## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 137 - 146

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Sistem Pencernaan Kelinci Menggunakan Metode Fuzzy Expert System
Tiffani Astrid, Taronisokhi Zebua, A M Hatuaon Sihite
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 fanietiffani19@gmail.com
Abstrak −Penyakit  pada  sistem  pencernaan  merupakan  jenis  penyakit  yang  sering  menyerang  kelinci.  Penyakit  ini  juga merupakan salah satu penyebab kematian pada kelinci. Hal ini berdasarkan wawancara dengan dokter hewan yang mengatakan bahwa, apabila penyakit pada sistem pencernaan tidak diberikan penanganan dengan cepat dan tepat maka akan menyebabkan kematian pada kelinci. Sebagian besar dokter hewan hanya membuka praktek di kota-kota besar saja, sehingga tidak jarang para pemelihara kelinci yang terlambat memberikan penanganan terhadap penyakit pada sistem pencernaan yang di derita oleh kelinci peliharaannya. Berdasarkan permasalahan di atas, perlu dibuat sebuah sistem pakar yang dapat membantu pemelihara kelinci  dan  dokter  hewan  dalam  mendiagnosa  penyakit  pada  sistem  pencernaan  kelinci,  karena  selama  ini  belum  terdapat aplikasi  untuk  menangani  hal tersebut.  Metode  Fuzzy  Expert  System ini  akan  menghitung  setiap  gejala yang  dialami  oleh kelinci dengan menggunakan perhitungan metode inferensi dari mamdani. Pada metode mamdani, baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy. Hasil akhirnya akan dilakukan dengan proses mengolah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy untuk menghasilkan output berupa suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut, adapun proses ini disebut dengan penegasan (defuzzification). Dari hasil pengujian sistem menggunakan  program  visual  basic  2008  adalah  baik  untuk  digunakan,  namun  masih  butuh  banyak  pengembangan  dalam menerapkannya ke dalam sistem pakar.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Pencernaan, Kelinci, Fuzzy, Mamdani
Abstract −Diseases of the digestive system are a type of disease that often attacks rabbits. This disease is also one of the causes of death in rabbits. This is based on interviews with veterinarians who say that, if diseases of the digestive system are not given the treatment quickly and precisely it will cause death in rabbits. Most veterinarians only open practices in big cities, so it is not uncommon for rabbit breeders who are late in giving treatment to diseases of the digestive system suffered by their pet rabbits. Based on the above problems, it is necessary to create an expert system that can help rabbit keepers and veterinarians in diagnosing diseases in the digestive system of rabbits, because so far there has not been any application to deal with thi s. The Fuzzy Expert System method will calculate every symptom experienced by rabbits by using the inference method from mamdani. In the Mamdani method, both input and output variables are divided into one or more fuzzy sets. The end result will be done by the process of processing a fuzzy set obtained from the composition of fuzzy rules to produce output in the form of a number in the fuzzy set domain, while this process is called affirmation (defuzzification). From the results of testing the system using the visual basic 2008 program is good to use, but still needs a lot of development in applying it to the expert system.
Keywords : Expert System, Digestion, Rabbit, Fuzzy, Mamdani

## 1. PENDAHULUAN
Kelinci merupakan hewan yang sensitif terhadap berbagai penyakit. Penyakit pada sistem pencernaan adalah salah satu  penyebab  kematian  pada  kelinci.  Contohnya  adalah  penyakit  radang  usus  ( bacterial  entirintis ).  Penyakit- penyakit pada sistem pencernaan lainnya yang sering menyerang kelinci adalah Konstipasi (sembelit), koksidiosis, bacterial  enteririts ,  dan  lain  sebagainya.  Kematian  kelinci  akibat  penyakit  berkisar  15-40%.  Kematian  banyak terjadi pada masa menyusui hingga penyapihan.
Selama ini, telah banyak ditemukan bahwa masyarakat yang memelihara kelinci, baik untuk dipelihara di rumah atau untuk di ternakkan, kesulitan dalam menangani kelinci-kelinci peliharaannya yang jatuh sakit, terutama ketika kelinci-kelinci tersebut terserang gangguan pada pencernaannya. Tak jarang kelinci-kelinci tersebut mati karena kurangnya pengetahuan pemelihara kelinci terhadap penyakit yang di  derita oleh kelinci  peliharaannya. Bisa  juga  dikarenakan  kurangnya  perhatian  si  pemelihara  kelinci  untuk  membawa  kelinci  ke  ahlinya  (dokter hewan)  yang  mungkin  disebabkan  karena  jauhnya  klinik  atau  praktek  dokter  hewan  dari  rumah  si  pemelihara, ataupun mungkin saja disebabkan karena faktor mahalnya biaya untuk konsultasi ke dokter hewan.
Adapun  dari  segi  ahli  pakar  (dokter  hewan),  terkadang  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dalam mendiagnosa penyakit pada satu hewan, termasuk kelinci, jika hewan-hewan yang sakit banyak yang datang untuk berkonsultasi, tentu hal ini akan menghabiskan waktu yang lebih lama, baik pada dokter hewan, maupun pemilik hewan yang menunggu antrian untuk berkonsultasi.
Maka dari itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu masalah ini. Sistem tersebut salah satunya adalah  sistem  pakar.  Sistem  pakar  adalah  salah  satu  cabang  dari Artificial  Intelligence (AI)  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. Ketika sistem pakar dikembangkan pertama kali sekitar tahun 70-an, sistem pakar hanya berisi knowledge yang eksklusif. Namun demikian, sekarang ini istilah sistem pakar sudah digunakan untuk berbagai macam sistem yang

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 137 - 146
menggunakan teknologi sistem pakar itu. Teknologi sistem pakar ini meliputi bahasa sistem pakar, program dan perangkat keras yang dirancang untuk membantu pengembangan dan pembuatan sistem pakar[2].
Adapun metode yang akan digunakan dalam sistem pakar ini adalah Fuzzy expert  system.  Fuzzy expert system adalah  suatu  sistem  pakar  yang  menggunakan  perhitungan fuzzy dalam  mengolah knowledge untuk menghasilkan konsekuensi, premis dengan konklusi atau kondisi dengan akibat sehingga menghasilkan informasi yang memiliki keakuratan kepada end user atau pengguna. Bentuk umum fuzzy expert system hampir sama dengan bentuk rule based pada expert system yaitu if A then B dimana A dan B adalah fuzzy sets .
Pemanfaatan aplikasi sistem pakar ini diharapkan dapat membantu para peternak dan pemelihara kelinci dalam mendiagnosa penyakit pada kelinci, dan juga memudahkan ahli pakar (dokter hewan) dalam mendiagnosa penyakit kelinci khususnya pada sistem pencernaan dengan lebih cepat dan praktis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang menerapkan penggunaan knowledge secara luas untuk menyelesaikan masalah dengan tingkat  manusia yang pakar. Ketika sistem pakar dikembangkan pertama kali sekitar tahun 70-an, sistem pakar hanya berisi pengetahuan yang eksklusif. Namun demikian, sekarang ini istilah sistem pakar sudah digunakan untuk berbagai macam sistem yang menggunakan teknologi sistem pakar[2].

## 2.2 Pencernaan
Secara umum, pencernaan dapat diartikan sebagai proses mengubah makanan dan menyerap sari makanan, berupa kandungan  nutrisi  yang  dibutuhkan  oleh  tubuh.  Sistem  pencernaan  makanan  juga  memecah  molekul  makanan yang kompleks menjadi molekul sederhana dengan bantuan enzim sehingga mudah dicerna oleh tubuh[7]. Sistem pencernaan  pada  manusia  dan  hewan  khususnya  kelinci  adalah  berbeda.  Pada  manusia,  sistem  pencernaannya terdiri dari organ-organ seperti mulut, kerongkongan, lambung, usus halus, usus besar, dan anus[8]. Sedangkan kelinci  memiliki  sistem  pencernaan  yang  tidak  biasa.  Sistem  pencernaan  pada  kelinci  terdiri  dari  mulut, kerongkongan, lambung, usus halus, sekum, usus besar, rectum, dan anus[7].

## 2.3 Metode Mamdani
Metode  Mamdani  dikenal  juga  sebagai  metode  min-max,  diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani  pada  tahun 1975[12]. Untuk mendapatkan output diperlukan 4 tahapan, yaitu: 1. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada metode Mamdani, baik  variabel input maupun variabel output dibagi  menjadi  1 atau lebih himpunan fuzzy . Gambar 2.5 menggambarkan pembentukan himpunan fuzzy .
Gambar 1. Pembentukan Himpunan Fuzzy 2. Aplikasi fungsi implikasi
Pada  metode  Mamdani,  fungsi  implikasi  yang  digunakan  adalah  minimum.  Contoh  proses  aplikasi  fungsi implikasi dapat dilihat pada Gambar 2.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 137 - 146
3. Komposisi aturan
Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  melakukan  komposisi  aturan,  yaitu  metode  max ( maximum ), additive , dan probabilistik OR. a. Metode Max ( Maximum )
Pada  metode  max,  solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  maksimum  aturan. Secara umum dapat dituliskan:
μsf [ xi ]← max ( μsf [ xi ] ,μkf [ xi ]) dengan: μsf [ xi ] =nilaikeanggotaansolusifuzzysampaisatuanke − i; μk f [ xi ] =nilaikeanggotaankonsekuenfuzzyaturanke − i
Gambar 3. Komposisi Aturan Maximum
b. Metode Additive ( Sum )
Pada metode additive , solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan bounded-sum (1) terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan: μsf [ xi ]← min (1, μsf [ xi ] +μk [ xi ]) dengan: μsf [ xi ] =nilaikeanggotaansolusifuzzysampaisatuanke − i; μk f [ xi ] =nilaikeanggotaankonsekuenfuzzyaturanke − i
c. Metode Probabilistik OR (probor)
Pada metode probabilistik OR (probor), solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan product terhadap semua output daerah fuzzy . Secara umum dituliskan: μsf [ xi ]←−( μsf [ xi ] +μk [ xi ])−( μsf [ xi ] ∗ μk [ xi ]) dengan: μsf [ xi ] =nilaikeanggotaansolusifuzzysampaisatuanke − i; μk f [ xi ] =nilaikeanggotaankonsekuenfuzzyaturanke − i 4. Penegasan ( defuzzification) Penegasan  ( defuzzification) adalah  proses  mengolah  suatu  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi aturan-aturan fuzzy untuk menghasilkan output berupa suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Terdapat beberapa metode untuk yang dapat digunakan pada defuzzify , antara lain:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 137 - 146
a. Metode Centroid ( Composite Moment ) Pada  metode centroid ,  titik  pusat  daerah fuzzy diambil  untuk  memperoleh  solusi crisp .  Secara  umum dapat dituliskan:
z ∗ ∫ zμ ( z ) dz ∫ μ ( z ) dz → untuk semesta kontinu
z ∗ Σ j= 1 n zi μ ( z j ) Σ j= 1 n μ ( z j ) → untuk semesta diskret
Gambar 4. Defuzzify Centroid
b. Metode Bisektor
Pada  metode  bisektor,  nilai  pada domain yang  memiliki  nilai  keanggotaan  setengah  dari  jumlah  total, nilai keanggotaan pada daerah fuzzy diambil untuk memperoleh solusi crisp . c. Metode Mean of Maximum (MOM) Pada  metode mean  of  maximum ,  nilai  rata-rata domain yang  memiliki  nilai  keanggotaan  maksimum diambil untuk memperoleh solusi crisp . Metode Largest of Maximum (LOM) Pada metode largest of maximum , nilai terbesar dari domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum diambil untuk memperoleh solusi crisp . d. Metode Smallest of Maximum (SOM)
Pada metode smallest of maximum nilai terkecil dari domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum diambil untuk memperoleh solusi crisp [12].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  umumnya,  pemelihara  kelinci  (peternak  dan  penghobi)  sering  terlambat  dalam  memberikan  penanganan terhadap penyakit pada sistem pencernaan kelinci yang dipelihara, sehingga kelinci yang sudah terjangkit penyakit pada saluran pencernaannya akan mengalami kematian. Hal tersebut bisa dikarenakan ketidaktahuan pemelihara kelinci  dalam  memberikan  pertolongan  pertama  pada  kelinci  peliharaannya  yang  sakit.  Penyakit  pada  sistem pencernaan kelinci dapat disembuhkan dengan memberikan penanganan secara benar, cepat dan tepat.
Dari hasil wawancara kepada dokter hewan, yaitu bapak drh. Pudjijono, didapatkan bahwa  biasanya kelinci yang sakit di diagnosa dengan cara manual. Biasanya dokter hewan akan menanyakan kepada si pemilik kelinci tentang gejala-gejala yang dialami oleh kelinci, sambil memeriksa detak jantung kelinci dengan stetoskop dan juga denyut nadi pada kelinci. Jika telah menentukan penyakit dari gejala-gejala yang dikatakan oleh si pemilik dan juga  dari  pemeriksaan  yang  telah  dilakukan  dokter  hewan,  maka  dokter  hewan  akan  mengambil  tindakan. Tindakan  yang  dilakukan  biasanya  adalah  menyuntik  kelinci  untuk  memberikannya  obat  dan  kekebalan  tubuh, atau hanya diberikan obat makan untuk dibawa pulang.
Sampai saat  ini, belum banyak tersedia sebuah sistem yang dapat  menerapkan kemampuan/pengetahuan dari seorang dokter hewan dalam melakukan diagnosa penyakit pada sistem pencernaan kelinci. Sehingga dengan adanya sistem pakar untuk  mendiagnosa penyakit pada sistem pencernaan kelinci, diharapkan dapat  membantu pemelihara  kelinci  dalam  melakukan  diagnosa  penyakit  pada  sistem  pencernaan  kelinci  peliharaannya  yang

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 137 - 146
mungkin tidak sempat untuk pergi ke dokter hewan ataupun karena keterbatasan biaya. Sistem pakar ini dirancang untuk menerapkan kemampuan dan pengetahuan dari seorang dokter hewan. Selain diharapkan dapat membantu para  pemelihara  kelinci,  sistem  pakar  ini  juga  dirancang  untuk  mempermudah  pakar  (dokter  hewan)  maupun petugas  klinik  hewan  dalam  melakukan  diagnosa  penyakit  pada  sistem  pencernaan  kelinci  dengan  waktu  yang lebih efisien.
Adapun  metode  yang  digunakan  dalam  pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  ini  adalah fuzzy  expert  system dengan  inferensinya  adalah  metode  mamdani.  Metode fuzzy  expert  system ini  perhitungannya  cukup  akurat, dengan inferensi mamdani yang akan menghitung setiap gejala-gejala yang dialami kelinci melalui empat tahap yaitu pembentukan himpunan fuzzy , proses implikasi dengan menggunakan nilai terendah ( minimum ), komposisi aturan dengan menggunakan nilai tertinggi ( maximum ), dan penegasan ( defuzzification ) dengan mengambil nilai rata-rata domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum untuk memperoleh solusi crisp ( Mean of Maximum) sebagai tahap akhir untuk mendapatkan hasil perhitungan dalam mendiagnosa sebuah penyakit. Informasi tentang penyakit pada sistem pencernaan kelinci dapat di lihat pada Tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Hubungan Gejala dengan Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit Nama Gejala Keterangan Gejala (0-1) Jarang (0,4) Kadang- kadang (0,8) Sering (1) PSP01 Mucoid Enteritis a. Nafsu makan hilang b. Mata sipit, sayu
c. Polidipsia (banyak minum)
d. Pusing (kelinci berjalan dengan sempoyongan)\
e. Bulu kasar f. Diare dengan feses berlendir dan bau menyengat
✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
PSP02 Koksi- Diosis a. Nafsu makan hilang b. Mata sipit, sayu
c. Sakit perut (kelinci sering pegang- pegang atau memijat perutnya)
d. Tampak lesu ✓
✓ ✓ ✓ PSP03 Bakterial
Enteritis a. Diare berair b. Nafsu makan menurun
c. Terjadi alopesia (kerontokan bulu) jika sudah parah ✓ ✓ ✓ PSP04 Konstipasi (sembelit) Sulit buang air besar ✓ PSP05 Maag (Ganggua-n Asam Lambung) a. Pusing (kelinci berjalan sempoyongan) b. Sakit  perut  (kelinci  sering  pegang-
pegang perutnya)
c. Kembung ✓ ✓ ✓ PSP06 Cacingan a. Sakit perut b. Diare c. Penurunan berat badan
✓ ✓
✓
Dari Tabel di atas, dapat dilihat bahwa pada penyakit Mucoid Enteritis , gejala yang sering terjadi adalah bulu kasar dan diare dengan feses berlendir dan berbau menyengat. Pada penyakit Koksidiosis, gejala yang sering terjadi adalah nafsu makan hilang, sakit perut, dan tampak lesu. Pada Bakterial Enteritis , gejala yang sering terjadi adalah diare berair, nafsu makan menurun, dan alopesia. Pada Konstipasi, gejala yang sering terjadi adalah sulit buang air besar. Pada Maag , gejala yang sering terjadi adalah sakit perut. Dan pada Cacingan, gejala yang sering terjadi adalah penurunan berat badan. Tabel berikut ini adalah informasi tentang hubungan penyakit dengan suhu tubuh kelinci, antara lain :
Tabel 2. Penyakit dan Keterangan Suhu Tubuh No. Nama Penyakit Keterangan Suhu Tubuh Dingin (0-37 0 C) Normal (38-40 0 C) Panas (41-45 0 C) 1. Mucoid Enteritis ✓ 2. Koksidiosis ✓

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 137 - 146
3. Bakterial Enteritis ✓ 4. Konstipasi (Sembelit) ✓ 5. Maag (Gangguan asam lambung) ✓ 6. Cacingan ✓
Dari Tabel 2. di atas, dapat dilihat bahwa suhu tubuh dari penyakit mucoid enteritis , koksidiosis, bakterial enteritis ,  konstipasi,  dan  cacingan  adalah  panas  Sedangkan  pada  penyakit  cacingan,  suhu  tubuh  kelinci  adalah normal. Faktor umur dapat mempengaruhi terjadinya penyakit pada kelinci, seperti pada Tabel 3. di bawah ini :
Tabel 3. Penyakit dengan Faktor Umur Kelinci
No. Nama Penyakit Faktor Umur Anak kelinci (0-1 bulan) Kelinci muda (2-9 bulan) Kelinci dewasa-tua (10 bulan-12 tahun) Lebih banyak Lebih sedikit Lebih banyak Lebih sedikit Lebih banyak Lebih sedikit 1. Mucoid Enteritis ✓ 2. Koksidiosis ✓ ✓ ✓ 3. Bakterial Enteritis ✓ 4. Konstipasi ✓ ✓ ✓ 5. Maag ✓ ✓ ✓ 6. Cacingan ✓ ✓ ✓
Dari  Tabel  3.  di  atas,  dapat  kita lihat  bahwa  penyakit mucoid  enteritis ,  hanya menyerang  kelinci  muda, sedangkan penyakit koksidiosis, bakterial enteritis , konstipasi, maag dan cacingan dapat menyerang semua umur yaitu, anak kelinci, kelinci muda, dewasa dan tua.
Tabel 4. Penyakit dan Solusi No Jenis Penyakit Solusi Pengobatan Pencegahan 1. Mucoid enteritis Memberikan obat Flagyl (mengandung antibiotik metronidazole) atau Kalmicetine (mengandung antibiotik Chloraphenicol) Melakukan imunisasi atau vaksinasi  pada  kelinci,  lebih  baik ketika kelinci masih kecil. Memberikan  pakan  yang  bersih untuk kelinci, menjaga kebersihan kandang,  dan  menjauhkan  kelinci dari stress. 2. Koksidiosis 3. Bakterial Enteritis
4. Konstipasi (Sembelit)
5. Maag (Gangguan Asam
Lambung) 6. Cacingan a. Memberikan obat Flagyl atau Kalmicetine b. Memberikan Combantrin (obat cacing) Melakukan imunisasi atau vaksinasi  pada  kelinci,  lebih  baik ketika kelinci masih kecil. Memberikan  pakan  yang  bersih untuk kelinci, menjaga kebersihan kandang,  dan  menjauhkan  kelinci dari stress. Tabel 5. Tabel Nilai Bobot Gejala dan Penyakit Nama Gejala Kode Gejala Kode Penyakit PSP 01 PSP 02 PSP 03 PSP 04 PSP 05 PSP 06 Nafsu makan hilang G001 0,4 1 0 0 0 0 Mata sipit, sayu G002 0,4 0,8 0 0 0 0 Polidipsia (banyak minum) G003 0,4 0 0 0 0 0 Pusing (kelinci berjalan dengan sempoyongan) G004 0,4 0 0 0 0,8 0 Bulu kasar G005 1 0 0 0 0 0 Diare dengan feses berlendir dan bau menyengat G006 1 0 0 0 0 0 Sakit perut (kelinci sering pegang-pegang atau memijat perutnya) G007 0 1 0 0 1 0,8 Tampak lesu G008 0 1 0 0 0 0 Diare berair G009 0 0 1 0 0 0 Nafsu makan menurun G010 0 0 1 0 0 0

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 137 - 146
Nama Gejala Kode Gejala Kode Penyakit PSP 01 PSP 02 PSP 03 PSP 04 PSP 05 PSP 06 Terjadi alopesia G011 0 0 1 0 0 0 Sulit buang air besar G012 0 0 0 1 0 0 Kembung G013 0 0 0 0 0,8 0 Diare G014 0 0 0 0 0 0,8 Penurunan berat badan G015 0 0 0 0 0 1
G001, G002,…., G015  = Kode Gejala dari penyakit PSP01, P002,…,PSP06 = Kode Jenis Penyakit yang di derita
Adapun logika metode mamdani pada sesi konsultasi sistem, penggunaan konsultasi diberi pilihan jawaban yang masing – masing memiliki bobot seperti yang ada pada Tabel 6. berikut ini :
Tabel 6. Nilai User No. Himpunan Fuzzy Nilai User Bobot Nilai 1. Tidak Ada 0 2. Jarang 0,4 3. Kadang-kadang 0,8 4. Sering 1
Kaidah produksi ( rule base ) menggunakan forward chaining yang dituliskan dalam bentuk jika – maka (IF – THEN). Kaidah dapat dikatakan sebagai hubungan implikasi dua bagian yaitu premis (jika) dan bagian konklusi (maka). Apabila bagian premis dipenuhi maka bagian konklusi juga akan bernilai benar. Aturan 1 :
Aturan 2 : IF nafsu makan hilang
IF nafsu makan hilang
AND mata sipit, sayu
AND mata sipit, sayu
AND polidipsia AND sakit perut AND pusing AND tampak lesu AND bulu kasar THEN Koksidiosis AND diare dengan feses berlendir dan bau menyengat
THEN Mucoid Enteritis
Aturan 3 : Aturan 4 : IF diare berair IF sulit buang air besar AND nafsu makan menurun THEN Konstipasi AND terjadi alopesia THEN Bakterial Enteritis Aturan 5 : Aturan 6 : IF pusing IF sakit perut AND sakit perut AND diare AND kembung AND penurunan berat badan THEN Maag THEN Cacingan Aturan 7 : Aturan 8 :
IF suhu tubuh panas
IF suhu tubuh normal
THEN Mucoid Enteritis, Koksidiosis,
THEN Cacingan
Bakterial Enteritis, Konstipasi, Maag.
Misalnya, gejala yang diinputkan oleh user adalah : 1. Nafsu makan hilang, jarang
2. Mata sipit, sayu, jarang
3. Polidipsia, jarang
4. Pusing, jarang
5. Bulu kasar, jarang
6. Diare dengan feses berlendir dan bau menyengat, sering
Adapun tahapan-tahapan dalam perhitungan kasus di atas adalah sebagai berikut :
Tahap 1 : Fuzzifikasi (Penentuan Himpunan Fuzzy )

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 137 - 146
Variabel  dari  gejala  aturan  1  telah  didefinisikan    pada  tiga  himpunan fuzzy ,  yaitu  jarang,  kadang- kadang,  dan  sering.  Variabel  dari  gejala-gejala  aturan  1  termasuk  ke  dalam  himpunan fuzzy dengan tingkat keanggotaan sesuai fungsi berikut :
0.4 if a    ≤  0.8 µ nafsumakanhilangJARANG [a 1 ] =   a – 0.8/0.4            0.8 ≤ a ≤ 1 0.4 a ≤ 1 Sehingga diperoleh : a 1 = 0.4
0.4 if    a     ≤  0.8 µ matasipit,sayuJARANG [a 2 ] =        a – 0.8/0.4            0.8 ≤ a ≤ 1 0.4 a ≤ 1 Sehingga diperoleh : a 2 = 0.4
0.4 if a    ≤  0.8 µ polidipsiaJARANG [a 3 ] =       a – 0.8/0.4            0.8 ≤ a ≤ 1
0.4 a ≤ 1 Sehingga diperoleh : a 3 = 0.4
0.4          if         a  ≤  0.8 µ pusingJARANG [a 4 ]      =           a – 0.8/0.4               0.8 ≤ a ≤ 1
0.4 a ≤ 1 Sehingga diperoleh : a 4 = 0.4
1             if         a  ≤  1 µ bulukasarSERING [a 5 ]  =            a - 1/1                   1 ≤ a ≤ 1
1 a ≤ 1 Sehingga diperoleh : a 5 = 1 1             if         a  ≤  1 µ diarefesesberlendirSERING [a 6 ]  =  a - 1/1                    1 ≤ a ≤ 1
1 a ≤ 1
Sehingga diperoleh : a 6 = 1
Tahap 2 : Aplikasi Fungsi Implikasi Jika variabel dari gejala-gejala a 1 , a 2 , a 3 , a 4 , a 5 , dan a 6 rata-rata tingkat keanggotaannya adalah jarang, dan paling tinggi adalah sering, maka predikat minimal adalah jarang. 𝛼 – predikat 1 =  µ nafsumakanhilangSERING ∩ µ nafsumakanhilangJARANG =  min µ nafsumakanhilangSERING (1), µ nafsumakanhilangJARANG (0.4) = min (1,0.4) = 0.4
𝛼 – predikat 2 =  µ matasipit,sayuSERING ∩ µ matasipit,sayuJARANG =  min µ matasipit,sayuSERING (1), µ matasipit,sayuJARANG (0.4) = min (1,0.4) = 0.4
𝛼 – predikat 3 =  µ polidipsiaSERING ∩ µ polidipsiaJARANG = min µ polidipsiaSERING (1), µ polidipsiaJARANG (0.4) = min (1,0.4) = 0.4
𝛼 – predikat 4 =  µ pusingSERING ∩ µ pusingJARANG =  min µ pusingSERING (1), µ pusingJARANG (0.4) = min (1,0.4) = 0.4
𝛼 – predikat 5 =  µ bulukasarSERING ∩ µ bulukasarJARANG =  min µ bulukasarSERING (1), µ bulukasarJARANG (0.4) = min (1,0.4) = 0.4
𝛼 – predikat 6 =  µ diarefesesberlendirSERING ∩ µ diarefesesberlendirJARANG = min µ diarefesesberlendirSERING (1), µ diarefesesberlendirJARANG (0.4)
= min (1,0.4) = 0.4

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 137 - 146
Tahap 3 :   Komposisi Aturan Untuk  mencari  nilai  kesesuaian  antara fuzzy  set U (penyakit) dengan  B (gejala) diambil  dari  tingkat keanggotaan  maksimum  dari  tiap  konsekuen  aplikasi  fungsi  implikasi,  lalu  dicari  seberapa  selisih antara µµj (a 1 ) yang merupakan nilai fuzzy set gejala a 1 yang di input kan oleh user dibagi dengan nilai µµj (a 1 ), begitu juga dengan a 2, a 3, …, a 6. R (B(a 1 ), U 1 (a 1 )) = Max (0,1 1 |0.4−0.4| 0.4 ) = Max (0,1) = 1
R (B(a 1 ), U 2 (a 1 )) = Max (0,1 1 |0.4−1|
0.4 ) = Max (0,1) = 1
R (B(a 2 ), U 1 (a 2 )) = Max (0,1 1 |0.4−0.4| 0.4 ) = Max (0,1) = 1
R (B(a 2 ), U 2 (a 2 )) = Max (0,1 1 |0.4−0.8| 0.4 ) = Max (0,1) = 1
R (B(a 3 ), U 1 (a 3 )) = Max (0,1 1 |0.4−0.4|
0.4 ) = Max (0,1) = 1
R (B(a 4 ), U 1 (a 4 )) = Max (0,1 1 |0,4−0.4| 0.4 ) = Max (0,1) = 1
R (B(a 5 ), U 1 (a 5 )) = Max (0,1 1 |1−1| 1 ) = Max (0,1) = 1
R (B(a 6 ), U 1 (a 6 )) = Max (0,1 1 |1−1| 1 ) = Max (0,1) = 1
Tahap 4 : Penegasan ( Defuzzifacation )
Tahap akhir dari perhitungan nilai adalah menjumlahkan nilai kesesuaian untuk setiap penyakit, dengan mengambil  nilai  rata-rata  gejala  yang  memiliki  keanggotaan  maksimum,  untuk  memperoleh  hasil diagnosa perhitungan fuzzy . P ( B, U 1 ) = 1∗1+1∗1+1∗1+1∗1+1∗1+1∗1 6 = 6 6 = 1
P ( B, U 2) = 1∗1+1∗1 6 = 2 6 = 0.33
Nilai  diagnosis  untuk  tiap  penyakit  diambil  dua  belakang  koma  dan  akan  diubah  dalam  bentuk persentase . Hasil akhirnya adalah gejala sebagai berikut : P (B, U 1) = 1 * 100% = 100% P (B, U 2 ) = 0.33 * 100% = 33% Untuk  penyakit Mucoid  Enteritis dengan  kemungkinan    besar,  sedangkan  penyakit  koksidiosis  dengan kemungkinan kecil.

## 4. KESIMPULAN
Adapun yang menjadi kesimpulan dalam penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut :
1. Metode Fuzzy Expert System dapat diterapkan untuk melakukan perhitungan khusus dari nilai minimum dan maximum fuzzy mamdani  dari  faktor-faktor yang sudah ditentukan pakar untuk  mendiagnosa penyakit pada sistem pencernaan kelinci.
2. Metode Fuzzy Expert System dalam mendiagnosa penyakit pada sistem pencernaan kelinci dilakukan dengan mengajukan sejumlah pertanyaan kepada pemilik kelinci seputar gejala-gejala yang dialami oleh kelinci. Dari pertanyaan-pertanyaan  yang  diajukan  tersebut,  didapatkan  jawaban-jawaban  dengan  nilai  bobot  yang sebelumnya telah ditentukan oleh pakar.  Pembobotan setiap gejala yang direpresentasikan terhadap jawaban pemilik kelinci dilakukan oleh pakar sesuai dengan aturan  yang telah ditentukan sebelumnya. Nilai-nilai bobot jawaban inilah yang akan dihitung dalam formula fuzzy mamdani, kemudian dibandingkan untuk mencari nilai tertinggi sebagai keputusan akhir dalam proses diagnosa penyakit pada sistem pencernaan kelinci. Berdasarkan keputusan inilah, maka solusi terhadap diagnosa dapat disajikan kepada pemilik kelinci.
3. Implementasi  efektivitas  metode fuzzy  expert  system dalam  mendiagnosa  penyakit  pada  sistem  pencernaan kelinci  akan di  dukung dengan perancangan interface yang memberikan efesiensi  proses diagnosa  terhadap pemilik kelinci. Keteraturan pertanyaan sebagai bahan interface konsultasi antara pakar dengan pemilik kelinci akan membantu pakar dalam menentukan hasil diagnosa dengan melakukan perhitungan nilai-nilai bobot setiap jawaban yang diberikan oleh pemilik kelinci pada saat konsultasi berlangsung.

## REFERENCES
[1] D. A Firman, D. D. S. Fatimah, “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PADA KELINCI BERBASIS VISUAL PROLOG,” Sekolah Tinggi Teknologi Garut, vol.13, no. 1, pp. 177-183, 2016.
[2] M. Arhami, KONSEP DASAR SISTEM PAKAR, Yogyakarta : ANDI. 2005
[3] S.  Mulyani,  “METODE  ANALISIS  DAN  PERANCANGAN  SISTEM”  2016.    [e-Book].  Available: https://books.google.co.id  [Accessed: 05-Agustus-2018].
[4] Kusrini  S.Kom,  "SISTEM  PAKAR  TEORI  DAN  APLIKASI,"  2006.  [e-Book].  Available:  https://books.google.co.id [Accessed: 05-Agustus-2018].
[5] D. Mauli, "TANGGUNG JAWAB DOKTER TERHADAP KESALAHAN DIAGNOSIS,” Jurnal Cepalo, vol. 1, no. 1, pp. 38–51, 2017.
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 137 - 146
[6] Temukan Pengertiaan. (2015,Mei). Pengertian Penyakit[online]. Available :
https://www.temukanpengertian.com/2015/05/pengertian-penyakit [Accessed : 15-Agustus-2018].
[7] Ilmu  Peternakan.  (2017,Oktober,31). Sistem  Pencernaan  Kelinci  Beserta  Fungsinya[online].  Available  : http://ilmupeternakan.web.id/sistem-pencernaan-kelinci-beserta-fungsinya/ [Accessed : 06-Agustus-2018].
[8] F. Ferdinand, M. Ariebowo,. " Praktis Belajar Biologi," 2009. [online]. Available : pendidikan.id [Accessed : 15-Agustus- 2018]
[9] drh. N. Yuliarti, Tambang Emas Dari Kelinci Hias, Yogyakarta : Lily Publisher. 2014
[10] L. W. Santoso, R. Intan, F. Sugianto, "Implementasi Fuzzy Expert System Untuk Analisa Penyakit Dalam Pada Manusia," Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, vol. -, no. -, pp. 13-18, 2008.
[11] L. M. Banjarnahor, "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tumor Sumsum Tulang Belakang Dengan Fuzzy Logic ," Pelita Informatika Budi Darma, vol. VI, no. 3, pp. 5-10, 2014
[12] R. Primartha, N. Fathiyah, "Sistem Pakar Fuzzy untuk Diagnosis Kanker Payudara Menggunakan Metode Mamdani," Jurnal Generik , vol. V, no. 7, pp. 15-20, 2014
[13] A. B. bin Ladjamuddin, “Konsep Sistem Basis Data dan Implementasinya,” 2004.
[14] P. P. Widodo and Herlawati, Menggunakan UML . Bandung: Informatika Bandung, 2011.
[15] A. Adelheid and K. Nasution, Buku Pintar Menguasai PHP MySQL : Media Kita, 2012.
[16] Sofyan Maulana, Trik Kolaborasi VB.Net dan SMS Gateway : CV. ASFA Solution , Cirebon, 2015
[17] Junindar, Panduan Lengkap Menjadi Programer Membuat Aplikasi Penjualan Menggunakan VB.NET, 2008.
[18] Cyberton Solution and Smitdev Community, Membangun Aplikasi Database dengan Visual Basic 2008 dan SQL Server , 2010.
[19] Catatan Hasil Wawancara ke Dokter Hewan, VET Surgeon, Medan, Indonesia, 2018.
[20] D.  P.  Utomo  and  S.  D.  Nasution,  "SISTEM  PAKAR  MENDETEKSI  KERUSAKAN  TONER  DENGAN MENGGUNAKAN METODE CASE BASED-REASONING," JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 3, no. 5, pp. 430-434, 2016.