## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3535

## Penerapan Metode Forward Chaining dan Algoritma Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Kucing Berbasis Web
Irham Rafi Mahreza*, Fauziah, Novi Dian Natashia
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 irhamrafimahreza007@gmail.com, 2 fauziah@civitas.unas.ac.id, 3 novidian@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: irhamrafimahreza007@gmail.com
ABSTRAK— Kucing merupakan hewan yang sangat popular saat ini kalangan masyarakat, dari yang muda muda sampai orang tua pun menyukai kucing. Kita selaku pemelihara kucing pula wajib bertanggung jawab guna membagikan seluruh keperluan dari kucing yang kita pelihara. Tetapi, banyak aktivitas serta perihal perihal lain dari pemilik kucing pula kadangkala kurang ingat  guna  memperhatikan  kondisi  Kesehatan  dari  kucing  tersebut,  sehingga  kucing  gampang  terkena  bermacam  berbagai penyakit. Dari bermacam berbagai penyakit tersebut umumnya ada indikasi indikasi yang hendak nampak. Hendak namun buat bisa mengenali secara pas serta benar tipe penyakit yang melanda pasti saja membutuhkan seseorang ahli ataupun dokter hewan. Sebaliknya jumlah dokter hewan yang terdapat sangat terbatas serta jumlah klinik hewan masih terkategori sedikit. Oleh sebab itu, butuh dibentuk sesuatu sistem yang bisa membantu mendiagnosa penyakit pada kucing. Tujuan dari penelitian ini untuk mendiagnosa awal penyakit pada kucing kucing agar memudahkan pemilik kucing buat mengenali penyakit apa yang di derita pada hewan peliharaanya dengan aplikasi sistem pakar berbasis web ini. Pada diagnosa ini dirancang menggunakan metode Forward Chaining dan Certainty Factor. Metode Forward Chaining yaitu memulai dari sekumpulan data yeng menuju suatu kesimpulan. Sedangkan algoritma  Certainty Factor digunakan untuk menghitung tingkat kepercayaan dari hasil kesimpulan metode Forward Chaining, dengan menggunakan tools pemrograman PHP, serta Sublime Text 3 dan MySQL sebagai basis data. Dari haril pengujian aplikasi terdapat 250 data dengan kesimpulan yang diperoleh 27 kucing (10.8%) terdiagnosa  awal terkena penyakit Toxoplasmosis. 79 kucing (31.6%) terdiagnosa terkena penyakit Flu Kucing. 68 kucing (27.2%) terdiagnosa terkena penyakit Feline Panleukopenia, 46 kucing (18.4%) terdiagnosa terkena penyakit Cryptococcus dan 30 kucing (12%) terdiagnosa terkena penyakit Feline Infectious Peritonitis.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Penyakit Kucing, Forward Chaining, Certainty Factor, Web
ABSTRACT —Cats are animals that are very popular today among people, from young people to old people who like cats. We as cat owners must also be responsible for sharing all the needs of the cats we raise. However, many activities and other matters from cat owners also sometimes do not remember to pay attention to the health condition of the cat, so that the cat is susceptible to various diseases. Of the various diseases, generally there are indications that will appear. However, to be able to identify correctly and correctly the type of disease that occurs, of course you need an expert or a veterinarian. On the other hand, the number of veterinarians available is very limited and the number of veterinary clinics is still low. Therefore, it is necessary to build a system that can help diagnose diseases in cats. The purpose of this study is to diagnose early disease in cats to make it easier  for  cat  owners  to  find  out  what  diseases  their  pets  suffer  from  with  this  web-based  expert  system  application.  This diagnosis is designed usingmethods Forward Chaining and Certainty Factor. The method Forward Chaining is starting from a set of data that leads to a conclusion. While thealgorithm is Certainty Factor used to calculate the level of confidence from the conclusions of the method Forward Chaining, using PHP programming tools, and Sublime Text 3 and MySQL as databases. From the day of testing the application, there were 250 data with the conclusion that 27 cats (10.8%) were  diagnosad with Toxoplasmosis. 79 cats (31.6%) were diagnosad with Cat Flu. 68 cats (27.2%) were diagnosad with Feline Panleukopenia, 46 cats (18.4%) were diagnosad with Cryptococcus and 30 cats (12%) were diagnosad with Feline Infectious Peritonitis.
Keywords: Expert System, Cat Disease, Forward Chaining, Certainty Factor, Web

## 1. PENDAHULUAN
Kucing merupakan hewan yang lucu serta menggemaskan dan sangat populer di Indonesia. Kucing juga adalah makhluk hidup yang sangat banyak dimiliki oleh masyarakat. sebab popularitasnya kucing di kalangan masyarakat umum , jumlah pecinta kucing pada Indonesia sangat banyak. Kucing juga merupakan organisme yang hidup tidak lepas  dari  penyakit,  dan  antibodinya  yang  melindungi  badan  dari  serangan  virus  yang  diakibatkan  oleh  aspek lingkungan  eksternal.  Sedikitnya  berita  perihal  penyakit  kucing  dan    minimnya  pemahaman  akan  pentingnya menjaga  kesehatan  kucing  peliharaan  mengakibatkan  banyak  kucing  yang  tidak  terjaga  kesehatannya  [1] . Jadi menjaga kesehatan hewan peliharaan itu sangat penting agar tidak terjadinya penularan penyakit yang di dialami kucing kita [2].
Kemajuan  teknologi  terus  menjadi  tumbuh  dengan  cepat.  Nampak  asal  mayoritas  aktivitas  masyarakat memerlukan teknologi buat memenuhi seluruh kebutuhannya [3]. keinginan masyarakat bisa dilakungan dengan sendiri  pula  sekarang  sudah  dipadati  oleh  teknologi,  salah  satunya  dalam  bidang  sistem  ahli.  Perkembangan teknologi yang terus tumbuh serta semakin tinggi, sampai memicu timbulnya teknologi yang berupaya mengambil proses dan  metode berfikir manusia yang kita anggap sebagai Artificial Intelegence [4].
Sistem pakar ialah sistem berbasis komputer yang memakai  wawasan, kebenaran, serta teknik penalaran pada memecahkan masalah [5]. Sistem pakar juga tak jarang digunakan buat melakukan diagnosa atau identifikasi seperti penyakit, penunjang keputusan, dan  lain sebagainya melalui perangkat lunak [6].
seperti  penelitian  yang  terdahulu  terkait  menggunakan  sistem  pakar  pada  tahun  2019  menggunakan diagnosa penyakit kucing memakai metode Naïve Bayes. pada penelitian ini, penulis menyampaikan pengetahuan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3535
serta sarana deteksi penyakit, serta memberikan hasilnya berupa sebuah ilustrasi kemungkinan penyakit yang akan menyerang kucing [7].
Kemudian sebagai referensi penelitian yang lainnya berkaitan menggunakan sistem pakar yaitu penelitian tahun 2018. Penelitian itu dilakukan dengan metode Certainty Factor serta dibangun memakai Bahasa java dan MySQL. hasil dari penelitan tadi menggunakan perhitungan Certainty Factor untuk masalah Rhinotracheitis yang mempunyai rasio keyakinan 88% [8].
Literatur  selanjutnya  terkait  sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit  kucing  yang  dilakukan  penelitian  di tahun 2018. pada penelitian tersebut memakai metode Forward Chaining untuk mempermudah membantu para pemilik hewan mengenali penyakit hewan serta pembentukan perangkat lunak sistem pakar yang menjadi  antara bidang ilmu kecerdasan buatan [9].
Literatur  keempat  terkait  penyakit  kucing  yang  mematikan,  dilakukan  pada  tahun  2018  menggunakan memakai  metode  Naïve  Bayes,  dan  aplikasinya  dibangun  memakai  pemrograman  CodeIgniter  serta  MySQL menjadi  databasenya. perangkat  lunak  tersebut  dapat  membantu  masyarakat  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada kucing memiliki akurasi 85% setelah melakukan pengujian yaitu pengujian black box [10].
kemudian literatur ini  yaitu penelitian yang dilakukan pada tahun 2020 perihal sistem ahli penyakit hewan khususnya  kucing  memakai  metode Forward  Chaining berbasis  web.  di  penelitian  ini  aplikasi  dirancang menggunakan  UML  (Unified  Modeling  Language),  dan  buat  metodenya  menggunakan Forward  Chaining menggunakan prosedur pemecahan Depth First Search. pada penelitian ini mengidentifikasi 8 jenis penyakit yg sesuai 35 gejala dan  bisa membantu pengguna pada hal isu perihal penyakit kucing [11].
Literatur yang terakhir ialah penelitian tentang analisis penyakit kulit pada kucing serta memakai metode Naïve  Bayes.  dalam  penelitian  kali  ini  penulis  mengembangkan  aplikasinya  berbasis  web  menggunakan framework Codeigniter. serta dari hasil pengujiannya 15 fakta rekam medis  mendapatkan tingkat keteparan sistem ahli diagnosa penyakit kulit pada hewan kucing ini sebesar 80% [12].
Bersumber  berasal  penelitian  terdahulu,  menjadi  acuan  kami  untuk  mengembangkan  lagi  penelitian terdahulu pada  tema  yang  bermakna  menggunakan penelitian  kini,  yaitu  menggunakan  pengujian  sistem  pakar diagnosa/analisis penyakit pada kucing dengan metode Forward Chaining dan Certainty Factor . Serta pemilihan objek  penyakit  pada  kucing  dikarenakan  menjadi  perhatian  yang  menarik  di  kalangan  pecinta  kucing.  lalu  di penelitian  ini,dengan  dibuat  menggunakan  penggabungan  dua  metode  yaitu Forward  Chaining dan Certainty Factor .  sehingga  pada  aplikasi  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan  diagnosa  secara  cepat  dan  tepat,  dan memperoleh saran buat menanganinya. Sekaligus mengerti akan penyakit penyakit pada kucing.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut ialah tahapan/langkah penelitian yang dilakukan ketika proses studi, sehingga penelitian ini bisa berjalan dengan baik:

## Gambar 1. Diagram tahapan penelitian
Langkah yang dilakukan diawali dengan tahap analisis permasalahan, pengumpulan data, kemudian analisis kebutuhan,  lalu  perancangan  sistem,dan    pembuatan  sistem,  pengujian  sistem,  serta  tahap  terakhir  adalah implementasi sistem. Berikut ini adalah penjelasan lengkap dari penelitian:

## 2.1 Analisis Masalah
Analisis  permasalahan  merupakan  tahapan  yang  menerapkan  analisa  permasalahan  yang  berlangsung  di  dekat lingkungan, Terlebih lagi memecahkan kasus di mana tampaknya beberapa dokter hewan dan ahli pakar penyakit hewan  untuk  mengidentifikasi  jenis  penyakit  pada  hewan  peliharaan  yaitu  kucing  dan  mengikuti  prosedur peraturan  yang  berlaku  untuk  menentukan  solusi  yang  tepat  untuk  jenis  penyakitnya,  adalah  seorang spesialis/pakar, yaitu seorang dokter hewan.

## 2.2 Pengumpulan Data
Sesi pengumpulan data dengan melakukan penelitian berupa pengambilan dari kutipan buku,  dan informasi lain yang ada hubungannya serta masalah tersebut, dan tidak hanya itu, penulis pula melaksanakan wawancara kepada pakar tentang jenis penyakit, gejala, dan solusi untuk setiap jenis penyakit pada kucing [13].
Forward Chaining yakni aturan yang dipakai untuk menguji oleh sistem [14]. Dan merupakan grup dari multiple inferensi yang melakukan pencarian dari suatu masalah dan dimulai dengan informasi yang tersedia serta kata lain, alasan dimulai dari bagian yang paling kiri terlebih dahulu [15]. Penalaran juga dimulai dari kebenaran untuk menguji fakta hipostesis [16].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3535
Certainty  Factor Memakai  sesuatu  nilai  yang  disebut Certainty  Factor (  CF)  buat  memprediksi  derajat kepercayaan seorang ahli tentang sesuatu informasi. Dipusatkan Formula Certainty Factor oleh Giarattano serta Riley, 1994 menggunakan persamaan [17].
CF (H,E) = MB (H,E) – MD (H,E) (1)
Adapun  suatu  kondisi  munculnya  sebagian  kombinasi Certainty  Factor tentang  hipotesis  tertentu  yang disebabkan oleh himpunan CF yaitu:
1) Rule Certainty Factor satu premis. CF [h,e] = MB[h,e] – MD[h,e] (2)
2) Rule Certainty Factor dengan premis lebih dari satu.
CF [L [CF1, CF2] = CF1 + CF2 * (1 – CF1) (3)
CF[H] = Skala Kepercayaan Pengguna CF[E] = Skala Kepercayaan Pakar
Untuk  menghitung  nilai kepastian  dari  rumus  diatas  maka dibutuhkan  sebuah  tabel  nilai  keyakinan  dari pakar yang berhubungan, berikut adalah tabel nilai keyakinan.
Tabel 1. Merupakan Nilai Keyakinan Dari Standar Metode Certainty Factor Nilai Keyakinan Keterangan 1 Sangat Yakin 0.8 Yakin 0.6 Cukup Yakin 0.4 Sedikit Yakin 0.2 Kurang Yakin 0 Tidak Yakin
Tabel 1 Menunjukan nilai keyakinan paling kecil/ketidak yakinan adalah 0 hingga nilai keyakinan tertinggi/ sangat yakin adalah 1 yang digunakan untuk nilai jawaban user berdasarkan data nama gejala jenis penyakit pada kucing.

## 2.3 Analisis Kebutuhan
Pada tahap ini, penulis memakai sebagian perangkat keras serta perangkat lunak buat membangun sistem pakar mendiagnosa  penyakit  pada  kucing  memakai  metode Forward  Chaining dengan  algoritma Certainty  Factor berbasis Website.

## 2.4 Perancangan Sistem
Untuk  tahap  ini,  penulis  juga  menggambarkan  tahap  determinasi  dari  sebagian  proses  serta  Informasi  tersebut dibutuhkan guna mencampurkan metode Forward Chaining dengan algoritma Certainty Factor berbasis Website untuk  merancang sistem pakar berbasis Website. Fase desain pula  bisa didefinisikan kemudian sebagai strategi guna memecahkan permasalahan yang menghasilkan  penyelesaian terbaik untuk permasalahan tersebut.

## 2.5 Pembuatan Sistem
Dari desain pembuatan sistem yang sudah dibuat hendak penerapan ke dalam kode serta memakai Bahasa pemrograman Java serta Aplikasi Visual Code.

## 2.6 Pengujian Sistem
Pengujian sistem ini ialah proses yang mempunyai tujuan guna meminimalisir terbentuknya eror serta menciptakan hasil yang sesuai serta berjalan dengan baik. Pemeriksaan sistem dilaksanakan memakai Black- box testing ialah pemeriksaan validasi sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Bersumber pada hasil pengumpulan informasi dari referensi jurnal jurnal yang terkait serta ahli dari balai kesehatan hewan, maka diperoleh 5 jenis penyakit pada kucing serta gejala gejalanya dari permasalahan penyakit kucing.
Tabel 2. Merupakan jenis penyakit kucing Kode Jenis Penyakit Kucing Jenis Penyakit Kucing P001 Toxoplasmosis P002 Flu Kucing

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3535
Kode Jenis Penyakit Kucing Jenis Penyakit Kucing P003 Feline Panleukopenia P004 Crytococus P005 Feline Infectious Peritonotis
Tabel  2  terdapat  5  jenis  penyakit  pada  kucing  yaitu  Toxoplasmosis,  flu  kucing,  feline  panleukopenia, cryptoccocus, feline infectious peritonitis yang ditemukan dari jurnal jurnal terkait.
Tabel 3. Merupakan Daftar Gejala Penyakit pada kucing
Kode Gejala Gejala G01 Mengalami bangkis/bersin berlebihan G02 Suhu badan antara 40 – 41 derajat Celcius G03 Tidak nafsu makan G04 Depresi G05 Sakit radang di mata serta hidung G06 Suka keluar air liur/ludah dalam waktu 1 menit G07 Ingus yang keluar melalui hidung melekat/mengental G08 Pembengkakan pembulu darah G09 Turunnya berat badan dalam 4 hari G10 Nafas berat/ sesak nafas G11 Berak darah G12 Diare G13 Muntah G14 Dehidrasi G15 Suara napas berat G16 Luka hidung yang besar/bengkak G17 Pengupasan kulit di area wajah dan kepala
Pada tabel no 3 berisi 17 indikasi masalah/penyakit yang didapatkan dari bermacam permasalahan terpaut penyakit pada kucing yang dijadikan sebagai informasi gejala jenis penyakit kucing yang telah didetetapkan oleh ahli yang diambil dari berberapa refensi jurnal yang terkait selaku referensi..
Tabel 4. Daftar Penyakit Beserta Relasi Gejalanya Penyakit Kucing No Gejala Toxoplasmosis 2,9,10 Flu Kucing 1,2,3,4,5,6,7,8,9 Feline Panleukopenia 4,12,13,14 Cryptococcus 2,8,15,16,17
Feline Infectious Peritonitis  2,3,12,13
Tabel 4 menjelaskan jenis jenis penyakit pada kucing beserta beberapa gejala yang terdapat pada penyakit kucing, jadi dari klasifikasi gejala gejala yang ada bisa disimpulkan untuk jenis penyakitnya.

## 3.2 Perhitungan Metode
Pada Tahap ini, tahapan perhitungan data dimulai dari perhitungan Forward Chaining dan kemudian di lanjutkan dengan perhitungan Certainty Factor.
Tabel 5. Rules Forward Chaining
No Rules 1 IF User G02, G09, G10 THEN P001 2 IF User G01,G02,G03,G,04,G05,G06,G07,G08,G09 THEN P002 3 IF User G04,G12,G13,G14 THEN P003 4 IF User G02,G08,G15,G16,G17 THEN P004
5 IF User G02,G03,G12,13 THEN P005
Tabel 5 menjelaskan tentang bagaimana berjalannya aturan aturan relasi antara kode penyakit dengan gejala gejala yang sedang dialami oleh User. Berikut ini merupakan perhitungan Certainty Faktor dimana diketahui kondisi User mengalami gejala Flu Kucing sebagai berikut G01, G02, G04, G08, G10, G12. Lalu setelah mendapatkan data tersebut, akan dihitung tingkat kepercayaan CF terhadap penyakit dengan kode P02 yaitu Flu Kucing.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3535
Tabel 6. Perhitungan CF dari Gejala Terpilih
No  Kode Gejala  CF Pakar  CF User  CF Hasil 1. G01 0.6 0.2 0.12 2. G02 0.2 0.4 0.08 3. G04 0.6 0.4 0.24 4. G08 0.8 0.4 0.32 5. G10 1 0.8 0.8 6. G12 0.6 0.6 0.36
Tabel 6 menjelaskan kode gejala yang berkaitan dengan perhitungan CF pakar dan  CF user CF = 0.6x0.2 =0.12 = 0.2x0.4 =0.08 => 0.12 + 0.08 x (1 - 0.12) =0.1904 CF = 0.6x0.4 =0.24 =>0.1904 + 0.24 x (1 - 0.1904) =0.384704 CF = 0.8x0.4 =0.32 =>0.384704 + 0.32 x (1 - 0.384704) =0.58159872 CF-D2 =0.58159872 (Flu Kucing)
Gambar 2. Merupakan Hasil Dari Analisa Penyakit Pada Kucing
Gambar  2  merupakan  hasil  perhitungan  dari  aplikasi  yang  dirancang  dengan  hasil Certaity  Factor dari gejala gejala yang yang telah dimasukan mengacu pada table 1 dan 6 telah mendiagnosa penyakit  pada kucing dengan  tingkat  58.2%  Flu  Kucing,  Feline  Panleukopenia  51.4%,  Toxoplasmosis  44.8%,  Feline  Infectious Peritinitis 41.1%, Cryptococcus 30.1%.
Tabel 7. Hasil dari Pengujian Rules FC dan Data Gejala Terpilih
No. Kode Gejala CF Aplikasi Hasil Diagnosa 1. G02, G09, G10 47% Toxoplasmosis 2. G04, G08, G12, G13, G15, G16 63% Feline Panleukopenia 51. G01, G02, G08, G15, G16 66% Cryptococcus 52. G04, G08, G12, G15 51.4% Feline Panleukopenia 101.  G01, G03, G08, G09, G15, G16 63% Cryptococcus 102.  G01, G02, G03, G04, G10, 48.3% Flu Kucing 151.  G01, G08, G09, G10, G15 42.6% Flu Kucing 152.  G01, G03, G08, G09, G12, G13 59.1% Feline Panleukopenia 201.  G01, G03, G04, G09, G10 42.4% Toxoplasmosis 202.  G04, G08, G09, G12, G14, G15 66.9% Feline Panleukopenia 250.  G04, G08, G12, G14, G15 66.9% Feline Panleukopenia
Dari  haril  pengujian  aplikasi  terdapat  250  data  dengan  kesimpulan  yang  diperoleh  27  kucing  (10.8%) terdiagnosa awal terkena penyakit Toxoplasmosis. 79 kucing (31.6%) terdiagnosa terkena penyakit Flu Kucing. 68  kucing  (27.2%)  terdiagnosa  terkena  penyakit  Feline  Panleukopenia,  46  kucing  (18.4%)  terdiagnosa  terkena penyakit Cryptococcus dan 30 kucing (12%) terdiagnosa terkena penyakit Feline Infectious Peritonitis.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3535

## 3.3 Implementasi
Setelah menganalisis dan merancang, Langkah selanjutnya adalah bentuk penerapan pada aplikasi yang dibuat. Aplikasi  ini  dirancang  dengan  pemrograman  PHP,  bootsrap,  Sublime  Text  3.  Berikut  adalah  tampilan User Interface pada halaman Awal
Gambar 3. Tampilan Awal Pada Aplikasi Sistem Pakar
Gambar 3 Memperlihatkan tampilan muka halaman awal pada Website Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada kucing berbasis web.
Gambar 4 .  Halaman Pengisian Data User
Menampilkan halaman pengisian form registrasi User sebelum melakukan konsultasi.
Gambar 5. Tampilan dari Halaman Kosultasi
Tampilan halaman konsultasi dimana User akan diberikan beberapa sesuai dengan data gejala yang ada.
Gambar 6. Halaman Dari Rumus Pada Metode Certainty Factor
Gambar 6 merupakan User yang menerima Hasil Konsultasi dapat melihat rumus  perhitungan Certainty Factor dan mendapatkan hasil nilai kepastian penyakit kucing dari perhitungan gejala gejala tersebut.
Gambar 7. Halaman Jenis Jenis Penyakit Kucing
Gambar  7  merupakan  pilihan  menu  yang  menampilkan  jenis  jenis  penyakit  pada  kucing,  dan  juga merupakan diagnosa penyakit tersebut, pada menu ini juga terdapat fitur pencarian penyakit  kucing dan tambah data penyakit.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3535
Gambar 8. Merupakan Tampilan Dari Gejala Gejala Yang Ada Pada Penyakit Kucing
Gambar 8 merupakan data gejala yang memiliki fitur sama dengan tampilan jenis penyakit kucing, hanya saja perbedaan terlihat pada data yang ditampilkan, yaitu gejala penyakit pada kucing.
Gambar 9. Merupakan tampilan Basis Pengetahuan
Gambar 9 Menunjukan isi data tabel relasi antara jenis penyakit dan gejala, halaman ini juga berisi nilai MB  (measure  of  increased  belief)  dan  MD  (measure  of  increased  disbelief).  Dan  fitur  yang  lain  sama  seperti halaman sebelumnya.
Gambar 10. Merupakan tampilan halaman Aturan
Gambar 10 merupakan rumus atau Rules pada metode Forward Chaining seperti yang sudah dijelaskan pada tabel 5.
Gambar 11 . Tampilan dari Halaman Laporan Hasil Diagnosa Penyakit
Gambar 11 seorang admin dapat memeriksa laporan laporan dari hasil diagnosa yang sudah dilakukan User, pada halaman ini terdapat beberapa fitur seperti pencarian, hapus data, dan juga cetak data.

## 4. KESIMPULAN
Berlandaskan hasil penelitian, pembentukan aplikasi sistem ahli berbasis website buat mendiagosa awal penyakit pada  kucing  memudahkan  majikan  kucing  buat  mengenali  penyakit  apa  yang  di  derita  hewan  peliharaanya memakai  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor .  Tujuan  dari  penelitian  ini untuk  mendiagnosa  awal penyakit pada kucing kucing agar memudahkan pemilik kucing untuk mengenali penyakit apa yang di derita pada hewan peliharaanya dengan aplikasi sistem pakar berbasis web ini. Dari haril pengujian aplikasi terdapat 250 data dengan  kesimpulan  yang  diperoleh  27  kucing  (10.8%)  terdiagnosa  awal  terkena  penyakit  Toxoplasmosis.  79 kucing (31.6%) terdiagnosa terkena penyakit Flu Kucing. 68 kucing (27.2%) terdiagnosa terkena penyakit Feline

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3535
Panleukopenia, 46 kucing (18.4%) terdiagnosa terkena penyakit Cryptococcus dan 30 kucing (12%) terdiagnosa terkena penyakit Feline Infectious Peritonitis.

## REFERENCES
[1] M. Sawawi, “Implementasi Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kucing Berbasis Web,” vol. 9, no. 3, pp. 263–268, 2018.
[2] B. Arisandy, K. I. Santoso, C. Sundari, and E. Widodo, “Online : ejournal . stmikbinapatria . ac . id / index . php / DS / issue / ISSN : 1978-5569 sistem pakar diagnosa penyakit kucing dengan metode Forward Chaining ,” vol. 17, no. 1, pp. 25–36, 2021.
[3] F. Magfira and G. W. Nurcahyo, “Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor untuk Mengidentifikasi Penyakit pada Hewan Peliharaan,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 1, no. 1, pp. 89–96, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i3.68.
[4] I. Gunaawan and Y. Fernando, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis  Web,” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  239–247,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika.
[5] M. D. Nurmalasari, A. D. Laksito, and K. Kunci, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Kucing,” INFOS J. , vol. 1, no. 2, 2019.
[6] M. Adri, “Sistem Pakar Berbasis Rule untuk Diagnosa Awal Penyakit Kucing Persia,” vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[7] C. Chazar, N. Harani, and A. Kurninawan, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Kucing Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 18–24, 2019.
[8] D.  Setyawati,  A.  B.  Setiawan,  and  M.  Kom,  “sistem  pakar  diagnosa  awal  penyakit  pada  kucing  berbasis  desktop menggunakan metode Certainty Factor oleh : dibimbing oleh : program studi teknik informatika surat pernyataan artikel skripsi tahun 2018,” vol. 02, no. 05, 2018.
[9] S. Afrisawati, “Afrisawati Kata kunci : Penyakit Kucing , Metode Forward Chaining , Sistem Pakar,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 4307, no. August, pp. 103–108, 2018.
[10]  D.  Swanjaya,  M.  Kom,  M.  Ayu,  D.  Widya,  and  M.  Kom,  “artikel  sistem  pakar  diagnosa  5  penyakit  kucing  yang mematikan menggunakan metode naïve bayes oleh : elies diyah ayu permatasari dibimbing oleh : surat pernyataan artikel skripsi tahun 2018,” 2018.
[11]  I.  Sukma  and  M.  Petrus,  “Sistem  Pakar  Penyakit  Kucing  Menggunakan  Metode Forward  Chaining Berbasis  Web,” Simtek  J. Sist. Inf. dan Tek. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 52–58, 2020, doi: 10.51876/simtek.v5i1.73.
[12]  U. D. Nuswantoro, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Kucing Dengan Metode CF,” vol. 2, no. 5, pp. 11–14, 2012.
[13]  S. Nurajizah and M. Saputra, “Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Kucing Dengan Metode Forward Chaining ,” None , vol. 14, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[14]  L. E. Zen, G. W. Nurcahyo, and Y. Yuhandri, “Metode Forward Chaining dalam Menganalisis Penyakit Kucing Akibat Infeksi Virus,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 251–256, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.74.
[15]  P.  Studi,  T.  Informatika,  J.  Teknik,  E.  Fakultas,  and  T.  Universitas,  “aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  hewan peliharaan Arina Pramudita.”
[16]  A. Nurhadi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kucing Berbasis Web Menggunakan Forward Chaining ,” J. Speed - Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 10, no. 2, pp. 70–78, 2018.
[17]  B. Y. T. Astono, M. S. Febrian, W. P. Laksana, and R. I. Laveri, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kucing Feline Virus Menggunakan  Metode Certainty  Factor Berbasis  Web,” Pseudocode ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  149–155,  2019,  doi: 10.33369/pseudocode.6.2.149-155.