## Implementasi Naives Bayes-Certainty Factor untuk Diagnosa Penyakit Menular Ayam
Yudi Eko Windarto [1]* , Marfuah [2]
Departemen Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro [1]
Jalan Prof Sudharto,SH, Tembalang, Kota Semarang, Jawa Tengah 50275 - Indonesia Prodi Sistem Informasi, Fakultas Komputer, Universitas Universal [2]
Kompleks Maha Vihara Duta Maitreya, Sungai Panas, Batam 29456, Kepulauan Riau - Indonesia yudi@live.undip.ac.id [1] , marfuah916@gmail.com [2]
Abstract— One  type  of  pet  is  Chicken  (Gallus  gallus domesticus).  Chickens  are  the  result  of  the  domestication  of  red jungle  fowl  (Gallus  gallus)  which  is  most  commonly  kept throughout  the  world.  These  animals  include  animals  that  are easily  maintained  because  they  are  good  at  adapting  to  various conditions  of  the  place.  Types  of  chickens  include  Broiler,  Kedu, Nunukan,  Pelung,  Garut.  Chicken  disease  can  be  caused  by bacteria,  parasites,  and  viruses.  Sometimes  the  guards  don't  know that  their  pet  chickens  are  sick.  This  can  result  in  death  due  to delay in handling given. There are also owners who self-treat their chickens,  without  knowing  clearly  beforehand  what  diseases  they are  suffering  from  and  what  drugs  are  suitable  for  the  disease. Other factors that influence the occurrence of this problem include the limited availability of veterinarians and are not always available at  all  times.  Therefore,  an  alternative  is  needed  that  can  provide convenience and ability like a veterinarian in diagnosing infectious diseases  suffered  by  domestic  chickens  using  the  naïve  bayes method  -  certainty  based  on  android  with  15  types  of  diseases including  Avian  influenza,  Encephalomyelitis,  Chlamydiosis, Pullorum,  Fowl  Typhoid  ,  Chicken  Pox,  Chicken  anemia syndrome,  Helicopter  Disease,  Aspergillosis,  Infectious  Bursal Disease,  Infectious  Bronchitis,  Diarrhea,  Bacterial  Pododermati, Pyotraumatic  Dermatitis  and  Pyoderma.  Analysis  of  test  results  is done by comparing the results of system diagnoses with the results of  diagnoses performed  by  experts based on  the input  of  the same symptoms from 50 test data, it is known that 45 system test data are declared to match the expert test data, the accuracy of the accuracy of diagnosis results of 90% is in good category.
Keywords— Chicken,  disease,  diagnose, Naïve  Bayes, Certainty Factor.
Abstrak— Salah  satu  jenis  hewan  peliharaan  yaitu  Ayam (Gallus  gallus  domesticus).  Ayam  merupakan  hasil  dari domestikasi  ayam  hutan  merah  (Gallus  gallus)  yang  paling banyak dipelihara di seluruh dunia. Hewan ini termasuk hewan yang mudah dipelihara karena jago beradaptasi dengan berbagai kondisi  tempat.  Jenis  ayam  tersebut  diantaranya  Broiler,  Kedu, Nunukan,  Pelung,  Garut.  Penyakit  ayam  dapat  disebabkan oleh bakteri,  parasit,  dan  virus.  Terkadang  para  penjaga  tidak  tahu bahwa  ayam  peliharaannya  sakit.  Hal  ini  dapat  berakibat kematian  yang  disebabkan  keterlambatan  penanganan  yang diberikan.  Ada  juga  pemilik  yang  mengobati  sendiri  ayam mereka,  tanpa  mengetahui  dengan  jelas  sebelumnya  penyakit
apa  yang  diderita  dan  obat  apa  yang  cocok  untuk  penyakit tersebut.    Adapun  faktor  lain  yang  mempengaruhi  terjadinya permasalahan  ini  diantaranya  ketersediaan  dokter  hewan  yang terbatas  dan  tidak  selalu  tersedia  setiap  saat.  Oleh  sebab  itu, suatu alternatif diperlukan yang dapat memberikan kemudahan dan  kemampuan  layaknya  dokter  hewan  dalam  mendiagnosis penyakit  menular  yang  diderita  oleh  ayam  peliharaan menggunakan  metode  naïve  bayes  -  certainty  factor  berbasis android  dengan  15  jenis  penyakit  diantaranya  Avian  influenza, Encephalomyelitis,  Chlamydiosis,  Pullorum,  Fowl  Typhoid, Cacar  Unggas,  Chicken  anemia  syndrome,  Helicopter  Disease, Aspergillosis,  Infectious  Bursal  Disease,  Infectious  Bronchitis, Diare,  Bacterial  Pododermati,  Pyotraumatic  Dermatitis  dan Pyoderma. Analisis hasil pengujian dilakukan dengan membandingkan  hasil  diagnosa  sistem  dengan  hasil  diagnosa yang  dilakukan  oleh  pakar  berdasarkan  masukan  gejala  yang sama  dari  50  data  uji,  di  ketahui  bahwa  45  data  uji  sistem dinyatakan  cocok  dengan  data  uji  pakar,  tingkat  akurasi ketepatan  hasil  diagnosis  sebesar  90%  berada  dalam  kategori baik.
Kata Kunci—Ayam, Penyakit Menular, Diagnosa, Naïve Bayes, Certainty Factor.

## I. PENDAHULUAN
Ayam merupakan salah satu hewan ternak atau peliharaan. Ayam  termasuk  salah  satu  hewan  yang  paling  banyak dipelihara.  Ayam  jinak  yang  dipelihara  manusia  saat  ini berasal  dari  ayam  liar  atau  ayam  hutan  ( Gallus  gallus ). Keturunan  ayam  yang  telah  menjadi  jinak  kemudian dikawinkan secara silang oleh manusia [1].
Ayam  sebagai  hewan  peliharaan  tidak  luput  dari  interaksi dengan  sesama  ataupun  manusia.  Hal  ini  dapat  menimbulkan dampak  buruk  bagi  manusia  terlepas  dari  berbagai  macam manfaat yang dapat diperoleh. Pemilik hewan peliharaan harus mengetahui  bagaimana  cara  merawat  dan  menjaga  kesehatan hewan  peliharaannya  dengan  baik  dan  benar,  agar  terhindar dari  berbagai  macam  penyakit  yang  dapat  menular  [2][3]. Apabila  ayam  tidak  dirawat  dengan  baik,  maka  akan berdampak  buruk  bagi  kondisi  kesehatannya  dan  dapat
terserang  penyakit  menular  sehingga  dapat  menyebabkan kematian, baik terhadap ayam yang menularkan maupun yang ditularkan [4].
Penyakit  ayam  sangat  banyak  dan  beragam  penyebabnya, serta  mungkin  saja  para  pemelihara  ayam  tidak  tahu  apa  saja penyakitnya  dan  bagaimana  cara  penanganannya.  Pemilik kadang mengobati sendiri ayamnya, tanpa mengetahui dengan jelas terlebih dahulu apa penyakit yang sedang dideritanya dan apa obat yang cocok untuk penyakit tersebut.
Penyebab  dari  penyakit  ayam  dapat  disebabkan  oleh bakteri,  parasit,  dan  virus.  Pemilik  ayam  kadang  kurang memiliki  pengetahuan  untuk  dapat  memelihara  ayam  yang baik  dan  pencegahan  penyakit  yang  dapat  diderita  ayam peliharaannya.  Ayam  yang  terjangkiti  penyakit  menular  akan dapat  menularkan penyakitnya ke ayam  lainnya dan beberapa penyakit  sulit  untuk  diberantas  [2][3].  Pemilik  ayam membutuhkan  bantuan  seorang  pakar  untuk  mengatasi masalah tersebut yaitu dokter hewan. Dikarenakan keberadaan dokter  hewan  yang  terbatas  dan  tidak  selalu  ada  setiap  saat, maka  diperlukan  suatu  alternatif  yang  dapat  memberikan kemudahan  dan  memiliki  kemampuan  layaknya  seorang dokter  hewan  dalam  mendiagnosa  penyakit  menular  yang diderita  oleh  ayam  peliharaannya.  15    jenis  penyakit  menular ayam  yang  didapat  kan  dari  3  orang  pakar  diantaranya Avian influenza , Encephalomyelitis , Chlamydiosis , Pullorum , Fowl Typhoid ,  Cacar  Unggas, Chicken  anemia  syndrome , Helicopter  Disease,  Aspergillosis , Infectious  Bursal  Disease , Infectious Bronchitis , Diare, Bacterial Pododermati,
Pyotraumatic  Dermatitis dan Pyoderma. Penyakit-penyakit menular  ini  diantaranya  terjadi  pada  ayam  berjenis  Broiler, Kedu, Nunukan, Pelung, Garut .
Beberapa penelitian terkait diagnosa penyakit pada hewan peliharaan  seperti  aplikasi  algoritma naïve  bayes untuk mendiagnosa  penyakit  sapi  potong  [5].  Menurut  [6] naive bayes merupakan teknik probabilitas yang mampu menyelesaikan  masalah  ketidakpastian  dengan  konsep probabilitas  hipotesis  dan  evidence [7].  Teknik  probabilitas ini  dapat  digunakan  dalam  memprediksi  suatu  penyakit  yang diderita.
Penelitian  berikutnya  mengenai  sistem  pakar  diagnosis penyakit sapi dengan metode certainty factor berbasis Android [8]. Certainty  Factor menyatakan  kepercayaan  dalam  sebuah kejadian  (fakta  atau  hipotesa)  berdasar  bukti  atau  penilaian pakar  [9]. Certainty Factor memiliki tingkat  keakuratan yang lebih tinggi  dibandingkan dengan metode lainnya karena cara perhitungannya  yang  hanya  dapat  membandingkan  tiap  dua nilai saja  [10].
Penelitian  selanjutnya  menggunakan  metode naïve  bayes dengan certainty factor pada sistem pakar diagnosa penyakit saluran  pencernaan  ayam  broiler  untuk  membantu  para peternak  [2].    Penelitian  perbandingan  metode naïve  bayes dengan certainty  factor dilakukan  dalam  penelitian  dengan objek  tanaman  melon  membandingkan  gejala-gejala  penyakit yang  dapat  menyerang  tanaman.  Sistem  aplikasi  diagnosa
berbasis    web  namun  peneliti  mengharapkan  dapat  dibuat dalam aplikasi android.
Berdasarkan  beberapa  landasan  tersebut,  maka  penelitian ini  mengkaji  mengenai  metode naïve  bayes : certainty  factor untuk diagnosa penyakit menular pada hewan peliharaan ayam berbasis android dengan menggunakan 50 data uji.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Adapaun  beberapa  penelitian  terkait  yang  pernah dilakukan  sebelumnya  mengenai  metode,  objek  yang digunakan  dan  metode  lain  yang  dapat  digunakan  pada  kasus serupa diantaranya.  Menurut [4] Penelitian pertama mengenai aplikasi  algoritma naive  bayes untuk  mendiagnosa  penyakit anjing. Algoritma naive bayes digunakan untuk mengklasifikasi  dan  menentukan  probabilitas  yang  nantinya perhitungan  pada  penyakit  anjing  sesuai  dengan  fakta  gejala yang ada pada tabel  kepercayaan. Pengujian sistem dilakukan untuk  mengetahui tingkat  kesuksesan sistem pakar yang telah dibangun.  Pengujian  sistem  dilakukan  melalui  dua  cara  yaitu pengujian blackbox dan  pengujian  akurasi.  Dari  percobaan yang  telah  dilakukan  sebanyak  50  data  uji  didapatkan  hasil keluaran  sistem  yang  sesuai  sebanyak  45  dimana  ketidak sesuaian  keluaran  dari  sistem  dengan  hasil  uji  dari  pakar terdapat  pada data uji  nomor 30, 31, 33, 47 dan 50.  Sehingga didapatkan nilai akurasi sebesar 90% dengan kategori baik.
Penelitian  selanjutnya  dengan  objek  yang  berbeda mengenai  aplikasi  algoritma naïve  bayes untuk  mendiagnosa penyakit sapi potong. Algoritma naïve bayes digunakan untuk mengklasifikasi  dan  menentukan  probabilitas  yang  nantinya perhitungan pada penyakit menular ayam dalam penelitian ini sesuai  dengan  fakta  gejala  yang  ada  pada  tabel  kepercayaan. Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  yaitu black box dan pengujian akurasi. Pengujian blackbox menguji fungsionalitas  sistem  agar  dapat  berjalan  dengan  baik. Pengujian  akurasi  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil diagnosis  sistem  dengan  hasil  diagnosis  seorang  pakar.  Rata- rata  akurasi  sistem  sebesar  93,08%.  Tingkat  akurasi  tertinggi didapat  ketika  variasi  data  training  berjumlah  40%  dan  60% dari  keseluruhan  jumlah  data training yang  ada.  Hal  ini membuktikan bahwa komposisi data kasus berpengaruh dalam hasil  akurasi  sistem.  Semakin  banyak  data training belum tentu  dapat  menjamin  sistem  pakar  yang  dihasilkan  akan semakin  baik.  Jadi  dalam  menentukkan  data training harus berdasarkan  komposisi  data kasus masing-masing class untuk menghasilkan sistem pakar yang baik [11].
Peneltian    berikutnya  mengenai  sistem  pakar  diagnosis penyakit  sapi  dengan  metode certainty  factor berbasis Android. Certainty  Factor digunakan  untuk  perancangan program aplikasi. Certainty Factor merupakan nilai parameter klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk  menunjukkan  besarnya kepercayaan.  Namun  dalam  penelitian  ini  hanyalah  bersifat prototype [12].
Penelitian  dengan  objek  ayam  juga  pernah  diteliti mengenai  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  saluran  pencernaan pada  ayam  broiler.  Sistem  dibangun  untuk  membantu  para
peternak  khususnya  para  pemilik  dalam  mendapatkan informasi  mengenai  penyakit  saluran  pencernaan  ayam, sehingga tidak perlu untuk berkonsultasi langsung dengan para pakar  (dokter  hewan)  dan  dengan  menggunakan  metode certainty factor tingkat penyakit saluran pencernaan ayam bisa terditeksi  dari  gejala-gejala  yang  ada  dan  dapat  diketahui penyakit tersebut dalam kondisi biasa atau parah [2].
Selanjutnya  penelitian  perbandingan  metode naïve  bayes dengan certainty  factor pada  tanaman  melon.  Penelitian tersebut  membandingkan  gejala-gejala  penyakit  yang  dapat menyerang  tanaman  melon  dengan  2  metode.  Dari  penelitian tersebut  dihasilkan  aplikasi  diagnosis  web  namun  peneliti mengharapkan dapat dibuat ke dalam aplikasi android [13].

## III. METODE PENELITIAN
Metode penelitian ini menggunakan model prototype untuk pembangunan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  menular  ayam dengan  mengimplementasikan naïve  bayes  -  certainty  factor. Model prototype digunakan  untuk  merancang  sistem  aplikasi melalui 3 tahapan yaitu pengumpulan data pakar, perancangan sistem pakar dan implementasi sebagaimana gambar 1.
Gambar 1. Model Prototype [14]
Pengumpulan  data  pakar  merupakan  tahap  analisis kebutuhan  dengan  mengumpulkan  data  mengenai  bagaimana cara kerja diagnosa penyakit menular hewan peliharaan ayam. Pakar  dalam  penelitian  ini  yaitu  dokter  hewan.  Data  yang dukumpulkan berasal dari 3 (tiga) orang dokter hewan dengan pengalaman  14  tahun,  5  tahun  dan  3  tahun  berkerja  di  klinik hewan. Tahap perancangan  sistem,  membangun  desain  sistem dengan  menyiapkan  desain  awal  aplikasi  berupa mock  up antarmuka  dan user  experience serta  perangkat  keras  dengan spesifikasi sesuai kebutuhan. Pada tahap implementasi dimulai dengan mengimplementasikan hasil rancangan dan basis data, membuat tampilan antarmuka pada android , membuat fungsi- fungsi front  end pada android menggunakan  bahasa markup XML dan bahasa pemrograman Java . Tahap pengujian sistem dilakukan  dengan  cara  menguji  fungsi-fungsi  sistem  yang sudah  dibuat  secara  menyeluruh  dengan  harapan  dapat berfungsi dengan baik.
Teorema Bayes merupakan  sebuah  pendekatan  untuk sebuah  ketidaktentuan  yang  diukur  dengan  probabilitas  [6]. Pada  saat  klasifikas,  pendekatan bayes akan  menghasilkan label  kategori  yang paling tinggi  probabilitasnya  [15].Adapun tahapan-tahapan dalam metode naive bayes sebagai berikut :
1. Mencari  nilai prior untuk  tiap-tiap  kelas  dengan menghitung  rata-rata  tiap  kelas  menggunakan  persamaan (1).

## P = X/A                                            (1)
Keterangan:
P = Nilai prior
X = Jumlah data tiap kelas
A = Jumlah data seluruh kelas
2. Mencari nilai likelihood untuk tiap-tiap kelas dengan persamaan (2).

## L = F/B                                              (2)
Keterangan:
L = Nilai likelihood F = Jumlah data fitur tiap kelas
B = Jumlah seluruh data tiap kelas
3. Mencari nilai posterior pada tiap kelas yang ada menggunakan persamaan (3).
P(c).∏P (a|c) (3)
Keterangan: P(c) = Nilai prior tiap kelas P(a|c) = Nilai likelihood
Hasil  klasifikasi  kelas  metode naïve  bayes dilakukan dengam  membandingkan nilai posterior dari  kelas-kelas yang ada.  Nilai posterior yang  paling  tinggi  yang  terpilih  sebagai hasil klasifikasi.
Certainty  Factor (CF)  merupakan  nilai  parameter  klinis untuk  menunjukkan  besarnya  kepercayaan  [16]. Certainty Factor didefinisikan sebagai persamaan (4) :
CF (H, E) = MB (H, E) – MD (H, E)                                (4)
Keterangan:
a. CF  (H,  E): Certainty  Factor dari  hipotesis  H  yang dipengaruhi  oleh  gejala  ( evidence )  E.  Besarnya  CF berkisar antara -1 sampai 1. Nilai -1 menunjukkan ketidak percayaan  mutlak  sedangkan  nilai  1  menunjukkan kepercayaan mutlak.
b. MB  (H,  E): Ukuran  kenaikan  kepercayaan  ( measure  of increased  belief )  terhadap  hipotesis  H  yang  dipengaruhi oleh gejala E.
c. MD (H,  E): Ukuran  kenaikan  ketidak  percayaan  ( measure
of  increased  disbelief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
Bentuk dasar rumus certainty factor , adalah sebuah aturan JIKA E maka H sebagaimana persamaan (5).
CF (H, e) = CF (E, e) * CF (H, E)                   (5)
Keterangan:
a. CF (H, e): Certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh
evidence e.
b. CF  (E,  e): Certainty  factor  evidence E  yang  dipengaruhi oleh evidence e.
c. CF  (H,  E): Certainty  factor  hipotesis dengan  asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E, e) = 1
Jika  semua evidence pada antecedent diketahui  dengan  pasti maka sebagaimana persamaan (6):
CF (E, e) = CF (H, E)                                       (6)
Pada  persamaan  6,  CF(H,E) merupakan  nilai  kepastian yang  diberikan  oleh  pakar  terhadap  suatu  aturan,  sedangkan CF(E,e) merupakan  nilai  kerpercayaan  yang  diberikan  oleh pengguna terhadap gejala yang dialaminya.
Kebutuhan  fungsional  sistem  dapat  dideskripsikan  dalam use  case diagram  untuk  menggambarkan  aktifitas  yang dilakukan oleh pengguna sistem, sebagaimana gambar 2.
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem Pakar
Adapun  wujud  antar  muka  aplikasi  pada  halaman  pertama ketika memulai penggunaan aplikasi sebagaimana Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Halaman Splash
Gambar 3 merupakan halaman splash sebelum menampilkan halaman utama sistem sebagaimana gambar 4.

## Gambar 4.  Tampilan Halaman Utama
Gambar  4  merupakan  halaman  utama  yang  menampilkan gejala-gejala  penyakit  menular  hewan  peliharaan  ayam. Gejala-gejala  tersebut  dipilih  oleh  pengguna  berdasarkan gejala yang terjadi pada hewan peliharaannya untuk dilakukan diagnosa  lebih  lanjut.  Tampilan  halaman  hasil  diagnosis sebagaimana gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan Halaman Hasil Diagnosis
Gambar  5  memperlihatkan  hasil  proses  terhadap  gejala- gejala  yang  telah  di  pilih.  Hasil  diagnosis  meliputi  informasi nama  penyakit,  presentase,  jenis  penyakit,  pengobatan, pencegahan dan saran.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  metode naïve  bayes - certainty  factor pada aplikasi  diagnosa  penyakit  menular  hewan  peliharaan  ayam merupakan suatu tahapan penerapan proses perancangan yang telah dibuat sebelumnya . Adapun prosedur sistem sebagaimana Gambar 6 :
Gambar 6. Prosedur Sistem dengan  Metode Naïve Bayes-Certainty Factor
Gambar 6 dapat dijelaskan bahwa terdapat 6 prosedur yang dilakukan  sistem  mulai  dari  memasukkan  gejala  penyakit,
menghitung  nilai prior ,  nilai likelihood ,  nilai posterior dan nilai certainty  factor dan  terakhir  system  memberikan  hasil berupa  jenis  penyakit,  nilai  keyakinan  dan  solusi  yang diberikan. Pohon keputusan diagnosa penyakit menular hewan peliharaan ayam sebagaimana gambar 7.
Gambar 7. Pohon Keputusan Diagnosis Penyakit Menular Pada Ayam
Basis  pengetahuan  yang  dibangun  untuk  sistem  diagnosa penyakit  menular  hewan  peliharaan  ayam.  Sistem  ini  dapat mengindentifikasi  sebanyak  57  gejala  dengan  jumlah  15 penyakit menular ayam, yaitu Avian influenza, Encephalomyelitis,  Chlamydiosis,  Pullorum,  Fowl  Typhoid, Cacar Unggas , Chicken anemia syndrome, Helicopter Disease, Aspergillosis, Infectious Bursal Disease, Infectious Bronchitis, Diare, Bacterial Pododermatitis, Pyotraumatic Dermatitis dan Pyoderma.
Pengujian  sistem  dilakukan  pada  halaman  utama  gambar  4 dengan  menggunakan black  box testing terhadap  proses input dan output sebagaimana table 1.
Tabel 1. Pengujian Black Box Pada Halaman Utama No Skenario Pengujian Test Case Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan 1 Mengosongkan semua checkbox pada gejala Checkbox 1 sampai 57 Harus memilih salah satu pertanyaan Sesuai harapan Valid 2 Memilih semua check box pada semua gejala Checkbox 1 sampai 57 Tidak bisa memilih semua pertanyaan Sesuai harapan Valid
Pengujian pada tabel  1 berfungsi  untuk  memastikan bahwa suatu event atau masukan akan menjelaskan proses yang tepat dan menghasilkan output yang sesuai. Sebagaimana gambar 6.
Black  box  testing pada  halaman  hasil  diagnosis  gambar  5 sebagaimana tabel 2.
Masukkan Gejala  Penyakit Menghitung Nilai Prior Mengitung Nilai Likelihood Mengitung Nilai Posterior Mengitung Nilai Certanty Factor Memberikan Hasil: Jenis Penyakit, Nilai Keyakinan dan Solusi
Tabel 2. Pengujian Black Box pada Halaman Hasil Diagnosis
No Skenario Pengujian Test Case Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Kesimpu lan 1 Hasil penyakit virus hanya ada pencegahan jenisPenyakit = "Penyakit Virus"; pencegahanPe nyakit = "-"; penangananP enyakit = "Vaksinasi"; Penyakit virus hanya ada pencegahan saja Sesuai harapan Valid 2 Hasil penyakit parasit hanya ada pengobatan jenisPenyakit = "Penyakit
Parasit"; pencegahanPe nyakit = "-"; penangananP enyakit =
"Berikan obat anti parasit"; Penyakit parasit hanya ada pengobatan saja Sesuai harapan Valid 3 Hasil penyakit bakteri ada pengobatan dan pencegahan jenisPenyakit = "Penyakit Bakteri"; pencegahanPe nyakit = "Lingkungan"
;
penangananP enyakit = "Antibiotik"; Penyakit bakteri ada pengobatan dan pencegahan
Sesuai harapan
Valid
4 Saran android:text= "Untuk
penanganan lebih lanjut, mohon untuk membawa hewan peliharaan anda ke klinik dokter hewan terdekat" Menampilk an saran pada halaman hasil Sesuai harapan Valid
Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui performa  dari  sistem  pakar  yang  telah  dibangun  dan  berapa besar  tingkat  akurasi  dalam  memberikan  hasil  diagnosis penyakit  menular  pada  hewan  peliharaan  ayam  berdasarkan masukan gejala-gejala  yang dipilih oleh pengguna.  Total data uji yang digunakan sebanyak 50 data untuk    membandingkan hasil uji sistem dengan hasil uji pakar. Sebagaimana table 3.
Tabel 3. Hail Pengujian Akurasi No Diagnosis Pakar Diagnosis Sistem Nilai CF (%) 1 Avian influenza Avian influenza 95.20% 2 Encephalomyelitis Encephalomyelitis 99.83% 3 Chlamydiosis Chlamydiosis 99.80% 4 Pullorum Pullorum 98% 5 Fowl Typhoid Fowl Typhoid 84% 6 Cacar Unggas Cacar Unggas 90.40% 7 Chicken anemia syndrome Chicken anemia syndrome 98% 8 Avian influenza Null 0.00% 9 Helicopter Disease Helicopter Disease 97.60% 10 Aspergillosis Aspergillosis 76% 11 Infectious Bursal Disease Diare 98.40% 12 Infectious Bronchitis Infectious Bursal Disease 96.00%
13 Bacterial Pododermatitis Bacterial Pododermatitis 60.00%
No Diagnosis Pakar Diagnosis Sistem Nilai CF (%) 14 Pyotraumatic Dermatitis Pyotraumatic Dermatitis 76.00% 15 Bacterial Pododermatitis Bacterial Pododermatitis 99.20% 16 Pyotraumatic Dermatitis Pyotraumatic Dermatitis 99.20% 17 Fowl Typhoid Avian influenza 80.00% 18 Avian influenza Fowl Typhoid 95.20% 19 Encephalomyelitis Encephalomyelitis 94.00% 20 Chlamydiosis Chlamydiosis 98.00% 21 Pullorum Pullorum 96.00% 22 Fowl Typhoid Fowl Typhoid 98.00% 23 Cacar Unggas Cacar Unggas 88.00% 24 Chicken anemia syndrome Chicken anemia syndrome 98.00% 25 Avian influenza Avian influenza 97.60% 26 Helicopter Disease Helicopter Disease 98.00% 27 Aspergillosis Aspergillosis 90.00% 28 Infectious Bursal Disease Infectious Bursal Disease 92.00% 29 Infectious Bronchitis Infectious Bronchitis 52.00% 30 Pyotraumatic Dermatitis Pyotraumatic Dermatitis 88.00% 31 Cacar Unggas Cacar Unggas 99.60% 32 Chicken anemia syndrome Chicken anemia syndrome 97.60% 33 Avian influenza Avian influenza 94.00% 34 Helicopter Disease Helicopter Disease 98% 35 Parvovirus Parvovirus 98.00% 36 Fowl Typhoid Fowl Typhoid 99.60% 37 Pullorum Pullorum 99.00% 38 Infectious Bursal Disease Infectious Bursal Disease 99.36% 39 Infectious Bronchitis NULL 0.00% 40 Bacterial Pododermatitis Bacterial Pododermatitis 68.00% 41 Pyotraumatic Dermatitis Pyotraumatic Dermatitis 99.68% 42 Bacterial Pododermatitis Bacterial Pododermatitis 99.40% 43 Pyotraumatic Dermatitis Pyotraumatic Dermatitis 98.40% 44 Infectious Bursal Disease Infectious Bursal Disease 92.00% 45 Avian influenza Avian influenza 40.00% 46 Encephalomyelitis Encephalomyelitis 99.92% 47 Chlamydiosis Chlamydiosis 98.00% 48 Pullorum Pullorum 96.40% 49 Fowl Typhoid Fowl Typhoid 20.00% 50 Avian influenza Avian influenza 98.00%
Berdasarkan  tabek  3,  terdapat  45  data  yang  memiliki  hasil diagnosis  yang  sama  dengan  hasil  uji  pakar,  sehingga  tingkat akurasi pengujian sebagaimana berikut:
Akurasi %= (Jumlah Data Uji Benar)/(Jumlah Total Data Uji) x 100% Akurasi %=45/50 x 100%=90 %
Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  pakar diagnosis  penyakit  menular  pada  ayam  menggunakan  metode naïve  bayes-  certainty  factor adalah  sebesar  90  %.  Diagram pengujian akurasi sistem sebagaimana Gambar 7.
Hasil Diagnosis Pakar
Hasil Diagnosis Sistem
Pengujian Akurasi Nilai
Akurasi
Gambar 7. Diagram Pengujian Akurasi Sistem
Berikut table hasil pengujian akurasi, sebagaimana table 3.

## V. KESIMPULAN
Aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  menular  hewan peliharaan ayam menggunakan metode naïve bayes - certainty factor dengan 50 data uji, berdasarkan table 3 hasil pengujian akurasi  terlihat  bahwa  terdapat  45  data  uji  sesuai  dengan diagnosis  pakar.  5  data  uji  yang  2  diantaranya  tidak menghasilkan  diagnosis  sistem  yaitu Avian  influenza dan Infectious  bronchitis .  3  diantaranya  tidak  sesuai  dengan diagnosis  pakar.  Sehingga  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan sebesar 90%, dapat dikatakan bahwa ketepatan hasil diagnosis dalam kategori baik.

## REFERENCES
[1] A.  G.  Nataamijaya,  “Pengembangan  Potensi  Ayam  Lokal  Untuk Menunjang Peningkatan Kesejahteraan Petani,” vol. 29, no. 4, pp. 131– 138, 2010, doi: 10.21082/jp3.v29n4.2010.p131-138.
[2] J. Rahmah and R. A. Saputra, “Penerapan Certainty Factor Pada Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Saluran  Pencernaan  Ayam  Broiler,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 94–102, 2017.
[3] E.  Wiedosari  and  S.  Wahyuwardani,  “Studi  Kasus  Penyakit  Ayam Pedaging  Di  Kabupaten  Sukabumi  Dan  Bogor,” J.  Kedokt.  Hewan  - Indones.  J.  Vet.  Sci. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  9–13,  2015,  doi: 10.21157/j.ked.hewan.v9i1.2777.
[4] A.  Himawan,  N.  Hidayat,  and  M.  T.  Ananta,  “Sistem  Diagnosis Penyakit  Hewan  Pada  Anjing  Dengan  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ.  Brawijaya , vol. 2, no. 10, pp. 4290–4295, 2018.
[5] I.  Candra  Dewi,  A.  Andy  Soebroto,  and  M.  Tanzil  Furqon,  “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Potong Dengan Metode Naive Bayes,” J. Enviromental  Eng.  Sustain.  Technol. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  72–78,  2015, doi: 10.21776/ub.jeest.2015.002.02.2.
[6] A.  Syahrawardi,  N.  Hidayat,  and  D.  Sihombing,  “Sistem  Pakar Diagnosis Hama-Penyakit Pada Tanaman Sedap Malam Menggunakan Metode  Naïve  Bayes-Certainty  Factor  Berbasis  Android,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 153–160, 2018.
[7] A.  H.  Pratama,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk  Identifikasi  Hama  Dan Penyakit Tanaman Tebu Dengan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” Universitas Brawijaya, 2014.
[8] I. Fauz Rohman, P. Harsani, and A. Qur, “Aplikasi Diagnosis Penyakit Sapi  Menggunakan  Metode  Certainty  Factors  Berbasis  Android,” 84 Komputasi , vol. 13, no. 2, pp. 84–93, 2016.
[9] I.  H.  Santi  and  B.  Andari,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mengidentifikasi Penyakit  Mata  Dengan  Metode  Certainty  Factor,” INTENSIF ,  vol.  3, no. 2, pp. 159–177, 2019, doi: 10.33322/kilat.v8i1.367.
[10]  T. Sutojo et al. , Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Andi Offset, 2011.
[11]  I. C. Dewi, A. A. Soebroto, M. T. Furqon, and U. Brawijaya, “SISTEM PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  SAPI  POTONG  DENGAN METODE,” vol. 02, no. 02, pp. 67–73, 2015.
[12]  S. Sibagariang, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” J. TIMES , vol. 3, no. 2, pp. 35–39, 2008.
[13]  Kessowosidi,  “Perbandingan  Naive  Bayes  dan  certanty  Factor  dalam Diagnosa Hama pada Tanaman Melon,” Surakarta, 2017.
[14]  D.  Purnomo,  “Model  Prototyping  Pada  Pengembangan  Sistem Informasi,” J  I  M  P  -  J.  Inform.  Merdeka  Pasuruan ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 54–61, 2017, doi: 10.37438/jimp.v2i2.67.
[15]  F. Ahmad, “Perbandingan metode naive-bayes dengan metode certainty factor  dalam  diagnosa  penyakit  pada  kucing  peliharaan,”  Universitas Pendidikan Indonesia, 2017.
[16]  D.  Tungga  Satya  and  N.  Hidayat,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Sapi  Ternak  Potong  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes-Certainty Factor,” vol. 2, no. 10, pp. 3406–3410, 2018.