## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516
Penerapan Forward Chaining dan Certainty Factor Pada Sistem Pendeteksi Penyakit Hewan Qurban Berbasis Android
Nabila Tiara Nuraini, Rima Tamara Aldisa, Iskandar Fitri *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: ¹nabilatiara2018@student.unas.ac.id, ²rima.tamara@civitas.unas.ac.id, ³,*iskandar.fitri@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: iskandar.fitri@civitas.unas.ac.id
Abstrak −Ibadah qurban adalah ibadah penyembelihan hewan ternak yang dilaksanakan pada hari raya Idul Adha. Di Indonesia hewan ternak yang dominan digunakan untuk ibadah qurban yaitu kambing dan sapi, hewan qurban yang diperbolehkan untuk disembelih juga memiliki syarat-syarat mulai dari usia dan yang paling penting yaitu kesehatannya. Dilakukannya penelitian ini agar hewan kambing dan sapi yang akan disembelih untuk ibadah qurban bebas dari penyakit-penyakit yang ada. Beberapa permasalahan pada sistem yang akan dibangun ini yaitu kurangnya pemahaman para penjual hewan qurban tentang penyakit- penyakit yang di derita hewan kambing dan sapi dari gejala yang diderita hewan tersebut. Penelitian ini menggunakan metode forward chaining dan certaity factor untuk memecahkan kasus hewan qurban kambing dan sapi, untuk menghasilkan sebuah kesimpulan  dalam  mendeteksi  penyakit-penyakit  yang  ada  pada  hewan  tersebut  sesuai  dengan  gejala  yang  ada.  Proses perancangan aplikasi sistem pakar deteksi penyakit hewan qurban kambing dan sapi ini menggunakan text editor android studio dan bahasa  pemrograman  java. Penulis juga  melakukan  perbandingan  2  metode kombinasi  antara  metode  yang digunakan dengan metode forward chaining dan naive bayes , mendapatkan hasil nilai persentase tertinggi yaitu pada metode forward chaining dan certainty factor dengan nilai 9.553% pada penyakit keropeng yang diderita hewan kambing dan nilai 9.509% pada penyakit kembung yang diderita hewan sapi. Mendapatkan hasil akhir pada perhitungan deteksi penyakit hewan kambing sebesar 91.264% dengan terindikasi menderita penyakit keropeng dan juga pada hewan sapi sebesar 90.432% yang terindikasi menderita penyakit kembung, kedua hasil akhir perhitungan dari jenis penyakit yang masing-masing diderita hewan kambing dan sapi dilihat dari gejala yang telah diinputkan oleh user .
Kata Kunci: Android; Certainty Factor ; Deteksi Penyakit Hewan; Forward Chaining ; Sistem Pakar.
Abstract −Qurbani worship is a worship of the slaughter of livestock that is carried out on the feast of Eid al-Adha. In Indonesia the dominant livestock used for qurban worship is goats and cows, qurban animals that are allowed to be slaughtered also have conditions  ranging  from  age  and  most  importantly  their  health. This  research  is  done  so  that  goats  and  cows  that  will  be slaughtered for qurban worship are free from existing diseases. Some of the problems in the system that will be built is the lack of understanding of the sellers of animals qurban about the diseases suffered by goats and cows from the symptoms suffered by the animal. This study used forward chaining and certaity factor methods to solve cases of goat and cow animals, to produce a  conclusion  in  detecting  diseases  in  the  animals  in  accordance  with  existing  symptoms.  The  process  of  designing  the application  of  animal  disease  detection  expert  system  qurban  goat  and  cow  uses  android  studio  text  editor  and  java programming language. The authors also compared two combination methods between the methods used with the forward chaining and naïve bayes methods, getting the highest percentage value results, namely on the forward chaining and certainty factor methods with a value of 9.553% in scab disease suffered by goat animals and a value of 9,509% in bloating suffered by cow animals. Getting the final result on the calculation of detection of goat disease by 91,264% with indicated suffering from scab  disease  and  also  in  cow  animals  by  90,432%  indicated  to  suffer  from  bloated  disease,  both  the  final  results  of  the calculation of the type of disease suffered by goats and cows respectively seen from the symptoms that have been inputted by the user.
Keywords: Android; Certainty Factor; Animal Disease Detection; Forward Chaining; Expert Systems

## 1. PENDAHULUAN
Ibadah qurban merupakan ibadah penyembelihan hewan ternak yang dilaksanakan pada hari raya Idul Adha. Di Indonesia  hewan  ternak  yang  dominan  digunakan  untuk  ibadah  qurban  yaitu kambing  dan  sapi,  hewan qurban yang diperbolehkan untuk disembelih juga memiliki syarat-syarat mulai dari usia dan yang paling penting yaitu kesehatannya. Keterbatasan tenaga paramedis khususnya dokter pakar hewan pada wilayah terpencil bisa diatasi dengan mengambil keputusan dokter hewan kedalam sistem komputer yang  dapat melakukan diagnosis seperti seorang  pakar  dokter  hewan.  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  dalam  kesempatan  ini  penulis  melakukan penelitian agar hewan kambing dan sapi yang akan disembelih untuk ibadah qurban bebas dari penyakit-penyakit yang  ada[1].  Dari  permasalahan  berikut  kurangnya  informasi  terkait  penyakit  -  penyakit  yang  diderita  hewan kambing dan sapi dari gejala-gejala yang dialaminya. Maka dibangunlah sistem pakar (sispak) yang digunakan untuk membantu para penjual hewan qurban kambing atau sapi agar dapat mendeteksi penyakit-penyakit yang di derita dengan gejala-gejala yang di alami hewan tersebut. Sispak juga berperan penting untuk mempercepat dalam mendeteksi suatu jenis penyakit[2].
Beberapa penelitian relevan yang sudah dilakukan para peneliti-peneliti sebelumnya antara yaitu, penelitian dilakukan pada tahun 2018 yang diteliti oleh Rotama Handika dan Deni Ahmad Jakaria, bertujuan membuat suatu sistem pakar  untuk digunakan  dalam mendiagnosa penyakit sapi potong, dimana pengguna  dapat mendiagnosa tanda-tanda yang terdapat pada sapi. Didapatkan hasil dari proses pendiagnosa penyakit sapi menurut data gejala yang menunjukan sapi kemungkian mengalami penyakit sapi ingusan atau MFC sebesar 97.3 %[1].
Penelitian selanjutnya dilakukan pada tahun 2018 yang diteliti oleh Mohammad Ammar Ramzy, Riska Nurtantyo Sarbini dan Dian Efytra Yuliana, dalam penelitiannya merancang sebuah aplikasi memakai metode

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516
forward chaining merupakan inferensi penalaran dengan memakai fakta-fakta untuk mendapatkan kesimpulan. Didapakan hasil berupa aplikasi android, guna membantu menentukan penyakit kambing dan mudah dioperasikan dengan  memasukkan  fakta  sebanyak  2  –  3  gejala  yang  terlihat  untuk  mendapatkan  hasil  nilai  tingkat  akurasi mencapai 100%[3].
Kemudian literatur yang ketiga dilakukan pada tahun 2021 yang diteliti oleh Maya Selvia Lauryn, Akhmad Saparudin,  Muhamad  Ibrohim,  dalam  penelitiannya  merancang  aplikasi  berbasis  android  memakai  metode certainty  factor untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  hewan  ternak  kambing,  dengan  kesimpulan  metode tersebut bisa mengidentifikasikan penyakit hewan ternak kambing dengan hasil 0,28 pada penyakit pink eye[4].
Mengacu pada referensi yang keempat, penelitian ini dilakukan pada tahun 2018 yang diteliti oleh Wahyu Rizki Ferdiansyah, Lailil Muflikhah, Sigit Adinugroho membahas mengenai sistem pakar menggunakan metode naive bayes dan certainty factor , database MySQL dan bahasa pemrograman PHP. Kesimpulan dari pengujian fungsional sispak menunjukkan kebutuhan berjalan baik. Dan mendapatkan hasil pengujian akurasi menggunakan metode f-measure dengan akurasi sebesar 86,80%[5].
Lalu yang terakhir, penelitian yang dilakukan oleh oleh Dhimas Tungga Satya, Nurul Hidayat, Sutrisno pada tahun 2018 yang mengimplementasikan sistem pakar diagnosa penyakit sapi ternak potong memakai metode naive  bayes  –  certainty  factor .  Dengan  memakai  metode  tersebut  mendapatkan  hasil  diagnosa  akurat  karena output yang dihasilkan sistem memiliki tingkat keakuratan sebesar 92% dan sistem yang sudah dibuat memiliki tingkat kepuasan pengguna sebesar 3,19411[6].
Berdasarkan  hasil  pada  penelitian-penelitian  sebelumnya,  kami  mengusulkan  untuk  meneliti  dengan menggabungkan  pengujian  menggunakan  2  metode  gabungan  yaitu forward  chaining (fc)  untuk  menentukan aturan-aturan  terhadap  suatu  penyakit  sesuai  dengan  gejala  dan  disebut  juga  metode  rantai  maju  mulai  dari informasi input (jika) terlebih dahulu kemudian ke kesimpulan[7] dan certainty factor (cf) bertujuan memprediksi nilai  ketidakpastian  dari  penyakit  yang  diderita  hewan  kambing  dan  sapi  dengan  penalaran  atas  gejala  yang diderita,  juga  digunakan  untuk  menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang dihadapi[8]-[9]. Pada penelitian ini, terlebih dahulu kami melakukan perbandingan dari kedua metode kombinasi forward chaining dan certainty factor dengan forward chaining dan naive bayes agar mengetahui hasil akhir nilai persentase  manakah  yang  tertinggi,  dan  nantinya  akan  digunakan  dalam  aplikasi  juga  penelitian  ini.  Dengan pemilihan  studi  kasus  mengenai  jenis-jenis  penyakit  yang  diderita  hewan  qurban  kambing  dan  sapi  karena penyakit-penyakit  tersebut  sering  diabaikan  oleh  penjual  hewan  qurban.  Maka  dengan  adanya  aplikasi  sistem pakar  ini  dapat  digunakan  sebagai  pendeteksi  awal  suatu  penyakit  yang  dapat  membantu  para  penjual  hewan qurban kambing dan sapi dalam mendeteksi penyakit yang diderita.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  skema  penelitian  dibawah  ini  merupakan  tahapan  penelitian  yang  terdiri dari  pengumpulan  data  penyakit pada hewan qurban kambing dan sapi, pengujian perbandingan 2 metode kombinasi antara forward chaining dan certainty factor dengan forward chaining dan naive bayes, perancangan sispak pendeteksi penyakit hewan qurban serta implementasi sistem pada aplikasi sistem pakar deteksi penyakit hewan qurban kambing dan sapi.
Gambar 1. Skema Penelitian
Berikut penjelasan dari gambar 1 mengenai skema diatas, yaitu:

## 2.1 Pengumpulan Data
Dari  data  yang  sudah  dikumpulkan  melalui  proses  wawancara,  observasi  dengan  pakar  dan  studi  literatur  dari jurnal-jurnal  terkait  yang  berisi  kumpulan  data  gejala  serta  penyakit  yang  dapat  digunakan  oleh  user  untuk mendeteksi penyakit yang diderita hewan kambing dan sapi. Berikut ini merupakan data jenis penyakit, gejala juga aturan dari pergejala penyakit yang diderita hewan kambing dan sapi. Pada daftar data penyakit hewan kambing

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516
dan sapi di masing – masing tabel terdiri dari 5 jenis penyakit dan 15 gejala. Pada tabel 1 dibawah, merupakan data penyakit yang diderita hewan kambing dan sapi.
Tabel 1. Daftar Penyakit Pada Hewan Kambing Dan Sapi Kode Penyakit Kambing Nama jenis Penyakit Kambing Kode Penyakit Sapi Nama Jenis Penyakit Sapi PK01 Keropeng PI01 Leptospirosis PK02 Kembung PI02 Foot Rot PK03 Diare PI03 Antaraks PK04 Myiasis PI04 Kembung PK05 Foot Rot PI05 Bovine Viral Diarrhea
Tabel  1  merupakan  klasifikasi  dari  daftar  penyakit  pada  hewan  kambing  dan  sapi  yang  masing-masing terdiri  dari  5  jenis  nama dan dibedakan  antara kode  penyakit  hewan  kambing  dan  sapi. Untuk penyakit  hewan kambing berkode PK01 sampai dengan PK05, pada penyakit hewan sapi kodenya yaitu PI01 sampai PI05.
Tabel 2. Data Gejala Penyakit Hewan Kambing
Kode Gejala Nama Gejala Penyakit Kambing Nilai CF Pakar GK01 Fisik tampak lemah dan lesuh 0,6 GK02 Nafsu makan menurun 0,4 GK03 Suhu tubuh ternak naik 0,4 GK04 Kotoran cair, berbau busuk dan berwarna 0,8 GK05 Pembengkakan pada mulut 0,4 GK06 Pembengkakan pada luka 0,6 GK07 Pembengkakan pada kuku 0,6 GK08 Kambing berjalan pincang 0,8 GK09 Pernapasan menjadi lemah 0,6 GK10 Berat badan menurun 0,4 GK11 Muncul luka dibagian bibir dan mulut 0,6 GK12 Muncul keropeng pada bibir dan sekitar mulut 0,8 GK13 Terdapat belatung pada bekas luka 0,4 GK14 Luka berbau busuk 0,8 GK15 Busung pada lambung 0,8
Pada tabel 2 yaitu, daftar keterangan nama dari 15 gejala–gejala penyakit yang diderita hewan kambing beserta kode yang terdiri dari GK01 sampai GK15, berserta nilai CFpakar yang sudah ditentukan oleh pakar sesuai dengan metode certainty factor dari setiap gejala yang ada.
Tabel 3. Daftar Gejala Penyakit Hewan Sapi
Kode Gejala Nama Gejala Penyakit Sapi Nilai CF Pakar GI01 Anemia 0.4 GI02 Nafsu makan menurun 0.6 GI03 Berat badan menurun 0.4 GI04 Fisik tampak lemas 0.8 GI05 Suhu tubuh naik 0.6 GI06 Pembengkakan  kelentar  getah  bening  dibeberapa  bagian  (dada dan leher) 0.6 GI07 Pembengkakan pada kuku 0.8 GI08 Pernapasan menjadi lemah 0.4 GI09 Keluar nanah pada luka 0.6 GI10 Diare terus-menerus dan berair 0.8 GI11 Perut bagian kiri membesar 0.8 GI12 Peningkatan denyut nadi 0.4 GI13 Mengeluarkan lendir dari mata dan hidung 0.4 GI14 Keluar darah berwarna kehitaman dari hidung, telinga, mulut dan anus 0.8 GI15 Kotoran berwarna hijau muda 0.6

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516
Tabel 3 diatas merupakan 15 daftar gejala – gejala beserta keterangan nama gejala penyakit hewan sapi. Didalam tabel terdapat kode-kode dari GI01 sampai dengan GI15 dan juga nilai CFpakar yang didapatkan dari pakar hewan sesuai pada metode certainty factor dari setiap gejala pada hewan tersebut.

## 2.2 Analisa Metode Yang Digunakan
Tahap ini merupakan metode yang digunakan pada penelitian. Metode certainty factor dan forward chaining di implementasikan kedalam aplikasi sistem pakar ini, sedangkan naive bayes hanya digunakan pada pengujian untuk menentukan  metode  manakah  yang  menghasilkan  nilai  tertinggi  dan  nantinya  akan  dipakai  di  pembahasan penelitian ini.

## 2.2.1 Metode Certainty Factor
Certainty factor bertujuan memprediksi nilai ketidakpastian dari penyakit yang diderita hewan kambing dan sapi, melalui penalaran gejala yang dialami dan dilengkapi juga dengan saran atau informasi yang diperlukan dengan hasil  prediksi  deteksi  tersebut[9].  Dalam  menggunakan  derajat  kepercayaan  menggunakan  nilai  yang  disebut Faktor Kepastian (CF) untuk mengasumsikan gelar kepercayaan tehadap data para ahli[10]. Rumus perhitungan nilai dengan metode certainty factor [11]:
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] (1)
Keterangan[12]: CF[H,E] = Faktor kepastian MB[H,E] = Ukuran tingkat kepercayaan (measure of belief) pada hipotesis (H) yang dipengaruhi oleh evidence (E) yang memiliki nilai antara 0 – 1.
MD[H,E] = Ukuran tingkat ketidakpercayaan (measure of disbelief) pada hipotesis (H) yang dipengaruhi oleh evidence (E) yang memiliki nilai skala 0 – 1.
E = Evidence (fakta) H = Hipotesis (dugaan). Kombinasi rumus perhitungan dari faktor kepastian metode certainty factor [13]:
1) Perhitungan dengan premis tunggal
CF[H,E] = CFpengguna * Cfpakar (2) 2) Perhitungan berdasarkan premis lebih dari satu (gabungan) CFcombine [CF1,CF2] = CF1 + CF2 * (1 – CF1) (3)
3) Perhitungan hasil persentase dari penyakit CFcombine * 100%
Dalam menghitung nilai kepastian dari rumus yang telah dipaparkan diatas dibutuhkan tabel nilai keyakinan dari pakar penyakit hewan yang berguna untuk menghasilkan nilai persentase pada metode certainty factor yang sudah dirubah ke nilai CF seperti berikut:
Tabel 4. Nilai Keyakinan Keterangan Nilai Keyakinan Tidak Yakin 0 Kurang Yakin 0.2 Sedikit Yakin 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1
Tabel 4 mengacu pada nilai keyakinan dari pakar penyakit hewan kambing dan sapi yang sudah dirubah ke nilai CF, untuk digunakan dalam perhitungan untuk mendapatkan hasil menggunakan metode certainty factor yang terdiri  dari  6  keterangan  dengan  masing  -  masing  nilai  keyakinan  mulai  dari  skala  0  –  1  berdasarkan  masing- masing keterangannya.
Tabel 5. Keterangan Dari Nilai Hasil Persentase[14] Tingkat Keyakinan Nilai Presentase Sangat berkemungkinan atau sangat yakin 100% Kemungkinan besar 80%-99% Kemungkinan 51%-79% Kemungkinan kecil atau sedikit kemungkinan 0%-50%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516
Dalam  mengekspresikan  derajat  kepastian,  mengasumsikan  derajat  kepastian  pakar  penyakit  hewan terhadap suatu data. Lalu konsep ini diformulasikan kedalam rumusan dasar[14]. Tabel 5 menunjukkan keterangan dari  nilai  hasil  persentase  yang  nantinya  menjadi  suatu  kesimpulan  untuk  masing-masing  nilai  hasil  dari  jenis penyakit  yang  didapatkan  user  melalui  pendeteksian  gejala-gejala  yang  diderita  hewan  nya  tersebut.  Nilai persentase dimulai dari 0% sampai dengan 100%.

## 2.2.2 Metode Naïve Bayes
Naïve Bayes adalah metode yang menggunakan probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh seorang ilmuan Inggris  Thomas  Bayes  untuk  memprediksi  probabilitas  dimasa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa sebelumnya[13]. Rumus perhitungan nilai dengan metode naive bayes sebagai berikut[15]:
𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 = 𝑛𝑐+𝑚𝑝 𝑛+𝑚 (4)
Diketahui: n = jumlah penyakit yang sama p = n/jumlah semua penyakit yang ada m = jumlah seluruh gejala nc = nilai kepercayaan jawaban user

## 2.2.3 Teknik Forward Chaining
Forward chaining yaitu, suatu metode inferensi maju dengan mekanisme berfikir pola penalaran yang digunakan oleh sistem untuk mencapai suatu kesimpulan. Penalaran dimulai dengan mencocokkan kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan dengan fakta yang ada dalam basis data. Penel usuran dalam forward chaining dimulai dari fakta (gejala penyakit pada hewan kambing dan sapi) yang diketahui, kemudian mencocokkan fakta tersebut melalui rules yang ada untuk menuju kesimpulan (penyakit yang diderita)[8].
Terkait  hasil  dan  pembahasan  ini  menjelaskan  mengenai  tabel  aturan  yang  digunakan  sebagai  mesin inference untuk  mengetahui  gejala  yang  ada pada  jenis  penyakit  yang  dialami  hewan kambing  dan  sapi  sesuai dengan metode forward chaining dan perhitungan secara sistem dan manual menggunakan implementasi metode certainty factor .
Tabel 6. ATURAN (RULES) DETEKSI PENYAKIT HEWAN KAMBING DAN SAPI
Rules Penyakit Hewan Kambing Rules Penyakit Hewan Sapi IF GK05 AND GK11 AND GK12 THEN PK01 IF GI01 AND GI04 AND GI05 THEN PI01 IF GK02 AND GK09 AND GK15 THEN PK02 IF GI03 AND GI07 AND GI09 THEN PI02 IF GK01 AND GK03 AND GK04 THEN PK03 IF GI06 AND GI12 AND GI14 THEN PI03 IF GK06 AND GK13 AND GK14 THEN PK04 IF GI02 AND GI08 AND GI11 THEN PI04 IF GK07 AND GK08 AND GK10 THEN PK05 IF GI10 AND GI13 AND GI15 THEN PI05
Tabel 6 diatas merupakan tabel  aturan-aturan yang diimplementasikan pada aplikasi sistem pakar deteksi penyakit  pada  hewan  qurban  kambing  dan  sapi.  Tabel  aturan  ( rules )  digunakan  untuk  menghasilkan  sebuah kesimpulan yang didapat dari metode forward chaining .

## 2.3 Rancangan Use Case
Rancangan  sistem  ini  terkait  identifikasi  dan  deskripsi  sistem  perangkat  lunak  yang  mendasar  dan hubungannya[16].  Agar  memudahkan  dalam  penerapan  metode forward  chaining (fc)  dan certainty  factor (cf) sistem  pendeteksi  penyakit  hewan  qurban  dibutuhkan  bagan  aturan-aturan  yang  membantu  dalam mengimplementasikan. Perancangan ini digunakan dalam membangun aplikasi sistem pakar.
Gambar 2. Usecase Pada Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Pendeteksi Hewan Qurban (Kambing Dan Sapi)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516
Pada gambar 2 diatas, perancangan use case pada aplikasi sistem pakar ini tedapat 1 aktor ( user ) dan 9 case system yang digunakan sebagai tahap awal rancangan aplikasi sistem pakar pendeteksi hewan qurban kambing dan sapi,  yang  menjelaskan  tentang  usecase  pada  sistem user .  Berawal  dari  user  membuat  akun  utnuk  dapat melanjutkan ke tahap deteksi penyakit yaitu dengan cara mendaftar ( register ) untuk menginput data username dan juga password , lalu setelah memiliki akun user dapat login untuk kebagian tampilan utama. Selanjutnya user dapat melihat pengertian dari hewan qurban dan juga dapat melihat daftar-daftar penyakit yang diderita hewan kambing dan  sapi  untuk  mengetahui  pengertian  dari  jenis-jenis  penyakit,  penanganan/pengobatan  dan  pencegahan  dari penyakit  yang  diderita  hewan  tersebut.  Kemudian  user  melakukan  pengujian  untuk  mendapatkan  hasil  deteksi mengenai jenis penyakit yang diderita hewan tersebut, pada menu deteksi gejala penyakit hewan kambing atau sapi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Perhitungan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor
Proses perhitungan dengan metode certainty factor yaitu, menentukan tabel rules dan nilai CFpakar dengan kondisi user  dari  masing  –  masing  gejala  yang  selanjutnya  dihitung  tingkat  kepercayaan  CF  agar  mendapatkan  data penyakit sebagai berikut:
Tabel 7. Perhitungan CF dari gejala yang terpilih pada hewan kambing
Kode Gejala CF Pakar CF User CF Hasil GK05 0,4 0,4 0,16 GK11 0,6 0,8 0,48 GK12 0,8 1 0,8
Tabel 7 merupakan tabel perhitungan nilai CFhasil yang didapatkan dari hasil perhitungan nilai Cfpakar dan  Cfuser  pada  salah  satu  sampel  yaitu  jenis  penyakit  keropeng  yang  diderita  hewan  kambing  menggunakan metode certainty factor agar mendapatkan nilai perhitungan akurat. CFcombine1 = CFgejala1 + CFgejala2 * (1 - CFgejala1) = 0.16 + 0.48 * (1-0.16) CFold1 = 0.5632 CFcombine2 = CFold1 + CFgejala3 * (1 - CFold1) = 0.5632 + 0.8 * (1-0.5632) CFold2 = 0.91264 * 100 CF Hasil = 91.264% Hasil  perhitungan  manual  menggunakan  metode certainty  factor ,  dapat  disimpulkan  hewan  kambing menderita jenis penyakit keropeng yang dilihat dari gejala-gejala hewan tersebut yang telah diinputkan oleh user pada  saat  melakukan  pendeteksian  dan  mendapatkan  hasil  tingkat  kepercayaan  sebesar  91.264%  dengan keterangan kemungkinan besar.
Tabel 8. Hasil Dari Seluruh Percobaan Pengujian Menggunakan Pengujian Aplikasi Dan Manual Penyakit
Kambing Kode Gejala & CF User Pengujian Aplikasi Pengujian Manual Selisih Kode Penyakit Hasil Tertinggi GK05[0.4]; GK11[0.8]; GK12[1] 91.264% 91.264% 0% PK01 (Keropeng) GK02[0.4]; GK09[0.6]; GK15[1] 89.248% 89.248% 0% PK02 (Kembung) GK01[0.8]; GK03[0.4]; GK04[1] 91.264% 91.264% 0% PK03 (Diare) GK06[0.6]; GK13[0.2]; GK14[1] 88.224% 88.224% 0% PK04 (Myiasis) GK07[0.6]; GK08[1]; GK10[0.4] 89.248% 89.248% 0% PK05 (Foot Rot) GK01[0.8]; GK02[04]; GK03[0.6] 60.48% 60.48% 0% PK03 (Diare) GK01[0.8]; GK06[0.6]; GK07[0.8]; GK08[1] 89.6% 89.6% 0% PK05 (Foot Rot) GK06[0.8]; GK09[0.6]; GK11[0.8]; GK12[1] 89.6% 89.6% 0% PK01 (Keropeng) GK09[0.6]; GK10[1]; GK15[1] 87.2% 87.2% 0% PK02 (Kembung) GK08[0.4]; GK13[0.8]; GK014[0.8]; GK15[1] 75.52% 75.52% 0% PK04 (Myiasis)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516
Kode Gejala & CF User Pengujian Aplikasi Pengujian Manual Selisih Kode Penyakit Hasil Tertinggi GK01[0.4]; GK04[1]; GK06[0.8]; GK07[1] 84.8% 84.8% 0% PK03 (Diare) GK06[0.8]; GK07[0.6]; GK08[0.8]; GK10[0.6] 82.4896% 82.4896% 0% PK05 (Foot Rot) GK09[0.6]; GK10[0.6]; GK11[0.8]; GK12[0.6] 72.96% 72.96% 0% PK01 (Keropeng) GK01[0.6]; GK02[0.8]; GK03[0.4]; GK04[1] 89.248% 89.248% 0% PK03 (Diare) GK02[0.4]; GK08[0.6]; GK09[0.8] 56.312% 56.312% 0% PK02 (Kembung) GK06[0.8]; GK08[1]; GK10[0.4]; GK13[1] 83.2% 83.2% 0% PK05 (Foot Rot) GK06[0.8]; GK11[0.8]; GK12[1]; GK13[0.6] 89.6% 89.6% 0% PK01 (Keropeng) GK06[0.4]; GK08[0.8]; GK09[0.4]; GK13[1] 54.4% 54.4% 0% PK04 (Myiasis) GK01[0.8]; GK03[0.6]; GK05[0.8]; GK06[0.6] 60.48% 60.48% 0% PK03 (Diare) GK05[0.6]; GK11[0.6] 51.36% 51.36% 0% PK01 (Keropeng) GK03[0.4]; GK07[0.8]; GK08[1] 89.6% 89.6% 0% PK05 (Foot Rot) GK01[0.4]; GK02[0.6]; GK03[0.4]; GK09[0.6] 51.36% 51.36% 0% PK02 (Kembung) GK04[0.6]; GK05[0.6]; GK11[0.8]; GK12[0.6] 79.4496% 79.4496% 0% PK01 (Keropeng) GK03[0.4]; GK04[0.8]; GK09[0.6]; GK10[0.6] 69.76% 69.76% 0% PK03 (Diare) GK06[0.8]; GK10[0.4]; GK13[0.4] 56.32% 56.32% 0% PK04 (Myiasis) GK01[0.6]; GK06[0.8]; GK14[0.8] 81.28% 81.28% 0% PK04 (Myiasis) GK01[0.4]; GK02[0.6]; GK05[0.6]; GK12[1] 84.8% 84.8% 0% PK01 (Keropeng) GK01[0.6]; GK04[0.6]; GK06[0.2] 66.72% 66.72% 0% PK03 (Diare) GK13[0.6]; GK14[0.6] 60.48% 60.48% 0% PK04 (Myiasis) GK07[0.4]; GK09[0.4]; GK10[0.4]; GK15[1] 84.8% 84.8% 0% PK02 (Kembung) GK01[0.6]; GK03[0.4] 46.24% 46.24% 0% PK03 (Diare) GK02[0.4]; GK09[0.4] 36.16% 36.16% 0% PK02 (Kembung) GK05[0.6]; GK09[0.4]; GK10[0.6]; GK12[0.6] 60.48% 60.48% 0% PK01 (Keropeng) GK07[0.8]; GK10[0.8] 64.64% 64.64% 0% PK05 (Foot Rot) GK03[0.4]; GK04[0.8]; GK09[0.4]; GK10[0.2] 69.76% 69.76% 0% PK03 (Diare) GK06[0.4]; GK13[0.6] 42.24% 42.24% 0% PK04 (Myiasis) GK01[0.6]; GK04[0.8] 76.96% 76.96% 0% PK03 (Diare) GK06[0.6]; GK10[0.2]; GK13[0.6] 51.36% 51.36% 0% PK04 (Myiasis) GK08[0.8]; GK09[0.2]; GK10[0.4] 69.76% 69.76% 0% PK05 (Foot Rot) GK03[0.2]; GK09[0.6]; GK10[0.2]; GK15[0.6] 66.72% 66.72% 0% PK02 (Kembung) GK01[0.8]; GK02[0.2]; GK03[0.4]; GK05[0.2] 56.32% 56.32% 0% PK03 (Diare) GK03[0.2]; GK04[0.8]; GK05[0.2] 66.88% 66.88% 0% PK03 (Diare) GK11[0.6]; GK12[0.8] 76.96% 76.96% 0% PK01 (Keropeng) GK04[0.2]; GK13[0.6]; GK14[0.6] 60.48% 60.48% 0% PK04 (Myiasis) GK02[0.6]; GK13[0.6]; GK14[0.6]; GK15[1] 84.8% 84.8% 0% PK02 (Kembung)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516
Kode Gejala & CF User Pengujian Aplikasi Pengujian Manual Selisih Kode Penyakit Hasil Tertinggi GK08[0.8]; GK10[0.4] 69.76% 69.76% 0% PK05 (Foot Rot) GK05[0.8]; GK09[0.2]; GK10[0.2]; GK11[0.8] 64.64% 64.64% 0% PK01 (Keropeng) GK13[0.2]; GK14[1] 81.6% 81.6% 0% PK04 (Myiasis) GK02[0.6]; GK03[0.2]; GK04[0.2]; GK15[0.8] 72.64% 72.64% 0% PK01 (Kembung) GK02[0.8]; GK05[0.6]; GK09[0.4]; GK12[0.8] 72.64% 72.64% 0% PK01 (Keropeng)
Pada  tabel  8  merupakan  hasil  dari  percobaan  pengujian  deteksi  penyakit  pada  hewan  kambing menggunakan pengujian aplikasi dan manual mendapatkan kesimpulan hasil terbesar pada jenis penyakit keropeng di tabel baris ke-1 dan penyakit diare di tabel baris ke-3 dengan nilai 91.264%. Hasil terkecil dari seluruh pengujian pada  tabel  diatas  yaitu  jenis  penyakit  kembung  dengan  nilai  36.16%  pada  tabel  baris  ke-32.  Kesimpulan  yang mengacu  pada  tabel  8,  bahwa  dari  50  pengujian  diatas  terdapat  nilai  persentase  0%  -  50%  dengan  keterangan tingkat  kepercayaan kemungkinan  kecil  atau  sedikit  kemungkinan  berjumlah 3 user atau  sekitar  6%,  lalu  yang kedua tingkat kepercayaan kemungkinan berjumlah 26 user atau sekitar 52% yang bernilai 51% - 79%, dan yang terakhir kemungkinan besar berjumlah 21 user atau sebesar 42% dengan nilai 80% - 99% pada hewan kambing yang terkena penyakit sesuai dengan gejala sesuai pilihan user .
Tabel 9. Perhitungan CF Dari Gejala Yang Terpilih Pada Hewan Sapi (Penyakit Kembung)
Kode Gejala CFpakar Cfuser Cfhasil GI02 0.6 0.8 0.48 GI09 0.4 0.2 0.08 G12 0.8 1 0.8
Tabel 9 diatas sama seperti pada tabel 8, merupakan tabel perhitungan antara nilai Cfpakar dikali dengan nilai  Cfuser  dan  kemudian  mendapatkan  hasil  nilai  Cfhasil  yang  digunakan  untuk  menghitung  menggunakan metode certainty factor agar menghasilkan nilai perhitungan persentase yang akurat dari penyakit kembung yang diderita hewan sapi. Berikut perhitungannya: CFcombine1 = CFgejala1 + CFgejala2 * (1 - CFgejala1) = 0.48 + 0.08 * (1-0.48) CFold1 = 0.5216 CFcombine2 = CFold1 + CFgejala3 * (1 - CFold1) = 0.5216 + 0.8 * (1-0.5216) CFold2 = 0.90432 * 100 CF Hasil = 90.432%
Hasil  dari  perhitungan  manual  diatas  menggunakan  metode certainty  factor ,  dapat  disimpulkan  bahwa hewan  sapi  menderita  jenis  penyakit  kembung  yang  dilihat  dari  gejala  yang  telah  diinputkan  oleh user ketika pendeteksian, mendapatkan hasil tingkat kepercayaan sebesar 90.432% keterangannya yaitu kemungkinan besar.
Tabel 10. Hasil Dari Seluruh Percobaan Pengujian Menggunakan Pengujian Aplikasi Dan Manual Penyakit Sapi
Kode Gejala & CF User Pengujian Aplikasi Pengujian Manual Selisih Kode Penyakit Hasil Tertinggi GI01[0.4]; GI04[1]; GI05[0.6] 89.248% 89.248% 0% PI01 (Leptospirosis) GI03[0.6]; GI07[0.8]; GI09[1] 89.056% 89.056% 0% PI02 (Foot Rot) GI06[0.6]; GI12[0.4]; GI14[1] 89.248% 89.248% 0% PI03 (Antaraks) GI02[0.8]; GI08[0.2]; GI11[1] 90.432% 90.432% 0% PI04 (Kembung) GI10[1]; GI13[0.2]; GI15[0.8] 90.432% 90.432% 0% PI05 (BVD) GI01[0.4]; GI03[0.6]; GI04[0.8]; GI07[0.8] 72.64% 72.64% 0% PI02 (Foot Rot) GI08[0.4]; GI10[1]; GI11[0.8]; GI13[0.4] 83.2% 83.2% 0% PI05 (BVD) GI02[0.8]; GI06[0.6]; GI08[0.4]; GI12[0.4] 56.32% 56.32% 0% PI04 (Kembung) GI06[0.8]; GI07[0.4]; GI09[0.4]; GI12[0.6] 60.48% 60.48% 0% PI03 (Antaraks) GI01[0.6]; GI03[0.6]; GI04[0.8]; GI07[0.6] 72.64% 72.64% 0% PI01 (Leptospirosis)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516
Kode Gejala & CF User Pengujian Aplikasi Pengujian Manual Selisih Kode Penyakit Hasil Tertinggi GI02[0.6]; GI03[0.6]; GI07[0.8]; GI08[0.4] 72.64% 72.64% 0% PI02 (Foot Rot) GI12[0.4]; GI13[0.6]; GI14[0.6]; GI15[0.8] 60.48% 60.48% 0% PI05 (BVD) GI06[0.8]; GI12[0.6] 60.48% 60.48% 0% PI03 (Antaraks) GI02[0.8]; GI08[0.4] 56.32% 56.32% 0% PI04 (Kembung) GI01[0.4]; GI03[0.2]; GI05[0.6] 46.24% 46.24% 0% PI01 (Leptospirosis) GI07[0.6]; GI08[0.4]; GI09[0.6] 66.72% 66.72% 0% PI02 (Foot Rot) GI13[0.4]; GI14[0.4]; GI15[0.8] 56.32% 56.32% 0% PI05 (BVD) GI06[0.6]; GI14[0.6] 66.72% 66.72% 0% PI03 (Antaraks) GI02[0.8]; GI11[0.8] 81.28% 81.28% 0% PI04 (Kembung) GI01[0.6]; GI04[0.8] 72.64% 72.64% 0% PI01 (Leptospirosis) GI10[0.8]; GI11[0.8]; GI12[0.4]; GI13[0.6] 72.64% 72.64% 0% PI05 (BVD) GI06[0.4]; GI07[0.8]; GI08[0.2]; GI09[0.6] 76.96% 76.96% 0% PI02 (Foot Rot) GI08[0.4]; GI09[0.2]; GI10[0.8]; GI11[0.8] 69.76% 69.76% 0% PI04 (Kembung) GI01[0.6]; GI05[0.6] 51.36% 51.36% 0% PI01 (Leptospirosis) GI03[0.4]; GI07[0.8] 69.76% 69.76% 0% PI02 (Foot Rot) GI12[0.4]; GI13[0.4]; GI14[0.8] 69.76% 69.76% 0% PI03 (Antaraks) GI01[0.2]; GI04[0.6]; GI06[0.2] 52.16% 52.16% 0% PI01 (Leptospirosis) GI10[0.8]; GI12[0.4]; GI13[0.4]; GI14[0.6] 69.76% 69.76% 0% PI05 (BVD) GI05[0.2]; GI07[0.8]; GI09[0.6] 76.96% 76.96% 0% PI02 (Foot Rot) GI08[0.4]; GI10[0.2]; GI11[0.8] 69.76% 69.76% 0% PI04 (Kembung) GI04[0.8]; GI05[0.4]; GI06[0.2]; GI07[0.2] 72.64% 72.64% 0% PI01 (Leptospirosis) GI12[0.4]; GI14[0.6]; GI15[0.2] 56.32% 56.32% 0% PI03 (Antaraks) GI08[0.4]; GI11[0.8] 69.76% 69.76% 0% PI04 (Kembung) GI03[0.6]; GI09[0.6] 51.36% 51.36% 0% PI02 (Foot Rot) GI04[0.8]; GI05[0.4] 72.64% 72.64% 0% PI01 (Leptospirosis) GI10[1]; GI13[0.4] 83.2% 83.2% 0% PI04 (Kembung) GI06[0.6]; GI08[0.4]; GI10[0.2]; GI12[0.6] 51.36% 51.36% 0% PI03 (Antaraks) GI08[0.4]; GI11[0.8]; GI12[0.2] 69.76% 69.76% 0% PI04 (Kembung) GI01[0.4]; GI02[0.8]; GI04[0.8]; GI08[0.4] 69.76% 69.76% 0% PI01 (Leptospirosis) GI10[1]; GI15[0.8] 89.6% 89.6% 0% PI05 (BVD) GI04[0.6]; GI05[0.4]; GI07[0.8]; GI09[0.6] 76.96% 76.96% 0% PI02 (Foot Rot) GI02[0.8]; GI04[0.2]; GI08[0.6] 60.48% 60.48% 0% PI04 (Kembung) GI01[0.6]; GI02[0.6]; GI03[0.4]; GI04[0.8] 72.64% 72.64% 0% PI01 (Leptospirosis) GI07[0.8]; GI09[0.6] 76.96% 76.96% 0% PI02 (Foot Rot) GI13[0.4]; GI15[0.8] 56.32% 56.32% 0% PI05 (BVD) GI02[0.2]; GI04[0.8]; GI05[0.6] 76.96% 76.96% 0% PI01 (Leptospirosis) GI03[0.6]; GI07[0.6]; GI08[0.4]; GI11[0.8] 69.76% 69.76% 0% PI04 (Kembung) GI12[0.6]; GI14[0.6] 60.48% 60.48% 0% PI03 (Antaraks) GI01[0.4]; GI03[0.2]; GI04[0.8] 69.76% 69.76% 0% PI01 (Leptospirosis) GI06[0.4]; GI08[0.6]; GI11[0.8]; GI12[0.4] 72.64% 72.64% 0% PI04 (Kembung)
Pada tabel 10 merupakan hasil dari percobaan pengujian deteksi penyakit pada hewan sapi menggunakan pengujian aplikasi dan manual, dan mendapatkan kesimpulan hasil terbesar pada jenis penyakit kembung di tabel

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516
baris ke-4 dan penyakit bovine viral diarrhea (BVD) di tabel baris ke-5 dengan nilai 90.432% dari gejala yang telah di inputkan oleh user . Dan untuk hasil terkecil dari seluruh pengujian pada tabel diatas yaitu jenis penyakit leptospirosis dengan nilai 36.16% pada tabel baris ke-32 dari gejala yang di pilih user . Dari kesimpulan pada tabel 12, bahwa dari 50 pengujian diatas terdapat nilai persentase nilai 0% - 50% dengan keterangan tingkat kepercayaan kemungkinan  kecil  atau  sedikit  kemungkinan  berjumlah  1 user atau  sekitar  2%,  lalu  yang  kedua  tingkat kepercayaan kemungkinan berjumlah 40 user atau sekitar 80% dengan nilai 51% - 79%, dan yang terakhir tingkat kepercayaan kemungkinan besar berjumlah 9 user atau sebesar 18% dengan nilai 80%  - 99% pada hewan sapi yang terkena penyakit sesuai dengan gejala sesuai pilihan user .

## 3.2 Hasil Analisis Komparasi Metode Certainty Factor dan Naïve Bayes
Tahap  ini  merupakan  tahapan  perbandingan  eksponensial  yang  digunakan  untuk  membandingkan  metode kombinasi yaitu antara metode forward chaining dan certainty factor dengan forward chaining dan Naïve Bayes pendeteksi penyakit hewan kambing dan sapi.
Tabel 11. Prioritas Keputusan Dari Kedua Metode Kombinasi (Penyakit Hewan Kambing)
Penyakit Kambing Bobot Range (0-1) Metode FC & CF (Perhitungan 1 & 3) Metode FC & NB (Perhitungan 4) Keropeng 0.5 9.553 5.023 Kembung 0.5 9.447 4.889 Diare 0.5 9.553 5.023 Myiasis 0.5 9.392 5.031 Foot Rot 0.5 9.447 4.889
Mengacu  pada  tabel  11,  setelah  melakukan  perhitungan  perbandingan  eksponensial  dari  kedua  metode kombinasi didapatkan hasil dengan masing-masing nilai pada jenis penyakit hewan kambing yang terbesar yaitu pada perhitungan metode forward chaining dan certainty factor .
Tabel 12. Prioritas Keputusan Dari Kedua Metode Kombinasi (Hewan Sapi)
Penyakit Sapi Bobot Range (0-1) Metode FC & CF (Perhitungan 1 & 3) Metode FC & NB (Perhitungan 4) Leptospirosis 0.5 9.553 5.023 Foot Rot 0.5 9.447 4.889 Antaraks 0.5 9.553 5.023 Kembung 0.5 9.392 5.031 Bovine Viral Diarrhea 0.5 9.447 4.889
Tabel 12 adalah hasil dari perhitungan perbandingan eksponensia metode kombinasi. Selanjutnya setelah melakukan  perhitungan,  didapatkan  hasil  dengan  masing-masing  nilai  pada  jenis  penyakit  hewan  sapi  yang terbesar yaitu pada perhitungan metode forward chaining dan certainty factor .

## 3.3 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  adalah  tahapan  desain  rancangan  yang  sudah  dibuat  sebelumnya  yang  dikodekan menggunakan  bahasa  pemrograman  untuk  membuat  sebuah  aplikasi[16].  Tahapan  ini  dilakukan  menyesuaikan perancangan  dan  analisa  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Pada  pembahasan  implementasi  ini  salah  satunya terdiri dari implementasi antarmuka pada aplikasi dan juga mengimplementasikan rules kedalam inference engine memakai  metode  penalaran forward  chaining dan  menerapkan  metode certainty  factor ke  dalam  bahasa pemrograman java berbasis android studio. Berikut merupakan desain tampilan antarmuka pada aplikasi sistem pakar ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516
Tampilan  gambar  5  merupakan form  login yang  dipergunakan user untuk  masuk  ke  menu  utama  pada aplikasi  sistem  pakar  pendeteksi  hewan  kambing  dan  sapi  yang  merujuk  pada  gambar  6.  Dengan  cara user menginputkan username serta password yang telah dibuat di menu register .
Gambar 4. Menu Utama (Dashboard) Pada Aplikasi Pendeteksi Penyakit Hewan Qurban
Merujuk  pada  gambar  6,  setelah  user  berhasil login sistem  akan  beralih  ke  halaman  menu  utama ( dashboard )  pada  aplikasi  pendeteksi  penyakit  hewan  qurban,  halaman  ini  terdiri  dari  tombol-tombol  yang dipergunakan untuk berpindah ke halaman selanjutnya.

## Gambar 5. Menu Pendeteksi Penyakit Pada Hewan Kambing
Gambar diatas menampilkan halaman menu pendeteksi penyakit yang diderita pada hewan kambing yang dihasilkan dari proses pemilihan gejala sesuai keadaan hewan dan user juga memilih nilai kepercayaan terhadap gejala yang dialami hewan kambing.
Gambar 6. Menu Pendeteksi Penyakit Pada Hewan Sapi
Gambar 8 sama seperti gambar sebelumnya yaitu menampilkan halaman menu pendeteksi penyakit yang diderita pada hewan sapi yang dihasilkan dari pemilihan gejala menyesuaikan dengan keadaan  hewan dan user memasukkan nilai kepercayaan terhadap gejala yang dialami hewan sapi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3516

## 4 KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  dan  perancangan  aplikasi  sispak  ini  yang  bertujuan  memberikan  pengetahuan  untuk  para penjual  hewan  qurban  kambing  dan  sapi  agar  mempermudah  dan  mempercepat  dalam  mendeteksi  penyakit- penyakit  yang  diderita  hewan  tersebut  yang  dilihat  dari  gejala  yang  di  alaminya  dan  juga  dapat  mengetahui bagaimana cara penanganan awal dan pencegahan dari penyakit yang diderita hewan kambing dan sapi. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan gabungan dari kedua metode forward chaining (fc) dan certainty factor (cf),  salah  satu  jenis  penyakit  keropeng  yang  diderita  hewan  kambing  menghasilkan  nilai  kepercayaan sebesar 91.264% dan pada penyakit kembung yang diderita hewan sapi menghasilkan nilai kepercayaan sebesar 90.432%. Kemudian dari 50 sampel pada jenis-jenis penyakit yang diderita hewan kambing diketahui terdapat 6% user yang dinyatakan tingkat kepercayaan kemungkinan kecil atau sedikit kemungkinan, yang kedua 52% user tingkat kepercayaan kemungkinan dan tingkat kepercayaan kemungkinan besar berjumlah 42% user . Selanjutnya 50 sampel dari jenis penyakit pada hewan sapi yang merujuk tabel 12, didapatkan hasil 2% user yang dinyatakan tingkat  kepercayaan  kemungkinan  kecil  atau  sedikit  kemungkinan,  lalu  tingkat  kepercayaan  kemungkinan berjumlah 80% user , dan yang terakhir tingkat kepercayaan kemungkinan besar 18% user . Dari hasil-hasil tersebut didapatkan sesuai dengan gejala pilihan user . Aplikasi berbasis android ini berisi informasi awal mengenai hasil analisa deteksi penyakit yang diderita hewan kambing dan sapi, aplikasi ini juga diharapkan dapat bermanfaat bagi para penjual hewan tersebut.

## REFERENSI
[1] R. Handika and  deni ahmad Jakaria, “Sistem pakar diagnosa penyakit sapi dengan metode certainty factor,” Jumantaka , vol. 1, no. 1, p. 103, 2018.
[2] R.  I.  P.  Sari,  D.  A.  Prastiningtyas,  and  S.  Subari,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Hewan  Ternak  Sapi Menggunakan  Case  Based  Reasoning  (CBR)  Berbasis  Android,” J-Intech ,  vol.  7,  no.  01,  pp.  44–57,  2019,  doi: 10.32664/j-intech.v7i01.405.
[3] M.  A.  Ramzy,  R.  N.  Sarbini,  and  D.  E.  Yuliana,  “Pengembangan  SistemPakar  Diagnosa  Penyakit KambingMenggunakanMetode Forward Chaining Berbasis Android,” J. Ilm. , vol. 7, no. 2, pp. 269–277, 2018.
[4] M. S. Lauryn, Akhmad Saparudin, and Muhamad Ibrohim, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Hewan Ternak Kambing Dengan  Metode  Certainty  Factor  (Cf),” JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  18–23,  2021,  doi: 10.30656/jsii.v8i1.2947.
[5] D.  Simanjuntak et  al. ,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Pada  Kambing  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dan Certainty Factor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, p. 35, 2018, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id.
[6] D. T. Satya and N. Hidayat, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Sapi Ternak Potong Menggunakan Metode Naïve Bayes - Certainty Factor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 3406–3410, 2018.
[7] K. Rukun, B. H. Hayadi, I. Mouludi, A. Lubis, Safril, and Jufri, “Diagnosis of toddler digestion disorder using forward chaining method,” 2017 5th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2017 , 2017, doi: 10.1109/CITSM.2017.8089230.
[8] N. N. Fakhriyah, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Kambing Dengan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor,” J. Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl. (JTIKA ) , vol. 3, no. 1, pp. 72–84, 2021, doi: 10.29303/jtika.v3i1.138.
[9] S. Sibagariang, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” J. TIMES , vol. 3, no. 2, pp. 35–39, 2008.
[10]  A.  Adhi,  N.  Purnomo,  S.  Andryana,  and  A.  Iskandar,  “Application of  Expert  System  for  Diagnosing  Gastric  Disease Android Based with Certainty Factor Method,” J. Tek. Inform. C.I.T , vol. 12, no. 1, pp. 7–15, 2020, [Online]. Available: www.medikom.iocspublisher.org/index.php/JTI.
[11]  H. R. Burhani, I. Fitri, and A. Andrianingsih, “Perbandingan Naïve bayes dan Certainty factor pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Dini Penyakit Glaukoma,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, p. 291, 2020, doi: 10.35870/jtik.v5i3.183.
[12]  J.  Jtik,  J.  Teknologi,  O.  Saputra,  I.  Fitri,  E.  Tri,  and  E.  Handayani,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Hardware Komputer Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor Berbasis Website,” vol. 6, no. 2, pp. 0–8, 2022.
[13]  R. Al Dzahabi Yunas, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Implementasi Sistem Pakar untuk Mendeteksi Virus Covid-19 dengan Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, p. 338, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i3.221.
[14]  H.  T.  Sihotang,  F.  Riandari,  and P.  Buulolo,  “Sistem  Pakar  untuk  Identifikasi  Kandungan  Formalin dan  Boraks  Pada Makanan dengan Menggunakan Metode Certainty Factor Expert System for Identification of Formalin and Borax Content in Food Using Certainty Factor Method,” vol. 21, no. 1, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1364.
[15]  M. A. Puspa, “Menggunakan Metode Naive Bayes Pada,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 166–174, 2018.
[16]  A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO , vol. 10, no. 2, p. 18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.