Penerapan Metode Ripple Down Rules Untuk Mengidentifikasi Penyakit Ayam.
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) [email protected]; [email protected]
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
SNASTI 2010, SC - 14
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.
Pengetahuan
Pakar
Knowledge Base
Editor
Expert Interface
Knowledge Base
Debug Result
Output:
1. Hasil identifikasi
penyakit pada
ayam
2. Pengendalian
penyakit pada
ayam
Fakta
User
User Interfece
Inference Engine
Working Memory
Hasil
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.
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.
Root
Muka membengkak
Pial membengkak
Kelopak mata berwarna merah
Keluar lendir dari hidung
Keluar lendir dari Mata
Bersin
Ngorok
Nafsu makan berkurang
Infectious Coryza(snot)
Mata Berair
Bulu sayap kotor
Nafas sesak
Batuk
Chronic Respiratory Disease
(CRD)
Mulut terbuka
Leher dijulur keatas
Jengger berwarna kebiruan
Kulit kepala berwarna
kebiruan
Nafas sesak
Nafsu makan berkurang
Ngorok
Aspergilosis
Muncul bintik pada pial
Muncul bintik pada muka
Keluar lendir dari hidung
Kebutaan pada mata
Muncul bintik pada kulit badan
Nafas sesak
Nafsu makan berkurang
Flow Pox(CacarUnggas)
Badan kurus
Bulu badan kusam
Bulu badan berkerut
Perut membesar
Nafsu makan berkurang
Nafas sesak
Lesu
Keluar lendir dari mulut
Jengger berwarna ungu kebiruan
Pial berwarna ungu kebiruan
Muka berwarna ungu kebiruan
Lesu
Demam
Mengantuk
Ngorok
Diare
Tinja berwarna kehijauan
Flow Cholera
Kebutaan pada mata
kaki kaku
Lesu
Diare
Gangguan pertumbuhan
Arizonosis
Muka pucat
Tinja berwarna kekuningan
Gangguan pertumbuhan
Flow Typhoid
Pembengkakan sendi
Badan kurus
Anoreaksi
Tinja bau busuk
OUTPUT
Ø
Ø
Proses identifikasi penyakit
Proses update knowledge base
Pial pucat
Bulu badan berdiri
Pembengkaka sendi
Kelumpuhan
Tinja berwarna hijau keputihan
Informasi tentang Penyakit
dan cara penanganannya
Infeksi Mycoplasma Synovieae
(MS)
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.
Muka membengkak
Mata membengkak
Tinja berwarna kehijauan
Batuk
Keluar lendir dari mata
Kepala menghadap keatas
Kepala gemetaran
Bersin
Sulit berdiri
Lesu
Nafsu makan berkurang
Swollen Head Syndrome
(SHS)
Jengger pucat
Muka pucat
Kebutaan pada mata
Badan kurus
Kaki lumpuh
Sayap lumpuh
Diare
Langkah tegap
Merek’s Disease(MD)
PROSES
INPUT
Gejala Penyakit Ayam
Pengetahuan tentang Penyakit
Ayam
Newcastle Disease(ND)/Tetelo
Limfoid Leukosis (Busung
Ayam)
Stafilokokosis
Ø
Ø
Kepala terputar
Kaki lumpuh
Sayap lumpuh
Diare
Nafsu makan berkurang
Bersin
Nafas sesak
Gemetar
Batuk
Lesu
Bulu badan berdiri
Lesu
Nafu makan berkurang
Ngorok
Menekuk kepala dan leher
Bulu badan berdiri
Diare
Banyak minum
Mengantuk
Lesu
anemia
Pial pucat
Kepala gemetaran
Bulu badan berdiri
Depresi
Demam
Lesu
Berat badan menurun
Tinja berwarna kekuningan
Streptokokosis
Muka pucat
Pial pucat
Kulit badan berwarna kuning
Depresi
lesu
Inclusion Body Hepatitis
(IBH)
Kosidiosis
Kolibasilosis
Jengger mengecil
Jengger berwarna kelabu
Kepala kaku
Tinja berwarna putih
Lesu
Nafsu makan berkurang
Pulorium/Berak Kapur
2
SNASTI 2010, SC - 15
2
Kaki lemah
Bulu badan menjadi hitam /kotor
Kulit badan menjadi hitam
Kulit badan mudah mengelupas
Timbunan cairan dibawah kulit badan
Depresi
Inkordinasi
Nafsu makan berkurang
Sempoyongan
Mulai
Tidak
Dermatitis Gangrenosa (Sayap Busuk)
Update
knowledge
base?
Tidak
Ya
Leher lumpuh
sayap lumpuh
Kaki lumpuh
Bulu badan berdiri
Bulu badan mudah dicabut
Gangguan pernafasan
Tidak
Identifikasi
Penyakit?
Ya
Diberi Akses?
Botulisme
Data gejala
Penyakit
Kepala tertunduk
Mata tertutup
Lesu
Depresi
Keluar lendir dari mata
Berdiri dengan satu kaki
Sayap menggantung
Bulu badan berdiri
Mengantuk
Nafsu makan berkurang
Banyak minum
Infeksi Paratifoid
Ya
Periksa Rule X
yang berstatus
usulan
Proses
Identifikasi
Penyakit
Bulu badan kusam
Enteritis Ulseratifa (Quail
disease)
Menemukan
RuleX dengan
status usulan?
Tidak
Ayam bergerombol
Enteritis Nekrotikan
Muka mengecil
Pial mengecil
Bulu badan kusam
Bulu badan berdiri
Berat badan menurun
Kulit badan mengering
Kaki lumpuh
Sayap menggantung
Depresi
Lesu
Ya
Gunakan
RuleX yang
ditemukan?
Informasi jenis
penyakit dan cara
penanggulangannya
Tidak
Jenis dan gejala
penyakit
Ya
Tuberkulosis
Langkah kaku
Histomoniasis
Pembengkakan sendi
Inkordinasi
Diare
Kelumpuhan
Ataksia
Informasi tambahan
berupa jenis dan
gejala penyakit
Membentuk ruleX
dengan status
usulan
Infeksi Pseudomonas
Proses Akuisisi
Pengetahuan
Knowledge
Base
Selesai
Bulu badan berdiri
Gangguan pertumbuhan
Lesu
Tinja berwarna putih
Kandidiasi
Mata berair
Keluar darah dari hidung
Keluar darah dari mulut
Batuk
Nafas sesak
Lesu
Tinja bercampur darah
Infectious Laryngotracheitis (Batuk
Darah)
Bulu badan berdiri
Diare
Gemetar
Lesu
Tinja berwarna putih
Nafsu makan baik
Keluar lendir dati hidung
Keluar lendir dari mata
Ngorok
Nafsu makan berkurang
Bersin
Nafas sesak
Batuk
Lesu
Gangguan pertumbuhan
Ayam bergerombol
Infectious Bronchitis (IB)
Muka membengkak
Mata berair
Depresi
Diare
Bersin
Ngorok
Batuk
Kematian mendadak
Avian Influenza (Flu Burung)
Infectious Bursal Disease (IBD/
Gumboro)
Kepala kaku
Leher kaku
Kebutaan pada mata
Mata sayu
Bulu badan rontok
Kaki pincang
Diare
Sempoyongan
Jengger pucat
Muka pucat
Jengger membengkak
Depresi
Demam
Nafsu makan berkurang
Lesu
Tinja berwarna kehijauan
Gangguan pernafasan
Avian Ensefalomielitis
Malaria Avian
Keluar lendir dari mulut
Leher dijulur keatas
Mulut bau busuk
Perut kosong
Diare
Tinja berwarna kekuningan
Trikomoniasis
Jengger mengecil
Jengger pucat
Kebutaan pada mata
Inkordinasi
Tinja berwarna putih
Gemetar
Toksoplasmosis
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.
SNASTI 2010, SC - 16
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.
Proses Akuisisi
Pengetahuan
Proses
Identifikasi
Penyakit
RuleX
Data gejala klinis
penyakit ayam
Membentuk rule X
Cek Clause Pada
Node Corner
Stone
Menemukan
konklusi?
Cek Clause Pada
Node Cornerstone
Case
Knowledge
Base
Tidak
Ada node
Child?
Ya
Ada node CC
yang clausenya
menyamai?
Cek node child
Knowledge
Base
Tidak
Ada node Child
yang juga node
Cornerstone case?
Ya
Ya
Cek node child
Tidak
Tidak
Ya
Tidak
Rule habis?
Tidak
Tidak
Menemukan
konklusi
Ada node CC
yang clausenya
menyamai?
Tidak
Rule habis?
Ya
Ya
Mengisi konklusi
rule X dengan
konklusi yang
ditemukan
Buat tabel
pembanding
Ya
Opsi 1
Hasil Inferensi
Mengisi konklusi
rule X dengan
‘tidak ada’ dan
mengubah status
rule X menjadi =
usulan
Tidak
Opsi 2
Ya
Tidak
Ya
Ya
Opsi 3
Tidak
Ya
Tidak
Opsi 4
Opsi 5
Ya
Tidak
Ya
Menyimpan rule
yang baru ke
knowledge base
sesuai opsi
Return
Gambar 5. Diagram Alur Proses Identifikasi
Return
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.
Gambar 6.Diagram Alur Proses Akuisisi Pengetahuan
Struktur Database
Struktur ini digunakan untuk menyimpan data
yang akan dipakai oleh knowledge base .
RuleX
id_rulex
konklusi
keterangan
tanggal
status
Clauses_RuleX
varchar(32)
id_clausex varchar(32)
varchar(250)
id_rulex
varchar(32)
FK_CLAUSES__MENGISI_RULEX
varchar(300)
premis
varchar(250)
datetime
ditemukan char(5)
varchar(25)
Master Rule
id_rule
Node
nama_rule
varchar(32)
int
varchar(250)
Clauses
FK_CLAUSES_MEMERIKSA_MAST ER_R
id_clauses varchar(32)
id_rule
varchar(32)
clauses
varchar(250)
FK_KONKLUSI_MENGAMBIL_MAST ER_R
konklusi dan detail
id_konklusi
id_rule
konklusi
keterangan
Parent_id
Child_id
CC_sign
stop_sign
varchar(32)
varchar(32)
Pencegahan
varchar(250)
varchar(300) FK_PENCEGAH_MENUNJUKK_KONKLUSI
id_penecegahan varchar(32)
varchar(32)
id_konklusi
varchar(32)
varchar(8)
Pencegahan
varchar(500)
varchar(8)
varchar(8)
FK_PENANGAN_MENUNJUKK_KONKLUSI
Hak Akses
Penanganan
id_penanganan
id_konklusi
penanganan
varchar(32)
varchar(32)
varchar(500)
user_name
password
jabatan
hak_akses
varchar(50)
varchar(50)
varchar(50)
varchar(50)
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 10. Form Input Gejala Bagian Kepala dan
Leher
Gambar 9. Form Hasil Identifikasi
Gambar 11. Form Input Gejala Bagian Badan
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 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 betapropiolakton dan mertiolat. Seperti pada gambar 13
SNASTI 2010, SC - 18
2. Diambil dari Jurnal
Ho, V., W. Wobcke, P. Compton, 2003, EMMA: An Email
Management
Assistant,
IEEE/WIC
International Conference on Intelligent Agent
Technology, Los Alamitos, CA, IEEE, 67-74.
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.
SNASTI 2010, SC - 19
MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT AYAM
Tri Sagirani1)
Tutut Wurijanto2)
Azis Rahma Muraegi3)
1,2,3) S1/Jurusan Sistem Informasi, STIKOM Surabaya
1,2) [email protected]; [email protected]
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
SNASTI 2010, SC - 14
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.
Pengetahuan
Pakar
Knowledge Base
Editor
Expert Interface
Knowledge Base
Debug Result
Output:
1. Hasil identifikasi
penyakit pada
ayam
2. Pengendalian
penyakit pada
ayam
Fakta
User
User Interfece
Inference Engine
Working Memory
Hasil
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.
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.
Root
Muka membengkak
Pial membengkak
Kelopak mata berwarna merah
Keluar lendir dari hidung
Keluar lendir dari Mata
Bersin
Ngorok
Nafsu makan berkurang
Infectious Coryza(snot)
Mata Berair
Bulu sayap kotor
Nafas sesak
Batuk
Chronic Respiratory Disease
(CRD)
Mulut terbuka
Leher dijulur keatas
Jengger berwarna kebiruan
Kulit kepala berwarna
kebiruan
Nafas sesak
Nafsu makan berkurang
Ngorok
Aspergilosis
Muncul bintik pada pial
Muncul bintik pada muka
Keluar lendir dari hidung
Kebutaan pada mata
Muncul bintik pada kulit badan
Nafas sesak
Nafsu makan berkurang
Flow Pox(CacarUnggas)
Badan kurus
Bulu badan kusam
Bulu badan berkerut
Perut membesar
Nafsu makan berkurang
Nafas sesak
Lesu
Keluar lendir dari mulut
Jengger berwarna ungu kebiruan
Pial berwarna ungu kebiruan
Muka berwarna ungu kebiruan
Lesu
Demam
Mengantuk
Ngorok
Diare
Tinja berwarna kehijauan
Flow Cholera
Kebutaan pada mata
kaki kaku
Lesu
Diare
Gangguan pertumbuhan
Arizonosis
Muka pucat
Tinja berwarna kekuningan
Gangguan pertumbuhan
Flow Typhoid
Pembengkakan sendi
Badan kurus
Anoreaksi
Tinja bau busuk
OUTPUT
Ø
Ø
Proses identifikasi penyakit
Proses update knowledge base
Pial pucat
Bulu badan berdiri
Pembengkaka sendi
Kelumpuhan
Tinja berwarna hijau keputihan
Informasi tentang Penyakit
dan cara penanganannya
Infeksi Mycoplasma Synovieae
(MS)
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.
Muka membengkak
Mata membengkak
Tinja berwarna kehijauan
Batuk
Keluar lendir dari mata
Kepala menghadap keatas
Kepala gemetaran
Bersin
Sulit berdiri
Lesu
Nafsu makan berkurang
Swollen Head Syndrome
(SHS)
Jengger pucat
Muka pucat
Kebutaan pada mata
Badan kurus
Kaki lumpuh
Sayap lumpuh
Diare
Langkah tegap
Merek’s Disease(MD)
PROSES
INPUT
Gejala Penyakit Ayam
Pengetahuan tentang Penyakit
Ayam
Newcastle Disease(ND)/Tetelo
Limfoid Leukosis (Busung
Ayam)
Stafilokokosis
Ø
Ø
Kepala terputar
Kaki lumpuh
Sayap lumpuh
Diare
Nafsu makan berkurang
Bersin
Nafas sesak
Gemetar
Batuk
Lesu
Bulu badan berdiri
Lesu
Nafu makan berkurang
Ngorok
Menekuk kepala dan leher
Bulu badan berdiri
Diare
Banyak minum
Mengantuk
Lesu
anemia
Pial pucat
Kepala gemetaran
Bulu badan berdiri
Depresi
Demam
Lesu
Berat badan menurun
Tinja berwarna kekuningan
Streptokokosis
Muka pucat
Pial pucat
Kulit badan berwarna kuning
Depresi
lesu
Inclusion Body Hepatitis
(IBH)
Kosidiosis
Kolibasilosis
Jengger mengecil
Jengger berwarna kelabu
Kepala kaku
Tinja berwarna putih
Lesu
Nafsu makan berkurang
Pulorium/Berak Kapur
2
SNASTI 2010, SC - 15
2
Kaki lemah
Bulu badan menjadi hitam /kotor
Kulit badan menjadi hitam
Kulit badan mudah mengelupas
Timbunan cairan dibawah kulit badan
Depresi
Inkordinasi
Nafsu makan berkurang
Sempoyongan
Mulai
Tidak
Dermatitis Gangrenosa (Sayap Busuk)
Update
knowledge
base?
Tidak
Ya
Leher lumpuh
sayap lumpuh
Kaki lumpuh
Bulu badan berdiri
Bulu badan mudah dicabut
Gangguan pernafasan
Tidak
Identifikasi
Penyakit?
Ya
Diberi Akses?
Botulisme
Data gejala
Penyakit
Kepala tertunduk
Mata tertutup
Lesu
Depresi
Keluar lendir dari mata
Berdiri dengan satu kaki
Sayap menggantung
Bulu badan berdiri
Mengantuk
Nafsu makan berkurang
Banyak minum
Infeksi Paratifoid
Ya
Periksa Rule X
yang berstatus
usulan
Proses
Identifikasi
Penyakit
Bulu badan kusam
Enteritis Ulseratifa (Quail
disease)
Menemukan
RuleX dengan
status usulan?
Tidak
Ayam bergerombol
Enteritis Nekrotikan
Muka mengecil
Pial mengecil
Bulu badan kusam
Bulu badan berdiri
Berat badan menurun
Kulit badan mengering
Kaki lumpuh
Sayap menggantung
Depresi
Lesu
Ya
Gunakan
RuleX yang
ditemukan?
Informasi jenis
penyakit dan cara
penanggulangannya
Tidak
Jenis dan gejala
penyakit
Ya
Tuberkulosis
Langkah kaku
Histomoniasis
Pembengkakan sendi
Inkordinasi
Diare
Kelumpuhan
Ataksia
Informasi tambahan
berupa jenis dan
gejala penyakit
Membentuk ruleX
dengan status
usulan
Infeksi Pseudomonas
Proses Akuisisi
Pengetahuan
Knowledge
Base
Selesai
Bulu badan berdiri
Gangguan pertumbuhan
Lesu
Tinja berwarna putih
Kandidiasi
Mata berair
Keluar darah dari hidung
Keluar darah dari mulut
Batuk
Nafas sesak
Lesu
Tinja bercampur darah
Infectious Laryngotracheitis (Batuk
Darah)
Bulu badan berdiri
Diare
Gemetar
Lesu
Tinja berwarna putih
Nafsu makan baik
Keluar lendir dati hidung
Keluar lendir dari mata
Ngorok
Nafsu makan berkurang
Bersin
Nafas sesak
Batuk
Lesu
Gangguan pertumbuhan
Ayam bergerombol
Infectious Bronchitis (IB)
Muka membengkak
Mata berair
Depresi
Diare
Bersin
Ngorok
Batuk
Kematian mendadak
Avian Influenza (Flu Burung)
Infectious Bursal Disease (IBD/
Gumboro)
Kepala kaku
Leher kaku
Kebutaan pada mata
Mata sayu
Bulu badan rontok
Kaki pincang
Diare
Sempoyongan
Jengger pucat
Muka pucat
Jengger membengkak
Depresi
Demam
Nafsu makan berkurang
Lesu
Tinja berwarna kehijauan
Gangguan pernafasan
Avian Ensefalomielitis
Malaria Avian
Keluar lendir dari mulut
Leher dijulur keatas
Mulut bau busuk
Perut kosong
Diare
Tinja berwarna kekuningan
Trikomoniasis
Jengger mengecil
Jengger pucat
Kebutaan pada mata
Inkordinasi
Tinja berwarna putih
Gemetar
Toksoplasmosis
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.
SNASTI 2010, SC - 16
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.
Proses Akuisisi
Pengetahuan
Proses
Identifikasi
Penyakit
RuleX
Data gejala klinis
penyakit ayam
Membentuk rule X
Cek Clause Pada
Node Corner
Stone
Menemukan
konklusi?
Cek Clause Pada
Node Cornerstone
Case
Knowledge
Base
Tidak
Ada node
Child?
Ya
Ada node CC
yang clausenya
menyamai?
Cek node child
Knowledge
Base
Tidak
Ada node Child
yang juga node
Cornerstone case?
Ya
Ya
Cek node child
Tidak
Tidak
Ya
Tidak
Rule habis?
Tidak
Tidak
Menemukan
konklusi
Ada node CC
yang clausenya
menyamai?
Tidak
Rule habis?
Ya
Ya
Mengisi konklusi
rule X dengan
konklusi yang
ditemukan
Buat tabel
pembanding
Ya
Opsi 1
Hasil Inferensi
Mengisi konklusi
rule X dengan
‘tidak ada’ dan
mengubah status
rule X menjadi =
usulan
Tidak
Opsi 2
Ya
Tidak
Ya
Ya
Opsi 3
Tidak
Ya
Tidak
Opsi 4
Opsi 5
Ya
Tidak
Ya
Menyimpan rule
yang baru ke
knowledge base
sesuai opsi
Return
Gambar 5. Diagram Alur Proses Identifikasi
Return
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.
Gambar 6.Diagram Alur Proses Akuisisi Pengetahuan
Struktur Database
Struktur ini digunakan untuk menyimpan data
yang akan dipakai oleh knowledge base .
RuleX
id_rulex
konklusi
keterangan
tanggal
status
Clauses_RuleX
varchar(32)
id_clausex varchar(32)
varchar(250)
id_rulex
varchar(32)
FK_CLAUSES__MENGISI_RULEX
varchar(300)
premis
varchar(250)
datetime
ditemukan char(5)
varchar(25)
Master Rule
id_rule
Node
nama_rule
varchar(32)
int
varchar(250)
Clauses
FK_CLAUSES_MEMERIKSA_MAST ER_R
id_clauses varchar(32)
id_rule
varchar(32)
clauses
varchar(250)
FK_KONKLUSI_MENGAMBIL_MAST ER_R
konklusi dan detail
id_konklusi
id_rule
konklusi
keterangan
Parent_id
Child_id
CC_sign
stop_sign
varchar(32)
varchar(32)
Pencegahan
varchar(250)
varchar(300) FK_PENCEGAH_MENUNJUKK_KONKLUSI
id_penecegahan varchar(32)
varchar(32)
id_konklusi
varchar(32)
varchar(8)
Pencegahan
varchar(500)
varchar(8)
varchar(8)
FK_PENANGAN_MENUNJUKK_KONKLUSI
Hak Akses
Penanganan
id_penanganan
id_konklusi
penanganan
varchar(32)
varchar(32)
varchar(500)
user_name
password
jabatan
hak_akses
varchar(50)
varchar(50)
varchar(50)
varchar(50)
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 10. Form Input Gejala Bagian Kepala dan
Leher
Gambar 9. Form Hasil Identifikasi
Gambar 11. Form Input Gejala Bagian Badan
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 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 betapropiolakton dan mertiolat. Seperti pada gambar 13
SNASTI 2010, SC - 18
2. Diambil dari Jurnal
Ho, V., W. Wobcke, P. Compton, 2003, EMMA: An Email
Management
Assistant,
IEEE/WIC
International Conference on Intelligent Agent
Technology, Los Alamitos, CA, IEEE, 67-74.
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.
SNASTI 2010, SC - 19