## PROTOTIPE SISTEM PAKAR DENGAN METODE VARIABLE CENTERED INTELLIGENT RULE SYSTEM UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA ANJING
Ade Chandra Saputra 1)
1) Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Palangka Raya
Email : ade.chandra.saputra.tumbai@gmail.com 1)

## Abstract
In this research, design and manufacture a prototype of expert system are used to help to determine the dog diseases. This prototype is intended to provide an access information about type of dog diseases and therapeutic advice to owner, physician assistants and veterinarians themselves. The prototype of an expert system is developed using Variable-Centered Intelligent Rule System and certainty factor method. A Variable-Centered Intelligent Rule System method is able to knowledge development, update knowledge and consultation or process of inference. Certainty factor method itself is used to give consideration to the  weighting  process  on  the  symptoms  of  the  disease  so  that  the  weighting  process  has  been  able  to provide  the  results  of  diseases  with  a  value  of  confidence  from  the  system.  The  input  of  development knowledge is results of knowledge representation that have been made based on interview with an expert in veterinary. In the knowledge development process each symptoms/variables will be calculated and will generalize the symptoms/variables on update knowledge based on its results. In the consultation process, input on expert system is the symptoms of disease which given by user and displayed by system, then the output of the system is the diseases based on its answer.The final result of this research is a prototype of expert system for diagnosing diseases of the dog and its value of confidence of the disease that indicates the  level  of  confidence  in  the  system  against  the  disease  therapeutic  advice  that  should  be  given.  The result of this research shows that the method of Variable-Centered Intelligent Rule System and certainty factor could be implemented in prototype of expert system for diagnosing diseases in dog.
Keywords : expert system, , VCIRS, certainty factor, dog diseases
1. Pendahuluan njing  merupakan  hewan  yang  paling banyak  dipelihara  oleh  manusia  karena anjing  merupakan  salah  satu  hewan  yang setia  terhadap  pemiliknya.  Tidak  jarang seorang  pemilik  anjing  rela  mengeluarkan uang  untuk  merawat  dan  memelihara anjingnya  tersebut.  Masalah  kesehatan anjing  merupakan  masalah  yang  sering dihadapi  para  pemilik  anjing.Banyak  jenis penyakit  anjing  yang  dapat  diderita  oleh anjing, oleh karenanya peran seorang dokter hewan sangatlah penting. Pada saat ini peran seorang  dokter  hewan  bukan  hanya  sekedar mengobati  penyakit,  tetapi  juga  sebagai penasihat kesehatan, serta perawatan anjing. Masalah yang dihadapi adalah apabila anjing menderita  penyakit  parah  sehingga  harus dibawa  ke  dokter  spesialis  anjing.  Lain
halnya  jika  anjing  menderita  penyakit  biasa dokter  hewan  umum  dapat  memberikan solusi.  Tetapi  jarangnya  dokter  spesialis  ini yang  menjadi  permasalahan  bagi  para pemilik  anjing  apabila  anjingnya  menderita penyakit  yang  parah.  Oleh  karena  itu dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat  dengan mudah  diakses  para  pemilik  anjing  untuk menganalisa penyakit yang diderita anjingnya  karena  tidak  jarang  anjing  mati karena penyakit.
Seorang  pemilik  anjing  tentunya harus mengetahui keadaan anjingnya apabila terdapat  masalah  pada  anjingnya.  Masalah dapat  diketahui  dengan  adanya  perubahan tingkah  laku  dan  perubahan  fisik  pada anjing.  Untuk  menghindari  adanya  masalah pada  anjing  sebaiknya  pemilik  anjing memeriksakan  anjingnya  secara  rutin  ke
A
dokter  hewan.  Sebelum  kedokter  hewan pemilik  dapat  memeriksa  anjingnya  sendiri. Untuk  ini  pemilik  harus  mengetahui  seluk beluk  penyakit  anjing.  Sehingga  dengan pengetahuan  yang  diperoleh,  pemilik  dapat mengetahui masalah pada anjingnya sehingga tidak terlambat untuk ditangani.
Sistem  pakar  berbasis  aturan  (RBS) sebagai  pendiagnosa  kesehatan  anjing  telah banyak  digunakan.  Namun  RBS  masih memiliki  beberapa  kelemahan  diantaranya keterbatasan dalam memperbaharui pengetahuan  ( knowledge ).  Compton  dan Suryanto  (2004)  menyatakan  bahwa  secara umum  pengupdatean  rule  dalam  RBS  tidak dilakukan  secara  otomatis  oleh  sistem  itu sendiri dimana seorang pakar perlu memperbaharui knowledge pada RBS secara manual dengan bantuan knowledge engineer (KE).
Riple down rule (RDR) adalah salah satu metode  untuk  akuisisi  pengetahuan  yang membatasi  interaksi  seorang  pakar  dengan knowledge engineer (Kang dkk, 1995).RDR mengatasi permasalah utama dari RBS yaitu pakar  tidak  selalu  mengkomunikasikan pengetahuan  dalam  konteks  tertentu  kepada seorang  KE.  RBS    menggunakan  urutan aturan yang telah dievaluasi untuk memberikan  kesimpulan  tertentu  (Compton dkk,  1993).  RDR  membolehkan  akuisisi yang  cepat  dan  sederhana  secara  ekstrim tanpa  bantuan  dari knowledge  engineer . Pengguna  tak  perlu  menguji  RB  dalam rangka  mendefinisikan  rule  baru,  pengguna hanya  perlu  untuk  mampu  mendefinisikan rule baru yang secara benar dan mengklasifikasikan  contoh  yang  diberikan, dan  sistem  dapat  menentukan  dimana  suatu rule  harus  ditempatkan  dalam  hirarki rulenya.  Keterbasan  dari  RDR  adalah kekurangan  dalam  hal  inferensia  yang berdayaguna.  Tak  seperti  RBS yang dilengkapi dengan inferensia melalui forward dan backward  chaining ,  RDR kelihatannya  menggunakan Depth  First
Search (DFS)  yang  memiliki  kekurangan dalam
hal fleksibelitas dalam hal penjawaban pertanyaan dan penjelasan yang tumbuh  dari  inferensia  yang  berdayaguna (Subakti, 2005).
Rumusan  masalah yang  ada  pada penelitian ini antara lain :
 Bagaimana menerapkan metode VCIRS pada program prototype sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit Anjing.
Apakah ketepatan hasil konsultasi penerapan metode  VCIRS  sesuai  dengan  pengetahuan pakar.

## 2. Pembahasan

## Arsitektur Sistem
Gambar 1. Arsitektur Sistem
Arsitektur VCIRS pada Gambar 1 adalah arsitektur  yang  akan  di  implementasikan. Arsitektur  VCIRS  mengadaptasi  arsitektur RBS yang mana terdapat user interface yang digunakan untuk membantu
user berinteraksi  dengan prototype sistem  pakar, ada fasilitas pejelasan yang digunakan untuk memberikan  fasilitas  penjelasan  proses penalaran  oleh  sistem  kepada  pengguna, inference
engine digunakan untuk melakukan proses inferensi untuk
menentukan  aturan  mana  yang  memenuhi fakta  yang  terpilih  dalam  KB,  dan working memory
digunakan
sebagai tempat
User Interface User Explanatory System Questions Explanations Facts Results Inference Engine Working Memory Questions Refinement Module Value Analysis Variable Analysis Rule Generation Expert Expert Interface Knowledge Debugging Info Up-to-date Knowledge Base Variable- Centered Rule Structure Refine and Add Refine and Add
tersimpannya  fakta-fakta  yang  digunakan selama proses penalaran berlangsung. Sebuah  modul  baru  yang  disebut  dengan Refinement Module (perbaikan pengetahuan) ditambahkan  kedalam  arsitektur.  Modul  ini ditambahkan  untuk  melaksanakan  3  tugas: analisis variabel, analisis nilai dan pembangkitan rule . Analisis variabel menentukan  variabel  mana  yang  paling penting sedangkan analisis nilai menentukan seberapa  sering  sebuah rule , node ,  dan variabel  digunakan.  Perbaikan  pengetahuan adalah hasil dari analisis variabel dan nilai.
Variable Centered Rule Structure digunakan untuk merepresentasikan KB dan mendukung Refinement
Module untuk mengelola  KB  yang up  to  date .  Ia  juga mencatat rule-rule dan kejadiannya. Elemen fundamental  dari Variable  Centered  Rule
Structure
adalah
variabel, yang
ditempatkan/dipasang
oleh
pengguna.
VCIRS mengelola secara cermat variabel ini mengenai nilainya, struktur dan kejadiannya. Rangkaian  dari  variabel  membentuk node , sedangkan  rangkaian  dari node menyusun rule . Maka Variable-Centered
Rule Structure mengandung  struktur rule dan struktur node yang  berpusat  pada  variabel- variabel.
Rule yang  direpresentasasikan  oleh pengguna  menuju  ke  memory  kerja  selama pembangunan  pengetahuan,  lalu  disimpan secara permanen
kedalam Variable
Centered  Rule  Structure disaat  sistem menyimpan  informasi rule dan  menghitung kejadian  dari  setiap rule .  Lalu,  informasi rule yang  tersimpan  tadi  digunakan  oleh Variabel  Analysis (analisis  variabel)  untuk mendapatkan important  degree (derajat kepentingan).
Di  sisi  lain,  kejadian  dari  setiap rule digunakan  oleh Value  Analysis (analisis nilai)  untuk  mendapatkan usage  degree (tingkat  kegunaan). Usage  degree akan membantu pengguna sebagai garis pedoman selama pembangunan dan inferensia
pengetahuan untuk penentuan variabel mana yang  diinginkan  untuk  dikunjungi  pertama kalinya.  Bersama  dengan important  degree, usage  degree akan  mendukung Rule Generation (pembangkitan rule )  untuk memproduksi  rule/node  baru.  Prototype sistem pakar yang dibangun akan mengimplementasikan arsitektur diatas.
Prototype sistem  pakar  yang  dibuat diharapkan  memiliki  kemampuan  sebagai berikut :
a. Sistem  dapat  digunakan  oleh  dokter hewan, pemilik anjing dan admin.
b. Sistem  dapat  digunakan  oleh  dokter hewan untuk pembangunan pengetahuan
dan pembaruan pengetahuan. Pembanguan pengetahuan yaitu
menambah  data gejala,  menambah penyakit  dan  nilai  tingkat  keyakinan pakar  serta  melakukan  perhitungan variabel  analisis  dan  analisis  value.
Pembaruan pengetahuan yaitu
memperbaiki dan menghapus data tentang  gejala,  penyakit  dan  tingkat keyakinan berdasarkan hasil dari analisis variabel dan analisis value.
c. Sistem  dapat  digunakan  admin  untuk menambah,  merubah  dan  membanned user  baik  itu  pakar  maupun  pengguna biasa  serta  mengatur  forum  yang disediakan  baik  itu  me- manage thread dan komentar, serta menambah, merubah dan menghapus tentang informasi tentang anjing.
d. Sistem  dapat  digunakan  pemilik  anjing untuk proses konsultasi dan menggunakan fasilitas forum dan komentar.
e. Pakar dalam melakukan proses pembanguan pengetahuan dan pembaruan pengetahuan harus melakukan otentifikasi terlebih dahulu.
f. Admin  dalam  me- manage forum  dan komentar  serta  me- manage user admin harus  melakukan  otentifikasi  terlebih dahulu.
g. Pengguna  dalam  melakukan  konsultasi dan  menggunakan  fasilitas  forum  dan komentar user harus melakukan otentifikasi terlebih dahulu. h. Sistem dapat memberikan hasil diagnosis  berupa  penyakit  yang  diderita pasien,  tingkat  keyakinan,  rekomendasi penanganan dan pengobatan.

## Perancangan Proses
Pada  perancangan  proses  ini,  penulis akan  merancang  proses-proses  yang  terjadi pada aplikasi yang akan dibuat.
Perancangan Proses

## Pembangunan Pengetahuan
Gambar  2    menjelaskan  tentang  alur kerja  proses  pembangunan  pengetahuan. Pakar  dapat  memasukan  kaidah  kemudian akan  dilakukan  proses  perhitungan  variabel analisis  dan  value  analisis  setelah  selesai pengetahuan akan ditampilkan kepada pakar.

## Perancangan pembaruan pengetahuan
Gambar 3 merupakan proses pembaruan pengetahuan berdasarkan hasil dari variable analysis dan value  analysis. Kombinasi variabel  mengkombinasikan  variabel  untuk menghasilkan node baru, sedangkan kombinasi node mengkombinasikan node untuk  menghasilkan rule baru. S istem  akan memperbaharui KB yang sebelumnya terdapat konfirmasi dari pakar apakah setuju dengan  pembaharuan  yang  dihasilkan  oleh sistem atau tidak

## Perancangan Inferensi pengetahuan
Gambar 4 menjelaskan tentang alur kerja proses
konsultasi pengguna. Sistem menampilkan  seluruh  gejala  yang  mungkin dirasakan oleh pengguna kemudian pengguna memilih gejala-gejala yang dirasakan. Gejala yang ditampilkan diurutkan  dari  nilai  VUR  tertinggi  sampai yang  terendah.  Setelah  user  memilih  gejala kemudian akan menginputkan tingkat kepercayaan  terjadinya  gejala  itu  terhadap
Gambar 2. Perancangan proses pembangunan
pengetahu an Gambar 3. Perancangan pembaruan pengetahuan Mulai Simpan pengetahuan Tampilkan pengetahuan Selesai Input kaidah N VUR N ij  1 NUR = TV VO i CD i = Weight i = NS i CD i VUR i = Credit i × Weight i N NUR N ij  1 RUR = Hitung per variabel Login Cek account register Ya TIdak Logout Login Cek account register Ya TIdak Mulai Cari variabel dengan node yang dishare paling tinggi Cari penyakit dan variabel yang berhubungan dengan variabel yang dishare paling tinggi Tampilkan ke pengguna untuk konfirmasi disimpan atau tidak serta untuk memperbaiki field pengobatan dan pengertian penyakit Selesai Logout
anjingnya. Setelah itu sistem akan menghitung  nilai  MB  dan  kemudian menghitung  nilai certainty  factor dan  akan mengeluarkan output hasil  diagnosis  dan tingkat keyakinan.

## Pengujian  Hasil  Diagnosis  Prototype Sistem
Selanjutnya akan dilakukan pembahasan terhadap  10  kasus  dengan input yang berbeda, 10 kasus ini didapat dari pengujian sistem  yang  dilakukan  di  klinik  Gracia’s Kawara. Pembahasan meliputi perbandingan output dari 10 kasus yang telah diuji melalui prototype  sistem  pakar  dengan  perhitungan manualnya.  Kasus  pertama  yang  diuji melalui prototype sistem pakar terlihat pada Gambar  5  dan  hasil  diagnosa  sistem  pakar
untuk  kasus  pertama  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Dari  Gambar  5  terlihat  pada  kasus pertama  pengguna  menginputkan  berupa gejala  fisik  yang  dialami  pada  anjing kemudian dilakukan proses inferensi terhadap  input  tersebut  dan  menghasilkan output sebagai berikut :
Pada  Tabel  1  dapat  dilihat input data untuk kasus pertama.
Tabel 1. Input data untuk kasus pertama
No Gejala Nilai keyakinan 1 Demam 0.8 2 Perubahan perilaku 0.6 3 Kedip mata melambat 0.8 4 Cenderung menggigit ditempat gigitan
1
Output : Gambar 4. Perancangan Inferensia Mulai Data gejala penyakit(diurukan berdasarkan nilai VUR tertinggi ke terendah) Input data penyakit dan nilai keyakinan Dari user Ada Input Perhitungan CF Output tingkat CF dan hasis diagnosis Selesai Y N Login Cek account register Ya TIdak Logout
Gambar 5. Kasus pertama yang diuji melalui sistem pakar
Gambar 6. Hasil diagnosa sistem pakar untuk kasus pertama
Berikut  merupakan  perhitungan  manual, dari  inputan  itu  maka  akan  terpilih  2 rule yang  berisi  tentang  inputan user tersebut yaitu Rule 1 : IF Demam AND Perubahan perilaku AND Kedip mata melambat AND Cenderung menggigit ditempat gigitan THEN Rabies ( CF = 0.9 ) Rule 2 : IF Muntah-muntah AND Diare AND Demam AND Rahang  gigi,mulut  berwarna kuning AND Kejang THEN Leptospirosis (CF = 0.8)
Dari  rule  1  diatas  pakar  menentukan bobot  pengaruh  gejala  terhadap  penyakit Dimana  pada  kaidah  diatas  adalah  penyakit Rabies.
CF pakar demam = 9/31= 0.290 CF pakar perubahan perilaku = 9/31= 0.290 CF pakar kedip mata melambat = 6/31= 0.193 CF  pakar  Cenderung  menggigit  ditempat gigitan = 7/31= 0.225
Kemudian assiten memilih jawaban: Demam dengan CF user = 0.8
Perubahan  perilaku dengan CF user
= 0.6 Kedip mata melambat dengan CF user = 0.8 Cenderung menggigit ditempat gigitan = 1
Kemudian  nilai  CF  gabungan  dihitung dengan  mengalikan  CF  user  untuk  gejala dan CF pakar untuk gejala :
CF1 = CF demam = 0.290 * 0.8  = 0.232
CF2 =  Perubahan  perilaku = 0.290 * 0.6  = 0.174 CF3 = CF Kedip mata melambat = 0.193 * 0.8  = 0.154
CF4  =  Cenderung  menggigit  ditempat gigitan = 0.225 * 1
= 0.225
Dimana CF1, CF2, CF3, dan CF4 adalah faktor  kepastian  terhadap  gejala  setelah mengalikan CF user dan CF pakar.
CFU = MIN(CF1,
CF2, CF3, CF4)
=  MIN(0.  232,  0.174, 0.154, 0.225) = 0.174
Karena  CF  >  0  maka  faktor  kepastian gabungan  antara  faktor  kepastian  user  dan dari pakar
CFK = CFU + CFP – CFU*CFP = 0. 174+ 0.9 – 0. 174* 0,9 = 0.9174 Sehingga tingkat keyakinan untuk
penyakit  anjing  rabies  dengan  keyakinan 0.9174*100% = 91,74 %.
Dari  rule  2  diatas  pakar  menentukan bobot  pengaruh  gejala  terhadap  penyakit Dimana  pada  kaidah  diatas  adalah  penyakit Leptospirosis.
CF pakar demam = 8/40= 0.2 Kemudian assiten memilih jawaban: Demam dengan CF user = 0.8
Kemudian  nilai  CF  gabungan  dihitung dengan  mengkalikan  CF  user  untuk  gejala dan CF pakar untuk gejala :
CF1 = CF demam
= 0.2 * 0.8 = 0.16
Dimana CF1, CF2, CF3, dan CF4 adalah faktor  kepastian  terhadap  gejala  setelah mengalikan  CF  user  dan  CF  pakar. Kemudian  faktor  kepastian  gabungan  user tersebut  dihitung  dengan  aturan  MYCIN yang ada pada pada Tabel 3.2..
CFU = MIN(CF1) = MIN(0. 16) = 0.16
Karena  CF  >  0  maka  faktor  kepastian gabungan  antara  faktor  kepastian  user  dan dari pakar dihitung menggunakan persamaan 3.2 CFK = CFU + CFP – CFU*CFP = 0. 16 + 0.8 – 0.16* 0,8 = 0.832 Sehingga tingkat keyakinan
untuk penyakit anjing leptospirosis dengan keyakinan 0.832*100% = 83,2 %.
Dengan  demikian  dari  hasil  diagnosa dari kasus 1 adalah dengan memilih nilai CF terbesar  maka  yang  menjadi  hasil  diagnosa adalah  penyakit  rabies  dengan  keyakinan 91.54%  dan  untuk  penyakit  leptospirosis dengan  keyakinan  83,2%  menjadi  alternatif penyakit lainnya.
Tabel  2  merupakan  rincian  input  dan hasil perhitungan cf dari 10 kasus yang telah diuji melalui perhitungan manual dan sistem pakar.  Dari  Tabel  2  terlihat  hasil  berupa diagnosa  penyakit  dan  tingkat  keyakinanya oleh sistem pakar terhadap 10 kasus tersebut sesuai dengan hasil perhitungan cf manualnya.
Tabel 2. Hasil pengujian 10 kasus No Gejala pasien Keyakinan user untuk gejala yang dipilihnya Hasil Diagno sa Sistem Tingka t keyaki nan (perhit ungan manua l) Ting kat keya kina n (has il siste m pak ar) 1 - Demam. - Perubah an perilaku anjing. - Kedip mata anjing melamba t. - Anjing cenderun g menggig it ditempat gigitan.
- 1 - 0.8 - 0.6
- 0.8
- Rabi es - Lept ospir osis 91.74 % 83.2 % 91.5 483 % 83.2 % 2 - Muntah- - 0.8 - Add 91.22 91.2
muntah - Diare - Lumpuh tidak mampu berdiri - Kolaps atau pingsan - Detak jantung lemah
- 0.8 - 0.8
- 0.8 - 0.6 ison - Dist emp er - Parv avir us - Lept ospi rosis % 91.13 % 91.07 % 82,27 % 24 % 91.1 3 % 91.0 7 % 82,2 7 % 3 - Muntah- muntah - Diare - Sulit bernafas - Keluar cairan dari hidung - Batuk- batuk
- Berat badan turun - 0.8 - 0.8 - 0.8 - 0.8 - 0.8 - 0.8 - Add ison - Dist emp er - Parv avir us - Lept ospi rosis 91.63% 91.14% 91.12% 82.28% 91.6 3% 91.1 4% 91.1 2% 82.2 8% 4 - Kejang –kejang - Jatuh terkapar - Nafas tersenda t – sendat - 0.8 - 0.8 - 0.6 - Epil epsy - Lept ospi rosis 86 % 83.42% 86 % 83.4 28% 5 - Kulit meradan g dan memera h - Tubuh gemetar - Lidah terjulur keluar - 0.8 - 0.8 - 0.6 - Ecla mps ia - Sca bies - De mod icos is 92.16% 91.75% 83.87% 92.1 6% 91.7 56% 83.8 78% 6 - Rasa haus meningkat - Sering buang air kecil
- Perut kembung
- Badam lemah
- Anjing malas / lemas
- Perubahan warna kulit
- Nafsu makan meningkat
- 0.6 - 0.8 - 0.6 - 0.8
- 0.8 - 0.6
- 0.8 - Sydr ome chusi ng 90.77% 90.7 71 % 7 - Sering buang air kecil - Urine keluar sedikit - Ada darah pada urine - Bau uring menyeng at - 0.6 - 0.8 - 0.6 - 0.4 - Rada ng kand ung kemi h. - Sydr ome chusi ng 91.33% 90.7714 % 91.3 33% 90.7 714 % 8 - Demam - Rahang, gigi dan mulut - 0.6 - 0.8 - 0.6 - 0.6 - Parv aviru s - Epile 91.08% 86 % 82.5% 91.0 8% 86 % 82.5
berwarna kuning
- Kejang – kejang - Kotoran berwarna kelabu - Dehidras i
- Suhu tubuh anjing meningk at
- 0.6 - 0.8
psy - Lept ospir
osis %
9 - Nafsu makan berkuran g - Gatal – gatal - Kulit meradan g dan memerah - Badan melemah
- Lidah terjulur keluar - 0.6 - 0.8 - 0.6 - 0.6 - 0.8 - 0.2 - Dem odic osis - Scab ies - Parv aviru s - Ecla mpas ia 91.27% 91.17% 90.84% 90.72% 91.2 72% 91.1 7% 90.8 4% 90.7 2 % 10 - Sulit bernapas - Keluar cairan dari hidung - Batuk – batuk - Berat badan anjing turun - Bau urine menyeng at - 0.6 - 0.8 - 0.6 - 0.4 - 0.2 - Diste mper - Rada ng kand ung kemi h 90.73 % 90.66 % 90.7 3 % 90.6 6 %

## Perbandingan  Hasil  Sistem  dengan  Hasil Keputusan Pakar
Setelah  melakukan  pengujian  terhadap 10  kasus  menggunakan prototype sistem pakar  yang  telah  dibangun,  perlu  dilakukan validasi  oleh  pakar  untuk  menentukan apakah  hasil  yang  diberikan prototype sistem  pakar  merupakan  keputusan  yang tepat.  Tabel  3  dan  Tabel  4  terlihat  hasil output sistem, hasil keputusan dari pakar dan hasil  ketepatan  sistem.  Pakar  kedokteran hewan  yaitu drh.Nico dan drh.Stefani. Hasil ketepatan  di  ambil  dari  jumlah  hasil diagnosis sistem dibagi hasil keputusan atau diagnosis pakar.
Tabel 3. Hasil analisis pakar terhadap hasil diagnosis sistem pakar oleh drh.Stefani
Agnes Amelia N o Gejala pasien Diagnosis Hasil Sistem Pakar Hasil keputusan pakar Ketep atan 1 - Demam. - Perubahan perilaku anjing.
- Kedip mata anjing melambat.
- Anjing
cenderung menggigit ditempat gigitan. - Rabies - Leptospiro sis - Rabies - Leptospi rosis - 100 % 2 - Muntah-muntah - Diare - Lumpuh tidak mampu berdiri - Kolaps atau pingsan - Detak jantung lemah - Addison - Distemper - Parvaviru s - Leptospir osis - Addison - Distemp er - 50 % 3 - Muntah-muntah - Diare - Sulit bernafas - Keluar cairan dari hidung
- Batuk-batuk - Berat badan turun - Addison - Distemper - Parvaviru s - Leptospir osis - Distemp er - Parvavir us - Leptospi rosis - 75 % 4 - Kejang – kejang - Jatuh terkapar - Nafas tersendat – sendat - Epilepsy - Leptospir osis - Epilepsy - Leptospi rosis - 10 0 % 5 - Kulit meradang dan memerah - Tubuh gemetar - Lidah terjulur keluar - Eclampsi a - Scabies - Demodic osis - Eclamps ia - Scabies - 50 % 6 - Rasa haus meningkat
- Sering buang air kecil
- Perut kembung
- Badam lemah
- Anjing malas / lemas
- Perubahan warna kulit
- Nafsu makan meningkat - Sydrome chusing - Sydrome chusing - 100 % 7 - Sering buang air kecil - Urine keluar sedikit - Ada darah pada urine - Bau uring menyengat - Radang kandung kemih. - Sydrome chusing - Radang kandung kemih. - 50 % 8 - Demam - Rahang, gigi dan mulut berwarna kuning - Parvavirus - Epilepsy - Leptospiro sis - Parvavir us - 50 %
- Kejang – kejang
- Kotoran berwarna kelabu
- Dehidrasi
- Suhu tubuh anjing meningkat 9 - Nafsu makan berkurang - Gatal –gatal
- Kulit meradang dan memerah
- Badan melemah - Lidah terjulur keluar - Demodico sis - Scabies - Parvavirus - Eclampasi a - Demodic osis - Eclampa sia - 66 %
1
0 - Sulit bernapas
- Keluar cairan
dari hidung
- Batuk – batuk
- Berat badan
anjing turun - Bau urine menyengat - Distemper - Radang kandung kemih - Distemp er - Radang kandung kemih - 100 % Rata – rata 74.1 %
Tabel  4.  Hasil  analisis  pakar  terhadap  hasil diagnosis sistem pakar oleh drh.Nico K
N o Gejala pasien Diagnosis Hasil Sistem pakar Hasil keputusan pakar Kete patan 1 - Demam.
- Perubahan perilaku anjing.
- Kedip mata anjing melambat.
- Anjing cenderung menggigit ditempat gigitan. - Rabies - Leptospiro sis - Rabies - 50 % 2 - Muntah- muntah - Diare - Lumpuh tidak mampu berdiri
- Kolaps atau pingsan
- Detak jantung lemah
- Addison - Distemper - Parvaviru s - Leptospir osis - Addison - Parvavir us - 50 % 3 - Muntah- muntah - Diare
- Sulit bernafas
- Keluar cairan dari hidung
- Batuk-batuk
- Berat badan turun - Addison - Distemper - Parvaviru s - Leptospir osis - Addison - Parvavir us - 50 % 4 - Kejang – kejang - Jatuh terkapar - Nafas tersendat – sendat - Epilepsy - Leptospir osis - Epilepsy - 50 % 5 - Kulit - Eclampsi - Eclamps - 50
meradang dan memerah - Tubuh gemetar - Lidah terjulur keluar a - Scabies - Demodic osis ia - Scabies %
6 - Rasa haus meningkat - Sering buang air kecil
- Perut kembung
- Badam lemah
- Anjing malas / lemas
- Perubahan warna kulit
- Nafsu makan meningkat - Sydrome chusing - Sydrome chusing - 100 % 7 - Sering buang air kecil - Urine keluar sedikit
- Ada darah
pada urine - Bau uring menyengat - Radang kandung kemih. - Sydrome chusing - Radang kandung kemih. - 50 % 8 - Demam - Rahang, gigi dan mulut berwarna kuning - Kejang – kejang - Kotoran berwarna kelabu
- Dehidrasi - Suhu tubuh anjing meningkat - Parvavirus - Epilepsy - Leptospiro sis - Parvavir us - Leptospi rosis - 66 % 9 - Nafsu makan berkurang - Gatal –gatal - Kulit meradang dan memerah - Badan melemah - Lidah terjulur keluar - Demodico sis - Scabies - Parvavirus - Eclampasi a - Demodic osis - Eclampa sia - Scabies - 75 % 1 0 - Sulit bernapas - Keluar cairan dari hidung - Batuk – batuk
- Berat badan anjing turun - Bau urine menyengat - Distemper - Radang kandung kemih - Distemp er - 50 % Rata – rata 64.1 %
Dari  data  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  hasil diagnosis sistem dengan hasil diagnonis drh. Stefani  didapat  nilai  rata-rata  ketepatan sebesar  74.1  %    dan  pada  Tabel  4  hasil diagnosis sistem dengah hasil diagnonis drh. Nico didapat nilai rata-rata ketepatan sebesar 64.1% .

## 3. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan analisis  sistem,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut :
1. Metode  VCIRS dapat  diterapkan  dalam program  sistem  pakar  untuk  diagnosis  awal penyakit THT. Hasil diagnosis awal ini tidak mempergunakan  gejala/fakta  yaitu  hasil pemeriksaan fisik dan laboratorium.
2. Hasil  uji  coba  program  sistem  pakar  untuk diagnosis  awal  penyakit  THT menunjukkan bahwa ketepatan hasil analisis sistem adalah cukup baik

## 4. Saran
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dari sistem  ini,  dapat  dilakukan  penyempurnaan  dan pengembangan,  yaitu  dapat  dilakukan  proses akuisisi  pengetahuan  yang  lebih  lengkap  (hasil pemeriksaan dan laboratorium) sehingga pengetahuan yang didapatkan lebih jelas.

## Daftar Pustaka
Sahin.  E,  Girgin.  S,  Bayindir.L,  Turgut.  A,
2005 ,  Swarm  Robotics. Team  SequeL,
INRIA  Futurs  Lille,  59650,  Villeneuve d’Ascq, Turkey.
Wang.T  dan  Zhang.H,  2008, Multi-Robot Collective  Sorting  with  Local  Sensing , Journal, University of Alberta, Canada. Ozturk.S, Esin.E, 2003, Simulation of swarm
Intelligent  And  Possible  Application  in Engineering, Mathematical and
Computational  Application,  Vol  8,  no  3, pp 361-368 Ghnemat.  R,  2006, Collective  Intelligence based  on  Multi-Agent  and  Ant  Systems for  Swarm  Robotic ,  Thesis,  Al-Balqa'
Applied University. Salt, Jordan.
Bonabeau.  E,  Dorigo.  M,  Theraulaz.  G,
1999, Swarm Intelligent, Oxford
University Press, New York.
Beckers. R., Holland. O, dan Deneubourg. J, 1994, From  local  actions  to  global tasks:Stigmergy  and  collective  robotics . Artificial  Life  IV:  Proceedings  of  the fourth      international  workshop  on  the synthesis  and  simulation  of  living systems ,Cambridge, MA. MIT Press.
Kubera.  Y,  Mathieu.  P,  Picault.  S,  15 January  2011, IODA:  an  interaction- oriented  approach  for  multi-agent  based simulations ,  Auton  Agent  Multi-Agent Syst, Springer.