## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Anjing Ras Dengan Metode Teorema Bayes

## Expert System for Diagnosting Dog Skin Diseases Using Bayes Method
Paulus Hendi Kristyanto 1 , Ozzi Suria 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta, 55753, Indonesia Email: hendi.paulus@gmail.com 1 , ozzisuria@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Penyakit kulit merupakan kasus yang paling sering muncul pada kasus penyakit anjing ras. Perbedaan iklim serta keadaan lingkungan dari habibat asli menjadikan anjing ras rentan terserang penyakit kulit. Pengetahuan masyarakat yang masih minim mengenai penyakit kulit pada anjing ras dan ketersediaan jumlah  dokter  hewan  yang  masih  sangat  sedikit  menjadikan  banyak  kasus  penyakit  kulit  pada  anjing ras tidak tertangani  dengan baik. Dari permasalahan  tersebut,  penelitian ini  mencoba  untuk  membuat sebuah  sistem  pakar  yang  dapat  membantu  diagnosa  penyakit  kulit  pada  anjing  ras.  Data  yang digunakan dalam pembuatan sistem pakar ini diperoleh dari literatur dan data rekam medis pada klinik “Graha  Pet  Care”.  Diagnosa  dilakukan  dengan  cara  menginputkan  gejala-gejala  yang  muncul  pada anjing.  Kemudian,  sistem  akan  melakukan  penghitungan  nilai  setiap  bobot  terkait  dengan  8  jenis penyakit yang  dipakai  dengan  metode teorema bayes . Hasil nilai bayes tertinggi akan  dipilih sebagai diagnosa sistem. Berdasarkan 11 data rekam medis yang digunakan sebagai data uji pada sistem pakar diagnosa penyakit  kulit  pada  anjing  ras dengan  metode teorema  bayes ini,  didapatkan  10  kesesuaian diagnosa dan 1 kasus tidak sesuai dengan diagnosa dokter. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dari 11 data uji sampel yang digunakan dalam penelitian ini, sistem pakar diagnosa penyakit kulit pada anjing ras dengan metode Teorema Bayes ini dapat memberikan hasil diagnosa dengan akurasi sebesar 91%.
Kata kunci: Diagnosa; Sistem Pakar; Teorema Bayes

## ABSTRACT
Skin diseases are the most common cases on dogs. Climate differences and environmental conditions could  become  factors  that  may  make  dog  susceptible  to  skin  diseases.  The  deficiancy  of  public knowledge  about  skin  diseases  in  dogs,  as  well  as  the  small  number  of  veterinary  providers,  make most cases of skin diseases in dogs not handled properly. Based on this problem, this research tries to create expert system to help diagnosing skin diseases on dogs. This research uses data from literatures and medical records from “Graha Pet Care” clinic. The diagnosis is done by inputing the skin disease symptoms to the system. The system will perform the calculation of the values which were associated with the 8 types of  diseases used  by  Bayes Theorem  method.  The  highest  bayes value  results will  be selected  as  the  diagnosis  result.  Based  on  11  medical  records  that  used  as  experimental  data,  10 matches diagnostic were obtained and 1 case was unmatched with doctor's diagnosis. Thus, it can be concluded  that  based  on  the  11  experimental  sample  data,  the  expert  system  with  Bayes  Theorem method can provide diagnosis result with accuracy about 91%.

## Keywords: Bayes Theorem; Diagnosis; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Anjing
Ras ( Dog Breed ) adalah kelompok-kelompok  anjing  peliharaan  yang berkerabat dekat dan memiliki penampilan yang sama. Semuanya berasal dari satu spesies, yakni
canis  lupus  familiaris .  Anjing  ras  dikembang biakan  oleh  manusia  dengan  bibit  dasar  yang diketahui dan  memenuhi standar satu ras anjing (Subronto, 2006). Saat ini anjing ras merupakan
hewan  peliharaan  yang  cukup  banyak  diminati masyarakat.  Kelucuan  serta  kecerdasannya menjadi  salah  satu  alasan  untuk  memelihara hewan  tersebut  menjadi  hewan  peliharaan sekaligus  penjaga  rumah  yang  hebat.  Harganya yang  cukup  mahal  juga  menjadikan  berternak anjing ras menjadi salah satu bisnis yang cukup menggiurkan.
Penyakit  kulit  adalah  keadaan  dimana kulit  mengalami  gangguan (abnormal) yang dapat  disebabkan  oleh  virus,  bakteri,  dan infeksi  (Subronto,  2006).  Penyakit  kulit  pada anjing  ras  merupakan  salah  satu  penyakit  yang paling  umum,  kondisi  lingkungan  serta  iklim yang  berbeda  dari  habitat  aslinya  merupakan salah  satu  penyebab  anjing  ras  sangat  rentan terserang  penyakit  kulit.  Pada  dasarnya  semua penyakit  kulit  tidak  berbahaya  dan  mudah disembuhkan  jika  mendapatkan  penanganan yang  tepat  (Siligipoe,  2013).  Walaupun penyakit  kulit  berbeda  dengan  rabies  dan penyakit  berbahaya  lainya,  namun  penyakit kulit juga merupakan salah satu hal yang sangat mengganggu,  dikarenakan  anggapan  pemilik anjing perihal nilai lebih pada anjing ras adalah penampilanya. Kebiasaanya berinteraksi dengan manusia  juga  merupakan  hal  yang  sangat mengganggu bagi pemilik anjing yang anjingnya  terkena  penyakit  kulit.  Banyak pemilik anjing takut jika penyakit kulit tersebut menular  kepada  sang  pemilik.  Walaupun  ada beberapa  penyakit  kulit  anjing  dan  manusia yang  mempunyai  kemiripan  nama,  akan  tetapi penyakit kulit pada anjing mempunyai karakteristik  yang  berbeda  (Soeharsono,  2007). Jenis  kulit  pada  anjing  cenderung  sangat berbeda dengan jenis kulit pada manusia.
Permasalahan yang dihadapi di Indonesia adalah  terkait  pengetahuan  masyarakat  yang masih  sangat  minim  perihal  penyakit  kulit anjing  ras.  Pengetahuan  masyarakat  yang minim  serta  ketersediaan  dokter  hewan  kecil yang  sangat  terbatas  menjadikan  banyak  kasus penyakit  anjing  tersebut  yang  tidak  tertangani dengan baik. Berdasarkan permasalahan tersebut,  peneliti  melakukan  penelitian  dengan judul sistem pakar diagnosa penyakit kulit pada anjing  ras  dengan  metode  teorema  bayes. Adapun  proses  perancangan  sistem  pakar diagnosa penyakit  kulit  pada  anjing  ras dengan metode  teorema  bayes  ini  adalah  dengan melibatkan  pakar,  yaitu  dokter  hewan.  Data- data  yang  didapatkan  dari  pakar  berupa  data jenis  penyakit,  data  gejala  penyakit,  nilai pembobotan  setiap  gejala,  dan  data  rekam
medis  sebagai  data  bahan  uji  aplikasi.  Proses penentuan  diagnosa  adalah  dengan  melakukan perhitungan  nilai  probabilitas  gejala  dari masing-masing  jenis penyakit  kulit  pada  anjing ras  menggunakan  teorema  bayes.  Hasil  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberi manfaat  bagi  pengguna  untuk  dapat  melakukan diagnosa dini terhadap anjing ras yang terserang penyakit dan bagaimana tata cara penangananya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
(Noviyanti,  Suheri,  &  Midyanti,  2017) “Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Rabies Pada  Anjing  Menggunakan  Metode  Fuzzy Mamdani  Berbasis  WEB”.  Rabies  merupakan penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  virus dari
Genus
Lyssavirus Famili Rhabdovirus.Anjing  merupakan  salah  satu hewan  yang  paling  rentan  terserang  virus rabies.  Menurut  laporanDinas  Peternakan  dan Kesehatan  Hewan  Provinsi  Kalimantan  Barat, sekitar  90%  virus  rabies  ditularkan  oleh  anjing pada  manusia  dan  kasus  kematian  yang disebabkan  oleh  gigitan  anjing  telah  terjadi  di beberapa  daerah.  Anjing  merupakan  hewan yang  sering  berinteraksi  langsung  dengan manusia.  Pemilik  anjing  terkadang  tidak mengetahui  apakah  anjing  yang  dipelihara terbebas  dari  penyakit  rabies.  Oleh  karena  hal tersebut,  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat memberikan  suatu  diagnosa  anjing  penderita rabies.  Sistem  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  sistem  pakar  dengan  menggunakan metode  Fuzzy  Mamdani.  Variabel  masukan yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 4 variabel,  yaitu  variabel  kelompok  gejala  1, variabel  kelompok  gejala  2,  variabel  kelompok gejala  3,  dan  variabel  kelompok  gejala  4.  Tiap variabel  terdiri  dari  beberapa  gejala  dan  tiap gejala  memiliki  nilai  bobot.  Gejala-gejala  yang dipilih oleh user akan dikelompokkan berdasarkan kelompok gejala tiap variabel. Tiap variabel akan memiliki total bobot gejala. Total bobot  gejala  tersebut  yang  akan  dikonversi untuk melakukan proses diagnosa menggunakan  metode  Fuzzy  Mamdani.  Output pada  penelitian  ini  berupa  tingkat  (fase) penyakit rabies pada anjing, yaitu bukan rabies, rabies  inkubasi,  rabies  ganas,  rabies  diam,  dan rabies  kelumpuhan.  Akurasi  keberhasilan  yang diperoleh  pada  penelitian  ini  berdasarkan  50 data uji adalah sebesar 86%
(Rohajawati, 2010)  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Unggas  Dengan  Metode
Kristyanto & Suria, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Anjing Ras Dengan Metode Teorema Bayes 13 Certainty Factor”. Untuk peningkatan
produktivitas  serta  area  manajerial  yang  dapat mengambil kesimpulan dengan cepat.
Begitupula  dengan  organisasi  yang  melakukan bisnis  peternakan,  yang  sangat  menjanjikan, namun perlu kewaspadaan yang tinggi terhadap berbagai  jenis  penyakit  yang  disebabkan  virus ataupun  bakteri.  Manfaat  yang  diperoleh  dari sistem pakar yang mampu  melakukan diagnosis dengan  cepat  terhadap  gejala  penyakit  yang ditimbulkan diharapkan mampu membantu para peternak  dalam  mengantisipasi  kerugian  yang diakibatkan  serangan  penyakit.  Diperlukan keakuratan  dan  ketepatan  penghitungan  dalam mendiagnosis gejala penyakit guna menyimpulkan  hasil  dengan  menggunakan metode Certainty Factors. Berdasarkan 100 data uji sampel yang digunakan dalam penelitian ini, sistem  pakar  dapat  mendiagnosa  dengan keakuratan sebersar 85%.
(Ningrum,  Anra,  &  Nasution,  2016) “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Menular Pada Anjing  Menggunakan  Metode  Dempster”. Anjing merupakan salah satu hewan yang dapat diajak  bermain,  tinggal  bersama  manusia  dan diajak  bersosialisasi  dengan  manusia.  Apabila anjing  tidak  dirawat  dengan  baik,  maka  akan berdampak buruk bagi kondisi kesehatan anjing dan  dapat  terserang  penyakit  menular  sehingga dapat  menyebabkan  kematian,  baik  terhadap anjing yang menularkan maupun yang ditularkan.  Dibutuhkan  suatu  alternatif  untuk mengatasi  hal  tersebut  yang  dapat  memberikan kemudahan  kepada  pemilik  anjing  untuk  dapat mengetahui  penyakit  menular  yang  diderita oleh  anjing  peliharaannya.  Salah  satu  alternatif tersebut  adalah  sistem  pakar.  Sistem  pakar merupakan  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang dirancang  untukmenyelesaikan  masalah  seperti layaknya seorang pakar. Penelitian ini bertujuan untuk  mendiagnosa  penyakitmenular  pada anjing  dengan  menerapkan  metode Dempster Shafer. Nilai  kepercayaan ( belief ) pada  metode Dempster Shafer yang  didapat  dari  probabilitas kemunculan  setiap  gejala  terhadap  masing- masing  penyakit  pada  data  sampel  kasus  akan digunakan  dalam  proses  perhitungan  untuk mendapatkan  hasil  berupa  persentase  penyakit menular  yang  diderita  oleh  anjing.  Hasil keluaran  dari  sistem  ini  adalah  jenis  penyakit yang  dialami  dan  informasi  mengenai  jenis penyakit  yang  dialami.  Berdasarkan  pengujian terhadap  30  data  kasus  didapat  bahwa  sistem dapat  mendiagnosa  penyakit  menular  pada
anjing dengan tingkat keakuratan sebesar 100% berdasarkan  45  data  sampel  kasus  yang digunakan  dalam  menentukan  nilai belief pada metodeDempster Shafer
(Harijanto &  Latif, 2017). “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Pada  Kucing  Dengan Metode  Teorema  Bayes  Berbasis  Android”. Kucing sebagai hewan periharaan yang digemarin  oleh  masyarakat  Indonesia  namun tidak  diimbangi  dengan  tersedianya  dokter hewan  yang  mencukupi,  pada  penelitiannya diharapkan  dapat  menjadi  alternatif  bantuan pada  pemilik  kucing  dalam  memperoleh informasi  penyakit  pada  kucing  dan  sekaligus dapat  mengetahui  pemecahan  masalah  atau solusi  yang  tepat  untuk  menangani  penyakit tersebut.  Data  yang  diperoleh  dari  studi literature  dari  para  ahli  selanjutnya  akan menentukan  data  penyakit  dan  data  gejala penyakit. Dalam tahap ini, terdapat dua langkah yang  dilakukan  yaitu  proses  data  identifikasi penyakit  dan  proses  data  indentifikasi  gejala  – gejala  yang  menghasilkan  nilai  probabilitas sebesar  90%,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa dengan menggunakan data yang dihasilkan  dari  uji  coba  aplikasi  dapat  berjalan baik  secara  fungsional  untuk  mendiagnosa penyakit  pada  kucing  menggunakan  metode Teorema  bayes,  yang  dapat  memberikan kepastian  kepada  user  akan  jenis  penyakit  dan solusi  yang  diberikan  oleh  sistem  dan  aplikasi ini  di  rancang  menggunakan  platform  berbasis Android dan database MySQL.
(Larasati  &  Arief,  2016)  “Sistem  Pakar Diagnosa Awal Penyakit Pada Kucing Berbasis WEB  Dengan  Metode  Certainly  Factor”. Membangun  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 ketidakpastian  untuk  diagnosa  awal  penyakit kulit  pada  kucing.  Hasilnya  sistem  pakar  untuk mendiagnosa penyakit pada kucing ini
mempunyai  tingkat  akurasi  sebersar  90%  dari 20 kasus data uji sampel yang digunakan.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alur Penelitian
Alur penelitian perancangan sistem pakar diagnosa penyakit kuulit pada anjing ras dengan metode teorema bayes digambarkan pada gambar 3.1.
Gambar 3.1 Flow Chart Alur Penelitian

## 3.2 Perancangan DFD
DFD  (Data  Flow  Diagram) sistem pakar  diagnosa  penyakit  kuulit  pada  anjing  ras dengan  metode  teorema  bayes  digambarkan pada Gambar 3.2 berikut.

## 3.3 Perancangan ERD
ERD  (Entity  Relationship  Diagram) perancangan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit kulit  pada  anjing  ras  dengan  metode teorema bayes digambarkan pada gambar 3.3 berikut.
Gambar 3.2 DFD (Data Flow Diagram)

## 3.4 Motor Inferensi
Motor  Inferensi sistem  pakar  diagnosa penyakit  kuulit  pada  anjing  ras  dengan  metode teorema  bayes  digambarkan  pada  Gambar 3.4berikut

## Gambar 3.4. Flow Chart Motor Inferensi
Keterangan: P(Hi|E) : Probabilitas hipotesa Hi terjadi jika evidence E terjadi.
P(E|Hi) : Probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa Hk benar.
P(Hi) : Probabilitas hipotesa Hk, tanpa memandang evidence apapun.
n : Jumlah hipotesa yang mungkin

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1 Data Penyakit
Data  penyakit  dan  gejala  didapatkan melalui  uji  kepustakaan  dan  proses  wawancara dengan pakar

## Tabel 4.1 Data Penyakit dan Gejala
Jenis Penyakit Gejala Scabies G01 Bulu rontok G02 Kulit berkerak G03 Bau busuk G04 Nafsu makan menurun G05 Berat badan menurun G06 Lesu Demodekosis G01 Bulu rontok G07 Ruam kulit kemerahan G08 Conjungtiva hiperemis G09 Sering menggaruk badan G10 Kaki bengkak Dermatomicosis G01 Bulu rontok G09 Sering menggaruk badan G08 Conjungtiva hiperemis G11 Ada ketombe G12 Ada parasite Dermatitis G01 Bulu rontok G07 Ruam kulit kemerahan G13 Bintik-bintik tanpa nanah Impetigo G14 Bintik-bintik bernanah G03 Bau busuk G06 Lesu G15 Diare Candidiasis G01 Bulu rontok G16 Ruam kulit berwarna gelap G03 Bau busuk G02 Kulit berkerak
Canine Distemper G01 Bulu rontok
G02 Kulit berkerak
G17 Demam G15 Diare G08 Conjungtiva hiperemis Ring Worm G01 Bulu rontok G18 Kaki kapalan G19 Lesi (luka) berbentuk bulat G03 Bau busuk
G20 Sering menjilati lesi (luka)

## 4.2 Data Bobot
Data  bobot  didapatkan  melalui  proses wawancara dengan pakar
Tabel 4.2 Data Bobot Nama Penyakit Gejala Bobot Scabies Bulu rontok 0,9 Kulit berkerak 0,9 Bau Busuk 0,6 Nafsu makan menurun 0,4 Berat badan menurun 0,4 Lesu 0,3 Demodekosis Bulu rontok 0,7 Ruam kulit kemerahan 0,9 Conjungtiva hiperemis 0,7 Sering menggaruk badan 0,5 Kaki bengkak 0,8 Dermato- micosis Bulu rontok 0,6 Sering menggaruk badan 0,7 Conjungtiva hiperemis 0,5 Ada ketombe 0,6 Ada parasit 1 Dermatitis Bulu rontok 0,5 Ruam kulit kemerahan 0,7 Bintik-bintik tanpa nanah 1 Impetigo Bintik-bintik bernanah 1 Bau busuk 0,8 Lesu 0,5 Diare 0,5 Candidiasis Bulu rontok 0,7 Ruam kulit berwarna gelap 1 Bau Busuk 0,5 Kulit berkerak 0,7 Canine Distemper Bulu rontok 0,5 Kulit berkerak 0,8 Demam 0,7 Diare 0,4 Conjungtiva hiperemi 0,3 Ring Worm Bulu rontok 0,4 Kaki kapalan 0,5
Lesi (luka) berbentuk bulat 1 Bau busuk 0,7

## 4.3 Rentang Aturan
Nilai  hasil  dari  proses  penghitungan dengan  metode  teorema  bayes  nantinya  akan dikategorikan  sesuai  dengan  rentang  nilai aturan bayes dari  pakar.  Rentang  aturan bayes tersebut  dirangkum  seperti  terlihat  pada  Tabel 4.3 berikut

## Tabel 4. 3 Rentang Aturan Bayes
Aturan Rentang Bawah Rentang Atas Tidak Ada 0 0.2 Mungkin 0.3 0.4 Kemungkinan Besar 0.5 0.6 Hampir Pasti 0.7 0.8 Pasti 0.9 1
4.4 Pengujian Proses pengujian sistem dilakukan dengan menyeleksi gejala dengan menggunakan data  pemeriksaan  anjing  yang  diperoleh.  Data sampel  yang  digunakan  mengambil  salah  satu sampel  data  kasus  seperti  yang  dapat  dilihat pada Tabel 4.4 berikut .
Tabel 4. 4 Data Sampel Nama Anjing Gejala Kode Gejala Jodi Bulu rontok G01 Kaki kapalan G18 Bau busuk G03 Lesi (luka) berbentuk bulat G19 4.5 Proses Inferensi

## Scabies
Hitung Nilai Semesta Gejala Bobot Bulu rontok 0.9 Kulit berkerak 0.9 Bau busuk 0.6 Nafsu makan menurun 0.4 Berat badan menurun 0.4 Lesu 0.3 Total 3.5 Hitung P(Hi) Gejala Nilai Semesta P(Hi) Bulu rontok 0.9 / 3.5 = 0.26 Kulit berkerak 0.9 / 3.5 = 0.26 Bau busuk 0.6 / 3.5 = 0.18 Nafsu makan menurun 0.4 / 3.5 = 0.12 Berat badan menurun 0.4 / 3.5 = 0.12 Lesu 0.3 / 3.5 = 0.09 Probabilitas H Tanpa Memandang Nilai Apapun Bulu rontok 0.26 x 0.9 = 0.24 Kulit berkerak 0.26 x 0.9 = 0.24 Bau busuk 0.18 x 0.6 = 0.11 Nafsu makan menurun 0.12 x 0.4 = 0.05 Berat badan menurun 0.12 x 0.4 = 0.05 Lesu 0.09 x 0.3 = 0.03 ∑P (Hi) x P(E|Hi-n) = 0.69 Mencari nilai P(Hi|E) Bulu rontok 0.9 x 0.26 / 0.69 = 0.34 Kulit berkerak 0 x 0 / 0.69= 0 Bau busuk 0.6 x 0.18 / 0.69 = 0.16 Nafsu makan menurun 0 x 0 / 0.69 = 0 Berat badan menurun 0 x 0 / 0.69= 0 Lesu 0 x 0 / 0.69 = 0 ∑P(Hi|E) = 0.49

## Demodekosis
Hitung Nilai Semesta Gejala Bobot Bulu rontok 0.7 Ruam kulit kemerahan 0.9 Conjungtiva hiperemi 0.7 Sering menggaruk badan 0.5
Kaki bengkak 0.8 Total 3.6 Hitung P(Hi) Gejala Nilai Semesta P(Hi) Bulu rontok 0.7 / 3.6 = 0.11 Ruam kulit kemerahan 0.9 / 3.6 = 0.25 Conjungtiva hiperemi 0.7 / 3.6 = 0.11 Sering menggaruk badan 0.5 / 3.6 = 0.14 Kaki bengkak 0.8 / 3.6 = 0.23 Probabilitas H Tanpa Memandang Nilai Apapun Bulu rontok 0.11 x 0.7 = 0.14 Ruam kulit kemerahan 0.25 x 0.9 = 0.23 Conjungtiva hiperemi 0.11 x 0.7 = 0.14 Sering menggaruk badan 0.14 x 0.5 = 0.07 Kaki bengkak 0.23 x 0.8 = 0.18 ∑P (Hi) x P(E|Hi-n) = 0.75 Mencari nilai P(Hi|E) Bulu rontok 0.7 x 0.11 / 0.75= 0.19 Ruam kulit kemerahan 0 x 0 / 0.75 = 0 Conjungtiva hiperemi 0 x 0 / 0.75= 0 Sering menggaruk badan 0 x 0 / 0.75 = 0 Kaki bengkak 0 x 0 / 0.75 = 0 ∑P(Hi|E) = 0.19

## Dermatomicosis
Hitung Nilai Semesta Gejala Bobot Bulu rontok 0.6 Sering menggaruk badan 0.7 Conjungtiva hiperemi 0.5 Ada Ketombe 0.6 Ada parasite 1 Total 3.4 Hitung P(Hi) Gejala Nilai Semesta P(Hi) Bulu rontok 0.6 / 3.4 = 0.18 Sering menggaruk badan 0.7 / 3.4 = 0.21 Conjungtiva hiperemi 0. 5 / 3.4 = 0.15 Ada Ketombe 0. 6/ 3.4 = 0.18 Ada parasite 1 / 3.4 = 0.30 Probabilitas H Tanpa Memandang Nilai Apapun
Bulu rontok 0.18 x 0.6 = 0.11 Sering menggaruk badan 0.21 x 0.7 = 0.15 Conjungtiva hiperemi 0.15 x 0.5 = 0.08 Ada Ketombe 0.18 x 0.6 = 0.11 Ada parasite 0.30 x 1 = 0.30 ∑P (Hi) x P(E|Hi-n) = 0.73 Mencari nilai P(Hi|E) Bulu rontok 0.6 x 0.18 / 0.73= 0.15 Sering menggaruk badan 0 x 0 / 0.73= 0 Conjungtiva hiperemi 0 x 0 / 0.73 = 0 Ada Ketombe 0 x 0 / 0.73 = 0 Ada parasite 0 x 0 / 0.73 = 0 ∑P(Hi|E) = 0.15

## Dermatitis
Hitung Nilai Semesta Gejala Bobot Bulu rontok 0.5 Ruam kulit kemerahan 0.7 Bintik bintik tanpa nanah 1 Total 2.2 Hitung P(Hi) Gejala Nilai Semesta P(Hi) Bulu rontok 0.5 / 2.2 = 0.23 Ruam kulit kemerahan 0.7 / 2.2 = 0.32 Bintik bintik tanpa nanah 1 / 2.2 = 0.46 Probabilitas H Tanpa Memandang Nilai Apapun Bulu rontok 0.23 x 0.5 = 0.12 Ruam kulit kemerahan 0.32 x 0.7 = 0.23 Bintik bintik tanpa nanah 0.46 x 1= 0.46 ∑P (Hi) x P(E|Hi-n) = 0.80 Mencari nilai P(Hi|E) Bulu rontok 0.5 x 0.23 / 0.80 = 0.15 Ruam kulit kemerahan 0 x 0 / 0.80 = 0 Bintik bintik tanpa nanah 0 x 0 / 0.80 = 0 ∑P(Hi|E) = 0.15

## Impetigo
Hitung Nilai Semesta Gejala Bobot Bintik bintik bernanah 1 Bau busuk 0.8 Lesu 0.5 Diare 0.5 Total 2.8 Hitung P(Hi) Gejala Nilai Semesta P(Hi) Bintik bintik bernanah 1 / 2.8 = 0.36 Bau busuk 0.8 / 2.8 = 0.29 Lesu 0.5 / 2.8 = 0.18 Diare 0.5 / 2.8 = 0.18 Probabilitas H Tanpa Memandang Nilai Apapun Bintik bintik bernanah 0.36 x 1 = 0.36 Bau busuk 0.29 x 0.8 = 0.23 Lesu 0.18 x 0.5 = 0.09 Diare 0.18 x 0.5 = 0.09 ∑P (Hi) x P(E|Hi-n) = 0.77 Mencari nilai P(Hi|E) Bintik bintik bernanah 0 x 0 / 0.77 = 0 Bau busuk 0.8 x 0.29 / 0.77 = 0.30 Lesu 0 x 0 / 0.77 = 0 Diare 0 x 0 / 0.77 = 0 ∑P(Hi|E) = 0.30

## Candidiasis
Hitung Nilai Semesta Gejala Bobot Bulu rontok 0.7 Ruam kulit berwarna gelap 1 Bau busuk 0.5 Kulit berkerak 0.7 Total 2.9 Hitung P(Hi) Gejala Nilai Semesta P(Hi) Bulu rontok 0.7 / 2.9 = 0.25 Ruam kulit berwarna gelap 1 / 2.9 = 0.35 Bau busuk 0.5 / 2.9 = 0.18 Kulit berkerak 0.7 / 2.9 = 0.25 Probabilitas H Tanpa Memandang Nilai Apapun Bulu rontok 0.25 x 0.7 = 0.17 Ruam kulit berwarna gelap 0.35 x 1 = 0.35 Bau busuk 0.18 x 0.5   = 0.09 Kulit berkerak 0.25 x 0.7 = 0.17 ∑(Hi) x P(E|Hi-n) =  0.77 Mencari nilai P(Hi|E) Bulu rontok 0.7 x 0.25 / 0.77 = 0.22 Ruam kulit berwarna gelap 0 x 0 / 0.77 = 0 Bau busuk 0.5 x 0.18 / 0.77 = 0.12 Kulit berkerak 0 x 0 / 0.77 = 0 ∑P(Hi|E) = 0.34

## Canine Distemper
Hitung Nilai Semesta Gejala Bobot Bulu rontok 0.5 Kulit berkerak 0.8 Demam 0.7 Diare 0.4 Conjungtiva hiperemi 0.3 Total 2.7 Hitung P(Hi) Gejala Nilai Semesta P(Hi) Bulu rontok 0.5 / 2.7 = 0.19 Kulit berkerak 0.8 / 2.7 = 0.30 Demam 0.7 / 2.7 = 0.26 Diare 0.4 / 2.7 = 0.15 Conjungtiva hiperemi 0.3 / 2.7 = 0.12 Probabilitas H Tanpa Memandang Nilai Apapun Bulu rontok 0.19 x 0.5 = 0.10 Kulit berkerak 0.30 x 0.8 = 0.24 Demam 0.26x 0.7 = 0.19 Diare 0.15 x 0.4 = 0.06 Conjungtiva hiperemi 0.12 x 0.3 = 0.04 ∑P (Hi) x P(E|Hi-n) = 0.61 Mencari nilai P(Hi|E) Bulu rontok 0.5 x 0.19 / 0.61 = 0.16 Kulit berkerak 0 x 0 / 0.61 = 0 Demam 0 x 0 / 0.61 = 0 Diare 0 x 0 / 0.61 = 0 Conjungtiva hiperemi 0 x 0 / 0.61= 0 ∑P(Hi|E)= 0.16

## Ring Worm
Hitung Nilai Semesta Gejala Bobot Bulu rontok 0.4
Kaki kapalan 0.5 Lesi (luka) berbentuk bulat 1 Bau busuk 0.7 Sering menjilati lesi (luka) 0.6 Total 3.2 Hitung P(Hi) Gejala Nilai Semesta P(Hi) Bulu rontok 0.4 /32 = 0.13 Kaki kapalan 0.5 /32 = 0.16 Lesi (luka) berbentuk bulat 1 /32 = 0.32 Bau busuk 0.7 /32 = 0.16 Sering menjilati lesi (luka) 0.6 /32 = 0.19 Probabilitas H Tanpa Memandang Nilai Apapun Bulu rontok 0.13 x 0.4 = 0.05 Kaki kapalan 0.16 x 0.5 = 0.08 Lesi (luka) berbentuk bulat 0.32 x 1 = 0.32 Bau busuk 0.22 x 0.7 = 0.16 Sering menjilati lesi (luka) 0.19 x 0.6 = 0.12 ∑P (Hi) x P(E|Hi-n) = 0.71 Mencari nilai P(Hi|E) Bulu rontok 0.4 x 0.13 / 0.71 = 0.08 Kaki kapalan 0.5 x 0.16 / 0.71 = 0.12 Lesi (luka) berbentuk bulat 1 x 0.32 / 0.71 = 0.45 Bau busuk 0.7 x 0.22 / 0.71 = 0.22 Sering menjilati lesi (luka) 0 x 0 / 0.71 = 0 ∑P(Hi|E)= 0.85

## 4.6 Hasil Penghitungan
Hasil  perhitungan  data  sampel  pada proses inferensi di atas, dapat dilihat pada Tabel 4.5 berikut.

## Tabel 4.5 Hasil Perhitungan Data Sampel
NO Nama Anjing Jenis Penyakit Nilai Bayes Aturan Bayes 1 Jodi Scabies 0.49 Mungkin Demodekosis 0.19 Tidak Ada Dermatomicosis 0.15 Tidak Ada Dermatitis 0.15 Tidak Ada Imetigo 0.30 Tidak Ada Candidiasis 0.34 Mungkin Canine Distemper 0.16 Tidak Ada Ring Worm 0.85 Hampir Pasti
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang ditunjukan  pada  Tabel  4.5  di  atas  bahwa  nilai bayes  tertinggi  adalah  0.85,  yaitu Ring  Worm . Selanjutnya  dicocokan  dengan  data  aturan bayes  bahwa  nilai  0.85  adalah  “Hampir  Pasti”. Maka diagnosa  untuk  anjing  dengan  nama  Jodi adalah Ring Worm.

## 4.7 Validasi Hasil
Validasi hasil yang membandingkan hasil inferensi dari  sistem  dengan  data  rekam  medis anjing dapat dilihat pada Tabel 4.6 berikut.

## Tabel 4.6 Validasi Hasil
NO Nama Anjing Hasil Sistem Diagnosa Pakar Validasi Nilai Diagnosa 1 Jodi 0.89 Ring Worm Ring Worm Sesuai 2 Pluto 0.58 Dermatitis Dermatitis Sesuai 3 Brandy 1 Demodekosis Demodekosis Sesuai 4 Cepi 0.69 Scabies Scabies Sesuai 5 Arshad 0.90 Scabies Canine Distemper Tidak Sesuai 6 Brandon 0.59 Impetigo Impetigo Sesuai 7 Hero 1 Candidiasis Candidiasis Sesuai 8 Yuna 0.45 Dermatomicosis Dermatomicosis Sesuai 9 Bondet 0.77 Demodekosis Demodekosis Sesuai 10 Jesica 0.83 Candidiasis Candidiasis Sesuai 11 Piter 1 Canine Distemper Canine Distemper Sesuai
Tabel  4.6  di  atas  menunjukan  bahwa berdasarkan  11  data  uji  rekam  medis  yang digunakan  dalam  uji  valiadasi  tersebut,  sistem pakar  diagnosa  penyakit  kulit  pada  anjing  ras dengan metode teorema bayes dapat mendiagnosa  10  data  sesuai  dengan  hasil diagnosa pakar, dan 1 data tidak sesuai. Dengan
demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem pakar  diagnosa  penyakit  kulit  pada  anjing  ras dengan  metode  teorema  bayes  ini  mampu mendiagnosa  penyakit  kulit  pada  anjing  ras dengan tingkat akurasi sebesar 91%.

## 5. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah  sebagai berikut;
1. Berdasarkan  11  data  rekam  medis  yang digunakan  sebagai  data  uji  pada  sistem pakar  diagnosa  penyakit  kulit  pada  anjing ras  dengan  metode teorema  bayes ini, didapatkan  10  kesesuaian  diagnosa  dan  1 kasus  tidak  sesuai  dengan  diagnosa  dokter. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa berdasarkan  11  data  uji  sampel  yang digunakan dalam penelitian ini, sistem pakar diagnosa  penyakit  kulit  pada  anjing  ras dengan  metode  teorema  bayes  ini  dapat memberikan  hasil  diagnosa  dengan  akurasi sebesar 91%.
2. Sistem  yang  dirancang  dengan  metode teorema  bayes dapat  digunakan  untuk membantu dalam mendiagnosa jenis penyakit kulit pada anjing ras.

## 6. Daftar Pustaka
Arhami,  M.  (2005). Konsep  Dasar  Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi.
Harijanto,  B.,  &  Latif,  R.  A.  (2017).  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Kucing Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Android. Informatika Polinema .
Kusumadewi,  S.  (2003). Artificial  Intelligence (Teknik  dan  Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Larasati,  T.,  &  Arief,  R.  (2016).  Sistem  Pakar Diagnosa  Awal  Penyakit  Kulit  Kucing
Berbasis  WEB  Menggunakan  Metode Certainly Factor. Sistem Informasi . Lestari.  (2012).  Definisi  sistem  pakar. Arsip
Teknik Informatika UMMI .
Ningrum,  N.  C.,  Anra,  H.,  &  Nasution,  H.
(2016). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Menular Pada Anjing
Menggunakan Metode Dempster Shafe. Sistem Dan Teknologi Informasi .
Noviyanti,  Suheri,  C.,  &  Midyanti,  D.  M.
(2017).  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa Penyakit Rabies Pada Anjing
Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani Berbasis  Web. Jurnal  Coding  Sistem Komputer . Rosnelly,  R. (2012). Sistem Pakar Konsep Dan Teori. Yogyakarta: Andi.
Rohajawati.  (2010).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Unggas  Dengan  Metode Certainty  Factor. Jurnal    Sistem Informasi . Siligipoe, T. (2013). Dog Lover's Book. Jakarta: Gagas Media.
Soeharsono.  (2007). Penyakit  zZoonotik  Pada Anjing Dan Kucing. Yogyakarta: Kanisius.
Subronto.  (2006). Penyakit  Infeksi  Parasit  Dan Mikroba  Pada  Anjing  Dan  Kucing. Yogyakarta:  Gajah  Mada  University Press.
Turban,  E.  (1995). Decision  Support  System and  Expert  System. Prentice  Hall International, New Jersey.