CF [h, e 1 ] ) CF kombinasi CF[h, e] 𝑜𝑙𝑑3 =  CF[h, e 𝑜𝑙𝑑 ] + CF[h, e 3 ] * (1 – CF [h, e 𝑜𝑙𝑑 ] ) (2)
3. Kaidah persamaan untuk menghitung persentase CF persentase = CF kombinasi ∗ 100 (3)
Setelah aturan perhitungan ditetapkan, selanjutnya  dilakukan  uji  coba  perhitungan  hasil penyakit  yang  terdiagnosis  secara  manual  untuk membuktikan  apakah  aturan  perhitungan  yang ditetapkan pada mesin inferensi telah sesuai.

## 2.4 Implementasi Antar Muka Sistem
Pada  tahapan  ini  pembuatan  tampilan  antar muka  sistem  dilakukan,  yaitu  membuat  tampilan antar  muka  aplikasi  dengan  menggunakan pemrograman  html,  css,  dan  bahasa  pemrograman javascript,  untuk  menghasilkan  beberapa  tampilan aplikasi yang dibuat pada penelitian ini.

## 2.5 Implementasi Algoritma Kedalam Sistem
Pada tahapan ini perancangan mesin inferensi yang  dihasilkan  dari  tahapan  sebelumnya  akan diimplementasikan ke dalam pemrograman aplikasi, sehingga sistem yang tadinya hanya berupa tampilan antar  muka  saja  akan  dapat  digunakan  untuk melakukan diagnosis penyakit.

## 2.6 Pengujian Sistem
Pada  tahapan  ini  pengujian  terhadap  aplikasi yang telah dibuat pada tahapan-tahapan sebelumnya dilakukan dengan menggunakan white box dan black box  testing. Yang  dimana white  box  testing merupakan pengujian alur dari perangkat lunak yang dibuat berdasarkan pada kode program pada sistem [15].  Sedangkan black  box  testing merupakan pengujian perangkat lunak yang dibuat berdasarkan pada  pengujian  fungsionalitas  dan  detail  pada aplikasi [16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Studi Pendahuluan dan Pengumpulan Data
Tahapan  ini  merupakan  tahap  awal  yang dilakukan  peneliti,  yang  dimana  pada  tahap  ini peneliti  melakukan  pengumpulan  data  yang dibutuhkan dalam penelitian dengan cara melakukan kajian  pada  beberapa  penelitian  terdahulu  dan melakukan  observasi  lapangan  pada  tempat penelitian serta wawancara pada pemilik peternakan dan  pakar.  Berikut  ini data  yang  diperoleh  peneliti yang disajikan dalam tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Data Penyakit, Gejala, dan Nilai Keyakinan Pakar
Nama Penyakit Gejala Nilai Keyakinan Helminthiasis Bulu menjadi kusam Pasti Ada Domba menjadi lesu Mungkin Ada Perut membesar tetapi badan kurus Hampir Pasti Ada Scabies Bulu menjadi kusam Kemungkinan Besar Ada Kulit menjadi keras dan berlipat Hampir Pasti Ada Domba menggosokan badan karena gatal Kemungkinan Besar Ada ORF Pada bagian sekitar bibir terdapat keropeng Mungkin Ada Terdapat bintik merah sekitar bibir dan tubuh Kemungkinan Besar Ada Nafsu makan menurun Hampir Pasti Ada Foot Root Kaki pincang Kemungkinan Besar Ada Peradangan dan timbul nanah pada luka kaki Kemungkinan Besar Ada Abses disekitar kuku Kemungkinan Besar Ada Pneumonia Domba terlihat kesakitan ketika bernafas Mungkin Ada Domba sering batuk Hampir Pasti Ada Suhu tubuh domba meningkat Kemungkinan Besar Ada Pink Eye Mata memerah dan mengalami peradangan Mungkin Ada Kelopak mata membengkak Mungkin Ada Mata berair Hampir Pasti Ada Myasis Suhu tubuh domba meningkat Kemungkinan Besar Ada Peradangan pada bagian tubuh yang terluka Mungkin Ada Terdapat cairan pada luka Mungkin Ada Mastitis Nafsu makan menurun Pasti Ada Suhu tubuh domba meningkat Mungkin Ada Pembengkakan pada ambing domba Hampir Pasti Ada Diare Domba menjadi lesu Mungkin Ada Mengeluarkan kotoran yang berwarna dan cair Pasti Ada Badan lemah dan terlihat pucat Kemungkinan Besar Ada Kembung Perut membengkak Mungkin Ada Pada selaput lendir terdapat warna kebiruan Mungkin Ada Frekuensi nafas menurun Kemungkinan Besar Ada Kelumpuhan Nafsu makan menurun Hampir Pasti Ada Kaki pincang Pasti Ada Domba malas bergerak dan jarang berdiri Mungkin Ada Keracunan Mulut berbusa Hampir Pasti Ada Kejang-kejang Pasti Ada Pembengkakan pada muka Mungkin Ada

## 3.2 Akuisisi Pengetahuan
Pada  tahapan  akuisisi  pengetahuan  ini  data- data penyakit dan gejala yang telah diperoleh pada tahap  sebelumnya  akan  ditransformasi  menjadi bentuk rule kemudian data yang telah berbentuk rule
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.113-122
tersebut akan ditransfer kedalam basis pengetahuan agar  nantinya  dapat  digunakan  untuk  melakukan perhitungan pada mesin inferensi.

## 3.2.1 Pemberian  Identitas  Data  Penyakit  dan Gejala
Pada tahap ini data penyakit dan gejala hewan ternak domba diberikan identitas berupa kode agar memudahkan  peneliti  dalam  proses  transformasi data kedalam bentuk rule seperti yang disajikan oleh peneliti dalam tabel 2 untuk nama penyakit dan tabel 3 untuk gejala penyakit
Tabel 2. Pemberian Identitas Data Penyakit
Tabel 3. Pemberian Identitas Data Gejala
No Gejala Kode Gejala 1 Bulu menjadi kusam G01 2 Domba menjadi lesu G02 3 Perut membesar tetapi badan kurus G03 4 Kulit menjadi keras dan berlipat G04 5 Domba menggosokan badan karena gatal G05 6 Pada bagian sekitar bibir terdapat keropeng G06 7 Terdapat bintik merah sekitar bibir dan tubuh G07 8 Nafsu makan menurun G08 9 Kaki pincang G09 10 Peradangan dan timbul nanah pada luka kaki G10 11 Abses disekitar kuku G11 12 Domba terlihat kesakitan ketika bernafas G12 13 Domba sering batuk G13 14 Suhu tubuh domba meningkat G14 15 Mata memerah dan mengalami peradangan G15 16 Kelopak mata membengkak G16 17 Mata berair G17 18 Peradangan pada bagian tubuh yang terluka G18 19 Terdapat cairan pada luka G19 20 Pembengkakan pada ambing domba G20 21 Mengeluarkan kotoran yang berwarna dan cair G21 22 Badan lemah dan terlihat pucat G22 23 Perut membengkak G23 24 Pada selaput lendir terdapat warna kebiruan G24 25 Frekuensi nafas menurun G25 26 Domba malas bergerak dan jarang berdiri G26 27 Mulut berbusa G27 28 Kejang-kejang G28 29 Pembengkakan pada muka G29

## 3.2.2 Penyusunan Data Kedalam Bentuk Rule
Pada  tahapan  ini  setelah  daya  penyakit  dan gejala  diberikan  identitas  berupa  kode,  maka langkah  selanjutnya  data-data  tersebut  disusun
kedalam  bentuk rule, seperti  yang  penulis  sajikan dalam tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Rule Penyakit dan Gejala Kode Penyakit Rule P01 = IF Bulu  menjadi  kusam AND Domba menjadi  lesu AND Perut  membesar tetapi badan kurus THEN Helminthiasis P02 = IF Bulu  menjadi  kusam AND Kulit menjadi  keras  dan  berlipat AND Domba  menggosokan  badan  karena
gatal THEN Scabies P03 = IF Pada  bagian  sekitar  bibir  terdapat keropeng AND Terdapat  bintik  merah sekitar  bibir  dan  tubuh AND Nafsu makan menurun THEN ORF P04
= IF Kaki pincang AND Peradangan dan timbul  nanah  pada  luka  kaki AND Abses disekitar kuku THEN Foot Root
P05
= IF Domba  terlihat  kesakitan  ketika bernafas AND Domba  sering  batuk AND Suhu  tubuh  domba  meningkat THEN Pneumonia P06 = IF Mata  memerah  dan  mengalami peradangan AND Kelopak mata membengkak AND Mata berair THEN
Pink Eye P07 = IF Suhu tubuh domba meningkat AND Peradangan  pada  tubuh  yang  terluka AND Terdapat cairan pada luka THEN Myasis P08 = IF Nafsu  makan  menurun AND Suhu tubuh domba meningkat AND
Pembengkakan  pada  ambing  domba THEN Mastitis P09
= IF Domba menjadi lesu AND Mengeluarkan  kotoran  yang  berwarna dan cair AND Badan lemah dan terlihat pucat THEN Diare P10 = IF Perut  membengkak AND Pada selaput  lendir  terdapat  warna kebiruan AND Frekuensi nafas menurun THEN
Kembung P11 = IF Nafsu  makan  menurun AND Kaki pincang AND Domba  malas  bergerak dan jarang berdiri THEN Kelumpuhan
P12
= IF Mulut berbusa AND Kejang-kejang AND Pembengkakan  pada  muka THEN Keracunan
Setelah  data  penyakit  dan  gejala  dibentuk kedalam rule, langkah selanjutnya yaitu mengubah setiap rule tersebut kedalam bentuk pohon keputusan dari  setiap  penyakit  dan  gejala  yang  terikat  dalam bentuk  kode.  Berikut  pohon  keputusan  dari  setiap rule penyakit  dan  gejala  dalam  bentuk  kode  yang disajikan oleh peneliti dalam gambar 2.
3.2.3 Pemberian  Nilai  Keyakinan  Pakar  Pada Setiap Gejala
Setelah  rule  dari  penyakit  dan  gejala ditetapkan, tahap selanjutnya yaitu menetapkan nilai keyakinan pakar terhadap setiap gejala yang terikat
No Nama Penyakit Kode Penyakit 1 Helminthiasis P01 2 Scabies P02 3 ORF P03 4 Foot Root P04 5 Pneumonia P05 6 Pink Eye P06 7 Myasis P07 8 Mastitis P08 9 Diare P09 10 Kembung P10 11 Kelumpuhan P11 12 Keracunan P12
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.113-122
dengan penyakit hewan ternak domba, besarnya nilai pada  setiap  gejala  tersebut  ditentukan  berdasarkan data jawaban dari nilai keyakinan pakar yang telah diperoleh  dan  disajikan  dalam  tabel  1,  kemudian diberikan  bobot  nilai  berdasarkan  aturan  dari algoritma certainty factor seperti yang disajikan oleh peneliti dalam tabel 5 di bawah ini.

## Gambar 2. Pohon Keputusan Penyakit dan Gejala dalam Bentuk Kode
Tabel 5. Nilai Keyakinan Pakar Keterangan Bobot Tidak Ada 0 Tidak Tahu 0,2 Mungkin Ada 0,4 Kemungkinan Besar Ada 0.6 Hampir Pasti Ada 0.8 Pasti Ada 1

## 3.3 Perancangan Mesin Inferensi
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penetapan  aturan perhitungan berdasarkan algoritma  certainty factor, yang  dimana  aturan  tersebut  akan  digunakan  pada mesin inferensi untuk melakukan perhitungan dalam menentukan  penyakit  yang  terdiagnosis.  Terdapat beberapa aturan perhitungan yang ditetapkan dalam mesin  inferensi  pada  penelitian  ini  yaitu, diantaranya:
1. Kaidah  persamaan  untuk  premis  tunggal, yaitu rumus 1.
2. Kaidah persamaan untuk kesimpulan yang sama, yaitu rumus 2.
3. Kaidah  persamaan  untuk  menghitung persentase, yaitu rumus 3.
Berdasarkan  hasil  uji  coba  perhitungan diperoleh persentase penyakit Helminthiasis sebesar 87,232%  dan  persentase  penyakit  Scabies  sebesar 16%,  maka  dari  hasil  persentase  penyakit  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  hewan  ternak  domba terdiagnosis  penyakit  Helmenthiasis  dan  mesin inferensi  yang  dirancang  telah  sesuai  karena  dapat digunakan  untuk  memperoleh  hasil  perhitungan diagnosis penyakit.
Tabel 6. Nilai Keyakinan Pakar Untuk Setiap Gejala
Nama Penyakit Kode Gejala Gejala CF Helminthiasis G01 Bulu menjadi kusam 0.4 G02 Domba menjadi lesu 0.4 G03 Perut membesar tetapi badan kurus 1 Scabies G01 Bulu menjadi kusam 0.4 G04 Kulit menjadi keras dan berlipat 0.8 G05 Domba menggosokan badan karena gatal 0.6 ORF G06 Pada bagian sekitar bibir terdapat keropeng 0.8 G07 Terdapat bintik merah sekitar bibir dan tubuh 0.6 G08 Nafsu makan menurun 0.4 Foot Root G09 Kaki pincang 0.6 G10 Peradangan dan timbul nanah pada luka kaki 0.8 G11 Abses disekitar kuku 0.6 Pneumonia G12 Domba terlihat kesakitan ketika bernafas 0.6 G13 Domba sering batuk 0.6 G14 Suhu tubuh domba meningkat 0.4 Pink Eye G15 Mata memerah dan mengalami peradangan 0.8 G16 Kelopak mata membengkak 0.6 G17 Mata berair 0.4 Myasis G14 Suhu tubuh domba meningkat 0.4 G18 Peradangan pada bagian tubuh yang terluka 0.8 G19 Terdapat cairan pada luka 0.6 Mastitis G08 Nafsu makan menurun 0.4 G14 Suhu tubuh domba meningkat 0.4 G20 Pembengkakan pada ambing domba 1 Diare G02 Domba menjadi lesu 0.4 G21 Mengeluarkan kotoran yang berwarna dan cair 0.8 G22 Badan lemah dan terlihat pucat 0.4 Kembung G23 Perut membengkak 1 G24 Pada selaput lendir terdapat warna kebiruan 0.6 G25 Frekuensi nafas menurun 0.4 Kelumpuhan G08 Nafsu makan menurun 0.4 G09 Kaki pincang 0.6 G26 Domba malas bergerak dan jarang berdiri 0.8 Keracunan G27 Mulut berbusa 1 G28 Kejang-kejang 0.4 G29 Pembengkakan pada muka 0.8
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.113-122

## 3.4 Implementasi Sistem
Pada  tahapan  ini  pembuatan  tampilan  sistem dilakukan,  yaitu  membuat  tampilan  antar  muka aplikasi  dengan  menggunakan  pemrograman  html, css,  dan  bahasa  pemrograman  javascript,  untuk menghasilkan  beberapa  tampilan  aplikasi  yang dibuat  pada  penelitian  ini.  Berikut  ini  beberapa tampilan halaman pada  aplikasi diagnosis penyakit yang disajikan dalam gambar di bawah ini: 1. Halaman Beranda
Gambar 3. Tampilan Halaman Beranda

## 2. Halaman Konsultasi
Gambar 4. Tampilan Halaman Konsultasi

## 3. Halaman Saran Pakar
Gambar 5. Tampilan Halaman Saran Pakar

## 4. Halaman Tentang
Gambar 6. Tampilan Halaman Tentang

## 5. Halaman Riwayat

## Gambar 7. Tampilan Halaman Riwayat
3.5 Implementasi Algoritma Ke dalam Sistem Pada tahap ini perancangan alur implementasi algoritma  certainty  factor  dilakukan  dengan  tujuan untuk  memperjelas  tahapan  dalam  implementasi algoritma kedalam sistem yang akan dibuat. Berikut merupakan alur dari aturan perhitungan implementasi  algoritma certainty  factor dalam sistem  dalam  penelitian  ini  yang  disajikan  oleh peneliti dalam gambar 8.
Setelah  alur  implementasi  algoritma certainty factor dibuat, maka pada tahap ini alur implementasi algoritma  tersebut  akan  diubah  kedalam  bentuk pseudocode , hal ini dilakukan untuk mempermudah
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.113-122
proses  implementasi  algoritma  kedalam  bentuk bahasa pemrograman javascript.
Gambar 8. Alur Perhitungan Implementasi Algoritma Certainty Factor
Berikut pseudocode yang  dibuat  berdasarkan alur  perhitungan  implementasi  algoritma  certainty factor  pada  tahap  sebelumnya  yang  disajikan  oleh peneliti dalam gambar 9.

## Gambar 9. Pseudocode Perhitungan Implementasi Algoritma Certainty Factor
Setelah  tahapan  perancangan  implementasi algoritma  dilakukan,  maka  barulah  kode  program dari  implementasi  algoritma  dibuat  berdasarkan pada  alur  dan pseudocode implementasi  algoritma yang  telah  dirancang  pada  tahapan  sebelumnya. Kode  program  implementasi  algoritma  pada penelitian  ini  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman  javascript.  Berikut  ini  implementasi algoritma  kedalam  kode  program  yang  disajikan oleh peneliti dalam gambar 10.

## 3.6 Pengujian Sistem
Tahapan  pengujian  sistem  pada  penelitian  ini dilakukan dengan tujuan untuk menguji sistem yang dibuat  apakah  telah  berfungsi  sesuai  dengan  apa yang  diharapkan.  Pada  penelitian  ini  pengujian
sistem  dilakukan  dengan  menggunakan  pengujian white box dan black box .

## Gambar 10. Implementasi Perhitungan Algoritma Certainty Factor Pada Bahasa Pemrograman Javascript

## 3.6.1 White Box Testing
Pada penelitian ini white box testing digunakan untuk menguji kode program perhitungan diagnosis penyakit  menggunakan  algoritma certainty  factor yang  telah  diimplementasikan  kedalam  sistem, pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  menjalankan kode program untuk mengetahui apakah output yang dihasilkan  telah  sesuai  dengan  hasil  perhitungan manual yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya yaitu  sebesar  87.232.  Setelah  kode  program  dari perhitungan  diagnosis  penyakit  menggunakan algoritma certainty factor dijalankan, maka langkah selanjutnya  yaitu  membandingkan output yang dihasilkan dengan hasil perhitungan manual. Berikut ini output dari kode program perhitungan diagnosis penyakit  menggunakan  algoritma certainty  factor yang disajikan oleh peneliti dalam gambar 11.

## Gambar 11. Output Kode Program Perhitungan Diagnosis Penyakit Menggunakan Algoritma Certainty Factor
Berdasarkan output dari kode program di atas dapat  diketahui  bahwa  data  nilai  keyakinan  dari
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.113-122
pakar dan user  telah sesuai dengan nilai keyakinan yang telah disajikan pada tabel 5 dan tabel 6, serta menghasilkan  nilai  sebesar  87.232  untuk  hasil kesimpulan  penyakit  yang  terdiagnosa.  Maka  dari hasil output tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa kode  program  perhitungan  diagnosis  penyakit menggunakan algoritma certainty factor yang telah diimplementasikan  kedalam  sistem  telah  sesuai dengan apa yang diharapkan karena memiliki hasil yang  sama  dengan  hasil  dari  perhitungan  manual yaitu sebesar 87.232.

## 3.6.2 Black Box Testing
Berdasarkan  pengujian  sistem  menggunakan black  box  testing berbagai  fungsionalitas  pada aplikasi  yang  dibuat  telah  berfungsi  dengan  baik. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  diagnosis penyakit  hewan  ternak  domba  menggunakan algoritma certainty  factor yang  telah  dibuat  dapat digunakan  untuk  alternatif  bagi  peternak  dalam melakukan diagnosis penyakit hewan ternak domba.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  berbagai  tahapan penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  perhitungan  diagnosis  penyakit menggunakan  algoritma certainty  factor dapat memperoleh  hasil  berupa  nilai  persentase  terbesar dari nilai kepastian penyakit terdiagnosis berdasarkan perhitungan dari 12 penyakit dan nilai keyakinan dari 29 gejala yang telah ditambahkan ke dalam sistem. Perhitungan diagnosis penyakit hewan ternak  domba  menggunakan  algoritma certainty factor telah  berhasil  diimplementasikan  kedalam aplikasi yang dibuat pada penelitian ini, berdasarkan pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan  hasil perhitungan dari penyakit hewan ternak domba yang terdiagnosis dalam sistem telah sesuai dengan hasil perhitungan  manual  yaitu  sebesar  87.232% terdiagnosis  penyakit  helminthiasis,  dan  berbagai fungsionalitas  pada  aplikasi  yang  dibuat  telah berfungsi  dengan  baik.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  aplikasi  diagnosis  penyakit  hewan  ternak domba  menggunakan  algoritma certainty  factor yang telah dibuat dapat digunakan sebagai alternatif bagi peternak dalam melakukan diagnosis penyakit hewan ternak domba.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  M.  Nuraini,  S.  Sunarto,  N.  Widyas,  A. Pramono,  and  S.  Prastowo,  “Peningkatan Kapasitas  Tata  Laksana  Kesehatan  Ternak  Sapi Potong di Pelemrejo, Andong, Boyolali,” PRIMA J.  Community  Empower. Serv. ,  vol. 4, no.  2, p. 102, 2020, doi: 10.20961/prima.v4i2.42574.
[2] L.  Khasanah,  Desy,  Krismaputri, Kesehatan Ternak Tropis . 2020.
[3] A.  Imsya,  Y.  Windusari,  L.  Hanum,  and  H. Hikayati,  “Aplikasi  pengendalian  hayati  untuk penyakit  parasitik  pada  Kerbau  Rawa  di  Desa
Tanjung Pering Kecamatan Inderalaya
Kabupaten Ogan Ilir,” Riau J. Empower. , vol. 4, no. 3, pp. 165–173, 2022, doi:
10.31258/raje.4.3.165-173.
[4] A. S. Rahmawati and R. P. Dewi, “Implementasi Peraturan  Daerah  Kabupaten  Kampar  Nomor  9 Tahun  2016  Tentang  Penyelenggaraan  Dan Penertiban  Peternakan  Serta  Kesehatan  Hewan Di Desa Koto Perambahan Kecamatan Kampa,” 2020.
[5] G. Syaikhullah, M. Adhyatma, and H. Khasanah, “Respon Fisiologis Domba Ekor Tipis Terhadap Waktu Pemberian Pakan Yang Berbeda,” J. Sains dan Teknol. Peternak. , vol. 2, no. 1, pp. 33–39, 2021, doi: 10.31605/jstp.v2i1.843.
[6] A.  W.  Anggita,  “Manajemen  Kesehatan  Ternak Domba  Lokal  Melalui  Pemberian  Jamu  Herbal Fermentasi  dan  Pengobatan  dengan  Bahan Alami,” J. Abdi Masy. Indones. , vol. 3, no. 1, pp. 321–328, 2023, doi: 10.54082/jamsi.646.
[7] N. Nurdayati, B. Purwo Widiarso, D. Eka Pratiwi, and  F.  Mentari  Putri  Wijaya,  “Pengetahuan sebagai Mediasi Intensitas Penyuluhan Terhadap Persepsi Peternak pada Penggunaan Serbuk Daun Nangka  sebagai  Obat  Cacing  pada  Domba,” J. Penyul. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  25–39,  2021,  doi: 10.25015/17202132921.
[8] M.  Hakim,  “Sistem  Pakar  Mengidentifikasi Penyakit Alat Reproduksi Manusia Menggunakan  Metode Forward Chaining,” Tek.
Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 1, no. 1, pp. 59– 67, 2020, doi: 10.46764/teknimedia.v1i1.16.
[9] A.  Sucipto,  Y.  Fernando,  R.  I.  Borman,  and  N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J.  Ilm.  FIFO ,  vol.  10,  no.  2,  p.  18,  2019,  doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[10] I.  Andika,  D.  Maharani,  and  M.  Mardalius, “Penerapan  Teorema  Bayes  pada  Sistem  Pakar Pendeteksi  Penyakit  Domba,” Edumatic  J. Pendidik.  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  252–259, 2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i2.6332.
[11] R.  Tama  Putri,  O.  Arsalan,  and  R.  Kurniati, “Comparison Of Certainty Factor (CF) And Case Based Reasoning (CBR) To Diagnose Infertility In Women,” Sriwij. J. Inform. Appl. , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2022, [Online]. Available: http://sjia.ejournal.unsri.ac.id
[12] A.  L.  Rihani,  A.  Maksum,  and  N.  Nurhasanah, “Studi  Literatur :  Media  Interaktif  Ispring  Suite Terhadap  Hasil  Belajar  Peserta  Didik  Kelas  V Sekolah Dasar,” JKPD) J. Kaji. Pendidik. Dasar , vol. 7, pp. 123–131, 2022.
[13] M.  Syahroni,  “Persepsi  Mahasiswa  Terhadap Manfaat  Metode  Pembelajaran  Observasi Lapangan Pada Mata Kuliah Profesi Kependidikan,” Indones. J. Educ. Learn. , vol. 4, no. 1, p. 417, 2020, doi: 10.31002/ijel.v4i1.3253.
[14] S. Suprayogi, D. Puspita, E. A. D. Putra, and M. R.  Mulia,  “Pelatihan  Wawancara  Kerja  Bagi Anggota  Karang  Taruna  Satya  Wira  Bhakti Lampung  Timur,” Community  Dev.  J.    J. Pengabdi.  Masy. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  356–363, 2022, doi: 10.31004/cdj.v3i1.4494.
[15] M.  I.  Shiddiq,  “Seri  Sains  dan  Teknologi Implementasi White Box Testing Dengan Teknik Basis Path Kata Kunci : White Box , Basis Path , Form  Login  Seri  Sains  dan  Teknologi  P-ISSN
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.113-122
2477-3891 E-ISSN 2615-4765,” J. Siliwangi , vol. 7, no. 2, pp. 35–40, 2021.
[16] N. M. D. Febriyanti, A. A. K. O. Sudana, and I. N. Piarsa, “Implementasi Black Box Testing pada
Sistem  Informasi  Manajemen  Dosen,” J.  Ilm. Teknol.  dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  1–10, 2021.