PENERAPAN METODE RIPPLE DOWN RULES UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT AYAM

Tri Sagirani1) Tutut Wurijanto2) Azis Rahma Muraegi3)

1,2,3) S1/Jurusan Sistem Informasi, STIKOM Surabaya 1,2) tris@stikom.edu; tutut@stikom.edu

Abstract: Chickens are exposed to disease or illness usually show symptoms - symptoms that weird. Both changes in the head, neck, body, wings, legs, behavior, disorders of the internal organs and other. Among the symptoms that occur there are symptoms that can be seen by the eye or clinical symptoms and by seeing these symptoms can be known disease affecting chickens. But not everyone can do it, it takes a tool to do so. Method of Ripple Down Rule (RDR) is one method that has the capability of expert system inference / search and acquisition of knowledge. By using the RDR a system will be able to identify the disease as an expert with clinical symptoms as inputannya. Based on the research and experiments performed by using clinical symptoms of some diseases, the system can identify the disease based on knowledge of diseases that have been stored in the system. Besides, the system can add to the knowledge that comes directly from the experts. Keywords: Disease, Chicken, Ripple Down Rule, System

Penyakit ayam merupakan masalah yang bisa menimbulkan kerugian bagi mereka yang memelihara dirumah maupun peternakan ayam. Ayam yang terkena penyakit biasanya mereka “bunuh” untuk menghindari penyebarannya. Apalagi dengan adanya kabar penyakit flu burung banyak orang takut untuk memelihara maupun mengkonsumsi ayam yang sakit karena takut tertular. Kebanyakan ayam – ayam tersebut mereka kubur atau di bakar. Menurut Tabbu (2000), penyakit – penyakit tersebut biasanya disebabkan oleh bakteri, virus, jamur, parasit, keracunan zat makanan atau kekurangan zat tertentu.

Jamur merupakan salah satu penyebab penyakit yang sering menyerang ayam. Jamur biasa hidup ditempat yang lembab dan suhu udara yang biasa tetapi tidak tahan dengan suhu yang tinggi. Indonesia yang beriklim tropis membuat jamur mudah berkembang. Namun bila ayam mengalami pertumbuhan lambat, produksi telur atau daging rendah dan kematian belum tentu ayam tersebut terkena penyakit bisa juga terjadi keracunan makanan atau kekurangan zat – zat makanan tertentu. Hal tersebut bisa dilihat dari gejala yang timbul pada ayam. Memang untuk orang awang akan sulit membedakan gejala penyakit satu dengan yang lain.

Sistem pakar ini berusaha mengidentifikasi penyakit selayaknya dokter hewan sehingga bisa mengdiagnosa apakah ayam bisa mati lebih cepat atau menular ke ayam yang lain sehingga kita bisa mencegahnya.

Sistem pakar adalah sebuah program komputer yang mencoba meniru atau mensimulasi pengetahuan (knowledge) dan keterampilan (skill) dari seorang pakar pada area tertentu (Irawan, 2006: 5). Sistem yang akan dibuat dalam penelitian ini akan menggunakan metode Ripple Down Rules (RDR). RDR sendiri merupakan metode yang berbasis aturan (Rule – Base). Metode RDR selain memiliki algoritma inferensia juga memiliki algoritma untuk akuisisi pengetahuan dari pakar (Subakti, 2006: 89). Algoritma dalam akuisisi

pengetahuan berguna untuk membantu proses transfer atau perpindahan pengetahuan dari pakar ke sistem. Dengan begitu pengetahuan atau knowledge base pada sistem terus up to date sehingga dapat memberikan informasi yang akurat kepada pengguna.

METODE Desain umum Sistem

Sistem yang dibangun diharapkan dapat mengatasi masalah untuk memudahkan proses analisis, dengan menghasilkan desain arsitektue Aplikasi untuk mengidentifikasi penyait ayam menggunakan Metode RDR. Dan menghasilkan sebuah ouput jenis penyakit dan pengendaliannya.

User User Interfece Inference Engine

Knowledge BasePakar Expert Interface Knowledge Base Editor

Fakta

Hasil

Pengetahuan

Debug Result

Working Memory

Output:1. Hasil identifikasi penyakit pada ayam2. Pengendalian penyakit pada ayam

Gambar 1. Desain arsitetur Umum Sistem

Seperti ditunjukkan pada gambar 1, Sistem terdiri

dari beberapa modul yaitu (1) User Interface, Tampilan sistem yang digunakan untuk membantu user untuk berinteraksi dengan sistem, yaitu dengan menginputkan fakta –fakta untuk mendapatkan sebuah kesimpulan. (2) Inference Engine, Komponen yang berisi algoritma inferensi dari metode RDR, bertugas untuk mencari padanan fakta yang diinputkan oleh user dengan fakta – fakta yang ada di knowledge base dan menghasilkan sebuah kesimpulan.

SNASTI 2010, SC - 14

Terdapat panah bolak – balik antara komponen Inferensia dengan Knowledge Base. Hubungan dengan Knowledge Base selain mengambil fakta yang tersimpan, Inferensia Engine juga memasukkan data berupa gejala yang tidak bisa ditemukan konklusinya. (3) Expert Interface, Tampilan sistem yang digunakan oleh pakar untuk mengelola knowledge base aplikasi. Pakar dalam hal ini adalah orang yang memiliki kebijakan untuk membuat serta merubah rule. (4) Working Memory, Disini sistem akan menyimpan dan membaca informasi tentang fakta – fakta yang di inputkan oleh user ataupun fakta – fakta hasil kesimpulan dari komponen Inferensia Engine. Dalam hal ini Working Memory merupakan memori sementara dalam proses. (4)Knowledge Base Editor,

Elemen ini bertugas untuk melakukan perubahan pada knowledge base sesuai dengan fakta atau pengetahuan yang di inputkan oleh pakar. Metode akuisisi dari metode RDR digunakan dalam proses ini. (5) Knowledge Base Knowledge Base dalam sistem ini merupakan sebuah database yang berisikan fakta – fakta dan juga teknik dalam menerangkan masalah yang disusun dalam urutan yang logis. Knowledge Base untuk sistem pakar ini berisikan informasi atau pengetahuan mengenai masalah penyakit ayam, baik gejala, cara penanggulangan dan pencegahannya

Penelitian yang dilakukan pada pengembangan (proyek) karena penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi untuk mengidentifikasi penyakit ayam dengan menggunakan metode Ripple Down Rules (RDR) berdasarkan gejala klinis yang muncul. Pemodelan aplikasi untuk mengidentifikasi penyakit ayam dapat digambarkan secara sederhana seperti gambar 2.

INPUT

Ø Gejala Penyakit AyamØ Pengetahuan tentang Penyakit

Ayam

PROSES

Ø Proses identifikasi penyakitØ Proses update knowledge base

OUTPUT

Informasi tentang Penyakit dan cara penanganannya

Gambar 2. Blok Diagram Aplikasi Identifikasi Ayam

Sistem ini terdiri dari 2 (dus) proses yaitu (1) Proses Identifikasi penyakit , untuk memproses input untuk di cocoka dengan knowledge base, (2) Proses Update Knowledge Base, di update dengan data pengetahuan tentang penyakit ayam yang di inputkan oleh user. Penerapan MODEL Pohon data Dalam Sistem

Fase pertama dalam pembangun apliaksi adalah membangun pohon data adalm sistem , yang digunakan untuk merancang rule identifikasi penyakit ayam , seperti digambarkan di gambar 3. Fase pembuatan data warehouse digunakan SQL Server 2005 Integration Services untuk proses pemuatan data ke star schema. Proses pemuatan data pertama kali dilakukan pada tabel-tabel dimensi, kemudian pemuatan data dilakukan pada tabel fakta. Pembuatan data warehouse dilakukan sebagai underlying database yang menyediakan sumber data untuk kubus OLAP. Star schema yang digunakan dapat dilihat pada gambar 3.

Keluar lendir dari mulutJengger berwarna ungu kebiruan

Pial berwarna ungu kebiruanMuka berwarna ungu kebiruan

LesuDemam

MengantukNgorokDiare

Tinja berwarna kehijauan

Flow CholeraKebutaan pada mata

kaki kakuLesuDiare

Gangguan pertumbuhan

Arizonosis

Muka pucatTinja berwarna kekuningan

Gangguan pertumbuhan

Flow TyphoidPembengkakan sendi

Badan kurusAnoreaksi

Tinja bau busuk

StafilokokosisPial pucat

Kepala gemetaranBulu badan berdiri

DepresiDemam

LesuBerat badan menurun

Tinja berwarna kekuninganStreptokokosis

Pial pucatBulu badan berdiri

Pembengkaka sendiKelumpuhan

Tinja berwarna hijau keputihan

Infeksi Mycoplasma Synovieae (MS)

Muka pucatPial pucat

Kulit badan berwarna kuningDepresi

lesuInclusion Body Hepatitis

(IBH)Menekuk kepala dan leherBulu badan berdiri

DiareBanyak minum

MengantukLesu

anemiaKosidiosis

Bulu badan berdiriLesu

Nafu makan berkurangNgorok

Kolibasilosis

Jengger mengecilJengger berwarna kelabu

Kepala kakuTinja berwarna putih

LesuNafsu makan berkurang

Pulorium/Berak Kapur

2

Root Muka membengkakPial membengkak

Kelopak mata berwarna merahKeluar lendir dari hidungKeluar lendir dari Mata

BersinNgorok

Nafsu makan berkurangInfectious Coryza(snot)

Mata BerairBulu sayap kotor

Nafas sesakBatuk

Chronic Respiratory Disease (CRD)

Mulut terbukaLeher dijulur keatas

Jengger berwarna kebiruanKulit kepala berwarna

kebiruanNafas sesak

Nafsu makan berkurangNgorok

AspergilosisKepala terputar

Kaki lumpuhSayap lumpuh

DiareNafsu makan berkurang

BersinNafas sesak

GemetarBatukLesu

Newcastle Disease(ND)/Tetelo

Muncul bintik pada pialMuncul bintik pada mukaKeluar lendir dari hidung

Kebutaan pada mataMuncul bintik pada kulit badan

Nafas sesakNafsu makan berkurang

Flow Pox(CacarUnggas)

Muka membengkakMata membengkak

Tinja berwarna kehijauanBatuk

Keluar lendir dari mataKepala menghadap keatas

Kepala gemetaranBersin

Sulit berdiriLesu

Nafsu makan berkurangSwollen Head Syndrome

(SHS)

Badan kurusBulu badan kusam

Bulu badan berkerutPerut membesar

Nafsu makan berkurangNafas sesak

Lesu

Limfoid Leukosis (Busung Ayam)

Jengger pucatMuka pucat

Kebutaan pada mataBadan kurusKaki lumpuh

Sayap lumpuhDiare

Langkah tegapMerek’s Disease(MD)

SNASTI 2010, SC - 15

Gambar 3. Pohon Data Dalam Sistem

Diagram Alir Sistem Diagram Alur Sistem Aplikasi Gambar 4. Menggambarkan diagram alir sistem aplikasi secara umum. Terdapat dua proses yang dimana pada proses akuisisi hanya bisa diakses oleh user yang diberi hak akses dalam hal ini adalah pakar. Terlihat jalannya proses dari verifikasi user dalam hal ini pakar, jalannya data dari input sampai keluaran.

Mulai

Identifikasi Penyakit?

Update knowledge

base?

Diberi Akses?

Selesai

Data gejalaPenyakit

Informasi jenis penyakit dan cara

penanggulangannya

Proses Identifikasi Penyakit

Periksa Rule X yang berstatus

usulan

Menemukan RuleX dengan status usulan?

Gunakan RuleX yang ditemukan?

Informasi tambahan berupa jenis dan gejala penyakit

Jenis dan gejala penyakit

Membentuk ruleX dengan status

usulan

Proses Akuisisi Pengetahuan Knowledge

Base

YaYa

Ya

TidakTidak

Tidak

Tidak

Tidak

Ya

Ya

Gambar 4. Diagram Alur Sistem aplikasi

Diagram Alur Proses Identifikasi Diagram alur proses identifikasi pada gambar 5.

Menunjukkan proses identifikasi penyakit dengan menggunakan algoritma inferensi dari metode RDR, yang dimulai dengan masukan data gejala klinis ayam yang sakit dan menerima keluaran berupa informasi penyakit dan cara penanggulangannya.

2

Kaki lemahBulu badan menjadi hitam/kotor

Kulit badan menjadi hitamKulit badan mudah mengelupas

Timbunan cairan dibawah kulit badanDepresi

InkordinasiNafsu makan berkurang

Sempoyongan

Dermatitis Gangrenosa (Sayap Busuk)

Leher lumpuh sayap lumpuhKaki lumpuh

Bulu badan berdiriBulu badan mudah dicabut

Gangguan pernafasan

Botulisme

Kepala tertundukMata tertutup

LesuDepresi

Keluar lendir dari mataBerdiri dengan satu kaki

Sayap menggantungBulu badan berdiri

MengantukNafsu makan berkurang

Banyak minumInfeksi Paratifoid

Bulu badan kusam

Enteritis Ulseratifa (Quail disease)

Ayam bergerombol

Enteritis Nekrotikan

Muka mengecilPial mengecil

Bulu badan kusamBulu badan berdiri

Berat badan menurunKulit badan mengering

Kaki lumpuhSayap menggantung

DepresiLesu

Tuberkulosis

Langkah kaku

HistomoniasisPembengkakan sendi

InkordinasiDiare

KelumpuhanAtaksia

Infeksi Pseudomonas

Bulu badan berdiriGangguan pertumbuhan

LesuTinja berwarna putih

KandidiasiKeluar lendir dati hidungKeluar lendir dari mata

NgorokNafsu makan berkurang

BersinNafas sesak

BatukLesu

Gangguan pertumbuhanAyam bergerombol

Infectious Bronchitis (IB)Mata berair

Keluar darah dari hidungKeluar darah dari mulut

BatukNafas sesak

LesuTinja bercampur darah

Infectious Laryngotracheitis (Batuk Darah)

Muka membengkakMata berair

DepresiDiareBersinNgorokBatuk

Kematian mendadakAvian Influenza (Flu Burung)Bulu badan berdiri

DiareGemetar

LesuTinja berwarna putihNafsu makan baik

Infectious Bursal Disease (IBD/Gumboro)

Kepala kakuLeher kaku

Kebutaan pada mataMata sayu

Bulu badan rontokKaki pincang

DiareSempoyongan

Avian EnsefalomielitisJengger pucatMuka pucat

Jengger membengkakDepresiDemam

Nafsu makan berkurangLesu

Tinja berwarna kehijauanGangguan pernafasan

Malaria Avian

Keluar lendir dari mulutLeher dijulur keatas

Mulut bau busukPerut kosong

DiareTinja berwarna kekuningan

Trikomoniasis

Jengger mengecilJengger pucat

Kebutaan pada mataInkordinasi

Tinja berwarna putihGemetar

Toksoplasmosis

SNASTI 2010, SC - 16

Data gejala klinis penyakit ayamMembentuk rule X

Cek Clause Pada Node Corner

Stone

Knowledge Base

Menemukan konklusi?

Ada node Child? Cek node child

Menemukan konklusiRule habis?

Mengisi konklusi rule X dengan konklusi yang

ditemukan

Mengisi konklusi rule X dengan ‘tidak ada’ dan

mengubah status rule X menjadi =

usulan

Hasil Inferensi

Return

Ya

Ya

YaYa

Tidak

Tidak

TidakTidak

Proses Identifikasi Penyakit

Gambar 5. Diagram Alur Proses Identifikasi

Diagram Alur Akusisi Pengetahuan

Diagram alur proses akuisisi pengetahuan pada gambar 3.13 menunjuk-kan proses pemindahan pengetahuan dari seorang pakar ke aplikasi. Sebelumnya data yang dimasukkan dicek dengan mencoba mencari pembanding pada rule base. Proses pembanding hampir mirip dengan proses identifikasi, jika ditemukan maka akan dibuat tabel pembanding. Dari tabel tersebut user akan diberi 5 opsi untuk memasukkan pengetahuan yang baru tersebut. Opsi tersebut adalah: Opsi 1, Rule baru yang akan dihasilkan adalah negasi dari clauses rule pada node di daftar perbedaan. Opsi 2, Rule baru yang akan dihasilkan adalah clauses ruleX di daftar perbedaan Opsi 3, Rule yang baru dihasilkan dari gabungan opsi 1 dan opsi 2 Opsi 4, Rule baru yang akan dihasilkan semuanya berasal dari rule baru yang tersedia tanpa melihat daftar perbedaan, namun letaknya pada level yang sama dari CC yang sedang dicek tadi. Artinya rule baru tersebut setingkat dengan CC yang dicek atau memiliki parent yang sama dengan CC Opsi 5, Rule baru yang akan dihasilkan semuanya berasal dari rule baru yang tersedia tanpa melihat daftar perbedaan dan letaknya langsung berada dibawah root imajiner.

RuleX

Cek Clause Pada Node Cornerstone

Case

Knowledge Base

Ada node CC yang clausenya

menyamai?

Ada node Child yang juga node

Cornerstone case?Cek node child

Rule habis?

Buat tabel pembanding

Opsi 1 Opsi 5Opsi 4Opsi 3Opsi 2

Menyimpan rule yang baru ke

knowledge base sesuai opsi

Return

Ya

Ya

YaYa

Ya Ya Ya Ya Ya

Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak

Tidak

Tidak

TidakTidak Ada node CC yang clausenya

menyamai?

Proses Akuisisi Pengetahuan

Gambar 6.Diagram Alur Proses Akuisisi Pengetahuan

Struktur Database

Struktur ini digunakan untuk menyimpan data yang akan dipakai oleh knowledge base .

FK_KONKLUSI_MENGAMBIL_MASTER_R

FK_CLAUSES_MEMERIKSA_MASTER_R

FK_PENANGAN_MENUNJUKK_KONKLUSI

FK_PENCEGAH_MENUNJUKK_KONKLUSI

FK_CLAUSES__MENGISI_RULEX

Master Rule

id_ruleNodenama_rule

varchar(32)intvarchar(250)

<pk>Clauses

id_clausesid_ruleclauses

varchar(32)varchar(32)varchar(250)

<pk><fk>

konklusi dan detail

id_konklusiid_rulekonklusiketeranganParent_idChild_idCC_signstop_sign

varchar(32)varchar(32)varchar(250)varchar(300)varchar(32)varchar(8)varchar(8)varchar(8)

<pk><fk>

Penanganan

id_penangananid_konklusipenanganan

varchar(32)varchar(32)varchar(500)

<pk><fk>

Pencegahan

id_penecegahanid_konklusiPencegahan

varchar(32)varchar(32)varchar(500)

<pk><fk>

RuleX

id_rulexkonklusiketerangantanggalstatus

varchar(32)varchar(250)varchar(300)datetimevarchar(25)

<pk>Clauses_RuleX

id_clausexid_rulexpremisditemukan

varchar(32)varchar(32)varchar(250)char(5)

<pk><fk>

Hak Akses

user_namepasswordjabatanhak_akses

varchar(50)varchar(50)varchar(50)varchar(50)

<pk>

Gambar 7. Struktur Database

HASIL DAN PEMBAHASAN Form Untuk Proses Identifikasi

Gambar 8 . menampilan form hasil proses identifikasi yang dipakai untuk menginputkan gejala klinis yan terjadi pada ayam.

SNASTI 2010, SC - 17

Gambar 8. Form Input Gejala Pada Bagian Kepala

Form Hasil Identifikasi

Gambar 10 merupaka form untuk menampilkan hasil identifikasi yang dilakukan oleh user, yang akan menghasilkan jeis penyakitnya dan juga penangananya.

Gambar 9. Form Hasil Identifikasi

Uji Coba Penelusuran /Identifikasi

Sekelompok ayam ditemukan dengan gejala keluar lendir dari hidung dan mata, mata berair, bulu sayap kotor, nafsu makan berkurang, ngorok, nafas sesak dan batuk.

Pada gambar 10, gambar 11, dan gambar 12 adalah form konsultasi user yang memberikan inputan berupa gejala – gejala yang terjadi pada ayam. Fakta – fakta yang di inputkan: Gejala yang terjadi pada bagian kepala dan leher: (1) Keluar lendir dari hidung, (2) Keluar lendir dari mata, (3) Mata berair Gejala yang terjadi pada bagian Badan hingga kaki: Bulu sayap kotor Gejala yang terjadi pada tingkah laku dan kondisi ayam: (1) Nafsu makan berkurang, (2) Ngorok, (3) Nafas sesak, (4) Batuk

Gambar 10. Form Input Gejala Bagian Kepala dan

Leher

Gambar 11. Form Input Gejala Bagian Badan

Gambar 12. Form Input gejala umum dan tingkah laku

Penyelesaian/kesimpulan dari proses identifikasi oleh sitem adalah nama penyakit adalah Infeksi Mycoplasma Gallisepticum/chronic respiratory disaese (CRD), penyebabnya bakteri Mycoplasma Gallisepticum. Penanganannya adalah memberi antibiotika: spiramisin, tilosin, linkomisin, dan beberapa kelompok kuinolon, pencegahannya adalah bersihkan kandang dengan campuran fenol, formalin beta-propiolakton dan mertiolat. Seperti pada gambar 13

SNASTI 2010, SC - 18

Gambar 13. Hasil Identifikasi

Simpulan

Secara garis besar setelah melakukan implementasi dan evaluasi sistem untuk mengidentifikasi penyakit ayam dengan menggunakan metode Ripple Down Rules dapat ditarik kesimpulan: (1)Sistem dapat mengidentifikasikan penyakit ayam sesuai dengan pengetahuan yang tersimpan pada knowledge base berdasarkan gejala yang dinputkan dengan hasil identifikasi berupa nama penyakit, penyebab, penanganan dan pencegahan. (2) Sistem ini memvalidasi inputan untuk akuisisi pengetahuan berdasarkan nama penyakit dan gejala penyakit. (3)Sistem ini menyimpan gejala dalam bentuk text. Saat proses akuisisi jika ada gejala yang memiliki berbedaan kata namun memiliki persamaan arti, keduanya bisa terimput.

Daftar Rujukan 1. Diambil dari Buku/ Literatur Astuti, Widi, 2008, Sistem Pendukung Keputusan

Dalam Bidang Forensik Menggunakan Sistem Pakar, Surabaya: STIKOM.

Gozales, Avelino J. dan Dankel, Douglas D., 1993, The Engineering of Knowledge – based Systems, New Jersey : Alan Arp

Irawan, Jusak, 2006, Buku Pegangan Kuliah Sistem Pakar, Surabaya:STIKOM.

Silvianawati, Laila Rachma, 2006, Sistem Pakar Untuk Menditeksi Penyakit Pada Tanaman Buah – Buahan, Surabaya: STIKOM.

Subakti, Irfan, 2006, Sistem Berbasis Pengetahuan, Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh November.

Tabbu, Charles Rangga, 2000, Volume 1 Penyakit Ayam dan Penanggulangannya: Penyakit Bakteri, Mikal dan Viral, Yogyakarta: Penerbit Kanisius.

Tabbu, Charles Rangga, 2000, Volume 2 Penyakit Ayam dan Penanggulangannya: Penyakit Asal Parasit, Noninfeksius dan Etiologi Komples, Yogyakarta: Penerbit Kanisius.

2. Diambil dari Jurnal Ho, V., W. Wobcke, P. Compton, 2003, EMMA: An E-

mail Management Assistant, IEEE/WIC International Conference on Intelligent Agent Technology, Los Alamitos, CA, IEEE, 67-74.

SNASTI 2010, SC - 19