## Sistem Pakar Penentuan Jenis Budidaya Ikan Air Tawar Berdasarkan Lokasi dan Kualitas Air
A Rohmat 1 *, B A Dermawan 2 , A Voutama 3 , B Gunadi 4
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang 123
Balai Riset Pemuliaan Ikan, Kementerian Kelautan dan Perikanan 4
Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kabupaten Karawang, Jawa Barat 123 Jl. Raya Patok Beusi No.2, Sukamandi Pantura, Kec. Patokbeusi, Kabupaten Subang, Jawa Barat 4 adi.16012@student.unsika.ac.id 1 *, budi.arif@staff.unsika.ac.id 2 , apriade.voutama@staff.unsika.ac.id 3 , bbgunadi@gmail.com 4
diterima: 16 Agustus 2020 direvisi: 3 Februari 2021 dipublikasi: 1 September 2021

## Abstrak
Proses  perikanan  budidaya  tentunya  memerlukan  kesiapan  air  dan  lahan  yang  merupakan  sarana hidup ikan. Salah satu faktor dalam proses perikanan budidaya adalah kondisi lokasi dan parameter kimia dan fisika. Pada penelitian ini parameter yang digunakan yaitu lokasi dan syarat kualitas air. Sistem pakar merupakan pelaksanaan terkomputerisasi yang dapat memecahkan persoalan tertentu dengan menyerupai kerja dari para ahli. Penelitian ini mengembangkan sistem yang dirancang untuk mengidentifikasi penentuan jenis budidaya ikan air tawar berdasarkan lokasi dan kualitas air serta menjadi media penunjang bagi para pembudidaya ketika ingin berkonsultasi secara akurat. Metode forward  chaining pada  sistem  ini  yaitu  dengan  menjawab  26  pernyataan  fakta  budidaya  ikan  air tawar,  kemudian  mencari  aturan  yang  sesuai  dengan  hipotesis  yang  ada  sehingga  dapat  diambil kesimpulan  berdasarkan  pernyataan  yang  telah  dipilih.  Sistem  akan  mengidentifikasi  3  ikan  yaitu nila ( Oreochromis niloticus ), mas ( Cyprinus carpio ), dan gurami ( Osphronemus goramy ). Hasilnya muncul nama ikan yang teridentifikasi sesuai dengan fakta atau pernyataan yang telah dipilih serta memberikan  solusi  dalam  penanganan  atau  pemeliharaan  budidaya  ikan  air  tawar.  Pembangunan sistem menggunakan metodologi ESDLC terdiri dari tahap penilaian, akuisisi pengetahuan, desain, pengujian  dan  dokumentasi.  Pada  tahap  pengujian  pengguna  mendapatkan  total  1263  dari  40 responden apabila di interpretasi menjadi 78,9% yang termasuk kedalam interval baik.
Kata kunci: ESDLC; forward chaining ; lokasi dan kualitas air; sistem pakar

## Abstract
The process of aquaculture certainly requires water and land readiness which are the means of living for fish. One of the factors in the aquaculture process is the location conditions and chemical and physical  parameters.  In  this  study,  the  parameters  used  were  location  and  water  quality requirements. An expert system is a computerized implementation that can solve certain problems by  resembling  the  work  of  experts.  This  study  developed  a  system  designed  to  identify  the determination of the type of freshwater aquaculture based on location and water quality as well as a supporting medium for farmers when they want to be consulted accurately. The forward chaining method in this system is to answer 26 statements of facts on freshwater fish cultivation, then look for rules that match the existing hypothesis so that conclusions can be drawn based on the statements that  have  been  selected.  The  result  is  the  identification  of  fish  names  that  match  the  facts  or statements that have been selected and provide solutions in handling or maintaining freshwater fish farming.  The  system  will  identify  3  fish,  namely  tilapia  (Oreochromis  niloticus),  gold  (Cyprinus carpio), and gouramy (Osphronemus goramy). System development using the ESDLC methodology consists of the assessment, knowledge acquisition, design, testing and documentation stages. At the testing stage the user gets a total of 1263 from 40 respondents when interpreted to be 78.9% which is included in the good interval.
Keywords: ESDLC; forward chaining; location and water quality; expert systems

## 1. Pendahuluan .
Daerah  Indonesia  baik  daratan,  pesisir,  dan  lautnya  mempunyai  kapasitas  untuk mengembangkan kegiatan perikanan budidaya. Pada kondisi saat ini, pemanfaatan potensi kolam  tercatat  22,6%,  sawah  7,5%,  keramba  maupun  keramba  jaring  apung  (KJA)  baru 1,1%, air payau mencapai 36%, sedangkan air laut baru 1,1% [1].
Perkembangan produksi budidaya ikan air tawar cukup cepat yaitu berkisar 11% setiap tahun  [2].  Maka  dari  itu,  ada  gairah  dan  kesempatan  untuk  masyarakat  membudidayakan ikan air tawar dalam keuntungan besar sangat terbuka lebar.
Proses  budidaya  perikanan  tidak  terlepas  dari  kesiapan  air  dan  lahan  yang  merupakan sarana  hidup  ikan.  Sayangnya,  belum  semua  pembudidaya  ikan  memahami  dan  mengerti teknologi  budidaya  secara  efektif  dan  efisien.  Hal  ini  disebabkan  oleh  pemahaman  dan kualitas pembudidaya yang umumnya masih relatif rendah [3].
Terjadinya  kekeliruan  dalam  penentuan  lokasi  budidaya  dan  kualitas  air  yang  jauh melampaui batas toleransi normal, dapat menyebabkan ikan banyak tekanan sehingga dapat memicu terjadinya kematian [4].
Salah  satu  faktor  utama  dalam  melakukan  kegiatan  budidaya  adalah  memperhatikan kondisi  lokasi  dan  parameter  kimia  dan  fisika  yang  akan  digunakan  dalam  budidaya perikanan. Sehingga, pada penelitian ini tolak ukur yang digunakan selain dari kondisi lokasi atau lingkungan juga berasal dari syarat kualitas air yang digunakan. Selain itu, keterbatasan kesiapan pakar dan minimnya media penunjang  tentunya sangat menghambat masyarakat khususnya pembudidaya,  ketika ingin berkonsultasi secara akurat seperti layaknya seorang pakar.  Dengan  adanya  sistem  ini  tentunya  mempermudah  masyarakat  khususnya pembudidaya  untuk  berkonsultasi  secara  akurat  ketika  mengalami  kesulitan  dalam  usaha budidaya ikan untuk penentuan jenis budidaya ikan air tawar berdasarkan lokasi dan kualitas air [5].
Penelitian ini dilaksanakan untuk membangun suatu sistem pakar yang dapat dipakai oleh para  pembudidaya  dalam  usaha  budidaya  untuk  penentuan  jenis  budidaya  ikan  air  tawar yang  dapat  dibudidayakan  berdasarkan  lokasi  dan  kualitas  air  yang  ada  menggunakan metode  forward  chaining  sebagai  bentuk  penyelarasan  untuk  memudahkan  para pembudidaya ketika ingin berkonsultasi secara akurat.
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya,  pembatasan  masalah  dalam  penerapan  sistem pakar ini yaitu:
1. Jenis ikan yang digunakan sesuai dengan komoditas yang ada di Balai Riset Pemuliaan Ikan dan produksi yang mendominasi berdasarkan Bappenas beserta ikan konsumsi air tawar populer yaitu Ikan Nila, Ikan Mas, dan Ikan Gurami.
2. Sistem yang akan dibuat berbasis web menggunakan bahasa PHP.
3. Metode yang digunakan adalah forward chaining .
4. Tahap yang dilakukan sampai dokumentasi pada siklus Expert System Development Life Cycle (ESDLC).
5. Lokasi  dan  kualitas  air  yang  digunakan  berdasarkan  suhu,  derajat  keasaman,  oksigen terlarut  (DO),  NH 3 ,  kecerahan,  karbondioksida,  nitrit  (NO 2 ),  Alkalinitas,  Kesadahan Total.
6. Budidaya ikan air tawar dalam tahap pembesaran ikan.

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Sistem Pakar (Expert System)
Sistem  pakar  ( expert  system )  adalah  sistem  yang  berusaha  mentransformasikan pengetahuan  manusia  ke  dalam  komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan  masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Untuk lebih jelasnya, berikut adalah teori tentang sistem pakar secara lebih rinci.

## 2.1.1 Definisi Sistem Pakar
Sistem pakar yang baik yaitu dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Dengan sistem ini, orang awam pun dapat menyelesaikan suatu permasalahan yang cukup rumit yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh para ahli. Bagi para  ahli,  sistem  pakar  ini  juga  akan  sangat  membantu  aktivitasnya  sebagai  asisten  yang sangat berpengalaman [6].

## 2.1.2 Konsep Dasar Sistem Pakar
Menurut Efraim Turban [7], konsep dasar sistem pakar mengandung keahlian, inferensi, aturan  maupun  kemampuan  menjelaskan.  Keahlian  adalah  suatu  kelebihan  menguasai pengetahuan di bidang tertentu yang diperoleh dari pelatihan, membaca atau pengalaman. Contoh bentuk pengetahuan yang termasuk keahlian adalah:
1. Fakta pada lingkup permasalahan tertentu.
2. Teori pada lingkup permasalahan tertentu.
3. Prosedur dan aturan berkenaan dengan lingkup permasalahan tertentu.
4. Strategi global untuk menyelesaikan masalah.
5. Meta-knowledge (pengetahuan tentang pengetahuan).

## 2.1.3 Kelemahan Sistem Pakar
Sistem pakar tentunya memiliki kelemahan diantaranya adalah:
1. Dalam  mencari  dan  mendapatkan  sebuah  pengetahuan  tidak  selalu  bisa  didapatkan dengan mudah.
2. Untuk membuat sistem pakar yang berkualitas tinggi sangatlah sulit dan memerlukan biaya yang cukup besar untuk pengembangan.
3. 100% sistem pakar tidaklah bernilai benar.

## 2.2 Budidaya Perikanan
Budidaya  perikanan  merupakan  kegiatan  untuk  menghasilkan  biota  (keseluruhan  flora dan  fauna)  akuatik  di  lingkungan  terkendali  dalam  rangka  mendapatkan  profit.  Makhluk hidup  akuatik  yang  diproduksi  meliputi  kelompok  ikan,  udang,  hewan  bercangkang ( moluska ), Echinodermata , dan alga. Budidaya perikanan merupakan upaya manusia untuk meningkatkan  produktivitas  perairan  melalui  kegiatan  budidaya.  Kegiatan  budidaya  yang dimaksud  adalah  kegiatan  pemeliharaan  untuk  menumbuhkan,  memperbanyak  dan meningkatkan mutu biota akuatik sehingga diperoleh sebuah keuntungan [8].

## 2.3 Keragaman Jenis Ikan Air Tawar
Ikan air tawar merupakan ikan yang dapat hidup dan menempati perairan daratan ( inland water )  dengan  salinitas  0-5  ppt  seperti  sungai,  saluran  irigasi,  danau,  waduk,  rawa  dan sebagainya  [8].  Ikan  air  tawar  sangat  potensial  untuk  dikembangkan  di  berbagai  wilayah mulai  dari  pegunungan,  perbukitan,  hingga  dataran  rendah  dekat  pantai.  Ikan  mas,  nila, mujair, lele, patin, dan bawal merupakan jenis ikan air tawar yang populer dibudidayakan
[9].  Pada  tahun  2006  produksi  perikanan  tangkap  dari  penangkapan  ikan  dilaut  dan diperairan umum mencapai sekitar 4.468.010ton dan 301.150ton [10].

## 3. Metode Penelitian
Penelitian ini mengembangkan sistem yang dirancang untuk mengidentifikasi penentuan jenis  budidaya  ikan  air  tawar  berdasarkan  lokasi  dan  kualitas  air  serta  menjadi  media penunjang  bagi  para  pembudidaya  ketika  ingin  berkonsultasi  secara  akurat.  Penulis menggunakan  metode forward  chaining pada  sistem  ini  yaitu  dengan  menjawab  26 pernyataan  fakta  budidaya  ikan  air  tawar,  kemudian  mencari  aturan  yang  sesuai  dengan hipotesis yang ada sehingga dapat diambil kesimpulan berdasarkan pernyataan yang telah dipilih. Menurut Anik, A [11], metode forward chaining merupakan cara penalaran dengan memulai atau mencocokkan fakta atau pernyataan dimulai dari sisi kiri terlebih dahulu (IF). Forward  chaining  menggambarkan multiple inferensi  yang  menjalankan  pelacakan  dari suatu persoalan kepada solusinya.
Gambar 1. Proses Forward Chaining 3.1 Kelebihan dan Kekurangan Forward Chaining
Adapun kelemahan dan kelebihan metode forward chaining menurut Durkin Dalam [12] yaitu:
1. Kelebihan
a. Keunggulan utama dari forward chaining yaitu metode ini akan berproses dengan baik  saat  persoalan  berawal  dari  memadukan  informasi  lalu  kemudian  memilih kesimpulan apa yang bisa diambil dari informasi tersebut.
b. Metode  ini  dapat  menyajikan  informasi  yang  berlimpah  dari  sejumlah  kecil  data saja.
2. Kelemahan
a. Kelemahan  utama  metode  ini  yaitu  kemungkinan  tidak  adanya  cara  untuk mengidentifikasi dimana sebagian fakta lebih penting dari fakta lainnya.
b. Sistem  juga  dapat  menampilkan  pertanyaan  yang  tidak  berkaitan.  Meskipun jawaban  dari  pertanyaan  tersebut  penting,  tapi  hal  ini  akan  membingungkan pengguna untuk menjawab pada subjek yang tidak berhubungan.

## 3.2 Karakteristik Forward Chaining
Forward  chaining memiliki  sejumlah  spesifikasi  dasar  sehingga  membedakan  dengan program pada umumnya [13], yaitu:
1.  Perencanaan
2.  Disajikan untuk masa depan
3.  Data memadu, penalaran dari bawah keatas.
4.  Bekerja kedepan untuk mendapatkan solusi apa yang menyelusuri fakta.
5. Bread first search dimudahkan.
6. Antecedent.
7.  Menentukan Pelacakan.
8.  Penjelasan Tidak Difasilitasi.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Dalam penelitian Sistem Pakar Penentuan Jenis Budidaya Ikan Air Tawar Berdasarkan Lokasi  dan  Kualitas  air  yang  dilakukan  di  Balai  Riset  Pemuliaan  Ikan  (BRPI)  [14] Kabupaten  Subang  dengan  cara  observasi  dan  wawancara,  pembahasan  hasil  penelitian dilakukan  sesuai  dengan  tahapan  metodologi Expert  System  Development  Life  Cycle (ESDLC) tertuang pada gambar 2:
Gambar 2. Metodologi Expert System Development Life Cycle 4.1 Penilaian
Penilaian adalah tahap awal dalam perancangan sebuah sistem dalam penelitian ini yang menggunakan  Metode Forward  Chaining berbasis  web  dengan  Metodologi  Penelitian Expert System Development Life Cycle (ESDLC). Pada tahap ini akan menciptakan sebuah data signifkan untuk keperluan penyusunan sistem yang ditujukan kepada pengguna.

## 4.1.1 Studi Literatur
Dari  hasil  pengumpulan  data  dengan  studi  literatur  yang  bersumber  dari  buku,  paper, jurnal,  prosiding,  dan  ketetapan  mentri  kelautan  dan  perikanan  sebagai  referensi  untuk membangun sistem pakar tersebut.

## 4.1.2 Observasi dan Wawancara
Setelah didapatkan fakta budidaya perikanan secara umum [15][16][17] pada tahap ini yang  dilakukan  yaitu  observasi  ke  Balai  Riset  Pemuliaan  Ikan  (BRPI)  untuk  melakukan validasi mengenai fakta, cara budidaya ikan air tawar dan solusi budidaya perikanan lebih detail dan terperinci dengan melakukan proses wawancara kepada teknisi atau peneliti dan penanggungjawab komoditas Ikan Nila [18][19][20], Ikan Mas [21], dan Ikan Gurami [22] di BRPI dan didapatkan data hasil wawancara yang valid berdasarkan kebutuhan pengguna terhadap  sistem  pakar  penentuan  jenis  budidaya  ikan  air  tawar  berdasarkan  lokasi  dan kualitas air berupa analysis requirement pengguna yang sedang di rancang yaitu:
1. Pembudidaya membutuhkan sistem pakar yang bisa menangani permasalahan penentuan jenis budidaya ikan air tawar berdasarkan lokasi dan kualitas air serta permasalahan lain yang berhubungan dengan lingkugan/habitat ikan air tawar.
2. Pembudidaya  membutuhkan  solusi  dalam  menangani  permasalahan  penentuan  jenis budidaya ikan air tawar berdasarkan lokasi dan kualitas air.
3. Pembudidaya lebih menyukai mencari sendiri dan melakukan eksperimen sendiri tanpa harus  bantuan  pakar,  sistem  ini  menyajikan  seluruh  informasi  yang  diperlukan pembudidaya.
4. Kecermatan  dan  keutuhan  informasi  penyelesaian  persoalan  penentuan  jenis  budidaya ikan  air  tawar  berdasarkan  lokasi  dan  kualitas  air  adalah  sesuatu  yang  diinginkan pembudidaya.

## 4.2 Akuisisi Pengetahuan
Perolehan pengetahuan mempunyai beberapa tahap yaitu identifikasi, konseptualisasi dan formalisasi yang dilakukan untuk memperoleh suatu ilmu ke dalam sistem.

## 4.2.1 Identifikasi
Proses  ini  dilaksanakan  dengan  menyediakan  sejumlah  fitur,  sarana  dan  kemampuan untuk menguraikan ilmu tentang penentuan jenis budidaya ikan air tawar berdasarkan lokasi dan kualitas air pada Sistem Pakar sebagai berikut: Admin Panel, Penentuan Pakar, Metode Inferensi, dan Representasi Pengetahuan.

## 4.2.2 Konseptualisasi
Konseptualisasi dilakukan dengan menyampaikan informasi dengan detail tentang data fakta, nama ikan dan solusi penyelesaian masalah penentuan jenis budidaya ikan air tawar berdasarkan lokasi dan kualitas air [23,24] seperti pada tabel berikut.
Tabel 1. Fakta Budidaya Ikan Air Tawar
Tabel 2. Nama Ikan Air Tawar
Tabel 3. Solusi
Keterangan: F01-F05 = Kode Fakta
I01-I03 = Kode Ikan S01-S03 = Kode Solusi

## 4.2.3. Representasi Pengetahuan
Ada  dua  representasi  pengetahuan  yang  digunakan  yaitu  kaidah  produksi  seperti  pada tabel 4, dan pohon keputusan. Berdasarkan analisis data di atas, tiap fakta dan nama ikan
memiliki keterlibatan sehingga menghasilkan berupa kesimpulan. Hal ini mampu dijabarkan kedalam  representasi  pengetahuan,  salah  satunya  yaitu  dengan  aturan  produksi  yang berbentuk IF- THEN, dimana IF menjelaskan keadaan dan THEN menjelaskan kesimpulan. Tabel 4. Kaidah Produksi
Tabel 5. Representasi Pengetahuan (Relasi)

## 4.3. Desain
Desain yang akan dirancang mencakup desain arsitektur aplikasi, desain arsitektur basis data dan desain pengguna interface . Selanjutnnya ketiga desain tersebut akan diterapkan ke dalam program.

## 4.3.1 Desain Arsitektur Aplikasi
Desain arsitektur aplikasi pada sistem ini menggunakan diagram UML seperti pada gambar 3-6. Tools yang dipakai yaitu astah dan draw io.
Gambar 3. Use Case Diagram

## Gambar 4. Activity Diagram Konsultasi Pengguna

## 4.3.2 Desain Pengguna Interface
Desain interface pembuatan aplikasi sistem pakar penentuan jenis budidaya ikan air tawar berdasarkan lokasi dan kualitas air terdiri dari tampilan yang ada pada homepage admin dan homepage pengguna.
1. Desian Login
Interface login yang dibuat untuk menampilkan sebuah form yang terdiri dari dua buah text box untuk memasukan id admin dan kata sandi seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Desain Login Admin
2. Desain Menu Utama Desain  menu  utama/ home seperti  pada  gambar  6  merupakan  halaman  utama  pada halaman  admin.  Pada homepage admin,  terdapat  menu  home,  admin,  master, informasi dan hasil konsultasi.
Gambar 6. Desain Menu Utama Admin

## 3. Desain Tambah Baru
Desain  tambah  baru  sebagaimana  pada  gambar  7  merupakan  form  untuk menambahkan data seperti data admin, nama ikan, fakta, solusi, relasi dan aturan.
Gambar 7. Desain Tambah Baru Selain desain interface untuk admin, dibuat juga desain interface untuk pengguna. Di bawah ini merupakan desain interface untuk pengguna.
1. Desain Menu Utama Desain menu utama/ home seperti pada gambar 8 merupakan halaman pertama pada saat pengguna membuka aplikasi. Pada homepage pengguna, terdapat menu home , konsultasi, hasil konsultasi, informasi, dan profil.
Gambar 8. Desain Menu Utama
2. Desain Menu Konsultasi
Berikut  ini  merupakan  desain  menu  konsultasi  bagian  pendaftaran,  yaitu  jika sebelumnya  pengguna  belum  pernah  mendaftar  dan  melakukan  konsultasi  maka harus  melakukan  pendaftaran  terlebih  dahulu  untuk  membuka  form  pertanyaan seperti pada gambar 9. Apabila pengguna sudah pernah melakukan pendaftaran maka pengguna  cukup  memilih  tombol  konsultasi  lalu  masukan  kode  konsultasi  yang sudah diberikan pada saat konsultasi pertama, maka form pertanyaan akan muncul seperti pada gambar 10:
Gambar 9. Desain Menu Konsultasi
Gambar 10. Desain Menu Konsultasi

## 3. Desain Menu Hasil Konsultasi
Berikut  ini  merupakan  desain  tampilan  menu  konsultasi  yaitu  digunakan  ketika pengguna ingin mencari hasil konsultasi yang pernah dilakukan dengan memasukan kode konsultasi.

## Gambar 15 Desain Menu Hasil Konsultasi

## 4.4.  Pengujian Sistem
Pengujian aplikasi dan kode program aplikasi menjalankan dengan pengujian fungsi dan logika  yang  telah  ditulis  pada  tiap-tiap  program  apakah  terdapat  kekeliruan  atau  tidak. Pengujian  yang  akan  dilaksanakan  menggunakan  dua  metode  yaitu  dengan  metode Balck box testing dan White box testing .

## 4.4.1 Black Box Testing
Pengujian ini berpusat pada fungsi sistem, tentang kekeliuran di antarmuka, fungsi, basis data  atau  kekeliruan  kapasitas  sistem.  Pengecekan  ini  dilakukan  pada  semua  tampilan aplikasi  yang  ada,  untuk  mencari  kekeliruan,  sehingga  jika  ditemukan  kekeliruan  dapat dilakukan perbaikan.
Tabel 6. Black Box Testing

## 4.4.2 White Box Testing
White  box  testing berfungsi  untuk  melihat  mekanisme  internal  dari  sistem.  Terutama untuk mencermati susunan logika suatu program yang ditulis. Perhitungan yang digunakan pada  peneitian  ini  menggunakan    matrik  kompleksitas  siklomatik,  berikut  merupakan keterangan untuk perhitungan matrik kompleksitas siklomatik
Node (N) = Jumlah lingkaran Edge (E) = Jumlah tanda panah Predicate (P)  = Jumlah kondisi Dengan rumus: V(G) = E – N + 2
V(G) = P + 1

## Tabel 7. White Box Testing Login
Pengujian white box untuk source code login seperti pada gambar 16 flowgraph berikut:
Gambar 16. Flowgraph Login
Dari flowgraph di atas, maka diketahui:
Node (N) = 14 Lingkaran Edge (E) = 15 Tanda Predicate (P) = 2 Kondisi Node Cyclomatic Complexity digunakan untuk melacak jumlah jalur dalam flowgraph , memakai rumus: VG = E – N + 2
VG = P + 1   VG = R = 3
= 15 – 14 + 2          = 2 + 1
= 3 = 3
Jadi Cyclomatic complexity adalah 3 path (jalur), sebagai berikut:
1. Path 1 = 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 14
2. Path 2 = 1 – 2 – 6 – 7 – 8 – 14
3. Path 3 = 1 – 2 – 6 – 7 – 9 – 10 – 11 – 12 – 13 – 14

## 4.4.3 Pengujian Hasil Program
Berikut adalah hasil uji coba program pada penelitian ini:
1. Halaman Login dan Halaman Utama Admin

## Gambar 18. Halaman Utama Admin
Gambar 17. Login Admin

## 2. Halaman Utama Pengguna
Gambar 18. Halaman Utama Pengguna

## 3. Halaman Konsultasi dan Hasil Analisa Sistem
Gambar 19. Halaman Konsultasi

## Gambar 20. Hasil Analisa Sistem

## 4.4.4 Pengujian Pakar
Setelah pengujian sistem dilakukan maka tahap selanjutnya adalah pengujian pakar. Uji pakar  dilakukan  untuk  menguji  kelayakan  aplikasi  yang  telah  dibuat.  Apakah  fakta-fakta yang  ditampilkan  sistem  sesuai  dengan  studi  literatur  yang  bersumber  dari  jurnal,  leaflet, paper, buku dan ketetapan mentri kelautan dan perikanan serta aturan pengetahuan pakar. Tabel  8  merupakan  pengujian  pakar.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  teknik  wawancara secara daring dengan beberapa peneliti di Balai Riset Pemuliaan Ikan beserta penguji dari kampus, diantaranya yakni Dr.Ir. Bambang Gunadi, M.Sc selaku perwakilan dari Balai Riset Pemuliaan  Ikan,  Aries  Suharso,  S.Si,  M.Kom  dan  Aji  Primajaya,  S.Si.,  M.Kom  selaku perwakilan dari Kampus Univ. Singaperbangsa Karawang.

## Tabel 8. Uji Pakar

## 4.4.5 Evaluasi Pengguna
Hasil penelitian dari desain dan implementasi sistem pakar penentuan jenis budidaya ikan air  tawar  yang  akan  dilakukan  pengujian  sistem  aplikasi  yang  dirancang  dapat  diterima dengan  baik  atau  tidak  melalui  evaluasi  kepada  pengguna  dengan  cara  membagikan kuesioner secara online melalui google form kepada 40 orang. Dalam perhitungan kuesioner tersebut  mempunyai  dua  arah  yang  menjadi  perhitungan  yaitu  dari  sisi  tampilan  dan  sisi kegunaan, sedangkan penskalaan total skor memakai rating scale . Tabel 9. Hasil Kusioner Responden
Keterangan:
Sangat Baik (SB)   = 4 Cukup (C) = 2 Baik (B) = 3 Kurang Baik (KB) = 1 Jumlah Skor Kriterium = Skor Tertinggi x Jumlah Soal x Jumlah Responden = 4 x 10 x 40 = 1600 Jumlah Kualitas = (Jumlah hasil pengumpulan data) / (skor kriterium) x 100% =1263/ (1600) x100%
= 78,9375%
Jumlah skor hasil pengumpulan data evaluasi sistem pakar penentuan jenis budidaya ikan air tawar berdasarkan lokasi dan kualitas air dengan nilai 1263 termasuk kedalam tingkatan interval Baik, yaitu berada sekitar 1200-1600. Sebagai berikut:
Gambar 21. Skala Responden Kategori Interval Bersumber pada hasil yang didapat pada tabel 9, maka perhitungan 40 responden apabila diinterpretasikan mendapatkan nilai 78,9% termasuk kedalam tingkatan interval Baik, yaitu 75%-100%.

## Gambar 22. Skala Responden Kategori Interpretasi

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dari itu didapatkan sebuah hasil yang dapat disimpulkan, yaitu sebagai berikut:
1. Penelitian ini menerapkan metode inferensi forward chaining dimana mengimplementasikannya dengan cara menjawab pernyataan-pernyataan fakta budidaya ikan air tawar, kemudian mencari kaidah yang tepat dengan perkiraan/hipotesis yang ada sehingga  akan  diambil  kesimpulan  berdasarkan  pernyataan  yang  telah  dipilih.  Hasil sistem ini berupa identifikasi nama ikan yang serasi dengan fakta atau pernyataan yang telah dipilih serta memberikan solusi dalam penanganan atau pemeliharaan budidaya ikan air tawar.
2. Penelitian  ini  merancang  sistem  pakar  penentuan  jenis  budidaya  ikan  air  tawar berdasarkan  lokasi  dan  kualitas  air  dengan  menggunakan  metodologi  ESDLC  ( Expert System  Development  Life  Cycle ),  dengan  menggunakan  beberapa  tahapan  diantaranya tahap penilaian, dimana tahap ini berguna untuk mengidentifikasi masalah dan analisis kebutuhan,  kumpulan  pengetahuan  atau  fakta-fakta  yang  berlaku  untuk  merancang representasi  pengetahuan  menggunakan decision  tree ,  tahap  desain,  pengujian,  dan dokumentasi.

## Ucapan Terima Kasih
Alhamdulillah, segala puji serta syukur ke hadirat Allah SWT atas karunia dan rahmat- Nya  sehingga  penulis  dapat  menuntaskan  penelitian  ini.  Dalam  penulisan  ini  tentunya melibatkan banyak pihak yang telah memberikan bantuan baik moril maupun materi. Terima kasih  kepada  yang  teristimewa  kedua  orang  tua,  serta  keluarga  yang  senantiasa  selalu memberikan  dukungan,  kasih  sayang  serta  doa.  Terima  kasih  pula  kepada  Universitas Singaperbangsa Karawang dan Balai Riset Pemuliaan Ikan yang telah mengizinkan dan telah membantu penelitian ini sehingga penelitian ini bisa dilaksanakan dengan baik dan lancar.

## Daftar Pustaka
[1] Bappenas,  “Kajian  strategi  pengelolaan  perikanan  berkelanjutan,”  Kementerian ppn/bapenas direktorat kelautan dan perikanan, 120, 2014.
[2] Kesuma,  D,  “Optimalisasi  produksi  budidaya  ikan  konsumsi  air  tawar  (studi  kasus pada  UD  Murti,  Desa  Bojong  Sempu,  Kecamatan  Parung,  Kabupaten  Bogor,” (Skripsi). Institut Pertanian Bogor, Bogor, 2006.
[3] Khairuman H, Amri K, “Buku Pintar Budidaya dan Bisnis 15 Ikan Konsumsi,” Jakarta: Agromedia Pustaka, 2011.
[4] Floyd,  R,  F,  “Stress–Perannya  dalam  Penyakit  Ikan,”  Romi  N,  penerjemah.  Batam: Kementrian Kelautan dan Perikanan, 2010.
[5] Haslinda, S, “Sistem pakar penentuan jenis budidaya ikan tawar berdasarkan  lokasi dan kualitas air,” Institut Pertanian Bogor, Bogor, 2013.
[6] Kusumadewi,  S,  “ Artificial  Intelligence (Teknik  dan  Aplikasinya),”  Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[7] Efraim Turban, dkk, “ Decision Support Systems and Intelligent Systems ,” Yogyakarta: ANDI, 2005.
[8] Effendi, I, “Pengantar Akuakultur,” Jakarta: Penebar Swadaya, 2004.
[9] Estu, N dan Anang, H.K, “Panduan lengkap ikan konsumsi air tawar populer,” Depok: Penebar Swadaya, 2008.
[10] Ditjen Perikanan Tangkap, “Kebijakan dan program prioritas tahun 2008. Di dalam: Rakornas  Departemen  Kelautan  dan  Perikanan,”  Jakarta:  Departemen  Kelautan  dan Perikanan, 2007.
[11] Andriani  Anik,  “Pemrograman  Sistem  Pakar  Konsep  Dasar  dan  Aplikasinya Menggunakan Visual Basic 6,” Jakarta: MediaKom, 2017.
[12] Mappatombong, L, “Kelebihan dan Kekurangan Forward Chaining ,” Jakarta: Pt Elex Media Komputindo, 2005.
[13] Russel S dan Norvig P, “ Infference In First-Order Logic, Forward chaining. Artificial Intelligence, A modern Approach ,” New Jersey: Prince Hall, 2003.
[14] Balai  Riset  Pemuliaan  Ikan,  2018.  Penelitian  komoditas  ikan.  Subang,  penulis. Tersedia di: http://bppisukamandi.kkp.go.id  [Accessed 26 Juni 2020].
[15] Priadi,  S  dkk,  “Petunjuk  teknis  budidaya  ikan  nila  srikandi,”  Subang:  Balai  Riset Pemuliaan Ikan, 2020.
[16] Budi, S, “Petunjuk praktis budidaya ikan mas,” Yogyakarta: KANISIUS, 1995.
[17] Tim Karya Mandiri, “Pedoman budidaya ikan gurami,” Bandung: Cv. Nuansa Aulia 2009.
[18] Mujalifah,  Hari.  S  dan  Saimul.  L,  “ Fish  morfology  study  of  nila  (Oreochromis niloticus)  in  the  habitat  of  fresh  and  brackish  water ,”  Jurnal  ilmiah  biosainstropis, Vol.3. No.3:10-11, 2018.
[19] Bambang G, “Analisa pertumbuhan benih  ikan nila srikandi  (oreochromis  aureus x niloticos)  pada  pemeliharaan  di  kolam  tembok  dan  kolam  tanah  di  air  tawar,” Prosiding forum inovasi teknologi akuakultur, 407, 2016.
[20] Priadi. S, Adam. R dan Raden. R, “Evaluasi pertumbuhan dan toleransi salinitas lima strain  ikan  nila  pada  tambak  bersalinitas  25-30g/L,”  Prosiding  forum  inovasi akuakultur, 103, 2015.
[21] Yogi H, Khairul S dan Didik A, “Performa pembesaran ikan mas rajadanu ( cyprinus carpio ) generasi ketiga hasil seleksi walk back,” Jurnal riset akuakultur, 12(2), 121- 129, 2017.
[22] Suharyanto,  Rita  F  dan  Sularto,  “Karakterisasi  empat  populasi  ikan  gurami ( osphronemus  goramy  lac) dan  persilangan  nya  berdasarkan  metode truss morfometrik,” Jurnal riset akuakultur, 11(2), 125-135, 2016.
[23] Candra, Reski. M., & Wirman, Jefri. S, “Sistem diagnosa kegagalan dalam budidaya ikan konsumsi air tawar dengan menggunakan metode case based reasoning,” Jurnal sains, teknologi dan industri, 14(2),pp. 144–149, 2017.
[24] Afredo,  C.A,  “Aplikasi  menentukan  jenis  ikan  air  tawar  yang  baik  untuk dibudidayakan di kolam menggunakan metode naive bayes,” Universitas Nusantara PGRI Kediri, Kediri, 2017.