## SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT KUCING MENGGUNAKAN  METODE CETAINTY FECTOR BERBASIS WEB

## Abdullah S Ulumando
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia giobaranusa@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit  pada kucing merupakan penyakit yang bisa menyerang  pada kucing kapan saja  Sebagian besar penyakit  kucing  yang  terjadi  pada  kucing  peliharaan  sering  dianggap  remeh,  dan  apabila  penyakit  itu  tidak segera ditangani maka akan terjadi lebih parah dan serius penanganannya. Oleh karena itu diperlukan suatu alat atau sistem yang memiliki kemampuan layaknya seorang dokter dalam mendiagnosa penyakit.
Sistem tersebut adalah sistem pakar yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer agar  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  pakar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan metode certainty factor pada sistem diagnosa penyakit kulit pada kucing.
Metode certainty factor merupakan suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak  pasti.  Metode  ini  memberikan  ruang  pada  pakar  dalam  memberikan  nilai  keyakinan  pada  pengetahuan yang diungkapkannya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa certainty factor dapat digunakan sebagai cara untuk mengatasi ketidak pastian untuk diagnosa awal penyakit kulit pada kucing.
Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  hasil  kesimpulan  dari  keluaran  sistem  yaitu  menggunakan metode  certainty  factor,  sedangkan  implementasi  pembuatan  aplikasinya  menggunakan  bahasa  pemprograman website, dan penyimpanan data-data yang digunakan yaitu menggunakan MySQL.
Hasil  akhir  dari  aplikasi  berupa  jenis  penyakit  berdasarkan  dari  gejala  yang  sudah  dipilih.  Berdasarkan penjabaran latar belakang di  atas,  maka penulis akan  membangun suatu sistem pakar  untuk diagnosa penyakit pada kucing dengan menggunakan metode certainty factor.
Kata kunci : penyakit kucing, Sistem Pakar, Metode certainty fector
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Saat  ini  perkembangan  Teknologi  semakin berkembang  dengan  pesat.Terlihat  dari  sebagian besar  aktivitas  manusia  membutuhkan  teknologi dalam  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari.  Kebutuhan manusia  yang  dapat  dilakukan  dengan  sendiri  pun sekarang telah dipenuhi oleh teknologi.
Salah  satunya  adalah  sistem  pakar  ( Expert System ).Sistem  ini  membantu  para  pakar  untuk menyimpan kepakarannya dan sistem ini akan bekerja secara  konsisten  untuk  membantu  dalam  mengatasi suatu  masalah.Kucing  merupakan  binatang  yang banyak dipelihara oleh sebagian masyarakat. Penyakit pada binatang kucing, seringkali membuat pemiliknya  merasa  bingung  karena  kurangnya pengetahuan  pemilik  tentang  penyakit  binatang tersebut.  Dengan  menggunakan  apl  ikasi  berbasis web,  informasi  dari  suatu  pakar  akan  mudah  didapat oleh  pengguna,  tanpa  harus  datang  pada  seorang ahli/pakar  yang ahli pada bidangnya.Oleh karena itu, untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  maka perlunya  untuk  dibuatkan  sistem  pakar  yang  mampu melakukan  diagnosa  penyakit  pada  kucing  dengan melihat  gejala-gejala  yang  ada  pada  kucing  yang sedang sakit.
Sistem  ini  diharapkan  mampu  memberikan informasi  yang  optimal  dengan  timbal  balik  dari pengguna dan sistem.

## 2 LANDASAN TEORI

## 2.1 Sistem pakar
Sistem  pakar  merupakan  apliksi  berbasis komputer yang dapat digunakan untuk menyelesaikan suatu  masalah  sebagaimana  yang  dipikirkan  oleh pakar  (Kusrini,  2008).  Pengetahuan  dari  pakar tersebut  kemudian  di  implmentasikan  kedalam program  komputer,  sehingga  terbentuklah  basis pengetahuan yang tekomputerisasi.
Sistem pakar memiliki 2 komponen utama yaitu adalah  basis  pengetahuan  dan  mesin  infersi.  Basis pengetahuan  merupakan  penyimpanan  pengetahuan merupakan penyimpanan pengetahuan dalam memori komputer,  yang  mana  pengetahuan  ini  diambil  dari pengetahuan pakar.

## 2.2 Certainty fector
Faktor  kepastian  (certainty  factor)  menyatakan kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau hipotesa) berdasar bukti atau penilaian pakar (Turban, 2005).  Certainty  factor  menggunakan  suatu  nilai untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan  seorang pakar terhadap suatu data.
3 PERANCANGAN SYSTEM

## A. DFD Level 0
Data Flow Diagram (DFD) ini gambaran porses apa  saja  yang  akan  berjalan  pada  sistem    pakar.fase ini  di  awali  dengan  pembentukan  diagram  konteks
yang  menggambarkan  kesuluruhan  dari  suatu sistem.Diagram  konteks  dari  sistem  pakar  ini  dapar dilihat pada Gambar  pada 2..
Gambar 2. DFD level 0

## B. DFD Level 1
DFD  Level  1  menggambarkan  bahwa  sistem pakar  ini  terdapat  dua  proses  yaitu  proses  1 menejemen basis data proses 2 diagnosa setiap proses di  perjelas  dengan  diagram  rincian  kecuali  ,proses  2
karena user tidak memanipulasi data hanya menerima hasil oleh data yang telah di batasi oleh sistem pakar. Semua proses ini bisa di lihat pada  Gambar 3.
Gambar 3. DFD level 1

## C. Flowcart Admin
Flowchart  admin  menjelaskan  tentang  proses admin  dalam  Melakukan input data, update ,dapat di
hapus  data  .Untuk  dapat  berhasil login maka  admin harus mendaftar.Ditunjukan pada gambar 4.
Gambar 4. Flowcart Admin

## D. Flowcart  Sistem
Flowchart  sistem  ini  menjelaskan tentang  alur  dari  sistem  yang  di bangun,dapat  di lihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Flowcart Sistem
Keteragan :
1. Start  :    Memulai  program  akan  muncul beberapa button yaitu button diagnosis  dan login admin.
2. pilih  menu  diagnosis  jika user ingin mendeteksi  penyakit yang  ada pada kucing dan  tampilan  akan  menuju  ke  form diagnosis.
3. pilih  gejala  penyakit  yang  di  alami    kucing dalam  menu diagnosis.
4. setelah  gejala  di  pilih  maka  perhitungan akan  di  mulai  dengan  menggunaka  metode certainty fector.
5. Hasil diagnose setelah dilakukan perhitungan.
6. jika user ingi kembali mendekteksi penyakit maka  klik  button  kembali  ke  tampilan  awal program.
7. User juga  dapat  di  lihat  data  penyakit    dan data gejala yang ada from data.
8. jika tidak ingin mengulang progra maka program selesai ( End)

## 3.1 Akuisi Pengetahuan
Berdasarkan    pengetahuan  yang    diperoleh  dari pakar  maka  dibangun  table  keputusan  sebagai  dasar pembuatan  mesin  inferensi.  Berdasarkan  sumber- sumber  pengetahuan, maka  selanjutnya  dapat diklasifikasikan  beberapa  iritasi  atau  penyakit  yang dia  lami  pada  kucing  yang  merupakan  hasil  proses akuisi pengetahuan, bisa di lihta pada Tabel Rule R1 IF bau nafas yang tidak sedap AND tidak mau makan AND bulu  pada  bibir  terjadi  perubahan  warna,basah dan lengket THEN Radang Bibir
3.2 Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan merupakan tempat penyimpanan  pengetahuan  yang  berupa  informasi dari  domain  aplikasi  dan  meyediakan  untuk sistem.informasi  dalam  basis  pegetahuan  dalam sebuah  program  computer  dengan  proses  yang  di sebut  representasi  pengetahuan.Hasil  penyimpanan berupa  fakta  dan  aturan.fakta  dan  aturan  di  simpan dalm  bentuk  database,fakta  direpresentasikan  dengan menetapkan kesesuaian antara representasikan initernal fakta dengan representasi bahasa alami.

## 3.3 Perancangan
Dalam  perancangan  data  dijelaskan  data-data yang  terdapat  dalam  sistem  sesuai  dengan  fungsinya sebagai data input ataupun data input

## 3.4 Perancangan Data Gejala,Data  Penyakit dan Data Relasi
Pada  perancangan  data  gejala  penyakit  kucing digunakan  sebagai  data  sistem  pakar  seperti  yang ditunjukan pada Tabel.1
Tabel.1 Tabel Data Penyakit Kucing
Kode
Penyakit
Nama Penaykit P01 Radang Bibir P02 Radang Mulut P03 Radang Lambung P04 Radang Usus P05 Mimisan P06 Radang Kantong Kemih P07 Obstruksi usus halus P08 Radang alat kelamin luar P09 Pitiryasis P10 Dermatitis P11 Flu Kucing P12 Penyakit Kulit P13 Infeksi Telinga P14 Sakit Tulang belakang P15 Distemper P16 Feline Infectious Enteritis (FIE) P17 Psychogenic Abnormal Feeding Behaviour
Tabel 2. Tabel Gejala Penyakit Kucing Kode Nama Gejala G01 Bau nafas yang tidak sedap G02 Tidak ada nafsu makan G03 Terjadi perubahan warna pada bulu kucing G04 Bibir basah G05 Liur yang berlebihan G06 Lemah dan lesu akibat asupan masuk G07 Lambat  makan G08 Kesulitan membuka mulut G09 Sering  batuk  akibat  ada  yang  mengganjal  di tenggorakan G10 Terlihat tidak nyaman G11 Sesak nafas G12 Muntah-muntah G13 Berat badan menurun G14 Dehidrasi G15 Diare G16 Kulit terlihat kering dan bersisik G17 Sakit bagian perut G18 Keluar darah dari  mulut G19 Sering kencing G20 Lemas G27 Menebalnya kulit G28 Mua-muall G29 mencret G30
Rasa gatal pada kulit

## 3.5 Perancangan Data Relasi
Setelah  Tabel  hubungan  gejala  dan  penyakit  di buat,langkah  selanjutnya  yaitu  membuat  sebuah rule (aturan)  yang  di  gunakann  untuk  sistem  pakar,data aturan relasi terdiri dari hubungan antara gejala.penyakit data Aturan ditunjukan pada Tabel.3
Tabel .3  Relasi Sistem Pakar
Berikut aturan yang akan dibangun pada sistem yang akan dibangun  ditunjukan pada Tabel .4
Tabel .4 Aturan Sistem Pakar R1 IF bau nafas yang tidak sedap AND tidak mau makan AND bulu pada bibir terjadi perubahan warna,basah dan lengket THEN Radang Bibir R2 IF bau nafas tidak sedap AND susah makan karena sakit AND liur yang berlebih AND lemas dan lesu THEN Radang Mulut R3 IF proses pencernaan makanan yang lambat AND terjadi pembengkakan pada kelenjer linfe regional AND kesulitan saat membuka mulut
THEN Radang selaput lender tekak

## R4
IF sumbatan tekak AND hewan lebih sering batuk
karena terasa  ada yang mengganjal AND hewan tidak terlihat tenang
AND Frenkuensi pernafasan sangat menigkat atau sesak nafas
THEN Sumbatan tekak R5 IF Memperlihatkan gejala muntah AND nafsu makan hilang AND berat badan menurun ANDdehidrasi THEN radang lambung R6 IF gejala diare AND   kenaikan suhu tubuh AND radang usus AND sakit perut
THEN obstruksi usus halus
R7 IF keluarnya darah dari hidung THEN mimisan
R8 IF pembekakan pada kelamin AND kemerahan pada kelamin AND kesulitan dalam berjalan AND kesulitan ketika kecing THEN radang alat kelamin luar

## R9
IF munculnya ketomba pada permukaan kulit seperti sisik AND Rasa gatal pada kulit AND Rambut terlihat kering AND pityriasis THEN rambut kusam R10 IF Hiperkeratos
THEN Dermatitis

## 3.6 Mesin Inferensi
Terdapat  dua  pendekatan  untuk  mengontrol inferensi dalam sistem pakar berbasis aturan (Arhami, 2005)  yaitu: Forward  Chaining ,  penalaran  dimulai dari  fakta  terlebih  dahulu  untuk  menguji  kebenaran hipotesis.  Pelacakan  ke  depan  mencari  fakta  yang sesuai dengan bagian IF dari aturan IF-THEN.
Pelacakan  ke  belakang  mencari  fakta  yang sesuai  dengan  bagian  IF-AND  dari  aturan  IF-AND- THEN.

## 3.7 Forward Chaining
Perancangan  sistem  ini  menggunakan  inferensi penalaran maju ( Forward Chainig ) dimana pemrosesan  berawal  dari  sekumpulan  data  fakta  di lapangan kemudian di lakukan inferensi sesuai aturan yang di terapkan hingga di temukan kesimpulan yang optimal.
sedangkan  inferensi adalah  mekanisme berfikir dan pola-pola penalaran yang di gunakan oleh sistem untuk  mencapai  suatu  kesimpulan.Adapun  Inference engine  forward  chaining  seperti  pada  Diagram  .1 berikut.

## 3.8 Faktor kepastian (certainty factor)
menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta  atau  hipotesa)  berdasar  bukti  atau  penilaian pakar  (Turban,  2005).  Certainty  factor  menggunakan suatu  nilai  untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan seorang pakar terhadap suatu data.
Certainty factor didefinisikan sebagai persamaan berikut : CF (H, E) = MB (H, E) – MD (H, E) Keterangan: CF = Certainty factor dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E
MB(H,E) = Meansure of Believe, merupakan nilai kenaikan dari kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E.
MD(H,E) = Meansure of Disbelieve, merupakan nilai kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E.
H = Hipotesis (Dugaan) E = Evidence (Peristiwa/fakta). CF[H,E]1= CF[H] * CF[E] Certainty factor untuk kaidah premis tunggal CF[H,E]1= CF[H] * CF[E] CFcombineCF[H,E]1,2= CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1- CF[H,E]1] CFcombineCF[H,E]old,3=CF[H,E]old + CF[H,E]3 * (1-CF[H,E]old]  [3].
3.9 Interface Layout
1. Halaman Layout
Beranda  Tentang  Diagnosa Galery  Data Pakar

## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT KUCING
Gambar 3.2 Halaman Layout Keterangan :
1. Beranda : Halaman utama
2. Tentang : Halaman kedua untuk menjelaskan apa saja penyakit dan manfaat di buatnya sistem ini
3. Diagnosis : Halaman ketiga untuk melakukan diagnosis pada gejala dan penyakit
4. Galery : Halaman untuk menampilkan gambar kucing sesuai data dari pakar
5. Data Pakar : Halaman ke lima untuk menjelaskan latar belakang pakar itu sendiri.
4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1 Pengujian Fungsional
Pada tahap pengujian aplikasi di lakukan dengan menggunakan 3 browser yaitu googlw chrome,Mozilla Firefox 50.0.2 dan Opera 20.0.
Tabel.1 Pengujian Fungsional Akses Fungsi GC MF O Admin
Dapat melakukan login untuk mengakses halaman adimn.    Dapat menampilkan data gejala    Dapat melakukan tambahan,edit dan hapus data gejala    Dapat melakukan tambah edit dan hapus data penyakit   
Dapat menampilkan data aturan/relasi    Dapat melakukan tambah edit dan hapus data relasi    Dapat menampilkan data istilah    Dapat melakukan logout untuk keluar dari halaman admin    User Dapat melihat halaman beranda    Dapat melihat halaman informasi    Dapat melakukan diagnosis dengan cara pilih gejala benar atau salah dari sebuah pertanyaan    Dapat melakukan klik pada button diagnosis    Dapat melakukan klik pada tombol diagnosis    Keterangan :
GC : Internet Explore MF : Moizilla Firefox O    : Opera

## 4.2 4.2 Pengujian Pakar
Pada pegujian pakar ,pengujian ini di lakukan ke hal  yang  lebih  spesifik  yang  pengujian  yang berhubungan  dengan  permasalahan  pengetahuan tentang  penyakit  kucing  oleh  pakar  kucing  atau mekanik.penilaian berdasarkan criteria
Tabel.2 Pengujian pakar
Kasus Hasil Diagnosis Pakar Hasil Diagnosis Aplikasi Hasil 1 Radang Bibir Radang bibir Sesuai 2 Radang Mulut Radang mulut Sesuai 3 Radang selaput lender tekak Radang selaput lender tekak Sesuai 4 Sumbatan tekak Sumbatan tekak Sesuai 5 Radang lambung Radang lambung Sesuai 6 Radang usus Radang usus Sesuai 7 Obstruksi usus halus Obstruksi usus halus Sesuai 8 Mimisan Mimisan Sesuai 9 Radang kantong kemih Radang kantong kemih Sesuai 10 Radang alat kemih Radang alat kemih Sesuai 11 Radang alat kelamin luar Radang alat kelamin luar Sesuai 12 Pityriasis Pityriasis Sesuai 13 Parakeratosis Parakeratosis Sesuai 14 dermatitis dermatitis Sesuai

## 4.3 Pengujian User
Pengujian  pengguna  terhadap  sistem  pakar penyakit  kucing  berbasis website ini  dilakukan dengan  memberikan  beberapa  pertanyaan  kepada pengguna  yang  --didasarkan  atas  pengujian  sistem aplikasi. Pengujian pengguna ini dilakukan kepada 15
orang  responden  untuk  memberikan  penilaian terhadap aplikasi ini.
Adapun  hasil  dari  pengujian  pengguna  ini ditunjukkan pada tabel 4.2 seperti berikut : Pengujian aplikasi oleh pengguna Keterangan : 1  = Sangat Setuju 2  = Setuju 3  = Tidak Setuju
No Pertanyaan Perangkat SS S TS 1 Apakah Aplikasi ini  mudah digunakan? 9 7 0 2 Apakah tampilan antar muka dari aplikasi ini terlihat menarik? 9 8 0 3 Apakah Sistem ini dapat membantu dalam mendiagnosis penyakit Kucing? 9 8 0 4 Apakah materi gejala dan penyakit pada sistem pakar ini sesuai dengan kondisi nyata? 9 9 0 5 Apakah hasil kesimpulan dan informasi pada sistem pakar ini akurat? 6 7 0 TOTAL 42% 39% 0% Keterangan : SS :Sangat Sesuai
S : Sesuai TS : Tidak Sesuai

## 4.4 Implementasi Halaman Gejala penyakit
Tampilan  Data  gejala  penyakit  kucing  dilihat pada Gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Gejala  penyakit
Tampilan  Halaman  diagnosis  gejala  dan penyakit  di  dalam  pilihan  Diagnosis  dapat  di  lihat pada gambar 2  di bawah ini

## Gambar 2.halaman diagnosis

## 4.5 Pengujian
Contoh perhitungan dua gejala Misalkan  data  gejala  yang  diinputkan  adalah G02  dan  G03  yang  memiliki  nilai  probabilitas  0,21 dan 0,22 mak nilai probabilitas P01 adalah  : P(P01|G02|G03)   = p(G02,G03|P01)*p(P01) (G01+G02+G03)*p(P01)
=        (0,21+0,22)*0,95 (0,52+0,21+0,22)*0,95
=    0, 45.263157894737 %
Jadi  tingkat  kepercayaan  penyakit  dengan  input  G02 dan G03 adalah 0, 45.263157894737 %
5 PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Adapun kesimpulan yang dapat penulis paparkan  setelah  melakukan  perancangan  sistem pakar  menggunakan  metode Certainty  fector antara lain adalah sebagai berikut :
1. Sistem  pakar  ini  dapat  mendiagnosis  penyakit berdasarkan  gejala  –  gejala  yang  dipilih  pada halaman diagnosis.
2. Sistem  pakar  diagnosis  penyakit  menggunakan metode certainty  fector dari  perhitungan  secara manual memberikan prosentase nilai kepastian.

## 5.2 Saran
Agar  dalam  aplikasi  ini  berjalan  dengan  baik kedepannya,  maka  ada  beberapa  hal  yang  perlu dilakukan yaitu sebagai berikut :
1. dapat  dilakukan  proses  diagnosis  secara online agar  semua user dapat  melakukan  diagnosis penyakit kucing secara efisien.
2. referensi  data  hendaknya  tidak  terpaku  pada seorang pakar saja.
3. Penambahan  fitur  media  sosial  khusus  untuk sharing masalah penyakit kucing guna memperkaya referensi keilmuan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] HOUSE OF  PET klinik  hewan  Propinsi  Jawa Timur Malang. 2017.
[2] Kadir Abdul.  2005.  Dasar  Pemrograman Web , Yogyakarta, Andi.
[3] Kusrini . 2008. Aplikasi Sistem Pakar Menentukan Faktor Kepastian Pengguna Dengan Metode Kuantifikasi
Pertanyaan., Yogyakarta, Andi.
[4] Rahayu ,  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis Penyakit  Gagal  Ginjal  Dengan Menggunkan Metode Certainty  Fector ,  Medan,  Teknik Informatika. 4 (129-134) Medan.
[5] Nuraho Bunafit.  2008.  Latihan  Membuat Aplikasi Web  PHP dan MySQL , Yogyakarta , Gav Media.
[6] Nuraho Bunafit.  2008.  Membuat  Sistem  Pakar dengan PHP , Yogyakarta, Gav Media.
[7] Kusrini .  (2006). Sistem  Pakar,  Teori  dan Aplikasi. Yogyakarta.