SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT MUSANG MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

E-ISSN: 2528-2247

1

SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT MUSANG MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

Reza Asri Pradana¹, Rangga Sanjaya², Fitriyani³ Program Studi Sistem Informasi, Universitas BSI Bandung

123Jl. Sekolah Internasional No 1-6,Antapani,Bandung,(022)7100124

1Universitas Bina Sarana Informatika e-mail: reza.pwt@gmail.com

2Universitas Bina Sarana Informatika e-mail: rangga.rsj@bsi.ac.id

3Universitas Bina Sarana Informatika e-mail: fitriyani.fyn@bsi.ac.id

Abstract

Weasel is one of the most popular pets in the world. Weasel disease is often caused by viruses, parasites or bacteria that develop inside the weasel without the knowledge of the weasel owner. The problem that often happens is the ignorance of civet owners about the information in the disease diagnosis in civet. Because of these alerts, then in this study made an expert system capable of diagnosing diseases in ferrets android based. This expert system has 4 civet diseases and 14 symptoms. This expert system is designed using the PHP programming language, react native, and emulator genymotion as an android emulator. This android-based expert system provides the output of disease diagnosis based on the input results performed by the user. The method used in the expert system is the naive bayes method. This method is the development of Bayes's Theorem, where the probability value of an object is clarified under certain conditions. This method performs calculations through the symptom chosen by the user of each symptom having the calculated value of the naive bayes method. This experiment resulted in an expert system application of ferret diseases based on android. This application provides a variety of knowledge about civet diseases such as flu, scabies, intestinal worms and distemper.

Keywords: Expert System, Disease Weasel, Android, Naive Bayes.

Abstrak

Musang merupakan salah satu hewan peliharaan yang sedang digemari oleh sebagian banyak manusia. Penyakit musang seringkali disebabkan virus, parasit atau bakteri yang berkembang di dalam tubuh musang tanpa sepengetahuan pemilik musang. Permasalahan yang sering terjadi yaitu ketidaktahuan pemilik musang tentang informasi dalam diagnosis penyakit pada musang. Karena alesan tersebut, maka pada penelitian ini dibuat sebuah sistem pakar yang mampu mendiagnosis penyakit pada musang berbasis android. Sistem pakar ini memiliki 4 penyakit musang dan 14 gejala. Sistem pakar ini dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, react native, serta emulator genymotion sebagai emulator android. Sistem pakar berbasis android ini memberikan output diagnosis penyakit berdasarkan hasil input yang dilakukkan oleh pengguna.

Metode yang digunakan dalam sistem pakar adalah metode naive bayes. metode ini merupakan pengembangan dari Teorema Bayes, dimana nilai probabilitas dari sebuah objek diklarifikasikan berdasarkan syarat tertentu. Metode ini melakukan perhitungan melalui gejala yang dipilih oleh pengguna dari masing-masing gejala yang memiliki nilai perhitungan dari metode naive bayes.

penelilian ini menghasilkan sebuah aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit musang berbasis android. Aplikasi ini memberikan sebuah berbagai pengetahuan mengenai penyakit musang diantaranya penyakit flu,scabies,cacingan dan distemper pencernaan.

Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit musang, Android , naive bayes.

2

ISSN: 2355-6579

1. Pendahuluan

Musang pandan atau Asian palm civet merupakan hewan mamalia kecil yang berasal dari famili viverridae, berdasarkan klasifikasi yang dibuat oleh john edward gray pada tahun 1821 (Muhammad &

Kusumaningtyas, 2013). hewan mamalia pemakan daging atau bisa disebut karnivora dan ada juga musang yang memakan biji-bijian dan buah-buahan seperti musang luwak. Musang di alam liar bagi setiap orang adalah hewan yang banyak diburu karena dianggap sebagai hewan perusak perkebunan dan juga memakan hewan ternak seperti ayam ataupun kelinci. Namun di tangan penghobi musang saat ini bisa menjadi hewan peliharaan yang menarik bagi pecinta hewan. Terbukti dengan adanya komunitas pecinta musang yang tersebar hampir di seluruh indonesia. Meskipun begitu hewan musang merupakan hewan yang liar maka pemahaman yang menyeluruh untuk merawat musang pun sangat diperlukan agar hewan musang ini nyaman tinggal bersama manusia. Sebagaian pemelihara musang tidak mengetahui tentang cara merawat dan mengetahui gejala-gejala penyakit yang terjadi pada musang. Pada saat ini banyak kendala yang dirasakan para pemilik musang diantaranya ketika musang terkena penyakit flu, kembung, cacingan, dan distemper pencernaan sedikitnya sumber pengetahuan sehingga menghambat proses pertolongan pertama ketika musang sakit.

Menurut kursini dalam Dewi, et al., (2015) sistem pakar adalah salah satu kecerdasan buatan yang mengadopsi pengetahuan, fakta dan teknik penalaran pakar yang digunakan untuk memecahkan permasalahan yang biasanya hanya dapat dipecahkan dalam bidang tersebut. Sistem yang akan dibuat dalam penelitian ini menggunakan metode naive bayes metode ini dipilih karena fitur-fitur yang dipilih bekerja secara independen (Prasetyo, 2012).

Menurut (Ardianto, Anggraeni, &

Mukhlason, 2012) “Android adalah sebuah sistem operasi untuk perangkat mobile berbasis linux yang mencakup sistem operasi, middleware dan aplikasi. Android menyediakan sistem operasi yang terbuka bagi para pengembang untuk menciptakan aplikasi”. Semakin pesatnya perkembangan aplikasi android membuat pekerjaan pengguna semakin mudah dan nyaman dikarenakan dengan aplikasi android

pengguna tidak perlu repot-repot datang kesuatu tempat untuk menyelesaikan tugasnya. Salah satunya ingin berkonsultasi mengenai penyakit flu,cacing, scabies, dan distemper pencernaan pada musang.

Beberapa penelitian sistem pakar telah dilakukan untuk membantu penyelesaian diagnosa penyakit bagi manusia maupun hewan. Pada penelitian yang berjudul “sistem pakar diagnosa penyakit sapi potong dengan metode naive bayes” sistem pakar ini dibuat karena kurangnya pengetahuan para pertenak sapi tentang penyakit yang sering menyerang sapi dan cara pengobatannya.

menghasilkan sebuah aplikasi yang mampu menentukan diagnosa penyakit sapi potong berdasarkan memasukkan gejala-gejala klinis yang muncul pada ternak (Dewi,et al.,2015).

Penelitian yang berjudul

“Penerapan naive bayes untuk diagnosa penyakit diare usia balita pada sistem pakar berbasis website” sistem pakar ini dibuat karena penyakit diare merupakan pengeluaran tinja tidak normal dan cair dengan frekuensi yang lebih besar dari biasanya. Diare juga merupakan salah satu permasalahan global yang memiliki angka morbiditas (kesakitan) dan mortalitas (kematian) yang tinggi di negara berkembang seperti indonesia. Output dari sistem pakar ini adalah menghasilkan sebuah aplikasi berbasis website diagnosa penyakit diare pada anak balita yang dapat membantu para tenaga medis, orang tua, dalam mengetahui lebih dini penyakit diare dan juga akan mendapatkan sebuah pengetahuan mengenai penyakit diare, saran pencegahan, dan tindakan pertolongan pertama yang dilakukan untuk menangani penyakit diare (Nurlelah &

Wajhillah, 2016).

Penelitian yang berjudul “sistem pakar diagnosis penyakit mata menggunakan naive bayes classifier”

sistem pakar ini dibuat karena Penyakit mata merupakan penyakit dengan jumlah penderita yang terus menerus meningkat setiap tahunnya di indonesia. Prevalensi angka kebutaan di indonesia berkisar 1,2%

dari jumlah penduduk. Penyebab utama dari kasus kebutaan ini adalah katarak,kelainan kornea,glaukoma, kelainan refraksi, kelainan retina dan kelainan nutrisi.output dari penelitian ini adalah Menghasilkan sebuah aplikasi sistem pakar mendiagnosa penyakit mata

3

ISSN: 2355-6579

berdasarkan inputan gejala-gejala klinis yang dialami (Setiawan & Ratnasari, 2014).

pada penelitian ini akan dibuat sebuah aplikasi sistem pakar berbasis android untuk diagnosa penyakit pada musang dengan metode naive bayes.

Metode ini dipilih karena fitur-fitur yang dipilih bekerja secara independen (Prasetyo, 2012). Aplikasi sistem pakar ini bekerja dengan cara menerima input data gejala yang terjadi pada musang peliharaan. Melalui data-data tersebut akan dilakukan penalaran berdasarkan pengetahuan pakar yang dikombinasikan dengan algoritma naive bayes. Hasil dari pengolahan sistem pakar ini adalah diagnosa jenis penyakit yang sedang menyerang musang dan saran terapi untuk menanggulangi penyakit musang.

2. Metode Penelitian

Pada penelitian ini menggunakan metode sebagai berikut :

Teknik Pengumpulan Data A. Observasi

Penelitian ini melakukan observasi untuk mendapatkan data secara sistematis melalui pengamatan langsung dan pencatatan terhadap gejala objek yang di teliti mengenai diagnosis penyakit flu,cacing, scabies,dan distemper pencernaan pada musang di klinik zoom, arcamanik.

B. Wawancara

Penelitian ini melakukan wawancara langsung dengan drh. Prananda Eka Rifki, drh. Ariani Hasan, dan drh. Sugeng Pujiono melalui tanya jawab yang berhubungan dengan penelitian dalam sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit flu,cacing, scabies, dan distemper pencernaan pada musang.

C. Studi Pustaka

Metode ini dilakukan untuk mencari sumber-sumber, informasi dan panduan tentang penyakit flu,cacing, scabies, dan distemper pencernaan pada musang.

melalui buku, dan artikel jurnal terkait.

Model Pengembangan Pakar

Penelitian ini mengambil model pengembangan sistem waterfall (air terjun), menurut boehm dalam simarmata (2010) menjelasakan bahwa “kemunculan model air terjun adalah untuk membantu mengatasi kerumitan yang terjadi akibat proyek-proyek pengembangan perangkat lunak”.

1. Pengembangan Pakar

Di dalam pengembangan pakar ini menggunakan metode inferensi (inference

method) menggunakan metode Naive Bayes.

2. Pengembangan Software

Penelitian ini mengambil langkah- langkah pengembangan software diantaranya sebagai berikut :

A. Analisa Kebutuhan Software

Melakukan identifikasi terhadap sebuah domain informasi yang diperlukan dalam perancangan sistem pakar, berkaitan dengan fungsi, kinerja, dan antar muka yang akan digunakan. Menganalisis serta membuat laporan hasil analisis. Analisa yang digunakan menggunakan model proses metode modified waterfall.

B. Desain

Tahap selanjutnya adalah melakukan desain sistem setelah dilakukan proses analisa dan perancangan antarmuka serta konten, ditahap ini dibuatlah alur sistem keseluruhan dengan menggunakan metode UML dan spesifikasi data, pada skripsi ini penulis membuat sistem berbasis mobile dengan menggunakan pemrograman react native.

C. Code Generation

Code generation merupakan proses translasi dari tahap desain ke bahasa pemrograman. Coding sering dianggap fokus dari tahapan-tahapan pengembangan sistem. Code generation pada penelitian ini menggunakan aplikasi sublime dan react native.

D. Testing

Proses pengujian penelitian ini lakukan terhadap aplikasi sistem pakar ini menggunakan Whitebox Testing yang merupakan pengujian menyeluruh terhadap sistem yang memegang perhitungan mekanisme internal sistem tersebut beserta komponennya.

E. Support

Setelah semua selesai maka dilakukan proses support untuk mengecek kembali program yang sudah dibuat karena tidak menutup kemungkinan sebuah perangkat lunak mengalami perubahan ketika sudah dikirim ke user. Perubahan bisa terjadi karena adanya kesalahan yang tidak terdeteksi saat pengujian atau perangkat lunak harus beradaptasi dengan lingkungan baru. Tahapan pendukung dapat memulai proses pengembangan mulai dari analisis spesifikasi.

4

ISSN: 2355-6579

3. Hasil dan Pembahasan 3.1. Algoritma Sistem Pakar

Rancangan algoritma yang digunakan pada penerapan algoritma naive bayes adalah :

Gambar 1. Algoritma Sistem Pakar

3.2. Basis Pengetahuan

Pada pembuatan sistem pakar diagnosis penyakit musang, terdapat 4 jenis penyakit dan 14 gejala fisik yang dapat terlihat. Berikut data-data mengenai penyakit pada sistem pakar penyakit musang berserta gejalanya.

Tabel 1. Daftar Penyakit DAFTAR PENYAKIT Kode

Penyakit

Nama Penyakit

P01 Flu

P02 Scabies

P03 Cacingan

P04 Distemper Pencernaan Tabel 2. Keputusan Pakar

Berikut adalah tabel daftar penyakit dan tabel keputusan pakar penyakit musang.

3.3. Rule-rule pada pakar

Adapun dalam penyelesaian sistem pakar ini menggunakan metode naive bayes sebagai berikut :

Rule 1

If Nafsu makan berkurang, and Lesu, and Demam , and Bersin-bersin, and Mata Berair Then Flu

Rule 2

If Adanya kudik, and Sering Mengaruk garuk, and Depresi Then Scabies

Rule 3

If Nafsu makan berkurang, and Lesu, and Kerontokan bulu, and Adanya Cacing dikotoran, and Sering Menjilat di daerah dubur Then Cacingan

Rule 4

If Nafsu makan berkurang , and Lesu , and Muntah, and Kotoran Encer dan berlendir, and Kotoran berbau amis Then Distemper Pencernaan

Kode Nama Gejala P 0 1

P 0 2

P 0 3

P 0 4 G01 Nafsu makan

berkurang

X X X

G02 Lesu X X X

G03 Demam X

G04 Bersin-besin X G05 Mata Berair X G06 Adanya Kudik X

G07 Depresi X

G08 Sering Menggaruk

garuk

X

G09 Kerontokan bulu

X G10 Adanya cacing

dikotoran

X G11 Sering menjilat

didaerah dubur

X

G12 Muntah X

G13 Kotoran encer dan berair

X G14 Kotoran

berbau amin

X

5

ISSN: 2355-6579

3.4. Analisa Kebutuhan Software A. Use Case Diagram

Gambar 2. Use Case Diagram Halaman User

Deskripsi use case diagram sistem pakar diagnosa penyakit musang user memilih menu konsultasi penyakit musang dijelaskan pada tabel 3.

Tabel 3. Deskripsi Use Case Diagram Konsultasi Penyakit musang Use Case Name Menu isi data diri Requiretments -

Goal User dapat

melakukan konsultasi penyakit pada musang dengan sistem tanpa bertemu langsung dengan seorang pakar

Pre-Conditios User mengisi nama, nama musang, jenis kelamin musang, usia musang

Post-Conditions Sistem mengirimkan hasil yang sudah diisi dan dipilih user Primary Actors User

Main Flows/

Basic Path

1. User memilih menu isi data diri

2. User mengisi pada form isi data diri 3. Sistem mengecek

data yang sudah dimasukan

berdasarkan data yang dipilih jika sudah sesuai akan melakukan proses konsultasi

4. Sistem

menampilkan hasil konsultasi.

3.5. Desain

Desain disini merupakan tahapan yang dilakukan setelah Setelah analisa dilakukan maka pada tahapan selanjutnya adalah desain. Berikut adalah desain yang dirancang dimulai dari software architecture dan user interface.

1. Software architecture

Pada bagian ini menggambarkan tentang activity diagram, component diagram dan deployment diagram yang penulis gunakan pada aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit musang sebagai berikut:

A. Activity Diagram

Activity Diagram User membuka menu konsultasi penyakit musang

Gambar 3. Activity Diagram User membuka menu konsultasi penyakit

musang B. Component Diagram

Gambar 4. Component Diagram

6

ISSN: 2355-6579

C. Deployment Diagram

Gambar 5. Deployment Diagram 2. User interface

Berikut merupakan gambar tampilan (user interface) sistem pakat diagnosis penyakit musang.

A. Halaman Home

Halaman home merupakan tampilan awal saat membuka aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit musang.

Gambar 6. Halaman Home B. Halaman isi data diri

Gambar 7. Halaman isi data diri

C. Halaman Konsultasi

Gambar 8. Halaman Konsultasi D. Halaman Hasil Konsultasi

Gambar 9. Halaman Hasil Konsultasi 3.6. Testing

Sistem pakar ini melakukan pengujian dengan menggunakan white box testing.

Berikut hasil pengujian sistem pakar ini berdasarkan algoritma sistem pakar yang telah dibuat.

Gambar 10. Whitebox Testing Kompleksitas Siklomatis dari grafik alir dapat diperoleh sebagai berikut :

V(G) = E – N + 2 V(G)= 7 – 7 + 2 V(G)= 2 Keterangan :

N= Node = 7 E= Edge = 7 R= Region = 2 P= Predikat Node =1 Langkah Alur :

Path 1 = 1 – 2 – 3 - 4 – 5 – 6 – 7 Path 2 = 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – 2 – 3 – 4 – 5– 6– 7

4. Kesimpulan

Hewan musang saat ini sedang banyak dipelihara bagi sebagian masyarakat indonesia. Namun, Sebagaian pemelihara musang tidak mengetahui tentang cara merawat dan mengetahui gejala-gejala penyakit yang terjadi pada musang. Pada saat ini banyak kendala yang dirasakan para pemilik musang diantaranya ketika musang terkena penyakit flu, kembung, cacingan, dan distemper pencernaan sedikitnya sumber pengetahuan sehingga menghambat proses pertolongan pertama ketika musang sakit. Proses sistem pakar ini bertujuan untuk membantu para pemilik musang mengetahui jenis penyakit musang berdasarkan gejala-gejala klinis yang terlihat pada musang. Berdasarkan masalah yang ada maka penulis menganalisis dan menerapkan metode Naive Bayes. Melalui aplikasi sistem pakar

diagnosis penyakit musang dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Aplikasi sistem pakar ini memudahkan pemilik musang untuk mengenal penyakit flu,scabies, cacingan dan distemper pencernaan pada musang.

2. Proses diagnosa penyakit flu,scabies,cacingan,dan distemper pencernaan dilakukan dengan cara memasukkan gejala klinis yang muncul pada musang. Melalui gejala klinis tersebut akan dilakukan perhitungan dengan metode naive bayes untuk mendapatkan nilai probabilitas posterior setiap class jenis penyakit flu,scabies,cacingan dan distemper pencernaan yang menjadi studi kasus pada penelitian ini. Jenis penyakit yang memiliki nilai probabilitas akhir tinggi akan diambil sebagai diagnosa sistem pakar

Saran

Setelah melalui proses pembangunan aplikasi sistem pakar diagnosis penykait flu,scabies,cacingan dan distemper pencernaan pada musang maka evaluasi lebih lanjut yaitu berupa saran untuk pengembangan aplikasi dengan harapan agar kebutuhan sistem yang yang belum tercapai saat ini dapat terpenuhi dengan baik di masa yang akan datang.

1. Diharapkan dapat dikembangkan dengan menambahkan data gejala penyakit, sehingga informasi yang dimiliki oleh sistem semakin banyak.

2. Sistem pakar diagnosa penyakit pada musang ini menggunakan metode naive bayes dan masih dapat dikembangkan lagi dengan metode lain.

Referensi

Ardianto, W., Anggraeni, W., & Mukhlason, A. (2012). Pembuatan Sistem Pakar Untuk Pendeteksian dan Penanganan Dini pada Penyakit Sapi Berbasis Mobile Android dengan Kajian Kinerja Teknik Knowledge Representation. Junnal Teknik ITS.

Dewi, I. C., Soebroto, A. A., & Furqon, M.

(2015). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Potong dengan Metode Naive Bayes. Journal of Environmental Enginnering &

Sustainable Technology, 75-78.

Muhammad, K., & Kusumaningtyas, P.

(2013). Hewan Kesayangan.

Jakarta: Penebar Swadaya.

8

ISSN: 2355-6579

Nurlelah, E., & Wajhillah, R. (2016).

Penerapan Naive Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Diare Usia Balita Pada Siste Pakar Berbasis Website. SNIPTEK.

Prasetyo, Eko. (2012). Data Mining-Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi.

Setiawan, W., & Ratnasari, S. (2014).

SISTEM PAKAR DIAGNOSI

PENYAKIT MATA

MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER. Seminar Nasional Sains dan Teknologi.

Simarmata. (2010). Rekayasa Web.

Yogyakarta: Andi Offset.