-
Perancangan Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosa
Penyakit Ayam pada Android Platform
Artikel Ilmiah
Diajukan kepada
Fakultas Teknologi Informasi
untuk memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Oleh:
Henoch Juli Christanto
NIM: 672011610
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Kristen Satya Wacana
Salatiga
April 2015
-
Perancangan Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit
Ayam pada Android Platform
1Henoch Juli Christanto,
2 Hindriyanto D. Purnomo,
3 Yos Richard Beeh
Fakultas Teknologi Informasi Program Studi Teknik
Informatika
Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga
50711, Indonesia
[email protected],
[email protected],
[email protected]
Abstract In world of breeding, not all of the breeders have
breeding education background.
It becomes problem when the livestock getting sick. They need
other people to overcome
the disease. Absolutely, it takes a long time. Fowl, especially
chickens are potentially
attacked by diseases that need initial handling. Expert system
as a computer technology
can resolve the problem such as the thought of the adopted
expert. Therefore, the writer
makes an expert system application that can be used to diagnose
chicken disease on
Android platform. Inference process in this system used Central
Inference method. A
knowledge base that used is rule based reasoning. The result of
the research is an expert
system application base on Android that can be used to help in
diagnose and treat
chickens disease. Keywords : Metamorphosis, Augmented Reality,
Game, Learning, Android.
Abstrak
Dalam dunia peternakan seringkali yang menjadi peternak adalah
orang-orang
yang tidak memiliki latar belakang pendidikan di dalam
peternakan sehingga apabila
terjadi kendala seperti penyakit mereka membutuhkan orang lain
untuk mengatasinya dan
itu membutuhkan waktu yang cukup lama. Unggas terkhususnya ayam
merupakan salah
satu hewan ternak yang rawan terserang penyakit dan beberapa
penyakit membutuhkan
penanganan sedini mungkin. Sistem pakar sebagai suatu teknologi
komputer yang dapat
menyelesaikan masalah sesuai dengan pemikiran seorang pakar yang
diadopsinya. Oleh
karena itu, dibuatlah aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa
penyakit ayam pada
Andoid platform. Proses inferensi pada sistem ini menggunakan
metode Central
Inference. Basis pengetahuan yang digunakan adalah Rule Based
Reasoning. Hasil dari
penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi sistem pakar
berbasis Android yang dapat
memberikan kemudahan dalam mendiagnosa dan mengobati penyakit
ayam. Kata kunci : Sistem Pakar, Kecerdasan Buatan, Central
Inference, Penyakit Ayam
1 Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Program Studi Teknik
Informatika, Universitas
Kristen Satya Wacana 2 Staff Pengajar Fakultas Teknologi
Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana
3 Staff Pengajar Fakultas Teknologi Informasi, Universitas
Kristen Satya Wacana
-
1
1. Pendahuluan Dalam bidang peternakan, ayam adalah binatang
unggas yang rawan terhadap
penyakit dengan jenis gejala yang beraneka ragam. Seringkali,
para peternak sulit
untuk menentukan secara pasti penyakit apa yang sedang menyerang
karena
penyakit pada ayam terdiri dari berbagai gejala yang hampir
sama. Kondisi ini
sangatlah berbahaya jika tidak ditangani dengan cepat dan tepat
karena penyakit
pada unggas khususnya ayam dapat dengan mudah ditularkan pada
individu yang
lain [1].
Berdasarkan wawancara yang telah didapatkan dari PT. Japfa
Comfeed
Indonesia yang menangani dalam penyedia pakan dan obat ternak
oleh Maria Yuni
Asih S.Pt. selaku management information system, beberapa para
peternak sulit
dalam menentukan penyakit dan penanganan yang dilakukan pada
penyakit
tersebut. Mereka melakukan diagnosa dengan cara mengirimkan
kondisi
menggunakan BlackBerry Messanger pada perangkat Android mereka
kepada
mantri hewan yang ada. Hal ini membutuhkan waktu yang lama
dalam
mendiagnosa karena mantri hewan hanya dapat mengira-ngira
kondisi ayam
sesungguhnya dan membutuhkan waktu untuk merespon peternak yang
jumlahnya
banyak.
Berdasarkan latar belakang masalah tersebut diambil beberapa
masalah
utama yang melatar belakangi penelitian ini yaitu bagaimana
membangun aplikasi
sistem pakar yang dapat membantu peternak ayam dalam mendiagnosa
penyakit
ayam. Untuk mengatasi masalah tersebut maka akan dirancang
aplikasi sistem
pakar untuk mendiagnosa penyakit ayam pada Android platform.
2. Tinjauan Pustaka Pada penelitian berjudul A Rule-Based
Inference Engine which is Optimal
and VLSI Implementable menghasilkan metode Central Inference
Engine
Algorithm yang merupakan pengembangan dari pendekatan Forward
Chaining [2].
Penelitian yang dilakukan mengembangkan hasil penelitian
tersebut dan
menerapkan Central Inference Engine Algorithm pada perangkat
Android.
Psedocode.1 Algoritma Central Inferensi [2]
-
2
Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence merupakan salah
satu bagian
ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan
pekerjaan
seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia. Salah satu
bidang kecerdasan
buatan adalah sistem pakar (Expert System), dimana program
komputer dapat
menirukan penalaran seorang pakar dengan keahlian pada suatu
bidang tertentu
termasuk dalam mendiagnosa suatu penyakit [3].
Sistem Pakar (Expert System) adalah aplikasi berbasis komputer
yang
menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran untuk
menyelesaikan
masalah sebagaimana yang dipikirkan olah pakar. Pakar yang
dimaksud adalah
orang yang mempunyai keahlian khusus dalam suatu bidang tertentu
yang dapat
menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang
awam. Beberapa
aktivitas penyelesaian masalah antara lain : pembuatan keputusan
(decicion
making), pemaduan pengetahuan (knowledge fusing), pembuatan
desain
(designing), perencanaan (planning), prakiraan (forecasting),
pengaturan
(regulating), pengendalian (controlling), diagnosis
(diagnosing), perumusan
(prescribing), penjelasan (explaining), pemberian nasihat
(advising), dan pelatihan
(tutoring) [4].
Dalam sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit ayam
(diagnosing)
dibutuhkan dua hal penting yaitu basis pengetahuan dan mesin
inferensi. Basis
pengetahuan merupakan sekumpulan pengetahuan atau fakta-fakta
yang
dibutuhkan sistem, sedangkan mesin inferensi digunakan untuk
mengambil
kesimpulan berdasarkan fakta atau pengetahuan seperti pada
gambar 1.
Gambar 1. Sistem yang menggunakan AI [4]
Android adalah sebuah kumpulan lengkap mobile phone software.
Android
mencakup semua kebutuhan manufaktur atau operator untuk
membangun sebuah
mobile phone. Android telah dibuat tersedia sebagai open source
melalui lisensi
Apache v2. Android memanfaatkan konten web dan Internet untuk
menyediakan
layanan canggih seperti mobile mashups [5].
3. Metode Penelitian Penelitian ini dilakukan dan diselesaikan
melalui tahapan penelitian yang
terbagi dalam lima tahapan, yaitu analisis kebutuhan dan
pengumpulan data,
perancangan sistem, perancangan aplikasi / program, implementasi
dan pengujian
sistem serta analisis hasil pengujian, dan yang terakhir adalah
penulisan laporan
hasil penelitian.
-
3
Gambar 2. Tahapan Penelitian [6]
Tahapan penelitian pada Gambar 2 dapat dijelaskan sebagai
berikut : Tahap
pertama merupakan tahapan analisis kebutuhan dan pengumpulan
data. Analisis
kebutuhan dilakukan untuk mengetahui informasi apa saja yang
dibutuhkan oleh
seorang pakar untuk mendiagnosa penyakit ayam. Informasi didapat
dengan cara
melakukan wawancara, studi pustaka dan studi literatur dari
jurnal-jurnal penelitian
tentang penyakit ayam.
Tahapan kedua dari penelitian ini adalah merancang sistem
aplikasi. Metode
pembuatan aplikasi sistem pakar diselesaikan melalui tahapan
sesuai dengan tahap-
tahap pengembangan sistem pakar yaitu : (1) Tahap Penilaian
Keadaan, (2) Tahap
Koleksi Pengetahuan, (3) Tahap Perancangan, (4) Tahap Tes, (5)
Tahap
Dokumentasi, (6) Tahap Pemeliharaan.
Gambar 3. Tahapan-Tahapan Pengembangan Sistem Pakar [4]
Perancangan Sistem meliputi Perancangan Flow
Diagram dan Perancangan Arsitektur
Analisis Kebutuhan dan Pengumpulan Data
Perancangan Aplikasi / Program
Implementasi dan Pengujian Sistem,
serta Analisis Hasil Pengujian
Penulisan Laporan Hasil Penelitian
-
4
Tahapan pengembangan sistem pada Gambar 7, dapat dijelaskan
sebagai
berikut. Tahap pertama: tahap penilaian keadaan, yaitu mengkaji
situasi,
memutuskan dengan pasti tentang masalah yang akan
dikomputerisasi dan apakah
sistem pakar dapat lebih membantu atau tidak.
Tahapan kedua: tahap koleksi pengetahuan, yaitu melakukan
analisis
kebutuhan dan pengumpulan data penyakit dan gejala-gejala
penyakit dari beberapa
buku dan wawancara terhadap pakar dalam mendiagnosa penyakit
ayam.
Tahapan ketiga: tahap perancangan sistem (System and Software
Design)
yang meliputi perancangan aturan dari basis pengetahuan yang
telah didapatkan,
merancang alur kerja sistem, merancang antarmuka untuk
menghubungkan
interaksi user dengan system, proses inferensi, perancangan UML
meliputi use case
diagram, activity diagram, class diagram dan sequence
diagram.
User
Lihat Data Penyakit
Diagnosa Penyakit
Lihat Penanganan Penyakit
Lihat Bantuan
Lihat Tentang Aplikasi
Gambar 4. Use Case Diagram Peternak
Use case diagram menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan
dari
sebuah sistem, yang ditekankan adalah “apa” yang diperbuat
sistem dan bukan
“bagaiamana”. Sebuah use case mempresentasikan sebuah interaksi
actor dengan
sistem. Use case merupakan sebuah pekerjaan tertentu. Sebuah
actor adalah
sebuah entitas manusia atau mesin yang berinteraksi dengan
sistem untuk
melaksanakan pekerjaan-pekerjaan tertentu. Dalam use case
diagram ini hanya
terdapat 1 actor yang memerlukan sistem untuk mendiagnosa
penyakit. Dalam
sistem ini tidak diperlukan admin dikarenakan proses
memperbaharui database
dilakukan dengan memperbaharui file XML yang ada di dalam
aplikasi.
Activity diagram adalah gambaran aliran proses yang terdapat
dalam sistem
mulai aktivitas start sampai aktivitas stop. Aktivitas yang
dapat direalisasikan oleh
satu use case atau lebih yang menggambarkan proses yang
berjalan. Gambar 4
merupakan akitivitas yang dilakukan user untuk mendapatkan hasil
diagnosa.
Proses dimulai dari memilih menu diagnosa kemudian menjawab
pertanyaan-
pertanyaan mengenai kondisi yang dialami hingga mendapatkan
kesimpulan dari
diagnosa yang sudah dijawab dan mendapatkan informasi tentang
pengobatan yang
dapat dilakukan terhadap hasil diagnosa tersebut.
-
5
Title
User System Database
Ph
ase
BEGIN
Memilih
Menu
Menampilkan
Menu Diagnosa
Load Data dari
File XML
Menampilkan
PertanyaanInput Jawaban
Mengolah Jawaban
Menampilkan
Kesimpulan
END
Gambar 5. Activity Diagram Diagnosa Penyakit
Gambar 6. Sequence Diagram Proses Diagnosa
Sequence diagram digunakan untuk menunjukkan aliran fungsional
dalam
use case, yang disusun berdasarkan urutan waktu. Sequence
diagram digunakan
untuk menggambarkan skenario atau rangkaian langkah-langkah yang
dilakukan
sebagai respon dari sebuah perintah untuk menghasilkan suatu
output tertentu.
Gambar 5 merupakan sequence diagram untuk proses diagnosa
penyakit.
-
6
Gambar 7. Class Diagram Aplikasi Sistem Pakar
Class diagram sebuah spesifikasi yang jika diinstansiasi akan
menghasilkan
sebuah objek dan merupakan inti dari desain dan pengembangan
berorientasi objek.
Class menggambarkan keadaan (atribut) suatu sistem sekaligus
menampilkan suatu
operasi (fungsi/metode) untuk memanipulasi keadaan tersebut.
Gambar 6
menjelaskan hubungan antar class dan bagaimana relasi antar
komponen tersebut.
Flowchart Gambar 7 menjelaskan bagaimana proses inferensi
dalam
mencari kesimpulan menggunakan algoritma Central Inference
dimana algoritma
tersebut terfokus fada suatu aturan dan akan menelusuri setiap
elemen pada aturan
tersebut. Pertama, yang perlu dilakukan adalah membaca dokumen
penyakit dan
dokumen gejala yang disimpan dalam format XML. Kemudian dari
aturan penyakit
yang telah dibaca akan memilih satu per satu untuk ditanyakan
pada pengguna
apakah sesuai dengan kondisi pengguna atau tidak. Setelah
ditanyakan maka
jawaban akan disimpan meskipun dengan hasil benar atau salah
sehingga apabila
ada aturan penyakit lain yang memerlukan informasi kondisi
pengguna tidak akan
ditanyakan ulang. Kemudian setelah semua kondisi gejala
terpenuhi atau bernilai
benar maka akan ditampilkan hasil kesimpulan sesuai dengan
penyakit tersebut.
Apabila kondisi dari suatu gejala tidak memenuhi maka akan
langsung memeriksa
untuk penyakit berikutnya. Apabila tidak ada aturan penyakit
yang memenuhi,
maka proses penyimpulan hasil diagnosa akan dilakukan dengan
membuat
persentase dari tiap penyakit dan akan diambil yang paling
besar.
-
7
Gambar 8. Flowchart Proses Mesin Inferensi
Proses perhitungan bobot kesimpulan ditunjukkan pada gambar 8
dalam
bentuk persentase. Perhitungan dilakukan dengan mengambil gejala
yang sama
pada aturan ke-N yang bernilai benar kemudian dibagi dengan
jumlah gejala yang
ada pada aturan ke-N dan dikalikan dengan 100 % maka akan
ditemukan bobot
dalam bentuk persen pada suatu aturan. Aturan-aturan yang
memiliki gejala yang
sama dengan gejala pengguna akan dihitung bobotnya menggunakan
proses
tersebut untuk kemudian diseleksi. Aturan dengan persentase
bobot tertinggi akan
diambil sebagai kesimpulan.
Gambar 9. Perhitungan bobot penyakit
Tidak
YA
YATidak
YA
Tidak
BEGIN
Membaca Data Penyakit dan
Gejala
Aturan PenyakitKe -N
Gejala ke -IPada aturan ke -N
Gejala ada dalam kondisi
pengguna ?
Gejala Idalam kondisi
pengguna True ?
I = I +1I = 1
Gejala sesuai dengan kondisi
pengguna?
Simpan gejala pada kondisi
pengguna dengan nilai False
I = 1
Masih ada aturan?
Jumlahgejala dalam
AturanN = I ?
Simpan gejala pada kondisi
pengguna dengan nilai True
N = N + 1N = N + 1
Hitung Persentase dari tiap Aturan
penyakit
Ambil Kesimpulan dengan
presentase paling banyak
Tampilkan Hasil
Kesimpulan
END
YA
Tidak
YA
Tidak
-
8
Tahapan keempat: pengujian sistem serta analisis hasil
pengujian
(Integration and System Testing), yaitu melakukan pengujian
sistem, serta
menganalisis hasil pengujian sistem untuk melihat apakah
aplikasi yang telah
dibuat sudah dapat mendiagnosa penyakit dengan benar atau tidak
ada eror.
Tahap kelima: Dokumentasi, yaitu melakukan dokumentasi sistem
berupa
penulisan laporan penelitian dan artikel ilmiah.
Tahap keenam: Operasi dan Pemeliharaan (Operation and
Maintanance),
yaitu memperbaiki kesalahan-kesalahan yang ditemukan pada tahap
pengujian
sistem yang telah dilakukan sebelumnya dan memperbaiki aturan
baru dalam
mendiagnosa penyakit.
Tahap ketiga dari tahapan penelitan ini adalah merancang
aplikasi dengan
merancang antarmuka yang akan digunakan dalam
mengimplementasikan sistem
yang telah dirancang. Setelah tahap ketiga selesai dibuat, tahap
keempat dari
penelitian ini yakni tahapan pengimplementasian sistem yang
sudah dibuat,
pengujian sistem serta analisis hasil pengujian. Tahap kelima
adalah penulisan
laporan hasil penelitian yang dilakukan.
4. Hasil dan Implementasi Perancangan sistem akan
diimplementasikan dalam bentuk pengkodean
(coding) untuk membangun aplikasi sistem pakar dalam mendiagnosa
penyakit
ayam pada platform Android dengan menggunakan bahasa pemrograman
java
sebagai user interface.
Gambar 10. Tampilan Antarmuka Menu Utama
-
9
Halaman menu utama aplikasi dibuat dari satu file XML
(Extendsible
Markup Language) dan satu file Class Activity, dimana file XML
untuk
mendefinisikan komponen-komponen yang digunakan dalam membuat
halaman
dari aplikasi, sedangkan class activity berfungsi menampung
komponen-komponen
dari file XML sehingga tampilan XML dapat digunakan.
Pada file XML terdapat id yang sesuai dengan komponen-komponen
yang
telah disediakan. Pada class activity akan mengimplementasikan
komponen yang
tersedia pada file XML sesuai dengan id yang telah disediakan.
Di dalam class
activity juga terdapat method yang berguna sebagai pemilihan
setiap event untuk
setiap tombol. Setiap tombol akan memberikan statement dimana
akan memanggil
activity baru sesuai dengan id yang disediakan. Pemanggilan
activity ini
menggunakan intent tetapi untuk tombol keluar menggunakan fungsi
finish.
Gambar 11. Tampilan Antarmuka Halaman Menu Diagnosa
Gambar 11 merupakan tampilan antarmuka untuk mengumpulkan
data
gejala. Halaman Diagnosa merupakan halaman untuk mendiagnosa
penyakit. Di
dalam halaman ini akan ditampilkan pertanyaan-pertanyaan dari
gejala-gejala
penyakit. Terdapat dua tombal “Ya” dan “Tidak” untuk menjawab
pertanyaan –
pertanyaan gejala yang ada. Setiap kali pengguna menjawab dengan
menekan
tombol tersebut maka proses inferensi akan juga berjalan.
Apabila masih diperlukan
untuk data dari gejala yang lain maka pertanyaan untuk gejala
selanjutnya akan
ditampilkan untuk dijawab, namun apabila data dari gejala yang
dibutuhkan sudah
cukup untuk menghasilkan kesimpulan maka tampilan hasil diagnosa
akan
ditampilkan.
-
10
Gambar 12. Halaman Antarmuka Hasil Diagnosa Penyakit.
Gambar 12 merupakan tampilan antarmuka hasil dari proses
diagnosa.
Tampilan ini akan menampilkan hasil dari diagnosa yang sudah
dilakukan. Hasil
diagnosa akan diambil 3 penyakit dengan kemungkinan terbesar
beserta persentase
nya. Untuk penyakit dengan kemungkinan teratas akan ditampilkan
juga gambar
dari ayam yang mengalami penyakit tersebut sehingga user dapat
melihat contoh
kondisi ayam yang mengalami penyakit tersebut. Kemudian apabila
layar di sentuh
maka halaman akan berganti ke halaman informasi penyakit.
Halaman informasi
penyakit berisi tentang informasi penyakit ayam yang sesuai
dengan hasil diagnosa
dengan persentase tertinggi beserta pengobatan penyakit tersebut
yang dapat pula
diakses dari menu informasi penyakit.
Halaman Daftar Informasi Penyakit merupakan halaman yang berisi
tentang
penyakit-penyakit yang terdapat pada sistem pakar ini.
Jenis-jenis penyakit tersebut
ditampilkan dalam List View dengan mengatur Adapter dari sebuah
class Activity
yang berisi daftar gambar dan daftar judul yang akan ditampilkan
di dalam list view.
Gambar 13 merupakan tampilan halaman informasi penyakit.
Selain itu List View yang ada diberi event onItemClickListener
agar setiap
kali pengguna memilih sebuah penyakit yang ada di dalam daftar
penyakit maka
akan menggunakan intent untuk menampilkan halaman yang berisi
informasi yang
lebih lengkap dari penyakit yang dipilih. Informasi yang
ditampilkan di halaman
tersebut berupa nama penyakit, nama latin penyakit,
gejala-gelaja penyakit dan
pengobatan dari penyakit tersebut. Gambar 14 merupakan halaman
informasi yang
lebih lengkap dari suatu penyakit.
-
11
Gambar 13. Tampilan Antarmuka Halaman Daftar Informasi
Penyakit.
Gambar 14. Tampilan Antarmuka Halaman Informasi Penyakit.
-
12
Pada Sistem pakar ini menggunakan File XML sebagai database
dari
penyakit. File data penyakit dapat dilihat pada Kode Program
1.
Kode Program 1. File XML yang berisi data penyakit
1.
2.
3. P002
4. Penyakit Flu Ayam
5. Avian Influenza
6. Pengobatan dengan cara pemberian vaksin.Ada tiga
jenis vaksin Avian Influenza, (1) Konvensional, killed, oil
emulsion. (2)
Rekombinan – vektor vaksin. (3) Reverse Genetics (killed,
oil
emulsion)
7.
8. G003
9. G005
10. G007
11. G013
12. G037
13. G044
14.
15.
16.
File XML tersebut akan digunakan pada sistem dalam mencapai
suatu
kesimpulan. Aturan-aturan direpresentasikan menggunakan teknik
representasi
pengetahuan rule based reasoning dengan bentuk pola IF-THEN.
Bentuk format
penulisan file aturan dapat dilihat pada Psedocode 2.
Pseudocode 2. Representasi Rule Based Reasoning
IF Gejala_1
AND Gejala _2
AND Gejala _3
AND Gejala _4
AND Gejala _5
THEN Kesimpulan_1
#
IF Gejala _1
AND Gejala _2
AND Gejala _3
THEN Kesimpulan_2
Berdasarkan isi file XML pada kode program 1 dan representasi
aturan pada
Psedocode 2 maka akan menghasilkan aturan Psedocode 3.
Pseudocode 3. Representasi Aturan dari file XML
IF G003
AND G005
AND G007
AND G013
AND G037
AND G044
THEN P002
-
13
Proses diagnosa dengan menampilkan daftar pertanyaan diikuti
dengan
proses inferensi dari Psedocode 1 dengan acuan Psedocode 3 yang
didapatkan dari
membaca file XML yang berisi data penyakit dan gejala-gejalanya.
Untuk membaca
file XML dengan menggunakan XmlPullParser. Proses membaca dengan
melihat
setiap tag yang ada seperti start document, start tag, dan end
tag. Apabila tag yang
ada adalah start tag maka akan dilihat atribut pada tag XML
tersebut kemudian
dapat diambil nilainya. Untuk proses membaca file XML dapat
dilihat pada Kode
Program 2.
Kode Program 2. Kode Program Mengambil Data XML
1. while (eventType != XmlPullParser.END_DOCUMENT) {
2. String name = null;
3. switch (eventType) {
4. case XmlPullParser.START_DOCUMENT:
5. list = new ArrayList();
6. break;
7. case XmlPullParser.START_TAG:
8. name = parser.getName();
9. if (name.equalsIgnoreCase("penyakit")) {
10. dta = new Penyakit();
11. } else if (dta != null) {
12. if (name.equalsIgnoreCase("kode")) {
13. dta.kdPenyakit = parser.nextText();
14. } else if (name.equalsIgnoreCase("nama")) {
15. dta.Nama = parser.nextText();
16. } else if (name.equalsIgnoreCase("latin")) {
17. dta.latin = parser.nextText();
18. } else if (name.equalsIgnoreCase("penanganan")) {
19. dta.penanganan = parser.nextText();
20. } else if (name.equalsIgnoreCase("daftargejala")) {
21. list2 = new ArrayList();
22. } else if (name.equalsIgnoreCase("gejala")) {
23. list2.add(parser.nextText());
24. }
25. }
26. break;
27. case XmlPullParser.END_TAG:
28. name = parser.getName();
29. if (name.equalsIgnoreCase("penyakit") && dta !=
null) {
30. list.add(dta);
31. }else if (name.equalsIgnoreCase("daftargejala") &&
dta != null) {
32. dta.ls = list2;
33. }
34. }
35. eventType = parser.next();
36. }
-
14
Kode Program 3. Kode program menampilkan pertanyaan.
1. public void siapSoal() { 2. if(iNow
-
15
Pengujian aplikasi dilakukan untuk melihat sudah sejauh mana
aplikasi
dapat berjalan dan sejauh mana kesalahan yang mungkin terjadi
pada aplikasi.
Pengujian aplikasi ini menggunakan blackbox testing, yaitu
pengujian fungsional
tanpa melihat alur eksekusi program, namun cukup dengan
memperhatikan apakah
setiap fungsi sudah berjalan dengan baik sesuai harapan. Hal-hal
yang diuji dan
hasil pengujian blackbox testing dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1 Tabel Pengujian BlackBox
Fungsi yang diuji Output yang
diharapkan
Output yang
muncul
Hasil
Pengecekan format
file dan format
penulisan file
Sukses
menyimpan file
Sukses
menyimpan file
Valid
Membaca file
Penyakit
Sukses
membaca file
Sukses
membaca file
Valid
Membaca file Gejala Sukses
membaca file
Sukses
membaca file
Valid
Menampilkan
kesimpulan
Sukses
menampilkan
kesimpulan
Sukses
menampilkan
kesimpulan
Valid
Perhitungan bobot
dalam mencari
kesimpulan
Sesuai
perhitungan
manual
Sesuai
perhitungan
manual
Valid
Menampilkan hasil
diagnose
Sukses
menampilkan
hasil diagnosa
Sukses
menampilkan
hasil diagnosa
Valid
Menampilkan
informasi penyakit
Sukses
menampilkan
data informasi
penyakit
Sukses
menampilkan
data informasi
penyakit
Valid
Berdasarkan hasil pengujian blackbox pada Tabel 1, maka dapat
disimpulkan
bahwa aplikasi sudah berjalan sesuai dengan yang dirancang dan
dapat dilanjutkan
ke beta testing untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna
terhadap aplikasi yang
dibangun.
Pengujian yang dilakukan berikutnya adalah pengujian beta
testing,
pengujian ini dilakukan untuk memperoleh data kualitatif
mengenai tingkat
keberhasilan perancangan. Pengujian beta testing dilakukan
melalui wawancara
dengan beberapa peternak di sekitar Salatiga. Pengujian ini
untuk memperoleh data
kualitatif mengenai keberhasilan perancangan. Menurut beberapa
peternak, aplikasi
sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit ayam sudah cukup baik
dari segi
tampilan, proses diagnosa hingga sampai hasil diagnosa penyakit.
Hal ini berkaitan
dengan fungsinya sebagai sistem pakar yang dapat mendiagnosa
penyakit dari
gejala yang ada hingga informasi mengenai pengobatan yang dapat
dilakukan
-
16
tentang penyakit tersebut. Melalui aplikasi ini, para peternak
dapat mendiagnosa
sendiri yang tentunya akan mempercepat penanganan pada ayam yang
terserang
suatu penyakit dibandingkan dengan harus menunggu mantri untuk
melakukan
proses diagnosa.
5. Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat
ditarik
beberapa kesimpulan yaitu sistem pakar yang diterapkan dengan
menyesuaikan
kebutuhan para peternak pada umumnya dalam mendiagnosa penyakit,
sehingga
aplikasi harus didukung oleh informasi lebih terhadap hasil
diagnosa. Mesin
Inferensi yang digunakan menerapkan central inference algorithm
karena proses
inferensi yang tidak memerlukan untuk menganalisa setiap gejala
sehingga proses
inferensi jauh lebih cepat. Selain itu, aplikasi sistem pakar
untuk mediagnosa
penyakit ayam ini mampu untuk membantu para peternak dalam
mendiagnosa
penyakit ayam yang menyerang ayam mereka. Aplikasi sistem pakar
penyakit ayam
ini juga dapat memberikan informasi pengobatan terhadap penyakit
menyerang
ayam peternak sehingga penanganan dapat secara dini
dilakukan.
Pengembangan yang dapat dilakukan selanjutnya pada penelitian
ini adalah
dengan mengembangkan mesin inferensi dalam mencari kesimpulan
dan
memperbaiki program jika ditemukan bug.
6. Pustaka
[1] Zuber Ahmad. 2012. Penyakit pada Ayam. Jakarta : Pultry
Farm.
[2] Grifin N.L,-. A Rule-Based Inference Engine which is Optimal
and VLSI
Implementable Department of Computer Science. 40506. Lexington,
Kentucky:
University of Kentucky
[3] Suyatno, 2014. Artificial Intelegence. Bandung: Penerbit
Informatika
[4] Sri Kusumadewi, 2013. Artificial Intelegence (Teknik dan
Aplikasinya). ISBN:
979-3289-19-8. Yogyakarta: Graha Ilmu
[5] Openhandsetalliance. 2007. What is Android™ and how is it
different?.
http://www.openhandsetalliance.com/android_faq.html. Tanggal
akses 22 Juni
2014
[6] Hasibuan, Zainal A. 2007. Metodologi Penelitian Pada Bidang
Ilmu Komputer
dan Teknologi Informasi : Konsep, Teknik, dan Aplikasi. Jakarta
: Ilmu
Komputer Universitas Indonesia