## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2020 Vol. 2 N o .   4 Hal:  108-114 e-ISSN: 2686-3154
Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor dalam Akurasi Identifikasi Penyakit Panleukopenia pada Kucing
Dyan Mardinata Putra 1  , Gunadi Widi Nurcahyo 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
dyanputra1997@gmail.com

## Abstract
Feline  Panleukopenia  is  a  disorder  caused  by  inflammation  of  Feline  Parvovirus.  This  viral  inflammation  can  trigger inflammation of the digestive system in cats and can also attack the cat's bone marrow, and the total white blood cells in the cat's body will decrease. At this time, many people do not know how to accurately identify the disease Feline Panleukopenia in cats and as a result of that cats who suffer from it experience illness and even death. This study aims to determine the level of  accuracy  in  identifying  Panleukopenia  in  cats.  There  are  several  types  of  symptoms  that  refer  to  Feline  Panleukopenia. Furthermore, the data is processed manually with the Certainty Factor method and continued by using a website-based expert system software. The processing stages are rule solving, determining the weight value of each symptom and calculating the Certainty Factor value with the rule formula. The results of the data processing are continued with the calculation of the level of  accuracy.  The  result  of  testing  this  method  is  that  there  are  100%  of  the  5  test  data.  Based  on  the  accuracy  of  the identification  results  of  this  system,  this  study  is  very  precise  in  the  level  of  identifying  the  level  of  accuracy  of  feline panleukopenia.  Expert  testing  systems  have  been  able  to  specifically  identify  Feline  Panleukopenia.  Through  the  Certainty Factor method, the level of accuracy that can be obtained is quite accurate and can help veterinarians improve their accuracy to identify Feline Panleukopenia in cats.
Keywords : Expert Systems, Feline Panleukopenia, Certainty Factor, Feline Parvovirus, Cat.

## Abstrak
Feline Panleukopenia adalah suatu kelainan yang disebabkan oleh peradangan Feline Parvovirus . Peradangan virus tersebut dapat memicu terjadinya peradangan pada sistem pencernaan pada kucing dan juga dapat menyerang sum-sum tulang kucing, dan  total  sel  darah  putih  yang  ada  di  dalam  badan  kucing  akan  mengalami  penurunan.  Pada  saat  sekarang  ini  banyak  nya masyarakat belum mengetahui cara mengidentifikasi dengan akurat tentang penyakit Feline Panleukopenia pada kucing dan akibat  dari  itu  kucing  yang  mengidapnya  mengalami  sakit  bahkan  kematian.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan tingkat akurasi dalam mengidentifikasi penyakit Panleukopenia pada kucing.  Terdapat beberapa jenis gejala  yang  merujuk kepada  penyakit Feline  Panleukopenia .  Selanjutnya  data  diolah  secara  manual  dengan  metode Certainty  Factor dan dilanjutkan  dengan  menggunakan  software  sistem  pakar  berbasis  website.  Tahapan  pengolahannya  adalah  pemecahan  rule, menentukan  nilai  bobot  setiap  gejala  dan  menghitung  nilai Certainty  Factor dengan  rumus rule .  Hasil  pengolahan  data tersebut  dilanjutkan  perhitungan  tingkat  akurasinya.  Hasil  dari  pengujian  terhadap  metode  ini  adalah  terdapat  100%  dari  5 data pengujian. Berdasarkan akurasi dari hasil identifikasi terhadap sistem ini, maka penelitian ini sangat tepat dalam tingkat mengidentifikasi  tingkat  akurasi  penyakit  Panleukopenia  kucing.  Sistem  pakar  pengujian  telah  dapat  mengidentifikasi penyakit Feline  Panleukopenia secara  spesifik.  Melalui  metode Certainty  Factor ini,  tingkat  akurasi  yang  di  dapat  cukup akurat  dan  dapat  membantu  dokter  hewan  dalam  meningkatkan  akurasi  untuk  mengidentifikasi  penyakit Feline Panleukopenia pada kucing.
Kata kunci: Sistem Pakar; Feline Panleukopenia ; Certainty Factor .
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Kucing  merupakan  salah  satu  hewan  peliharaan  yang paling  banyak  dipelihara  oleh  manusia.  Manusia sebagai  pemilik  kucing  diharapkan  dapat  mengetahui pencegahan  maupun  perawatan  berbagai  macam penyakit pada kucing agar tidak mengganggu kesehatan lingkungan. Feline Panleukopenia virus salah satu jenis penyakit yang ada pada kucing, terkadang kucing yang terkena  penyakit  Feline  virus  memiliki  nafsu  makan yang  kurang  ,  demam,  radang  mata,  badanya  terlihat lemas,  bersin,  diare  dan  hidungnya  berlendir.  Namun bila  hal  tersebut  dibiarkan  terus  menerus,  maka  akan berakibat  fatal  bahkan  dapat  menyebabkan  kematian, Pemilik  kucing  terkadang  baru  menyadari  saat  kucing
peliharaannya  mengalami  perubahan  secara  signifikan [ 1 ].
Kecerdasan  buatan  berasal  dari  bahasa  inggris “Artificial  Intelligence”  atau  disingkat  AI  yaitu intelligence  adalah  kata  sifat  yang  berarti  cerdas, sedangkan  artificial  artinya  buatan.  Kecerdasan  buatan yang dimaksud disini merujuk pada mesin yang mampu berfikir,  menimbang  tindakan  yang  akan  diambil,  dan mampu  mengambil  keputusan  seperti  yang  dilakukan oleh manusia [ 2 ].
Sistem  Pakar  adalah  salah  satu  cabang Artificial Intelligence yang  membuat  penggunaan  secara  luas knowledge  yang  khusus  untuk  penyelesaian  masalah
tingkat  manusia  yang  pakar.  Seorang  pakar  adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu  pakar  yang  mempunyai knowledge atau kemampuan  khusus  yang  orang  lain  tidak  mengetahui atau  mampu  dalam  bidang  yang  dimilikinya.  Metode dalam  penerapan  Sistem  Pakar  ini  menggunakan Certainty Factor [ 3 ].
Certainty  Factor merupakan  metode  yang  dapat digunakan untuk menghadapi suatu permasalahan yang belum pasti jawabannya. Ketidakpastian ini merupakan sebuah  probabilitas  karena  hasilnya  dapat  berupa “mungkin”  atau  “hampir  pasti”  [ 4 ].  Metode Certainty Factor digunakan  ketika  menghadapi  suatu  masalah yang  jawabannya  tidak  pasti.  Ketidakpastian  ini  bisa merupakan probabilitas [ 5 ].
Beberapa  penelitian  menggunakan  metode Certainty Factor adalah  Pengembangan  Sistem  Pakar  diagnosis penyakit  gigi  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan perancangan  sistem  dengan  tujuan  untuk  memberikan gambaran  umum  tentang  gigi  penyakit  [ 6 ].  Dalam pengukuran  akurasi  uji  sistem  dilakukan  oleh  20 pasien, ada 19 kasus yang sesuai dan 1 kasus yang tidak sesuai. Jadi, dari pengujian sistem yang dilakukan oleh 20 pasien menghasilkan tingkat akurasi 95%. [ 7 ].
Gunawan  &  Wardoyo  melakukan  penelitian  untuk mendiagnosa  penyakit  insomnia  dengan  kesimpulan bahwa  nilai  akurasi  hasil  Sistem  Pakar  padaKeahlian akupunktur  dalam  menangani  pasien  insomnia  adalah 93,33%. Apalagi  Sistem  Pakar  dapat  memberikan kesimpulan  sesuai  aturan  meskipun  gejala  yang dimasukkan oleh pengguna tidak lengkap [ 8 ].
Penelitian metode Certainty Factor untuk mendiagnosa penyakit  berdasarkan  gejala  yang  dirasakan  oleh penderita  yang  mengidap penyakit THT dan kemudian diselesaikan  dengan  metode Certainty  Factor yang kemudian  menghasilkan  informasi  mengenai  penyakit tersebut. Hasil yang diperoleh adalah masih kurangnya pakar  yang  dapat  memberikan  informasi  mengenai solusi  terbaik  dalam  permasalahan  yang  ada  [ 9 ]. Kombinasi  antara  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor untuk  mendeteksi  tingkat  potensi kanker kulit mendapatkan hasil yang baik dengan hasil akurasi 100% [ 10 ].
Metode Certainty  Factor juga  digunakan  untuk mendiagnosa  penyakit  ginjal.  Berdasarkan  hasil perhitungan, maka diperoleh nilai untuk peyakit kanker ginjal  sebesar  98%,  gagal  ginjal  akut  sebesar  60%, gagal  ginjal  kronik  sebesar  84%  dan  gagal  ginjal terminal  sebesar  76%  sehingga  nilai  tertinggi  yaitu penyakit kanker ginjal dengan nilai 98%. Dari diagnosa tersebut  maka  hasil  yang  diperoleh  adalah  pasien menderita penyakit kanker ginjal [ 11 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang dipakai di dalam penelitian ini  ada    beberapa    proses    dan    kerangka  dari penelitian   ini   dapat   dilihat   pada   Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka penelitian pada  Gambar  1  maka diuraikan proses kerjada kedalam sub bagian berikut.
2.1. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  dirumuskan  masalah  yang  akan menjadi obyek penelitian. Perumusan masalah dilakukan  untuk  menentukan  masalah  apa  saja  yang terdapat  pada  obyek  penelitian  serta  memberikan batasan dari permasalahan yang diteliti dan mengidentifikasi  masalah  Sistem  Pakar  tersebut menggunakan metode Certainty Factor [ 12 ].
2.2. Menganlisa Masalah
Menganalisa  masalah  merupakan  langkah  selanjutnya yang  diambil  dalam  sebuah  penelitian  agar  penelitian yang  dilaksanakan  dapat  memahami  masalah  yang telah  ditentukan  pada  batasan  masalah.  Diharapkan dengan masalah tersebut dapat dianalisa dengan baik.
2.3. Mengidentifikasi Solusi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pencarian  solusi  yang berkaitan  dengan  dengan  penelitian  yang  diteliti. Penulis  melakukan  pencarian  solusi  yang  terkait menggunakan  media internet, artikel, dan  karya ilmiah tentan Certainty Factor .
2.4. Menganalisa  dengan  menggunakan Certainty Factor
Pada tahap ini, merupakan tahap penentuan hal penting sebagai acuan dari masalah yang akan diimplementasikan  ke  dalam  sistem.  Pada  tahap  ini, penulis  akan  memecahkan  masalah  ke  dalam  bentuk perhitungan  Sistem  Pakar  secara  manual  dengan menggunakan metode Certainty Factor .
2.5. Mengumpulkan Data Penyakit Panleukopenia
Data  konsultasi  pasien  serta  pengumpulan  informasi dan  fakta  mengenai  jenis  penyakit  dan  gejala  penyakit pada  kucing  menjadi  data    yang  digunakan  dalam penelitian ini.
2.6. Merancang Sistem
Merancang sistem di dalam penelitian ini, peneliti akan melakukan  pembangunan  dan  perancangan  Sistem Pakar untuk identifikasi akurasi penyakit Panleukopenia  pada  kucing  dengan  menggunakan metode Certainty Factor .
2.7. Mengimplementasikan Sistem
Pada    tahapan    ini    dilakukan    perancangan input , proses dan output dari sistem yang akan dibuat.
2.8. Pengujian Hasil
Pada tahap ini, dilakukan simulasi setelah mendapatkan data  dan  pembuatan  Sistem  Pakar  untuk  mengetahui apakah  sistem  yang  dibuat  ini  sesuai  dengan  tujuan yang diharapkan.
2.9. Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan didasarkan pada hasil penelitian, mulai dari tahap pengumpulan data, perhitungan Sistem Pakar dengan menggunakan metode Certainty Factor.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  hasil  dan  pembahasan  terdapat  beberapa  aktifitas yang dilakukan diantaranya sebagai berikut:
3.1. Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan data  yang  diambil  dari  seorang  pakar.  Data  yang diperoleh  melalui  proses  wawancara  dan  penelitian  ke lapangan.  Referensi  yang  digunakan  berupa  buku  dan jurnal  yang  disarankan  oleh  pakar.  Data  ini  diperoleh secara  formal  oleh  peneliti  yaitu  dengan  memberikan surat  izin    untuk  meneliti.  Selanjutnya  dilakukan kegiatan  penelitian  bersama  pakar  untuk  memperoleh data. Data akurasi penyakit Panleukopenia pada kucing yang  terdiagnosa  oleh  sistem  didapat  dari  hasil wawancara dengan dokter  di R4 Petshop.
Berikut  merupakan  sampel  data  yang  di  peroleh langsung dari pakar  yang digunakan  untuk diproses  ke dalam  metode Certainty  Factor dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Pasien Panleukopenia Nama Pasien Jenis Kelamin Gejala Diagnosa Pasien 1 Jantan - Diare Berdarah - Suhu tubuh tinggi - Muntah darah yang parah - Hanya  berdiam  di  tempat basah - Diare banyak darah
Panleuko penia Akut Pasien 2 Jantan - Suhu subuh dingin - Diare mengeluarkan darah - Murung kelihatan parah - Kaku Panleuko penia Akut Pasien 3 Betina - Suhu tubuh tinggi - Diare mengeluarkan darah
- Hanya  berdiam  di  tempat basah - Muntah Darah yang parah Panleuko penia Akut Pasien 4 Jantan - Muntah mulai berdarah - Diare mengeluarkan darah - Kaku
- Muntah Darah yang parah - Panleuko penia Akut Pasien 5 Betina - Badan mulai kelihatan lesu - Muntah tapi tidak berdarah - Diare tetapi tidak parah Panleuko penia Sub kronis
Penyakit  yang  diteliti  dalam  penelitian  ini  adalah tentang  jenis  penyakit Panleukopenia pada  kucing dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Jenis-Jenis Penyakit Panleukopenia Kucing No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 PK1 Panleukopenia SubKronis 2 PK2 Panleukopenia kronis 3 PK3 Panleukopenia Akut
Berdasarkan  Tabel  2  terdapat  3  jenis  penyakit Panleukopenia pada  kucing  dan  diberikan  kode  PK1- PK3.  Penyakit Panleukopenia mempunyai  gejala  yang mengarah  pada  jenis  penyakit  yang    dirasakan.  Pada penelitian    penyakit Panleukopenia tersebut,  ada    19 gejala, seperti pada Tabel 3.
Tabel 3.  Data Gejala Penyakit Panleukopenia kucing No Kode Gejala Nama Penyakit 1 GEP01 Tampak sedikit murung 2 GEP02 Badan mulai keliatan lesu 3 GEP03 Nafsu makan mulai ilang 4 GEP04 Muntah tetapi tidak berdarah 5 GEP05 Diare tetapi tidak parah 6 GEP06 Suhu tubuh mulai tinggi 7 GEP07 Tampak murung lebih parah 8 GEP08 Badan Lemas 9 GEP09 Sangat lesu 10 GEP10 Nafsu makan sudah hilang 11 GEP11 Muntah mulai berdarah 12 GEP12 Diare mulai mengeluarkan darah 13 GEP13 Suhu tubuh tinggi 14 GEP14 Murung kelihatan Parah 15 GEP15 Hanya berdiam di tempat basah 16 GEP16 Kaku 17 GEP17 Suhu tubuh dingin 18 GEP18 Muntah darah yang parah 19 GEP19 Diare banyak darah
Tabel  2  mendeskripsikan  gejala  yang  digunakan  pada penelitian  ini  sebanyak  19  gejala  dengan  pemberian kode dari GEP01-GEP19.
3. 2. Analisa Sistem
Perhitungan  Sistem  Pakar  dengan  menggunakan metode Certainty  Factor yaitu  diawali  dari  beberapa fakta  mengenai  suatu  gejala  yang  disampaikan  oleh user sebagai  input  ke  dalam  sistem.  Berikut  algoritma proses  dalam  mendiagnosa  penyakit Panleukopenia berdasarkan  alur  metode Certainty  Factor pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Certainty Factor
Berdasarkan flowchart algoritma Certainty Factor pada Gambar  2,  maka  dapat  digambarkan  proses  kerja  dari sistem dengan Certainty Factor sebagai berikut:
3.2.1. Membuat Aturan (Rule)
Setelah      Pengetahuan  ini  akan  terapkan  ke  dalam bentuk yang lebih jelas untuk menemukan kesimpulan  terhadap  jenis  penyakit Panleukopenia pada kucing. terlihat  pada  Tabel  4.
Tabel 4.  Tabel Aturan (Rule) Aturan (Rule) Kaidah Nilai CF Rule 1 IF  GEP01  AND  GEP02  AND  GEP05 THEN PK1 0.5 Rule 2 IF  GEP03  AND  GEP06  AND  GEP07 THEN PK1 0.6 Rule 3 IF  GEP02  AND  GEP05  AND  GEP08 THEN PK2 0.5 Rule 4 IF  GEP07  AND  GEP08  AND  GEP09 THEN PK2 0.6 Rule 5 IF  GEP10  AND  GEP12  AND  GEP13 THEN PK2 0.7 Rule 6 IF  GEP12  AND  GEP13  AND  GEP15 THEN PK3 0.8 Rule 7 IF  GEP14  AND  GEP16  AND  GEP17 THEN PK3 0.75 Rule 8 IF  GEP15  AND  GEP18  AND  GEP19 THEN PK3 0.8 Rule 9 IF GPE02 AND GEP05 THEN PK2 0.65 Rule 10 IF GEP11 AND GEP16 THEN PK3 0.7

## 3.2.2 Menentukan Nilai Keyakinan
Untuk  mendapatkan  tingkat  keyakinan  (CF)  dari  suatu rule  yang  digunakan  yaitu  melakukan  wawancara dengan  seorang  pakar.  Nilai  CF (Rule) didapat  dari pakar  tersebut  yang  diubah  menjadi  nilai  CF  tertentu seperti Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Nilai Uncertainty Term
Uncertainty Term Nilai CF Definitly not (pasti tidak) -1.0 Almost  certainty  not (hampir  pasti tidak) -0.8 Probably  not (kemungkinan  besar tidak) -0.6 Maybe not (mungkin tidak) -0.4 Unknown (tidak tahu) -0.2 to 0.2 Maybe (mungkin) 0.4 Probably (kemungkinan besar) 0.6 Almost certainty (hampir pasti) 0.8 Definitly (pasti) 1
Nilai  keyakinan  dari  pakar  untuk  setiap rule penyakit pada kucing, dapat dilihat pada Tabel 4.
3.2.3 Perhitungan Certainty Factor
Dalam  proses  pengolahan  dengan  metode Certainty Factor diimplementasikan    rumus    seperti    pada   yang tertera berikut [ 12 ].
[   ]      (  [ ]    [ ])     [    ] (1)
Dimana CF[A ^ B] merupakan nilai keyakinan masing- masing  premis,  Min(CF[a],CF[b])  merupakan  nilai keyakinan minimal dari premis dan CF[rule] merupakan Nilai keyakinan rule.
Berdasarkan  fakta  gejala  pasien  pada  Tabel  1, didapatkan  beberapa  fakta  dari  gejala  untuk  lima pasien.  Fakta  dari  gejala  untuk  pasien  1  seperti  pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Fakta Gejala Pasien 1 Fakta Nilai CF GEP12 Evidence CF = 0.7 GEP13 Evidence CF = 0.68 GEP18 Evidence CF = 0.78 GEP15 Evidence CF = 0.68 GEP19 Evidence CF= 0.8
Perhitungan  dimulai  dengan  mengalikan  nilai evidence yang  merupakan  nilai  dari  fakta  gejala,  nilai evidence tersebut  dikali  dengan  CF  rule  yang  merupakan evidence dari fakta gejala.
Rule 6   = IF GEP12 (CF=0.7) AND GEP13 (CF=0.68) AND GEP15 (CF=0.68) THEN PK3 (CF=0.8)
CF6 (PK3, GEP12 ᴒ GEP13 ᴒ GEP15)
= Min[0.7 ; 0.68 ; 0.68] * 0.8
= 0.544 Fakta Baru : PK3 Hypothesis CF = 0.544
Rule 8   =  IF  GEP15  (CF=0.68)  AND  GEP18 (CF=0.78)  AND  GEP19  (CF=0.8)  THEN  PK3 (CF=0.8) CF8 (PK3, GEP15 ᴒ GEP18 ᴒ GEP19)
= Min[0.68 ; 0.78 ; 0.8] * 0.8 = 0.544 Fakta Baru : PK3 Hypothesis CF = 0.544
Berikut  adalah  fakta  dari  gejala  untuk  pasien  2  seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Tabel Fakta Gejala Pasien 2 Fakta Nilai CF GEP17 Evidence CF = 0.8 GEP12 Evidence CF = 0.7 GEP14 Evidence CF = 0.7 GEP16 Evidence CF = 0.7
Berdasarkan  fakta  gejala  untuk  pasien  2,  didapatkan rule 7 yang semua evidence nya adalah fakta.
Rule 7   =  IF GEP14 (CF=0.7) AND GEP16 (CF=0.7) AND GEP17 (CF=0.8) THEN PK3 (CF=0.75)
CF7 (PK3, GEP14 ᴒ GEP16 ᴒ GEP17)
= Min[0.7 ; 0.7 ; 0.8] * 0.75
= 0.525
Fakta Baru :
PK3 Hypothesis CF = 0.525 = 52.5 %.
3.2.4 Mengkombinasikan Nilai CF dari Masing-masing

## Rule
Apabila terdapat kaidah dengan kesimpulan yang  sama atau  lebih  dari  satu  gejala,  maka  dihitung  kombinasi Certainty  Factor untuk  mengidentifikasi  penyakit seperti pada persamaan [ 12 ].
[        ]               (       ) (2)
Berdasarkan  hasil  dari  fakta  baru  untuk  kelima  pasien, didapat  beberapa rule yang  memiliki  hipotesa  yang sama  yaitu    untuk  pasien  1,  4,  dan  5.  Oleh  karena  itu, dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan  CF Gabungan.
1. Pasien 1
Hasil  dari  fakta  baru  pada  pasien  1  diperoleh  R7,  R8 memiliki  hipotesa  yang  sama  yaitu  PK3,  maka  CF digabungkan:
Karena  Rule  7,  Rule  8  Hipotesanya  sama  yaitu  P03, maka CF digabungkan :
CFgab  = CF6 + CF8 x (1 – CF6)
= 0.544 + 0.544 x (1- 0.544)
= 0.792 = 79.2 %
Berdasarkan perhitungan 6 gejala yang diinputkan oleh pasien, diperoleh diagnosa untuk kucing yaitu penyakit Panleukopenia  Akut  dengan  tingkat  keyakinan  sebesar 79.2%.

## 3.2.5 Hasil
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan metode Certainty  Factor ,  maka  diperoleh  fakta  baru penyakit  yang  diderita  oleh  kelima  pasien  seperti  pada Tabel 8.
Tabel 8. Tabel Fakta Baru Penyakit No Pemilik Kucing Diagnosa Penyakit Nilai CF 1 Pasien 1 Panleukopenia Akut 79.2 % 2 Pasien 2 Panleukopenia Akut 52.5 % 3 Pasien 3 Panleukopenia Akut 54.4 % 4 Pasien 4 Panleukopenia Akut 49.0 % 5 Pasien 5 Panleukopenia Kronis 32.5 %
Hasil  dari  Sistem  Pakar  dapat  dilihat  dengan menggunakan software yang telah dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.  Berikut  tampilan  sistem  pakar  identifikasi penyakit Panleukopenia.

## Gambar 3. Tampilan Halaman Utama
Gambar  3  menunjukkan  halaman  utama  untuk menampilkan  semua  menu  yang  bisa  digunakan  oleh user atau calon pasien.

## Gambar 4. Tampilan Menu Konsultasi
Pada  halaman  ini  menampilkan  proses  konsultasi pasien  dengan  Sistem  Pakar,  yaitu  pasien  akan merespon  pertanyaan  dengan  memasukkan  jawaban dari  range  0-1  berdasarkan  gejala  yang  mungkin dialami  kucing.  Setelah  pasien  berkonsultasi  dengan Sistem  Pakar,  maka  akan  ditampilkan  hasil  konsultasi pasien seperti pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan Hasil Konsultasi Pasien
Selanjutnya dilakukan pengujian terhadap 5 data pasien dengan  membandingan  dengan  hasil  dari  pakar  untuk melihat  tingkat  akurasi  hasil.  Cara  yang  digunakan
dalam  menentukan tingkat akurasi  yaitu dengan rumus probalilitas.
Rumus Probabilitas : = ( ) = x 100%
Dimana  P  merupakan  nilai  dari  probabilitas,  E  adalah event,  x  merupakan  jumlah  kejadian  yang  terjadi,  dan N merupakan jumlah seluruh kejadian. Hasil pengujian Sistem Pakar ini terhadap 5 data pasien adalah: P jumlah (Akurat)  =  X/N x 100% =   5/5 x 100% = 100%.
Setelah  dilakukan  pengujian  dan  perhitungan  tingkat akurasi  sistem,  maka  diperoleh  tingkat  akurasi  yang sangat  baik  dari  hasil  perhitungan  sistem  dengan keputusan  pakar  sebesar  100%  dari  5  data  pengujian. Berdasarkan  tingkat  akurasi  dari  hasil  identifikasi terhadap sistem, maka penelitian ini sangat tepat dalam mendiagnosa  penyakit  Panleukopenia  pada  kucing secara tepat.

## 4. Kesimpulan
Aplikasi Sistem Pakar yang dirancang dapat melakukan identifikasi  awal  penyakit  Panleukopenia  kucing berdasarkan  gejala  yang  diderita  oleh  kucing  tersebut secara  cepat  dan  tepat.  Sistem  Pakar  ini  dapat membantu  menemukan  solusi  awal  dalam  pencegahan terhadap  penyakit  Panleukopenia  pada  kucing  sebelum menemui dokter hewan.

## Daftar Rujukan
[1] Arlis,  S.  (2017).  Diagnosis  Penyakit  Radang  Sendi  dengan Metode  Certainty  factor. Satin  - Sains  dan  Teknologi  Informasi,
3 (1).  DOI: https://doi.org/10.33372/stn.v3i1.215  .
[2] Astono, B. Y. T., Febrian, M. S., Laksana, W. P., & Laveri, R. I. (2019).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kucing  Feline  Virus Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web. Jurnal Pseudocode, 6 (2), 149-155. DOI: https://doi.org/10.33369/pseudocode.6.2.149-155 .
[3] Dissanayake,  D.  R.  A.,  Silva,  I.,  Gamage,  S.,  Sonnadara,  D., Bandara,  M.  R.  B.  N.,  Alokabandara,  S.  S.,  Jayapani,  V.  P.  P., Jayaweera,  W.  (2016). Feline  Panleukopenia  Virus  Infection  In A  Captive-Bred  Bengal  Tiger  (Panther  Tigris  Tigris)  And  A Leopard (Panthera Pradus) . Sri Lanka Veterinary Journal, 63 (2),
23-26.
[4] Efrianto, R. D., & Fajrin, A. A. (2019). Sistem Pakar Identifikasi Kerusakan  Motor  Kawasaki  Ninja  250  CC  Dengan  Metode Forward  Chaining  Berbasis  Android . Computer  and  Science Industrial Engineering (COMASIE), 1 (01), 62-71.
[5] Fathushahib.,  Marselia,  M.    (2018). Perancangan  Sistem  Pakar untuk Diagnosis Penyakit Ginjal dengan Metode Certainty Factor dan Forward Chaining . Jurnal Sistem Cerdas, 1 (2), 40-50.
[6] Hariyanto,  R.,  &  Sa’diyah,  K.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  dan  Hama  Pada  Tanaman  Tebu  Menggunakan Metode Certainty  Factor. Jointecs  (Journal  of  Information  Technology and Computer Science), 3 (1). DOI:
https://doi.org/10.31328/jointecs.v3i1.500  .
[7] Hasibuan, N. A., Sunandar, H., Alas, S., & Suginam, S. (2017). Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kaki  Gajah  Menggunakan Metode Certainty Factor . Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika), 2 (1), 29.
[8] Kusuma,  D.  T.,  Karmila,  S.,  &  Nova,  T.  A.  (2018).  Forward Chaining dalam Diagnosis Penyakit Tumbuhan Allium Cepa Var Aggregatum. PETIR:  Jurnal  Pengkajian  dan  Penerapan  Teknik
Informatika, 11 (2), 164-177. DOI:
https://doi.org/10.33322/petir.v11i2.347  .
[9] Miranda,  R.,  Hasibuan,  N.  A.,  Pristiwanto,  P.,  &  Mesran,  M. (2016). Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Jamur  Akar  Putih (Riqidoporus Lignosus) Pada Tanaman Karet (Havea Brasiliensis)  Dengan  Metode  Certainty  Factor . Jurnal  Riset Komputer (JURIKOM), 3 (6), 124–127.
[10] Nasir,  J.,  &  Jahro,  J.  (2018).  Sistem  Pakar  Konseling  dan Psikoterapi  Masalah  Kepribadian  Dramatik  Menggunakan Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web. Rabit :  Jurnal
Teknologi  dan  Sistem  Informasi  UNIVRAB,  3 (1),  37–48.  DOI: https://doi.org/10.36341/rabit.v3i1.225  .
[11] Nasution,  S.  W.,  Hasibuan,  N.  A.,  &  Ramadhani,  P.  (2017). Sistem Pakar Diagnosa Anoreksia Nervosa Menerapkan Metode Case Based Reasoning . Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer, 1 (1), 52–56.
[12] Nurajizah,  S.,  &  Saputra,  M.  (2018). Sistem  Pakar  Berbasis Android Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Kucing Dengan Metode Forward  Chaining . Pilar  Nusa  Mandiri:  Journal  of  Computing and Information System, 14 (1), 7–14.