Identifikasi Penyakit Pada Kambing Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto

  Vol. 3, No. 1, Januari 2019, hlm. 8246-8253 http://j-ptiik.ub.ac.id

  

Identifikasi Penyakit Pada Kambing Menggunakan Metode Fuzzy

₁ Tsukamoto _{2 3} Zaiful Bahar , Nurul Hidayat , Suprapto

  Program.Studi Teknik.Informatika, Fakultas.Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya _{1 2 3} Email: zaifulbahar10@gmail.com, ntayadih@ub.ac.id, spttif@ub.ac.id

  

Abstrak

  Kambing merupakan salah satu sumber protein hewani yang diminati oleh masyarakat Indonesia setelah sapi.dan ayam. Namun, penyakit pada ternak kambing merupakan suatu hal penting yang harus diperhatikan, karena dapat menimbulkan kerugian bagi peternak bahkan dapat menyebabkan kematian ternak. Permasalahan mengenai gejala penyakit kambing dapat diselesaikan dengan menggunakan sistem. Maka dibuatlah sistem untuk mengidentifikasi penyakit pada kambing, sehingga peternak bisa mengetahui jenis penyakit yang menyerang dan menanganinya secara tepat. Metode yang digunakan adalah fuzzy tsukamoto. Metode Fuzzy Tsukamoto adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengolah nilai masukan gejala menjadi identifikasi penyakit. Langkah awal metode ini memasukkan nilai gejala penyakit. Kemudian melakukan perhitungan fuzzifikasi, perhitungan inferensi serta perhitungan defuzzifikasi. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dalam penelitian ini menghasilkan pengujian akurasi dari 50 data uji sebesar 94%.

  Kata kunci: Kambing, Gejala, Penyakit Kambing, Fuzzy Tsukamoto.

  

Abstract

Goatshare one source of animal protein that is in demand by Indonesian people after cattle and

chickens. However, disease in goats is an important thing that must be considered, because it can cause

harm to farmers and can even cause livestock deaths. The problem of recognizing the symptoms of goat

disease can be solved by using the system. So a system was made to identify diseases in goats, so that

farmers could find out the types of diseases that attacked and handled them appropriately. The method

used is fuzzy tsukamoto. Fuzzy Tsukamoto method is one method that can be used to process the value

of symptom input to identify disease. The initial step of this method includes the value of the symptom of

the disease. Then do fuzzification calculations, inference calculations and defuzzification calculations.

  

Based on the results of the tests that have been carried out in this study, the accuracy of the 50 test data

is 94%.

  Keywords: Goat Symptoms, Goat Disease, Fuzzy Tsukamoto.

  terlambat untuk g diobati dapat w menyebabkan

  1. j

PENDAHULUAN terganggunya produksi r ternak g bahkan

  menyebabkan j kematian. Oleh karena itu salah Kambing . merupakan salah J, satu sumber satu w faktor yang h perlu diperhatikan w dalam protein f hewani yang f diminati oleh f masyarakat pemeliharaan ternak adalah kesehatan ternak itu Indonesia setelah y sapi dan h ayam. Permintaan sendiri. Untuk y menjaga kesehatan R ternak daging h kambing dipasaran j selalu ada i walaupun agar h tetap prima h perlu dilakukan pengobatan, tidak sebesar j permintaan daging j sapi dan j ayam. pemeberian vaksin atau j antibiotik sesuai j kasus

  Adanya permintaan y daging kambing y dipasaran penyakit yang i biasanya hanya i diketahui pakar. dapat dijadikan t bisnis untuk y beternak kambing.

  Jumlah k pakar yang w mengetahui tentang Pada peternak kambing l hal yang paling j penting penyakit masih terbatas dan kurang j memadai, untuk n diperhatikan adalah m serangan penyakit sehingga k membuat w kebanyakan f peternak terhadap n ternak. Penyakit u pada ternak h dapat kambing j melakukan h sendiri r identifikasi menimbulkan rj kerugian bagi w peternak. Jika penyakit i dengan pengetahuan i terbatas, akhirnya penyakit yang menyerang ternak dibiarkan j atau penanganan penyakit kurang optimal.

  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

8246

  3. Scabies r

  Berdasarkan w latar belakang yang w telah diuraikan, pada k penelitian ini penulis h memilih metode Fuzzy w Tsukamoto untuk g membangun sebuah sistem dalam mengidentifikasi j penyakit kambing yang h akan diimplementasikan dalam penelitian. Penulis n berharap dengan j penelitian ini diharapkan f dapat memudahkan k masyarakat dalam mengetahui ri penyakit kambing w secara dini dan memperoleh hasil i akurasi yang i tinggi.

  sebagai parasit di saluran pencernaan, melekat di selaput j usus dan menghisap n sari makanan, cairan l tubuh, darah serta l mengeluarkan l racun.

  w tersebut akan m hidup

  pakan. Cacing

  cocortus, Trichuris h sp dan Oestophagostomum sp yang w kemungkinan besar m terdapat pada

  2. Cacingan j Ada banyak jenis cacing wi yang bisa menyerang h kambing, antara h lain: haemonchus

  1. Kembung i atau juga disebut i bloat Kembung k atau juga disebut u bloat adalah kondisi perut f kambing berisi banyak y gas yang diakibatkan proses m fermentasi yang m berjalan cepat dan y tidak dapat mengeluarkannya k dalam bentuk kentut. Tingginya h akumulasi gas y dalam perut menekan j organ dalam tubuh yang i lain dan menimbulkan j kesakitan, sehingga kambing pun melakukan w pernapasan dengan wi mulut terbuka akibat wi frekuensi pernapasan w yang tinggi.

  2.2 Penyakit Kambing t

  Kambing ey merupakan hewan wr piaraan tertua yang n didomestikasi setelah d anjing dan domba. Domestikasi m kambing pertama h kali diperkirakan q terjadi pada abad q ke-7 sebelum masehi. Kambing q yang berkembang q sekarang berasal dari f nenek moyang w bangsa kambing yang hidup m di daerah-daerah marginal w dan berbatu (Heriyadi, j 2004).

  2.1 Kambing h

  2. TINJAUAN PUSTAKA j

  Indonesia pada w tahun 2015 bulan w oktober mencapai 41 juta. Dengan jumlah l yang banyak ini tentu m informasi tentang m gejala penyakit kambing akan q lebih efektif dan mudah q dalam implementasinya qerr menggunakan yu aplikasi Android.

  Logika fuzzy dapat dianggap sebagai kotak hitam yang i berisi metode atau i cara yang l dapat dilakukan w untuk mengolah w data j masukan menjadi keluaran h informasi yang h baik. Kotak hitam seperti t yang telah t dijelaskan merupakan penghubung w antara ruang w masukan menuju ruang m keluaran (Kusumadewi, u 2003). Logika

  Marketing , jumlah yi pengguna j Android w di

  2017 diperkirakan j mencapai 74,9 juta n orang. Dan pada j survey yang dilakukan j oleh WaiWai

  Dalam hj Memberikan informasi jl terhadap masyarakat tentang jk gejala umum ju penyakit kambing secara m luas perlu dilakukan w untuk memudahkan q masyarakat hi dalam w mengetahui informasi tentang gejala dan penyaki kambing. Salah satunya w adalah melalui wi smartphone. Berdasarkan y survey yang dilakukan eMarketer , pengguna smartphone e di indonesia pada i tahun

  defuzzifikasi rata-rata mu berbobot jki (Pujiyanta, 2012).

  minimum i dari tiap Rule. Keluaran dari tiap j rule menjadi acuan j untuk menghitung j nilai-z. Hasil akhirnya de diperoleh dengan h h melakukan

  α-predikat atau m nilai

  Metode Fuzzy r Tsukamoto adalah f metode yang w mengaplikasikan penalaran wi monoton untuk setiap wl rule . Metode ini M memiliki kelebihan g yaitu dapat melakukan gi penalaran monoton dengan banyak rule (Thamrin, 2012). Pada metode mu Tsukamoto , setiap gu Rule direpresentasikan menjadi w nilai fuzzy ii yang disebut dengan h fuzzifikasi . Sebagai m hasilnya, keluaran dari tiap-tiap rule j berupa nilai tegas atau crisp fi berdasarkan

  Penelitian w sebelumnya dilakukan wi oleh Pradana j pada tahun t 2016 dengan i variabel yang digunakan w adalah gejala yang w berjumlah 16 gejala dan t 5 penyakit. Pengguna sistem t tersebut memilih daftar g gejala untuk hi hasil diagnosis penyakit w tanaman jagung. Tingkat w akurasi perbandingan hasil ri diagnosis sistem k dan hasil diagnosis pakar dari j sistem tersebut n mencapai nilai 95% (Pradana, j 2016).

  mengaplikasikan w pengetahuan pakar w secara langsung tanpa harus l melalui proses j pelatihan. Dalam j logika fuzzy, mengenal j istilah linguistik dan l numerik. Linguistik j yaitu penamaan h suatu grup yang j mewakili suatu t keadaan atau t kondisi tertentu n dengan menggunakan m bahasa alami, misalnya wi adalah gejala mi yang dirasakan pengguna j berupa rendah j atau tinggi. Sedangkan numeris, yaitu suatu k nilai yang h menunjukkan ukuran r dari suatu variabel seperti 30, 55, 70 (Kusumadewi, j 2003). Karena j logika fuzzy dapat digunakan j untuk mengaplikasikan l pengetahuan dari h pakar secara i langsung, maka y dalam sistem berbasis fuzzy dapat digunakan h sebagai salah satu i metode pemecahan i masalah atau l penalaran yang menghasilkan informasi yang i berguna.

  fuzzy ini dapat digunaka n salah satunya k untuk

• –cacing
• –bercak merah yang m membentuk bisul w pada kulit ri kambing, kemudian kulit hi yang berbercak m akan mulai menebal, mengeras j dan bersisik serta gatal.

  menjadi keluaran h fuzzy dengan cara q fuzzifikasi tiap wi Rule (IF-THEN Rules) yang wl telah ditetapkan. Inferensi m menggunakan fungsi implikasi h MIN untuk mendapatkan r nilai alpha-

  k Fuzzifikasi adalah g proses untuk g mengubah

  fuzzy

  dengan i fungsi keanggotaan i yang monoton sebagai j hasilnya (proses n fuzzifikasi). Keluaran hasil m inferensi dari k tiap-tiap rule diberikan secara w tegas (crisp) berdasarkan w

  α-predikat.

  Hasil b akhirnya diperoleh f dengan menggunakan

  defuzzifikasi rata-rata t terbobot (Maryaningsih i et al, 2013).

  Dalam proses l inferensinya, metode j Fuzzy

  Tsukamato memiliki j beberapa tahapan, yaitu: j 1.

  Fuzzifikasi

  masukan sistem v yang mempunyai v nilai tegas atau crisp w menjadi himpunan wi fuzzy dan menentukan derajat h keanggotaannya di k dalam himpunan j fuzzy .

  2.3 Fuzzy Tsukamoto k

  2. Pembentukan

  h Rules lF-THEN

  Proses m untuk membentuk u rule yang akan digunakan dalam w bentuk

  IF-THEN yang tersimpan h dalam basis i keanggotaan i fuzzy .

  3. Mesin Inferensi

  q

  Proses untuk w mengubah masukan W

  fuzzy

  Pada h metode Fuzzy m Tsukamoto, setiap konsekuen pada rule yang n berbentuk IF THEN harus j direpresentasikan dengan j suatu himpunan

  9. Pnemunia g Umumnya m disebabkan karena d keadaan udara w yang lembap, dingin w dan kotor m serta kambing yang n tidak terpelihara w dengan baik. Gejalanya: kambing l sulit bernafas, nafsu j makan hilang, sering t batuk dan juga h demam. Kandang dikondisikan h agar tidak lembap, selalu q bersih, tidak m tergenang air, menutup w kandang jika angin h kencang dan ri lakukan karantina W pada kambing sakit. Pengobatan qw yang dapat dilakukan h adalah dengan y memberikan i preparat antibiotik.

• –lama bisa menyebar y ke sela
• –sela kuku,

  h akibatnya

  Bahasa awamnya wi kudis dan mj kurap. Penyebabnya hj adalah ektoparasit hj atau tungau

  Sarcoptes j scabei, Psoroptes h communis varovis

  dan Chorioptes ovis . Biasanya penyakit i ini akan menyerang m area disekitar telinga m dulu, kemudian baru menyebar. Tanda j klinis terkena scabies n biasanya timbul h bercak

  4. Orf g Sering disebut wr juga dakangan wt atau

  Ecthyma w Contagiosa , disebabkan w oleh virus Parapoxvyrus yang h bersifat zoonosis dan f dapat

  menular ke i manusia. Biasanya i kambing terkena

  orf

  saat h memakan rumput yang m berbulu dan debu dari n konsentrat. Gejala klinisnya adalah: luka di n sekitar mulut yang y berupa keropeng hitam dan h terdapat juga t benjolan. Lama

  kambing menjadi m kurus karena w tidak selera makan. f

  8. Mastitis g Sering dijumpai m pada kambing m perah karena penyakit j ini memang menyerang j bagian puting j kambing. Sering kali h pemicunya h adalah bakteri n Staphylococcus Aureus atau h bisa juga diakibatkan w proses pemerahan yang w kurang sempurna, sehingga n susu belum habis r diperah sepenuhnya. Mastitis r berakibat pada f penurunan jumlah produksi h susu dan kualitas dari y susu itu sendiri. Cara h pengobatan: memberi m antibiotik intra-mammary w dan memperbaiki h proses dari pemerahan susu.

  5. Pink eye w Disebut juga w mata belekan, biasanya disebabkan j iritasi akibat tertusuk j benda seperti: duri, kayu, ujung h rambut bahkan debu w dari konsentrat. Terkadang m bisa juga q disebabkan oleh h bakteri, virus atau q parasit. Gejala q klinis yang terlihat w biasanya mata h kambing sering berkedip, mengeluarkan f air dan mata h berwarna kemerah

  m mata akan

• –kemerahan. Selanjutnya

  keruh g dan timbul borok hi hingga mengalami pembengkakan sapu setan (

  Witches’ i Broom ).

  6. Miasis r

  Miasis adalah w sejenis korengan w atau

  belatungan, orang sering m mengenalnya juga dengan gi sebutan Seten. Penyakit m ini sering menyerang pada n bagian paha kambing h betina yang setelah w melahirkan sisa darahnya ir tidak dibersihkan. Bisa w juga terjadi pada w anak kambing yang j baru lahir karena j tidak diberikan antiseptik atau j anti lalat pada j pusarnya.

  7. Diare j Biasanya j terjadi karena adanya j gangguan pada saluran j pencernaan yang bisa n disebabkan oleh bakteri, makanan m yang rusak, serta lingkungan j atau udara dingin. Gejala j klinisnya: kambing tampak h lesu, lemah dan h juga pucat. Kotoran q kambing berwarna hijau q muda, hijau mengkilap, hijau q kekuningan, hijau h kemerahan atau hijau q kehitaman.

  predikat tiap-tiap w Rule . Kemudian masing-

  masing f nilai alpha-predikat digunakan r untuk menghitung output g masing-masing Rule h (nilai z).

  G1 Batuk-batuk G2 Demam G3 Keluar ingus G4 Nafsu makan turun G5 Sesak nafas

  Kode Gejala Nama Gejala

  Tabel 8 Gejala Penyakit n Pneumonia

  G1 Kelopak mata dan radang membengkak G2 Kornea merah atau putih keruh G3 Mata berair G4 Mata hipersentitif terhadap matahari

  Kode Gejala Nama Gejala

  Tabel 7 Gejala Penyakit j Pink Eye

  G1 Lesi/pustula atau keropeng pada moncong / muka /bagian dalam mulut G2 Lesi bernanah G3 Lesi sakit saat ditekan G4 Nafsu makan turun / tidak mau makan

  Kode Gejala Nama Gejala

  Tabel 6 Gejala Penyakit j Orf

  G1 Lesi tebuka berbau busuk G2 Lesi bernanah G3 Produksi susu turun G4 Terdapat belatung

  Miasis Kode Gejala Nama Gejala

  Tabel 5 Gejala Penyakit j

  G1 Air susu kental / pecah G2 Ambing puting susu bengkak G3 Ambing panas dan sakit saat disentuh G4 Ambruk

  Kode Gejala Nama Gejala

  Tabel 4 Gejala Penyakit j Mastitis

4. Defuzzifikasi

  . Hasil akhir diperoleh r dengan menggunakan persamaan rata-rata h pembobotan menggunakan metode l rata-rata Weight Average.

  q Defuzzifikasi mengubah r keluaran fuzzy l yang

  diperoleh dari n mesin inferensi menjadi q nilai tegas atau y

  crisp

3. METODOLOGI w

3.1 Data

  G1 Bulu berdiri G2 Feses Cair G3 Mukosa mata dan mulut pucat G4 Nafsu Makan Turun G5 Perut buncit

  Hipersalivasi G4 Perut berbunyi seperti drum jika dipukul G5 Tidak mau makan

  Pengumpulan w data pada penelitian ini berasal dari UPTD Singosari. Data yang diperoleh dari UPTD tersebut n dapat membantu dalam mengambil keputusan n pemilihan UPTD di Kota Malang. Pengumpulan data n dilakukan pada tanggal 24 Agustus 2017. Wawancara adalah salah n satu metode yang tepat l digunakan dalam w pengumpulan data. Wawancara wi ini dilakukan g dengan pakar yang w ada di UPTD Singosari. Data g yang diperoleh dari pakar terdiri j dari data gejala j dan penyakit j kambing.

  Tabel 2 Gejala Penyakit j Diare

  Kode Gejala Nama Gejala

  G1 Bagian anus dan sekitar kotor G2 Dehidrasi G3 Konsistensi feses G4 Nafsu makan turun

  Tabel 3 Gejala Penyakit j Kembung

  Kode Gejala Nama Gejala

  G1 Bagian perut kiri membesar G2 Lemas G3 Mukosa membiru dan

   Tabel 1 Gejala Penyakit i Cacingan Kode Gejala Nama Gejala

  Tabel 9 Gejala Penyakit n Scabies

  Pada penelitian k dibangun sebuah k aplikasi sistem identifikasi penyakit kambing menggunakan k metode Fuzzy n Tsukamoto. Data yang digunakan f dalam aplikasi adalah m data gejala tentang iu penyakit kambing. Hasil keluaran n dari aplikasi adalah berupa keterangan terdeteksi n penyakit dan solusi n penyakit untuk mempermudah m pengguna dalam w mengetahui tentang penyakit f kambing .

  j Fuzzy

  Pembentukan Himpunan

  Berdasarkan d Gambar 1 tentang diagram alir Fuzzy h Tsukamoto tahapan d metode fuzzy Tsukamoto dapat i dijabarkan sebagai j berikut: 1.

   TAHAP i METODE j

  Gambar 2 Diagram Blok Sistem j Identifikasi Penyakit j Kambing 4.

  Identifikasi penyakit w kambing pada penelitian g ini menggunakan y metode Fuzzy Tsukamoto sebagai wy mesin inferensi. Diagram blok perancangan sistem ditunjukkan h pada Gambar 2.

  3.3 Perancangan j Sistem

  Kode Gejala Nama Gejala

  Gambar 1 Diagram alir fuzzy l tsukamoto

  terdiri dari fuzzifikasi, kemudian h menghitung inferensi, dilanjutkan dengan wi melakukan defuzzifikasi pada h proses terakhir. Diagram i alir Fuzzy Tsukamoto j ditunjukkan pada j Gambar 1.

  tsukamoto yang r digunakan dalam u penelitian ini

  Tahapan-tahapan dari wr metode fuzzy

  3.2 Alur Fuzzy Tsukamoto r

  (gatal) Data yang i digunakan berupa gejala beserta jenis penyakit i kambing. Dalam penelitian h ini data tentang h gejala didapatkan sejumlah 35 gejala dengan 9 penyakit. Dari q gejala tersebut dapat digunakan untuk wi penalaran suatu penyakit. Untuk wee mendeteksi penyakit dibutuhkan rule w yang telah ditentukan w oleh pakar.

  G1 Berat badan dan produktivitas turun G2 Bulu rontok G3 Kulit berkerak / berkeropeng terutama telinga, muka, ambing, scorsum G4 Sering menggosokkan tubuhnya

  (Fuzzifikasi) Pembentukan himpunan ji fuzzy terdiri n dari variabel input h dan variabel output. Variabel tersebut w dibagi menjadi satu wi atau lebih himpunan fuzzy. Pada n proses ini, variabel i input adalah gejala-gejala q dalam penyakit kambing, sedangkan wi variabel output berupa wy hasil diagnosis terdeteksi j penyakit kambing. Sebagai contoh variabel input yang h digunakan dalam penelitian ini adalah k gejala penyakit kambing. Tiap penyakit k memiliki gejala yang berbeda- beda. Penyakit perut k buncit memiliki salah satu gejala bulu berdiri. Gejala tersebut memiliki bilangan real yang w merupakan bobot nilai gejala. Gejala perut buncit memiliki dua himpunan fuzzy yaitu w rendah dan tinggi berdasarkan sering muncul tidaknya gejala penyakit. Masing-masing w memiliki domain seperti ditunjukkan j pada Gambar 3. diwajibkan l memasukkan nilai l gejala agar dapat

  1

  melakukan proses w identifikasi. Gambar 4 merupakan tampilan j halaman menu j identifikasi

  0,75 sistem.

  0,5 Rendah Tinggi

  0,25

  40 90 100

  Gambar 3 Fungsi keanggotaan j gejala perut buncit Fungsi keanggotaan lk pada himpunan rendah g dan m tinggi dapat n dirumuskan sebagai berikut: 0 ≤ 40

  −40 µTinggi (x) =

  40 ≤ ≤ 90 {

  90−40 Gambar 4 Halaman menu j diagnosis.

  1 ≥ 90 1 ≤ 40

  5.2 Tampilan Halaman Daftar Penyakit 90−

  µRendah (x) = Halaman daftar i penyakit berisi rincian i dari

  { 40 ≤ ≤ 90

  90−40

  penyakit kambing wu yang terdapat pada 0 ≥ 90 penelitian. Gambar 5 merupakan W tampilan halaman daftar penyakit l kambing.

  Keterangan:

  l keanggotaan

  = derajat

  x = himpunan l objek

  2. Pembentukan Rule k Hasil dari perhitungan wy fuzzifikasi kemudian h diinferesikan terhadap h rule . Fungsi implikasi pada l metode Fuzzy Tsukamoto adalah MIN. untuk menghitung k alpha-predikat harus merepresentasikan semua rule yang ada menggunakan rumus k MIN (fuzzifikasi).

  3. Defuzzifikasi w Langkah terakhir w dari tahapan metode

  Fuzzy Tsukamoto adalah melakukan

  defuzzifikasi d atau mengubah nilai w himpunan

  fuzzy menjadi n nilai tegas atau n crisp . Setelah

  didapatkan nilai alpha-predikat, selanjutnya adalah mi proses menghitung nilai setiap konsekuen setiap i rule atau nilai-z. i defuzzifikasi

  Gambar 5 Halaman daftar l penyakit dilakukan dengan l cara mengalikan nilai l terkecil derajat keanggotan dengan bobot gejala j dibagi

  5.3 Tampilan Halaman j Hasil Identifikasi nilai terkecil derajat j keanggotaan.

  hasil Halaman hasil k identifikasi berisi w

  

5. w identifikasi W penyakit yang diderita W oleh

   IMPLEMENTASI

  kambing dari j pilihan gejala yang j dipilih oleh

5.1 Tampilan i Halaman Diagnosis l Sistem

  pengguna. Gambar 6 merupakan

  ki tampilan

  Halaman diagnosis n sistem berisi w daftar halaman l hasil identifikasi l sistem. gejala penyakit wi kambing, tombol daftar penyakit dan m tombol info aplikasi. Pengguna

  Gambar 6 Halaman hasil identifikasi 7.

   KESIMPULAN 6. i ANALISIS PENGUJIAN DAN

6.1 Hasil Pengujian Akurasi k

  Berdasarkan hasil dari penelitian yang Hasil dari pengujian h akurasi yang w telah telah m dilakukan tentang sistem w identifikasi dilakukan pada w penelitian ini adalah w 94%. penyakit pada n kambing menggunakan h metode

  Pengujian akurasi g menggunakan 50 data uji

  Fuzzy Tsukamoto , dapat w diambil beberapa yang berupa nilai masukan gejala penyakit.

  kesimpulan sebagai j berikut: Perhitungan akurasi h dilakukan dengan rumus

  1. w identifikasi penyakit Rancangan istem

  Jumlah data benar dibagi jumlah data h uji dikali pada kambing w terdiri dari 4 antarmuka 100%. Berikut adalah rumus h untuk menghitung

  (interface) yaitu m antarmuka identifikasi nilai akurasi. yang terdapat daftar gejala, daftar penyakit,

  47 100%= 94% hasil mu identifikasi dan info aplikasi.

  50

  2. w hasil pengujian yang w telah Berdasarkan

  Berikut adalah hasil dari data uji yang dilakukan pada n penelitian ini, pengujian digunakan. Hasil data uji h ditunjukkan k pada akurasi memiliki tingkat akurasi 94% Tabel 10. dengan 50 data uji n dari pakar. Dengan

  Tabel 10 Hasil data j uji tingkat akurasi h sebesar 94% sistem ini dapat membantu ri melakukan identifikasi penyakit kambing w ataupun mengenali gejala-gejala h dari j penyakit y kambing.

  8. g DAFTAR PUSTAKA

  Hartati, S. & h Kusumadewi, S., 2006. Neuro

  Fuzzy-Integras i Sistem i Fuzzy dan Jaringan Syaraf. Yogyakarta: Graha i Ilmu.

  Hayadi, B. H., 2016. Sistem l Pakar. Yogyakarta: Deepublish. Heriyadi, D., A. we Sarwestri,, dan D.C.

  Budinuryanto., 2001. Ngawangkong Peternak Domba Tangkas. Fakultas Peternakan, IKA W Fakultas Peternakan, Pusat Dinamika l Pembangunan, Universitas Padjadjaran. Bandung.

  Heriyadi, D., dan h W.S. Budi. 2004. Sertifikasi Bibit Domba n Garut Tahap II. Kerjasama Dinas Peternakan w Provinsi Jawa Barat Turban, E., 1995. Decission q Support System dengan Himpunan Peternak Domba w dan and w Intelegent Systems. 4th ed. New Kambing Indonesia (HPDKI) Jawa Barat. Jersey: Prentice-Hall International j inc. Bandung. Ihsan, A. & gi Shoim, A., 2012. Penentuan

  Nominal Beasiswa Yang diterima Siswa dengan Metode Logika h Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Ilmiah Ilmu d Komputer, 8(2 maret 2012), pp. 167-173.

  Kusumadewi, S., 2003. Artificial

  g Intelligence

  (Teknik dan w Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu. Kusumadewi dan w Purnomo, 2010, Aplikasi

  Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Graha i Ilmu, Yogyakarta. Lailiyah, V., 2016. Sistem Pakar n Diagnosis

  Penyakit HIV menggunakan k metode

  Fuzzy w Tsukamoto . Malang: Universitas Brawijaya.

  Maulana, Y. A. & Nurhadiyono, B., 2016.

  Implementasi w Fuzzy Tsukamoto Dalam Mendiaknosa Penyakit n Diabetes Melitus. Semarang: Universitas Dian i Nuswantoro. Maryaningsih, Siswanto h & Mesterjon, 2013.

  Metode Logika h Fuzzy Tsukamoto q Dalam Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa. Jurnal h Media Infotama, 9(1 q februari 2013), pp. 1-13.

  Pradana, F. G., 2016. Sistem diagnosa i penyakit pada tanaman jagung dengan menggunakan metode Fuzzy m Tsukamoto . Malang: Universitas j Brawijaya.

  Pujiyanta, A. & w Pujiantoro, A., 2012. Sistem Pakar Penentuan Jenis w Penyakit Hati dengan Metode Inferensi Fuzzy Tsukamoto.

  Jurnal w Informatika, 6 (1 januari 2012),pp.

  1-13. Rohman, F. F & v Fauzijah, A., 2008. Rancang

  Bangun Aplikasi Sistem m Pakar untuk Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan Pada Anak. Media Informatika, 6(1 j juni 2008), pp. 1-23. _nd Siswanto, 2005. Kecerdasan m Tiruan. 2 ed.

  Yogyakarta: Graha j Ilmu. Sutojo & w dkk, 2011. Kecerdasan m Buatan.

  Yogyakarta: j Andi. Thamrin, w

  F., 2012. Studi Inferensi w Fuzzy

  Tsukamoto untuk q penentuan q pembebanan trafo. Semarang: Universitas i DIponengoro.