## Perancangan Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit pada Ikan Cupang dengan Metode Naive Bayes
Ikmal Muhammad Fadhil 1 , Dini Destiani Siti Fatimah 2, , Dede Kurniadi 3
Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@sttgarut.ac.id
1 1506017@sttgarut.ac.id 2 dini.dsf@sttgarut.ac.id
3 dede.kurniadi@sttgarut.ac.id
Abstrak – Ikan cupang merupakan ikan air tawar yang biasa hidup disekitaran rawa-rawa dan ikan  yang  memiliki  sifat  agresif  untuk  mempertahankan  wilayah  tempat  tinggalnya.  Penyakit yang menjangkit pada ikan cupang hias dan ikan cupang adu disebabkan oleh tiga faktor yaitu parasit, jamur, dan bakteri. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosis  penyakit  pada  ikan  cupang  dan  menggunakan  metodologi Expert  System Development Life Cycle (ESDLC). Metode Naive bayes merupakan teori probabilitas Bayesian dari  cabang  teori  statistik  matematik  yang  memungkinkan  model  ketidakpastian  dari  suatu kejadian  yang  terjadi  dengan  menggabungkan  pengetahuan  umum  dan  fakta  dari  hasil pengamatan kita. Untuk melakukan  pengujian pada sistem pakar ini, kita menggunakan metode pengujian black box, yang berfokus pada persyaratan fungsional dari sistem pakar dan fitur hasil diagnosis  penyakit  yang  akan  menghasilkan  berupa  sistem  pakar  yang  dapat  mendiagnosis penyakit pada ikan cupang beserta solusi pengobatanya.
Kata Kunci – Ikan cupang, Sistem pakar, Naive Bayes , Expert System Development Life Cycle.

## I. PENDAHULUAN
Ikan cupang merupakan ikan air tawar yang biasa hidup disekitaran rawa-rawa dan ikan yang memiliki sifat  agresif  untuk  mempertahankan  wilayah  tempat  tinggalnya.  Ikan  cupang  memilik  sifat  yang  unik cenderung agresif untuk mempertahankan wilayah tempat tinggalnya. Ikan cupang umumnya terbagi menjadi dua jenis yaitu ikan cupang adu dan ikan cupang hias. Penyakit yang menyerang pada ikan cupang hias dan ikan cupang adu disebabkan oleh tiga faktor yaitu parasit, jamur, dan bakteri. Aplikasi berbasis komputer yang dipakai untuk memecahkan suatu masalah berdasarkan pemikiran seorang pakar dinamkan sistem pakar [1]. Pakar yang merupakan orang yang ahli dan mememiliki kemampuan khusus yang bisa menyelesaikan masalah yang tidak bisa diatasi oleh orang yang awam. Sistem pakar juga bisa dijadikan alat bantu yang secara otomatis dan cepat dapat melakukan diagnosa dan memberikan informasi mengenai cara penganggulangannya.
Merujukan penelitian sebelumnya yaitu penelitian rujukan pertama dengan judul “ Perancangan Sistem pakar Diagnosis Penyakit Domba Berbasis Web” didalam aplikasi ini terdapat fitur konsultasi dan informasi tentang  cara  mengobati  domba  yang  terserang  penyakit  [2].  Penelitian  rujukan  kedua  dengan  judul “ Pengembangan  Sistem  Pakar    Diagnosis  Penyakit  dan  Hama  pada  Tanaman  Padi    Varietas  Sarinah Berbaisis  Andorid ”.  Aplikasi  tersebut  berisi  informasi  mengenai  gejala  awal  yang  dapat  mengakibatkan terserangnya padi oleh penyakit dan hama [3]. Penelitian rujukan ketiga dengan judul “ Pengembangan Sistem
Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama pada Tanaman Semangka Berbasis Android” aplikasi tersebut terdapat fitur diagnosis, hama, penyakit dan informasi pakar [4].
Metode  untuk  mengitung  peluang  pada  aplikasi  ini  menggunakan  metode naive  bayes .  Selain  metode naive bayes ada juga  cara untuk  mengitung  prediksi atau  peluang  yaitu  dengan  menggunakan  algoritma k- Nearest  Neighbor (k-NN).  Algoritma  yang  fungsinya  untuk  melakukan  klasifikasi  suatau  data  berdasarkan hasil  dari  data  pembelajaran (train  data  sets), yang  diperoleh  dari  data  tetangga  terdekatnya (nearest neighbors) [5].  Untuk  merancang  aplikasi  sistem  pakar  dibutuhkan  sebuah  representasi  pengetahuan  yang diwakili  dalam  bentuk  jaringan  semantik, logics ,  diagram  pohon, frame,  script, dan  sistem  produksi. Representasi  pengetahuan  adalah  cara  untuk  mewakili  pengetahuan  yang  diperoleh  dalam  skema tertentu/diagram untuk memberitahu pengetahuan tertentu dari pengetahuan lain dan dapat digunakan untuk menguji kebenaran dari reasonings [6] .

## II. METODOLOGI
Metodologi yang dipakai adalah Expert System Development Life Cycle sebagai software implementation dengan tahapan assesement, knowledge acquisition, design, dan testing. Dalam sistem pengambilan keputusan penulis  memutuskan  menggunakan  metode naive  bayes untuk  menemukan  peluang  terjangkitnya  penyakit yang sering muncul dalam penelitian.
Disajikan gambar Work Breakdown structure yang mencakup tujuan, tahapan dan aktivitas. Digunakan untuk menggambarkan perancangan aplikasi sistem pakar untuk diagnosis penyakit pada ikan cupang berbasis web yang menggunakan algoritma perhitungan naive bayes.
.

## Gambar 2 : Work Breakdown Structure
Dalam  tahap  pertama  Penilaian (assement) adalah  mengidentifikasi  kelayakan  menngenai  masalah, analisi  kebutuhan  dan  sumber  pengetahuan.  Tahap  kedua  Akusisi  Pengetahau (knowledge  acquisition), merupakan tahapan dalam meneranpakan hasil akuisisi pengetahuan, membuat diagram pohon, dan membuat basis pengetahuan. Tahap ketiga Perancangan (design), merupakan penerapan tampilan dari basis pengetahuan, representasi pengetahuan, aturan atau rule, perancangan basis data, perancangan struktur menu, dan kontruksi. Tahap terakhir yaitu pengujian aplikasi yang dilakukan menggunakan black box testing yaitu mengidentifikasi kelebihan serta kekurangan dalam aplikasi yang telah dirancang.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Penilain (assesment)
Tujuan utama dari Penilaian adalah proses menentukan kelayakan mengenai masalah yang telah sesuai dengan tujuan pada tahap ini dipaparkan Kelayakan mengenai masalah, analisis kebutuhan, dan sumber pengetahuan.
a. Kelayakan mengenai masalah
Untuk permasalah mengenai penyakit pada ikan cupang lebih banyak menjangkit ikan cupang hias. Para pemelihara  ikan  cupang  terutama  para  pemula  kurang  tau  dalam  hal  melihat  ikan  cupang  yang  sedang terjangkit penyakit atau ikan cupang yang tidak terjangkit penyakit. Beberapa penyakit yang menyerang ikan cupang  adalah  Bintik  Putih (White  Spot), Bintik  Berkarat (Velvet), Mata  Bengkak (Pop  Eye), Sisik  Nanas (Dropsi ), Sirip Busuk (Fin Rot), Kolumnaris, dan Penyakit jamur.
b. Analisis kebutuhan
Perancangan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  pada  ikan  cupang  memerlukan  proses  analisis  terlebih dahulu dalam melakukan perancangan sistem. Adapun kebutuhan-kebutuhan yang akan digunakan diantaranya adalah kebutuhan perangkat keras dan kebutuhan perangkat lunak. Kebutuhan perang keras yang digunakan adalah processor dengan spesifikasi dual core 2.20Ghz atau diatasnya, Ram 2 GB atau diatasnya, dan HDD 10 GB free.

## c. Sumber pengetahuan
Sumber pengetahuan yang ada pada sistem pakar ini berasal dari ahli pakar di bidang tertentu yang telah berpengalaman dalam memecahkan masalah yang ada. Selain sumber dari para ahli pakar, sumber pengetahuan yang didapat  dari beberapa sumber lainnya seperti informasi dari buku ataupun dari internet.

## 2. Akuisis pengetahuan (knowlegde acquisition)
Akuisisi  pengetahuan  adalah  proses  untuk  mendapatkan  suatu  pengetahuan  tentang  masalah  penyakit pada ikan cupang untuk digunakan sebagai panduan dalam perancangan sistem pakar diagnosis untuk penyakit pada ikan cupang. Pengetahuan yang telah diperoleh digunakan untuk memeberikan informasi tentang berbagi macam penyakit pada ikan hias dan bagaimana gejala awalnya serta solusi untuk mengobati penyakitnya. Pada tahapan ini terdapat aktivitas seperti hasil akuisisi pengetahuan dan diagram pohon.
a. Hasil akuisisi pengetahuan
Pada tahap akuisisi pengetahuan didapatkan  beberapa data rumusan yang akan digabung dan dibuat tabel akuisis  pengetahuan.  Setalah  menggabungkan  rumusan  tersebut  yang  tujuannya  untuk  memperoleh pengetahuan  mengenai  penyakit  yang  menjangkit  pada  ikan  cupang.  Setelah  tahapan  tadi  selesai  maka dilakukan pengumpulan data tentang macam-macam penyakit, gejala penyakit, serta solusi pencegahan dan pengobatanya.
b. Diagram pohon
Pada tahap akuisisi pengetahuan sudah dijelaskan mengenai penyebab terjangkitnya suatu penyakit pada ikan cupang dan hasilnya akan diimplementasikan pada gambar 3.1 berikut ini.

## 3. Perancangan (design)
Desain  merupakan  tahapan  dimana  setiap  pengetahuan  yang  dihasilkan  dalam  tahapan  akusisi pengetahuan digunakan sebagai pendekatan dan untuk mempresentasikan informasi yang telah dikemukakan oleh pakar dan sebagai cara untuk pemecahan suatu masalah ke dalam sistem pakar.  Dalam tahapan yang ketiga  terdapat  tujuh  aktivitas  yaitu  Basis  pengetahuan,  Refresentasi  pengetahuan,  Pohon  keputusan, Aturan/ rule, Basisdata, Struktur menu, dan Konstruksi.
a. Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan merupakan kumpulan informasi dari seorang pakar yang berupa data, konsep, aturan, dan hubungan diantaranya, yang telah diterapkan dalam bentuk yang sistem pakar. Hasilnya akan ditampilkan dalam bentuk tabel 3.1 dan tabel 3.2.

## Tabel 3.1 : Penyakit pada Ikan Cupang
No Penyebab Kode Penyakit Nama Penyakit 1 Virus P01 Bintik Putih (White Spot). 2 Virus P02 Bintik Berkarat (Velvet) . 3 Parasit P03 Mata Bengkak (Pop Eye). 4 Parasit P04 Sisik Nanas (Dropsi). 5 Parasit P05 Sirip Busuk (Fin Rot). 6 Parasit P06 Kolumnaris . 7 Jamur P07 Penyakit jamur. Tabel 3.2 : Gejala pada setiap Penyakit No Kode Gejala Nama Gejala 1 G01 Adanya  bintik-bintik putih pada tubuh ikan. 2 G02 Kurang nafsu makan. 3 G03 Tidak bergerak lincah. 4 G04 Sirip menguncup. 5 G05 Warna ikan pucat. 6 G06 Tubuh ikan bertabur debu mengkilap . 7 G07 Mata ikan bengkak. 8 G08 Perut ikan bengkak. 9 G09 Tidak bisa membuang kotoran. 10 G10 Sirip ikan meluruh 11 G11 Muncul tanda merah atau hitam pada tubuh ikan. 12 G12 Terdapat bisul atau lesi pada tubuh ikan. 13 G13 Perubahan warna insang 14 G14 Bintik-bintik putih dimulut. 15 G15 Terdapat gumpalan putih seperti kapas pada tubuh ikan.
b. Representasi pengetahuan
Representasi pengetahuan merupakan penerapan hasil dari basis pengetahuan ke dalam sebuah tabel yang berisi relasi antara penyakit dan gejala. Tabel 3.3 merupakan hasil penerapan dari basis pengetahuan.

## Tabel 3.3 : Relasi antara Gejala dan Penyakit

## Tabel Relasi Gejala dan Penyakit
P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 G01 G02 G03 G04
G05 G06 G07 G08 G09
G10 G11
G12 G13 G14 G15
c. Kaidah produksi atau aturan
Tahapan ini akan memaparkan hasil dari kaidah produksi atau aturan dalam bentuk pohon keputusan. Dalam pohon keputusan terdapat gejala-gejala yang akan menghasilkan penyakit tertentu dan hasilnya akan ditampilkan pada gambar 3.2 sebagai berikut ini.
d. Perancangan basis data
Tahap  perancangan  basis  data  adalah  tahapan  paling  penting  dalam  merancang  suatu  aplikasi. Perancangan basis data pada aplikasi sistem pakar berguna sebagai basis pengetahuan yang dapat menyimpan informasi atau data dari seorang pakar yang berguna untuk  mengolah data-data atau aturan yang berhubungan. Perancangan basis data akan disajikan dalam bentuk Entity Relation Diagram yang akan di tampilkan pada gambar 3.3.
Gambar 3.3 : Entity Relation Diagram
e. Struktur menu
1). Perancangan struktur menu
Gambar 3.4 : Perancangan struktur menu
Perancangan Struktur menu disajikan untuk perancangan dalam pembuatan aplikasi sistem pakar untuk diagnosis penyakit pada ikan cupang, metode perhitungan yang digunakan adalah algoritma naive bayes .
Vol. 16; No. 02; 2019; Hal 255-262

## 2). Perancangan layout
Gambar 3.5 : Perancangan layout
f. Kontruksi
Tahap konstruksi adalah memperjelas persyaratan yang tersisa dan menyelesaikan pengembangan sistem berdasarkan  arsitektur  dasar.    Pengimpelementasian  metode naive  bayes dan  akan  dilanjutkan  untuk pengimplementasian kedalam bahasa pemograman, setelah itu dilakukan Blackbox testing untuk menguji fitur- fitur dan fungsi dalam aplikasi sistem pakar untuk diagnosis penyakit pada ikan cupang. Metode naive bayes digunakan untuk mengitung peluang kemunculanya suatu penyakit berdasarkan gejala-gejala yang menjangkit pada ikan hias. Untuk mendapatkan nilai kemungkinannya maka diperlukan sebuah rumus.

## P = Jumlah kemungkinan penyakit yang muncul
Jumlah semua penyakit
G = Jumlah kemungkinan
Jumlah kemungkinan penyakit akibat gejala P (p'| g') = [P(g ′ | p ′ ) ∗ P(p ′ )] [P(g ′ | p ′ ) ∗ P(p ′ )] +   [P(g ′ | p ′′ ) ∗ P(p ′′ )]
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  rumus naive  bayes maka  akan  menghasilkan sebuah nilai kemungkinan untuk setiap penyakit yang disajikan pada tabel 3.4.
Tabel 3.4 : Kemungkinan Penyakit
No Kode Kemungkinan Keterangan 1 K.1 Kemungkinan Penyakit Bintik Putih (100%) 2 K.2 Kemungkinan Penyakit Bintik Putih (33.3%) Kemungkinan Penyakit Bintik Berkarat (33,3%) Kemungkinan Penyakit Jamur (33,3%) 3 K.3 Kemungkinan Penyakit Bintik Putih (33,3%) Kemungkinan Penyakit Mata Bengkak (33,3%) Kemungkinan Penyakit Jamur (33,3%) 4 K.4 Kemungkinan Penyakit Bintik Putih (100%)
4. Pengujian
Pengujian yang saya lakukan adalah dengan menggunakan pengujian black box . Pengujian ini merupakan tahap akhir dari kerangka kerja yang telah disusun. Pengujian ini bertujuan untuk melihat sejauh mana fitur- fitur pada aplikasi ini bekerja [7]. Fitur-fitur ini bisa berjalan sesuai dengan perancangan dan mencapai goal yang diharapkan. Berikut ini merupakan tabel 3.5 pengujiannya .

## Tabel 3.5 : Pengujian aplikasi
Kegiatan Hasil yang diharapkan Hasil Keluar Keterangan Halaman User Klik menu home Menampilkan menu utama Tampil menu utama Terpenuhi Klik menu layanan Menampilkan menu layanan Tampilan menu layanan Terpenuhi Klik menu tes diagnosa Dapat melakukan pendaftaran dan diagnosa sampai selesai Diagnosa penyakit dan hasil akan muncul pada akhir diagnosa Terpenuhi Klik menu profil pengembang Menampilkan profil pengembang Tampilan profil pengembang Terpenuhi

## IV. KESIMPULAN
Hasil pembahasan pada bab sebelumnya, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Penelitian ini berhasil mengembangkan suatu aplikasi sistem pakar untuk diagnosis penyakit pada ikan cupang.
2. Penelitian ini berhasil menerapkan metode naive bayes untuk mendiagnosis penyakit pada ikan cupang berdasarkan gejala yang muncul.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K. Aplikasi Sistem Pakar, Menentukan Faktor Kepastian Pengguna Dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan, Yogyakarta: Andi, 2009.
[2]  E. Retnadi, R. Nurdiansyah and D. D. Siti Fatimah, "Perancanagn Sistem Pakar diagnosis penyakit domba berbasis web," Jurnal Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Garut, p. 1, 2016.
[3]  A. Saepulloh and D. D. Siti Fatimah, "Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Dan Hama Pada Tanaman Padi Varietas Sarinah Berbasis Android," Jurnal Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Garut, p. 1, 2016.
[4]  I. S. Munawaroh and D. D. Siti Fatimah, "Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama pada Tanaman Semangka Berbasis Android," Jurnal Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Garut, p. 1, 2015.
[5]  D. Kurniadi, E. Abdurachman, H. L. H. S. Warnars and W. Suparta, "The prediction of scholarship recipients in higher education using k-Nearest neighbor algorithm," in 3rd Annual Applied Science and Engineering Conference (AASEC 2018) , 2018.
[6]  D. D. Siti Fatimah, "Script knowledge representation in game designing for," 3rd Annual Applied Science and Engineering Conference (AASEC 2018), vol. II, no. 1, p. 1, 2018.
[7]  D. Kurniadi, A. Mulyani, Y. Septiana and H. Aulawi, "Estimated software measurement base on use case for online admission system," IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 434, no. 1, p. 012062, 2018.