Vol.29 No.1, June 2023 ISSN (p): 1693-5907, ISSN (e): 2686-4711
DOI: 10.36309/goi.v29i1.190  40
Received April 12 th , 2023; Revised May 29 th , 2023; Accepted June 5 th , 2023
Sistem Pakar Berbasis Mobile Untuk Diagnosa Penyakit

## Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes
Agus Kristianto 1 , Robby Rahcmatullah 2 , Yasinta Pramudina Fadillawati 3 1,2 Program Studi Informatika, Universitas Dharma AUB Surakarta, Surakarta, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dharma AUB, Surakarta, Indonesia
e-mail: * 1 agus.kristianto@stmik-aub.ac.id , 2 robby.r@stmik-aub.ac.id ,
3 2187100953@student.stmik-aub.ac.id

## Abstrak
Dalam  perawatan  kucing  ada  hal-hal  yang  harus  diperhatikan,  dimulai  dengan pemberian minum, makan, kebersihan serta rutin dalam vaksinasi. Namun, kurangnya media informasi  dalam  perawatan  kesehatan  kucing  dapat  mengakibatkan  rawan  terkena  penyakit kucing  yang bisa disebabkan oleh lingkungan, pakan bahkan bisa menular pada manusia.
Oleh  sebab  itu,  pada  penelitian  ini  dibangun  Sistem  Pakar  Berbasis  Mobile  untuk Diagnosa  Penyakit  Pada  Hewan  Kucing.  Sistem  ini  dapat  diakses  dengan  menggunakan smartphone dan digunakan sebagai proses untuk mengetahui diagnosa penyakit pada kucing serta media informasi penyakit kucing tersebut. Perancangan proses sistem dalam penelitian ini menggunakan Flowchart dan Unified Modeling Language, sedangkan pembuatan aplikasi menggunakan android studio.
Pengembangan  sistem  menggunakan  metode  Waterfall, analisis  kelemahan menggunakan  metode  PIECES  dan  metode  pengujian  sistem  menggunakan  metode  blackbox testing.  Hasil  dari  pengujian  sistem  dengan  metode  blackbox  testing  ini  menunjukkan  bahwa sistem  dapat  berfungsi  dengan  baik  tanpa  adanya  kesalahan  pada  sistem.  Berdasarkan  hasil tersebut,  dapat  menunjukkan  bahwa  penelitian  ini  berhasil  dalam  merancang  desain  aplikasi mobile  untuk  proses  diagnosa  penyakit  pada  kucing.  Penelitian  ini  termasuk  sistem  pakar menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan  sampel  berupa  data  penyakit,  data  gejala  dalam klasifikasinya.  Hasil  yang  diperoleh  dengan  metode  naïve  bayes  dapat  menampilkan  suatu penyakit  yang  sinkron  dengan  aturan-aturan  dan  gejala  yang  telah  dipilih  dengan  akurasi sebesar 56.607 %
Kata kunci— Kucing, Naive Bayes, Sistem pakar

## Abstract
In  cat  care  there  are  things  that  must  be  considered,  starting  with  the  provision  of drinking,  eating,  hygiene  and  routine  vaccination.  However,  the  lack  of  information  media in  cat  health  care  can  result  in  being  prone  to  cat  diseases  that  can  be  caused  by  the environment, feed and can even be transmitted to humans.
Therefore,  in  this  study,  a  Mobile  for  the  Diagnosis  of  Diseases  in  Cats.  This  system can  be  accessed  using  a  smartphone  and  is  used  as  a  process  to  find  out  the  diagnosis  of disease  in  cats  and information  media  for  the  cat's disease.  The  system  process  design in  this research  uses  Flowchart  and  Unified  Modeling  Language,  while  the  application  development uses android studio.
System  development  using  the  Waterfall,  weakness  analysis  using  PIECES  method and  system  testing  method  using  blackbox  testing.  The  results  of  testing  the  system  with  the blackbox testing indicate that the system can function properly without any errors in the system. Based on these results, it can be shown that this research is successful in designing a mobile for
the  process  of  diagnosing  diseases  in  cats.  This  research  includes  an  expert  system  using  the Naïve Bayes method with samples in the form of disease data, symptom data in its classification. The results obtained with the nave Bayes method . can display a disease that is in sync with the rules and symptoms that have been selected with an accuracy of 56.607 %.
Keywords— Cats, Naive Bayes, Expert system

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  pesatnya  perkembangan  teknologi,  banyak  permasalahan  yang  dapat diselesaikan  dengan  cepat.  Media  informasi  dan  komunikasi  memberikan  kemudahan  bagi penggunanya  dalam  mencari  dan  memperoleh  informasi  serta  berinteraksi  satu  sama  lain. Teknologi  informasi  saat  ini  membantu  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  proses  yang mendukung pekerjaan masyarakat.
Saat ini jumlah pemilik kucing semakin meningkat akan tetapi pemilik lupa melakukan perawatan  kesehatan  terhadap  kucingnya,  hal  tersebut  dikarenakan  kurangnya  informasi mengenai  cara  menjaga  kesehatan  kucing,  serta  terbatasnya  jarak  dan  jam  klinik  dokter hewan  yang  harus  melakukan  pemeriksaan  langsung.  Akibatnya,  banyak  kucing  yang  tidak terjaga  kesehatannya  karena  kurangnya  pengetahuan  dan  kesadaran  dari  pemilik  hewan peliharaan.  Dengan  terbatasnya  jumlah  dokter  hewan  dan  minimnya  informasi  jam  klinik, pemilik hewan peliharaan khususnya kucing harus datang untuk pemeriksaan pada hari yang berbeda.  Sehingga    pemilik  kucing  tidak  bisa  berkonsultasi  langsung  dengan  dokter  hewan, sehingga ketidakmampuan mendapatkan perawatan dini menjadi hambatan.
Karena  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  pemilik  kucing,  maka  diperlukan  sistem pakar  mobile  yang  mendukung  penyampaian  solusi  sistem  pakar  berkualitas  tinggi  untu k pengumpulan  informasi.  Untuk  memperoleh  hasil  sistem  pakar  yang  akurat,  penelitian  ini menggunakan Naïve Bayes, sebagai metode sistem pakar.
Naïve Bayes merupakan algoritma pemanfaatan teori probabilitas, yaitu memprediski probabilitas keanggotaan suatu class dengan memanfaatkan pengetahuan seorang pakar. Metode ini  dipilih  karena  mudah  digunakan  dan  bekerja  secara  independen,  yaitu  sebuah  karakteristik dalam  sebuah  data  tidak  tergantung  pada  ada  atau  tidak  adanya  karakteristik  lain  dalam  data yang sama[1].
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  maka  peneliti  telah  mengembangkan  sistem  yang diberi  nama  “Sistem  Pakar  Berbasis Mobile untuk  Diagnosa  Penyakit  Pada  Hewan  Kucing” untuk  mendukung  kegiatan  pemeriksaan  kesehatan  kucing  dan  membantu  pemilik  kucing menjaga kesehatan kucingnya dengan lebih optimal.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengembangan Sistem
Pengembangan  sistem  pada  penelitian  ini,  menggunakan  model  pengembangan  SDLC ( Software  Development  Life  Cycle) .  Model  ini  adalah  model  yang  paling  sering  digunakan karena pengerjaannya yang teratur tahap demi tahap. SDLC adalah model dalam p engembangan sistem  pada  perangkat  lunak,  yang  terdiri  dari  rencana (planning ),  analisis  ( analysis) , desain ( design ),  implementasi ( implementation ),  uji coba (testing) dan pengelolaan ( maintenance) [2] . Tahapan alur Model Waterfall dapat dilihat secara rinci pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Waterfall

## 2.2 Flowchart system yang akan dibangun
Sistem Pakar  Berbasis Mobile untuk Diagnosa  Penyakit Kucing Menggunakan Metode Naïve  Bayes digambarkan  dalam  sebuah flowchart untuk  memperjelas  alur  sistem  yang  akan dibangun. Flowchart sistem yang akan dibangun dapat dilihat pada Gambar 2:
Gambar 2. Flowchart system yang akan dibangun
Keterangan  Gambar  2  menjelaskan  bagaimana  alur  sistem  yang  akan  dibangun sebagaimana  yang terlihat  pada flowchart diatas, owner kucing yang akan  melakukan diagnosa akan  menginputkan  gejala  yang  sesuai  dengan  apa  yang  dirasakan  oleh  kucing  peliharaannya, kemudian  sistem  akan  memproses  gejala  tersebut  sesuai  dengan  penyakit  yang  telah  disimpan dalam database dan menampilkan hasil diagnosa yang sesuai dengan penyakit tersebut.

## 2.3 Usecase Diagram
Use  case Diagram  menjelaskan  mengenai  interaksi  dari actor atau  pengguna  aplikasi dan admin dengan  sistem  yang  dibuat.  Mendeskripsikan Admin adalah  orang  yang  melakukan hal-hal  mengenai  mengelola  mengelola  data  penyakit,mengelola  gejela  peyakit,  mengelola
artikel,  melihat  data user ,  melihat  data booking pemeriksaan,  melihat  riwayat  pemeriksaan. Mendeskripsikan Owner kucing  adalah  orang  yang  bertindak  sebagai  pengguna  atau user aplikasi  yang  memiliki  tujuan  untuk  melakukan regristrasi, melakukan login, melakukan  tes kesehatan  kucingnya,  melihat  jenis  penyakit  berdasarkan  gejala  umum  yang  diderita  kucing, melakukan booking tanggal  pemeriksaan  melihat  artikel  tentang  kesehatan  kucing,  melakukan konsultasi chat dengan dokter,  melihat riwayat  kesehatan kucing,  melihat  info tentang aplikasi. Gambaran use case diagram dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Hewan Kucing

## 2.4 Activity Diagram
Activity Diagram  mendeskripsikan  aksi-aksi  dan  hasilnya. Activity Diagram  yang dimulai  dari owner kucing  harus  melakukan  login  terlebih  dahulu,  setelah  login  berhasil maka owner kucing akan memilih menu halaman tes kesehatan. Owner kucing memilih gejala yang  dialami  oleh  kucing.  jika  sudah  maka  akan  muncul  hasil  diagnosa  penyakit  yang diderita oleh kucing. Jika sudah owner kucing bisa logout dari sistem pakar.dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar  4. Activity Diagram Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Kucing

## 2.5 Metode Naive Bayes
Naïve  Bayes merupakan  algoritma  pemanfaatan  teori  probabilitas  keanggoraan  suatu class dengan  bekerja  secara  independen,  yakni  mengasumsikan  sebuah  karakteristik  dalam sebuah data dengan ada atau tidaknya karakteristik yang lain di dalam sebuah data yang sama Pada  saat  klasifikasi,  pendekatan bayes akan  menghasilkan  label  kategori  yang  paling tinggi probabilitasnya   [1].  Probabilitas  merupakan  kemungkinan  perhitungan  perbandingan antara term pada  data testing dengan  setiap  kelas  yang  ada. Theorema  bayes menyatakan sebagai berikut : [3]
Keterangan :
Langkah dalam menghitung Theorema bayes yaitu [4] : a. Tentukan nilai nc pada masing-masing class
b. Penghitungan pada nilai P (ai|vj) dan nilai P (vj)
c. Penghitungan P (ai|vj) x P(vj) untuk masing-masing v d. Tentukan hasil pada klasifikasi (v) terbesar. Menghitung P(ai|vj) dengan rumus : Keterangan :
a. nc = jumlah record data learning dengan v = vj dan a = ai b. p = I / banyaknya jenis class / gejala
c. m = total gejala
d. n = total record pada data yang v = vj / tiap class

## 2.6 Basis Pengetahuan
Jenis  penyakit   kucing  hanya  difokuskan  pada  penyakit  yang  sering  dialami  pada hewan  kucing.  Beberapa  jenis  penyakit  tersebut  diantaranya  yaitu,  Cacingan (Helminthiasis) , Kudis (Scabies) ,  Pijal  Kutu  Caplak (Ektoparasit) ,  Kutu  Telinga  ( Ear  Mites ), Felice Panleukopenia , Feline   Lower   Urinary   Tract   Disease   (FLUTD), Infeksi   Jamur   Kulit (Ringworm ), Upper  Respiratory  Infection  (URI) , Feline  Viral  Rhinotracheitis  ,  Konstipasi (Sembelit) ,  Feline  Chlamydiosis,  Rabies [5] . Berikut  ini  adalah  reprentasi  pengetahuan  untuk Sistem  Pakar  Berbasis Mobile untuk  Diagnosa  Penyakit  Kucing  Menggunakan  Metode Naïve Bayes dengan kaidah produksi dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 1. Rule Naive Bayes Rule Kaidah Produksi (AND) RULE 1 IF G1 Tidak nafsu makan G5 Badan kurus G6 Diare G11 Kotoran kucing terdapat cacing G25 Lemah dan Lesu G32 Muntah disertai cacing
45 THEN P1 Cacingan ( Helminthiasis) RULE 2 IF G1 Tidak nafsu makan G3 Bulu Rontok Rule Kaidah Produksi (AND) G8 Gatal-gatal G13 Luka di daerah telinga G16 Jaringan kulit roktok G34 Penebalan kulit mati disekitar telinga G35 Luka Keropeng THEN P2 Kudis ( Scabies) RULE 3 IF G3 Bulu rontok G5 Badan Kurus G8 Gatal-gatal G9 Anemia (gusi putih pucat) G19 Kemerahan pada kulit G25 Lemah dan Lesu G36 Terlihat parasit di sekitar punggung G37 Tidak tenang THEN P3 Pijal Kutu Caplak ( Ektoparasit) RULE 4 IF G13 Luka di daerah telinga G21 Berbau busuk pada telinga G22 Sering menggoyang-goyangkan kepala G27 Sering menggaruk telinga G39 Kotoran telinga berwarna coklat dan berlebihan THEN P4 Kutu Telinga ( Ear Mite ) RULE 5 IF G1 Tidak nafsu makan G4 Dehidrasi G7 Diare disertai darah G12 Demam G25 Lemah dan Lesu G26 Berbau busuk pada mulut G31 Muntah THEN P5 Felice Panleukopenia (Kucing Jahat) RULE 6 IF G1 Tidak nafsu makan G5 Badan Kurus G25 Lemah dan Lesu G38 Terdapat darah di urine G40 Mengeong dengan berlebihan G41 Kesulitan buang air kecil G42 Agresif dan Galak THEN P6 Feline Lower Urinary Tract Disease RULE 7 IF G3 Bulu rontok G8 Gatal-gatal G33 Kebotakan berbentuk cincin merah di pinggirnya G51 Rambut kusam THEN P7 Infeksi Jamur Kulit ( Ringworm ) G1 Tidak nafsu makan G2 Batuk G15 Bersin-bersin
46 RULE 8 IF G25 Lemah dan Lesu G29 Keluar cairan dari mata dan hidung G30 Mata lengket dan tertutup THEN P8 Upper Respiratory Infection (URI) RULE 9 IF G1 Tidak nafsu makan Rule Kaidah Produksi (AND) G2 Batuk G10 Keluar air liur G15 Bersin-bersin G17 Bengkak di daerah mata G18 Keluar air mata (epifora) G20 Kerusakan selaput lendir mata G23 Kesulitan Bernafas THEN P9 Feline Viral Rhinotracheitis RULE 10 IF G1 Tidak nafsu makan G4 Dehidrasi G5 Badan Kurus G24 Kesulitan buang air besar G43 Perut besar dan teraba keras G44 Sering mengejan tapi tidak keluar feses G45 Kotoran kucing kecil, keras atau kering G46 Kotoran kucing terbungkus lendir atau darah THEN P10 Konstipasi (Sembelit) RULE 11 IF G1 Tidak nafsu makan G2 Batuk G12 Demam G14 Flu G15 Bersin-bersin G17 Bengkak di daerah mata G23 Kesulitan Bernafas G47 Hidung berwarna merah disertai pilek THEN P11 Feline Chlamydiosis RULE 12 IF G10 Keluar air liur G28 Kehilangan keseimbangan/inkoordinasi G42 Agresif dan Galak G48 Takut cahaya dan air G49 Suka Menggigit G50 Kucing terlihat kehausan THEN P12 Rabies

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil antar muka
3.1.1 hasil halaman login
Gambar 5 halaman login owner kucing menampilkan username dan password untuk melakukan login dengan menggunakan akun yang sudah terdaftar pada sistem.
Gambar 5. Halaman Login

## 3.1.2 halaman menu Riwayat diagnose kesehatan kucing
Gambar  6   merupakan  halaman  menu  riwayat  diagnosa    menampilkan  daftar hasil  diagnosa  penyakit.  Pada  halaman  ini  diberikan  fasilitas  untuk owner kucing  dapat memilih hasil diagnosa tes kesehatan yang telah dilakukan sebelumnya.
Gambar 6. Halaman Riwayat Diagnosa

## 3.1.3 halaman booking pemeriksaan
Gambar  7  merupakan  halaman  booking  tanggal  pemeriksaan  yang  akan dilkaukan oleh owner kucing untuk pemeriksaan kucing lebih lanjut.
Gambar 7. Halaman Booking Tanggal Pemeriksaan

## 3.1.4 halaman tes kesehatan
Gambar  8  merpakan  halaman  tes  kesehatan  yang  dilakukan  oleh owner kucing. Pada  halaman  ini  terdapat  inputan  nama  kucing  dan  jenis  kucing  untuk  data  diagnosa. Cheklis gejala berfungsi untuk memilih gejala yang dialami oleh kucing.

## Gambar 8. Halaman Tes Kesehatan

## 3.2 Pembahasan
Halaman  diagnosa  akan  menampilkan  hasil  penakit  kucing.  Dibutuhkan  perhitungan untuk  memperoleh  hasil  tersebut  yaitu  menggunakan  metode  perhitungan  naïve  bayes berdasarkan  gejala  kucing  yang  diinputkan  oleh  owner  kucing  yang  dapat  dilihat  pada  cotoh kasus berikut : owner kucing memilih gejala Tidak nafsu makan (G1), tidak nafsu makan (G1), Bulu  Rontok  (G3),  Suka  menggigit  (G49),  Rambut  Kusam  (G51).  Maka  hasil  diagnosanya dapat dilihat pada gambar 9
Gambar 9. Hasil Diagnosa Kesehatan Kucing

## 3.2.1 menentukan hasil klasifikasi v
Tabel 2. Kesimpulan Perhitungan Nama Penyakit Nilai v Cacingan ( Helminthiasis) 0,45835 Kudis ( Scabies) 0,56607 Pijal Kutu Caplak ( Ektoparasit) 0,45835 Kutu Telinga ( Ear Mite ) 0,37113 Felice Panleukopenia (Kucing Jahat) 0,45835 Feline Lower Urinary Tract Disease (FLUTD) 0,45835 Infeksi Jamur Kulit ( Ringworm ) 0,56607 Upper Respiratory Infection (URI) 0,45835 Feline Viral Rhinotracheitis (Radang Tenggorokan) 0,45835 Konstipasi (Sembelit) 0,45835 Feline Chlamydiosis 0,45835 Rabies 0,45835

## 3.2.2 kesimpulan hasil perhitungan
Keterangan  pada  perhitungan  dari  sepuluh  penyakit  yang  ada,  maka  kemungkinan penyakit  yang  dialami  adalah  Kudis (Scabies) 0,56607  atau  56.607  %  dan  Infeksi Jamur Kulit (Ringworm) 56.607 % .

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  Sistem  Pakar   Berbasis Mobile untuk  Diagnosa   Penyakit   Pada   Hewan Kucing  menggunakan  Metode Naïve  Bayes menggunakan  analisa PIECES untuk  menemukan kelemahan  dan  kendala  yang  dihadapi  pada      proses  pemeriksaan  kucing  yang  berjalan  yang bersumber dari beberapa owner kucing dan informasi pengetahuan bersumber dari drh. Anggun. Penelitian ini dirancang menggunakan flowchart dan Unified Modeling Language (UML), yang diantaranya  use  case  diagram,  class  diagram,  activity  diagram  dan  sequence  diagram.  Metode pengembangan  sistem  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode Waterfall ,  metode pengujian sistem yang digunakan yaitu  metode blackbox . Sistem ini dibangun berbasis android untuk owner kucing  dan  berbasis web untuk  pengelola.  Pembangunan  sistem  berbais android menggunakan Android  studio dengan  bahasa  pemrograman java sedangkan  pengembangan sistem  web  admin  menggunakan Visual  Studio  Code dengan  bahasa  pemrograman  PHP, Pembangunan database menggunakan PhpMyAdmin , seluruh komponen diatas diunggah dalam hosting  supaya  dapat  diakses  secara  online.  Sistem  ini  dapat  membantu  dalam  mendiagnosa penyakit  kucing  dan  memudahkan  dalam  mencari  informasi  tentang  penyakit  kucing  serta kesehatan  kucing.  Sistem  mampu  menampilkan  hasil  tes  kesehatan  berupa  nama  penyakit  dan saran pengobatan dengan akurasi pengujian sebesar 56.607 %.

## 5. SARAN
Proses  perancangan  Sistem  Pakar  Berbasis Mobile untuk  Diagnosa  Penyakit  Pada Hewan Kucing menggunakan Metode Naïve Bayes dapat melakukan pengembangan lebih lanjut seperti : Pada penelitian yang telah dibuat belum terdapat fitur antrean yang dilengkapi dengan notifikasi  dalam booking pemeriksaan  karena  adanya  kendala  proses  penulisan  kode  program yang  membutuhkan  waktu  lebih  lama,  peneliti  mengharapkan  pada  penelitian  berikutnya  fitur ini   dapat   ditambahkan.   Mengembangkan   aplikasi   agar   tidak   hanya   bisa   digunakan   di smartphone android saja namun bisa juga digunakan di windows dan IOS

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  F.  A.  Saputra, T.  Widiyaningtyas,  dan A.  P.  Wibawa,”  Illiteracy classification  using  K means-naïve bayes algorithm ”, Int. J. Informatics Vis. , vol. 2, no. 3, hal. 153–158,2018 doi: 10.30630/joiv.2.3.129.
[2] J.  Fitriana,  E.  F.  Ripanti,  dan  T.  Tursina,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Mahasiswa Berprestasi dengan Metode Profile Matching ”, J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 4, hal. 153,2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.27113.
[3] A.  F.  Watratan,  A.  Puspita,  dan  D.  Moeis,  “  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Memprediksi  Tingkat  Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia”, J.  Appl.  Comput.  Sci.  Technol. vol. 1, no. 1, hal. 7–14, 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[4] N.  Hikmah  dan  L.  Utammimah,”  Pemanfaatan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dalam Pembuatan Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Kelamin”, J. ENERGY , vol. 7, no. 2, hal. 50–55,2018.
50
[5] R. Winnie, “Healthy Paws Tips Kesehatan untuk Teman Berkaki Empat”. Surabaya,2015.
[6] Ragil, Wukil. 2017. Analisis menggunakan Metode Pieces. Jakarta: Metadata.
[7] Safaat  H,  Nazarudin.  2017.  Pemograman  Aplikasi  Mobile  Smartphone  dan  Tablet  PC Berbasis Android. Bandung: Informatika.
[8] Zheing,  Pei  dan  Ni,  Lionel.  2016.  Smartphone  &  Next  Generation  Mobile  Computing. Morgan Kaufman: San Fransisco.