Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 712-725

## Sistem Pakar Berbasis Dekstop Untuk Mendeteksi Penyakit Pada Ikan Mas Menggunakan Metode Certainty Factor  (Kasus Di
Pusat Pelatihan Mandiri Kelautan Dan Perikanan SINI SUKA Biru-biru Sumatera Utara)
Siti Agus Kartini 1* , Puji Chairu Sabila 2 , Richard Parlindungan Simanjuntak 3 1,2,3 Universitas Tjut Nyak Dhien, Medan, Indonesia E-mail: 1* sitiaguskartini11@gmail.com, 2 pujichairusabilaa@gmail.com,
3 richsparlin0@gmail.com

## Abstract
Goldfish (Cyprinus carpio) is a freshwater fish that has important economic value and has spread widely in Indonesia. Goldfish are one of the most recognizable fish species in the world. It is found worldwide as a pet. Where the level of consumption of this fish is very high in all circles of society, because in general all humans eat fish every day to add nutrition, but problems that arise if you are unable to master the technique of controlling it in terms of disease cause enormous losses for fish farmers. Disease is one of the causes of  many  fish  deaths.  One  of  the  fish  is  infected  with  the  disease,  then  the  disease  will spread throughout the pond. This will result in huge losses. This study aims to detect fish diseases more precisely and quickly with the help of a computer. The method used is the Certainty  Factor  by  taking  data  from  the  Maritime  and  Fisheries  Independent  Training Center SINI SUKA Biru-biru, North Sumatra. By using data on symptoms and diseases in goldfish and then assigning a weight value to each symptom and calculating according to the steps of the Certainty Factor method with an accuracy close to 100%, this method can be  applied  to  detect  goldfish  disease  so  that  this  research  is  very  very  helpful  in identifying goldfish disease.
Keywords: Goldfish, Cyprinus carpio, Nutrition, Disease, Certainty Factor

## Abstrak
Ikan Mas (Cyprinus carpio) merupakan ikan air tawar yang bernilai ekonomis penting dan  sudah  tersebar  luar  di  Indonesia.  Ikan  Mas  adalah  salah  satu  spesies  ikan  yang paling  mudah  dikenali  di  dunia.  Ini  ditemukan  di  seluruh  dunia  sebagai  hewan peliharaan.  Di  mana  tingkat  konsumsi  ikan  ini  sangat  tinggi  di  seluruh  kalangan masyarakat,  karena  pada  umumnya  semua  manusia  memakan  ikan  setiap  hari  untuk menambah  gizi,  akan  tetapi  persoalan  yang  muncul jika  tidak  mampu  menguasai  teknik pengendaliannya  dari  segi  penyakit  menyebabkan  kerugian  yang  sangat  besar  bagi peternak  ikan.  Penyakit  merupakan  salah  satu  penyebab  kematian  ikan  yang  banyak. Salah  satu  ikan  terjangkit  penyakit,  maka  penyakit  tersebut  akan  menyebar  ke  seluruh kolam.  Ini  akan  mengakibatkan  kerugian  yang  besar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mendeteksi  penyakit  ikan lebih tepat dan cepat  dengan  bantuan  komputer.  Metode  yang digunakan  adalah  Certainty  Factor  dengan  mengambil  data  dari    Pusat  Pelatihan Mandiri  Kelautan  Dan  Perikanan  SINI  SUKA  Biru-biru  Sumatera  Utara.  Dengan menggunakan data-data gejala dan penyakit pada Ikan  Mas kemudian memberikan nilai bobot  pada  tiap  gejala  dan  melakukan  perhitungan  sesuai  langkah-langkah  metode Certainty  Factor  dengan  akurasi  mendekati  100%,  maka  metode  ini  dapat  diterapkan untuk  mendeteksi  penyakit  Ikan  Mas  sehingga  penelitian  ini  sangat  membantu  sekali dalam mengidentifikasi penyakit Ikan Mas .
Kata kunci: Ikan Mas, Cyprinus carpio, Gizi, Penyakit, Certainty Factor
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 712-725

## 1. Pendahuluan
Ikan Mas (Cyprinus carpio) merupakan ikan air tawar yang bernilai ekonomis penting dan  sudah  tersebar  luar  di  Indonesia.  Ikan  Mas  (Carassius  auratus)  adalah  salah  satu spesies ikan yang paling mudah dikenali di dunia. Ini ditemukan di seluruh dunia sebagai hewan peliharaan [1].
Usaha  peternakan  ikan  merupakan  salah  satu  usaha  bagi  petani  di  Desa  Kampung Tengah  Kecamatan  Biru-Biru,  usaha  ini  merupakan  salah  satu  peluang  bisnis  yang prospeknya  sangat  menjanjikan  jika  dibandingkan  dengan  usaha  lain  di  sekitarnya.    Di mana tingkat konsumsi ikan ini sangat tinggi di seluruh kalangan masyarakat, karena pada umumnya  semua  manusia  memakan  ikan  setiap  hari  untuk  menambah  gizi,  akan  tetapi persoalan  yang  muncul  jika  tidak  mampu  menguasai  teknik  pengendaliannya  dari  segi penyakit menyebabkan kerugian yang sangat besar. Maka dari itu dilakukan penelitian ini supaya membantu para petani peternak ikan dalam mendeteksi penyakit pada Ikan Mas.
Penyakit  ikan  yang  berbahaya  adalah  bakteri  yang  merupakan  salah  satu  penyebab kematian ikan dalam jumlah yang besar dalam satu kolam apabila salah satu ikan terkena bakteri maka akan menyebar ke seluruh kolam. Hal itu tentu menyebabkan kerugian yang besar pula bagi peternak ikan. Sistem Pakar adalah program komputer yang menggunakan pengetahuan  ahli  manusia  untuk  memecahkan  masalah  yang  biasanya  membutuhkan kecerdasan manusia [2]–[4].
Sistem  Pakar  dibangun  untuk  mencoba  menyerupai  kemampuan  manusia  dalam menyelesaikan  masalah  tertentu  dalam  bentuk  heuristic.  Sistem  Pakar  yang  baik dirancang  agar  dapat  menyelesaikan  suatu    permasalahan  tertentu  dengan  meniru  kerja dari para pakar.
Seorang  pakar  adalah  orang  yang  mempunyai  keahlian  dalam  bidang  tertentu,  yaitu pakar  yang  mempunyai  knowledge  atau  kemampuan  khusus  yang  orang  lain  tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya.
Certainty  Factor  (CF)  digunakan  ketika  menghadapi  suatu  masalah  yang  jawabannya tidak pasti. Ketidakpastian ini bisa merupakan probabilitas [5], [6]. Penelitian selanjutnya dengan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Lambung  dengan  Metode  Forward  Chaining dapat  membantu  pendiagnosaan  awal  penyakit  yang  berkaitan  dengan  lambung  dan merupakan  implementasi  dari  pembangunan  Sistem  Pakar  untuk  keputusan  dalam mendiagnosa penyakit lambung [7],  [8].
Certainty  factor  merupakan  salah  satu  metode  yang  telah  ditemukan  dalam  Sistem Pakar berguna untuk menyelesaikan ketidak pastian.  Certainty factor merupakan sistem yang  didesain  dan  diimplementasikan  dengan  bantuan  bahasa  pemprograman  tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan para ahli.  Permasalahan yang ditangani  oleh  seorang  bukan  hanya  permasalahan  mengandalkan  algoritma  namun terkadang  juga  permasalahan  yang  sulit  dipahami.  Permasalahan  tersebut  dapat  diatasi oleh seorang dengan pengetahuan dan pengalamannya [9, 10].  Oleh karena itu Certainty Factor  dibangun  bukan  berdasarkan  algoritma  tertentu  melainkan  berdasarkan  basis pengetahuan dan aturan. Maka dari itu sangat penting untuk mengetahui dan menentukan deteksi penyakit pada Ikan Mas agar mendapatkan hasil lebih cepat dan lebih baik dengan menggunakan jenis ilmu baru dalam ilmu komputasi yaitu Sistem Pakar [11]–[14].

## 2. Metodologi Penelitian
Kegiatan  penelitian  ialah  aktifitas  dalam  memecahkan  suatu  permasalahan  yang diharapkan  memperoleh  hasil  seperti  apa  yang  diinginkan  dan  dalam  waktu  yang  cukup lama  dengan  menerapkan  metode  ilmiah  yang  berdasarkan  prosedur  serta  aturan-aturan yang diberlakukan.
Dalam  sebuah  penelitian  diperlukan  sebuah  metodologi  yang  berisikan  kerangka pemikiran. Di mana dalam kerangka pemikiran ini berupa gambaran dari langkah-langkah
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 712-725
yang  akan  dilakukan  agar  penelitian  dapat  berjalan  dengan  sistematis  serta  tujuan  yang diharapkan dapat tercapai sesuai dengan yang diinginkan.
Kerangka  pemikiran  biasanya  berupa  kerangka  teori  serta  pola  kerangka  penalaran secara  logis.  Kerangka  teori  yang  dimaksud  merupakan  uraian  ringkasan  tentang  teori yang digunakan serta bagaimana menggunakan teori tersebut dalam menjawab pertanyaan dari  penelitian  tersebut.  Adapun    bentuk    kerangka  kerja  dari  penelitian  dapat digambarkan seperti Gambar 1.
Data-data Penyakit Ikan Mas
Mengelompokkan data gejala Penyakit Ikan Mas
Mencari rule didalam knowledge base
Melakukan pelacakan rule didalam knowledge base

## Pengujian Hasil
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  yang  digambarkan  pada  Gambar  1  diatas,  masing-masing langkah dapat dijabarkan pada sub-sub berikut.

## 2.1. Data-Data  Penyakit Ikan Mas
Dalam  tahap  ini  penulis  melakukan  pengumpulan  data  yang  bersumber  dari permasalahan  yang  terkait.  Di  mana  data  yang  diperoleh  dari  Pusat  Pelatihan  Mandiri Kelautan  dan  Perikanan  berupa  data  deteksi  penyakit  pada  ikan  terkait  dengan  masalah bakteri. Data-data tersebut ialah berupa penyakit ikan beserta gejala-gejala dari penyakit tersebut.

## 2.2. Mengelompokkan Data Gejala Penyakit Ikan Mas
Pada  langkah  ini  dilakukan  proses  pengelompokan  data  penelitian  dengan  dua  metode yaitu:
a. Metode  Deskriptif  di  mana  dalam  metode  ini  data  dikumpulkan,  kemudian  disusun, dikelompokkan  dan  dianalisa,  sehingga  memperoleh  beberapa  hasil  gambaran  yang jelas pada permasalahan yang akan dibahas.
b. Metode  Komperatif  di  mana  dalam  metode  ini  analisa  dilakukan  dengan  cara membandingkan teori dan praktek, sehingga memperoleh gambaran yang jelas tentang kesamaan serta perbedaan pada keduanya.

## 2.3. Mencari Rules didalam Knowledge Base
Di  mana  dalam  mencari  Rules  dalam  Knowledge  Base  ialah  sesuai  dengan  dasar pengetahuan  utuh  menjadi  unsur-unsur  yang  terpisah  dalam  bentuk  IF-THEN,  di  mana nantinya  rule-rule  ini  dapat  memecahkan  permasalahan  dengan  fakta-fakta  dengan pengetahuan yang ada.

## 2.4. Melakukan Pelacakan pada Rule
Dalam  pelacakan  pada  rule  ini  akan  dilakukan  pelacakan  fakta-fakta  yang  nantinya akan memperoleh hasil akhir yang sesuai dengan basis dasar pengetahuan.

## 2.5. Pengujian Hasil
Pada  tahap  pengujian  ini  merupakan  tahap  akhir  dari  penelitian,  kemudian  akan dilihatkan  analisa  hasil  yang  didapat  dari  penelitian,  di  mana  terkhusus  tahapan implementasi dari metode Certainty Factor dalam mengetahui kondisi Ikan Mas yang ada di  Pusat  Pelatihan  Kelautan  dan  Perikanan.  Melakukan  pengujian  hasil  dapat  dilakukan dengan cara:
a) Mengumpulkan data yang dibutuhkan untuk pengujian aplikasi.
b) Mengelompokkan gejala-gejala penyakit Ikan Mas.
c) Sistem akan memproses data gejala dengan menggunakan metode Certainty Factor.
d) Sistem  akan  memberikan  hasil  diagnosa  dan  solusi  penanganan  untuk  penyakit  Ikan Mas berdasarkan diagnosa yang didapat.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Ikan Mas sudah bukan hal yang asing lagi untuk didengar. Usaha peternakan ikan merupakan salah satu peluang bisnis yang prospeknya sangat menjanjikan. Di mana tingkat konsumsi ikan ini sangat tinggi di seluruh kalangan masyarakat, Oleh sebab itu untuk mendeteksi penyakit pada Ikan Mas tersebut memerlukan alat bantu seperti komputer sebagai sarana yang dapat membantu masyarakat untuk mendapatkan hasil yang  tepat  dalam  memberikan  informasi  mengenai  penyakit  bakteri  pada  Ikan  Mas dengan  menggunakan  suatu  metode  atau  perhitungan  sistematis  yaitu  metode Certainty Factor (CF).
Aplikasi  Sistem  Pakar  untuk  menentukan  penyakit  pada  Ikan  Mas  dengan menggunakan  metode  Certainty  Factor  adalah  metode  yang  digunakan  untuk membantu menentukan penyakit pada Ikan Mas berdasarkan gejala -gejala  tersebut, kemudian  dari  gejala-gejala  tersebut  maka  akan  dicari  nilai  CF-nya  berdasarkan nilai  Measure  Belief  (MB)  dan  Measure  Disbelief  (MD)  dari  masing -masing  gejala yang  dipilih.  Setelah  diprolehnya  nilai  CF  maka  untuk  menentukan  besarnya kepastian  untuk  mengetahui  penyakit  pada  Ikan  Mas  maka  diharapkan  dari  aplikasi sistem  ini  dapat  mengetahui  penyakit  pada  Ikan  Mas  tersebut.  Maka  sangat diharapkan aplikasi ini dapat sesuai dengan keinginan penggunanya.

## 3.1. Data-Data  Penyakit Ikan Mas
Berdasarkan penerapan metode Certainty Factor di atas, maka Ikan Mas yang ada P2MKP SINI SUKA Biru-biru, menderita penyakit Bakteri Aeromonas Hydrophilia, Bakteri Pseudomonas fluorescens dan  Flexibacter columnaris yang memiliki gejala - gejala sebanyak 14 butir. Hal ini menunjukan bahwa gejala -gejala yang diderita Ikan Mas  merupakan  bagian  dari  penyakit  Ikan  Mas  yang  tergolong  katagori  Bakteri. Berikut ini adalah tabel Penyakit dan Gejala Ikan Mas:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Tabel 1. Nama Penyakit dan Gejala pada Ikan Mas
No Nama Penyakit Gejala 1 Bakteri Aeromonas hydrophilia (Infeksi ketika Ikan kondisi kekebalan tubuhnya lemah) Berenang bernapas sangat lemah serta megap-megap Adanya borok pada kulit ikan Busuk ekor dan sirip. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang 2 Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh Ikan) Adanya borok pada kulit ikan. Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal.
Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak.
Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. 3 Flexibacter columnaris (Peradangan kulit) . Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. Warna sirip warna keabu-abuan hingga putih. Sirip mengalami necrosis.
Luka awal pada kulit tampak kecil, terdapat daerah berwarna kebiru-biruan yang  meluas menjadi luka nekrosis.
Mulut ikan yang terinfeksi ditutupi dengan  material lendir yang kekuning-kuningan.
Tabel 1. hasil Wawancara dengan Pakar P2MKP SINI SUKA Biru -biru, Penyakit dan  Gejala  pada  Ikan  Mas.  Ada  beberapa  butir  gejala  yang  sama  dalam  jenis penyakit, walaupun beberapa gejala tersebut tidak memiliki kesamaan jenis penyakit Ikan  Mas.  Arrtinya  untuk  jenis  penyakit  pertama  pada  Ikan  Mas  yaitu  Bakteri Aeromonas hydrophilia, memiliki kesamaan gejala yaitu Pertumbuhan menurun dan Nafsu  makan  berkurang.  Untuk  jenis  penyakit  kedua  pada  Ikan  Mas  yaitu  Bakteri Pseudomonas fluorescens ada kesamaan gejala dengan jenis penyakit pertama, yaitu Pertumbuhan  menurun  dan  Nafsu  makan  berkurang.  Dan    untuk  jenis  penyakit ketiga  pada  Ikan  Mas  yaitu  Flexibacter  columnaris  tidak  memiliki  kesamaan  gejala dengan jenis penyakit pertama maupun kedua.

## 3.2. Mengelompokkan Data Gejala Penyakit Ikan Mas
Dari  jenis  penyakit  dan  gejalanya  yang  diderita  pada  Ikan  Mas  antara  satu  ikan dengan ikan lainnya ada yang memiliki kesamaan dan ada juga yang berbeda. Maka dilakukan pengelompokan sebagai berikut:

## Tabel 2. Data Pengelompokan Pengusaha dan Jenis Penyakit Ikan Mas
No Nama Pengusaha Sampel  Ikan Ke Gejala Nama Penyakit 1 Bastian 5 1 Berenang bernapas sangat lemah serta megap-megap Bakteri Aeromonas hydrophilia (Infeksi ketika kondisi kekebalan tubuh lemah)
Adanya borok pada kulit ikan Busuk ekor dan sirip. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang 2 Adanya borok pada kulit ikan. Kulit ikan mengalami pendarahan
No Nama Pengusaha Sampel  Ikan Ke Gejala Nama Penyakit Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh Ikan) Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal. Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. 3 Adanya borok pada kulit ikan. Flexibacter columnaris (Peradangan kulit) . Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal.
Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. 4 Adanya borok pada kulit ikan. Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh Ikan) Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal. Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. 5 Adanya borok pada kulit ikan. Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh Ikan) Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis.
Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal.
Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada.
Perut bengkak. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. 2 Dedy 5 1 Adanya borok pada kulit ikan. Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh Ikan) Kulit ikan mengalami pendarahan
Sirip dan ekor lambat laun terkikis.
Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal.
No Nama Pengusaha Sampel  Ikan Ke Gejala Nama Penyakit Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. 2 Berenang bernapas sangat lemah serta megap-megap Bakteri Aeromonas hydrophilia (Infeksi ketika Ikan kondisi kekebalan tubuhnya lemah)
Adanya borok pada kulit ikan Busuk ekor dan sirip. Pertumbuhan menurun.
Nafsu makan berkurang
3 Adanya borok pada kulit ikan. Flexibacter columnaris (Peradangan kulit) . Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal.
Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. 4 Adanya borok pada kulit ikan. Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh Ikan) Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal. Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. 5 Adanya borok pada kulit ikan. Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh Ikan) Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal. Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. 3 Kelvin 5 1 Berenang bernapas sangat lemah serta megap-megap Bakteri Aeromonas hydrophilia (Infeksi ketika Ikan kondisi kekebalan tubuhnya
lemah)
Adanya borok pada kulit ikan Busuk ekor dan sirip.
Pertumbuhan menurun.
Nafsu makan berkurang
No Nama Pengusaha Sampel  Ikan Ke Gejala Nama Penyakit 2 Berenang bernapas sangat lemah serta megap-megap Bakteri Aeromonas hydrophilia (Infeksi ketika Ikan kondisi kekebalan tubuhnya lemah)
Adanya borok pada kulit ikan Busuk ekor dan sirip. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang 3 Adanya borok pada kulit ikan. Flexibacter columnaris (Peradangan kulit) . Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal. Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. 4 Kulit ikan mengalami pendarahan Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh Ikan) Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal. Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. Pertumbuhan menurun. 5 Kulit ikan mengalami pendarahan Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh Ikan) Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal. Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. 4 Beny 5 1 Berenang bernapas sangat lemah serta megap-megap Bakteri Aeromonas hydrophilia (Infeksi ketika Ikan kondisi kekebalan tubuhnya lemah)
Adanya borok pada kulit ikan Busuk ekor dan sirip. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang 2 Berenang bernapas sangat lemah serta megap-megap Bakteri Aeromonas hydrophilia (Infeksi ketika Ikan kondisi kekebalan tubuhnya
lemah)
Adanya borok pada kulit ikan Busuk ekor dan sirip.
No Nama Pengusaha Sampel  Ikan Ke Gejala Nama Penyakit Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang 3 Adanya borok pada kulit ikan. Flexibacter columnaris (Peradangan kulit) . Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal. Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. 4 Adanya borok pada kulit ikan. Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh Ikan) Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal. Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. 5 Berenang bernapas sangat lemah serta megap-megap Bakteri Aeromonas hydrophilia (Infeksi ketika Ikan kondisi kekebalan tubuhnya lemah)
Adanya borok pada kulit ikan Busuk ekor dan sirip. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang 5 Manto 5 1 Berenang bernapas sangat lemah serta megap-megap Bakteri Aeromonas hydrophilia (Infeksi ketika Ikan kondisi kekebalan tubuhnya lemah)
Adanya borok pada kulit ikan Busuk ekor dan sirip. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang 2 Adanya borok pada kulit ikan. Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh
Ikan) Kulit ikan mengalami pendarahan
Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal.
No Nama Pengusaha Sampel  Ikan Ke Gejala Nama Penyakit Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. 3 Adanya borok pada kulit ikan. Flexibacter columnaris (Peradangan kulit) . Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal. Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Perut bengkak. Pertumbuhan menurun. Nafsu makan berkurang. 4 Adanya borok pada kulit ikan. Flexibacter columnaris (Peradangan kulit) . Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal. Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada. Adanya borok pada kulit ikan. 5 Adanya borok pada kulit ikan. Bakteri Pseudomonas fluorescens (Bakteri pada luka tubuh Ikan) Kulit ikan mengalami pendarahan Sirip dan ekor lambat laun terkikis. Pendarahan organ dalam lambung, hati dan ginjal.
Terdapat benjolan merah pada pangkal sirip dada.
Perut bengkak. Pertumbuhan menurun.
Nafsu makan berkurang.

## 3.3. Mencari Rules didalam Knowledge Base
Pada proses diagnosa Pengguna diberi pilihan jawaban yang masing-masing bobotnya sebagai  berikut:
Tabel 3. Tabel Pembobotan Jawaban No. Keterangan Nilai Kepastian 1. Tidak 0 2. Tidak Tahu 0.2 3. Sedikit Yakin 0.4 4. Cukup Yakin 0.6 5. Yakin 0.8

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
No. Keterangan Nilai Kepastian 6. Sangat Yakin 1
Kemudian  dilanjutkan  dengan  penentuan  nilai  bobot,  setelah  dilakukan  dialog  antar Sistem Pakar dan user memilih jawabannya:
a) Sistem pakar : Apakah Anda Yakin Ikan Mas Berenang Bernapas Sangat Lemah Serta Megap-Megap ?
User : Sangat Yakin (CFuser = 1)
b) Sistem pakar : Apakah Anda Yakin Ikan Mas Terdapat Borok Pada Kulit ? User : Yakin (CFuser = 0.8)
c) Sistem pakar : Apakah Anda Yakin Ikan Mas Busuk Ekor Dan Sirip ?
User : Yakin (CFuser = 0.8)
d) Sistem pakar : Apakah Anda Yakin Kulit Ikan Mas Mengalami pendarahan ? User : Tidak (CFuser = 0)
e) Sistem pakar: Apakah Anda Yakin Ikan Mas Sirip Dan Ekor Lambat Laun Terkikis ? User : Tidak (CFuser = 0)
f) Sistem  pakar  :  Apakah  Anda  Yakin  Ikan  Mas  Pendarahan  Organ  Dalam  Lambung,
Hati Dan Ginjal ? User : Tidak (CFuser = 0)
g) Sistem  pakar  :  Apakah  Anda  Yakin  Ikan  Mas  Terdapat  Benjolan  Merah  Pada Pangkal Sirip Dada ?
User : Tidak (CFuser = 0) h) Sistem pakar : Apakah Anda Yakin Ikan Mas Perut Bengkak ?
User : Tidak (CFuser = 0) i) Sistem pakar : Apakah Anda Yakin Ikan Mas Pertumbuhan Menurun ?
User : Yakin (CFuser = 0.8)
j) Sistem pakar : Apakah Anda Yakin Ikan Mas Nafsu Makan Berkurang ?
User : Yakin (CFuser = 0.8)
k) Sistem  pakar  :  Apakah  Anda  Yakin  Ikan  Mas  Warna  Sirip  Warna  Keabu-Abuan Hingga Putih ?
User : Tidak (CFuser = 0)
l) Sistem pakar : Apakah Anda Yakin Ikan Mas Sirip Mengalami Necrosis ? User : Tidak (CFuser = 0)
m) Sistem pakar : Apakah Anda Yakin Ikan Mas Luka Awal Pada Kulit Tampak Kecil, Terdapat Daerah Berwarna Kebiru-Biruan Yang Meluas Menjadi Luka Nekrosis ? User : Tidak (CFuser = 0)
n) Sistem pakar : Apakah Anda Yakin Ikan Mas Mulut Ikan Yang Terinfeksi Ditutupi Dengan Material Lendir Yang Kekuning-Kuningan ?
User : Tidak (CFuser = 0)

## 3.4. Melakukan Pelacakan pada Rule
Dari  gejala  yang  telah  ditemukan,  berdasarkan  rule  base  yang  telah  ditentukan  maka penyakit Ikan Mas merujuk pada Bakteri Aeromonas hydrophilia dan langkah berikutnya mencari persentase hasil diagnosa.
Kaidah-kaidah atau rule tersebut kemudian dihitung nilai CF-nya dengan mengalikan CF pakar dengan CF user menjadi : CF[H,E]1 = CF[H]1 * CF[E]1 = 0.8 * 1 = 0,8 CF[H,E]2 = CF[H]2 * CF[E]2 = 0.6 * 0.8 = 0,48 CF[H,E]3 = CF[H]3 * CF[E]3
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 712-725
= 0.9 * 0.8 = 0,72 CF[H,E]9 = CF[H]9 * CF[E]9 = 0.7 * 0.8 = 0,56 CF[H,E]10 = CF[H]10 * CF[E]10 = 0.7 * 0.8 = 0,56 Langkah selanjutnya mengkombinasikan nilai CF dari masing-masing kaidah (rule) CFcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1 – CF[H,E]1) = 0,8 + (0,48 * (1 – 0,8)) = 0,896 CFcombine CF[H,E]old1,3 = CF[H,E]old1 + CF[H,E]3 * (1 – CF[H,E]old1) = 0,896 + (0,72 * (1 – 0,896)) = 0,97088 CFcombine CF[H,E]old2,9 = CF[H,E]ol2d + CF[H,E]9 * (1 – CF[H,E]old2) = 0,97088 + 0,56 * (1 – 0,97088) = 0,9871872 CFcombine CF[H,E]old3,10 = CF[H,E]old3 + CF[H,E]10 * (1 – CF[H,E]old3) = 0,9871872 + 0,56 * (1 – 0,9871872) = 0,994362368 CF[H,E]old3 * 100% = 0,994362368 * 100% = 99.4362368%

## 3.5. Pengujian Hasil
Tabel  4  menunjukkan  hasil  perbandingan  pengujian  data  data  real    dan  hasil  system serta tingkat akurasi deteksi penyakit Ikan Mas dengan data sampel.
Tabel 4 .  Hasil Perbandingan Pengujian No Nama Pengusaha Ikan Ke Data Real (%) Hasil System (%) Akurasi (%) 1. Bastian 1 0,99928 0,99928 100,00% 2 0,99999 0,99999 100,00% 3 0,99999 0,99999 100,00% 4 0,99998 0,99990 99,99% 5 0,99999 0,99999 100,00% 2. Dedy 1 0,99928 0,99952 100,02% 2 0,99928 0,99952 100,02% 3 0,99999 0,99999 100,00% 4 0,99998 0,99990 99,99% 5 0,99999 0,99999 100,00% 3. Kelvin 1 0,99928 0,99952 100,02% 2 0,99928 0,99900 99,97% 3 0,99999 0,99999 100,00% 4 0,99999 0,99999 100,00% 5 0,99999 0,99999 100,00% 4. Beny 1 0,99928 0,99928 100,00% 2 0,99928 0,99952 100,02% 3 0,99999 0,99999 100,00% 4 0,99999 0,99999 100,00% 5 0,99928 0,99952 100,02% 5. Manto 1 0,99928 0,99952 100,02% 2 0,99999 0,99999 100,00% 3 0,99999 0,99999 100,00%
No Nama Pengusaha Ikan Ke Data Real (%) Hasil System (%) Akurasi (%) 4 0,99999 0,99999 100,00% 5 0,99999 0,99999 100,00% Jumlah 0,99974 0,99982 100,00%
Dari hasil pengujian di atas antara data real  dan data hasil system, selanjutnya  di hitung tingkat akurasi datanya dengan rumus sebagai berikut:
Hasil Sistem Akurasi =                                           x 100% Data Real 0,99974 =                  x 100%
0,9982 = 100% Jadi tingkat akurasi dari pengujian mendekati 100%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  dari  bab-bab  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  maka  dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
a) Dengan  melakukan  riset  pada  Pusat  Pelatihan  Mandiri  Kelautan  dan  Perikanan  SINI SUKA  Biru-biru  Sumatera  Utara  dan  mewawancarai pakar  penyakit  Ikan  Mas, maka diketahui gejala dan jenis penyakit Ikan Mas.
b) Dengan  menggunakan  data-data  gejala  dan  penyakit  pada  Ikan    Mas  kemudian memberikan  nilai  bobot  pada  tiap  gejala  dan  melakukan  perhitungan  sesuai  langkah- langkah metode Certainty Factor, maka metode ini dapat diterapkan untuk mendeteksi penyakit Ikan Mas.
c) Dengan  menerapkan  kecerdasan  pakar  penyakit  Ikan  Mas  ke  dalam  program menggunakan    bahasa  pemrograman,  maka  Sistem  Pakar  mendeteksi  penyakit  Ikan Mas  dapat  dibangun  lebih  baik.  Dengan  membandingkan  hasil  perhitungan  data  real dengan sistem maka tingkat akurasi dari pengujian mendekati 100%.

## Daftar Pustaka
[1] Dominik,  Halas,  Nathan  Lovejoy  and  Nicholas  E.  Mandrak,  2018.  ‘Undetected diversity of goldfish (Carassius spp.) in North America’, Aquatic Invasions, vol. 13, 211-217
[2] Anggrawan,  A.,  Satuang,  S.,  &  Abdillah,  M.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Ayam  Broiler  Menggunakan  Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 20(1), 97-108. https://doi.org/https://doi.org/10.30812/matrik.v20i1.847
[3] Rahmi, N. A. ., & Nurcahyo, G. W. . (2021). Sistem Pakar dalam Membandingkan Metode  Forward  Chaining  dengan  Certainty  Factor  untuk  Mengidentifikasi  Jenis Kulit  Wajah  .  Jurnal  Sistim  Informasi  Dan  Teknologi,  3(4),  257–262. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i4.75
[4] Cahyaningsih,  S.,  Triayudi,  A.,  &  Sholihati,  I.  D.  (2021).  Kombinasi  Metode Certainty Factor dan Forward Chaining untuk Identifikasi Jenis Kulit Wajah Berbasis Android. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(1), 74. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2591
[5] Pamungkas, B. A., Voutama, A., Sari, B. N., & Susilawati, S. (2021). Sistem Pakar Deteksi  Dini  HIV/AIDS  Dengan  Metode  Forward  Chaining  Dan  Certainty  Factor.
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 4(1), 120– 130. https://doi.org/10.31539/intecoms.v4i1.2461
[6] Uriawan,  W.,  Manaf,  K.,  Syaripudin,  U.,  &  Mujiburrahman,  M.  (2021).  Expert system  for  diagnosing  narcissistic  personality  disorders  using  certainty  factor  and forward  chaining  methods.  IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering, 1098(3), 032095. https://doi.org/10.1088/1757-899x/1098/3/032095
[7] Arysespajayadi.  Sutoyo,  M.,  &  Qammaddin.  (2019,  November).  Implementasi Metode  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Karies  Gigi.  Jurnal Sains dan Informatika.5 (2). https://doi.org/10.34128/jsi.v5i2.188
[8] Suyana,  M.F.,  (2020).  Implementasi  Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Certainty Factor  Untuk  Mendiagnosa  Dini  Corona  Virus  Desease  (COVID-19).  Jurnal  Media Informatika Budidarma.4 (3). http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i3.2132
[9] Zuhriyah,  S.,  &  Wahyuningsih,  P.  (2019).  Pengaplikasian  Certainty  Factor  Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Campak Rubella. ILKOM Jurnal Ilmiah,
11(2), 159-166. https://doi.org/10.33096/ilkom.v11i2.441.159-166
[10] Putri,  L.F.  (2020).  Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar  Penyakit  Roseola  Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika e- ISSN:2685-998X.  https://doi.org/10.30865/json.v1i2.1956
[11] Aji A.H., Furqon., Widodo A.W., 2018. ‘Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Umum  Pada  Manusia’,  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, Vol. 2, No.5, Mei 2018, h. 2127-2134
[12] Agus, Fahrul, Wulandari, Hernandha Eka, Astuti, Indah Fitri, 2017. ‘Expert System With  Certainty  Factor  For Early  Diagnosis of  Red  Chili  Peppers  Diseases’, Journal of Applied Intelligent System, Vol. 2 No. 2, pp. 52 – 66
[13] Chen, Ding Cao, You-Yi Kuang, Xian-HuZheng, Chun-Yan Li, Xiao-Min Li, 2016. ‘The genetic map of goldfish (Carassius auratus) provided insights to the divergent genome evolutions in the Cyprinidae family”, Scientific Reports
[14] Khairina  Eka  Setyaputri,  Abdul  Fadlil,  dan  Sunardi,    2018,  “Analisis  Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT” Jurnal Teknik Elektro Vol. 10 No. 1, pp 31-32.