Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 4 No. 2, Desember, 2020, Hal. 75-84 DOI: 10.29408/edumatic.v4i2.2616
Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Ayam Pedaging
Wiwik Kusrini 1 , Fathurrahmani 2 , Rabini Sayyidati 3 .
1,2,3 Program Studi Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Tanah Laut email: wiwik.kusrini@politala.ac.id,   fathurrahmani@politala.ac.id, rsayyidati@politala.ac.id

## (Received: 8 Oktober 2020 / Accepted: 27 November 2020/ Published Online: 20 Desember)

## Abstrak
Kabupaten Tanah Laut merupakan penghasil ayam pedaging terbanyak di Kalimantan Selatan. Akan tetapi pengetahuan masyarakat tentang gejala maupun penyakit pada ayam masih kurang, sehingga ini menjadi  masalah  yang  harus  diselesaikan  karena  dapat  menimbulkan  kerugian.  Oleh  karena  itu dilakukan penelitian dengan tujuan untuk mengatasi masalah tersebut  yaitu dengan dibangun sebuah aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat  digunakan  oleh  masyarakat  dan  penyuluh  untuk    melakukan diagnosa  penyakit  ayam.  Metode  yang  digunakan  untuk  membangun  sistem  ini  adalah  waterfall dengan teknik forward chaining sebagai solusi runut maju artinya inferensi dilakukan dengan mencari data  masukan  berupa  data  gejala  berupa  penyakit  ayam.  Sistem  yang  dibangun  dilengakapi  dengan fitur  yang  menampilkan  solusi  pengobatan  penyakit  dan  pencegahannya  berdasarkan  gejala-gejala yang  telah  dimasukkan,  sehingga  ayam  yang  terserang  penyakit  dapat  ditangani  dengan  tepat  dan cepat sesuai dengan penyakitnya. Berdasarkan pengujian blackbox yang dilakukan dengan melibatkan calon  pengguna  diperoleh  hasil  bahwa  semua  fungsionalitas  dapat  berjalan  sesuai  dengan  yang diharapkan.  Pengujian  akurasi  juga  dilakukan  dengan  membandingkan  perhitungan  manual  dengan nilai akurasi sebesar 95%. Hal ini dipengaruhi oleh pemberian bobot nilai gejala yang mempengaruhi turunnya  nilai  hasil  gejala  jika  dibandingkan  dengan  keadaan  ideal.  Kesimpulannya  implikasi  dari penggunaan  sistem  ini  dapat  memberikan  kemudahan  bagi  masyarakan  dan  penyuluh    dalam melakukan diagnosa penyakit ayam.
Kata kunci: Sistem Pakar, Ayam Pedaging, Rule , Black Box

## Abstract
Tanah  Laut  Regency  is  the  largest  producer  of  broilers  in  South  Kalimantan.  However,  public knowledge about symptoms and diseases in chickens is still lacking, so this is a problem that must be resolved  because  it  can  cause  losses.  Therefore,  this  research  was  conducted  with  the  aim  of overcoming  this  problem,  namely  by  building  an  expert  system  application  that  can  be  used  by  the public and extension workers to diagnose chicken disease. The method used to build this system is a waterfall with the forward chaining technique as a forward-looking solution, meaning that inference is  done  by  looking  for  input  data  in  the  form  of  symptom  data  in  the  form  of  chicken  disease.  The system built is equipped with features that display disease  treatment and prevention solutions based on  the  symptoms  that  have  been  entered,  so  that  disease-stricken  chickens  can  be  handled appropriately  and  quickly  according  to  their  disease.  Based  on  blackbox  testing  carried  out  by involving  potential  users,  the  results  obtained  that all  functionality  can  work  as  expected.  Accuracy testing  is  also  done  by  comparing  manual  calculations  with  an  accuracy  value  of  95%.  This  is influenced  by  the  weighting  of  the  symptom  value  which  affects  the  decrease  in  the  value  of  the symptom  result  when  compared  to  ideal  conditions.  In  conclusion,  the  implications  of  using  this system can make it easier for the community and instructor to diagnose chicken disease.
Keywords: Expert System, Broiler, Rule, Black Box

## PENDAHULUAN
Unggas merupakan salah satu hewan yang banyak dipelihara oleh warga masyarakat Kabupaten Tanah Laut. Populasi unggas yang paling banyak dipelihara tersebut adalah ayam dan  itik.  Bahkan  di  Kabupaten Tanah  Laut  sendiri  merupakan  penghasil  ayam  terbanyak  di Kalimantan  Selatan  dengan  total  populasi  51.375.593  ekor  pada  tahun  2017  (BPS,  2017). Meskipun  demikian  warga  masyarakat  masih  minim  terhadap  pengetahuan  pada  gejala maupun penyakit yang sering terjadi pada unggas terutama jenis ayam pedaging.
Penyakit merupakan salah satu resiko yang harus selalu dihadapi oleh peternak ayam pedaging  setiap  tahunnya,  maka  dari  itu  diperlukan  pengetahuan  yang  memadai  yang berkaitan    dengan  gejala  dan  penyakit  yang  sering  muncul  terjadi  pada  ayam  pedaging. Namun  untuk  mengetahui  dan  membedakan  gejala  maupun  penyakit  pada  ayam  pedaging tergolong agak sulit karena masing-masing penyakit yang ada memiliki kemiripan gejala. Hal ini  menyebabkan  peternak  menjadi  tergantung  pada  pakar  unggas  atau  dokter  hewan  yang ahli dalam menangani berbagai macam penyakit unggas yang dapat memberikan kemudahan bagi peternak untuk mengetahui gejala dan penyakit yang timbul pada ayam pedaging dengan mudah  agar  dapat  meminimalisir  resiko  yang  mengakibatkan  kerugian.  Permasalahan  yang terdapat  dalam  penelitian  ini  yaitu  bagaimana  membangun  sebuah  sistem  pakar  yang  dapat digunakan untuk melakukan diagnosa terhadap gejala dan penyakit  yang sering terjadi pada ayam pedaging. Sistem pakar merupakan suatu sistem yang menirukan pengetahuan manusia dan menerjemahkan ke dalam komputer guna memodelkan kemampuan untuk menyelesaikan masalah  seperti  layaknya  seorang  pakar  (Septiani  &  Kuryanti,  2019).  Sistem  pakar  itu merupakan suatu sistem yang didalamnya dimasukan berbagai pengetahuan yang berasal dari seorang ahli sehingga dapat digunakan oleh user dalam melakukan berkonsultasi. Salah satu metode yang digunakan dalam membuat sistem pakar adalah metode forward chaining (Fuad & Susilo, 2016). Russel dan Norvig memberikan penjelasan bahwa metode forward chaining merupakan  metode  pencarian  atau  teknik  pelacakan  runut maju  ke  depan  dimana pelacakan dimulai  dengan  informasi  yang  ada  dan  penggabungan  rule  untuk  menghasilkan  suatu kesimpulan  atau  tujuan  yang  diharapkan  (Ariyawan,  2018). Forward  chaining merupakan metode pencarian atau teknik pelacakan ke depan yang dimulai dengan informasi atau fakta yang  berupa  data  selanjutnya  bergerak  maju  melalui  premis-premis  dan  penggabungan  rule untuk menghasilkan suatu kesimpulan ( booton up reasoning ). Menurut (Ibrohim & Purwanty, 2017) forward  chaining merupakan  suatu  metode  yang  dimulai  dengan  mengumpulkan sejumlah  fakta-fakta yang ada kemudian  dari kumpulan fakta-fakta tersebut akhirnya dapat menghasilkan sebuah kesimpulan. Selain itu Sistem pakar merupakan sistem komputer yang mensimulasi,  atau  bertindak  dalam  segala  hal,  dengan  kemampuan  pengambilan  keputusan seperti manusia ahli (pakar) (Salman  & Abu-Naser, (2019).
Aplikasi sistem pakar ini dapat membatu warga masyarakat, peternak maupun Dinas Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan  untuk  melakukan  diagnosa  suatu  penyakit  yang  terdapat pada ayam pedaging. Selain itu aplikasi sistem pakar juga dapat digunakan oleh masyarakat maupun peternak  untuk menambah informasi dan pengetahuan tentang gejala dan penyakit yang  terdapat  pada  ayam  pedaging.  Adapun  tujuan  lain  yang  dicapai  dalam  penelitian  ini yaitu membangun sebuah sistem pakar  berbasis web yang dapat diakses secara online untuk melakukan diagnosa terhadap gejala dan penyakit yang sering terjadi pada ayam pedaging.
Penelitian  terkait  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dilakukan  untuk  identifikasi penyakit  ayam  pedaging  (Afandi,  2018).  Penelitian  tersebut  dibangun  berbasis  desktop dengan menggunakan Microsoft Visual Basic 6.o dan Microsoft SQL Server 2000. Data yang digunakan  dalam  penelitian  tersebut  hanya  terdiri  dari  20  data  gejala  dan  8  data  penyakit. Penelitian serupa juga dilakukan oleh (Rohajawati & Supriyati, 2010), yang berjudul Sistem Pakar:  Diagnosis  Penyakit  Unggas  Dengan  Metode  Certainty  Factor.  Penelitian  tersebut menggunakan  37  data  gejala  serta  6  data  penyakit.  Sistem  yang  dibangun  bertujuan  untuk
mengurangi kerugian yang diakibatkan oleh penyebarluasan penyakit. Penelitian lain dilakukan untuk mendiagnosa penyakit alergi pada anak di kota Batam dengan menggunakan metode Forward  Chaining (Jarti  &  Trisno,  2017).  Aplikasi  yang  dibangun  melakukan diagnosa  penyakit  berdasarkan  gejala  yang  dimasukkan  oleh  pengguna.  Keluaran  yang dihasilkan oleh aplikasi tersebut berupa data penyakit.
Berdasarkan  hal  tersebut  di  atas  maka  penelitian  ini  bertujuan  membangun  sistem pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit  ayam  pedaging  yang  dijadikan  memberikan  solusi  bagi peternak,  masyarakat  maupun  penyuluh  hewan  ternak  untuk  dapat  digunakan  untuk mengenali  gejala  serta  penyakit  yang  biasanya  terdapat  pada  ayam  pedaging  agar  dapat meminimalisir kerugian. Dengan sistem pakar yang dibangun ini pengetahuan yang dimiliki oleh seorang pakar dapat disimpan didalam komputer yang kemudian dapat digunakan oleh orang  lain  untuk  melakukan  konsultasi  mengenai  suatu  gejala  dan  kemudian  dapat menyimpulkan atau mendapatkan suatu hasil berdasarkan suatu gejala yang dimilikinya.

## METODE
Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem pakar untuk diagnosa penyakit ayam pedaging ini adalah metode waterfall atau yang biasa disebut metode air terjun. Metode ini merupakan metode sederhana yang menyediakan pendekatan alur hidup sistem/perangkat lunak  secara  terurut  (Sukamto  &  Shalahuddin,  2016).  Tahapan  pada  metode  waterfall  yang digunakan dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Metode Waterfall
Tahap awal dalam pengembangan sistem pakar ini dimulai dengan melakukan analisa terhadap  kebutuhan.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  pengumpulan  data  yang  diperlukan dengan  mempelajari  literature  yang  berkaitan  dengan  gejala  dan  penyakit  pada  ayam pedaging,  serta  melakukan  wawancara  kepada  pakar,  penyuluh  kesehatan  hewan  dan  juga peternak  unggas.  Tahap  berikutnya  dilakukan  desain  sistem  atau  perancangan  perangkat lunak.  Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  perancangan  basis  data  dengan  membuat entity relationship  diagram (ERD),  perancangan  alur  data  dengan  membuat data  flow  diagram (DFD), perancangan terhadap proses dengan membuat flowchart , serta perancangan tampilan atau desain user interface .
Setelah  tahap  desain  sistem  selesai  dilakukan  maka  dilanjutkan  dengan  pengkodean menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database My  SQL.  Metode  forward  chaining dimasukkan  dituangkan  ke  dalam  kode  program  untuk  agar  dapat  digunakan  untuk penelusuran rule gejala sehingga dapat disimpulkan penyakit yang ada pada ayam. Kemudian dilanjutkan  dengan  pengujian  terhadap  fungsionalitas  sistem  yang  telah  dibuat  dengan metode black  box untuk  menguji  fungsionalitas  sistem.  Pengujian  terhadap  metode forward chaining juga  dilakukan  yaitu  dengan  membandingkan  dengan  perhitungan  manual  dengan
perhitungan  yang  ada  pada  sistem.  Tahap  terakhir  yaitu  mengimplementasikan  sistem  agar dapat  digunakan  oleh  masyarakat,  peternak,  penyuluh  kesehatan  hewan  dan  seorang  pakar dengan melakukan pengunggahan ke hosting .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Basis Pengetahuan
Tabel  1  adalah  basis  pengetahuan    di  dalamnya  berisi  pengetahuan  yang  diperlukan dalam  memahami  maupun  membuat  formulasi  dan  memecahkan  suatu  masalah  (Ifriza  & Djuniadi,  2015).  Basis  pengetahuan  dimulai  dengan  melakukan  proses  akuisi  pengetahuan seorang  pakar  dan  diteruskan  dengan  merancang  table  serta  pohon  keputusan  dan  aturan produksi  (Firmansyah  &  Putra,  2017).    Basis  pengetahuan  pada  metode forward  chaining dilakukan  dengan  melakukan  pencocokan  terhadap  pernyataan  atau  fakta  secara  runut  dari kiri (If-Then) ke kanan atau dengan runut maju. Penalaran diawali dari sejumlah fakta untuk mengetahui hasil kesimpulan atau kebenaran dari hipotesis.
Data  dan  informasi  penunjang  dalam  penelitian  yang  telah  berhasil  dikumpulkan diantaranya  adalah  data  gejala  dan  data  penyakit  yang  sering  terjadi  pada  ayam  pedaging. Data tersebut kemudian dijadikan sebagai pendukung untuk merepresentasikan pengetahuan dari pakar dan sebagai dasar untuk membuat rule. Pada penelitian ini ditentukan 13 rule atau aturan yang disimpan didalam basis pengetahuan.  Berdasarkan rule gejala untuk penentuan penyakit  diatas  selanjutnya  dapat  dilakukan  penelusuran  menggunakan  metode forward chaining. Data gejala yang telah diinputkan tersebut kemudian akan diproses didalam sistem dengan metode forward chaining berdasarkan rule yang telah ditentukan. Basis pengetahuan yang  direpresentasikan  dalam  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  penelusuran  dengan  kaidah IF  –  THEN. Contohnya  untuk  menemukan  penyakit  Asites  yaitu: “IF  sesak  nafas  AND nafsu  makan  menurun  AND  perut  membesar  berisi  air  AND  bulu  kasar  AND  malas bergerak THEN Asites”. Rule gejala untuk menentukan penyakit dapat dilihat pada Tabel 1. Setelah rule direpresentasikan menggunakan tabel keputusan maka selanjutnya dibuat dengan  menggunakan  pohon  keputusan  dengan  tujuan  memberikan  kemudahan  dalam melakukan  penelusuran  atau  pelacakan  ke  depan  berdasarkan  informasi  atau  fakta  yang berupa data  selanjutnya bergerak maju melalui premis-premis dan penggabungan rule untuk menghasilkan  suatu  kesimpulan  ( booton  up  reasoning ).  Kesimpulan  yang  diperoleh  berupa data menyakit ayam.
Gambar 2. Pohon Penelusuran Penyakit

## Tabel 1. Rule Gejala untuk Menentukan Penyakit
No Gejala
Penyakit P 1. CRD P 2. K ol iba si los is P 3. O m pha li ti s P 4. Infe ct ious Coryz a P 5. F ow l Chol era P 6. G um boro P 7. N ew ca st le D is ea se P 8. A lfi an Infl ue nz a P 9. Infe ct ious Bronc hi ti s P 10. K oks idi os is P 11. L euc oc yt o zoonos is P 12. Ca ci ng P 13. A si te s 1 Gejala 1 x x x x x x 2 Gejala 2 x x x 3 Gejala 3 x x x x 4 Gejala 4 x 5 Gejala 5
x
6 Gejala 6 x 7 Gejala 7 x x x x 8 Gejala 8 x x 9 Gejala 9 x 10 Gejala 10 x 11 Gejala 11 x 12 Gejala 12 x 13 Gejala 13 x x 14 Gejala 14 x 15 Gejala 15 x x x x x x 16 Gejala 16 x 17 Gejala 17 x 18 Gejala 18 x x x 19 Gejala 19 x 20 Gejala 20 x x 21 Gejala 21 x 22 Gejala 22 x x 23 Gejala 23 x 24 Gejala 24 x x 25 Gejala 25 x 26 Gejala 26 x 27 Gejala 27 x 28 Gejala 28 x 29 Gejala 29 x x 30 Gejala 30 x x 31 Gejala 31 x 32 Gejala 32 x x 33 Gejala 33 x 34 Gejala 34 x 35 Gejala 35 x 36 Gejala 36 x 37 Gejala 37 x 38 Gejala 38 x
Pohon  penelusuran  penyakit  merupakan  desain  dari  proses  untuk  mengambil  suatu keputusan  dari  suatu  penyakit  (Ongko,  2013).  Gambar  2  merupakan  pohon  penelusuran penyakit berdasarkan gejala. Sebagai contoh penelusuran gejala dan penyakit yang ada pada gambar  2  pohon  keputusan  penelusuran  penyakit  adalah “IF  8  AND  15  AND  21  AND  22 AND 23 THEN P6”. Artinya jika gejala yang terdapat pada ayam adalah  “gejala 15, gejala 21,  gejala  22  dan  gejala  23,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penyakit  yang  diderita  ayam tersebut adalah penyakit dengan kode P6 yang merupakan penyakit gumboro.

## Entity Relationship Diagram (ERD)
Gejala nm_gejala kd_gejala Rule Memiliki 1 N kd_gejala id Menghasilkan Penyakit 1 1 kd_penyakit nm_penyakit id keterangan solusi Pengguna Id_pengguna alamat password Nm_pengguna username
Gambar 2. Entity Relationship Diagram (ERD)
Rancangan entity  relationship  diagram terdiri  dari  empat  entitas.  Pertama  entitas adalah  Gejala  yang  mempunyai  dua  atribut  yaitu  nm_gejala  dan  kd_gejala.  Entitas  kedua adalah  Rule  yang  mempunyai  dua  atribut  yaitu  kd_gejala  dan  id.  Entitas  ketiga  adalah Penyakit mempunyai lima atribut yaitu id, nm_penyakit, kd_penyakit, keterangan dan solusi. Entitas  terkhir  adalah  Pengguna  yang  mempunyai  atribut  alamat, password,  username , nm_pengguna dan id_pengguna.
Data Flow Diagram (DFD)
Data Flow Diagram (DFD) level 1 mendeskripsikan 6 proses  yang ada pada system yaitu  proses  l ogin ,  kelola  data  pengguna,  kelola  data  penyakit,  kelola  data  diagnosa,  kelola data rule, kelola data  gejala,  dan logout . Data Flow Diagram (DFD)  yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 3.

## Implementasi
2 Kelola data pengguna 3 Kelola data penyakit 4 Kelola data diagnosa 1 Login 5 Kelola data rule 7 Logout Admin Data login Info login Login Info login Data login Pengguna Data login Info login Data pengguna Info pengguna Pengguna Info pengguna Data pengguna Penyakit Data penyakit Info penyakit Info penyakit Data penyakit Info penyakit Diagnosa Info diagnosa Data diagnosa Gejala Info diagnosa Info diagnosa Rule Info rule Data rule Data rule Info rule Info logout Info logout 6 Kelola data gejala Gejala Data gejala Info gejala Info gejala Data gejala Data diagnosa
Gambar 3. Data Flow Diagram (DFD)
Gambar  4  merupakan  tampilan  menu  halaman  konsultasi  yang  dapat  diakses  oleh masyarakat maupun oleh penyuluh. Selanjutnya gambar 5 merupakan tampilan hasil diagnose berdasarkan konsultasi masukan gejala yang dilakukan oleh user. Halaman ini dapat diakses oleh  masyarakat  maupun  oleh  penyuluh.  Sementara  itu,  untuk  mengetahui  hasil  atau  daftar mengenai penyakit apa saja yang terjadi pada ayam pedaging adalah dapat dilihat pada menu info penyakit yang diilustrasikan pada gambar 6.
Gambar 5. Tampilan Hasil Diagnosa

## Gambar 6. Tampilan  Informasi Penyakit

## Pengujian
Pengujian merupakan suatu tahap untuk menguji system yang dibangun dengan tujuan untuk  menguji  kelayakan  sistem  serta  melakukan  pengecekan  jika  terdapat  kesalahan sehingga  akan  dilakukan  perbaikan  (Suandi,  Khasanah,  &  Retnoningsih,  2017).  Langkah pengujian dilakukan guna menguji system apakah terjadi kesalahan maupun kegagalan pada saat  sistem  dijhalankan  (Fitriyani  &  Putri,  2017).  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  dua cara.  Pertama  dilakukan  pengujian  dengan  metode black  box .  Pengujian  ini  merupakan pengujian  yang  digunakan  untuk  memeriksa  fungsional  dari  sebuah  sistem  tanpa  menguji desain  dan  kode  program.  Pengujian  dimaksudkan  untuk  mengetahui  apakah  fungsi-fungsi input  dan output pada  sistem  berjalan  sesuai  fungsinya  atau  tidak.  Berdasarkan  pengujian yang  dilakukan  dengan  uji  coba  terhadap  sistem  yang  melibatkan  calon  pengguna, diantaranya peternak ayam, penyuluh kesehatan hewan dan pakar hewan, semua fungsi pada sistem  telah  berfungsi  sesuai  dengan  yang  diharapkan  sehingga  dapat  digunakan  oleh user . Pengujian black  box disajikan  pada  tabel  2.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahawa  pengujian dilakukan terhadap metode forward chaining dengan cara membandingkan perhitungan yang ada  pada excel dengan  perhitungan  yang  dilakukan  pada  sistem.  Berdasarkan  pengujian tersebut diperoleh nilai akurasi sebesar 95 %.  Selain itu semua data gejala dan penyakit telah berhasil dilakukan pengujian dengan blackbox.
Tabel 2. Hasi Pengujian Black Box No Input Hasil Yang Diharapkan Output Kesimpulan 1 Username dan Password Masuk ke tampilan halaman utama Berhasil masuk ke tampilan halaman utama Berhasil 2 Data Gejala Sistem dapat menyimpan data gejala Data gejala berhasil disimpan Berhasil 3 Data Penyakit Sistem dapat menyimpan data penyakit Data penyakit berhasil disimpan Berhasil 4 Data Gejala Sistem menampilkan hasil diagnosa Hasil diagnose berhasil ditampilkan Berhasil 5 Data Gejala Sistem menampilkan informasi penyakit Informasi penyakit berhasil ditampilkan Berhasil 6 Data Gejala Sistem menampilkan solusi Solusi berhasil ditampilkan Berhasil

## Pembahasan
Sistem  pakar  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode forward chaining untuk melakukan inferensi dengan cara mencari suatu masalah dalam hal ini gejala agar  dapat  menghasilkan  solusi  yaitu  menemukan  penyakit  dan  cara  penangannya.  Metode forward  chaining ini  juga  dipakai  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Honggowibowo, 2009).  Akan  tetapi  penelitian  tersebut  tidak  menjabarkan  rule  basis  pengetahuan  secara terperinci  menggunakan  pohon  keputusan. Untuk  itu  dalam  penelitian  ini  digunakan rule basis  pengetahuan  yang  digambarkan  melalui  penelusuran  dengan  pohon  keputusan  guna menelusuri gejala yang ada pada ayam agar dapat diketahui penyakitnya. Basis pengetahuan didalamnya  berisi  pengetahuan-pengetahuan  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  pada domain tertentu dan didalamnya juga dapat mengandung kaidah maupun aturan-aturan yang dapat  digunakan  untuk  memecahkan  suatu  masalah  (Purwanto  &  Destiani,  2015).  Setelah didapatkan rule basis  pengetahuan  selanjutnya  dibuat  rancangan  alir  data  menggunaka data flow  diagram (DFD).  Pada  penelitian  ini  terdapat  6  proses  yaitu  proses  l ogin ,  kelola  data pengguna, kelola data penyakit, kelola data diagnosa, kelola data rule, kelola data gejala, dan logout. Admin  dapat  mengelola  semua  proses  yang  ada  pada  system  dari    data  login,  data pengguna, data penyakit, data rule, data gejala, data  diagnosa, data logout . Pengguna sistem dalam hal ini masyarakat dapat mengelola data diagnosa, karena pengguna dapat melakukan konsultasi pada sistem dengan memasukkan data gejala, sehingga setelah data gejala tersebut dimasukkan  maka  diperoleh  hasil  diagnosa.  Pengguna  sistem  dapat  melihat  informasi mengenai  penyakit  sebagai  pengetahuan  tambahan,  akan  tetapi  tidak  dapat  melakukan modifikasi terhadap data penyakit.
Sistem  pakar  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  dilengkapi  dengan  beberapa  fitur diantaranya  pengelola  halaman  pengguna,  admin,  fitur  untuk  melakukan  konsultasi, menampilkan  hasil  diagnosa  dan  juga  fitur  yang  dapat  menampilkan  informasi  penyakit beserta solusi yang dapat dilakukan. Dalam hal ini hasil diagnosa penyakit beserta solusi/cara penanganan  dapan  ditampilkan  setelah  pengguna  berhasil  memasukkan  data  gejala  dan berhasil  menyimpannnya  pada  menu  halaman  konsultasi.  Diagnosa  penyakit  yang  disajikan pada  gambar  6  menunjukkan  hasil  penyakit infectious  bronchitis (IB).  Hasil  tersebut diperoleh  berdasarkan  gejala  yang  dimasukkan  oleh  pengguna  yaitu  sesak  napas,  ngorok, keluar  lender  dari  hidung/mulut,  bensin,  nafsu  makan  turun  dan  batuk.  Solusi  terhadap penyakit juga ditampilkan pada hasil diagnose seperti yang ditampilkan pada gambar 6. Pada sistem pakar ini pengguna juga dapat memperoleh informasi dan penjelasan terkait penyakit pada ayam secara terperinci melalui halaman info penyakit.
Setelah sistem pakar berhasil dibangun selanjutnya dilakukan pengujian dengan black box untuk  menguji  fungsionalitas  sistem.  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dengan  uji coba terhadap sistem yang melibatkan calon pengguna, diantaranya peternak ayam, penyuluh kesehatan hewan dan pakar hewan, semua fungsi pada sistem telah berfungsi sesuai dengan yang  diharapkan  sehingga  dapat  digunakan  oleh user .  Pengujian black  box yang  telah dilakukan disajikan dalam kesimpulan yang ada pada table 2.   Pengujian lain juga dilakukan dilakukan  dengan  membandingkan  perhitungan  yang  ada  pada excel dengan  perhitungan yang ada pada sistem.Berdasarkan pengujian tersebut diperoleh nilai akurasi sebesar 95 %.

## SIMPULAN
Pengembangan aplikasi sistem pakar berbasis web telah berhasil dibangun dan dapat digunakan  untuk melakukan diagnosa terhadap gejala dan penyakit yang sering terjadi pada ayam  pedaging  dengan  hasil  yang  ditampilkan  sesuai  dengan  rule  yang  telah  ditentukan sebelumnya berdasarkan basis pengetahuan. Basis pengetahuan yang direpresentasikan dalam penelitian  ini  yaitu  menggunakan  penelusuran  dengan  kaidah IF  –  THEN. Berdasarkan pengujian yang dilakukan dengan uji coba terhadap sistem yang melibatkan calon pengguna,
diantaranya peternak ayam, penyuluh kesehatan hewan dan pakar hewan, semua fungsi pada sistem  telah  berfungsi  sesuai  dengan  yang  diharapkan  sehingga  dapat  digunakan  oleh user . Pengujian  terhadap  akurasi  terhadap  metode forward  chaining diperoleh  nilai  akurasi  yaitu 95%.

## REFERENSI
Afandi,  A.  (2018).  Sistem  Pakar  Identifikasi  Penyakit  Ayam  Pedaging. Jurnal  Cendikia ,
16 (1), 58–67.
Ariyawan,  M.  D.  (2018).  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Umum  Pada  Manusia Berbasis Web. Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana , 7 (2), 59–67.
Firmansyah, H. B. (2019). Pembangunan Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Tulang dan Sendi. Journal of Science and Application Technology , 2 (1), 44–52. https://doi.org/10.35472/281487
Fitriyani,  A., &  Mahadji, D. (2017). Perancangan Aplikasi Mobile Edukatif ‘Belajar Chord Gitar  Untuk  Pemula’  Berbasis  Android. Edu  Komputika  Journal , 4 (2),  20–24. https://doi.org/10.15294/edukomputika.v4i2.11215
Fuad, H., & Susilo, H. (2016). Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Dengan Metodologi Berbasis Objek. Jurnal Sisfotek Global , 6 (1). 17–20.
Honggowibowo,  A.  S.  (2009).  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  tanaman  padi  berbasis  web dengan forward dan backward chaining. Telkomnika , 7 (3), 187-194.
Ibrohim,  M.,  &  Purwanty,  N.  (2017).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Identifikasi  Gaya  Belajar Siswa  Dengan  Metode  Forward  Chaining  (Studi  Kasus :  Sekolah  Dasar  Negeri Sumampir ). Jurnal ProTekInfo , 4 (1), 19–28.
Ifriza,  Y.,  Elektro,  J.  T., Teknik,  F.,  &  Semarang,  U.  N.  (2015).  Perancangan  Sistem  Pakar Penyuluh  Diagnosa  Hama  Padi  dengan  Metode  Forward  Chaining. Jurnal  Teknik Elektro Unnes , 7 (1), 30–36. https://doi.org/10.15294/jte.v7i1.8590
Jarti, N., & Trisno, R. (2017).   Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Alergi Pada Anak Berbasis Web dengan Metode Forward Chaining. Jurnal Edik Informatika , 3( 2) , 197–205. Ongko,  E.  (2014).  Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Balita. Jurnal  Time , II (1), 1–5. https://doi.org/10.1007/s13398-014-0173-7.2
Purwanto, T., & Destiani, D. (2016). Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Cabai Paprika Berbasis Android.
Jurnal Algoritma , 13 (1), 191–197. https://doi.org/10.33364/algoritma/v.13-1.191
Rohajawati,  S.,  &  Supriyati,  R.  (2010).  Sistem  Pakar:  Diagnosis  Penyakit  Unggas  Dengan Metode  Certainty  Factor. CommIT  (Communication  and  Information  Technology) Journal , 4 (1), 41-46. Rosa, A., S. & Shalahuddin, M. (2016). Rekayasa Perangat Lunak . Bandung: Informatika. Salman,  F.  M.,  &  Abu-Naser,  S.  S.  (2019).  Expert  System  for  Castor  Diseases  and Diagnosis. International Journal of Engineering and Information Systems (IJEAIS) , 3 (3), 1-10. Septiani,  M.,  &  Kuryanti,  S.  J.  (2019). Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Saluran Pernapasan pada Anak . SinkrOn. 2 (2) , 23–27.
Suandi,  A.,  Khasanah,  F.  N.,  &  Retnoningsih,  E.  (2017).  Pengujian  Sistem  Informasi  E- commerce  Usaha  Gudang  Cokelat  Menggunakan  Uji  Alpha  dan  Beta. Information System for Educators and Professionals , 2 (1), 61–70.