1

1.1 Latar Belakang

Sebuah sistem berbasis pengetahuan memiliki dua elemen utama

yaitu basis pengetahuan/knowledge based dan kemampuan penalaran/reasoning.

Basis pengetahuan merupakan elemen utama sistem karena komponen ini

berisi sumber kecerdasan sistem. Banyak metode yang dapat digunakan

untuk membangun sebuah basis pengetahuan diantaranya melalui interaksi

langsung pembangun pengetahuan dengan ahli/pakar melalui wawancara dan

observasi atau melalui catatan penangan kasus yang pernah dilakukan

oleh seorang ahli.

Akusisi pengetahuan melalui catatan penangan kasus yang pernah

dilakukan oleh ahli memiliki banyak keuntungan diantara pengembang sistem

tidak perlu berhubungan langsung dengan pakar dan proses akusisi dapat lebih

singkat, sehingga memperpendek waktu pengembangan sistem. Metode yang

digunakan untuk membangun sebuah sistem berbasis pengetahuan yang

pengetahuannya bersumber dari catatan kasus-kasus lampau dikenal dengan case

based reasoning(CBR).

Pada penelitian ini penulis menerapkan metode CBR untuk membangun

sebuah sistem yang memiliki kemampuan mendiagnosa penyakit pada ayam.

Proses diagnosa penyakit pada ayam memang sebaiknya dilakukan oleh seorang

pakar yang merupakan seorang dokter hewan, namun dikarenakan ayam

merupakan hewan peliharaan yang umum dimiliki oleh masyarakat dan biaya

untuk konsultasi ke dokter hewan juga cukup mahal maka sebagian masyarakat

yang memiliki ayam biasanya melakukan pengobatan sendiri terhadapt ayam

mereka yang sedang sakit.

Minimnya pengetahuan yang dimiliki oleh masyarakat dapat

menyebabkan penanganan yang salah terhadap ayam peliharaan mereka dan hal

ini dapat berdampak fatal dan tidak jarang mengakibatkan kematian pada hewan

peliharaannya. Keberadaan sistem ini diharapkan dapat membantu masyarakat

dalam melakukan diagnosa awal terhadap penyakit yang diderita ayam mereka

dan memberikan saran pengobatan terhadap penyakit tersebut.

2

Berdasarkan masalah yang di uraikan diatas. Maka Penulis memilih judul

“IMPLEMENTASI CASE BASED REASONING UNTUK SISTEM

DIAGNOSA PENYAKIT AYAM”.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dikemukakan diatas, maka

Penulis merumuskan beberapa masalah sebagai berikut:

a. Bagaimana sistem case based reasoning mampu mendiagnosa penyakit

pada ayam?

b. Bagaimana sistem case based dapat di akses oleh masyarakat secara cepat?

1.3 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah yang dimaksud adalah sebagai berikut:

a. Membuat aplikasi sistem untuk 5 kriteria penyakit pada ayam.

b. Bahasa pemograman yang digunakan adalah bahasa pemograman PHP dan

MySQL.

c. Aplikasi yang digunakan yaitu Adobe Dreamweaver.

1.4 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dalam penelitian ini yaitu:

a. Merancang sebuah sistem case based reasoning untuk mendiagnosa

penyakit pada ayam.

b. Informasi yang didapat lebih up to date, mudah, cepat serta akurat.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat yang diharapkan dari hasil penelitian ini adalah:

a. Bagi Mahasiswa

Wawasan pengetahuan di luar kampus, pengalaman dalam dunia kerja

serta bekal tambahan yang dapat dipergunakan untuk persiapan bila nanti

terjun dalam masyarakat.

b. Masyarakat Luas

Dapat membantu masyarakat mendiagnosa penyakit pada ayam.

3

1.6 Keaslian Penulisan

Sepengetahuan penulis, penelitian ini tentang implementasi case based

reasoning untuk mendiagnosa penyakit pada ayam tidak terdapat karya yang

pernah diajukan dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau

pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang lain, kecuali yang secara

tertulis diacu dalam naskah ini dan disebutkan dalam daftar pustaka.

1.7 Tinjauan Pustaka

Penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan sistem case based reasoning

yaitu yang pernah dilakukan oleh Tursina pada tahun 2012. Dengan judul “Case-

Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit Respirologi Anak Menggunakan

Similaritas Simple Mathcing Coefficient”. Pada penelitian ini Penelitian ini

mengusulkan salah satu pendekatan dalam diagnosa penyakit Respirogi anak

yaitu dengan pendekatan Case-Based Reasoning(CBR). Proses CBR melalui 4

tahap yaitu Retrieve, Reuse, Revise dan Retain. Hal yang terpenting dalam CBR

adalah menentukan nilai kemiripan atau similaritas antara kasus-kasus yang

tersimpan di basis kasus dengan kasus baru yang akan dicari solusinya.

Perhitungan similaritas kasus pada penelitian ini dilakukan dengan cara Simple

Matching Coefficient (SMC.)

Penelitian yang lain dari yang diatas adalah penelitian yang dilakukan oleh

Fransica Octaviani S, Joko Purwadi dan Rosa Delima pada tahun 2012 yang

berjudul “Implementasi Case Based Reasoning untuk Sistem Diagnosis Penyakit

Anjing”, pada penelitian ini penulis mengimplementasikan metode CBR untuk

membantu pendiagnosisan penyakit anjing. Kasus-kasus yang dipergunakan

dalam sistem diperoleh dari catatan penangan kasus diagnosa penyakit anjing dari

seorang dokter hewan. Sistem akan memberikan keluaran berupa kemungkinan

penyakit dan saran pengobatan yang didasarkan pada kemiripan kasus baru

dengan pengetahuan yang dimiliki sistem.

Penelitian yang lain dari yang diatas adalah penelitian yang dilakukan oleh

Irlando Moggi Prakoso, Wiwik Anggraeni, Ahmad Mukhlason pada tahun 2012

yang berjudul “Penerapan Case-Based Reasoning pada Sistem Cerdas untuk

Pendeteksian dan Penanganan Dini Penyakit Sapi”, Tugas akhir ini memiliki

4

tujuan untuk menjawab permasalahan tersebut, yakni dengan membuat sistem

cerdas berbasis Cased-Based Reasoning(CBR) untuk menyempurnakan sistem

cerdas yang sebelumnya dibuat menggunakan ANN. CBR memberikan hasil

diagnosa berdasarkan permasalahan terdahulu yang dapat direvisi untuk

memecahkan permasalahan terbaru. Dari ketiga uji coba dengan case didalam case

memory(skenario 1), diluar case memory(skenario 2), dan gejala parsial dari case

memory(skenario 3) mendapatkan hasil yang baik dengan nilai precision100%

dan 95.83% untuk skenario 1 dan 3. Serta nilai precision yang memang kurang

baik untuk skenario 2 sebesar 59.31%. Dengan demikian, sistem cerdas ini dapat

memberikan hasil diagnosa yang akurat dan memudahkan peternak sapi dalam

mendiagnosa secara mandiri.

1.7.1 Case-Based Reasoning (CBR)

Case Based Reasioning (CBR) adalah sebuah metode pemecahan sebuah

masalah atau kasus yang baru yang merujuk pada kasus-kasus sebelumnya. Case

Based easioning menggunakan pendekatan kecerdasan buatan (Artificial

Intelligent) atau komputasi yang menitikberatkan pemecahan masalah dengan

didasarkan ada kasus -kasus sebelumnya. Sistem akan melakukan komputasi dari

kasus yang terdahulu untuk menemukan solusi untuk kasus yang baru [HAP-08].

Terdapat empat tahap dalam pemecahan kasus pada metode Case Based

Reasioning (CBR).

A. Retrieve

Pada proses ini sistem akan melakukan pengenalan parameter yang akan di

jadikan acuan. Lalu mencari kasus lama yang memiliki kesamaan dengan kasus

baru, selanjutnya sistem akan memilih kasus yang memiliki tingkat kecocokan

tertinggi.

B. Reuse

Pada proses ini, sistem menggunakan informasi yang sudah didapat dari

kasus sebelumnya atau melakukan adaptasi untuk memecahkan kasus baru

tersebut.

5

C. Revise

Pada proses ini sistem dan user akan meninjau kembali solusi yang telah

didapatkan darikasusyang lama apakah solusi tersebut akan diterapkan pada kasus

yang baru atau solusi tersebut perlu diperbaiki terlebih dahulu.

D. Retain

Mengintegrasikan/menyimpan kasus baru yang telah berhasil

mendapatkan solusi agar dapat digunakan oleh kasus-kasus selanjutnya yang

mirip dengan kasus tersebut. Tetapi Jika solusi baru tersebut gagal, maka

menjelaskan kegagalannya, memperbaiki solusi yang digunakan, dan mengujinya

lagi. Empat proses masing-masing melibatkan sejumlah langkah-langkah spesifik,

yang akan dijelaskan pada gambar 1 dan gambar 2 berikut ini.

Gambar 1. Sistem CBR untuk kasus penyakit ayam

6

Gambar 2. R4 Cycle dari Case-Based Reasoning

Pada saat terjadi permasalahan baru, pertama-tama sistem akan melakukan

proses retrieve. Proses retrieveakan melakukan dua langkah pemrosesan, yaitu

pengenalan masalah dan pencarian persamaan masalah pada database.

Setelah proses retrieve selesai dilakukan, selanjutnya sistem akan

melakukan proses reuse. Di dalam proses reuse, sistem akan menggunakan

informasi permasalahan sebelumnya yang memiliki kesamaan untuk

menyelesaikan permasalahan yang baru. Pada proses reuseakan menyalin,

menyeleksi, dan melengkapi informasi yang akan digunakan.

Selanjutnya pada proses revise, informasi tersebut akan dikalkulasi,

dievaluasi, dan diperbaiki kembali untuk mengatasi kesalahan-kesalahan yang

terjadi pada permasalahan baru.

Pada proses terakhir, sistem akan melakukan proses retain. Proses retain

akan mengindeks, mengintegrasi, dan mengekstrak solusi yang baru tersebut ke

dalam database. Selanjutnya, solusi baru itu akan disimpan ke dalam basis

pengetahuan (knowledge-base) untuk menyelesaikan permasalahan yang akan

datang. Tentunya, permasalahan yang akan diselesaikan adalah permasalahan

yang memiliki kesamaan dengannya.

Sebelum CBR, penelitian-penelitian yang ada banyak menggunakan

expert system (sistem pakar), atau rule-based system (sistem berbasis kaidah),

atau knowledge-based system/ KBS (sistem berbasis pengetahuan). Meskipun

banyak kesuksesan dari KBS, namun ternyata terdapat masalah yang sering

dijumpai yaitu :

7

a. Mendapatkan suatu pengetahuan adalah sangat sulit atau sering disebut

dengan knowledge elicitation bottleneck.

b. Implementasi dari KBS merupakan proses yang sulit yang memerlukan

keahlian khusus dan sering membutuhkan banyak waktu dan tenaga.

c. Setiap kali diimplementasikan dari model dasar KBS sering lambat dan

tidak mempunyai kemampuan untuk mengakses atau mengatur informasi

yang cukup besar.

d. Setiap kali diimplementasikan akan sulit dilakukan perbaikan.

Hal yang sama juga dijumpai pada penelitian Mustafidah dan Suwarsito

(2007) tentang mendiagnosa penyebab penyakit ikan dengan menggunakan sistem

pakar (sistem berbasis kaidah). Dalam sistem berbasis kaidah ini sistem akan

melacak masalah secara individual dan disesuaikan dalam kaidah yang tersimpan,

yang masing-masing kaidah merupakan bagian pemecahan masalah tersebut.

Pernyataan ini juga didukung oleh Watson (2001).

Kaidah-kaidah yang ada dikombinasikan secara bersama-sama untuk

memecahkan masalah. Untuk membangun sebuah kaidah, harus diketahui

bagaimana memecahkan masalahnya, hal ini akan sangat komplek dan sangat

memakan waktu. Dalam sistemCBR (sistem penalaran berbasis kasus) tidaklah

demikian. Kita tidak perlu tahu bagaimana memecahkan masalah, tetapi hanya

mencari dan menemukan apa yang telah pernah kita lakukan untuk memecahkan

masalah yang mirip dengan masalah sekarang.

8

1.8 Metodologi Penelitian

Metodologi penelitian yang digunakan dalam penyusunan tugas akhir

adalah:

1. Metode Analisis

a. Wawancara

Wawancara dilakukan untuk mengetahui masalah yang timbul atau

dialami langsung oleh yang bersangkutan. Dalam kegiatan ini diajukan

pertanyaan lisan dan usaha untuk melengkapi data-data yang akan

diperoleh. Wawancara dilakukan pada bagian- bagian yang terkait dengan

sistem pengolahan nilai.

b. Observasi

Penulis melakukan observasi yaitu dengan melihat secara langsung

cara kerja bagian yang terkait dengan pencatatan hasil- hasil kegiatan yang

dilakukan.

c. Studi Pustaka

Penulis menulis dan mempelajari buku-buku yang ada kaitannya

dan mencakup perancangan sistem ini, buku-buku yang ada di

perpustakaan kampus, catatan kuliah, serta dokumen-dokumen yang

terdapat di Universitas Almuslim yang mempunyai hubungan dengan

perancangan sistem ini.

2. Metode Pengembangan Perangkat Lunak

Teknik analisis data dalam pembuatan perangkat lunak menggunakan

paradigma perangkat lunak secara Waterfall, yang meliputi beberapa proses

diantaranya:

a. System / Information Engineering

Merupakan bagian dari sistem yang tersebar dalam pengerjaan suatu

proyek, dimulai dengan menetapkan berbagai kebutuhan dari semua

elemen yang diperlukan sistem dan mengalokasikannya ke dalam

pembentukan perangkat lunak.

9

b. Analisis

Merupakan tahap menganalisis data-data tersebut yang didapat dari

penelitian dari data-data tersebut yang berkaitan dengan penelitian

akan diteruskan ke pembuatan aplikasi.

c. Design

Setelah data dianalisa data yang berkaitan dengan penelitian dibuat ke

dalam bentuk from-from pada aplikasi sehingga mudah dimengerti

oleh user.

d. Coding

Setelah from-from dibentuk kemudian diberikan coding untuk

memproses data-data yang didapat sehingga apliksi dapat digunakan.

e. Pengujian

Tahap akhir dimana suatu apliksi yang sudah selesai dibuat dapat

dirubah atau ditambah sesuai permintaan user.

f. Maintenance (Pemeliharaan)

Tahap ini merupakan tahap akhir dimana perangkat lunak yang telah

selesai diimplementasikan dapat terjadi perubahan-perubahan atau

penambahan-penambahan yang disesuaikan dengan keinginan user.

Gambar 3. Skema Waterfall

10

1.9 Sistematika PenulisanLaporan penelitian ini disusun secara sistematis dalam masing-masing

bab, dimana pada masing-masing bab ini akan ebagai berikut:

BAB I PENDAHULUAN

Pokok bahasan meliputi latar belakang permasalahan, perumusan masalah,

batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi

penelitian dan sistematika penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI

Pokok bahasan menguraikan teori-teori yang mendasari pembahasan

secara detail, dapat berupa definisi-definisi atau model yang langsung

berkaitan dengan ilmu atau masalah yang diteliti.

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini menguraikan tentang analisis terhadap permasalahan yang terdapat

di kasus yang sedang diteliti. Meliputi analisis terhadap masalah sistem

yang sedang berjalan, anallisis hasil solusinya, analisis kebutuhan terhadap

sistem yang diusulkan, analisis kelayakan sistem yang diusulkan.

Perancangan sistem berisikan model-model penyelesaian masalah sistem

lama dengan membuat rancangan untuk sistem baru yang diusulkan.

BAB IV IMPLEMENTASI

Bagian ini berisi penjelasan tentang lingkungan implementasi (OS,

peragkat keras dan bahasa pemrograman yang diguanakan), file-file

implementasi analisa dan perancangan sistem dari masing-masing modul

atau klas (relasinya) serta algoritma yang diimplementasikan.

BAB V PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN

Untuk kategori topik pengembangan perangkat lunak (dimana perangkat

lunak sebagai produk utama/akhir), maka bagian ini berisi penjelasan

tentang strategi pengujian (black box atau white box) yang dilakukan.

Dijelaskan juga seluruh kasus uji beserta hasil pengujiannya. Di dalam

11

penjelasan setiap kasus uji harus dimasukkan antara lain tujuan, data

masukan, prosedur uji dan hasil yang diharapkan.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan memuat secara singkat dan jelas tentang hasil penelitian yang

diperoleh sesuai dengan tujuan penelitian. Kesimpulan didasarkan atas pengujian

dan analisis yang dilakukan di dalam proses penelitian. Kesimpulan harus

memiliki korelasi dengan rumusan masalah. Saran digunakan untuk

menyampaikan masalah yang dimungkinkan untuk penelitian lebih lanjut. Saran

berisi hal-hal yang diperlukan dalam rangka pengembangan topik skripsi

selanjutnya maupun perbaikan yang harus dilakukan sesuai dengan kesimpulan

yang didapatkan.

1.10 Jadwal Penelitian

Dalam merancang suatu aplikasi pakar mendiagnosis penyakit pada ayam

menggunakan metode case based reasoning memerlukan tahapan kegiatan

penelitian, yang dijabarkan sebagai berikut :

Tabel 1.1 Jadwal Penelitian

No. KegiatanMinggu Minggu Minggu

I II III IV I II III IV I II III IV

1. Pengajuan Judul

2. Pengurusan Proposal

3. Seminar Proposal

4. Revisi Skripsi

5. Penelitian

6. Analisis

7. Pengujian

8. Implementsi