IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING PADA METODE CASE BASED REASONING (CBR) DALAM SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA KAMBING PERANAKAN ETAWA BERBASIS WEBSITE

Kambing peranakan etawa merupakan bangsa kambing yang paling populer dan
dipelihara secara luas sebagai ternak hasil susu di India dan Asia Tenggara. Dalam
peternakan kambing, serangan penyakit terhadap ternak adalah salah satu hal paling
penting yang harus diperhatikan. Hal ini dikarenakan serangan penyakit pada
hewan ternak dapat mengganggu produksi dan menyebabkan kerugian. Dengan
perkembangan teknologi, sistem pakar adalah salah satu solusi untuk membantu
menentukan penyakit pada ternak secara lebih mudah dan efisien. Penelitian ini
berfokus pada sistem pakar diagnosa penyakit pada kambing etawa dengan
menggunakan metode Case Based Reasoning dan K-Means Clustering berbasis
website. Data yang digunakan untuk cluster yaitu data latih. Data tersebut diolah
berdasarkan langkah-langkah perhitungan metode CBR. Sistem ini dapat
mendeteksi 8 jenis penyakit berdasarkan 39 gejala. Algoritma K-Means Clustering
digunakan untuk mengelompokkan 50 data latih. Berdasarkan evaluasi dengan
melakukan pengujian terhadap 20 data, sistem mendapatkan akurasi sebesar 90%.
Lalu, berdasarkan pengujian fungsionalitas sistem dengan menggunakan metode
Black-Box, fungsionalitas sistem memperoleh hasil keberhasilan 100%.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Penyakit Kambing, K-Means Clustering, Case Based
Reasoning