Title of manuscript is short and clear, implie Vol. 5 , No. 1 ,  J anuari 2015 13

## APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT HEWAN TERNAK SAPI DENGAN BAYESIAN NETWORK
Tinaliah
1,2 AMIK MDP; Jl. Rajawali No. 14, 0711-376400
3 Jurusan Ilmu Komputer, AMIK MDP, Palembang tinaliah@mdp.ac.id
Abstrak
Sapi  merupakan  hewan  ternak  yang  banyak  memiliki  potensi  ekonominya.  Sapi  yang berpenyakit  sangat  memiliki  dampak  negatif  terhadap  manusia.  Penyakit  pada  hewan  ternak sapi dapat menular dengan cepat, dan dapat berakibat fatal, yaitu kematian. Penyakit tersebut dapat timbul disebabkan oleh bakteri, virus, jamur, dan parasit. Untuk mencegah agar penyakit sapi tidak menular, maka peternak sapi harus mengetahui terlebih dahulu mengenai penyakit- penyakit  pada  hewan  ternak  sapi,  sehingga  dapat  dilakukan  pencegahan  dan  pengobatan terhadap hewan ternak sapi sedini mungkin. Sistem pakar adalah sebuah sistem yang dirancang untuk  dapat  menirukan keahlian seorang  pakar dalam  memecahkan suatu masalah  yang ada. Untuk itu perlu dikembangkan suatu sistem pakar agar peternak dan masyarakat umum dapat mengetahui dan mendeteksi sedini mungkin mengenai penyakit hewan ternak sapi, agar dapat dilakukan  penanganan  yang  cepat  sebelum  berkonsultasi  dengan  dokter.  Pengetahuan mengenai  penyakit  pada  hewan  ternak  sapi  disusun  mengacu  pada  literatur  dan  wawancara dengan  dokter  hewan  mengenai  penyakit  hewan  ternak  sapi  yang  digunakan  untuk mendiagnosa  penyakit  berdasarkan  gejala  penyakit  serta  cara  penanganannya.  Penentuan penyakit  dalam  sistem  pakar  ini  dilakukan  melalui  proses  konsultasi  antara  sistem  dengan pengguna. Sistem akan menampilkan gejala-gejala penyakit pada hewan ternak sapi, kemudian pengguna memilih gejala yang dialami. Gejala yang dipilih pengguna akan disesuaikan dengan rule  yang  ada  sehingga  pengguna  akan  memperoleh  hasil  diagnosa  berupa  gejala,  tipe penyakit, solusi penanganannya, dan nilai probabilitasnya. Diharapkan sistem pakar ini dapat memberikan  informasi  dan  penanganan  secara  dini  jika  hewan  ternak  sapi  terdeteksi mengalami sakit.
Kata kunci Sistem Pakar, Penyakit Hewan Ternak Sapi, Pendeteksian Awal
Abstract
Cattle  are  animals  that  have  a  lot  of  economic  potential.  Diseases  of  cattle  can  be spread  quickly,  and  can  make  the  cattle  dead.  Diseases  of  cattle  can  be  caused  by  bacteria, viruses, fungi, and parasites. To prevent diseases of cattle is not continues, the farmers of cattle must know about diseases in animals cow, so it can do the prevention and treatment as early as possible. Expert system is a system designed to mimic the expertise of an expert in solving the problem. Therefore we should be developed an expert system to make the farmers and peple can know and detect the diseases as early as possible, so that treatment can be done quickly before the  farmers  consulting  with  a  doctor.  Knowledge  is  structured  refers  to  the  literature  and interviews  with  physicians  about  animal  disease  of  cattle  that  is  used  to  diagnose  diseases based on symptoms of the disease and how to treat them. Determination of disease in an expert system is done through a process of consultation between the users. The system will display the symptoms of disease in cattle, then the user selects the symptoms experienced. Symptoms were selected  users  will  be  adjusted  to  the  existing  rule  so  that  users  will  get  a  diagnosis  of symptoms,  type  of  illness,  treatment  solution,  and  the  probability  value.  The  expert  system  is able to provide information and early treatment if detected bovine animals experience pain. Keywords Expert System, Animal Diseases of cattle, Early Detection

## IJCC
1. PENDAHULUAN
Sapi merupakan hewan ternak yang memiliki potensi ekonomi yang cukup tinggi, baik sebagai  ternak  bibit  maupun  sebagai  produk  hewani  yang  dapat  diambil  daging,  susu,  dan lainnya. Kematian pada sapi menyebabkan populasi pada sapi terus berkurang. Salah satu faktor yang  menyebabkan  populasi  pada  sapi  terus  berkurang  adalah  penyebaran  penyakit  menular yang  dapat  merusak  kesehatan  tubuh  sapi  yang  berkepanjangan,  sehingga  dapat  menyebabkan kematian. Hal ini  yang  menyebabkan pertumbuhan  hewan ternak sapi berkurang  dan juga bisa tidak  bertumbuh  sama  sekali.  Penyakit  menular  ini  bisa  timbul  karena  serangan  bakteri,  virus, jamur, dan parasit [1].
Para Peternak sapi diharapkan dapat mengetahui informasi mengenai hewan ternak sapi, yaitu penyakit, penyebab penyakit, gejala, akibat dari penyakit tersebut, serta cara penyegahan dan  cara  mengobatinya.  Dengan  adanya  informasi  ini,  diharapkan  dapat  mengurangi  resiko kematian  pada  hewan  ternak  sapi  yang  diakibatkan  dari  lambatnya  para  peternak  sapi mengetahui sapinya mengalami sakit, dan proses penyembuhan dari sapi tersebut.
Dengan  semakin  majunya  teknologi  dan  informasi  saat  ini,  maka  membawa  pengaruh dalam  kemajuan  perkembangan  komputer  khususnya  pada  perkembangan  perangkat  lunaknya, termasuk  salah  satunya  adalah  sistem  pakar  yang  merupakan  cabang  dari  kecerdasan  buatan. Sistem Pakar adalah suatu sistem yang dirancang untuk dapat menirukan keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan memecahkan suatu masalah [2].
Melihat  dari  kondisi  yang  telah  diuraikan  di  atas  dan  keberadaan  dari  sistem  pakar, maka  penulis  tertarik  mengembangkan  sistem  pakar  yang  dapat  digunakan  oleh  peternak  dan masyarakat  umum  untuk  mengenali  dan  mengetahui  gejala  penyakit  pada  hewan  ternak  sapi sedini mungkin sebelum berkonsultasi dengan pakarnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Konsep Sistem Pakar
Sistem  Pakar  adalah  suatu  sistem  yang  dirancang  untuk  dapat  menirukan  keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan memecahkan suatu masalah. Sistem pakar akan memberikan  pemecahan  suatu  masalah  yang  didapat  dari  dialog  dengan  pengguna.  Dengan bantuan  sistem  pakar  seseorang  yang  bukan  pakar/ahli  dapat  menjawab  pertanyaan, menyelesaikan masalah serta mengambil keputusan yang biasanya dilakukan oleh seorang pakar [2].
Penggunaan  sistem  knowledge  base  (basis  pengetahuan)  juga  dirancang  untuk  aksi pemandu cerdas seorang ahli. Pemandu cerdas dirancang dengan teknologi sistem pakar karena memberikan banyak keuntungan terhadap pengembangannya. Selain banyak pengetahuan yang ditambahkan untuk pemandu cerdas, maka sistem tersebut akan semakin baik dalam bertindak, sehingga menyerupai pakarnya [3]. Konsep dasar sistem pakar dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Konsep Dasar Fungsi Sistem Pakar [3]
Gambar  1 di atas  menggambarkan konsep dasar suatu sistem pakar  knowledge- base.  Pengguna  menyampaikan  fakta  atau informasi untuk sistem pakar  dan kemudian menerima saran dari pakar atau jawaban ahlinya. Bagian dalam sistem pakar terdiri dari 2  komponen  utama,  yaitu  knowlegde  base  yang  berisi  knowledge  dan  mesin  inferensi yang  menggambarkan kesimpulan.  Kesimpulan tersebut  merupakan respon dari  sistem pakar atas permintaan pengguna [3].

## 2. 2. Struktur Sistem Pakar
Sistem  pakar  disusun  oleh  dua  bagian  penting,  yaitu  lingkungan  pengembangan (development environment) dan lingkungan konsultasi  (consultation environment). Lingkungan pengembangan  sistem  pakar  digunakan  untuk  memasukkan  pengetahuan  pakar  ke  dalam lingkungan  sistem  pakar,  sedangkan  lingkungan  konsultasi  digunakan  oleh  pengguna  yang bukan  pakar  guna  memperoleh  pengetahuan  pakar  [3].  Komponen-komponen  yang  penting dalam sebuah sistem pakar dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Arsitektur Sistem Pakar [3]
Komponen   komponen yang terdapat dalam sistem pakar adalah seperti yang terdapat pada  gambar  di  atas,  yaitu  user  interface  (antarmuka  pengguna),  basis  pengetahuan,  akuisisi pengetahuan, mesin inferensi, workplace, fasilitas penjelasan dan perbaikan pengetahuan [3]. 2. 3 Forward Chaining
Forward  Chaining  (pelacakan  ke  depan) adalah  teknik pencarian  yang  dimulai  dengan fakta yang diketahui, kemudian mencocokan fakta-fakta tersebut dengan bagian IF dari rule IF- THEN. Bila ada fakta yang cocok dengan bagian IF, maka rule tersebut dieksekusi. Bila sebuah rule  dieksekusi,  maka  sebuah  fakta  baru  (bagian  THEN)  ditambahkan  ke  dalam  database  [2]. Proses Forward Chaining dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Proses Forward Chaining [3]

## 2. 4 Bayesian Network
Bayesian Network adalah model grafis probabilitik yang merepresentasikan serangkaian variabel dan keterkaitan antarvariabel tersebut. Di dalam bayesian network dapat menunjukkan probabilitas  hubungan  antara  kejadian-kejadian  yang  saling  berhubungan  maupun  tidak berhubungan.  Bayesian  Network  dapat  digambarkan  dalam  bentuk  graf  dan  node  yang mempunyai  fungsi  sebagai  variabel  atau  hipotesis  dari  suatu  pernyataan.  Bayesian  Network cocok  untuk  merepresentasikan  hubungan  atau  kausal  conditional  independence.  Dimulai  dari varibel  penyebab,  kemudian  menambahkan  variabel  penyebab.  Bayesian  Network  terdiri  dari dua bagian utama, yaitu [4]: 1. Struktur graf
Graf  adalah  sebuah  representasi  abstrak  dari  sejumlah  objek  yang  saling  berpasangan  dan dihubungkan oleh link. Struktur graf pada Bayesian Network disebut dengan directed acyclic

## IJCC
graph (DAG), yaitu graf berarah tanpa siklus berarah. DAG terdiri dari node dan edge. Node merepresentasikan  variabel  acak,  dan  edge  merepresentasikan  adanya  hubungan ketergantungan  langsung  (hubungan  sebab  akibat  antar  variabel  yang  dihubungkan).  Tidak adanya  edge  menandakan  adanya  hubungan  kebebasan  kondisional  di  antara  variabel. Gambar Directed Acyclic Graph (DAG) dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Directed Acyclic Graph (DAG) [5]
2. Himpunan parameter
Himpunan  parameter  mendefinisikan  distribusi  probabilitas  kondisional  untuk  setiap variabel.
Pada  Bayesian  Networks,  nodes  berkorespondensi  dengan  variabel  acak.  Tiap  node diasosiasikan  dengan  sekumpulan  peluang  bersyarat,
,  dimana adalah variabel  yang  diasosiasikan  dengan  node,  dan
adalah  set  dari  parent  dalam  graf [6].
Bayesian  Network  dibangun  dengan  menggunakan  pendekatan  statistik  yang  dikenal dengan  Teorema  Bayes  yaitu  conditional  probability  (peluang  bersyarat).  Conditional Probability  dinotasikan  dengan
artinya  peluang  suatu  keadaan  A,  jika  diketahui keadaan B telah terjadi. Teorema ini digunakan untuk menghitung peluang suatu set data untuk masuk ke dalam suatu kelas tertentu berdasarkan inferensi data yang sudah ada.
Teorema  Bayes  adalah  sebuah  pendekatan  untuk  ketidakpastian  yang  diukur  dengan probabilitas. Rumus Teorema Bayes, yaitu [3]:
dimana :
= disebut juga posterior probability, yaitu peluang A terjadi setelah B terjadi.
= Peluang B dan A terjadi bersamaan
= disebut juga likelihood, yaitu peluang B terjadi setelah A terjadi.
= disebut juga prior, yaitu peluang kejadian A
= peluang kejadian B
Penelusuran  probabilistik  dapat  dilakukan,  jika  diperoleh  joint  probability  distribution (JPD)  terlebih  dahulu  dari  semua  variabel  yang  dimodelkan.  Joint  Probability  Distribution adalah probabilitas dari semua kejadian variabel yang terjadi secara bersamaan. [7]
Langkah   langkah dalam menerapkan Bayesian Network adalah sebagai berikut : [4]
1. Membangun Struktur Bayesian Network.
2. Menentukan parameter.
3. Membuat Conditional Probability Table (CPT)
4. Membuat Joint Probability Distribution (JPD)
5. Menghitung Posterior Probabilistik
(1)
(2)
6. Inferensi probabilistik
2. 5 Penyakit Hewan Ternak Sapi
Beberapa penyakit yang biasa dialami oleh hewan ternak sapi di Indonesia, yaitu [1] :
1. Penyakit Antraks (Radang Limfa)
Penyakit anthrax adalah penyakit menular yang biasanya bersifat akut yang disertai dengan demam  tinggi.  Penyakit  ini  disebabkan  oleh  bakteri  Bacillus  anthracis.  Bakteri  ini bentuknya panjang, terbungkus kapsul. Pada kondisi yang kurang menguntungkan, bakteri ini  akan  membentuk  spora  untuk  melindungi  dirinya,  sehingga  ia  mampu  bertahan  hidup dalam segala cuaca dan selama bertahun-tahun. Bakteri ini juga bisa hidup dalam suasana anaerob, sehingga apabila mereka terbenam ke dalam lapisan tanah pun tetap bisa bertahan hidup.  Pada  saat  tanah  tergenang  air,  dicangkul  atau  dibajak,  mereka  terangkat  ke  atas. Bakteri ini selain berinfeksi pada hewan, dan juga bisa menular pada manusia. Gejala-gejala penyakit ini adalah sebagai berikut [1]:
a. Demam, gelisah, lemah, paha gemetar, nafsu makan hilang, dan roboh.
b. Pada  awalnya,  sapi  sulit  buang  kotoran  (konstipasi),  tetapi  kemudian  diare,  kotoran bercampur air, dan kadang   kadang darah.
c. Kesulitan bernafas.
d. Keluar darah dari mulut, lubang hidung, telinga, hidung. dan kemaluan.
e. Pembengkakan  di  daerah  leher,  dada  dan  sisi  lambung,  perut,  pinggang,  dan  alat kelamin luar.
f. Kematian dalam waktu singkat tanpa disertai tanda   tanda sebelumnya. Penularan [1]:
Pada umumnya penyebarannya melalui makanan atau kontak langsung sesama hewan yang sakit dengan hewan yang sehat.
2. Penyakit Surra
Penyakit Surra adalah penyakit yang bersifat akut dan kronis. Penyakit ini disebabkan oleh sejenis  protozoa  Trypanosoma  evansi.  Protozoa  ini  hidup  di  dalam  darah  penderita  dan mengisap  glukosa yang terkandung  di dalam darah. Selain  itu, protozoa ini  mengeluarkan sejenis  racun  yang  disebut  trypanotoksin  yang  bisa  mengganggu  penderita.  Gejala-gejala penyakit ini adalah sebagai berikut [1]: a. Suhu badan naik, demam berselang-seling.
b. Muka pucat, kurang darah.
c. Nafsu makan berkurang, penderita kurus dan kehilangan berat badan.
d. Di bawah dagu dan kaki kelihatan kotor dan kering seperti bersisik.
e. Penderita menjadi letih, tak mampu bekerja.
f. Bagi yang sudah parah kena gangguan saraf, sehingga menimbulkan gerakan berputar- putar tanpa arah akibat parasit menyerang ke otak.
Penularan [1]:
Penyakit  surra  berjangkit  dari  hewan  yang  satu  ke  hewan  yang  lain  melalui  gigitan  lalat penghisap darah yang disebut Tabanus. Lalat ini merupakan perantara parasit Trypanosoma dari sapi yang sakit ke sapi yang sehat. Selain lalat jenis Tabanus, lalat-lalat jenis lain pun bisa  menjadi  perantara.  Bahkan  caplak,  nyamuk  Anopheles  dan  pinjal  atau  kutu  bisa menjadi perantara.
3. Penyakit Brucellosis (Keguguran Menular)
Penyebabnya  adalah  bakteri  Brucella  abortus  Bang.  Brucellosis  atau  keguguran  menular adalah  kelahiran  fetus  lebih  awal  sehingga  fetus  tidak  dapat  bertahan  hidup,  tetapi pembentukan  organ  pada  fetus  tersebut  telah  selesai.  Gejala-gejala  penyakit  ini  adalah sebagai berikut [1] :
a. Penderita  biasanya  tidak  menunjukkan  suatu  gejala  yang  mencolok.  Penderita  tampak biasa, nafsu makan biasa, dan tidak menunjukkan perubahan klinis yang dapat diamati.
b. Sapi mengalami keguguran 1   3 kali, kemudian kelahiran normal dan kelihatan sehat.
c. Kemajiran / kemandulan temporer atau permanen.

## IJCC
d. Pada sapi perah terjadi penurunan produksi susu.
e. Pada  sapi  jantan  terjadi  peradangan  pada  buah  pelir  dan  saluran  sperma.  Skrotum membengkak dan membesar (hernia), nafsu makan menurun, dan demam.
Penularan [1]:
a. Kontak langsung, yakni pada saat terjadi perkawinan dengan pejantan yang tampaknya sehat, tetapi membawa penyakit.
b. Melalui  pakan  dan  air  minum  yang  ditulari  oleh  janin  yang  digugurkan,  dan  melalui luka.
Gambar 5 Tahapan Metodologi Iterasi [8] Tahapan dari  metodologi  iterasi dapat dilihat pada Gambar 5,  dengan  langkah- langkahnya adalah sebagai berikut :
1. Analisis
Pada tahap ini, penulis melakukan perencanaan sistem yang akan dibangun dengan cara menentukan terlebih dahulu permasalahan yang akan dihadapi oleh pengguna berkaitan  dengan  penyakit  pada  hewan  ternak  sapi,  menentukan  batasan  ruang lingkup  permasalahan  yang  dialami  dalam  menunjang  pembangunan  sistem  ini. Dalam  menentukan  kebutuhan  terkait  dengan  permasalahan,  digunakan  beberapa teknik pengumpulan data, seperti wawancara dan studi literatur guna mendapatkan informasi  yang  dibutuhkan  dari  beberapa  sumber,  misalnya  :  buku,  jurnal  ilmiah maupun dari internet.
2. Desain
Pada  tahap  ini,  dilakukanlah  perancangan  terhadap  sistem  yang  akan  dibangun untuk  menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi  berdasarkan  kebutuhan  yang  telah dilakukan pada tahap analisis.
3. Implementasi
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  implementasi  rancangan  yang  telah  dibuat  ke dalam bentuk program dengan menggunakan bahasa pemrograman php.
4. Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah  dibangun  untuk mengetahui  apakah  aplikasi  yang  dibangun  telah  sesuai  untuk  menyelesaikan masalah yang ada.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data-data yang digunakan dalam membuat Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit pada  Hewan  Ternak  Sapi  adalah  merupakan  hasil  nilai  dugaan  dari  pakar  untuk  suatu  gejala terhadap penyakit tertentu yang merupakan hasil dari proses wawancara terhadap pakar (dokter hewan). Nilai dugaan atas probabilitas gejala ini  didapat berdasarkan pengalaman pakar dalam bidang  hewan sapi. Data  mengenai  nama penyakit, penyebab, gejala, serta solusi  dari penyakit
yang dibahas pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2, Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5.
Tabel 1. Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Penyakit Anthrax P02 Penyakit Surra P03 Penyakit Brucellosis Tabel 2. Penyebab Penyakit Kode Penyakit Penyebab Penyakit P01 Bakteri Bacillus Anthracis P02 Protozoa Trypanosoma Evansi P03 Bakteri Brucella Abortus Bang Tabel 3. Gejala Kode Gejala Gejala G01 Lesu G02 Suhu Tubuh Naik G03 Nafsu Makan Terganggu G04 Sesak Nafas G05 Kejang G06 Detak Jantung Frekuen dan lemah G07 Pembengkakan G08 Kemajiran Temporer G09 Menurunnya Produksi Susu G10 Anemia (Kurang Darah) G11 Semakin Kurus Tabel 4. Gejala dan Penyakit Kode Gejala Kode Penyakit P01 P02 P03 G01 G02
G03 G04 G05 G06 G07 G08 G09 G10
G11 Tabel 5. Solusi Penyakit Kode Penyakit Solusi Penyakit P01 a. Daging sapi yang menderita penyakit ini sama sekali tidak boleh dikonsumsi.
b. Sapi-sapi yang masih sehat divaksinasi.
c. Pengobatan dilakukan dengan antibiotik.

## IJCC
d. Bagi  sapi  yang mati sebaiknya  dibuatkan lubang ditanah,  dibakar,  diberi kapur, kemudian dikubur. P02 a. Penderita diasingkan di kandang yang tertutup sehingga terlindung dari gigitan lalat.
b. Sapi yang mati akibat penyakit surra harus dibakar atau dikubur.
c. Pembasmian  serangga  pengisap  darah  dengan  penyemprotan  kandang,  semua  peralatan, sapi  atau  lingkungan  yang  banyak  dihinggapi  lalat  menggunakan  asuntol  atau  insektisida lain yang aman bagi sapi. d. Pengobatannya  menggunakan  Nagonal,  Arsokol,  Atoxyl  apabila  diketahui  dengan  cepat gejalanya. P03 a. Lakukan  sanitasi  atau  kebersihan  terhadap  kandang  dan  segala  peralatan  secara  teratur. Upaya  ini  dilakukan  dengan  penyemprotan  secara  periodik  dengan  obat-obatan  pencuci hama.
b. Penderita disendirikan.
c. Usahakan pengebalan dengan cara vaksinasi sebelum sapi dikawinkan.
d. Selalu waspada terhadap bibit - bibit yang baru dibeli.
e. Cara pengobatan belum berhasil baik.
Rancangan antarmuka aplikasi Sistem Pakar ini dapat dilihat pada Gambar 6, Gambar 7 dan Gambar  8.  Pada  Gambar  6  menampilkan  informasi  dari  penyakit-penyakit  yang  ada  pada hewan ternak sapi.
Gambar 6 Tampilan Informasi Penyakit pada Hewan Ternak Sapi Halaman  konsultasi  digunakan  untuk  pengguna  aplikasi  melakukan  konsultasi mengenai  gejala  penyakit  dari  hewan  ternak  sapinya,  dimana  pengguna  harus  login  terlebih dahulu  untuk  dapat  melakukan  konsultasi.  Tampilan  halaman  konsultasi  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7 Tampilan Halaman Konsultasi Halaman  hasil  diagnosa  digunakan  untuk  mengetahui  mengenai  jenis  dari  penyakit hewan  ternak  sapi,  gejala,  serta  solusi  terhadap  penyakit  yang  ada.  Tampilan  halaman  hasil diagnose dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8 Tampilan Halaman Hasil Diagnosa
Bayesian  Network  digunakan  pada  Aplikasi  Sistem  Pakar  Hewan  Ternak  Sapi  ini  untuk menarik kesimpulan penyakit apa yang dialami oleh hewan ternak sapi.
Cara penelusuran untuk mendapatkan kesimpulan penyakitnya pada Hewan Ternak Sapi.
1. Penyakit Anthraks
Jika  diketahui  hewan  ternak  sapi  (penderita)  menderita  penyakit  Anthraks  (radang  limfa) dengan gejala   gejala sebagai berikut :
a. G02  =  0.10,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  penyakit anthraks dengan gejala yang dialami suhu tubuh naik (G02) sebesar 0.10
Probabilitas  penyebab  dan  gejala    gejala  tanpa  memperhatikan  penyakit  yang  dialami hewan ternak sapi adalah sebagai berikut :
a. G02 = 0.40, artinya pakar (dokter hewan) memberikan nilai probabilitas pada gejala suhu tubuh naik (G02) sebesar 0.40 tanpa memperhatikan penyakitnya.
b. G04 = 0.78, artinya pakar (dokter hewan) memberikan nilai probabilitas pada gejala sesak nafas (G04) sebesar 0.78 tanpa memperhatikan penyakitnya.
c. G05  =  0.05,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  gejala kejang (G05) sebesar 0.05 tanpa memperhatikan penyakitnya.
d. G06 = 0.10, artinya pakar (dokter hewan) memberikan nilai probabilitas pada gejala detak jantung frekuen dan lemah (G06) sebesar 0.10 tanpa memperhatikan penyakitnya.
e. G07  =  0.76,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  gejala pembengkakan (G07) sebesar 0.76 tanpa memperhatikan penyakitnya.
Maka, perhitungan nilai kepastian pakar untuk penyakit Anthraks berdasarkan gejala   gejala yang ada adalah :

## IJCC
2. Penyakit Surra
Jika diketahui hewan ternak sapi (penderita) menderita penyakit Surra dengan gejala   gejala sebagai berikut :
a. G01  =  0.10,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  penyakit surra dengan gejala yang dialami lesu (G01) sebesar 0.10
b. G03  =  0.50,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  penyakit surra dengan gejala yang dialami nafsu makan terganggu (G03) sebesar 0.50
c. G10  =  0.50,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  penyakit surra dengan gejala yang dialami anemia (G10) sebesar 0.50.
d. G11  =  0.95,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  penyakit surra dengan gejala yang dialami semakin kurus (G11) sebesar 0.95.
Probabilitas  penyebab  dan  gejala    gejala  tanpa  memperhatikan  penyakit  yang  dialami hewan ternak sapi adalah sebagai berikut :
a. G01 = 0.25, artinya pakar (dokter hewan) memberikan nilai probabilitas pada gejala lesu (G01) sebesar 0.25 tanpa memperhatikan penyakitnya.
b. G02 = 0.40, artinya pakar (dokter hewan) memberikan nilai probabilitas pada gejala suhu tubuh naik (G02) sebesar 0.40 tanpa memperhatikan penyakitnya.
c. G03 = 0.90, artinya pakar (dokter hewan) memberikan nilai probabilitas pada gejala nafsu makan terganggu (G03) sebesar 0.90 tanpa memperhatikan penyakitnya.
d. G10  =  0.45,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  gejala Anemia (G10) sebesar 0.45 tanpa memperhatikan penyakitnya.
e. G11  =  0.80,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  gejala semakin kurus (G11) sebesar 0.80 tanpa memperhatikan penyakitnya.
Maka,  perhitungan  nilai  kepastian  pakar  untuk  penyakit  Surra  berdasarkan  gejala    gejala yang ada adalah :
3. Penyakit Brucellosis
Jika  diketahui  hewan  ternak  sapi  (penderita)  menderita  penyakit  Anthraks  (radang  limfa) dengan gejala   gejala sebagai berikut :
a. G02  =  0.1,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  penyakit
Brucellosis dengan gejala yang dialami kemajiran temporer (G08) sebesar 0.1
b. G09  =  0.35,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  penyakit Brucellosis dengan gejala yang dialami menurunnya produksi susu (G09) sebesar 0.35
Probabilitas  penyebab  dan  gejala    gejala  tanpa  memperhatikan  penyakit  yang  dialami hewan ternak sapi adalah sebagai berikut :
a. G02 = 0.40, artinya pakar (dokter hewan) memberikan nilai probabilitas pada gejala suhu tubuh naik (G02) sebesar 0.40 tanpa memperhatikan penyakitnya.
b. G08  =  0.90,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  gejala kemajiran temporer (G08) sebesar 0.90 tanpa memperhatikan penyakitnya.
c. G09  =  0.35,  artinya  pakar  (dokter  hewan)  memberikan  nilai  probabilitas  pada  gejala menurunnya produksi susu (G09) sebesar 0.35 tanpa memperhatikan penyakitnya.
Maka,  perhitungan  nilai  kepastian  pakar  untuk  penyakit  Brucellosis  berdasarkan  gejala gejala yang ada adalah :
Langkah    langkah  dalam  menerapkan  Bayesian  Network  pada  Sistem  Pakar  Hewan  Ternak Sapi adalah sebagai berikut :
1. Membangun Struktur Bayesian Network pada penyakit Hewan Ternak Sapi.
Gambar  Bayesian  Network  untuk  Sistem  Pakar  Penyakit  Hewan  Ternak  Sapi  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9 Bayesian Network Untuk Sistem Pakar Penyakit Hewan Ternak Sapi 2. Menentukan parameter.
3. Membuat Conditional Probability Table (CPT)
Lesu (G01) Surra (P02) Ada Tidak Ada Ada 0.10 0.25 Tidak Ada 0.90 0.75

## 4. Membuat Joint Probability Distribution (JPD)
JPD = CPT * Prior Probability
= 0.25
= 0.75 Jadi, JPD dari gejala Lesu adalah : Lesu (G01) Surra (P02) Ada Tidak Ada Ada 0.025 0.1875 Tidak Ada 0.225 0.5625
5. Menghitung Posterior Probabilistik
6. Inferensi Probabilistik
Menelusuri  setiap  gejala  yang  dialami  oleh  hewan  ternak  sapi.  Misalnya,  ada  seekor  sapi yang mengalami sakit lesu,
Suhu tubuh naik, nafsu makan terganggu. Maka probabilistiknya yang di perkirakan terkena penyakit surra adalah :

## IJCC
Hasil  dari penelusuran probabilistik  dari gejala   gejala yang ada  menunjukkan bahwa sapi tersebut positif terkena penyakit Surra, karena hasilnya mendekati dengan nilai probabilistik
.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diperoleh kesimpulan sebagai berikut : a. Aplikasi Sistem pakar ini  efektif  membantu pengguna dalam  hal  ini para peternak sapi  dan juga  masyarakat  umum  untuk  mendeteksi  awal  penyakit  pada  hewan  ternak  sapi  sebelum konsultasi dengan dokter hewan, sehingga akan lebih menghemat dari segi biaya.
b. Hasil  diagnosa  akan  menampilkan  gejala  penyakit  yang  telah  dipilih  pengguna,  tipe penyakit,  solusi  penanganannya,  dan  nilai  kepastian  probabilitasnya  yang  akan  diberikan oleh aplikasi, sehingga dapat memberikan kepastian kepada pengguna akan probabilitas dari penyakit yang diderita oleh hewan ternak sapi.
c. Hasil diagnosa dari gejala-gejala yang dialami oleh hewan ternak sapi akan ditelusuri dengan menggunakan  inferensi  probabilistik.  Probabilitas  yang  dihasilkan  akan  dicocokkan  dengan probabilitas  dari  masing-  masing  penyakit,  dan  akan  diambil  hasil  diagnosa  penyakit  yang paling mendekati untuk tipe penyakitnya.

## 5. SARAN
Adapun  saran-saran  yang  dapat  diberikan  berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  yaitu  Aplikasi  Sistem  pakar  ini  dapat  dikembangkan  lagi  menggunakan  data-data penyakit  sapi  yang  lebih  banyak  lagi  agar  hasil  yang  didapat  lebih  akurat  dalam  mendiagnosa penyakitnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tjahajati, I and Husniyati, 2012, Berbagai Penyakit pada Sapi. PT Intan Sejati, Yogyakarta.
[2] Sutojo,  T,  Edy  Mulyanto,  and  Vincent  Suhartono,  2011,  Kecerdasan  Buatan.  Andi, Yogyakarta.
[3] Arhami, M., 2005, Konsep Dasar Sistem Pakar. Andi, Yogyakarta.
[4] Meigarani,  I,  Wawan  Setiawan,  and  Lala  Septem  Riza,  Penggunaan  Metode  Bayesian Network dalam Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Leukimia, Bandung, Indonesia.
[5] Fitriyah,  A  and  I.G.P.  Buditjahjanto,  2012,  Identifikasi  Penyakit  Sapi  pada  Sapi  Ternak dengan  Forward  Chaining,  Jurnal  Manajemen  Informatika  Universitas  Negeri  Surabaya, vol. 1, pp. 1-8.
[6] Liu, Y., Wooi Ping Cheah, Byung-Ki Kim, Hyukro Park, 2008, Predict Software Failure prone  by  Learning  Bayesian  Network,  International  Journal  of  Advanced  Science  and Technology, vol. 1, pp. 35-42.
[7] Spiegelhalter,  D.  J.,  A.  Philip  Dawid,  Steffen  L.  Lauritzen,  and  Robert  G.  Gowell,  1993, Bayesian Analysis in Expert System, Statistical Science, vol. 8, no. 3, pp. 219-247.
[8] A.  S,  Rosa  dan  M.  Salahuddin,  2011,  Modul  Pembelajaran  Rekayasa  Perangkat Lunak. (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Modula, Bandung.