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 2
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 penyakitpenyakit 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] 3
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.
subtujuan
Aturan
Gambar 1 Diagram Peranan Dasar Backward Chaining[6]
4
Tujuan
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.
Rumusan Masalah
Studi Literatur
Analisis Kebutuhan dan Pengumpulan Data
Perancangan Sistem meliputi Perancangan Proses (UML), Perancangan Arsitektur, Perancangan Database, Perancangan Antarmuka
Perancangan Aplikasi/Program
Implementasi dan Pengujian Sistem, serta Analisis Hasil Pengujian
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. Datadata 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: 5
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
6
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
No 1
Nama Penyakit Radang Limpa
2
Ngorok
3
Penyakit Ingus Jahat
4
Penyakit Ingus Tenang
5
Penyakit Infeksi kuman klostridia enterotoksik dan enterotoksemik
6
Penyakit Infeksi kuman klostridia histotoksik
Tabel 1 Rule Penyakit Sapi Nama Gejala 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 G001 Pembengkakan pada daerah tekak dan leher G002 Demam sampai pada suhu 400 - 410C 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 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 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 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 G001 terdapat kemerahan di kulit sapi serta bengkak G002 kulit yang merah menjadi sangat keras G003 warna kulit seluruh tubuh menjadi lebih gelap
7
7
Radang hati Nekrotik Menular
8
Penyakit PINK EYE
9
Penyakit Mulut dan kuku
10
Penyakit Bloat
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 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 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. 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 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.
8
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. Admin
Kary awan Moeria
<<extend>>
Mengolah data sapi tambah pengobatan <<extend>>
Diagnosa dugaan peny akit Konsultasi sistem pakar <
> sapi
Mengolah keterangan
<>
<<extend>>
lihat keterangan <<extend>>
<<extend>>
delete pengobatan
<<extend>>
<> <>
tambah keterangan
<>
melihat petunjuk pemakaian
<>
tambah gejala <<extend>> dan pengobatan <<extend>>
<> mendapat solusi
simpan hasil hapus keterangan
tambah Gejala mendapat poin peny akit
Hapus Gejala
melihat biodata drh. Anton C
Membuat poin gejala
tambah dugaan
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 9
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. User
Sistem Pakar
Konsultasi
Menampilkan data dugaan dan gejala
Pilih dugaan
Tidak Ya Cek gejala
Mendapat keterangan hasil Simpan hasil User simpan hasil
ya
Gambar 4 Aktivitas Diagram Diagnosa Penyakit Sapi
10
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 :
11
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.
12
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.
13
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.
14
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
15
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 1. SqlConnection CON = new SqlConnection("Data Source=YONZ-PC;Initial Catalog=db_sistempakarsapi;Integrated Security=True"); 2. 3. 4. 5.
6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13.
if (cb_jenispenyakit.SelectedIndex == 0) { lb_kodepenyakit.Text = "P001"; 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 "); GetImagesFromDatabase(0); CON.Open(); cmd.CommandText = "Select Keterangan from tb_keterangan where id_keterangan='P" + "001'"; cmd.Connection = CON; rdr = cmd.ExecuteReader(); rdr.Read(); keterangan1 = rdr.GetString(0); CON.Close();
Hasil dari perintah kode program 1 di dapatkan dari database yang sudah 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 14. } dibuat15. untuk
Kode Program 2 Perintah untuk penerapan diagnosa dugaan penyakit pada sapi 0.
SqlConnection JON = new SqlConnection("Data Source=YONZ-PC;Initial Catalog=db_sistempakarsapi;Integrated Security=True");
1. 2. 3. 4.
JON.Open(); yo.CommandText = "select nama_gejala from tb_pengidap where id_penyakit='" + textBox1.Text.Trim() + "'"; yo.Connection = JON; ado = yo.ExecuteReader();
5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.
if (jumlah > 0) { ado.Read(); cb_penyakit1.Text = ado.GetString(0); cb_penyakit1.Visible = true; jumlah = jumlah - 1; }
16
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 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. 5. 6. 7.
dataGridView1.DataSource = dataSet1; dataGridView1.DataMember = "tb_pengidap"; dataGridView1.AutoResizeColumns(); tampil();
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.
17
Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 2. Pengujian Konsultasi diagnosa dugaan penyakit sapi oleh user
Tabel 2 Tabel Hasil Pengujian Black-Box Deskripsi Hasil yang diharapkan Proses konsultasi sistem Konsultasi pada sistem pakar pakar oleh user berjalan
Hasil 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. 18
6. [1] [2] [3]
[4]
[5] [6]
[7] [8] [9]
Daftar Pustaka Turban E. 2005. Decision Support Systems And Intelligent Systems. Yogyakarta : Penerbit Andi. http://totoharyanto.staff.ipb.ac.id/2011/02/25/forward-dan-backwardchaining/ Diakses tanggal : 28 Agustus 2014. Mei Hastuti, Arika. 2012. Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Pendeteksi Anak Autis Berbasis Web Menggunakan Metode Forward Chaining (Studi Kasus : Sekolah Autis Talenta Kids Tegalrejo) Ashtika, Widya. 2011. Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Dengan Metode Backward Chaining Untuk Mendiagnosa Penyakit Jantung Berdasarkan Standar Kompetensi Dokter Indonesia Jogiyanto. 2003. Pengembangan Sistem Pakar menggunakan Visual Basic. Yogyakarta: Andi Offset. Harahap, Efransyah. 2010. Implementasi Metode Forward Chaining untuk Analisa Pendeteksian Dini Penyakit Diabetes Mellitus. Subronto & Ida Tjahayati, 2004. Imu Penyakit Ternak II. Yogyakarta : Gadjah Mada University Press IEEE. 1990. IEEE Standard 610.12-1990, IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology. Pressman, Roger S. 2001. Software Engineering A Practitioner Aproach. New York : McGraw-Hill
19
