Januari 2024

## Sistem Diagnosis Penyakit Kerbau menggunakan Algoritma Forward Chaining
MUHAMAD AKMAL DZAKWAN, SUBIYANTO*, RIZKY AJIE APRILIANTO,

## MARIO NORMAN SYAH
Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Semarang *Email Korespondensi: subiyanto@mail.unnes.ac.id
Received 22 November 2023 | Revised 22 Desember 2023 | Accepted 2 Januari 2024

## ABSTRAK
Ketergantungan  peternak  pada  pakar  atau  dokter  hewan  karena  terbatasnya pengetahuan dalam mengindentifikasi penyakit kerbau merupakan opsi yang sulit dan mahal. Dalam mengatasi hal tersebut, artikel ini menyajikan pengembangan sistem  pakar  diagnosis  penyakit  kerbau.  Sistem  ini  diimplementasikan  dalam bentuk  web  serta  dirancang  dengan  mengumpulkan  data  tentang  17  jenis penyakit  kerbau  dan  49  gejala  yang  berkaitan.  Proses  diagnosis  menggunakan kombinasi algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor, yang memungkinkan sistem  untuk  mencocokkan  gejala  yang  diamati  dengan  database  penyakit kerbau  menghasilkan  diagnosis  yang  akurat.  Hasil  Pengujian  sistem menunjukkan tingkat akurasi mencapai 100% dalam 15 kali pengujian berturut- turut. Hasil pengujian juga divalidasi oleh pakar spesialis kerbau. Kesimpulannya, sistem  ini  layak  digunakan  oleh  peternak  kerbau  untuk  mendiagnosis  penyakit kerbau secara dini.
Kata  kunci :  sistem  pakar,  penyakit  pada  kerbau,  gejala,  forward  chaining, certainty factor

## ABSTRACT
Farmers'  reliance  on  experts  or  veterinarians  due  to  limited  knowledge  in identifying  buffalo  diseases  is  a  difficult  and  expensive  option.  To  address  the problem,  this  paper  presents  the  development  of  an  expert  system  for  buffalo disease  diagnosis.  The  system  is  implemented  on  the  web  and  designed  by collecting  data  on  17  buffalo  disease  types  and  49  associated  symptoms.  The diagnosis process uses a combination of Forward Chaining and Certainty Factor algorithms,  which  allows  the  system  to  match  observed  symptoms  with  the buffalo  disease  database  resulting  in  an  accurate  diagnosis.  System  testing results showed an accuracy rate of 100% in 15 consecutive tests. Results were also validated by buffalo specialist experts. In conclusion, the system is feasible to be used by buffalo farmers to diagnose buffalo diseases early.
Keywords :  expert  system,  buffalo  diseases,  symptoms,  forward  chaining, certainty factor

## 1. PENDAHULUAN
Keanekaragaman  hayati  di  Indonesia  sebagai  negara  kepulauan  sangat  melimpah.  Tetapi, terdapat  keanekaragaman  hayati  yang  cukup  memerlukan  perhatian  lebih  karena populasinya yang kian menurun disetiap tahunnya, yaitu kerbau. Penurunan populasi kerbau disebabkan  oleh  tingginya  kematian  akibat  penyakit  yang  tidak  terdeteksi  secara  dini (Purba, 2020) . Namun, di era perkembangan teknologi yang pesat ini, identifikasi penyakit pada  hewan  sudah  mulai  diintegrasikan  dengan  menggunakan  sistem  pakar  yang memudahkan dalam diagnosa penyakit secara dini.
Perkembangan  penelitian  terkait  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kerbau  masih  terbilang terbatas, terutama di Indonesia. Metode yang telah diimplementasikan dalam sistem pakar diagnosa  penyakit  kerbau  salah  satunya  yaitu  yang  dikemukakan  dalam  penelitian  Purba pada tahun 2020, berjudul "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Hewan Ternak Kerbau dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis Web". Penelitian ini mencakup pengumpulan data yang digunakan dalam pembuatan sistem pakar menggunakan metode Fuzzy Mamdani. Keunikan dari metode ini terletak pada penilaian variabel berdasarkan tingkat linguistiknya, seperti  tinggi,  sedang,  dan  pendek,  yang  digunakan  untuk  menilai  segitiga  fuzzy.  Sistem pakar  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  dalam mendiagnosis penyakit pada hewan ternak kerbau rawa, memberikan saran konsultasi, dan menjadi  alat  bantu  bagi  peternak  kerbau  rawa (Purba,  2020) .  Pada  tahun  yang  sama, Susanto  melakukan  penelitian  berjudul  "Penerapan  Metode  Certainty  Factor  dan Forward Chaining  pada  Sistem  Pakar  Penyakit  Kambing."  Penelitian  ini  berfokus  pada  pengamatan terhadap  sistem  pakar  yang  dikembangkan dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor yang dikombinasikan dengan Forward Chaining. Dengan menggabungkan kedua metode ini, sistem  tersebut  dapat  memberikan  informasi  yang  akurat  tentang  jenis  penyakit  dan memberikan saran penanganan dengan tingkat kepastian yang tinggi. Sistem ini diharapkan dapat  menjadi  referensi  bagi  peternak  kambing  untuk  konsultasi  tentang  penyakit  ternak kambing  mereka.  Basis  pengetahuan  dalam  sistem  ini  mencakup  21  jenis  gejala,  delapan jenis penyakit, dan solusi untuk masing-masing penyakit. Dalam penggunaannya, pengguna tidak  perlu  memasukkan  nilai  belief  dan  disbelief  seperti  yang  biasanya  dibutuhkan  dalam sistem  pakar.  Dengan  melibatkan  seorang  admin  sebagai  pengelola  basis  pengetahuan, maka kebenaran informasi yang disampaikan dapat dijaga (Susanto, dkk, 2020) .
Perkembangan  penelitian  mengenai  sistem  pakar  untuk  diagnosis  penyakit  dengan menggunakan  algoritma Forward  Chaining  telah  dilakukan  dalam  berbagai  konteks.  Salah satu contohnya adalah penerapannya untuk mendiagnosis penyakit pada sapi sebagai salah satu  tindakan  dalam  pencegahan  penyebaran  wabah  Penyakit  Mulut  dan  Kuku  (PMK)  di daerah Lamongan.  Penyebaran wabah  PMK  telah  mengakibatkan kerugian  besar bagi  para peternak. Oleh karena itu, sebagai tindakan pencegahan, penggunaan sistem pakar dengan metode Forward  Chaining  telah  diterapkan.  Sistem  ini  membantu  peternak  dengan memberikan pengetahuan tentang gejala penyakit dan diagnosis penyakit sehingga mereka dapat mengambil tindakan awal dalam menangani ternak mereka (Zamroni, dkk, 2022) .
Selain  itu, berbagai  penelitian  mengenai  suatu  sistem  pakar  untuk diagnosis penyakit  atau menyelesaikan  permasalahan  lainnya  dengan  metode  algoritma Certainty  Factor  telah banyak dilakukan. Contoh kasusnya termasuk mendiagnosis penyakit di iklim tropis (Yanti, dkk, 2018) , penyakit pada bunga anggrek hitam (Widians, dkk, 2018) , identifikasi alga (Setiawan,  dkk,  2021) ,  diagnosis  penyakit  meningitis (Rumaisa  &  Junaedi,  2016) , penyakit  tuberkulosis  paru  tambahan (Ramadiani,  dkk,  2017) ,  penyakit  gigi  dan  mulut (Pasaribu,  dkk,  2020) ,  penyakit  pada  tanaman  cabai (Andriani,  dkk,  2018) ,  serta
penyakit  pada  budidaya  mentimun  holtikultura (Armaya,  dkk,  2022) .  Di  Indonesia, tepatnya  di  daerah  Kabupaten  Tapanuli  Utara,  Provinsi  Sumatera  Utara,  sudah  diterapkan penggunaan sistem pakar dalam mendiagnosis penyakit Anthrax pada hewan ternak kerbau menggunakan  algoritma Certainty  Factor.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis diagnosis  penyakit  antraks  pada  kerbau.  Kerbau  memiliki  potensi  ekonomi  yang  signifikan, baik sebagai sumber daging, bibit ternak, maupun sumber pangan. Hewan-hewan herbivora seperti  kerbau  sangat  rentan  terhadap  penyakit  antraks,  yang  biasanya  menyerang  secara tiba-tiba dan menyebabkan kematian dalam waktu satu hingga tiga hari (Sihombing, dkk, 2021) .
Perkembangan  penelitian  mengenai  sistem  pakar  dengan  menggabungkan  algoritma Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor  telah  banyak  dilakukan  dalam  berbagai  konteks. Beberapa  di  antaranya  mencakup  diagnosis  penyakit  pada  kulit  kucing (Uriawan,  dkk, 2018) ,  diagnosis  penyakit  kanker  kulit (Pranata,  dkk,  2018) ,  diagnosis  penyakit  jenis rematik (Hairani, dkk, 2018) , diagnosa penyakit saluran pencernaan anak (Astuti, dkk, 2017) , dan mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman padi (Agustina, dkk, 2017) . Selain itu, terdapat penelitian terkait dengan identifikasi penyakit pada tanaman hortikultura yang  dilakukan  oleh  Wicaksono  dan  Adi  Nata.  Artikel  ini  menggunakan  gabungan  metode algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor berbasis CLIPS. Tujuan dari penelitian yang dilakukan adalah membantu dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman secara dini dan memberikan  rekomendasi  sistem  bagi  tanaman  hortikultura  yang  diharapkan  berguna  bagi para  petani.    Penelitian  tersebut  melibatkan  beberapa  tahapan,  seperti  perencanaan, analisis, desain, dan implementasi. Dalam mendeteksi penyakit pada tanaman, akurasi dan detail  dalam  mengidentifikasi  tanda-tanda  yang  menunjukkan  keberadaan  suatu  penyakit sangat  penting,  terutama  karena  adanya  sebuah  kemiripan  dalam  gejala-gejala  di  dalam sistem.  Kesalahan  dalam  mendiagnosis  gejala  dapat  menyebabkan  hasil  diagnosis  tidak akurat dan sesuai dengan kondisi yang dialami oleh tanaman sebenarnya. Oleh karena itu, dengan perkembangan teknologi, sistem ini dirancang untuk membantu mendeteksi penyakit pada  tanaman  secara  awal  dan  memberikan  rekomendasi  yang  berguna  bagi  petani (Wicaksono, dkk, 2023) .
Penelitian  mengenai  sistem  pakar  yang  menggunakan  kombinasi  dua  algoritma,  yaitu Forward Chaining dan Certainty Factor, juga telah digunakan dalam mendiagnosis penyakit pada kelinci. Kelinci merupakan salah satu hewan yang memiliki kedekatan dengan manusia dan memiliki kemampuan adaptasi tubuh yang tinggi. Meskipun demikian, kelinci juga rentan terhadap penyakit. Pengobatannya seringkali memerlukan biaya yang signifikan. Oleh karena itu, penting untuk memiliki cara yang efisien untuk mendiagnosis penyakit dan memberikan solusi yang tepat, sehingga tindakan yang diperlukan dapat segera diambil. Untuk mengatasi permasalahan  tersebut,  sebuah  media  kepakaran  telah  dikembangkan  yang  dapat  diakses secara  online  oleh  pemilik  kelinci.  Media  ini  memakai  metode  kombinasi Forward  Chaining dan Certainty  Factor.  Sistem  pakar  ini  harus  mampu  bekerja  dalam  situasi  ketidakpastian. Oleh  karena  itu,  metode Forward  Chaining  (FC)  dan  metode  Certainty  Factor  (CF)  telah diintegrasikan untuk menyelesaikan permasalahan ketidakpastian ini. Forward Chaining yaitu algoritma  pengambilan  keputusan  yang  sering  digunakan  dalam  sistem  pakar,  sedangkan Certainty  Factor  yaitu  algoritma  yang  digunakan  untuk  mengukur  ketidakpastian  dalam gagasan  pikiran  seorang  pakar.  Hasil  diagnosa  sistem  ini  mengidentifikasi  kemungkinan penyakit  yang  diderita  oleh  kelinci  dan  memberikan  solusi  pengobatan  untuk  penyakit tersebut  dengan  nilai Certainty  Factor  (CF)  yang  paling  tinggi.  Berdasarkan  perhitungan, tingkat  kepercayaan  informasi,  sebagaimana  tercantum  dalam  tabel,  dinyatakan  sebagai "Pasti  Ya."  Keakuratan  sistem  ini  telah  dibuktikan  melalui  validasi  oleh  seorang  pakar (Sajida, 2023) .
Secara  garis  besar,  permasalahan  utama  dalam  penelitian  ini  berfokus  pada  penurunan populasi kerbau akibat tidak terdeteksinya penyakit kerbau secara dini. Hal ini dikarenakan peternak  kurang  memiliki  pengetahuan  yang  memadai  dalam  mengidentifikasi  gejala penyakit pada kerbau. Selain itu, peternak masih mengandalkan pengalaman yang terbatas. Tidak jarang, peternak juga masih mengandalkan pakar dan dokter hewan dalam identifikasi penyakit kerbau. Opsi tersebut pastinya sulit dan mahal karena terkadang akses ke layanan pakar  dan  dokter  hewan  terbatas,  terlebih  di  daerah  pedesaan.  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian  ini  dikembangkan  sistem  pakar  web  menggunakan  algoritma Forward  Chaining dan Certainty Factor. Tujuan utamanya adalah memberikan dukungan kepada para peternak kerbau agar dapat mendiagnosis penyakit dengan mudah dan akurat yang mungkin terjadi terhadap  hewan  ternak  mereka. Forward  Chaining  adalah  sebuah  teknik  inferensi  yang diawali  dengan  menganalisis  gejala-gejala  yang  terlihat  pada  kasus  yang  sedang  dalam proses  diagnosa.  Selanjutnya,  sistem  mencocokkan  gejala-gejala  tersebut  dengan  aturan- aturan yang tersedia di dalam basis pengetahuan pada sistem untuk menghasilkan diagnosa yang sesuai dengan gejala yang ditemukan. Sedangkan Certainty Factor, untuk memberikan suatu  konsep  pasti  atau  tidak  pasti  dalam  mendiagnosa  penyakit.  Sistem  ini  akan memanfaatkan  tingkat  kepastian  dari  seorang  pakar  untuk  menentukan  apakah  sebuah kerbau  menderita  penyakit  tertentu  yang  kemudian  dihitung  dengan  menggunakan  rumus Certainty Factor.

## 2. METODE
Pakar  adalah  individu  yang  mempunyai  suatu  keahlian  tertentu  yang  mampu  menangani permasalahan yang tidak bisa diatasi oleh kebanyakan orang pada umumnya. Dalam konteks artikel  ini,  pakar  kerbau  yang  menyediakan  pengetahuan  atau  informasi  dan  data  tentang penyakit  dan  gejala  penyakit  pada  kerbau.  Data  penyakit  kerbau  yang  dianalisa  adalah berbagai jenis bentuk yang meliputi deskripsi, gejala, hubungan dan nilai CF antar gejala.

## 2.1 Tabel Data Penyakit dan Gejala pada Kerbau
Dalam artikel ini, data tentang penyakit dan gejala digunakan sebagai masukan untuk sistem pakar  dengan  tujuan  mendiagnosis  penyakit  pada  kerbau.  Data  tentang  penyakit  dalam artikel ini disajikan pada Tabel 1, sementara data tentang gejala disajikan pada Tabel 2.
Tabel 1. Data Penyakit Kerbau
ID Penyakit Penyakit D001 Septicemia Epizootica D002 Antraks D003 Brucellosis (Keluron) D004 Paratuberkulosis D005 Tuberkulosis (TBC) D006 Botulisme D007 Mastitis D008 Tetanus D009 Erysipelas D010 Leptospirosis D011 Listeria D012 Rabies (Penyakit Anjing Gila) D013 Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) D014 Malignant Catarrhal Fever (MCF) D015 Trypanosomiasis D016 Helminthiasis D017 Lumpy Skin Disease (LSD)
Tabel 2. Data Gejala Penyakit Kerbau
ID Gejala Gejala S001 Terjadi demam S002 Tidak nafsu makan S003 Keluarnya cairan dari hidung S004 Mendengkur (ngorok) S005 Kejang-kejang (demam tremor) S006 Denyut jantung yang tidak teratur S007 Pernafasan yang cepat S008 Mulut, kemaluan, hidung, dan dubur keluar darah saat kerbau mati S009 Keguguran yang terjadi setelah 5 bulan muda terjadi lagi di masa berikutnya S010 Tertundanya keluarnya plasenta S011 Terjadi radang pada uterus S012 Terjadi radang pada kemaluan S013 Badan kurus S014 Terjadi pembengkakan (edema) didaerah bawah rahang S015 Mencret tidak memiliki bau. S016 Lemas atau lesu S017 Batuk parah (kronis) S018 Pernafasan sesak S019 Pembengkakkan pada kelenjar air susu S020 kesulitan dalam menelan dan makan S021 Kelumpuhan atau kelemahan pada otot wajah S022 Pembengkakkan pada ambing S023 Bila kelenjar air susu diraba terasa panas dan kesakitan karena memerah S024 Saat diperah, air susu menjadi lebih cair dan mengandung nanah S025 Kelopak mata kaku saat digerakkan S026 Telinga kaku saat digerakkan S027 Tulang punggung kaku saat digerakkan S028 Kaki kaku saat digerakkan S029 Ketika mencret bercampur darah S030 Kencing berwarna merah S031 Terjadi keguguran pada masa kehamilan tiga minggu S032 Tampak terjadi belang pada ginjal S033 Sempoyongan S034 Kerbau menjadi agresif dan ganas S035 Jika diikat suka menggigit dan meronta S036 Ketika di tempat gelap suka bersembunyi S037 Memakan makanan yang bukan makanannya S038 Takut terhadap air S039 Dalam mulut terdapat selaput lendir S040 Gusi dan bibir terlihat kering, merah, dan panas S041 Keluarnya air liur yang panjang seperti benang dari mulut S042 Pembengkakkan pada bagian pergelangan kaki dekat kuku S043 Produksi susu menurun S044 Mata berwarna merah S045 Rambut dan kulit kering serta terasa kasar S046 Diare S047 Bulu-bulu berdiri dan mengeras S048 Terdapat nodul atau benjolan di kulit S049 Kaki membengkak
Keterangan: S001, S002, ...., S049  : Kode Gejala D001, D002, ....., D017  : Kode Penyakit

## 2.2 Flowchart Sistem Diagnosa Penyakit pada Kerbau
Alur flowchart pada sistem diagnosa penyakit kerbau disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart Sistem Diagnosa Penyakit Kerbau
Gambar 1 menjelaskan langkah-langkah untuk mengakses sistem pakar. Pertama, pengguna membuka  aplikasi  berbasis  web.  Setelah  membuka  aplikasi,  pengguna  memilih  opsi "Diagnosa"  dari  menu  yang  tersedia. User  bisa  memilih  gejala-gejala  spesifik  yang  terlihat pada kerbau yang ingin mereka diagnosa. Setelah pengguna memilih gejala-gejala tersebut, sistem akan bekerja memproses pilihan tersebut dan mengkalkulasi persentase kemungkinan suatu penyakit kerbau yang dialami berdasarkan gejala yang telah dipilih. Akhirnya, sistem tersebut  akan  menampilkan  hasil  dari  diagnosa  penyakit,  yang  mencakup  persentase kemungkinan  penyakit,  deskripsi  penyakit  yang  mungkin  diderita  oleh  kerbau,  serta  saran penanganan penyakit yang sesuai berdasarkan gejala yang telah dipilih dari menu diagnose oleh pengguna.

## 2.3 Algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor
Algoritma  yang  diaplikasikan  dalam  sistem  pakar  ini  adalah  kombinasi  algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor. Algoritma Forward Chaining yaitu metode penelusuran maju yang  dimulai  dari  beberapa  fakta  awal,  dengan  tujuan  untuk  mencari  aturan  yang  cocok dengan hipotesis yang sedang berkembang, menuju hasil atau kesimpulan yang diharapkan (Perwira & Azis, 2013) . Implementasi dari algoritma ini bertujuan menyelesaikan proses inferensi berdasarkan gejala-gejala yang diinputkan oleh seorang pengguna. Proses inferensi dimulai  dengan  merujuk  kepada  aturan-aturan  yang  ada  dalam Knowledge Base  sistem. Knowledge Base ini berisi pengetahuan yang diperoleh dari para ahli dalam bidang kesehatan kerbau. Kemudian, sistem memeriksa apakah gejala-gejala yang dimasukkan oleh pengguna berdasarkan  dengan  gejala-gejala  yang  ada  dalam  basis  pengetahuan.  Jika  gejala-gejala yang dimasukkan cocok dengan  gejala-gejala dalam basis  pengetahuan, maka  sistem  akan melanjutkan  proses  inferensi  sesuai  aturan-aturan  yang  ada  dalam Knowledge Base  (basis pengetahuan).  Jika  aturan-aturan  tersebut  dapat  diterapkan,  sistem  akan  menghasilkan diagnosa dan memberikan saran yang tepat terkait virus atau penyakit kerbau yang diderita, berdasarkan hasil inferensi yang telah dilakukan.
Sedangkan Certainty Factor (CF) adalah algoritma yang diaplikasikan untuk mengetahui dan mengukur  tingkat  keyakinan  atau  kepastian  dalam  suatu  kesimpulan  atau  diagnosa  yang dihasilkan  oleh  sistem  pakar.  Algoritma  ini  digunakan  untuk  menghitung  tingkat  keyakinan atau  kepastian  dalam  suatu  aturan  atau  pengetahuan  yang  digunakan  dalam  proses
inferensi.  Penggunaan  CF  bertujuan  untuk  mengatasi  ketidakpastian  yang  mungkin  terjadi dalam proses inferensi, sehingga hasil diagnosa yang dihasilkan oleh sistem pakar menjadi lebih akurat dan dapat dipercaya. Nilai CF berkisar antara -1 hingga 1. Nilai CF yang semakin mendekati angka 1, maka tingkat keyakinan terjangkit penyakit semakin tinggi. Sebaliknya, tingkat keyakinan terjangkit penyakit semakin rendah jika nilai CF semakin mendekati angka -1.  Dalam  sistem  pakar  ini, Certainty  Factor  (CF)  digunakan  dalam  proses  inferensi  yang dilakukan  oleh  sistem  pakar  menggunakan  algoritma Forward  Chaining.  Dalam  proses inferensi  ini,  CF  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keyakinan  atau  kepastian  dalam  suatu aturan  atau  pengetahuan.  Dengan  demikian  dalam  sistem  pakar  ini,  CF  dan Forward Chaining  bekerja  bersama-sama,  saling  terkait,  serta  menghasilkan  diagnosa  yang  akurat dan dapat dipercaya

## 2.4 Knowledge Base (Basis Pengetahuan Aturan CF)
Sebuah sistem pakar, bagian pengetahuan perlu direpresentasikan dalam format yang dapat diolah  oleh  komputer.  Dalam  sistem  ini,  aturan  produksi  atau  kaidah  produksi  yang digunakan  dalam  model  representasi  pengetahuan.  Aturan  produksi  diungkapkan  dalam format if-then (jika-maka). Penggunaan kaidah produksi dalam sistem ini dipilih karena salah satu alasan utamanya adalah bahwa kaidah ini mudah dimengerti dan mudah disampaikan. Penting  untuk  diingat  bahwa  keberhasilan  suatu  sistem  pakar  sangat  bergantung  pada pengetahuan  yang  dimasukkan  dan  bagaimana  pengetahuan  tersebut  diproses  untuk mencapai  kesimpulan  yang  akurat.  Pengetahuan  yang  diperoleh  melalui  wawancara  dan analisis,  kemudian  diubah  menjadi  bentuk  tabel  yang  mencantumkan  penyakit-penyakit kerbau  dan  gejala-gejala  yang  terkait.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mempermudah  proses pencarian  solusi.  Tabel  ini  menghubungkan  gejala-gejala  dengan  penyakit-penyakit,  dan tabel tersebut digunakan sebagai dasar untuk mencocokkan informasi gejala yang diinputkan oleh pengguna (user) dengan basis pengetahuan. Dalam Tabel 3, terdapat hubungan antara gejala  dan  penyakit  kerbau,  dengan  total  17  penyakit  dan  49  gejala  sebagai  parameter. Tabel basis pengetahuan sistem diagnosa penyakit kerbau disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Basis Pengetahuan Sistem Diagnosa Penyakit Kerbau

## 2.5 Tabel Data Nilai Penyakit pada Kerbau
Penerapan  metode Certainty  Factor  (CF)  memerlukan  beberapa  variabel  yang  digunakan, termasuk  nilai  MB  (ukuran  kepercayaan)  dan  MD  (ukuran  ketidakpercayaan).  Berdasarkan masing-masing  gejala  akan  diberi  nilai  kepercayaan  yang  sesuai  dengan  tingkat
ID Penyakit Gejala D001 S001, S002, S003, S004, S016, S018 D002 S005, S006, S007, S008, S029, S030 D003 S009, S010, S011, S012, S043 D004 S013, S014, S015, S043 D005 S001, S002, S003, S013, S016, S017, S018, S019, S022 D006 S016, S020, S021, S033 D007 S019, S023, S024 D008 S025, S026, S027, S028 D009 S001, S002, S016, S029 D010 S001, S002, S005, S030, S031, S032, S043 D011 S005, S031, S033 D012 S002, S034, S035, S036, S037, S038 D013 S001, S002, S016, S039, S040, S041, S042 D014 S001, S002, S003, S044 D015 S001, S002, S033, S045 D016 S002, S013, S046, S047 D017 S001, S002, S048, S049
kepercayaannya.  Rentang  nilai  CF  antara  0  hingga  1,  dimana  nilai  tersebut  yaitu  pasti  ya (1.0); hampir pasti (0.8); kemungkinan besar (0.6); mungkin (0.4); hampir mungkin (0.2); dan  tidak  tahu  (0.0).  Kaidah  gejala  yang  berkaitan  dengan  jenis  penyakit  yang  ada  akan dijadikan  dasar  pengetahuan  dalam  sistem.  Data  ini  kemudian dimasukkan  ke  dalam  basis pengetahuan sistem pakar dan data tersebut diperoleh dari referensi buku. Nilai atau bobot ini  akan  disesuaikan  dengan  munculnya  gejala  pada  kerbau.  Nilai  kepastian  (MB  &  MB) disajikan pada Persamaan 1.
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸)   = 𝑀𝐵(𝐻, 𝐸) –  𝑀𝐷(𝐻, 𝐸) (1) Keterangan: CF(H,E) =  Faktor keyakinan hipotesis H atas munculnya evidence E MB(H,E) =  Tingkat kepercayaan ( measure of belief) atas hipotesis H terhadap munculnya evidence E MD(H,E)
=  Tingkat ketidakpercayaan ( measure of disbelief) atas hipotesis H  terhadap munculnya evidence E
Contoh:
Jika  kepercayaan  (MB) anda  terhadap gejala  Demam  untuk  penyakit Septicemia  Epizootica adalah 0.8 (Hampir Pasti) dan  ketidakpercayaan (MD)  anda terhadap gejala  Demam  untuk penyakit Septicemia Epizootica adalah 0.6 (Kemungkinan Besar), maka:
CF Pakar = MB – MD (0.8 – 0.2) = 0.6
Dimana  nilai  kepastian anda  terhadap  gejala  Demam untuk  penyakit Septicemia  Epizootica adalah  0.2  (Hampir  Mungkin).  Gejala,  jenis  penyakit,  dan  aturan  gejala  untuk  setiap  jenis penyakit beserta nilai MB (kepercayaan) dan MD (ketidak kepercayaan), ditampilkan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Data Nilai Penyakit Kerbau No Id penyakit Id gejala MB MD No Id penyakit Id gejala MB MD
1 D001
S001 0,8 0,6 10
D010 S001 0,8 0,6 S002 0,8 0,6 S002 0,8 0,6 S003 0,8 0,2 S005 0,8 0,2 S004 1,0 0,0 S030 1,0 0,2 S016 0,8 0,4 S031 1,0 0,2 S018 1,0 0,2 S032 1,0 0,0 2 D002 S005 0,8 0,2 S043 0,8 0,2 S006 1,0 0,0 11 D011 S005 0,8 0,2 S007 1,0 0,0 S031 1,0 0,2 S008 1,0 0,0 S033 0,8 0,2 S029 1,0 0.2 12 D012 S002 0,8 0,6 S030 1,0 0,2 S034 1,0 0,0 3 D003 S009 1,0 0,0 S035 1,0 0,0 S010 1,0 0,0 S036 1,0 0,0 S011 1,0 0,0 S037 1,0 0,0 S012 1,0 0,0 S038 1,0 0,0 S043 0,8 0,2 13 D013 S001 0,8 0,6 4 D004 S013 0,8 0,2 S002 0,8 0,6 S014 1,0 0,0 S016 0,8 0,4 S015 1,0 0,0 S039 1,0 0,0 S043 0,8 0,2 S040 1,0 0,0 5 D005 S001 0,8 0,2 S041 1,0 0,0
S002 0,8 0.6 S042 1,0 0,0 S003 0,8 0,2 14 D014 S001 0,8 0,6 S013 0,8 0,2 S002 0,8 0,6 S016 0,8 0,4 S003 0,8 0,2 S017 1,0 0,0 S044 1,0 0,0 S018 1,0 0,2 15 D015 S001 0,8 0,6 S019 1,0 0,2 S002 0,8 0,6 S022 1,0 0,0 S033 0,8 0,2 6 D006 S016 0,8 0,4 S045 1,0 0,0 S020 1,0 0,0 16 D016 S002 0,8 0,6 S021 1,0 0,0 S013 0,8 0,2 S033 0,8 0,2 S046 1,0 0,0 7 D007 S019 1,0 0,2 S047 1,0 0,0 S023 1,0 0,0 17 D017 S001 0,8 0,6 S024 1,0 0,0 S002 0,8 0,6 8 D008 S025 1,0 0,0 S048 1,0 0,0 S026 1,0 0,0 S049 1,0 0,0 S027 1,0 0,0 S028 1,0 0,0 9 D009 S001 0,8 0,6 S002 0,8 0,6 S016 0,8 0,4 S029 1,0 0,2

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem pakar diagnosis penyakit kerbau ini diimplementasikan dalam bentuk web. aplikasi ini didistribusikan
di
Github dan dapat diakses melalui alamat https://github.com/exo12dyorama/sistempakarpenyakitkerbau.github.io.

## 3.1 Tampilan Halaman Diagnosa/Konsultasi
Pada  menu  “Halaman  Diagnosa/Konsultasi”,  pengguna (user)  dapat  mengidentifikasi penyakit  kerbau  dengan  memilih  gejala  yang  dialami  oleh  kerbau  tersebut.  Tampilan “Halaman Diagnosa/Konsultasi” disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Halaman Diagnosa / Konsultasi

## 3.2 Tampilan Hasil Diagnosa / Konsultasi
Setelah user memilih gejala penyakit yang dialami oleh kerbau, maka akan muncul hasil dari diagnosis penyakit pada kerbau. Tampilan dari hasil diagnosis disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Hasil Diagnosa / Konsultasi

## 3.3 Halaman Tentang
“Halaman  Tentang”  menampilkan  informasi  tentang  admin  yang  mengelola website. Tampilan halaman tentang disajikan pada Gambar 4.
Gambar  4. Tampilan Halaman Tentang
3.4 Halaman Data Penyakit Kerbau
“Halaman  Data  Penyakit  Kerbau”  digunakan  oleh  admin  untuk  menambahkan,  mengubah, dan menghapus data penyakit kerbau. Tampilan halaman ini disajikan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan Halaman Data Penyakit Kerbau
3.5 Halaman Data Gejala Penyakit Kerbau
“Halaman  Data  Gejala  Penyakit  Kerbau”  berfungsi  untuk  admin  dalam  menghapus  data, menambah  data,  dan  mengubah  data  gejala  penyakit  kerbau.  Tampilan  dari  halaman  ini ditunjukan pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Halaman Data Gejala Penyakit Kerbau

## 3.6 Pengujian Hasil Diagnosa
Sistem  diagnosa  penyakit  kerbau  yang  telah  dibuat  perlu  dilakukan  pengujian  untuk mengetahui  sistem  dapat  berkerja  secara  benar  dan  efektif.  Hasil  dari  pengujian  sistem diagnosa penyakit kerbau disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Sistem Diagnosa Penyakit Kerbau
No Gejala Certainty Term Hasil Kesimpulan Sistem Web Pakar Kerbau
1 a. S001 (Demam) Pasti ya PMK (D013) 100% PMK (D013) Sesuai b. S041 (Keluar ludah yang panjang seperti benang dari mulut) Hampir pasti ya c. S042 (Pembengkakkan bagian pergelangan kaki dekat kuku) Pasti ya 2 a. S001 (Demam) Hampir pasti ya MT MT (D007) Sesuai b. S022 (Ambing membengkak) Pasti ya
No Gejala Certainty Term Hasil Kesimpulan Sistem Web Pakar Kerbau c. S023 (Bila kelenjar air susu diraba terasa panas dan kesakitan karena memerah) Pasti ya (D007) 100%
3 a. S001 (Demam)
Pasti ya AN (D002) 100% AN (D002) Sesuai b. S022 (Ambing membengkak) Pasti ya c. S008 (Mulut, kemaluan, hidung, dan dubur keluar darah saat kerbau mati)
Hampir pasti ya
4 a. S009 (Keguguran yang terjadi setelah 5 bulan muda terjadi lagi di masa berikutnya) Pasti ya BC (D003) 100% BC (D003) Sesuai b. S011 (Radang uterus) Pasti ya c. S031 (Keguguran pada masa hamil 3 minggu) Hampir pasti ya 5 a. S030 (Air kencing berwarna merah) Pasti ya AN (D002) 100% AN (D002) Sesuai 6 a. S036 (Ketika di tempat gelap suka bersembunyi) Pasti ya RB (D012) 100% RB (D012) Sesuai b. S037 (Memakan makanan yang bukan makanannya) Pasti ya
c. S038 (Takut terhadap air) Pasti ya
7 a. S005 (Kejang-kejang) Pasti ya LS (D010) 100% LS (D010) Sesuai b. S030 (Kencing berwarna merah)  Hampir pasti ya
c. S031 (Terjadi keguguran pada masa kehamilan tiga minggu) Hampir pasti ya
d. S032 (Ginjal tampak belang) Pasti ya 8 a. S001 (Demam) Hampir pasti ya MCF (D014) 100% MCF (D014) Sesuai b. S002 (Nafsu makan turun) Pasti ya c. S044 (Mata berwarna merah) Pasti ya d. S003 (Hidung mengeluarkan cairan) Hampir pasti ya
9 a. S001 (Demam) Hampir pasti ya TS (D015) 100% TS (D015) Sesuai b. S002 (Nafsu makan turun) Hampir pasti ya c. S033 (Sempoyongan) Hampir pasti ya d. S045 (Rambut serta kulit kering dan kasar) Pasti ya 10 a. S047 (Bulu berdiri mengeras) Pasti ya HT (D016) 100% HT (D016) Sesuai b. S046 (Diare) Pasti ya
c. S013 (Kurus) Hampir pasti ya 11 a. S048 (Terdapat nodul atau benjolan di kulit area leher, kepala, kaki, ekor, dan ambing) Pasti ya LSD (D017) 100% LSD (D017) Sesuai b. S049 (Kaki membengkak) Pasti ya c. S002 (Nafsu makan turun) Hampir pasti ya 12 a. S015 (Mencret tidak berbau) Pasti ya PT (D004) PT (D004) Sesuai b. S013 (Kurus) Mungkin ya
c. S043 (Penurunan produksi susu)  Hampir pasti ya
No Gejala Certainty Term Hasil Kesimpulan Sistem Web Pakar Kerbau 100% 13 a. S034 (Kerbau menjadi agresif dan ganas) Pasti ya RB (D012) 100% RB (D012) Sesuai b. S035 (Jika diikat suka menggigit dan meronta) Pasti ya 14 a. S016 (Lemah atau lesu) Pasti ya BL (D006) 96% BL (D006) Sesuai b. S020 (Kesullitan makan dan menelan) Hampir pasti ya
c. S033 (Sempoyonan) Hampir pasti ya 15 a. S001 (Demam) Hampir pasti ya SE (D001) 100% SE (D001) Sesuai b. S002 (Nafsu makan turun) Hampir pasti ya c. S004 (Ngorok) Pasti ya d. S016 (Lemah atau lesu) Hampir pasti ya e. S018 (Sesak nafas) Pasti ya
Pengujian  dilakukan  dengan  menganalisis  perbandingan  hasil  kemungkinan  penyakit  yang muncul  antara  sistem  web  yang  dikembangkan  dengan  pakar  penyakit  kerbau.  Pengujian menunjukkan  bahwa  aturan  atau  relasi  penyakit  dan  gejala  sudah  sesuai  dengan  dengan basis  pengetahuan  yang  dibuat  dengan  menggunakan  algoritma Forward  Chaining. Sedangkan Certainty  Factor  digunakan  untuk  menampilkan  nilai  persentase  untuk menunjukkan tingkat kepercayaan yang ada dalam sistem yang telah dimasukkan. Penelitian sistem  pakar  kerbau  sebelumnya  menggunakan  metode  fuzzy  mamdani (Purba,  2020) memiliki beberapa kekurangan, salah satunya yaitu kemungkinan penurunan tingkat akurasi jika hasil identifikasi sistem berbeda dengan pakar. Kombinasi metode Certainty Factor dan Forward  Chaining  diharapkan  dapat  menampilkan  user  interface  yang  lebih  sederhana  dan mudah untuk dijalankan. Hasil persentase dari analisis sistem menunjukkan tingkat akurasi yang nantinya juga akan ditampilkan pada  sistem. Pada kasus ini diperoleh  bahwa dari  15 sampel  yang  diuji menghasilkan  15 hasil  yang  sama  sesuai dengan  hasil  di  lapangan.  Dari hasil perhitungan tingkat akurasi menghasilkan akurasi ketepatan sebesar 100%.
Tingkat akurasi = × 100 = × 100% = 100%
Berdasarkan  hasil  analisis  pengujian  sampel  Tabel  5,  sistem  pakar  ini  menghasilkan  nilai akurasi ketepatan yang sangat tinggi dan dapat dikatakan layak oleh pakar. Sehingga sistem pakar ini dapat berguna bagi para peternak kerbau dalam mengetahui penyakit kerbau sejak dini  sebelum  dilakukan  pengobatan  lebih  lanjut  kepada  dokter  hewan  dan  memberikan kemudahan  bagi  para  peternak  kerbau  untuk  menanyakan  gejala-gejala  penyakit  kerbau serta menghemat biaya konsultasi kepada dokter hewan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  yang  terjadi  pada  hewan kerbau menggunakan kombinasi algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor yang telah dilakukan, didapatkan kesimpulan bahwa sistem yang telah dibuat dapat memberikan suatu informasi  kepada  peternak  kerbau  mengenai  penyakit  yang  dialami  oleh  hewan  kerbau berdasarkan  gejala  yang  muncul  yang  berasal  dari  serangan  penyakit,  sistem  yang  telah
dibuat  ini  juga  dapat  memvisualisasikan  solusi  penanganan  untuk  kerbau  yang  sedang terjangkit  penyakit  serta  menunjukkan  nilai  presentase  algoritma Certainty  Factor. Berdasarkan pengujian yang dilakukan nilai keakuratan sistem dengan pakar, dari 15 sampel memperoleh hasil 15 hasil yang sama dengan hasil di lapangan, di sistem juga menghasilkan informasi  terkait  deskripsi  hasil  diagnosa  yang  lengkap  beserta  saran  serta  tindakan. Inference  engine  bekerja  secara  baik,  sesuai  dengan  rule  atau  aturan  yang  sudah  peneliti program  sebelumnya  secara  fungsional  sistem  pakar  ini  dapat  berjalan  secara  baik  dan sesuai setelah dilakukannya pengujian. Sistem ini bisa berjalan atau bekerja sesuai dengan tujuan ketika sistem pakar diagnosis penyakit pada kerbau dijalankan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada UEESRG atas diskusi dan bimbingan yang diberikan, serta Puskeswan Bumiayu  Kabupaten  Brebes  atas  data-data  yang  diberikan,  sehingga  penulis  dapat menyelesaikan artikel ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Agustina, E., Pratomo, I., Wibawa, A. D., & Rahayu, S. (2017). Expert System for Diagnosis Pests  and  Diseases  of  The  Rice  Plant  using  Forward  Chaining  and  Certainty  Factor Method. 2017  International  Seminar  on  Intelligent  Technology  and  Its  Applications
(ISITIA), (pp. 266-270). https://doi.org/10.1109/isitia.2017.8124092
Andriani,  A.,  Meyliana,  A.,  Sardiarinto,  Susanto,  W.  E.,  &  Supriyanta.  (2018).  Certainty
Factors in Expert System to Diagnose Disease of Chili Plants. 2018 6th International Conference  on  Cyber  and  IT  Service  Management  (CITSM),  (pp.  1-6). https://doi.org/10.1109/citsm.2018.8674264
Armaya,  D.,  Ginting, B. S., &  Maulita,  Y. (2022).  Expert  System  For  Diagnostic Disease Of Cultivation Of Cucumber Holticulture Using Certainty Factor Method Based On Web-
Based. International  Journal  of  Health  Engineering  and  Technology,  1(2),  140-150. https://doi.org/10.55227/ijhet.v1i2.28
Astuti,  I.,  Sutarno,  H.,  &  Rasim.  (2017).  The  Expert  System  of  Children’s  Digestive  Tract
Diseases  Diagnostic  using  Combination  of  Forward  Chaining  and  Certainty  Factor Methods. 2017  3rd  International  Conference  on  Science  in  Information  Technology (ICSITech), (pp. 608-612). https://doi.org/10.1109/icsitech.2017.8257185
Hairani,  Abdillah,  M.  N.,  &  Innuddin,  M.  (2019).  An  Expert  System  for  Diagnosis  of
Rheumatic  Disease  Types  Using  Forward  Chaining  Inference  and  Certainty  Factor Method. 2019 International  Conference on  Sustainable  Information Engineering  and
Technology (SIET). (pp. 104-109). https://doi.org/10.1109/siet48054.2019.8986035
Pasaribu, S. A., Sihombing, P., & Suherman, S. (2020). Expert System for Diagnosing Dental and  Mouth  Diseases  with  a  Website-Based  Certainty  Factor  (CF)  Method. 2020  3rd
International  Conference  on  Mechanical,  Electronics,  Computer,  and  Industrial Technology (MECnIT), (pp. 218-221).
Perwira, R. I., Aziz, A. (2013). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi Tbc Paru Telematika, 9(2), 63-74. https://doi.org/10.31315/telematika.v9i2.285
Pranata, R. N., Osmond, A. B., & Setianingsih, C. (2018). Potential Level Detection of Skin
Cancer  with  Expert  System  Using  Forward  Chaining  and  Certainty  Factor  Method.
2018  IEEE  International  Conference  on  Internet  of  Things  and  Intelligence  System (IOTAIS), (pp. 207-213). https://doi.org/10.1109/iotais.2018.8600855
Purba,  E.  H.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Hewan  Ternak  Kerbau  Dengan
Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis Web. Jurnal Majalah Ilmiah Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), 7(2), 193–197.
Rumaisa, F., & Junaedi, D. (2016). Expert System For Early Diagnosis Of Meningitis Disease Using  Certainty  Factor  Method. 2016  International  Conference  on  Information Technology Systems and Innovation (ICITSI), (pp. 24-27).
Sajida,  M.  (2023).  Implementation  of  a  Rabbit  Disease  Diagnosis  Expert  System  using  the
Forward  Chaining  and  Certainty  Factor  Method. Journal  of  Computer  Scine  and Information Technology, 143–148. https://doi.org/10.35134/jcsitech.v9i3.78
Setiawan, F. A., Puspasari, R., Manik, L. P., Akbar, Z., Kartika, Y. A., Satya, I. A., Saleh, D.
R.,  Indrawati,  A.,  Suzuki,  K.,  Albasri,  H.,  &  Wada,  M.  (2021).  Ontology-Assisted Expert  System  for  Algae  Identification  With  Certainty  Factors. IEEE  Access,  9,
147665–147677. https://doi.org/10.1109/access.2021.3123562
Sihombing,  F.,  Ramadhan,  P.  S.,  &  Suherdi,  D.  (2021).  Implementasi  Sistem  Pakar
Mendiagnosa Penyakit Anthrax pada Hewan Kerbau dengan Metode Certainty Factor Di Tapanuli Utara. JurnaL Cyber Tech, 1(3), 1–6.
Susanto,  D.,  Fadlil,  A.,  &  Yudhana,  A.  (2020).  Application  of  the  Certainty  Factor  and
Forward Chaining Methods to a Goat Disease Expert System. Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika, 6(2), 158-164.
Uriawan,  W.,  Atmadja,  A.  R.,  Irfan,  M., Taufik,  I.,  & Luhung,  N.  J.  (2018).  Comparison  of
Certainty  Factor  and  Forward  Chaining  for  Early  Diagnosis  of  Cats  Skin  Diseases.
2018  6th  International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service  Management  (CITSM),
(pp. 1-7).
Wicaksono,  D.,  &  Adi  Nata,  I.  (2023).  Application  of  expert  system  identification  of horticultural  plant  diseases  with  certainty  factor  and  forward  chaining  for  Smart Village Concept Development. Telematika, 20(1), 63.
Widians,  J.  A.,  Puspitasari,  N.,  &  Ameilia,  U.  (2018).  Expert  System  of  Black  Orchid
Cultivation  using  Certainty  Factor  Method. 2018  2nd  East  Indonesia  Conference  on Computer and Information Technology (EIConCIT), (pp. 35-40).
Yanti,  N.,  Kurniawan,  R.,  Abdullah,  S.  N.,  Nazri,  M.  Z.,  Hunafa,  W.,  &  Kharismayanda,  M.
(2018). Tropical Diseases Web-based Expert System Using Certainty Factor. 2018 2nd International  Conference  on  Electrical  Engineering  and  Informatics  (ICon  EEI),  (pp.
62-66) . https://doi.org/10.1109/icon-eei.2018.8784331
Zamroni, M. R., Qabilah, C. K. N. S., & Wahyudi, A. (2022). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Sebagai Upaya Pencegahan Penyebaran Wabah PMK Di Lamongan. Jurnal Ilmiah
Informatika (JIF), 10(2). 145-152.