## DIAGNOSA PENYAKIT SEPTICAEMIA EPIZOOTICA PADA SAPI TERNAK DENGAN TEOREMA BAYES
Yohanes Suban Belutowe Teknik Informatika – S1. STIKOM Uyelindo Kupang yosube@gmail.com

## Abstrak
Nusa  Tenggara  timur  merupakan  provinsi  yang  menjadi  target  pasokan  daging  sapi  bagi  Indonesia.  Untuk diketahui populasi sapi sesuai data Dinas Peternakan NTT tahun 2014, sebanyak 860.731 ekor [1]. Sekitar 180 ribu  ekor  anak  sapi  lahir  di  NTT  per  tahunnya  tetapi  jumlah  tersebut  akan  berkurang  karena  berbagai  faktor. Paling  banyak  sebesar  4-5  persen  karena  penyakit  [3].  Hal  ini  menjadi  tugas  yang  berat  bagi  Kantor  Dinas Peternakan Kabupaten Kupang untuk mendata dan menyaring sapi yang bebas dari berbagai penyakit. Salah satu penyakit yang sering menyerang sapi ternak atau kerbau adalah Septicaemia epizootica (SE) [4]. Dengan bantuan dari dinas kesehatan ternak, dan dokter hewan untuk memastikan sapi atau kerbau yang akan dijadikan pasokan daging  bagi  Indonesia  benar-benar  aman  dan  sehat  untuk    dikomsumsi.  Namun  dilihat  dari  jumlah  sapi  yang akan  dilakukan  test  bebas  penyakit,  maka  diperlukan  banyak  dokter  hewan  dan  bayak  waktu  yang  terbuang, karena  dilakukan  berbagai  test  laboratorium.    Untuk  membantu  para  para  dokter  hewan  pada  kantor  Dinas Peternakan kabupaten Kupang, maka dalam penelitian ini dicoba untuk  membuat aplikasi diagnosa penyakit SE dengan  teorema  Bayes.  Aplikasi  yang  dibuat  ditujukan  pada  peternak  sapi  sehingga  dapat  memastikan  dengan cepat apakah sapi yang diternak apakah ada yang terkena penyakit dan secara tidak langsung meringankan kerja dari para relawan dan dokter hewan pada Dinas Peternakan Kabupaten Kupang Nusa Tenggara Timur.
Kata kunci : Teorema Bayes,Sistem pakar, Septicaemia epizootica (SE)
1. PENDAHULUAN
Penyakit Septicamaemia  Epizootica (SE) banyak  menyebar  di  daerah  beriklim  tropis  atau daerah  yang  memiliki  tingkat  curah  hujan  yang tinggi contohnya Indonesia, Philippina, Thailand dan Malaysia  (Negara  ASIA).  Semenatar  yang  bukan beriklim  tropis  seperti  di  Amerika  kasus  SE  pernah dilaporkan  terjadi  pada  kawanan  ternak  besar  yaitu Bison.  Penyakit  ini  juga  dilaporkan  di  sejumlah negara  Afrika  seperti di  negara-negara timur tengah serta negara   Afrika Tengah dan  Afrika Selatan  [5]. Di  Indonesia  sendiri  penyakit  SE  pertama  kali dilaporkan  pada  tahun  1884,  di  daerah  Balaraja Tangerang  [6].  Dan  pada  daerah  lainnya  Bengkulu, Sumatera  Utara,  Riau,  Jambi,  dan  Nusa  Tenggara Timur.  Peyakit  SE  atau  yang  dikalangan  peternak dikenal  dengan  penyakit  ngorok  merupakan  salah satu penyakit bersifat endemic yang akan menimbulkan kerugian ekonomi yang cukup besar.
Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  merupakan wilayah  endemis  SE  kecuali  Lembata.  Setiap  tahun kasus SE terjadi secara klinis. Program pemberantasan sudah dimulai sejak tahun 1984/1985 yaitu di kabupaten Sumba Timur, namun tidak  jelas kelanjutannya.  Tahun  2004  kembali  dicanangkan program pemberantasan SE dan masih ditargetkan Pulau  Sumba  bebas  SE  pada  tahun  2008,  namun belum bisa dicapai [7].
Kabupaten  Kupang  merupakan  salah  satu kabupaten  yang terdapat di Provinsi Nusa Tenggara Timur.  Dengan  iklim  semi  arid  (5  bulan  hujan  dan seterusnya  kemarau  panjang)  mengakibatkan  sektor pertanian yang layak dikembangkan adalah pertanian  lahan  kering  dengan  sektor  peternakan sebagai  sektor  unggulan  guna  memenuhi  pasokan daging  nasional  [1].  Gubernur  NTT    telah mencanangkan  bahwa  Nusa  Tenggara  Timur  akan menjadi  provinsi  ternak  [2]  maka  pengembangan peternakan  di  Wilayah  NTT  khususnya  Kabupaten Kupang  harus  terus  ditingkatkan,  sehingga  tercapai swasembada  daging  sapi  dan  kerbau,  namun  di Kabupaten  Kupang  apabila  dicermati  maka  telah terjadinya  penurunan  populasi  yang  salah  satu penyebabnya  adalah  terdapat  penyakit  hewan menular  yang  biasa  menginfeksi  hewan  sapi  dan kerbau  yaitu  SE  sehingga  menyebabkan  kerugian ekonomi  yang  sangat  besar  bagi  peternak  di Kabupaten Kupang [3].
Perkembangan  Teknologi  dan  informasi saat  ini  sangat  berpengaruh  pada  dunia  kedokteran hewan.  Dengan  adanya  teknologi  komputer,  maka penerapan  metode  atau  algoritma  yang  rumit  dapat diselesaikan  dalam  hitungan  detik,  seperti  pada penelitian  ini,  teorema  Bayes  untuk  kasus  yang diterapkan  diharapkan  mampu  dan  cepat  dalam mendiagnosa  kemungkinan  suatu  penyakit  yang
dialami  hewan  peliharaan  dan  dapat  memberikan solusi pengobatannya.

## 2. KAJIAN LITERATUR

## 2.1  Teorema Bayes
Teorema  Bayes  merupakan  teorema  yang kebanyakan  digunakan  untuk  menghitung  peluang- peluang  dalam  suatu  hipotesis  tertentu,  Teorema Bayes  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  ilmuwan yang bernama Bayes yang ingin memastikan tentang dimana  keberadaan  Tuhan.  Bayes  mencari  fakta tentang  keberadaan  Tuhan  di  dunia  dan  kemudian mengubahnya  dengan  nilai  propabilitas  dan  yang akan  dibandingkan  dengan  nilai  probabilitas. Theorema  Bayes  ini  juga  merupakan  dasar  dari statistika  Bayes  yang  memiliki  penerapan  dalam ilmu  ekonomi  mikro,  sains,  teori  permainan  dan kedokteran [8].
Teorema Bayes adalah teorema yang digunakan  dalam  statistika  untuk  menghitung peluang  untuk  suatu  hipotesis.  Bayes  Optimal Classifier  menghitung  peluang  dari  suatu  kelas  dari masing-masing  kelompok  atribut  yang  ada,  dan menentukan kelas mana yang paling optimal [9].
Gambar 1. Klasfikasi data
Keadaan  Posteriror  (Probabilitas  Xk  di  dalam  Y) dapat dihitung dari keadaan prior (Probabilitas Y di dalam  Xk  dibagi  dengan  jumlah  dari  semua probabilitas Y di dalam semua Xi)
HMAP
(Hypothesis Maximum Appropri Probability)  menyatakan  hipotesa  yang  diambil berdasarkan  nilai  probabilitas  berdasarkan  kondisi prior  yang  diketahui.  HMAP  adalah  model penyederhanaan  dari  metode  bayes  yang  disebut dengan  Naive Bayes. HMAP  inilah  yang digunakan di  dalam  macine  learning  sebagai  metode  untuk mendapatkan hipotesis untuk suatu keputusan.
Kekurangan metode Bayes [10]
 Metode Bayes hanya bisa digunakan untuk persoalan klasifikasi yang data-datanya
bersifat kategorikal dan dengan metode pembelajaran terawasi.
 Diperlukan pengetahuan awal  bagi Metode Bayes untuk dapat mengambil suatu keputusan. Tingkat keberhasilannya sangat tergantung pada pengetahuan awal yang diberikan.
2.2 Septicaemia Epizootica (SE)
Penyakit Septicaemia  Epizootica (SE)    atau penyakit  ngorok  merupakan  satu  penyakit  hewan menular strategis  pada  ruminansia  besar  yang  ada di    Indonesia    dengan    gejala-gejala    yang  muncul seperti    ngorok    pada  malm    hari,    leher    bengkak, keluar  kelenjar  dari    mulut,  keluar  kelenjar  dari hidung,  tidak  makan,  tidak  minum  dan  suhu  tubuh panas.  Di  dunia  penyakit  ini  banyak  menyebar  di daerah  Asia  yang  memiliki  curah  hujan  yang  tinggi seperti Indonesia, Philippina, Thailand dan Malaysia.  Di  Amerika  kasus  SE  pernah  dilaporkan terjadi  pada  tiga  kawanan  Bison.  Penyakit  ini  juga dilaporkan  di  sejumlah  negara  Afrika  seperti  di negara-negara  timur  tengah  serta  negara    Afrika Tengah  dan  Afrika  Selatan  [4].    Di  Indonesia Penyakit  ini  pertama  kali  dilaporkan  pada  tahun 1884,  di  daerah  Balaraja  Tangerang  [5]. Penyakit SE  dilaporkan  terjadi  di  beberapa  wilayah  di Indonesia  seperti    Bengkulu,  Sumatera  Utara,  Riau, Jambi, dan Nusa Tenggara Timur [6].
Penyakit  SE  disebabkan  oleh  infeksi  bakteri yang biasa disebut para ahli hewan dengan  sebutan nama    gram    negatif  pasteurella    multocida  dengan serotipe    tertentu.  Umumnya  serotype  di  setiap tempat  memiliki  perbedaan,  di  daerah  Asia umumnya ditemukan pasteurella  multocida  serotype B:2  sedangkan  untuk  daerah  Afrika  biasanya ditemukan  serotype  E:2.  Penelitian  terbaru  juga menyatakan bahwa  terdapat serotype tipe baru yang muncul  pada  penyakit  septicaemia  epizootica  yaitu serotype  B:6  dan  E:6.  Serotype    lainya    dari pasteurella    multocida  yang    dihubungkan    dengan septicaemia epizootica adalah serotype  A: 1 dan A: 3,  serotype  ini  dihubungkan  dengan  kematian  dari sapi dan kerbau di India [4].

## 2.3. Sistem Pakar
Secara umum  [10], sistem pakar  adalah  sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer  yang  dirancang  untuk  memodelkan kemampuan  menyelesaikan  masalah  seperti  yang layaknya  seorang  pakar.  Selanjutnya,  menurut Martin dan Oxman  [11], sistem pakar adalah sistem berbasis komputer  yang  menggunakan pengetahuan, fakta  dan  teknik  penalaran  dalam  memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut.
Penyusunannya  sistem  pakar  harus  malakukan kombinasi  terhadap  kaidah-kaidah  untuk  menarik kesimpulan  atau inference  rules dengan  basis
2
3 1
pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau lebih  pakar  dalam  bidang  tertentu.  Kombinasi  dari kedua  hal  tersebut  disimpan  dalam  komputer,  yang selanjutnya  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1   Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian yaitu peternak hewan yang berada pada kabupaten kupang (Batakte, Tarus dan Oesao)  yang  masing  masing diambil 10 sampel secara  acak.  Metde  pengambilan  data  yaitu  dengan melakukan observasi langsung wawancara dan studi pustaka.

## 3.2  Diagram Konteks.
Dalam  diagram  konteks  metode  Bayes  ini  akan menunjukkan  hubungan  antara  informasi  dengan lingkungan yang mengaksesnya.
Diagram  konteks  Diagnosa  penyakit  SE  dengan metode Bayes dapat dilihat pada ini

## Gambar 2. Diagram Konteks

## 3.3  Bagan Alir
Pada    perancangan    sistem    dengan  metode Bayes  ini,  diagram  arus  datanya  dapat  dilihat  pada gambar berikut ini.

## Gambar 3. Diagram Arus Data

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1    Data Pakar
Data  Pakar  adalah  data  yang  diambil  secara acak dari 3 lokasi penelitian di kabupaten Kupang  – NTT,  3  lokasi  penelitian  adalah  Batakte,  Tarus  dan Oesao. Data  uji yang diperoleh sebanyak 30 sampel. Selanjutnya dilakukan  perhitungan  nilai  probabilitas dengan  teorema  bayes.  Pada  perhitungan  manual, dilakukan  dengan  menggunakan  10  data  pakar  dari 30 sampel yang dipeoleh sebelumnya.
Tabel 1. Data Pakar N X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 1 Y Y Y T T Y T 2 T T Y Y T Y Y 3 T T T T Y Y Y 4 T Y Y Y T T T
5 Y Y T Y T T Y
6 Y T T Y Y T Y 7 Y Y Y T Y Y Y 8 T T Y Y Y Y T 9 T T T T T Y Y 10 Y Y Y T T T Y
Keterangan:
N : Jumlah Sampel Y = Ya,  T= Tidak X1: Ngrorok pada malam hari    X5: Tidak makan X2: Leher bengkak X6: Tidak minum
X3: Keluar kelenjar dari mulut X7: Suhu tubuh panas X4: Keluar kelenjar dari hidung  X8: Susah tidur

## 4.2  Cara perhitungan dengan metode Bayes
Bila diketahui data uiji  yang diberikan adalah sebagai berikut ini.
Tabel 2. Data Uji
N X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1 Y Y T Y T T Y ?
Maka  langkah  pertama  yang  perlu  dilakukan adalah  dengan  menghitung  nilai  probabilitas masing-masin  variabel  (x1  sampai  x7)  terhadap  x8 sehingga diperoleh fakta sebagai berikut: x1=y:x8=y:  4/6,  x1=y:x8=t:  3/4,  x2=t:x8=y:  4/6, x2=t:x8=t:  1/4,  x3=t:x8=y:  2/6,  x3=t,x8=t:  2/4, x4=t:x8=y:  4/6,  x4=t:x8=t:  1/4,  x5=y:x8=y:  3/6, x5=y:x8=t:  1/4,  x6=y:x8=y:  6/6,  x6=y:x8=t:  0, x7=t:x8=y:  2/6, x7=t:x8=t: 1/4.
Selanjutnya  menggunakan  Hypothesis  Maximum Appropri  Probability  (HMAP)  untuk  mendapatkan hipotesisnya:
a. variabel (x1-x7) yang bernilai  y, untuk x8 yang bernilai y.
b. variabel  (x1-x7)  yang  bernilai  t,  untuk  x8  yang bernilai y.
c. variabel  (x1-x7)  yang  bernilai  t,  untuk  x8  yang bernilai t.
d. variabel (x1-x7) yang bernilai  y, untuk x8 yang bernilai t.
Hasil perhitungan HMAP adalah sebagai berikut: a. x1..x2: y dan x8:y = 0.167
b. x1..x2: t dan x8:y = 0.049,
c. x1..x2: t dan x8:t = 0.0078,
d. x1..x2: y dan x8:t =0.187
Nilai HMAP kemudian  dikelompokkan sesuai nilai x8,
a. x1..x2:  y  dan  x8:y  =  0.167  dan  x1..x2:  t dan  x8:y  =  0.049.  maka  total  nilainya  = 0.19 untuk x8 = y
b. x1..x2: y dan x8:t =0.187 dan x1..x2: t dan x8:t  =  0.0078,  maka  total  nilainya  =  0.10 untuk x8 = t
Lankah  terakhir  adalah  dengan  membandingkan hasil HMAP untuk  kelas y dan t, maka 0.19 > 0.10 dengan  demikian  dipastikan  untuk  data  uji  pada tabel  2,  hasilnya  adalah  x8  =  y.  Artinya  data  uji yang  diberikan  menghasilkan  kesimpulan  hewan tersebut positif terkena penyakit SE.

## 4.3   Diagnosa dengan Program.
Program diagnosa penyakit Septicaemia Epizootica (SE)[12]  dengan  metode  Bayes  ini dilengkapi  dengan  data  pakar  yang  berguna  untuk memasukan  data  pakar  (supervised  learning).  Data pakar  ini  digunakan  untuk  melatih  sistem  agar menghasilkan nilai probabilitas dan hipotesis.
Gambar 4. Proses pemasukan data pakar
Setelah  memasukan  data  pakarnya  (data  latih), berikutnya  masuk  dalam  mode  diagnosa.  Mode diagnosa  ini  digunakan  untuk  mengetahui  hasil  dari data  uji  yang  dimasukan.  Data  uji  bukan  dari  data latih sebelumnya.
Gambar 5. Proses pemasukan data Uji dan Hasilnya
Setelah  melakukan  pengujian  terhadap  10  data  uji, maka  hasil  diagnose  dapat  dilihat  pada  table  hasil berikut ini.
Tabel 2. Hasil Diagnosa dengan Metode Bayes
Dari  10  data  uji,  dapat  yang  didiagnosa  terkena penyakit Septicaemia  Epizootica (SE)  sebanyak  6 sapi dan 4 tidak terkena penyakit SE.
5. KESIMPULAN
1. Sistem  yang  dibangun  dengan  metode  Bayes ini  dapat  mendiagnosa  penyakit Septicaemia Epizootica (SE) dengan pasti.
2. Penggunaan  metode  Bayes  ini  juga  untuk menghindari  ketidak  pastian  pada  data  uji, sehingga hasil dapat dikatakan akurat.
3. Metode  Bayes  dapat  bekerja  sesuai  data  awal yang  diberikan,  sehingga  masuk  dalam  model supervised learning .
4. Tingkat  keakurasian  dalam  teorema  Bayes tergantung dari data awal yang diberikan.

## TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kepala Dinas  Peternakan  Kabupaten  Kupang,  yang  telah memberikan  kemudahan  dalam  penelitian  di Batakte,  Tarus  dan  Oesao.  Terima  juga  penulis ucapkan  kepada  peternak  sapi  di  daerah  Batakte, Tarus  dan  Oesao  yang  memberikan  kesempatan untuk mengambil sampel pada ternak mereka.

## REFERENSI
[1]  http://bisnis.tempo.co/read/news/2015/08/16/0 90692354/pengiriman-sapi-ntt-tidak-dibatasi- kuota-65ribu-ekor-tahun,  Diakses  pada  tangga 23 Desember 2015
[2] http://www.disnakprovntt.web.id . Diakses pada tanggal 23 Desember 2015
[3]  http://www.rmol.co/read/2015/11/17/224961/ NTT-Siap-Penuhi-Kebutuhan-Daging-Sapi- DKI-, Diakses pada tangga 23 Desember 2015
[4]  LILY NATALIA dan ADIN PRIADI,
Lokakarya  Nasional  Ketersediaan  IPTEK dalam  Pengendalian  Penyakit  Stategis  pada
Ternak  Ruminansia  Besar,  Balai  Penelitian Veteriner  PO Box 151 Bogor 16114, 2007
[5]  OIE (The  World  Organization  For  Animal Health) ,  2009,  Haemorragic  septicaemia. http://www.oie.int/animal-health-in-the- world/teckniacial- disease-cards/ . Diakses pada tanggal 23 Desember 2015.
[6]  Direktorat  Kesehatan  Hewan, Septicaemia epizootica (SE) dalam  Pedoman  Pengendalian
Penyakit Hewan Menular, Lokakarya Penyusunan  Pedoman  Pengendalian  Penyakit Hewan Menular, Cisarua, Bogor, 1997
[7]  Berek,  H.S.D.,  2010,  Prevalensi  Kekebalan Terhadap Septicaemia Epizootica pada Sapi di Kabupaten Kupang, Tesis, Program Studi Sain Veteriner, UGM,Yogyakarta.
[8]  Mulyanto,  E., Theorema Bayes , Andi  Offset, Yogyakarta, 2010
[9]  Turban,E.,Aronson,J.  dan  Peng  L.,  Decision Support  System  and  Intellegence  System-7th Ed, Pearson education, New Jersey, 2005
N X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Y 1 Y Y T Y T T Y T Y
2 T T Y Y Y Y T Y T
3 Y Y Y T T T Y T Y
4 T T T T Y Y Y Y T
5
Y Y Y T T Y T Y Y
6
Y T T Y Y T Y T Y 7 T T Y Y T Y Y Y Y 8 T T T T T Y Y Y T 9 T Y Y Y T T T T T
10 Y Y
Y T Y Y Y Y Y
[10]  Turban,  E., Decision  Support  System  and Expert System , Edisi 7, Andi, Jakarta, 2005.
[11]  Kusrini, Sistem  Pakar  Teori  dan  Aplikasi ,
Andi, Yogyakarta, 2006.
12 Andry  Iscandar  Salmon,  Penerapan  Metode Bayes  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Septicaemia Epizootica    Pada  Hewan  Ruminansia  Besar,
Skripsi,  Teknik  Informatika  –  S1,  STIKOM Uyelindo, 2015