Implementasi Algoritma Certainty Factor Dalam Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Kulit Pada Kucing

Abstract

Abstrak. Kesehatan pada hewan peliharaan khsusunya Kucing perlu diperhatikan agar terhindar dari berbagai jenis penyakit, seperti penyakit iritasi pada kulit Kucing. Tujuan dari penelitian ini membuat aplikasi Sistem Pakar yang dapat membantu orang awam melakukan penanganan awal penyakit kulit pada Kucing berdasarkan gejala yang ditemui. Sistem aplikasi mendiagnosa penyakit kulit pada Kucing dengan menggunakan algoritma <em>Certainty Factor</em> (CF). Terdapat 23 gejalan yang menjadi dasar penalaran pada algoritma CF untuk menentukan jenis penyakit kulit pada Kucing. Hasil uji terhadap 2 sampel penyakit pada Kucing menunjukkan aplikasi sistem pakar yang dikembangkan dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit <em>Ring Worm</em> dengan tingkat kepercayaan 87,20% dan penyakit <em>Scabies </em>dengan tingkat kepercayaan 90,78%.<br /><p><strong>Kata kunci</strong><strong>:</strong><em> Penyakit kulit, Certainty Factor, Sistem Pakar, Kucing</em></p><em>Abstract. The health of pets, especially cats, needs to be considered in order to avoid various types of diseases, such as irritating diseases on the cat's skin. The purpose of this study is to create an Expert System application that can help ordinary people carry out initial treatment of skin diseases in cats based on the symptoms encountered. The application system diagnoses skin diseases in cats using the Certainty Factor (CF) algorithm. There are 23 symptoms that form the basis of reasoning in the CF algorithm to determine the type of skin disease in cats. The results of the test on 2 samples of disease in cats showed that the expert system application developed could be used to diagnose Ring Worm disease with a confidence level of 87.20% and Scabies disease with a confidence level of 90.78%.</em><br /><strong><em>Keywords</em></strong><em>: Skin disease, Certainty Factor, Expert System, Cats</em><br /><p><em><br /></em></p><pre> </pre>