Embed Size (px)
Citation preview
2
1. Pendahuluan
Komputer sebagai alat pengolah data, penghasil informasi, dan alat proses
pengambilan keputusan, memiliki kemampuan seperti manusia. Ilmu yang
mempelajari cara komputer dapat bertindak dan memiliki kecerdasan seperti
manusia disebut kecerdasan buatan (Artificial Intelegence). Salah satu bidang dari
kecerdasan buatan adalah sistem pakar (Expert System), dimana program
komputer dapat menirukan penalaran seorang pakar dengan keahlian pada suatu wilayah
pengetahuan tertentu [1]. Sistem pakar dibangun berdasarkan basis pengetahuan dan basis
aturan. Salah satu penerapan sistem pakar adalah dalam bidang peternakan yang dalam
penelitian ini ada untuk mendiagnosa penyakit pada sapi.
Mahalnya biaya yang dikeluarkan oleh peternak untuk merawat dan
memelihara hewan ternak. Terlebih jika peternak tidak paham akan berbagai jenis
penyakit yang menyerang hewan ternaknya. Maka dari itu, peternak semakin
kesulitan untuk mengetahui solusinya dan akhirnya hewan ternak tersebut mati. Di
sini peran seorang pakar yang ahli dalam bidang peternakan sapi diperlukan.
Tetapi di daerah pedesaan sangatlah sulit untuk mendapatkan seorang pakar,
apalagi ditambah dengan jarak ke kota yang harus ditempuh oleh peternak untuk
mencari seorang pakar. Jika ada maka peternak akan mengeluarkan biaya yang
tidak sedikit untuk membayar seorang pakar yang dapat memecahkan masalah
tersebut untuk memperoleh sebuah solusi. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem
yang bisa melakukan diagnosa terhadap penyakit-penyakit khusus, serta dapat
memberikan solusi mengenai pengobatan yang tepat.
Berdasarkan latar belakang masalah yang sudah dijelaskan sebelumnya,
maka muncul suatu ide untuk membangun sistem pakar untuk mendeteksi
kebenaran dari suatu dugaan penyakit pada sapi. Manfaat dengan adanya sistem
pakar ini diharapkan peternak sapi pada Moeria dapat mengetahui kebenaran
suatu penyakit pada ternaknya. Sistem pakar ini dibangun menggunakan metode
Backward Chaining. Backward chaining dimulai dangan pendekatan tujuan atau
goal oriented atau hipotesa. Pada backward chaining akan bekerja dari
konsekuen ke antesendent untuk melihat apakah terdapat data yang mendukung
konsekuen tersebut. Pada metode inferensi dengan backward chaining akan
mencari aturan atau rule yang memiliki konsekuen yang mengarah kepada tujuan
yang diskenariokan/diinginkan [2].
Demikian pengembangan sistem pakar dapat bermanfaat untuk membantu
peningkatan kinerja dalam bidang peternakan khususnya. Berdasarkan uraian di
atas, maka penulis tertarik untuk membangun sebuah ”Perancangan Sistem Pakar
Diagnosa Penyakit Ternak Sapi Pada Susu Moeria Kudus” sebagai suatu alternatif
solusi untuk mengatasi berbagai masalah atau penyakit pada hewan ternak yang
sering dialami oleh peternak sapi.
2. Kajian Pustaka
Perancangan aplikasi sistem pakar sudah banyak dilakukan pada
penelitian-penelitian sebelumnya. Metode-metode sistem pendukung keputusan
yang dipakai juga sudah beragam, antara lain metode Certanly Factor, Backward
Chaining, e2gLite Expert System Shell dan metode lainnya. Pada penelitian
3
tersebut di jelaskan bahwa sistem pakar di gunakan untuk Konsultasi terhadap
seseorang yang memiliki expertise dibidang tertentu dalam menyelesaikan suatu
permasalahan merupakan pilihan tepat guna mendapatkan jawaban, saran, solusi,
keputusan atau kesimpulan terbaik maka dibangunlah sebuah sistem yang
menggunakan teknologi komputerisasi yang dapat mengadopsi kemampuan
seorang ahli atau pakar yaitu teknologi Kecerdasan Buatan. Salah satu bagian dari
kecerdasan buatan adalah Sistem Pakar yaitu sistem yang mengandung
pengetahuan dan pengalaman dari satu atau banyak pakar dalam suatu area
pengetahuan, sehingga dapat digunakan untuk menentukan solusi terhadap suatu
masalah, dalam hal ini dibangun aplikasi sistem pakar pendeteksi anak autis
membantu guru - guru di Sekolah Autis Talenta Kids dalam menentukan terapi
dan kurikulum yang nantinya akan diajarkan kepada masing - masing anak. Salah
satunya adalah penelitian dengan judul Perancangan Aplikasi Sistem Pakar
Pendeteksi Anak Autis Berbasis Web Menggunakan Metode Forward Chaining
(Studi Kasus : Sekolah Autis Talenta Kids Tegalrejo) [3].
Penelitian menggunakan metode backward chaining sebelumnya juga
pernah di lakukan. Pada penelitian ini dipaparkan masalah bahwa dengan
pergeseran pola kependudukan ini bergeser pula pola penyakit di masyarakat yang
pada saat ini masih menduduki sebab kematian yang utama kepada penyakit-
penyakit degeneratif, seperti penyakit jantung dan pembuluh darah, penyakit
kanker dan lainnya. Penyakit jantung dan pembuluh darah dengan perkataan lain
penyakit kardiovaskuler, dalam kurun waktu 20 tahun terakhir menunjukkan
kenaikan yang jelas. Survei Kesehatan Rumah Tangga (SKRT) yang dilakukan
Departemen Kesehatan tahun 2004 menunjukkan bahwa penyakit jantung
menduduki urutan ke-2 sebagai penyebab kematian dengan catatan pada golongan
umur 45 tahun ke atas penyakit kardiovaskuler menempati urutan pertama sebagai
penyebab kematian. Prevalensi penyakit berdasarkan gejala penyakit dalam satu
tahun terakhir, penyakit jantung berada pada urutan ke-2. Responden dengan
prevalensi gejala penyakit jantung (8%) dalam 1 tahun terakhir yang belum
terdiagnosis oleh nakes masing-masing 95 persen dan 91 persen, yang belum
pernah diobati untuk penyakit jantung sebesar 92 persen. Selain faktor
kependudukan, yang mempengaruhi meningkatnya penyakit jantung adalah faktor
berubahnya masyarakat agraris menjadi masyarakat industri dimana terdapat
ketegangan jiwa, berubahnya kebiasaan hidup, berubahnya pola makan, kebiasaan
merokok dan lain-lain. Untuk untuk mendiagnosis penyakit jantung yang terdiri
dari 12 jenis penyakit berdasarkan Standar Kompetensi Dokter Indonesia sesuai
dengan tingkat kemampuan 3A, 3B, dan 4. Sebagai pelengkap dan alat bantu yang
masih terbatas, sistem pakar ini diharapkan dapat membantu masyarakat
khususnya penderita penyakit jantung, mahasiswa kedokteran atau sarjana muda,
dan dokter umum dalam melakukan diagnosis serta memberikan solusi
pengobatan di setiap jenis penyakit yang berbeda. Salah satu metode yang di
gunakan dalam sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit jantung berdasarkan
Standar Kompetensi Dokter Indonesia adalah dengan menggunakan metode
Backward Chaining. Penelitian tersebut berjudul Perancangan Aplikasi Sistem
Pakar Dengan Metode Backward Chaining Untuk Mendiagnosa Penyakit Jantung
Berdasarkan Standar Kompetensi Dokter Indonesia.[4]
4
Penelitian ini akan membahas mengenai perancangan dan pembangunan
sistem pakar yang di tujukan untuk peternakan Moeria yang berfokus pada
penyakit pada sapi, berdasarkan gejala yang di dapat melalui pakar / dokter sapi,
dan juga terdapat solusi / pengobatan untuk setiap gejala penyakit pada sapi
dengan menggunakan metode Backward Chaining. Poin juga terdapat dalam
sistem pakar ini untuk menentukan apakah sapi sudah berpengidap terhadap
penyakit ataukah hanya gejala yang masih dapat ditangani oleh peternak di
Moeria.
Sistem Pakar dipopulerkan pada tahun 1956 oleh John McCarthy sebagai
suatu tema ilmiah di bidang komputer yang diadakan di Darmouth College
dengan istilah Artificial Intelegence. Perkembangan Artificial Intelegence (AI)
merupakan terobosan baru dalam dunia komputer yang mendorong para peneliti
untuk mengembangkan program lain yang bertujuan untuk memecahkan berbagai
jenis masalah yang disebut sebagai GPS (General Problem Solver), yang pada
kenyataannya menjadi tugas yang besar dan sangat sulit untuk dikembangkan.
Kemudian pada tahun 1976, program MYCIN dikembangkan oleh Shortliffe
dengan bahasa pemrograman LISP. Program MYCIN menyimpan kurang lebih
500 basis pengetahuan dan basis aturan untuk mendiagnosis penyakit manusia.
MYCIN digunakan untuk mengimplementasikan metode penelusuran dan
pemecahan masalah, serta mengembangkan beberapa teori penting dalam
kecerdasan buatan.[5] Pada tahun 1978, bahasa pemrograman DENDRAL
dikembangkan Bruce Buchanan dan Edward Feigenbaum, dibuat untuk Badan
Antariksa Amerika Serikat yaitu NASA dan digunakan untuk penelitian kimia di
planet Mars. Program MYCIN menjadi acuan penting dalam pengembangan
sistem pakar secara modern karena didalamnya telah terintegrasi semua
komponen standar yang dibutuhkan oleh sistem pakar dan Edward Feigenbaum
dikenal sebagai seorang tokoh bapak sistem pakar (The Father Of Expert
Systems)[5].
Backward chaining atau Backward Reasoning merupakan salah satu dari
metode inferensia yang dilakukan untuk di bidang kecerdasan buatan. Backward
chaining dimulai dangan pendekatan tujuan atau goal oriented atau hipotesa. Pada
backward chaining kita akan bekerja dari konsekuen ke antesendent untuk
melihat apakah terdapat data yang mendukung konsekuen tersebut. Pada metode
inferensi dengan backward chaining akan mencari aturan atau rule yang memiliki
konsekuen (Then klausa ..) yang mengarah kepada tujuan yang
diskenariokan/diinginkan[2]. Berikut adalah gambar dari Backward Chaining.
Gambar 1 Diagram Peranan Dasar Backward Chaining[6]
subtujuan
Aturan
Tujuan
5
3. Tahapan Penelitian
Penelitian yang dilakukan, diselesaikan melalui tahapan penelitian yang
terbagi dalam lima tahapan, yaitu: (1) Rumusan Masalah, (2) Studi Literatur (3)
Analisis kebutuhan dan pengumpulan data, (4) Perancangan sistem, (5)
Perancangan aplikasi/program, (6) Implementasi dan pengujian sistem, serta
analisis hasil pengujian, (7) Penulisan laporan hasil penelitian.
Gambar 2 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian pada Gambar 2, dapat dijelaskan sebagai berikut. Tahap
pertama: rumusan masalah, yaitu bagaimana merancang dan membangun sistem
pakar untuk diagnosa penyakit pada sapi di peternakan moeria kudus dengan
menggunakan metode backward chaining
Tahap studi literatur dilakukan dengan mempelajari buku-buku referensi atau
sumber-sumber yang berkaitan dengan penelitian ini, baik dari text book maupun
internet yang terkait dengan sistem pakar dan backward chaining. Tahapan SDLC meliputi : Tahap analisis kebutuhan dan pengumpulan data,
yaitu melakukan analisis kebutuhan tentang penyakit sapi perah dan gejala beserta
pengobatan berdasarkan dari wawancara melalui pakar/drh Anton Cahyono. Data-
data gejala dan poin pada tingkat bahaya gejala di dapat dari dokter hewan secara
langsung; Tahap kedua: perancangan sistem yang meliputi perancangan proses
menggunakan diagram Unified Modelling Language (UML). Perancangan sistem
juga meliputi penentuan kriteria-kriteria tiap alternatif. Tahap ketiga, perancangan
aplikasi/program yaitu merancang aplikasi/program sesuai kebutuhan sistem
berdasarkan perancangan sistem yang telah dilakukan. Tahap keempat:
Perancangan Sistem meliputi Perancangan Proses (UML),
Perancangan Arsitektur, Perancangan Database,
Perancangan Antarmuka
Analisis Kebutuhan dan Pengumpulan Data
Perancangan Aplikasi/Program
Implementasi dan Pengujian Sistem,
serta Analisis Hasil Pengujian
Penulisan Laporan Hasil Penelitian
Rumusan Masalah
Studi Literatur
6
implementasi dan pengujian sistem, serta analisis hasil pengujian, yaitu
mengimplementasikan aplikasi yang sudah dibuat kemudian dilakukan pengujian,
selanjutnya melakukan analisis untuk melihat apakah aplikasi yang telah dibuat
sudah sesuai dengan yang diharapkan atau tidak ada error, jika belum sesuai maka
akan dilakukan perbaikan; dan tahap kelima, penulisan laporan hasil penelitian.
Tahap Perancangan Sistem : Pada tahap ini membuat rancangan antarmuka
sistem. Untuk rancangan kerja sistem dibuatlah diagram-diagram Unified
Modeling Language (UML). Berdasarkan diagram-diagram tersebut dapat
diketahui bagaimana sistem bekerja, apa saja fungsi yang disediakan oleh sistem,
urutan proses kerja sistem, hubungan atau interaksi sistem dengan pengguna dan
rancangan class program sistem. Diagram UML inilah yang nantinya dijadikan
acuan untuk proses pembangunan sistem. Pada perancangan antarmuka dilakukan
pembuatan gambaran bagaimana antarmuka sistem yang akan dibuat. Antarmuka
berkaitan dengan fungsi apa saja yang dapat dilakukan oleh sistem dan bagaimana
interaksi pengguna dengan sistem. Rancangan antarmuka dibuat dengan
mempertimbangkan aspek userfriendly, agar sistem mudah digunakan oleh
pengguna. Setelah rancangan dibuat maka dilakukan pembangunan model sistem.
Model ini dibangun berdasarkan rancangan yang telah dibuat. Model nantinya
akan diuji pada proses evaluasi.
Tahap Implementasi : Pada tahap ini setiap fungsi diimplementasikan
kedalam baris-baris perintah kode program. Pada tahap ini juga dilakukan
pembuatan database yang nantinya menyimpan setiap penyakit sapi dan gejala
beserta pengobatan menggunakan metode backward chaining. Sistem harus dapat
terhubung dengan database untuk dapat melakukan setiap fungsi yang dijalankan.
Tahap Evaluasi: Tahapan Evaluasi merupakan tahapan dimana aplikasi
sistem pakar yang telah dibangun sebelumnya diuji, apakah aplikasi tersebut
sudah dapat dikatakan memenuhi kebutuhan sistem atau tidak. Jika aplikasi yang
dibangun belum dapat memenuhi kebutuhan sistem, maka dilakukan
pengumpulan kebutuhan sistem yang mungkin belum didapatkan dan dibangun
kembali yang lebih baik. Namun jika didapatkan bahwa aplikasi sistem pakar
tersebut sudah dapat menjawab kebutuhan sistem maka proses selesai.
Perancangan Sistem Pakar
Sasaran akhir tiap usaha peternakan adalah pencapaian keuntungan dari
usaha tersebut. Keuntungan maksimal hanya akan dicapai bila semua ternak
berada dalam keadaan sehat. Dengan sehat diartikan bahwa dalam keadaan
istirahat semua parameter faali (bersifat otomatis atau kodrati (mengenai kerja
atau gerak alat tubuh) seekor hewan berada dalam batas-batas normal untuk jenis
hewan tersebut. Kelainan dari nilai normal parameter faali diartikan sebagai sakit
[8].
Pada saat ini untuk mengetahui penyakit dalam seseorang harus dilakukan
dengan bantuan seorang pakar, dengan mengisi sejumlah kuisioner. Dari situ
dapat diketahui permasalahan yang ada adalah membangun sistem pendeteksi
penyakit dalam yang berbasiskan sistem pakar, yang dapat digunakan untuk
mendeteksi jenis penyakit dalam seseorang secara mandiri sehingga seseorang
7
mempuyai referensi mengenai gambaran penyakit dalam dengan gejala-gejala
yang dialaminya.
Penerapan Metode Backward Chaining
Penerapan Metode Backward Chaining dalam sistem pakar untuk
konsultasi penyakit sapi diawali dengan Rule penyakit pada sapi. Berikut
penjelasan rule pada Backward Chaining untuk penyakit sapi
Tabel 1 Rule Penyakit Sapi
No Nama Penyakit Nama Gejala
1 Radang Limpa G001 Sapi mengalami kelemahan mendadak
G002 Demam sampai pada suhu 400 C
G003 Sapi mengalami sesak nafas
G004 Sapi mengalami Kejang
G005 Keluar darah dari tubuh sapi
G006 Mengalami pembengkakan yang lunak dan panas pada
perut dan pinggang
2 Ngorok G001 Pembengkakan pada daerah tekak dan leher
G002 Demam sampai pada suhu 400 - 41
0C
G003 Sapi terlihat lemas
G004 mengalami sulit bernafas
G005 Sapi malas bergerak
G006 Tekanan pembuluh darah balik menurun
G007 dalam keadaan terminal terjadi Shock Endotoksin
3 Penyakit Ingus Jahat G001 Sapi terlihat stress karena kerja berlebihan / kurang pakan
G002 Sapi hilang nafsu makan
G003 Leleran hidung berwarna kuning kehijauan
G004 Leleran mengandung darah dan kental
G005 Mengalami demam tinggi atau rendah
G006 Sapi mengalami batuk
G007 Kekurusan hewan
G008 Sapi menderita radang paru-paru
4 Penyakit Ingus Tenang G001 Suhu tubuh pada sapi mencapai 40 derajat C
G002 Hilang nafsu makan dan minum
G003 leleran hidung menjadi banyak dan purulen
G004 kepala dijulurkan ke muka dengan di sertai batuk
G005 pembengkakan yang berlebihan pada kelenjar limfe
pharyngeal
G006 nafas menjadi tidak teratur dan sesak
G007 Kekurusan hewan yang sangat
G008 muncul nanah dari tubuh
G009 Terdapat pembentukan abses dalam tubuh
5 Penyakit Infeksi kuman
klostridia enterotoksik
dan enterotoksemik
G001 hewan terlihat Kejang
G002 hewan berjalan tampak sempoyongan
G003 pada yang perakut tiba – tiba hewan mati mendadak
tanpa ada gejala
G004 menguak keras - keras
G005 kebutaan pada sapi
G006 Kekurusan hewan
6 Penyakit Infeksi kuman
klostridia histotoksik
G001 terdapat kemerahan di kulit sapi serta bengkak
G002 kulit yang merah menjadi sangat keras
G003 warna kulit seluruh tubuh menjadi lebih gelap
8
G004 sapi mengalami suhu tubuh tinggi mencapai 42 derajat C
G005 hewan mengalami pincang dan lemah
G006 mengalami kekakuan otot pada kaki sehingga sulit berdiri
7 Radang hati Nekrotik
Menular
G001 Sapi mengalami demam tinggi hingga 42 derajat C
G002 Pernafasan yang tidak normal dan cepat sekali
G003 Hewan mengalami sempoyongan
G004 Sapi tiba-tiba ambruk tanpa sebab
8 Penyakit PINK EYE
G001 Mata berair pada sapi
G002 bengkak pada kelopak mata dan cenderum menjulingkan
mata
G003 Kadang-kadang terjadi borok atau lubang pada selaput
bening mata. Borok dapat pecah dan mengakibatkan kebutaan.
9 Penyakit Mulut dan kuku
G001 Sapi mengalami lesu
G002 Suhu tubuh dapat mencapai 41 0C
G003 Hypersalivasi (karena erosi selaput lendir mulut dan
lidah)
G004 Penurunan produksi susu secara mendadak
G005 lepuh-lepuh diruang mulut terutama bagian atas indah
10 Penyakit Bloat G001 Sisi perut sebelah kiri nampak menonjol (membesar)
dibanding normalnya G002 Lambung sapi bila dipukul dengan jari berbunyi seperti
drum akibat rentangan perut yang begitu kencang.
G003 Pernafasan terganggu dan bekerja berat, demikian pula
kontraksi rumen yang sangat kuat.
G004 Ternak nampak resah
Rule penyakit pada sapi di simpan dalam database. Sistem akan
menampilkan rule tersebut ke dalam program sistem pakar yang akan di
operasikan oleh user pada Moeria. Berikut adalah penerapan rule sistem pakar
metode backward chaining.
Pada tabel 1 tersebut di sebutkan 10 penyakit pada sapi, di mana tiap
penyakit memiliki jumlah gejala yang berbeda. Untuk penyakit 1 di gambarkan
dengan kode P1 memiliki 6 gejala, pada gejala tersebut memiliki poin untuk tiap
gejala. Poin di peroleh dari dokter / pakar, untuk diagnosa dugaan sebagai berikut
penjelasan pada penyakit 1 (P1) :
Pada gejala 1 akan di cek bila terdapat gejala tersebut pada sapi kemudian
akan mendapat poin dan berlanjut ke gejala 2, jika tidak ada gejala tersebut
maka akan berlanjut ke gejala 2 dan tidak mendapat poin / 0 karena tidak
terdapat gejala pada sapi.
Kemudian akan mengecek gejala kedua pada sapi, jika terdapat gejala tersebut
maka akan beroleh poin dan berlanjut ke gejala 3, jika tidak maka tidak akan
mendapat poin dan berlanjut ke gejala 3.
Kemudian akan mengecek gejala kedua pada sapi, jika terdapat gejala tersebut
maka akan beroleh poin dan berlanjut ke gejala 4, jika tidak maka tidak akan
mendapat poin dan berlanjut ke gejala 4.
9
tambah pengobatan
delete pengobatan
tambah gejala dan
pengobatan
Hapus Gejala
tambah Gejala
Membuat poin gejala
tambah dugaan
lihat keterangan
tambah keterangan
hapus keterangan
Diagnosa dugaan peny akit
sapi
mendapat solusi
melihat petunjuk
pemakaian
simpan hasil
mendapat poin peny akit
melihat biodata drh. Anton
C
Kary awan
Moeria
Mengolah data sapi
<<extend>>
<<extend>>
<<extend>>
<<extend>>
<<extend>>
<<extend>>
Konsultasi sistem pakar<<include>>
<<include>>
<<include>>
<<include>>
<<include>>
<<include>>
Mengolah keterangan
<<extend>>
<<include>>
<<extend>>
Admin
Kemudian akan mengecek gejala kedua pada sapi, jika terdapat gejala tersebut
maka akan beroleh poin dan berlanjut ke gejala 5,jika tidak maka tidak akan
mendapat poin dan berlanjut ke gejala 5.
Kemudian akan mengecek gejala kedua pada sapi, jika terdapat gejala tersebut
maka akan beroleh poin dan berlanjut ke gejala 6, jika tidak maka tidak akan
mendapat poin dan berlanjut ke gejala 6.
Jika pada gejala 6 terdapat beberapa gejala kemudian poin akan dijumlahkan
otomatis oleh sistem untuk mendapatkan hasil apakah sapi berpengidap
penyakit yang di duga atau hanya butuh penanganan sementara, jika masih
tidak ada gejala yang dialami oleh sapi, maka poin 0 dan akan berlanjut untuk
pengecekan dugaan penyakit kedua, dan untuk seterusnya sampai dugaan itu
benar melalui gejala yang dimiliki pada sapi.
Unified Modeling Language (UML)
Tahap ini akan dilakukan perancangan sistem dan perangkat lunak untuk
menggambarkan prosedur dan proses kerja dari sistem aplikasi tersebut. Proses
perancangan proses sistem dalam penelitian ini menggunakan UML (Unified
Modeling Language) dengan beberapa proses, dijelaskan sebagai berikut.
Use case diagram berfungsi untuk mendeskripsikan tindakan sistem dari
sudut pandang pengguna, sebagai deskripsi fungsional dari sebuah sistem dan
proses utamanya, serta menjelaskan secara visual siapa saja yang berperan sebagai
aktor dalam menggunakan sistem dan bagaimana interaksinya. Use case diagram
pada sistem ini memiliki 2 aktor, yaitu Admin yaitu drh.Anton C dan User pada
moeria.
Gambar 3 Use Case Sistem Pakar
Pada Gambar 3 dapat diketahui bahwa terdapat 2 aktor pada sistem, yaitu
admin dan user. Admin dapat melakukan beberapa fungsi sistem, yaitu melakukan
manipulasi gejala, manipulasi keterangan sapi, manipulasi data pertanyaan, dan
10
Menampilkan data
dugaan dan gejala
Konsultasi
Pilih dugaan
Cek gejala
Ya
User simpan
hasil
Mendapat
keterangan hasil
Tidak
Simpan hasil
ya
Sistem PakarUser
juga melihat konsultasi. Sedangkan fungsi manipulasi gejala dan pengobatan
penyakit meliputi fungsi tambah, hapus dan lihat data gejala dan pengobatan
penyakit. Pengaturan data keterangan sapi meliputi fungsi tambah, hapus dan lihat
keterangan sapi. Fungsi manipulasi data pertanyaan meliputi fungsi tambah, hapus
dan lihat data pertanyaan serta dapat melakukan tambah dan ubah nilai patokan
penyakit. User dapat melakukan fungsi melakukan Konsultasi. Fungsi konsultasi
yang dimaksud adalah user dapat melakukan konsultasi penyakit pada hewan
sapinya dengan menggunakan metode Backward Chaining Pada fungsi inilah
penerapan Backward Chaining di lakukan. Konsultasi Backward Chaining ini
memilih dugaan sementara penyakit sapi dengan di cocokan oleh gejala yang
tersedia sesuai dengan gejala untuk mendapatkan suatu penyakit. Fungsi petunjuk
pemakaian yaitu fungsi untuk user bisa melihat petunjuk pemakaian untuk
konsultasi dan juga fungsi simpan data merupakan fasilitas yang dapat digunakan
untuk menyimpan data hasil user melakukan konsultasi dan menyimpannya di file
user sehingga mendapatkan satu hasil.
Diagram aktifitas atau activity diagram memberikan visualisasi aliran
tindakan dalam sistem yang dibuat, percabangan tindakan yang terjadi, bagaimana
tindakan awal sistem dan bagaimana tindakan akhir yang terjadi pada sistem.
Activity diagram juga dapat memberikan gambaran tentang proses yang dapat
terjadi dalam beberapa tindakan tertentu. Pada sistem ini terdapat beberapa
aktivitas yang bisa dilakukan oleh setiap aktor. Sebagai contohnya adalah aktivitas
untuk diagnosa penyakit pada sapi yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Aktivitas Diagram Diagnosa Penyakit Sapi
11
Class diagram merupakan diagram yang digunakan untuk menampilkan
beberapa kelas yang ada dalam sistem/perangkat lunak yang sedang
dikembangkan. Class diagram memberikan gambaran mengenai sistem dan relasi
yang ada di dalamnya (user interface, atribut, controller). Class diagram sistem
dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Class Diagram Sistem
Berdasarkan class diagram pada Gambar 8 dapat diketahui bahwa class
Sistem Pakar merupakan class yang berfungsi untuk menampung semua atribut
yang dimiliki oleh sapi. Detail spesifikasi akan disimpan pada class ini. Class
SapiBoundary akan digunakan oleh class SapiController untuk mengelola data
sapi, sehingga terdapat operasi-operasi untuk mengelola data sapi yaitu add(),
update(), delete() dan lain sebagainya.
4. Hasil dan Pembahasan
Pada bagian akan dijelaskan hasil dan pembahasan yang meliputi
implementasi dari rancangan yang dibuat telah dibuat, dan pengujian sistem.
Sistem pakar untuk membantu menguatkan dugaan penyakit sapi menggunakan
metode backward chaining ini terbagi menjadi 2 bagian, admin dan user pada
Moeria. Berikut ini penjelasannya :
12
Kemudian untuk form konsultasi sistem pakar untuk user dapat dilihat
pada gambar 6.
Gambar 6 Halaman Konsultasi User Moeria
User pada Moeria dapat menggunakan form pada gambar 6 ini untuk
memastikan dugaan penyakit pada sapi di peternakannya, sehingga dapat
mengatasi Human error pada user Moeria. Serta di lengkapi juga dalam form ini
keterangan penyakit dan gambar sapi yang memiliki penyakit, kemudian untuk
melakukan konsultasi, di sediakan fasilitas check box sehingga lebih memudahkan
user mengidentifikasi gejala yang dialami pada sapinya. Fasilitas poin gejala
disediakan, poin di dapat dari dokter sapi / pakar itu sendiri dengan melihat
kriteria sapi mempunyai penyakit dengan gejala yang di deritanya atau hanya
mendapat solusi untuk satu / beberapa gejala penyakit yang terdapat pada sapi
tersebut Kemudian user juga dapat menyimpan hasil / solusi pada file di drive PC
user.
13
Form pada admin dapat dilihat pada gambar 7 beserta penjelasannya.
Gambar 7 Halaman Konsultasi Admin
Pada gambar 7, admin juga dapat melihat konsultasi sistem pakar itu
sendiri, sehingga admin dapat mengetahui jika ada pemasukan data yang salah,
dapat di ulang pemasukan data tersebut, kemudian di lanjutkan ke form admin itu
sendiri dengan memakai login admin sehingga hanya admin yang dapat masuk ke
form admin tersebut untuk proses manipulasi data dan pemasukan data baru.
Untuk form admin dapat dilihat pada gambar 8.
14
Gambar 8 Tampilan form Data Admin
Pada gambar 8, Groubox 1 admin dapat menambah, update, delete serta
menampilkan data untuk gejala penyakit beserta pengobatan dan poin untuk tiap
gejala penyakit pada sapi. Pada GroupBox 2 admin hanya dapat menambahkan,
menghapus serta menampilkan data keterangan setiap penyakit pada sapi sehingga
user pada Moeria bisa mengetahui deskripsi tentang penyakit sapi tersebut supaya
dapat meminimalkan Human error untuk definisi setiap penyakit pada sapi.
Kemudian pada GroupBox tambah dugaan, berisi id penyakit dan dugaan, admin
dapat menambah dugaan penyakit sapi dan menghapus dugaan penyakit sapi serta
menampilkan.
Admin dapat menambahkan foto sapi yang memiliki penyakit dapat dilihat
pada gambar 9.
15
Gambar 9 Halaman tambah gambar penyakit sapi
Pada gambar 9 adalah form admin image, dapat melihat data foto yang
telah ditambahkan oleh admin, admin juga dapat menambahkan foto sapi yang
berpenyakit dengan click tombol Tambah Gambar. Dan untuk tombol Home pada
pojok kanan atas adalah tombol untuk kembali ke halaman konsultasi, sehingga
admin dapat melihat hasil keseluruhan. Kemudian untuk form tambah gambar
admin dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10 Halaman simpan gambar foto penyakit sapi
16
1. SqlConnection CON = new SqlConnection("Data Source=YONZ-PC;Initial Catalog=db_sistempakarsapi;Integrated Security=True");
2. if (cb_jenispenyakit.SelectedIndex == 0) 3. { 4. lb_kodepenyakit.Text = "P001"; 5. MessageBox.Show("Pada Diagnosa ini akan menampilkan gejala-gejala yang
di timbulkan oleh sapi anda untuk mengetahui kebenaran apakah sapi anda terjangkit penyakit Radang Limpa ");
6. GetImagesFromDatabase(0); 7. CON.Open(); 8. cmd.CommandText = "Select Keterangan from tb_keterangan where
id_keterangan='P" + "001'"; 9. cmd.Connection = CON; 10. rdr = cmd.ExecuteReader(); 11. rdr.Read(); 12. keterangan1 = rdr.GetString(0); 13. CON.Close();
14. } 15.
0. SqlConnection JON = new SqlConnection("Data Source=YONZ-PC;Initial Catalog=db_sistempakarsapi;Integrated Security=True");
1. JON.Open(); 2. yo.CommandText = "select nama_gejala from tb_pengidap where id_penyakit='"
+ textBox1.Text.Trim() + "'"; 3. yo.Connection = JON; 4. ado = yo.ExecuteReader(); 5. if (jumlah > 0) 6. { 7. ado.Read(); 8. cb_penyakit1.Text = ado.GetString(0); 9. cb_penyakit1.Visible = true; 10. jumlah = jumlah - 1; 11. }
Pada gambar 10 merupakan form untuk menambah data gambar foto
penyakit sapi yang di dapat dari hasil penelitian pada peternakan sapi. Berikut ini
adalah penggalan perintah untuk melakukan diagnosa dugaan penyakit pada sapi.
Kode Program 1 Perintah untuk melakukan diagnosa dugaan penyakit pada sapi
Hasil dari perintah kode program 1 di dapatkan dari database yang sudah
dibuat untuk menampilkan keterangan dan gambar penyakit pada sapi. Gambar di
simpan dengan data type image untuk mendapatkan hasil binary image. Gambar
di ambil berasal dari di direktori lokal dan di simpan dalam database, dan gejala
penyakit sapi akan di tampilkan dalam checkbox. Kemudian untuk penerapan
diagnosa dugaan penyakit pada sapi dapat dilihat di kode program 2
Kode Program 2 Perintah untuk penerapan diagnosa dugaan penyakit pada sapi
17
1. string sql = @"INSERT INTO tb_pengidap (id_penyakit, id_gejala, nama_gejala, Solusi, Poin) VALUES ('" + ID_Penyakit.Text + "', '" + ID_gejala.Text + "', '" + Nama_gejala.Text + "', '" + Pengobatan.Text + "', '" + Poin.Text + "')";
2. SqlDataAdapter da = new SqlDataAdapter(sql, conn); 3. da.Fill(dataSet1, "tb_pengidap");
4. dataGridView1.DataSource = dataSet1; 5. dataGridView1.DataMember = "tb_pengidap"; 6. dataGridView1.AutoResizeColumns(); 7. tampil();
Gejala penyakit sapi di tampilkan pada checkbox di dapat dari database
yang telah dibuat, penerapan inilah yang di sebut sebagai metode backward
chaining, yang proses utama berasal dari dugaan penyakit kemudian di terapkan
melalui diagnosa dugaan sesuai gejala yang terdapat pada sapi. Terdapat beberapa
dugaan penyakit yang terdapat pada sapi perah. Berikut adalah kode program 3
untuk memasukkan data penyakit sapi beserta solusi dan poin
Kode Program 3 Data penyakit beserta solusi dan poin
Pengujian
Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui apakah sistem sudah
berjalan dengan baik atau tidak. Jika terdapat kesalahan fungsi maupun proses
maka sistem akan diperbaiki untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Pengujian
sistem yang dilakukan adalah pengujian black-box.
Pengujian Black-Box adalah pengujian yang mengabaikan mekanisme
internal sistem atau komponen dan fokus semata-mata pada output dihasilkan
dalam proses eksekusi[9]. Dalam pengujian black-box dilakukan oleh pengguna
atau pihak yang tidak terlibat pada proses teknis atau pengkodean pembuatan
sistem. Pengujian ini akan mengecek apakah output yang dihasilkan sudah sesuai
dengan kebutuhan pengguna.
18
Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Tabel Hasil Pengujian Black-Box
Pengujian Deskripsi Hasil yang diharapkan Hasil
Konsultasi diagnosa dugaan
penyakit sapi oleh user
Proses konsultasi sistem
pakar oleh user
Konsultasi pada sistem pakar
berjalan
Valid
Tambah data gejala penyakit
sapi dan pengobatan
Menambah data gejala
penyakit sapi yang di
inputkan
Data gejala penyakit sapi
yang di input bertambah
Valid
Hapus data gejala penyakit sapi
dan pengobatan
Menghapus data gejala
penyakit sapi dan
pengobatan
Data gejala penyakit sapi
yang dihapus dapat terhapus
Valid
Tambah data keterangan
penyakit sapi
Menambah keterangan
penyakit sapi dan
pengobatan yang di
inputkan
Data penyakit sapi dan
pengobatan yang di input
bertambah
Valid
Hapus data keterangan
penyakit sapi
Menghapus keterangan
penyakit sapi dan
pengobatan
Data keterangan penyakit
sapi yang di hapus dapat
terhapus
Valid
Tambah data dugaan
penyakit sapi
Menambah dugaan penyakit
sapi
Data dugaan penyakit sapi
yang di input bertambah
Valid
Hapus data dugaan
penyakit sapi
Menghapus dugaan penyakit
sapi
Data dugaan penyakit sapi
yang dihapus dapat terhapus
Valid
Tambah data gambar
penyakit sapi
Menambah gambar sapi
yang memiliki penyakit
Data gambar sapi yang
memiliki penyakit yang di
input bertambah
Valid
Hapus data gambar
penyakit sapi
Menghapus gambar sapi
yang memiliki penyakit
Data gambar sapi yang
memiliki penyakit yang di
hapus dapat terhapus
Valid
5. Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan tentang aplikasi sistem pakar dalam Mendiagnosa Penyakit Sapi dengan menggunakan metode Bacward Chaining di Moeria Kudus, maka ditemukan beberapa kesimpulan yang merupakan pokok-pokok pemikiran dan inti dari hasil penelitian antara lain yaitu sistem aplikasi ini dapat membantu peternak sapi moeria dalam mengetahui kondisi kesehatan sapi dengan menggunakan Backward Chaining pada proses perunutan hipotesa, membuat proses dugaan penyakit menjadi lebih pasti. Dan juga aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit sapi dapat membantu peternak dalam melakukan penanganan ke ternak sapinya secara cepat dan juga membantu untuk meminimalkan biaya dan waktu.
19
6. Daftar Pustaka
[1] Turban E. 2005. Decision Support Systems And Intelligent Systems.
Yogyakarta : Penerbit Andi.
[2] http://totoharyanto.staff.ipb.ac.id/2011/02/25/forward-dan-backward-
chaining/ Diakses tanggal : 28 Agustus 2014.
[3] Mei Hastuti, Arika. 2012. Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Pendeteksi
Anak Autis Berbasis Web Menggunakan Metode Forward Chaining (Studi
Kasus : Sekolah Autis Talenta Kids Tegalrejo)
[4] Ashtika, Widya. 2011. Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Dengan
Metode Backward Chaining Untuk Mendiagnosa Penyakit Jantung
Berdasarkan Standar Kompetensi Dokter Indonesia
[5] Jogiyanto. 2003. Pengembangan Sistem Pakar menggunakan Visual
Basic. Yogyakarta: Andi Offset.
[6] Harahap, Efransyah. 2010. Implementasi Metode Forward Chaining untuk
Analisa
Pendeteksian Dini Penyakit Diabetes Mellitus.
[7] Subronto & Ida Tjahayati, 2004. Imu Penyakit Ternak II. Yogyakarta :
Gadjah Mada University Press
[8] IEEE. 1990. IEEE Standard 610.12-1990, IEEE Standard Glossary of
Software Engineering Terminology.
[9] Pressman, Roger S. 2001. Software Engineering A Practitioner Aproach.
New York : McGraw-Hill
