## Pengujian Perangkat Lunak Diagnosa Penyakit
Pada Kucing Menggunakan Metode Black-Box
Septilia Arfida * 1 , Hariyanto Wibowo 2 , Ketut Artaye 3 , Sri Devi Sopiawati 4 1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya Jl. Z.A. Pagar Alam No. 93 Bandar Lampung, Lampung e-mail : *1 septilia@darmajaya.ac.id , hariwib@darmajaya.ac.id, artajaya@darmajaya.ac.id, sridevisopiawati43@gmail.com

## Abstrak
Kecerdasan buatan menjadi unsur dari perkembangan ilmu pengetahuan dan komputer yang memungkinkan mesin berfungsi sama seperti  manusia. Pemanfaatan  kecerdasan buatan terjadi di berbagai bidang, termasuk bidang medis, seperti rumah sakit hewan di Kota Lampung. Saat ini, hanya ada satu rumah sakit hewan  di  Bandar Lampung. Oleh karena itu, sangat sulit bagi  pemilik  hewan  peliharaan  yang  tinggal  jauh  dari  Kota  Bandar  Lampung    untuk memeriksakan  hewan  peliharaannya  yang  sakit  ke  rumah  sakit  hewan.  Oleh  karena  itu, dipandang  perlu  untuk  mengembangkan  perangkat  lunak  untuk  mendiagnosis  penyakit  hewan, khususnya  penyakit  kucing,  termasuk  penerapan  rantai  maju  untuk  memaksimalkan  proses diagnostik. Untuk  hasil yang optimal,  perangkat lunak diagnosis penyakit  kucing kami menguji semua  fitur  perangkat  lunak  menggunakan  metode  black  box.  Hasil  pengujian  menggunakan metode black box tidak ditemukan kesalahan pada fungsionalitas perangkat lunak diagnostik.

## Kata kunci : Kecerdasan Buatan, Forward Chaining, Black-box

## Abstract
Artificial intelligence is part of the development of computer science that allows machines to  function  the  same  as  humans.  The  use  of  artificial  intelligence  occurs  in  various  fields, including the medical field, such as the animal hospital in Lampung City. Currently, there is only one animal hospital in Bandar Lampung. Therefore, it is very difficult for pet owners who live far from Bandar Lampung City to have their sick pets checked at a veterinary hospital. Therefore, it is  deemed  necessary  to  develop  software  to  diagnose  animal  diseases,  especially  cat  diseases, including  the  application  of  a  forward  chain  to  maximize  the  diagnostic  process.  For  optimal results, our cat disease diagnosis software tests all software features using black box methods. Test results using the black box method found no errors in the diagnostic software functionality.
Keyword : Artificial Intelligence, Forward Chaining, Black-Box

## 1. PENDAHULUAN
ecerdasan  buatan  merupakan  unsur  dari  perkembangan  ilmu  komputer  yang memungkinkan  mesin  berfungsi  serupa  dengan  manusia  [1].  Penggunaan  kecerdasan buatan  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  kesehatan,  terutama  dalam mendiagnosis  penyakit  pada  kucing  rumahan.  Seiring  dengan  perkembangan  waktu,  perangkat portabel telah menjadi kebutuhan seperti aplikasi android yang bersifat open source [2].  Salah satu hobi yang banyak diminati  saat ini  adalah memelihara kucing. Meski pecinta kucing  di Indonesia  sudah  banyak,  namun  dokter  hewan  yang  ada  di  Indonesia  masih  belum  banyak, khususnya di wilayah Lampung. Saat ini, hanya ada satu rumah sakit hewan  di  Bandar Lampung. Oleh  karena  itu,  sangat  sulit  bagi  pemilik  hewan  peliharaan  yang  tinggal  jauh  dari  kota  untuk memeriksakan hewan peliharaannya ke klinik hewandan biaya pemeriksaan yang relatif mahal. Pemilik kucing  umumnya tidak mengetahui penyakit apa saja yang diderita hewan peliharaannya. Oleh karena itu diperlukan suatu aplikasi yang dapat meniru keterampilan para ahli pemecahan masalah.  Aplikasi  yang  dibangun  menggunakan  metode  inferensi forward  chaining .  Metode rantai ke depan merupakan suatu teknik berwawasan ke depan untuk mencari suatu kesimpulan [3]. Dengan menggunakan metode ini, aplikasi dapat memberikan informasi untuk mendiagnosis penyakit pada kucing rumahan.
Proses  pengujian  dilakukan  menggunakan software diagnostik  ini  untuk  mendapatkan hasil yang maksimal. Pengujian black box melibatkan pembuatan kasus uji  yang menguji apakah semua fitur perangkat lunak memenuhi spesifikasi yang diperlukan [4].  Penelitian terdahulu yang berkaitan  dengan  penerapan black  box test  antara  lain  penelitian  yang  dibuat  oleh  Prastyadi Wibawa, dkk., menjelaskan proses pengujian teknik prediksi pemulusan eksponensial sederhana dengan  menggunakan  teknik  pengujian  black  box.  Pemilihan  metode  pengujian black  box bertujuan untuk  menguji fungsionalitas tampilan ( interface ) dengan lebih baik dan memudahkan penggunaannya [5].
Berikut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Febri  Andrian,  dkk.,  yang  membangun  sistem untuk  menjamin  kualitas  dan  mengidentifikasi  kelemahan  sistem.  Pengujian  ini  menghasilkan sistem yang bebas dari kesalahan fungsional dan sesuai dengan konsep perancangan [6]. Berikut penelitian yang dilakukan oleh Bapak Yahya Dwi Wijaya dan Bapak Muna Wardah Astuti yang melakukan pengujian Sistem Informasi Evaluasi Kinerja Pegawai PT INKA (Persero), pengujian dengan  menggunakan  teknik black  box berbasis  partisi  ekivalensi  untuk  mendeteksi  celah kesalahan  pada  saat  penyusunan  kasus  uji,  pengujian  fungsional  dan  pengisian  terbukti  dapat memudahkan dalam proses pencarian. Sangat mudah untuk membuat kesalahan [7].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh D. Bahar Muslimin, D. Kusmant, K. Femi Amiria, M.  Shamsul  Arifin,  S.  Mardiana,  Yulianti.  Terdapat  dua  jenis bug  hole pada    perangkat  lunak sistem informasi sekolah  MTS Al-Hidayah Depok yang berbeda-beda. Salah satunya adalah bug dalam  fungsionalitas  perangkat  lunak  dan  struktur  data.  Teknik black  box berbasis  partisi ekivalensi  menjadi  solusi  alternatif  bagi  sekolah  untuk  menguji  tingkat  keakuratan  sistem  di sekolah.  Untuk  menentukan  tingkat  akurasi  yang  dijadikan  sebagai  nilai  standar  keamanan informasi di lingkungan sekolah. Dari penggunaan metode ekuipartisi, kesimpulan ini menjawab hipotesis penelitian bahwa terdapat celah bug pada beberapa bentuk perangkat lunak [8]. Karena masalah  ini,  maka  perlu  dijalankan  "Perangkat  Lunak  Pengujian  Yang  Menggunakan  Metode Kotak Hitam Untuk Mendiagnosis Penyakit Kucing". Hasil pengujian dapat membantu pengguna dan pemilik kucing dalam mendiagnosis penyakit  kucing dan memudahkan dalam memperoleh informasi mengenai penyakit kucing.
K

## 2. METODE PENELITIAN
Metode ini digunakan untuk membantu kegiatan untuk memastikan bahwa pelaksanaan penelitian dapat dikontrol dan dipantau dengan baik. Di bawah ini adalah metodologi penelitian yang digunakan dengan mengacu pada Gambar 1:
Gambar 1. Metode Penelitian
Deskripsi dari tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1.  Fase ketersediaan model. Fase ini merupakan fase keberlanjutan dari temuan yang dilakukan.
Pada tahap ini ketersediaan  model sistem dan desain user interface (UI) sudah tersedia dan kita memasuki tahap desain. Perancangan aplikasi menggunakan pendekatan berbasis mobile . 2.  Tahap analisis persyaratan pengujian merupakan tahap dimana terbentuknya ketersediaan dua model  sistem  yang  ada,  baik  model  perancangan  sistem  maupun  model  perancangan antarmuka  pengguna,  namun  masih  terdapat  kendala  yang  belum  dapat  dipahami  dan ditentukan.  Apakah  kedua  model  sistem  yang  ada  diimplementasikan  dan  mematuhi  desain asli yang  dibuat sebelumnya.
3.  Tahap  implementasi  pengujian  merupakan  tahap  inti  dari  penelitian  ini,  dimana  pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan metode black box .
4.  Tahap pelaporan merupakan tahap terakhir dalam melakukan penyelidikan. Selama fase ini, hasil dari upaya pengujian yang  berhasil diselesaikan didokumentasikan dan dapat digunakan sebagai referensi untuk implementasi sistem yang  dirancang.

## 282  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 279 – 289
Tabel 1 di bawah ini merupakan contoh tampilan data yang memberikan fakta tentang diagnosis  penyakit  kucing  berdasarkan  gejalanya.  Buku  ini  memberikan  informasi  cara mengenali gejala penyakit kucing, serta solusi dan pertolongan pertama.
Tabel 1. Sampel Data Penyakit Kucing NO Nama Penyakit Gejala Penyakit Solusi / Pertolongan Pertama P1 Cacing 1.   Diare 2.   Lesu dan lemah 3.   Bulu kusam Berikan     obat      cacing     resep dokter      secara    teratur    hingga sembuh. P2 Jamur 1.   Gatal – gatal 2.   Bulu rontok dan berkerak 3.   Bulu kusam Berikan    salep    anti    jamur khusus    hewan    dan    mandikan kucing  dengan  shampoo  yang mengandung Ketoconazole. P3 Kutu 1.   Gatal – gatal 2.   Terlihat parasit di tubuh kucing Segera  berikan  bedak  anti  kutu atau  bawa  ke  dokter  hewan untuk  diberikan  suntikan  anti kutu. P4 Sulit kencing 1.   Kucing gelisah 2.   Air kencing berdarah 3.   Tidak nafsu makan Harus  diperiksa  ke  dokter  agar ditangani dengan baik. P5 Ear mites 1.    Gatal – gatal 2. Bau di daerah telinga 3.    Luka di telinga Bersihkan perlahan telinga kucing dengan kapas atau cotton bud .
Tabel  2  berikut  adalah  representasi  pengetahuan  untuk  perencanaan  diagnosa  penyakit kucing,  dengan beberapa aturan (rule) yang  tersaji  sebagai berikut:
Tabel 2. Data Aturan (Rule) No Aturan (Rule) 1 If Diare is True And Lesu dan Lemah is True And Bulu Kusam is True
Then Cacing
2 If Gatal – Gatal is True And Bulu Rontok is True And Berkerak is True And Bulu Kusam is True Then Jamur
3 If Gatal – Gatal is True
And Terlihat Parasit di Tubuh Kucing is True Then Kutu
4 If Gelisah is True
And Air Kencing Berdarah is True And Tidak Nafsu Makan is True Then Sulit Kencing
5 If Gatal – Gatal is True
And Bau di Daerah Telinga is True And Luka di Telinga is True Then Ear Mites
Black box digunakan untuk menguji software diagnostik penyakit kucing ini. Menguji perangkat lunak diagnostik Anda adalah langkah yang sangat penting. Fase ini juga memastikan bahwa spesifikasi sistem yang dikembangkan memenuhi kebutuhan pengguna akhir [9].
Pengujian  ini  juga  harus  dilakukan  pada  saat  pengembangan  sistem  [10].  Metodologi pengujian black  box perangkat  lunak  diagnostik  ini  menentukan  apakah  suatu  aplikasi  cocok untuk    digunakan.  Pengujian  perangkat  lunak  ini  mencakup  fungsionalitas  aplikasi,  yaitu pengujian kinerja pemuatan dan pengujian antarmuka.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Suatu sistem informasi yang dibuat harus terlebih dahulu lolos pengujian perangkat lunak sebelum dapat digunakan secara resmi. Ada beberapa metode pengujian yang berbeda: pengujian kotak putih dan pengujian kotak hitam. Pengujian black box dipilih disini karena ditujukan untuk pemula dan tidak memerlukan pembelajaran bahasa pemrograman tertentu [11].

## 3.1. Pengujian Black Box
Pengujian, metode pengujian Black box , mengevaluasi hasil eksekusi berdasarkan data pengujian untuk memastikan fungsionalitas perangkat lunak. Beberapa teknik pengujian dalam black  box termasuk  pengujian  sampel,  analisis  nilai  batas,  dan  paritas  kesesuaian.  Kami menggunakan teknik paritas kesesuaian dari salah satu teknik pengujian yang sudah disebutkan sebelumnya[12].  Pengujian black  box yang  dilakukan  tanpa  mengetahui  kode  program, memastikan bahwa suatu program setara dengan tugasnya. Pengujian  ini menunjukkan kualitas penerapan  sistem  pemilihan best  seller ,  metode  ini  membuat  kasus  uji,  menguji  derajat,  dan menghilangkan kesalahan yang tidak terdeteksi. Menurut pengujian ini, formulir aplikasi Sistem Seleksi Best Selling mengandung lubang kesalahan [13]. Hasil pengujian perangkat lunak dengan metode black box bisa didokumentasikan didalam dokumen yang menyatakan bahwa perangkat sudah sesuai [14]. Pengujian menggunakan teknik black box dengan menggunakan teknik nilai batas membantu dalam menyusun kasus uji, menguji fungsionalitas, dan menemukan lubang bug untuk kesalahan input [15].
Pengujian black  box sangat  penting  untuk  menguji  sistem  informasi  email  masuk  dan keluar.  Metode  ini  berfokus  pada  kecepatan  eksekusi  data,  entri  data,  tampilan  sistem,  dan penggunaan  memori  [16].  Metodologi  proses  terintegrasi  juga  digunakan  untuk  membangun sistem  inventaris  untuk  perusahaan  distribusi  farmasi.  Pada  tahap  transisi  dilakukan  pengujian terhadap  sistem  persediaan  dengan  menggunakan  teknik  pengujian black  box .  Tujuan  dari pengujian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  kesalahan  yang  terjadi  ketika    pengguna  akhir menggunakan sistem menggunakan data biasa dan dummy [17].

## 3.2. Hasil pengujian (testing)
Hasil  pengujian  perangkat  lunak  diagnostik  yang    dibuat  berdasarkan  pengujian black box .  Pengujian  ini  dimaksudkan  untuk  mengevaluasi  hasil  perangkat  lunak  yang  dibuat  untuk mendiagnosis  penyakit  pada  kucing.  Pengujian black  box ini  dilakukan  ketika  perangkat  lunak dianggap  lengkap.  Spesifikasi  Android  yang  digunakan  untuk  pengujian  perangkat  dalam pengujian black box tercantum pada Tabel 3.
Tabel 3. Spesifikasi Alat/ Device Spesifikasi Device pertama Device kedua Device ketiga Quad-core 1.5GHz RAM:1GB OS: Android 4.0 Ice Cream Sandwich Layar 4.30” Quad-core 1.2 GHz RAM: 1.5GB OS:Android 6.0Marshmallow Layar 5.0” Octa-core 1.9 GHz RAM:4GB OS: Android 9.0
Pie
Layar 6.4”
Tabel  3  menguraikan  pengujian  perangkat  ( device )    pada black  box  testing terkait spesifikasi Android yang digunakan . Pada black box testing dilakukan pengujian kinerja loading , resolusi layar serta pengujian kesesuaian menu. Pengujian Perangkat Lunak Diagnosa Penyakit pada Kucing ini mencakup fungsi fungsi pada aplikasi yaitu uji kinerja loading dan uji interface, yang diuraikan sebagai berikut:
1.  Hasil Pengujian Fungsi Kinerja Loading
Karena setiap Android memiliki spesifikasi dan respon waktu pengisian daya yang berbeda- beda, maka Anda perlu menguji fitur performa pengisian daya pada software yang Anda buat. Pengujian ini berjalan pada Android yang digunakan untuk pengujian sejak perangkat lunak dijalankan  hingga  objek  mulai  muncul.  Proses  pengujian  ini  menunjukkan  perbedaan  yang terjadi pada waktu muat. Tabel 4 di bawah ini menunjukkan hasil perbedaan waktu muat.
Tabel 4. Hasil Pengujian Fungsi Kinerja Loading Proses Waktu Loading (detik) Device 1 Device 2 Device 3 Loading membuka Aplikasi - 2 1 Loading masuk ke halaman utama - 3 2
Tabel 4 menunjukkan  hasil uji kinerja pengisian daya dimuat pada halaman utama software diagnosis penyakit kucing saat aplikasi dibuka. Proses loading pada perangkat lunak pada tabel  4  di  atas  memberikan  informasi  mengenai  waktu  yang  dibutuhkan  pengguna  untuk melakukan load ke dalam perangkat lunak dan memuat ke halaman utama perangkat lunak.
2.  Hasil Pengujian Interface
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  antarmuka  pengguna  perangkat  lunak  diagnosis  penyakit kucing  pada  tiga  perangkat  Android  yang  berbeda.  Tabel  5  berikut  ini  menunjukan  hasil pengujian antarmuka yang dilakukan.
Tabel 5. Hasil Pengujian Interface Proses Screenshot Interface Device 1 Device 2 Device 3
Splash Screen - Halaman Menu Utama - Halaman Menu Diagnosa -
Proses Screenshot Interface Device 1 Device 2 Device 3
Halaman Menu Hasil Diagnosa - Halaman Menu Info Kucing - Halaman Menu Info Klinik -
Proses Screenshot Interface Device 1 Device 2 Device 3
Halaman Menu Info Penyakit - Halaman Menu Tentang -

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  Perangkat  Lunak  yang  sudah  dibangun  dapat  memberikan  informasi tentang  penyakit  kucing.  Selain  itu  juga  perangkat  ini user  friendly ,  serta  hasil  pengujian fungsional  menunjukkan  bahwa  Perangkat Lunak  yang  dibangun  dapat  berjalan lancar sesuai dengan yang diharapkan. Kesimpulan yang dapat dibuat dari hasil pengujian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa Perangkat Lunak Diagnosa Penyakit Pada Kucing telah sesuai dengan tujuan awal pembuatannya yaitu untuk membantu pengguna untuk mendiagnosa penyakit pada kucing serta memberikan informasi tentang penyakit kucing.

## 5. SARAN
Saran    pengembangan  software  pengujian  diagnosis  penyakit  kucing  dengan  metode black box berikut ini adalah dengan menambahkan data penyakit dan gejala  kucing yang lebih komprehensif agar proses diagnosis penyakit menjadi lebih detail.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1] H. Jaya et al. , Kecerdasan Buatan . Fakultas MIPA Universitas Negeri Makassar, 2018.
[2] A. D. Kasman, Kolaborasi Dahsyat ANDROID dengan PHP dan MySQL. 2013.
[3] T. Sutojo, E. Mulyanto, and V. Suhartono, Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Andi, 2011.
[4] Rosa A. S. and M. Shalahudin, Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek) , Revisi. Bandung: Informatika, 2018.
[5] P. W. Rahayu and I. N. Bernadus, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing pada Peramalan  Penerimaan  Siswa  Baru:  Studi  Kasus  SMK  Wira  Harapan”, Jurnal  Ilmu Komputer dan Bisnis , vol. 12, no. 2a, pp. 122–127, 2021.
[6] F. Andrian, S. Martha, and S. Rahmayuda, “Sistem Peramalan Jumlah  Mahasiswa Baru Menggunakan  Metode  Triple  Exponential  Smoothing”, Coding  Jurnal  Komputer  dan Aplikasi , vol. 8, no. 1, 2020.
[7] Y. D. Wijaya and M. W. Astuti, “Pengujian Blackbox Sistem Informasi Penilaian Kinerja Karyawan Pt Inka (Persero) Berbasis Equivalence Partitions”, Jurnal  Digital  Teknologi Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 22–26, 2021.
[8] D. Bahar Muslimin, D. Kusmanto, K. Femi Amilia, M. Syamsul Ariffin, S. Mardiana, and Yulianti, “Pengujian Black Box pada Aplikasi Sistem Informasi Akademik Menggunakan Teknik Equivalence Partitioning”, Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 4, pp. 19–25, Dec. 2019.
[9] M.  Shi,  “Software  Functional  Testing  from  the  Perspective  of  Business  Practice”, Computer and Information Science , vol. 3, no. 4, Oct. 2010, doi: 10.5539/cis.v3n4p49.
[10] L. Liana, “Pengujian Perangkat Lunak”, Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak , 2015.
[11] Uminingsih,  M.  Nur  Ichsanudin,  M.  Yusuf,  and  S.  Suraya,  “Pengujian  Fungsional Perangkat  Lunak  Sistem  Informasi  Perpustakaan  dengan  Metode Black  Box  TESTING BAGI PEMULA”, STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer , vol. 1, no. 2, pp. 1–8, May 2022, doi: 10.55123/storage.v1i2.270.
[12] M. Y. Yusup, R. R. Al Aziz, R. Al Furqon, A. Saifudin, and others, “Pengujian Aplikasi Pengolah  Data  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Black  Box”, TEKNOBIS:  Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan , vol. 1, no. 1, pp. 32–36, 2023.
[13] A.  A.  Dace,  M.  H.  Daffa,  Y.  Y.  D.  Sula,  and  F.  Rahman,  “Pengujian  Sistem  Aplikasi Seleksi Sales Menggunakan Metode Black Box Teknik Equivalence Partitions”, LOGIC: Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan , vol. 1, no. 3, pp. 438–443, 2023.
[14] I. Ismail and J. Efendi, “Black-Box Testing : Analisis Kualitas Aplikasi Source Code Bank Programming”, Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , vol. 4, no. 2, p. 1, Dec. 2020, doi: 10.35870/jtik.v5i1.148.
[15] B.  A.  Maulana,  E.  Mawarni,  M.  Y.  Hidayattuloh,  V.  Suryawijaya,  and  A.  Saifudin, “Pengujian  Black  Box  pada  Sistem  Informasi  Barang  Berbasis  Web  Menggunakan Metode Boundary Value Analysis”, OKTAL: Jurnal Ilmu Komputer dan Sains , vol. 2, no. 06, pp. 1747–1753, 2023.
[16] U.  Hanifah,  R.  Alit,  and  S.  Sugiarto,  “Penggunaan  metode  black  box  pada  pengujian sistem informasi surat keluar masuk”, Scan: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 11, no. 2, pp. 33–40, 2016.
[17] L. Setiyani, “Pengujian Sistem Informasi Inventory Pada Perusahaan Distributor Farmasi Menggunakan Metode Black Box Testing”, Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 20–27, 2019.