Pengembangan Sistem Pakar Penyakit Ayam

Pengembangan Sistem Pakar
Penyakit Ayam Berbasis Web
Noven Himan Huji
G64104070
Pembimbing:
Dr.Ir. Sri Nurdiati, M.Sc.
Toto Haryanto, S.Kom.






Dalam usaha untuk meningkatkan produktivitas ternak
ayam, ada beberapa kendala yang perlu diperhatikan.
Kendala ini salah satunya adalah Penyakit.
Membangun sistem pakar penyakit ayam berbasis web.
Sistem ini merupakan kelanjutan dari penelitian
sebelumnya yang telah dilakukan oleh Haryanto (2006).
Memiliki keterbatasan:
◦ Berbasis desktop.
◦ Belum terdapat database.
◦ Pembagian user.
Penentuan representasi fungsi keanggotaan himpunan fuzzy
dalam membangun suatu sistem adalah hal yang bersifat
subjektif dan tergantung juga dari domain himpunan fuzzy
(Voloshin. G, 2002).


Membangun Sistem Pakar Penyakit Ayam
Berbasis Web sebagai kelanjutan
pengembangan dari penelitian sebelumnya
masih berbasis desktop.
Mengetahui pengaruh perubahan fungsi
keanggotaan variabel input pada hasil
defuzzifikasi.



Sistem yang dikembangkan berbasis web.
Menerapakan inferensi fuzzy Mamdani dari
data gejala fuzzy .
Menggunakan tabel keputusan dalam
melakukan penarikan kesimpulan dari gejala
non fuzzy (klinis) penyakit ayam.

Penelitian ini diharapkan dapat membantu
proses diagnosis penyakit ayam sekaligus
memberikan informasi tentang penyakit ayam
melalui suatu web sehingga mempermudah
para peternak ayam dalam mencari informasi
seputar penyakit pada ayam.

Sistem Pakar adalah suatu sistem berbasis
pengetahuan yang terpadu di dalam suatu
sistem informasi dasar yang ada, sehingga
memiliki kemampuan untuk memecahkan
berbagai masalah layaknya seorang pakar
(Marimin, 2002).



Flu burung (Avian Influenza / AI) ->virus
orthomyxovirus.
Tetelo (Newcastle Diseases / ND) ->virus
Paramixovirus.
Laryngotracheitis Infectiosa (ILT)->virus
Herpa.
“antecedent”
“consequent”
A’
B’
A1
B1
C1
w1
X
A’
Y
B’
A2
Z
B2
C2
w2
Y
X
Z
T-norm
A’
B’
C’
x is A’
X
y is B’
Y
z is C’
Z

Metode System Development Life Cycle / SDLC
Investigasi sistem
Analisis sistem
Desain sistem
Implementasi
sistem
Pemeliharaan
sistem
(O’Brien, 1999 )

Merupakan tahap untuk mendefinisikan dan
menganalisa serta mengembangkan
kekurangan dan keterbatasan sistem yang
terdapat pada penelitian sebelumnya.



Analisis fungsi dan proses sistem.
Akuisisi pengetahuan.
Analisis inferensi fuzzy.



Desain database.
Desain proses sistem.
Desain antarmuka.


Merupakan tahap untuk merealiasikan sistem
berdasarkan pada desain yang dibuat
Melakukan pengujian Sistem baik Fungsi
sistem dan fuzzy inference system (FIS) .


Pada tahap ini, sistem yang telah dibuat akan
dievaluasi.
Tahap ini belum diikut sertakan dan dibatasi
hanya sampai implementasi


Keterbatasan sistem sebelumnya:
◦ Berbasis desktop.
◦ Belum terdapat database.
◦ Tidak ada pembagian user.
◦ Belum ada fasilitas manipulasi data
penyakit dan gejala
Pada tahap selanjutnya akan dirancang
proses pengambilan keputusan untuk gejala
non fuzzy dan gejala yang bersifat fuzzy.

Analisis Fungsi dan Proses Sistem :
◦ Sistem dimodelkan menggunakan alat bantu
pemodelan berupa data flow diagram (DFD).
◦ Diagram konteks sistem.
Hasil manipulasi
data penyakit
dan gejala
userid
ADMIN
Data USER
Pengembangan
Sistem pakar
penyakit ayam
berbasis web
Data gejala
penyakit
password
Data penyakit
dan gejala
Hasil Analisis
Penyakit
USER

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
fungsi-fungsi sistem :
Fungsi login dan logout admin dari sistem.
Fungsi admin untuk melihat, mengubah, menghapus
penyakit.
Fungsi admin untuk melihat, menambah, mengubah, dan
menghapus gejala klinis penyakit.
Fungsi admin untuk melihat dan mengubah relasi antara
penyakit dan gejalanya.
Fungsi admin untuk melihat laporan penyakit.
Fungsi admin untuk melihat laporan gejala penyakit.
Fungsi konsultasi gejala klinis user dengan sistem.
Fungsi add user.
Fungsi konsultasi gejala fuzzy user dengan sistem.
Gejala
Pada tahap ini
dihasilkan Tabel
keputusan yang
memuat penyakit
beserta gejala klinis
Penyakit
AI
ND
Pendarahan bawah kulit
*
*
Nafas sesak
*
*
*
Bersin-bersin
*
*
*
Batuk
*
*
*
Diare
Produksi telur menurun
*
*
Eksudat kental bening
*
Tinja berwarna kehijauan
*
Eksudat encer bening
ILT
*
Sempoyongan
*
Keluar cairan berbusa dari mata
*
Kepala bergetar
*
Kepala berputar
*
Pendarahan pada trakea
*
Tinja encer putih
*
Mati secara mendadak
*
Nafsu makan berkurang
*


Pembuatan fuzzy inference system (FIS)
dengan representasi fungsi keanggotaan
variabel input yang berbeda dari penelitian
sebelumya dan domain himpunan fuzzy yang
tidak berubah.
Hasil Output FIS ini kemudian akan
dibandingkan pada penelitian sebelumnya
pada tahap implementasi sistem.
Warna pial
Umur Ayam
Angka kematian
Suhu

Output Inferensi Fuzzy :
◦ Mendukung penyakit Laryngotracheitis Infectiosa (M-ILT).
◦ Sangat mendukung penyakit Laryngotracheitis Infectiosa
◦
◦
◦
◦
(SM-ILT).
Mendukung penyakit Newcastle Disease (M-ND).
Sangat mendukung penykit Newcastle Disease (SM-ND).
Mendukung penyakit Avian Influenza (M-AI).
Sangat mendukung penyakit Avian Influenza (SM-AI).

Untuk gejala penyakit ayam yang bersifat fuzzy
menggunakan alur penyelesaian sebagai berikut:
Permasalahan
nyata
Representasi
Bahasa Natural
Fuzzifikasi

Komputasi Secara
Fuzzy

front end ->Hasil output di web
back end ->matlab digunakan
sebagai perangkat lunak untuk
penalaran dan perhitungan fuzzy
Defuzzifikasi
Solusi
(Marimin, 2002).


Untuk gejala klinis menggunakan Tabel
keputusan yang dihasilkan pada tahap
sebelumnya.
Perancangan database.
Penyakit
Kd_Penyakit(*)
Nm_penyakit
Nm_latin
solusi
Analisis Hasil
Id(*)
Nama
Kelamin
Alamat
Pekerjan
Kd_Penyakit(**)
Noip
tanggal
Relasi
Kd_Penyakit(**)
Kd_gejala(**)
Gejala
Kd_gejala(*)
Nm_gejala

Desain proses sistem(DFD Level 1)
4
Login
Data login admin
5
Lihat penyakit
dan gejala
klinis
Data penyakit dan
gejala klinis
Data user
USER
Data gejala
klinis
1
Tambah user
Database
Pakar ayam
2
Konsultasi
gejala klinis
Hasil analisis
gejala klinis
Data gejala
fuzzy
Hasil analisis
Gejala fuzzy
Data user
3
Konsultasi gejala
fuzzy dengan
MATLAB
Data gejala
klinis
Halaman web admin
User id dan
password
Data penyakit
Data gejala
klinis penyakit
ADMIN
Hasil manipulasi data
Penyakit dan gejala klinis
Data penyakit
dan gejala klinis
6
Manipulasi(tambah,
edit,dan hapus) data
penyakit dan gejala
klinis
Data penyakit dan
gejala klinis
7
Pemilihan
hubungan antara
penyakit dengan
gejala klinis
Input data penyakit
dan gejala klinis
Hasil perubahan
antara gejala klinis
dengan penyakit ayam
Data penyakit

Desain Antarmuka
HEADER WEB
Navigasi
Content
FOOTER
Hardware:

◦
◦
◦
Processor: AMD Turion 2.0 Ghz.
RAM: 1,5GHz
Hard disk kapasitas 80GB
Software:

◦
◦
◦
◦
◦
◦
◦
◦
OS : Microsoft Windows XP® service Pack 2,
Web server : IIS 5.0 dan Apache 2.2.4,
Bahasa Pemrograman : PHP, ASP, dan Javascript,
Sistem Manajemen Basis Data : MySQL 5.0.33,
Browser : Internet Explorer dan Mozilla Firefox,
Macromedia dreawever 8 dan notepad ++ sebagai editor
tampilan web serta bahasa pemrograman,
Matlab 7.0 sebagai perangkat lunak pembuatan Fuzzy Inference
system.
Web browser : Mozilla firefox 3.0.4


Pengujian sistem untuk fungsi perangkat
lunak menggunakan black box testing dan
hasilnya fungsi perangkat lunak berjalan
dengan baik.
Pada tahap ini, akan dilihat pengaruh
perubahan fungsi keanggotaan variabel input
pada hasil defuzzifikasi.
Parameter input data fuzzy
Input
Warna pial
(warna)
Umur
(minggu)
Angka kematian
(persen)
Suhu
(oC)
1-10
20
30,40,50,60
43,44,45
Deskripsi warna pial ayam berdasarkan nomor
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Hasil FIS pada pengembangan SPDPPA
Pial
Umur/
Mingg
u
Angk
a
mati/
(%)
Suhu
/
(oC)
20
30
40
50
43
44
45
20
60
45
20
30
40
50
43
44
45
20
60
45
20
30
40
50
43
44
45
20
60
45
Skor
ratarata
Persent
ase
ratarata
penyak
it
0.31
96.63%
Hasil FIS pada SPDPPA
Pial
Umur/
Minggu
(1)
20
Angka
mati/
(%)
30
40
50
Suhu/
(oC)
43
44
45
Skor
(1)
ratarata
Persentas
e rata-rata
penyakit
(1)
(1)
0.32
97.19%
(2)
(2)
(3)
(3)
Hasil FIS pada pengembangan SPDPPA
Pial
Umur/
Minggu
Angka
mati/
(%)
Suhu
/
(oC)
20
60
43
44
20
60
43
44
20
60
43
44
20
30
40
50
60
43
44
45
Skor
ratarata
Persenta
se ratarata
penyakit
0.43
79.27%
0.51
97.43%
Hasil FIS pada SPDPPA
Pial
Umur/
Minggu
Angka
mati/
(%)
(1)
20
(2)
20
(3)
20
60
Suhu/
(oC)
Skor
ratarata
43
44
45
30
40
50
43
44
45
(1)
(2)
43
44
45
30
40
50
60
Persentase
rata-rata
penyakit
70.12%
(3)
0.41
72.04%
(4)
0.56
76.67%
Hasil FIS pada SPDPPA
Pial
Umur/
Minggu
Angka
mati/
(%)
(3)
Hasil FIS pada pengembangan SPDPPA
Pial
Umur/
Minggu
(5)
20
(6)
20
Angka
mati/
(%)
Suhu
/
(oC)
Skor
ratarata
Persentase
rata-rata
penyakit
30
40
50
60
43
44
45
0.64
75.73%
30
40
50
60
43
44
93.42%
Skor
ratarata
Persentase
rata-rata
penyakit
20
60
43
44
45
20
30
40
50
60
43
44
45
20
30
40
50
60
43
44
45
0.64
78.46%
20
30
40
50
60
43
44
45
0.66
87.71%
20
30
40
50
60
43
44
45
0.69
99.17%
20
30
40
50
60
43
44
45
0.76
79.52%
(4)
(5)
0.68
Suhu/
(oC)
(6)
(7)
(8)
81.74%
0.63
76.56%
Hasil FIS pada pengembangan SPDPPA
Pial
Umur/
Minggu
Angka
mati/
(%)
Suhu
/
(oC)
20
30
40
50
60
43
44
45
20
30
40
50
60
43
44
45
20
30
40
50
60
43
44
45
20
30
40
50
60
43
44
45
Hasil FIS pada SPDPPA
Pial
Umur/
Minggu
Angka
mati/
(%)
20
30
40
50
60
20
30
40
50
60
(9)
(10)
Suhu/
(oC)
43
44
45
43
44
45
Skor
ratarata
Persentas
e ratarata
penyakit
(7)
(8)
0.83
79.26%
(9)
0.86
92.10%
(10)
Skor
ratarata
Persenta
se ratarata
penyakit
0.84
86.03%

Kesimpulan
◦ Pada penelitian ini telah dikembangkan suatu sistem pakar
diagnosa penyakit ayam berbasis web.
◦ Terdapat 2 proses dalam pengambilan keputusan penyakit ayam:
 Gejala klinis : Tabel keputusan.
 Gejala fuzzy : FIS yang direprensentasikan dengan fungsi
keanggotaan variabel input yang berbeda dan domain
himpunan fuzzy yang sama dari penelitian sebelumnya.
◦ Analisis inferensi fuzzy bertujuan untuk memperkuat keputusan
yang sebelumnya dihasilkan oleh Tabel keputusan.
◦ Pengaruh perubahan fungsi keanggotaan variabel input terhadap
hasil defuzzifikasi terjadi pada warna pial kelima, di mana terjadi
perubahan output penyakit dari Newcastle Disease (ND) menjadi
Avian Influenza (AI).

Saran
◦ Membuat Aplikasi berbasis web yang lebih
terintegrasi.
◦ Di buat suatu proses penunjang keputusan yang
lebih baik lagi dengan melibatkan pembobotan
pada gejala non-fuzzy.







Haryanto, T. 2006. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada
Ayam. Skripsi. Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB. Bogor.
Jang, J. S. R., C.T. Sun dan E. Mizutani. 1997. Neuro Fuzzy
and Soft Computing. Prentice-Hall inc, New Jersey.
Marimin. 2002. Teori dan Aplikasi Sistem Pakar dalam
Teknologi Manajerial. IPB Press, Bogor.
O’Brien J. 1999. Introduction Information System. McGrawHill Book Company, New York.
Polana A. et all. 2008. Panduan Lengkap Sukses Berternak
Ayam Broiler. Agromedia Pustaka.
Sutandi, U. 2005. Pengembangan Sistem Pakar Fuzzy untuk
Isyarat Dini pada Penyakit Ternak dengan Pendekatan Iklim.
Skripsi. Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB. Bogor.
Voloshin. G dan Gnatienko. E. 2002. Fuzzy Membership
Fucntions in a Decision Making Problem. Journal of
Information Theories & Applications Vol.10.