9 BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
Pada bab ini akan membahas tentang contoh-contoh sistem pakar yang telah dibangun sebelumnya dengan menggunakan metode Certainty Factor maupun dengan metode lainnya. Untuk mengelola peternakan, peternak membutuhkan informasi dan pengetahuan yang membantu dalam mengambil sebuah keputusan, pengetahuan yang dimaksud yaitu pengetahuan yang diambil dari ilmu pengetahuan. Hal ini mengakibatkan perlunya seorang pakar atau spesialis atau ahli untuk membantu peternak dalam mengambil keputusan sebab jika hanya mengandalkan pengetahuan peternak sendiri maka akan menghasilkan hasil yang kurang maksimal. Tetapi, tenaga atau ahli manusia yang pengetahuannya akan digunakan tidak selalu tersedia, ataupun sulit diakses oleh peternak karena jarak yang jauh atau mahalnya biaya pengobatan, sehingga dari permasalahan ini dibentuklah sebuah sistem pakar. Sistem pakar merupakan suatu sistem komputer yang dirancang agar dapat melakukan penalaran seperti layaknya seorang pakar atau ahli pada bidang keahlian tertentu (Tentua, 2009).
Mendeteksi penyakit pada sapi secara otomatis diperlukan pengetahuan yang sangat mendalam sehingga dapat menghasilkan hasil yang akurat. Penelitian ini pernah diteliti oleh Ardianto et al. (2012) yang dilakukan berbasis mobile android dengan tools android SDK yang menggunakan bahasa pemograman java, serta penelitian ini menggunakan metode frame based dan rule
10
based knowledge representation yang menghasilkan bahwa metode tersebut sangat cocok untuk diterapkan pada aplikasi mobile. Penelitian juga menyatakan bahwa terdapat perbedaan yang cukup mencolok dengan menggunakan metode rule based dan frame based. Metode frame based dinilai memiliki tingkat kevalidan yang jauh lebih baik daripada tingkat kevalidan hasil diagnosa metode rule based. Penelitian sistem pakar penanganan dini pada penyakit sapi dengan menggunakan metode certainty factor juga pernah dilakukan oleh Lena & Suryaman (2014) dengan berbasis android. Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit hewan ternak sapi juga pernah dilakukan oleh Widiastuti (2009) dengan berbasis dekstop menggunakan aplikasi visual basic 6.0. Selain penelitian tentang diganosa penyakit sapi, penelitian tentang diagnosa penyakit kulit sapi secara khusus juga pernah dilakukan oleh (Syatibi, 2012).
Sistem pakar dapat juga dibangun dengan menggunakan metode forward chaining. Metode ini pernah dilakukan juga oleh Folorunso et al. (2012) untuk mengidentifikasi jenis air mineral, disebabkan banyak sekali jenis air mineral maka dengan menggunakan ciri-ciri air mineral kemudian akan menghasilkan output jenis dari air tersebut. Metode forward chaining juga digunakan oleh Patel et al. (2013) untuk mengidentifikasi jenis virus yang dialami manusia terutama virus yang disebabkan oleh makanan maupun udara berdasarkan gejala-gejala yang dialami. Sistem pakar ini mampu mengidentifikasi virus yang diderita dengan waktu yang singkat dan hasil yang akurat. Metode forward chaining juga mampu untuk mengidentifikasikan
11
kerusakan-kerusakan pada mobil, hal ini memudahkan pemilik mobil dengan mudah melakukan perbaikan terhadap mobil tanpa harus pergi ke bengkel mobil jika kerusakannya bisa ditangani sendiri (Deepa & Packiavathy, 2012). Sama halnya dengan Yusof et al. (2013) yang menggunakan metode ini untuk menyelesaikan masalah untuk mendiagnosa jenis penyakit kulit pada anak-anak. Anak-anak yang terkenal dengan kulitnya yang sensitif jika tidak dirawat dengan baik maka akan merusak kulit, dengan adanya sistem ini maka akan membantu orang tua dalam merawat kulit anak mereka dan penelitian membuktikan bahwa hasil yang didapatkan sangat akurat. Penelitian juga menunjukan bahwa metode ini selain untuk mendiagnosa penyakit kulit, metode ini juga digunakan oleh Meemasuk & Chantrapornchai (2013) untuk mendiagnosa penyakit ginjal berdasarkan gejala-gejalanya serta memberikan informasi mengenai nutrisi atau makanan yang cocok untuk dikonsumsi penderita, serta dilakukan oleh Saputra (2011), yang mendiagnosa penyakit paru-paru pada manusia dengan memasukkan gelaja-gejala yang dialami serta memberikan cara penanggulangannya.
Metode certainty factor pada penelitan mendiagnosa
penyakit pada ternak sapi digunakan untuk mengatasi ketidakpastian dari gejala-gejala yang dialami sapi. Banyak sistem pakar yang juga menerapkan metode Certainty Factor. Metode ini digunakan untuk mendiagnosa penyakit anak dengan hasil yang optimal jika seorang atau sekelompok pakar dalam hal ini dokter ahli anak telah mendefinisikan secara jelas nilai CF setiap gejala penyakit terhadap kemungkinan terjadinya
12
penyakit anak, yang dilakukan oleh (Latumakulita,
2012). Metode ini juga digunakan oleh Daniel & Virginia (2010), untuk mendiagnosa penyakit demam, sebab penyakit demam biasanya dianggap sebagai penyakit biasa jadi kurang diberikan perhatian khusus tetapi ada juga penyakit demam yang merupakan gejala awal dari penyakit yang berbahaya. Selain untuk mendiagnosa dan mengatasi masalah ketidakpastian pada penyakit, metode ini juga mampu untuk mengatasi permasalahan dalam pemilihan tangki aquarium beserta jenis-jenis ikan yang cocok (Mohammadi & Jafari, 2014).
Selain metode certainty factor yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ketidakpastian,
metode fuzzy logic juga mampu mengatasi masalah
tersebut meskipun tidak sesederhana metode certainty factor. Peneliti sebelumnya telah berhasil menggunakan metode ini untuk meneliti penyakit atau virus hama dan cara mengatasi tanaman yang terkena hama dengan hasil yang akurat (Saini et al., 2002). Penelitian dengan menggunakan metode ini juga dilakukan oleh Nuryawan (2005) untuk mengidentifikasi kayu yang cocok untuk bahan konstruksi.
Selain metode knowledge based yang digunakan ada juga metode rule based yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit, seperti penelitian yang dilakukan oleh Latumakulita & Montolalu (2011) untuk mendiagnosa penyakit ginjal.
Berdasarkan hal tersebut maka akan dibangun sistem pakar berbasis web yang dapat dijadikan sarana bagi peternak sapi untuk melakukan analisis tentang penyakit sapi beserta cara penanggulangannya terhadap virus atau
13
penyakit yang diderita sapi tersebut. Penulis akan membuat sistem pakar berbasis website dengan metode certainty factor.
Sistem pakar untuk mendeteksi penyakit pada sapi beserta penanggulangannya sudah pernah dibuat oleh beberapa orang tetapi dengan menggunakan metode yang berbeda. Sistem pakar tersebut dapat dibandingkan sebagai berikut:
14
Tabel 2.1 Perbandingan sistem pakar
sapi yang pernah dibangun
Si st em P em ban di ng Ap li ka si Si st em P ak ar Pe na ng an an Di ni P ad a Pe ny ak it S ap i (L en a & Su ry am an , 20 14 ) Si st em P ak ar Di ag no sa A wa l Pe ny ak it K ul it S ap i Be rb as is We b De ng an Me to de Ce rt ai nt y Fa ct or (S ya ti bi , 20 12 ) Pe mb ua ta n Si st em Pa ka r Un tu k Pe nd et ek si an d an Pe na ng an an D in i Pe ny ak it S ap i Be rb as is Mo bi le An dr oi d De ng an K aj ia n Ki ne rj a Te kn ik Kn ow le dg e Re pr es en ta ti on (A rd ia nt o et a l. , 20 12 ) Si st em P ak ar Un tu k Me nd ia gn os a Pe ny ak it H ew an Te rn ak S ap i Da n Pe ng ob at an ny a De ng an Mi cr os of t Vi su al B as ic 6. 0 Be rb as is De ks to p (W id ia st ut i, 20 09 ) Pe mb an gu na n ap li ka si S is te m Pa ka r Un tu k Me nd ia gn os a Pe ny ak it S ap i Be se rt a Pe na ng gu la ng an n y a De ng an Me to de Ce rt ai nt y Fa ct or Be rb as is We b Fu ng s i Un tu k me mb er ik an pe na ng an an di ni p ad a pe ny ak it s ap i se pe rt i Me la ku ka n di ag no sa pe ny ak it k ul it sa pi be rd as ar ka n ge ja la -g ej al a Me la ku ka n pe nd et ek si an d an pe na ng an an d in i p ad a pe ny ak it s ap i de ng an me ng gu na ka n Me la ku ka n pe nd et ek si an p ad a pe ny ak it s ap i se rt a me mb er ik an in fo rm as i Me nd ia gn os a pe ny ak it p ad a te rn ak s ap i be rd as ar ka n ge ja la -g ej al a ya ng d i-in pu t
-15 me mp er mu da h me ng an al is a da n me li ha t in fo rm as i da ri ge ja la pe ny ak it y an g di de ri ta o le h he wa n te rn ak s ap i de ng an me ng gu na ka n an dr oi d be rb as is mo bi le . y an g di de ri ta p as ie n me sk ip un g ej al a te rs eb ut me ng an du ng ke ti da kp as ti an se ba b si st em in i me ng gu na ka n me to de ce rt ai nt y fa ct or be rb as is we b de ng an me ng gu na ka n PH P. mo bi le a nd ro id da n me ng gu na ka n me to de kn ow le dg e re pr es en ta ti on ya it u fr am e ba se d da n r ul e ba se d. te nt an g ca ra pe ng ob at an ny a be rb as is de ks to p . ka n us er se rt a me mb er ik an c ar a pe na ng gu la ng an n y a de ng an me ng gu na ka n me to de ce rt ai nt y fa ct or se hi ng ga da pa t me nd ia gn os a pe ny ak it s ap i me sk ip un me ng an du ng ke ti da kp as ti an be rb as is we b P en ggu na an A ka n ta mp il ta mp il an an ta rm uk a at au U se r In te rf ac e p ad a an dr oi d ke mu di an us er A ka n ta mp il ta mp il an an ta rm uk a ya ng be ru pa pe rm in ta an in fo rm as i da ri A ka n ta mp il ta mp il an m en u di a gn os a pe ny ak it ke mu di an s et el ah us er me mi li h je ni s pe ny ak it A ka n ta mp il ta mp il an u nt uk me ma su kk an ge ja la -g ej al a pe ny ak it ke mu di an Pa da s is te m in i ak an di ta mp il ka n m en u un tu k me nd ia gn os a pe ny ak it
16 me mi li h ge ja la se su ai d en ga n ke lu ha n he wa n ke mu di an a ka n ta mp il an ta rm uk a d es ai n an al is a un tu k me ng an al is a ge ja la pe ny ak it us er ke mu di an us er me ng -in pu t -k an in fo rm as i ke pa da s is te m ke mu di an s is te m ak an me na mp il ka n pe rm in ta an in fo rm as i pe nj el as an d an pe mb er ia n in fo rm as i ke pa da us er y an g in gi n di di ag no sa m ak a a ka n mu nc ul ta mp il an y an g b er is i pe rt an ya an p ad a pr os es di ag no sa . Se te la h us er me nj aw ab pe rt an ya an , ma ka si st em a ka n me na mp il ka n ha si l di ag no sa s er ta ti ng ka t ak ur as i ha si l di ag no sa si st em a ka n me la ku ka n pr os es di ag no sa be rd as ar ka n ge ja la -g ej al a ya ng in pu t ka n us er ke mu di an si st em a ka n me na mp il ka n ke si mp ul an ak hi r be ru pa so lu si y an g di re ko me nd as ik a n be rd as ar ka n ha si l pr os es di ag no sa ke mu di an us er me ng -in pu t -k an ge ja la -g ej al a y an g di al am i s ap i ke mu di an si st em a ka n me nd ia gn os a pe ny ak it s ap i be rd as ar ka n ge ja la -g ej al a ke mu di an m as uk k e ha la ma n ha si l di ag no sa ya ng me na mp il ka n ha si l di ag no sa y an g be ru pa ti ga ke mu ng ki na n pe ny ak it be se rt a
17 bo bo tn ya d an a ka n di le ng ka pi de ng an c ar a pe ng ob at an ny a, pe ny eb ab d an pe nc eg ah an . K el ebi ha n Si st em i ni su da h bi sa me nd ia gn os a pe ny ak it s ap i se ca ra u mu m se ca ra a ku ra t da n si st em i ni be rj al an p ad a an dr oi d de ng an be rb as is mo bi le m ak a me mp er mu da h us er da la m me ng gu na ka nn ya di ma na s aj a Si st em i ni da pa t me ng ha si lk an ha si l di ag no sa ya ng a ku ra t da n se ca ra k hu su s un tu k pe ny ak it ku li t pa da he wa n te rn ak s ap i de ng an le bi h sp es if ik Si st em i ni be rj al an p ad a mo bi le a nd ro id se hi ng ga me mp er mu da h us er da la m me la ku ka n di ag no sa d an da pa t me la ku ka n di ag no sa d i ma na s aj a da n ka pa n sa ja Si st em p ak ar in i da pa t me ng di ag no sa pe ny ak it s ap i de ng an a ku ra t Si st em i ni da pa t me nd ia gn os a 32 pe ny ak it p ad a he wa n te rn ak s ap i se ca ra u mu m de ng an ak ur at d an me mb er ik an ou tp ut b er up a pe nc eg ah an , pe ng ob at an , da n pe ny eb ab pe ny ak it te rs eb ut .
18 da n ka pa n sa ja se rt a da pa t di ba wa h ke m an a-ma na De ng an me ng gu na ka n me to de Ce rt ai nt y Fa ct or d an me ng gu na ka n fr am ew or k CI se hi ng ga l eb ih mu da h da la m pr os es pe mb ua ta n. K ek ura ng an Si st em p ak ar in i ha ny a bi sa di ja la nk an p ad a an dr oi d da n ou tp ut pe ny ak it y an g di di ag no sa ma si h se di ki t Si st em i ni ha ny a te rk hu su s un tu k me nd ia gn os a pe ny ak it k ul it he wa n te rn ak sa pi S is te m in i ha ny a b is a di ak se s ol eh mo bi le a nd ro id se rt a pa da s is te m in i ti da k se ca ra le ng ka p me nd ia gn os a se mu a pe ny ak it p ad a te rn ak s ap i. S is te m in i ha ny a Si st em i ni di bu at be rb as is de ks to p se hi ng ga t id ak b is a di ak se s o le h si ap a sa ja , ha ny a b is a di ak se s o le h or an g-Te rd ap at ke ku ra ng an di ba gi an g am ba r at au f ot o pe ny ak it s ap i.
19 ma mp u me nd ia gn os a t ig a pe ny ak it sa pi or an g te rt en tu
20
Berdasarkan tabel perbandingan di atas ditunjukan bahwa sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada hewan ternak sapi pernah dibangun tetapi kurang begitu lengkap dalam jumlah penyakit yang didiagnosa maupun kurang menarik dalam tampilan antar mukanya. Pada sistem pakar berbasis mobile hanya dapat mendiagnosa 5-8 penyakit. Sedangkan pada sistem pakar yang akan dibangun, akan mendiagnosa 32 penyakit. Sedangkan untuk
berbasis dekstop, pada web yang dibuat hanya
menggunakan PHP sehingga tampilan yang dihasilkan kurang menarik dan terlalu sederhana. Oleh sebab itu, penulis ingin mengembangkan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada hewan ternak sapi secara lebih lengkap (untuk informasi penyakit tersebut untuk penyebab, pencegahan dan pengobatannya) dan akurat lagi. Penulis juga membangun sistem pakar ini dengan menggunakkan bahasa pemograman PHP dengan framework CI sehingga lebih mudah dan dalam pembuatannya.
