PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING PADA RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA KAMBING BERBASIS WEB
Abstract
The research aims to design an expert system application that can be used to diagnose diseases in goats. The research was conducted in Kaliuda Village, Pahunga District, East Sumba Regency, East Nusa Tenggara Province. The forward chaining method uses the PHP programming language and MySql database. The data collection method uses interview, observation, and documentation techniques. The development of the information system uses the Waterfall method. System modelling uses UML diagrams. System testing uses black-box testing and the SUS (System Usability Scale) on ten user respondents. The black-box testing is conducted to test the functional specifications of the new system. The results show that the developed system can process and convey information data from goat disease diagnoses and can assist experts in diagnosing diseases based on the symptoms occurring in goats. The SUS evaluation results show that the system received a score of 75, indicating that the system's acceptability ranges are suitable for use. For the Grade Scale criteria, the value obtained from the system is C. And the Adjective Ratings category is "Good" for user experience when using the system. The test results show that all features in the developed system were successfully executed. The developed expert system application for diagnosing goat diseases has proven to be helpful as an aid in diagnosing diseases based on the symptoms present in goats, as well as providing solutions that farmers can implement without having to visit the livestock office or extension workers first, especially for farmers whose residences are far from the livestock office.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan rancang bangun aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada kambing. Penelitian dilakukan di Desa Kaliuda Kecamatan Pahunga Kabupaten Sumba Timur Provinsi Nusa Tenggara Timur. Metode yang digunakan adalah metode forward chaining dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySql. Metode pengumpulan data menggunakan teknik wawancara, observasi, dan dokumentasi. Pengembangan sistem informasi menggunakan metode waterfall yang merupakan pemodelan dari metode System Development Life Cycle (SDLC). Pemodelan sistem menggunakan diagram UML. Pengujian sistem menggunakan uji coba black box dan system usability scale (SUS) terhadap 10 responden pengguna. Pengujian sistem pakar menggunakan black-box untuk menguji fungsionalitas sistem pakar. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem yang dibuat dapat mengolah dan menyampaikan informasi data hasil diagnosa penyakit pada kambing dan dapat membantu pakar dalam mendiagnosa penyakit dari gejala-gejala yang terjadi pada kambing. Sedangkan hasil evaluasi menggunakan SUS, sistem mendapatkan skor 75 yang menunjukkan bahwa Acceptability Ranges sistem layak digunakan. Untuk kriteria Grade Scale nilai yang didapatkan dari sistem adalah C. Sedangkan untuk pengalaman pengguna dalam menggunakan sistem mendapatkan Adjective Ratings kategori Good. Hasil pengujian menunjukan semua fitur dalam sistem yang dikembangkan berhasil dijalankan. Aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit kambing yang dikembangkan terbukti berguna sebagai alat bantu untuk mendiagnosa penyakit dari gejala-gejala yang terdapat pada kambing serta solusi yang dapat dilakukan oleh peternak tanpa harus berkunjung ke dinas peternakan atau penyuluh terlebih dahulu, terutama bagi peternak yang tempat tinggalnya jauh dari lokasi dinas peternakan atau penyuluh.
Full Text:
PDFReferences
Adjam, I., & Altarans, I. (2020). Perancangan Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Mendiagnosis dan Menangani Penyakit Ternak (Kambing). Jurnal Dintek, 13(2), 50–59. https://jurnal.ummu.ac.id/index.php/dintek/article/view/565
Alamsyah, H. T., Farida, I. N., & Widodo, D. W. (2024). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kambing Menggunkan Metode Case Based Reasoning Untuk Kesehatan Ternak. STAINS : Seminar Nasional Teknologi & Sains, 3(1), 345–352. https://doi.org/10.29407/stains.v3i1.4341
Alicia, P. (2022). Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining dalam Mengidentifikasi Penyakit Kambing. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 4(4), 191–197. https://doi.org/10.37034/jidt.v4i4.216
Ardianto, W., Suwondo, A., & Nulngafan. (2021). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Kambing Berbasis Web Menggunakan Algoritma Forward Chaining. JEBE : Journal of Economic, Business and Engineering, 3(1), 174–179. https://doi.org/10.32500/jebe.v3i1.2156
Fakhriyah, N. N., Bimantoro, F., & Wijaya, I. G. P. S. (2021). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit pada Kambing dengan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor. JTIKA : Jurnal Teknologi Informasi, Komputer Dan Aplikasinya, 3(1), 72–84. https://doi.org/10.29303/jtika.v3i1.138
Limbong, H. I., Syahputra, Y. H., & Pane, U. F. S. S. (2023). Implementasi Metode Dempster Sahafer Dalam Mendiagnosa Penyakit Cacingan Pada Kambing. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2(4), 537–544. https://doi.org/10.53513/jursi.v2i4.5371
Pribadi, I. A., Candra, A. A., & Azriansyah. (2021). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kambing Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Android. Jurnal Pepadun, 2(3), 403–411. https://doi.org/10.23960/pepadun.v2i3.83
Septian, A. D., Muflikhah, L., & Wihandika, R. C. (2019). Klasifikasi Penyakit Kambing Dengan Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM). JPTIK : Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 3(1), 587–592. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4182
Sugiyono. (2021). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D, Cetakan Ketiga. Bandung : Alfabeta.
Susanto, D., Fadlil, A., & Yudhana, A. (2020). Application of the Certainty Factor and Forward Chaining Methods to a Goat Disease Expert System. Khazanah Informatika, 6(2), 158–164. https://doi.org/10.23917/khif.v6i2.1086
DOI: https://doi.org/10.56486/jris.vol5no1.690
Article Metrics
Abstract view : 66 timesPDF - 16 times
Refbacks
- There are currently no refbacks.
TERINDEKS OLEH :






