## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT YANG DISEBABKAN PARASIT PADA HEWAN PELIHARAAN ANJING BERBASIS WEB
Enny Dwi Oktaviyani a,1,* , Sherly Christina b,2 , Agry Nugraha c,3 a Universitas Palangka Raya, Jl. H. Timang
b Universitas Palangka Raya, Jl. H. Timang
c Universitas Palangka Raya, Jl. H. Timang
1 enny.obrien@gmail.com *; 2 sherly.christina.upr@gmail.com; 3 pranugatama@gmail.com * corresponding author

## 1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
Anjing  merupakan  salah  satu  jenis  hewan  peliharaan  yang  paling  banyak  digandrungi  dan dipelihara  oleh  pemelihara  hewan,  selain  karena  sifat  penurut  dan  setianya  hewan  bernama  ilmiah Canis Lupus Familiaris memiliki presentase nilai terbaik untuk penghilang stress bagi pemeliharanya. Memelihara  anjing  memang  memiliki  banyak  manfaat,  akan  tetapi  memelihara  anjing  memiliki banyak  resiko  diantaranya  ialah  anjing  merupakan  satu  jenis  hewan  peliharaan  yang  paling  mudah terkena  penyakit,  penyakit  anjing  biasanya  didapat  karena  kurangnya  kebersihan  dari  anjing  itu sendiri.Berbagai  macam  penyakit  disebabkan  oleh  adanya  parasit  yang  menempel  pada  anjing  jika tidak  cepat  ditangani  anjing  akan  mengidap  penyakit  yang  lebih  serius  yang  dapat  menyebabkan kematian bagi anjing peliharaan
Hal  inilah  yang  menjadi  masalah,  adanya  keterbatasan  pengetahuan  pemelihara  tentang  jenis parasit  dan  penyakit  yang  diakibatkanya,  serta  adanya  keterbatasan  dokter  hewan  pada  lokasi  atau tempat  tertentu  dan  juga  biaya  yang  tidaklah  sedikit  untuk  menggunakan  jasa  ahli/dokter  hewan membuat  kebanyakan  pemelihara  anjing  membiarkan  anjing  sakit  dengan  hanya  mengobati  namun

## A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T

## Keywords
Expert System Bayes Theorem Forward Chaining Parasites Dog The issue addressed in this research is how to design and build an expert system  which  capable  of  diagnosing  dog  diseases  that  are  caused  by parasites, and how this expert system later can be useful for dog owners.
This expert system is developed based on website technology in order to ease the accessibility for the users. The finished product is expected to become useful for dog owners, to help them diagnose their dog disease based  on  the  symptoms  in  order  to  give  the  proper  treatment.  The software development  methodology used to develop this expert system is  the  Waterfall  methodology,  while  the  design  is  done  using  Unified Modeling Language (UML). The programming language  is PHP for the logic  and  MySQL  for  the  database,  and  the  finished  product  is  then tested using black box testing method. To test system accuracy, disease diagnosis  results  from  the  expert  system  is  then  compared  with diagnosis results from the real human expert (veterinarian). This  expert  system  is  using  forward  chaining  method  and  Bayes theorem.  The  forward  chaining  concept,  in  this  system,  starting  with the  symptoms  that  are  set  into  a  reasoning  and  rules  to  reach  some conclusions  which  in  this  case  are  the  possible  diseases.  While  the Bayes  theorem  is  used  to  draw  a  conclusion  from  the  possible diseases. This expert system, however, still can be developed not only to diagnose diseases that are caused by parasites, but also to diagnose all kind of dog diseases
tidak  sesuai  dengan  penyakit  yang  diderita,  hal  inilah  yang  membuat  tingkat  kematian  hewan peliharaan  akibat  parasit  juga  cukup  tinggi.  Tentunya  sangat  penting  bagi  pemelihara  anjing  agar memiliki  wawasan  yang  lebih  untuk  mengenali  serta  menangani  lebih  dini  untuk  penyakit  akibat parasit pada anjing. Maka untuk mengatasi masalah tersebut tentunya dibutuhkan sebuah sistem pakar yang berkaitan dengan penyakit akibat parasit pada hewan peliharaan anjing yang dapat dimanfaatkan oleh pemelihara anjing dalam  memelihara maupun mendeteksi jenis penyakit yang diakibatkan oleh parasit pada anjing.
Pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit  anjing  yang  diakibatkan  oleh parasit berbasis web ini akan memudahkan para pemelihara anjing dalam mendeteksi sejak dini jenis penyakit  serta  parasit  yang  mengakibatkannya  tanpa  harus  bergantung  pada  dokter  hewan  untuk penanganan  lebih  dini.  Dengan  adanya  aplikasi  berbasis  web  ini  diharapkan  dapat  membantu meningkatkan  pengetahuan  dari  pemelihara  anjing  dalam  menangani  jenis  penyakit  akibat  parasit pada  anjing  peliharaannya.  Dimana  pada  pengerjaan  penelitian  mengenai  sistem  pakar  tersebut dihasilkan  aturan  dan  rule  tertentu  yang  digunakan  untuk  menentukan  jenis  penyakit  akibat  parasit serta jenis parasit yang menempel pada anjing.

## 1.2 Manfaat Penelitian
Manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini, yaitu  dapat menjadi suatu referensi untuk mengetahui penyakit yang dialami oleh anjing dan penanganannya berdasarkan pengetahuan yang didapat dari seorang pakar.

## 1.3 Tinjauan Pustaka
1. Konsep Umum Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli . Fungsi utamanya adalah agar orang awampun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya  hanya  bisa  di  pecahkan  para  ahli.  Sistem  pakar  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini berjenis  MYCIN  yang  digunakan  untuk  mendiaknosa  penyakit.  Adapun  sruktur  sistem  pakar  ialah sebagai berikut  ( Sri Kusumadewi, 2003 )
Gambar 1.Struktur Sistem Pakar ( Sri Kusumadewi , 2003 )
[Vol 12. No. 1] [Januari 2018]

## 2. Basis Pengetahuan
Merupakan  salah  satu  bentuk  representasi  pengetahuan  yang  banyak  digunakan  dalam pengembangan  sistem  pakar.  representasi  pengetahuan  dengan  penalaran  berbasis  aturan rule-base- reasoning berupa aturan IF-THEN.bentuk ini digunakan apabila kita memiliki sejumlah pengetahuan pakar  pada  suatu  permasalahan  tertentu  dan  sipakar  dapat  menyelesaikan  masalah  tersebut  secara berurutan  ,  selain  itu  bentuk  ini  juaga  digunakan  apabila  dibutuhkan  penjelasan  tentang  jejak (langkah)  pencapaian  solusi.    Berikut  ini  merupakan  contoh  penerapan  basis  pengetahuan  ( Sri Kusumadewi, 2003 ):
 Rule 1 IF Anjing Menggaruk Berlebih AND Bintik Gelap Pada Bulu AND Anjing Mengalami Anemia AND Anjing Terlihat Lemas/Malas Gerak AND Anjing Demam AND Hilang Selera Makan AND Banyak Caplak THEN Rocky Montain
3. Mesin Inferensi
Motor  inferensi  yang  digunakan  adalah forward  chaining yang  merupakan  motor  inferensi yaitu  berisikan  pencocokan  melalui  penalaran  yang  dibentuk  sedemikian  rupa  dengan  dimulai  dari fakta  untuk  menguji  kebenaran  hipotesis  ( Sri  Kusumadewi,  2003 ).  Contoh  penerapannya  aturan- aturan  :

## 4. Metode Teorema Bayes
Menurut    ,  Sri  Kusumadewi  (2003)  ,Probabilitas  bayes  merupakan  salah  satu  cara  untuk
mengatasi  ketidakpastian  data  dengan  menggunakan  formula  bayes,  selain  itu  pada  buku  Rika Rosnelly (2012: 79-81) juga menerapkan rumus yang sama dengan keterangan yang sama  :
∑ ( |  )    (  )
[Vol 12. No. 1] [Januari 2018]
dengan :  p(Hi|E) = probabilitas hipotesi Hi benar jika diberikan evidence E
 p(E|Hi) =probabilitas munculnya evidence E, jika diketahui hipotesis Hi
 p(Hi)= probabilitas hipotesis Hi (menurut hasil sebelumnya) tanpa     memandang evidence apapun
 n = jumlah hipotesis yang mungkin
Hartatik  dan  Iketut  Putra  Yasa  (2015)  ada  beberapa  langkah  dalam  metode teorema  bayes . Langkah awal dari metode teorema bayes adalah mencari nilai jawaban “ya” pada tiap jenis penyakit anjing. adapun bentuk rumusannya ialah sebagai berikut : a. Penerapan Rumus Probabilitas :
Penerapan  Rumus  Probabilitas  ini  dilakukan  untuk  menentukan  tingkat  probabilitas  dari  gejala (Probabilitas munculnya evidence E, jika diketahui Hipotesis H benar dan juga probabilitas hipotesis H tanpa memandang gejala apapun. Hal ini dilakukan dikarenakan data yang dibuat untuk  penelitian ini bersifat data sampel (sementara) . Maka diterapkan rumus Probabilitas Umum seperti berikut :
b. Setelah  didapatkan  jawaban  “ya”  pada  tiap    penyakit  ,  langkah  selanjutnya  menghitung  nilai semua “ya” pada seluruh gejala pada semua penyakit
c. Langkah terakhir ialah dengan menghitung nilai probabilitas jawaban Ya pada tiap jenis penyakit sehingga  menghasilkan  perbandingan  probabilitas  dan  yang  tertinggi  adalah  tingkat  presentase probabilitas paling besar:
Catatan  :  Nilai  Kebenaran  suatu  probabilitas  tingkat  kepastian  paling  tinggi  adalah  1  dan  terendah adalah  0,  jika  di  presentasekan  semua  nilai  probabilitas  tiap  gejala  jika  dijumlahkan  maka  akan mendapatkan poin 100%.

## 5. Kecerdasan Buatan
Secara  umum,  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence /  AI),  yaitu intelligence adalah  kata sifat  berarti  cerdas,  sedangkan artificial artinys  buatan.  Kecerdasan  buatan  yang  dimaksud  merujuk pada  mesin  yang  mampu  berfikir,  menimbang  tindakan  yang  akan  diambil,  dan  mampu  mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh manusia. Berikut ini adalah perbedaan antara kecerdasan alami dan kecerdasan buatan.
Kecerdasan  buatan  lebih  bersifat  permanen.  Kecerdasan  alami  akan  cepat  mengalami perubahan.  Kemampuan  kecerdasan  buatan  tidak  akan  pernah  berubah  selama  programnya  tidak diubah  oleh  programmer,  berbeda  dengan  kecerdasan  alami.  Karena  sifat  manusia  yang  subjektif, pelupa,  dan  semakin  lama  semakin  tua  sehingga  kemampuan  berpikirnya  berkurang  seiring  dengan bertambahnya waktu, kemampuan kecerdasan alami cenderung tidak permanen.
Kecerdasan alami lebih mudah untuk dipublikasikan. Misalnya saja pemerintah membutuhkan 10.000 orang  pakar  penyakit  jantung  untuk  ditempatkan  diseluruh  Indonesia.  Bayangkan  kalau  pemerintah harus  menyekolahkan  anak  bangsa  sejumlah  10.000  orang,  mulai  dari  SD  sampai  lulus  sarjana kedokteran  sepesialis  jantung.  Waktu  yang  dibutuhkan  minimal  20  tahun.  Sementara  itu  untuk kecerdasan  buatan,  pemerintah  cukup  membuat  satu  sistem  pakar  penyakit  jantung  dengan  waktu
yang relatif lebih cepat dan biaya yang jauh lebih murah. Proses duplikasi dan pendistribusiannya ke seluruh pelosok tanah air pun sangat mudah  ( Sri Kusumadewi, 2003 )

## 2 MetodologiPenelitian
Metodologi penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Metode Analisis (Teknik Wawancara)
Adapun  metode  analisis  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  ini  adalah  dengan  proses wawancara. yaitu proses Tanya jawab secara langsung terhadap Pakar dalam perancangan Penelitian tentang “ Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Yang  disebabkan  Parasit  Pada  Hewan  Peliharaan  Anjing Berbasis Web ” yaitu Bapak Drh. Eko Hari Yuwono.
2. Alat dan Bahan
Hardware : 1 unit laptop TOSHIBA dengan spesifikasi :
a. Processor : Intel R Core i3-2348M
b. RAM 2 GB (1,88 GB Usable ) c. OS : Windows 7
3. Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Metodologi pelaksanaan penelitian yang digunakan adalah metode siklus waterfall.
Gambar 2 Waterfall (Sommerville, 2011)

## a. Requirement Analysis and Definition
Tahapan  ini  merupakan  awal  yang  harus  diperhatikan  terutama  dalam  menganalisis  dan mengkaji  masalah  dan  kebutuhan,  serta  memutuskan  apakah  dari  permaslahan  yang  terjadi  dengan menerapkan sistem pakar akan membantu atau tidak. Pada tahapan ini menggunakan UML ( Unifield Modeling Language )

## b. System and Software Design
Pada  tahap  ini  berguna  untuk  melakukan  pendesainan  interface  web  yang  akan  dibuat  dan disesuai  dengan  kebutuhan  pengguna.  Dalam  tahapan  ini  akan  dibentuk  suatu  arsitektur  sistem berdasarkan  persyaratan  yang  telah  ditetapkan.  Dan  juga  mengidentifikasi  dan  menggambarkan abstraksi dasar sistem perangkat lunak dan hubungan-hubungannya

## c. Implementation and Unit Testing
Desain  yang  digunakan  kemudian  diatur  dan  diterapkan  proses  coding  dengan  bahasa  yang dimengerti  oleh  sistem  komputer,  yaitu kedalam bahasa pemrograman HTML, PHP, CSS, Bootsrap ,javascript  dan  My  SQl Dalam  proses programming tahap  ini  merupakan  implementasi  dari  tahap desain yang secara teknis akan dikerjakan oleh programmer . Selain itu juga menggunakan database yang  berasal  dari MySql .  Dalam  melakukan  proses    coding    juga  dilakukan  proses    testing    untuk menguji dan melihat kesalahan yang ada pada program maupun fungsi dari sistem.
d. Integration and System Testing
1. Blackbox Testing
[Januari 2018]
yaitu pengujian yang menerapkan proses uji pada setiap fungsi yang dirancang, kebenaran dari perangkat  lunak  dibuat  hanya  dilihat  berdasarkan  keluaran  yang  dihasilkan  dari  data  masukan  yang diberikan  tanpa  melihat  bagaimana  proses  tersebut  bekerja  didalamnya,  dari  keluaran  dapat disimpulkan hasil dan diketahui kesalahan-kesalahannya.
2. Pengujian Sistem Dengan Pakar Ahli (Perbandingannya)

## e. Operation and Maintenance
Dalam tahapan ini, sistem diinstal dan mulai digunakan. Selain itu juga memperbaiki error yang tidak ditemukan pada tahap pembuatan. Dalam tahap ini juga dilakukan pengembangan sistem seperti penambahan fitur dan fungsi baru

## 3. Hasil dan Pembahasan
a. Struktur Sistem Pakar
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Yang  di  Akibatkan  Parasit  PPada  Hewan  Peliharaan  Anjing Berbasis Web” menggunakan  metode bayes , berikut ini merupakan struktur penalaran sistem yang akan di buat.

## Gambar 3. Struktur Sistem Pakar
Dari struktur sistem pakar tersebut dapat dijelaskan prosesnya adalah sebagai berikut:
1. Memasukan  nilai  pengetahuan  atau  memperluas  pengetahuan  dalam  basis  pengetahuan.  Dimana pengetahuan tersebut diperoleh dari ahli, dalam hal ini ahli atau pakar yang bekerja sama adalah Drh. Eko H.Yuwono berupa dalam file ataupun wawancara langsung.
2. Proses selanjutnya ialah mempresentasikan pengetahuan tersebut kedalam basis pengetahuan yaitu untuk memahami, memperluas dan menyelesaikan suatu masalah menggunakan basis pengetahuan ( Rule- Based Reasoning).
3. Motor  inferensi  yaitu  berisikan  pencocokan  melalui  penalaran  yang  dibentuk  sedemikian  rupa dengan dimulai dari fakta untuk menguji kebenaran hipotesis ( forward chaining ).
4. Menghitung nilai kepastian dengan menggunakan metode bayes 5. Hasil akan ditampilkan. selesai
b. Basis Pengetahuan ( Knowledge base )
Merupakan  salah  satu  aturan  bentuk  representasi  pengetahuan  yang  banyak  digunakan  dalam pengembangan sistem pakar. Representasi pengetahuan dengan Penalaran Berbasis Aturan rule-based reasoning , berupa aturan ( rule ) yang menerapkan IF-THEN .
Tabel 1.Contoh Penyakit dan Kodenya
KODE NAMA JENIS PENYAKIT PE1 Ehrlichiosis PE2 Babesiosis PE3 Cacing Pita/Cestoda PE4 Giardiasis PE5 Cryptosporidiosis PE6 Ascariasis PE7 Cacing Tambang/Ancylostomiasis PE8 Cacing Jantung/heartworm PE9 Leptospirosis PE10 Ear Mite PE11 Demodex PE12 Scabies PE13 Ringworm PE14 Dermatitis Tabel .2 Contoh Gejala Dan Kodenya KODE GEJALA G1 Muntah (karna Mag/tidak mau makan/lainnya) G2 Anjing terlihat cemas G3 Diare (Sering Berak/Tak terkendali) G4 Menggigil G5 Leleran pada hidung (lender/ingus/nanah) G6 Kulit Anjing Erosi/Merosot/kendor G7 Bernanah daerah selangkangan G8 Gusi Pucat/ selaput lendir menguning G9 Demam/suhu tubuh meningkat G10 Urine Kuning pekat/ kemerahan G11 Bulu berdiri (berwarna kusam) G12 Pertumbuhan terhambat G13 Mata berair (memerah, terdapat kotoran mata) G14 Dehidrasi (kekurangan cairan, tidak kosumsi air) G15 Perut Buncit/membesar G16 Sering menggosokan pantat (gatal/dianus banyak anak cacing) G17 pada feses seperti ada butiran beras/wijen kecil-kecil G18 Anjing mengalami Batuk G19 Mimisan (keluar darah dari bagian tertentu)
Berdasarkan tabel diatas dibentuk sebuah rule untuk membentuk pohon keputusan sesuai dengan gejala  yang  ada  pada  penyakit  menuju  kesimpulan  yaitu  diagnosa  penyakit.  Rule  pohon  keputusan dibentuk  dengan  cara  disusun  berdasarkan  gejala  yang  paling  banyak  muncul  dari  tiap  penyakit
sampai  dengan  gejala  yang  hanya  ada  pada  penyakit  tersebut.  berikut  ini  merupakan  gejala  yang paling sering muncul dari tiap penyakit :
Dari  gejala  diatas  dibentuk  sebuah  rule  pohon  keputusan  berdasarkan  gejala  terbanyak  yang muncul pada penyakit sampai dengan gejala yang hanya ada pada penyakit tersebut. Berikut ini ilah bentuk rule pohon keputusannya :
Gambar 4. Pohon Keputusan Dengan Konsep Forward Chaining

## c. Metode Forward Chaining
Motor inferensi yang digunakan adalah forward chaining yang merupakan motor inferensi yaitu berisikan  pencocokan  melalui  penalaran  yang  dibentuk  sedemikian  rupa  dengan  dimulai  dari  fakta untuk  menguji  kebenaran  hipotesis  .( Sri  Kusumadewi,  2003 ).  berikut  ini  merupakan  bentuk  struktur forward  chaining sistem  pakar  diagnosa  penyakit  yang  disebabkan  parasis  pada  hewan  peliharaan anjing berbasis web :
[Vol 12. No. 1] [Januari 2018]
Gambar 5. Penerapan Forward chaining
d. Teorema Bayes
Gambar 6. Struktur Bayes Network Penyakit Parasit Pada Anjing
Network  Bayes mempresentasikan  tentang  adanya  hubngan  antara  kebergantungan  langsung dan  dapat  juga  di  interpretasikan  sebagai  pengaruh  (sebab  akibat)  Langsung  antara  variable  yang dihubungkannya.  Gambar  diatas  ialah  Representasi  dari  Network  Bayes  Sistem  Pakar  Yang  Di akibatkan parasi pada hewan peliharaan anjing (hubungan antara gejala dan penyakit)
Nilai parameter atau nilai kepercayaan dari gejala penyakit merupakan nilai yang muncul untuk menjelaskan nilai kepercayaan dari setiap penyakit yang disebabkan parasit pada anjing, untuk setiap nilai  kepercayaan  dibuat  berdasarkan  nilai  interval  kepercayaan  0,0  sampai  dengan  1,0.  Nilai kepercayaan tersebut  dibuat  berdasarkan  kemungkinan  nilai  dipersentasekan jika  nilai 0,0-0,2  (Nilai Kepercayaan  0%  -  20%),  jika  nilai  0,3  –  0,4  (Nilai  Kepercayaan  30%  -  40%  ),  jika  nilai  0,5  –  0,6 (Nilai Kepercayaan 50% -60 % ) , jika nilai 0,7 – 0,8 ( Nilai Kepercayaan 70% - 80%) , jika nilai 0,9 – 1,0 ( Nilai Kepercayaan 90% - 100% ) . Akan teteapi nilai kepercayaan ini tidak dapat dinilai penuh karena dalam sistem pakar yang dibuat untuk menilai diagnosa penyakit berdasarkan gejala yang bisa dilihat atau di cari tau oleh orang awam, sementara gejala yang spesifik tidak dimasukan . Berikut ini nilai Parameter yang menjadi acuan dalam Sistem Pakar ini :
Tabel 3. Interpretasi Nilai NILAI BAYES TEOREMA BAYES 0,0 - 0,2 TIDAK ADA 0,3 - 0,4 MUNGKIN 0,5 - 0,6 KEMUNGKINAN BESAR 0,7 - 0,8 HAMPIR PASTI 0,9 - 1,0 PASTI
[Vol 12. No. 1] [Januari 2018]
e. Use Case Diagram Admin
Gambar 7. Use Case Diagram Admin
f. Use Case Pengunjung
Gambar 8. Usecase Diagram Pengunjung

## g. Activity Diagram
Activity Diagram menggambarkan berbagai alur aktivitas dalam sistem yang sedang dirancang. Bagaimana  masing  masing  alur  berawal,  bagaimana  proses  yang  mungkin  terjadi,  dan  bagaimana mereka berakhir.
[Vol 12. No. 1] [Januari 2018]

## h. Implementasi Antarmuka
Merupakan  penerapan  terdahadap  proses  interface  pada  Analisis  dan  desain.  Pada  bagian  ini semua tahap implementasi desain interface akan dijelaskan dan sesuaikan ( Admin dan Pengunjung).

## 1. Implementasi Antarmuka Menu Admin

## Gambar 9. Implementasi Antarmuka Menu Admin
Merupakan bagian halaman login admin, sebelum masuk untuk mengelola sistem pakar. Pada bagian  ini  admin  diharapkan  memasukan  Username  dan  Password.  Jika  salah  maka  akan  muncul error Handling .

## 2. Halaman Keloa Gejala
Merupakan Halaman Untuk Mengelola Gejala pada sistem. Pada bagian ini terdapat beberapa fitur yaitu tambah,ubah dan hapus

## Gambar 10. Halaman Kelola Gejala
3. Halaman Kelola Penyakit
Merupakan  Halaman  Untuk  Mengelola  jenis  Penyakit  pada  sistem.  Pada  bagian  ini  terdapat beberapa fitur yaitu tambah,ubah dan hapus

## Gambar 11.  Halaman Kelola Penyakit
4. Halaman Kelola Diagnosa
Merupakan  Halaman  Untuk  Mengelola  Diagnosa  pada  sistem.  Pada  bagian  ini  terdapat beberapa fitur yaitu tambah,ubah dan hapus
[Vol 12. No. 1] [Januari 2018]

## Gambar 12. Halaman Kelola Diagnosa

## 5. Halaman Kelola Pengetahuan
Merupakan Halaman Untuk Mengelola jenis Pengetahuan pada sistem. Pada bagian ini terdapat beberapa fitur yaitu tambah,ubah dan hapus

## Gambar 13. Halaman Tambah Pengetahuan
6. Halaman Kelola Aturan dan Relasi
Merupakan Halaman Untuk Mengelola Aturan pada sistem. tahap ini yaitu mengisi bobot dari masing-masing penyakit. Padabagian ini terdapat beberapa fitur yaitu Update

## Gambar 14. Halaman Aturan

## 7. Halaman Konsultasi
Halaman Konsultasi merupakan halaman paling inti yang disuguhkan kepada pengunjung,pada halaman ini pengunjung dapat melakukan konsultasi. pengunjung akan disuguhkan pertanyaan seputar gejala yang dialami oleh anjing yang sakit dan pada kesimpulannya akan diberikan diagnosa penyakit apa yang diderita oleh anjing. berikut tampilan konsultasi
Gambar 15. Halaman Konsultasi
8. Halaman Hasil Konsultasi
Selanjutnya akan ditampilkan hasil Probabilitas yang didapat dari hasil konsultasi yang terjadi dan dilakukan dengan perhitungan dan metode menggunakan Bayes
Gambar 16. Halaman Hasil Konsultasi Probabiltas Bayes

## i. Pengujian Sistem
a. Pengujian Blackbox
Pengujian  pada  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  semua  halaman  sudah  sesuai  dengan fungsinya
b. Pengujian Sistem Dengan Pakar Ahli (Perbandingannya)
Pengujian  Sistem  dengan  Pakar  atau  ahli  bertujuan  sebagai  sarana  perbandingan  antara kesimpulan  dari  sistem  dan  Kesimpulan  diagnosa  dari  Ahli/Pakar  dibidangnya  yaitu  Dokter  Hewan. Dari  hasil  perbandingan  ini  didapatkan  kesimpulan  tentang  kelebihan  dan  kekurangan  sistem  yang dibuat selain itu juga didapatkan saran yang bermanfaat terutama untuk pengembangan sistem
Proses pengujian sistem dilakukan dengan memberikan kuesioner kepada pakar sekaligus demo program  yang telah dibuat. Pada tahap ini akan dimukan jenis penyakit mana  yang sesuai dan tidak sesuai dengan Pengetahuan Pakar.

## 4. Kesimpulan
a. Kesimpulan
1. Sistem pakar dapat berguna bagi pemelihara Anjing :
a. Dari  hasil  pengujian  dengan  pakar  didapatkan  hasil  bahwa  penerapan  metode forward chaining dan  metode bayes untuk  mendiagnosa  penyakit  akibat  parasit  pada  anjing  yang diterapkan  pada  sistem  sesuai  dengan  ilmu/pengetahuan  dari  Pakar  .  Hal  ini  meyakinkan bahwa  nilai  kepercayaan  pada  sistem  pakar  ini  dapat  berguna  bagi  Pemelihara/pecinta hewan peliharaan anjing.
b. Hasil pengujian analisis data dengan Kuesioner untuk mengukur manfaat dari sistem pakar dan hasil yang didapatkan ialah dari jawaban yang diberikan 18 Pemelihara anjing didapat 17  pemelihara  anjing  yang  mengganggap  bahwa  Sistem  Pakar  inibermanfaat  dari  hasil tersebut  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  ini  dapat  digunakan  dan  dapat bermanfaat bagi pemelihara.
b. Saran Untuk penelitian lebih lanjut dapat dikembangkan :
1. Jenis Penyakit dapat dikembangkan lagi bukan hanya mengambil jenis yang sebabkan parasit pada anjing namun menyeluruh semua jenis penyakit anjing.
2. Diperlukan  adanya  pengembangan  lebih  lanjut  terutama  untuk  sumber  data  Penyakit  dan gejala,  adanya  tambahan  dari  beberapa  sumber  pakar  dan  refensi  buku  bersangkutan diharapkan dapat mengembangkan sistem pakar diagnosa penyakit akibat parasit pada anjing.
[Vol 12. No. 1] [Januari 2018]

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aji,Supriyanto. 2007. Web dengan HTML dan XML . Yogyakarta.  Penerbit : Graha Ilmu.
[2] Ariona,Rian.2013. Belajar HTML dan CSS . Penerbit : Ariona.Net
[3]  Bunafit,Nugroho.  2008. Aplikasi  Pemrograman  Web  Dinamis  Dengan  PHP  dan  MySQL .    Yogyakarta. Penerbit : Gava Media.
[4] Dharmojono. 2001. Anjing Pemecahan dan Permasalahan . Jakarta . Penerbit : Penebar Swadaya.
[5] Dian, Purwanti, 2008. Pengertian Website ,
[6] http://deyaan.blogspot.com/2008/03/pengertian -website.html . Diakses Tanggal 9 Sepetember 2017.
[7]  Hartatik  ,  Putrayasa  Ketut,  2015 Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi  Hama  Tanaman  Jahe  Menggunakan Teorema Bayes.
[8] Kadir, A.. 2002. Dasar Pemrograman WEB Dinamis Menggunakan PHP . Yogyakarta. Penerbit:  ANDI.
[9] Lily P. 2012. Galeri Lengkap Anjing . Yogyakarta. Penerbit : ANDI
[10]  Nugroho,Adi.  2009 .    Rekayasa  Perangkat  Lunak  Menggunakan  UML  dan  Java .  Yogyakarta.  Penerbit  : ANDI
[11] Nugroho, Adi. 2011. Perancangan dan Implementasi Sistem Basis Data .  Yogyakarta. Penerbit: ANDI
[12] Rosa,A. Dan Shalahuddin, M. 2013. Rekayasa Perangkat Lunak Tersruktur Berorientasi Objek . Bandung. Penerbit : INFORMATIKA
[13] Sommerville, Ian . 2011. Software Engineering 9 . United States of America: Addison-Wesley.
[14] Sri,Kusumadewi. 2003. Artificial Intelligence (Teknik danAplikasinya) . Penerbit: GrahaIlmu.
[15] Subakti,Irfan. 2006. Sistem Berbasis Pengetahuan. Surabaya. Penerbit : Insitut Teknologi 10 November.
[16] Subronto. 2007. Ilmu Penyakit Ternak. Yogyakarta. Penerbit : Univervisitas Gadjah Mada University Press.
[17]  Sungkar,Saleha,  Staf  Pengajar  Departemen  Parasitologi.  2011. Buku  Ajar  Parasitologi  Kedokteran  Edisi Keempat . Penerbit : FKUI
[18] Witari Risna K, Gandihiadi IGK, Kencana Nila IPE, 2013 Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Menular Pada Anjing