Sistem  Diagnosa  Penyakit  Ikan  Menggunakan  Metode  Case  Based  Reasoning Dengan Algoritma Similaritas Sorgenfrei dan K-Nearest Neighbor
Gilang Fadhillah Ramadhan a , Edy Winarno b
a Universitas Stikubank, Jalan Trilomba Juang No.1, Kota Semarang 50241, Indonesia
b Universitas Stikubank, Jalan Trilomba Juang No.1, Kota Semarang 50241, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 21 Desember 2021
Revisi Akhir: 12 Januari 2022
Diterbitkan Online : 01 Maret 2022
The  increasing  interest  in  betta  fish  lately  has  triggered  many  people  to cultivate betta fish, and the prospects for the future are quite promising every year because they always increase profits. But behind that, betta fish care is not easy because betta fish are animals that are susceptible to disease. To improve the quality of Betta fish and reduce mortality due to disease, experienced fishery experts  are  needed.  Many  cultivators  are  still  confused in  dealing  with betta fish that are attacked by diseases, for that a system was created that can help betta fish farmers recognize betta fish diseases by creating an expert system. The  method  used  is  Case-Based  Reasoning  using  the  similarity  algorithm Sorgenfrei  and  coupled  with  K-Nearest  Neighbor.  This  second  method  and algorithm  can  be  used  to  diagnose  the  disease  from  the  symptoms  in  the database.  Based  on  the  research  that  has  been  carried  out,  the  results  of consultation by the user by selecting some of the symptoms experienced produce a similarity value of 0.8695 and the system will provide a solution according to the disease.
K ATA K UNCI
Sistem Pakar CBR Sorgenfrei K-NN Penyakit Ikan Cupang K ORESPONDENSI
E-mail: gilang.fr1516@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit pada ikan ialah suatu permasalahan yang kerap  terjadi di  kalangan  pembudidaya  ikan.  Ikan  yang  terjaring  penyakit peradangan ataupun parasite diakibatkan oleh organisme infeksi (pemicu peradangan) semacam jamur, virus, bakteri, serta parasit [1].  Ketidakhadiran  ahli  ikan  cupang,  tempat  pelayanan  pakar yang  jauh  dari  masyarakat  serta  kurangnya  pengetahuan masyarakat tentang menjaga kesehatan ikan dapat menyebabkan fase  penyembuhan  menjadi  lebih  lama  dan  bahkan  dapat mengakibatkan hal yang fatal bagi ikan itu sendiri.
Salah  satu  teknologi  yang  sering  kali  dimanfaatkan  dalam mendeteksi  penyakit  adalah  Sistem  Pakar.  Sistem  pakar  atau Expert System merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang menyerupai    pengetahuan  dan  penalaran  manusia,  sehingga mampu  memecahkan  permasalah  seperti  seorang  pakar.  Pakar merupakan  seseorang  yang  mempunyai  penalaran,  pengalaman dan kemampuan khusus di bidang tertentu. Supaya hasil diagnosa dapat akurat, system memerlukan beberapa metode dan algoritma untuk menghasilkan nilai yang tepat dan akurat [2].
Metode Case-Based  Reasoning (CBR)  merupakan  metode pengambilan  keputusan.  Metode  ini  bekerja  dengan  cara memecahkan  kasus  baru  dengan  mengambil  solusi  dari  kasus- kasus sebelumnya, dan kemudian mencari tingkat kesamaan yang paling tinggi. Dan digunakannya algoritma Similaritas Sorgenfrei untuk mengenali nilai kemiripan antara permasalahan lama serta permasalahan  baru.  Algoritma  untuk  mengklasifikasikan  objek bersumber  pada  data  pendidikan  yang  jaraknya  sangat  dekat dengan  objek  tersebut.  Permasalahan  yang  memiliki  nilai  yang sangat  mendekati  (yaitu  k=  1)  disebut  algoritma K-Nearest Neighbor [3].
Dari permasalahan yang seringkali dialami oleh peternak maupun masyarakat. Dibuatlah sistem untuk memberikan informasi lebih jelas  mengenai  penyakit  yang  menyerang  pada  ikan  cupang. Maka  dari  itu  digunakan Case-Based Reasoning dengan Similaritas Sorgenfrei sebagai proses pemecahan persoalan baru dengan  menelii  permasalahan  terdahulu  untuk  menemukan solusi.  Serta  algoritma K-Nearest Neighbor yang  befungsi sebagai pembobotan pada tiap gejala.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pustaka Terkait
Pada sebuah penelitian mengenai sistem pakar untuk mendeteksi penyakit kucing, dalam penelitian tersebut penulis menggunakan metode Case-Based Reasoning untuk  mencari  nilai  kemiripan penyakit  antara  kasus  yang  lama  dan  kasus  baru  sedangkan metode Certainty Factor berguna  untuk  menemukan  nilai kepastian  penyakit  dengan  menghitung  nilai  probabilitas.  Dari hasil  konsultasi  penderita/  user,  bisa  disimpulkan  jika  dengan inputan  indikasi  yang  berbeda-beda  walaupun  indikasi  yang diinputkan tersebut masih dalam satu penyakit mempunyai nilai kepastian  ( Certainty Factor )  serta  kemiripan  ( Similarity )  yang berbeda [4].
Penelitian  serupa  mengenai  deteksi  penyakit  anjing,  metode Case-Based  Reasoning sendiri  dipilih  untuk  menentukan    nilai kemiripan antara kasus baru dengan kasus yang lama sedangkan algoritma K-NN digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap nilai  terdekat.  Kelebihan  dari  sistem  ini  adalah  terdapatnya fasilitas  modifikasi  aturan  ( rule )  yang  berfungsi  untuk  selalu memperbaharui  sistem  oleh  pakar  agar  dapat  sesuai  dengan kebutuhan [5].
Penelitian mengenai diagnosa penyakit dan hama pada tanaman mangga. Penelitian tersebut bertujuan untuk memudahkan petani dalam  mengetahui  penyakit  dan  hama  secara  digital  melalui aplikasi  yang  telah  dibuat  tanpa  perlu  menemui  seorang  pakar tumbuhan itu sendiri. Dalam sistem ini digunakan metode Case- Based Reasoning dan similarritas Sorgenfrei yang berguna untuk menentukan nilai kemiripan antara kasus yang baru dengan kasus lama  yang  telah  ada,  dan  penggunaan  algoritma  K-NN  yang berguna  untuk  untuk  melakukan  klasifikas  terhadap  objek berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan objek [6].
Penelitian  lain  dengan  penggunaan  metode Case-Based Reasoning dengan  topik  diagnosa Anoreksia Nervosa dengan menggunakan  metode  CBR  dan Certainty factor guna  untuk menemukan nilai kepastian. Proses pemberian bobot pada gejala sehingga memperoleh presentasi keyakinan guna mengidenfikasi gejala  penderita  anoreksia  nervosa  mengasilkan  nilai  kepastian sebesar 0.4704 [7].
Kemudian  penelitian  mengenai  kesehatan  tanaman  yang dilakukan oleh mahasiswa tentang tumbuhan padi dengan tujuan mempermudah petani mengetahui permasalahan pada tumbuhan padi. Case-Based  Reasoning digunakan  dalam  perhitungan sistem, dan hasil dari perhitungan pada salah satu kasus mencapai tingkat akurasi 82.69% [8].
Penelitian selanjutnya mengenai penyakit gigi dan mulut dengan metode Case-Based Reasoning dengan similaritas Sorgenfrei dan K-NN  untuk  pembobotan.  Apabila  terjadi  kemungkinan  hasil nilai  kemiripan  terhadap  sebuah  kasus  kurang  dari  0.6  secara otomatis  kasus  akan  masuk  ke  bagian revise .  Sebagai  contoh sebuah  kasus,  sistem  perhitungan  dengan  algoritma  tersebut menghasilkan nilai kemiripan sebesar 0.75 atau 75% [9].
Selain  mengenai  kesehatan  atau  deteksi  penyakit, Case-Based Reasoning juga banyak digunakan untuk mengetahui kerusakan sebuah perangkat elektronik. Sebagai contoh penelitian mengenai kerusakan amplifier yang bertujuan untuk mengetahui kerusakan amplifier  dengan  mudah.  Penggunaan Case-Based Reasoning dan dikombinasikan dengan K-NN untuk melakukan klasifikasi berdasar data pembelajaran terdekat. Dari hasil uji coba sebuah kasus menunjukan nilai sebesar 0.85 dan merupakan hasil yang relatif tinggi [10].

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Case-Based Reasoning (CBR)
Case-Based Reasoning menjadi salah saru metode yang banyak digunakan  dalam  bidang  sistem  pakar.  Dikarenakan  cara  kerja dari  metode  tersebut  yang  sangat  cocok  untuk  menentukan membandingkan  serta  mencari  nilai  kesamaan  tertinggi  antar permasalahan  baru  pada  konsultasi  pengguna  dengan  database (Kasus  Lama).  Berikut  merupakan  gambaran  dari  alur  kerja metode CBR ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Kerja Case-Based Reasoning
Berdasarkan  alur  kerja  CBR  diatas,  terdapat  4  tahapan berguna menunjang  kerja  metode  tersebut  yang  memiliki  fungsinya masing-masing. Berikut adalah tahapan CBR :
1. Retrieve (Penelusuran)
Retrieve  merupakan  tahan  awal  pengenalan  sistem  dalam meninjau permasalahan berdasarkan kriteria. Dalam retrieve terdapat  dua  tugas,  yaitu  tugas  untuk  mencari  kesamaan masalah dan pencarian permasalahan baru.
2. Reuse (Menggunakan Kembali)
Memakai  kembali  informasi/data  yang  telah  ada  dari  hasil konsultasi yang lampau, guna untuk membandingkan dengan permasalahan baru pengguna agar mendapat persamaan dari kedua kasus tersebut. Fokus dari tahapan reuse sendiri adalah mengetahui  perbedaan  antara  permasalahan  yang  ada,  serta mengubahnya menjadi data baru (Kasus Baru).
3. Revise (Peninjauan Ulang Masalah)
Terdapat  dua  perintah Revise ,  melakukan  evaluasi  sebuah solusi  dari  penyakit  yang  tesimpan  pada reuse .  Bila  proses selesai  dijalankan,  akan  berlanjut  ke retain ,  dan  jika mengalami  kegagalan  maka  solusi  akan  diperbaiki  dengan basis pengetahuan dari pakar penyakit ikan.
4. Retain (Menyimpan)
Menggunakan  solusi  yang  terbaru  menjadi  satu  dengan permasalahan  terbaru,  kemudian  akan  disimpan  pada database  sistem.  Setelah  selesai  permasalahan  baru  akan masuk ke database guna  penyelesaian pada kasus-kasus yang akan datang.

## 3.2. Algoritma Similaritas Sorgenfrei
Similaritas  yaitu  nilai  kemiripan  antar  dua  objek.  Kemudian Similaritas Sorgenfrei merupakan algoritma yang bertujuan untuk menentukan  nilai  kesamaan  antara  kedua  objek  dengan  rumus dengan rumus  Similaritas Sorgenfrei [6] :
S = 𝑎 2

## (𝑎 + 𝑏)𝑥(𝑎 + 𝑐)
Dari rumus similaritas Sorgenfrei memiliki 4 buat variabel yaitu, S  yang  merupakan  (Nilai  Kemiripan)  yaitu  1  (Nilai  kemiripan antara persoalan baru dengan persoalan terdahulu) hingga 0 (nilai kemiripan yang berarti sangat rendah atau disebut tidak mirip). A yang berarti nilai total dari penjumlahan bobot gejala yang sama dari  kasus  baru  dengan  kasus  terdahulu.  Selanjutnya  B  adalah nilai  total  dari  penjumlahan  bobot  gejala  yang  hanya  ada  pada kasus baru dan tidak ada dikasus terdahulu. Dan C adalah  nilai total dari penjumlahan bobot gejala yang hanya ada pada kasus terdahulu dan tidak ada dikasus baru.
3.3. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
K- Nearest Neighbor merupakan suatu algoritma guna melakukan klasifikasi  objek  bersumber  pada  informasi  data  yang  memiliki jaraknya  sangat  dekat  terhadap  objek  itu  sendiri.  Permasalahan khusus pada  klasifikasi diperkirakan bersumber pada informasi objek  yang  paling  dekat  (k  =  bilangan  bulat  positif)  diujarkan algoritma K-NN [6].
K-NN = (𝑆 1 ∗ 𝑊 1 ) + (𝑆 2 ∗ 𝑊 2 ) + … + (𝑆 𝑛 ∗ 𝑊 𝑛 ) (𝑊 1 ) + (𝑊 2 ) + … + (𝑊 𝑛 )
Berdasarkan  rumus K-Nearest  Neighbor diatas  terdapat  2 variable yaitu S yang merupakan similariy (Nilai kemiripan) nilai 1 yang berarti sama dan nilai 0 yang berarti beda. Sedangkan W adalah weight atau bobot pada setiap gejala. K-Nearest Neighbor digunakan dengan tujuan guna memaksimalkan tingkat kesamaan nilai dengan lakukannya metode indexing antar Sorgenfrei dan K- NN sehingga menghasilkan similaritas yang lebih sempurna dari objek yang diteliti.
Penelitian ini dengan konsultasi gejala yang diinputkna pengguna memiliki tingkat pembobotan yang berbeda tiap gejala. Dengan pengelompokan untuk gejala yang dengan menitik beratkan pada gejala  dengan  kategori  ringan  hingga  kategori  berat.  Gejala dengan  kategri  ringan  adalah  gejala  yang  umumnya  ada  pada beberapa penyakit, dan gejala dengan kategori berat akan menjadi pembeda pada setiap gejala. Data bobot pada tiap kategori gejala dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kategori Pembobotan Gejala
No Kategori Gejala
Bobot 1 Gejala Ringan 1 2 Gejala Sedang 3
3 Gejala Berat 5
3.4. Alur Kerja Sistem
Pada  alur  kerja  bagian  pengguna  ( User )  sebelum  melakukan konsultasi  pengguna  akan  diarahkan  ke halaman  untuk  mengisi data  nama  dan  email  terlebih  dahulu,  setelah  melakukan pengisian  data  maka  pengguna  akan  diarahkan  pada  halaman konsultasi untuk memilih data gejala penyakit yang dialami dan nantinya  akan  diproses  menggunakan  algoritma Sorgenfrei dan K-NN.  Kemudian  data  gejala  yang  dimasukan  pengguna  data secara  otomatis  akan  diproses  menggunakan  Similaritas Sorgenfrei dan K-Nearest Neighbor , setelah selesai diproses data akan diinput ke database menggunakan perintah query dan juga ditampilkan  pada  halaman  hasil  konsultasi.  Adapun  alur  kerja pengguna ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Kerja Pengguna
Kemudian  pada  alur  kerja  sistem  administrator.  Pertama  admin diharuskan  untuk login dengan username dan password yang telah  terdaftar  pada database ,  apabila login berhasil  akan langsung diarahkan ke halaman dashboard admin. Pada halaman dashboard  terdapat  beberapa  menu  yaitu  halaman  penyakit, gejala,  dan  solusi.  Tiap  halaman  memiliki  fitur  membuat  atau memasukan  data  ke  datasbase  ( Create ),  membaca  data  dari database ( Read ), memperbaharui data yang sudah ada ( Update ), dan  menghapus  data  ( Delete). Setelah  melakukan  salah  satu proses  maka  data  akan  dimasukan  ke  database,  dan  kemudian ditampilkan  pada  halaman  admin.  Gambar  alur  kerja  admin ditunjukkan pada Gambar 3.
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  deteksi  penyakit  ikan  cupang menggunakan  metode Case-Based  Reasoning (CBR)  dengan algoritma similaritas Sorgenfrei dan K-Nearest Neighbor terdapat 3  bagian  yaitu,  bagian  database  yang  fungsi  utamanya  sebagai wadah/tempat  penyimpanan  data  set  keseluruhan,  selanjutnya terdapat bagian  query atau dasar pemrograman aplikasi berbasis website  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  (Hypertext Preprocessor)  yang  berisikan  mengenai  perintah-perintah  untuk membangun  sebuah  sistem  website  dan  terdapat  juga  MySQL sebagai  bahasa  permrograman  yang  berhubungan  dengan database,  dan  adapun  bagian  interface/antarmuka    yang  sangat berguna  dalam  memudahkan  pengguna  dalam  melakukan konsultasi  dengan  tampilan  website  yang  cukup  mudah  untuk dioperasikan.  Adapun  gambar  struktur  sistem  ditunjukan  pada Gambar 4.

## Gambar 4. Arsitektur Sistem

## 3.5. Analisa Data Penyakit dan Gejala
Dalam  penyusunan  sistem  pakar  sangan  dibutuhkan  data  untuk penunjang  seperti  gejala,  penyakit,  dan  solusi.  Dalam  proses pengumpulan  data,  langkah  yang  telah  dilaksanakan  adalah dengan teknik studi pustaka dengan data yang terdapat di jurnal- jurnal serta literatur lain yang berkaitan erat denan permasalahan expert  system ,  CBR,  penyakit  ikan,  serta  berhubungan  dengan algoritma sorgenfrei dan  K-NN.  Data  penyakit  dan  gejala berguna  dalam  proses  pencocokan  kasus  yang  diinputkan  oleh pengguna seperti terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Penyakit Ikan Kode Penyakit P001 Fin Rot (Pembusukan Sirip) P002 White Spot Ich (Bintik Putih) P003 Velvet (Bintik Karat/Emas) P004 Pop Eye (Pembengkakan Mata) P005 Dropsy (Sisik Nanas) P006 Swim Bladder Disorder P007 Inflamed Gills (Insang Memerah) P008 Hemoargik P009 Eyecloude P010 Jamur Mulut P011 Furunculosis P012 Cacing Jangkar P013 Kolumnaris
Tabel  gejala  berisikan  data  pengetahuan  mengenai  gejala  yang didapatkan  dari  jurnal-jurnal  serta  literatur  lain  berdasarkan pengetahuan  pakar  ikan  yang  nantinya  menjadi  acuan  dalam proses perhitungan [11]. Data gejala dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Gejala
Kode  Gejala Bobot G001  Sirip Ikan Cupang Menguncup 5 G002  Sirip Ikan Cupang Berkurang/Rontok 5 G003  Sirip Ikan Cupang Terlihat Robek Seperti Membusuk 5 G004  Muncul Bintik-Bintik Pada Badan Ikan Cupang 3 G005  Ikan Cupang Sering Bergerak Menabrak Dinding Aquarium 3 G006  Muncul Bintik-Bintik Emas/Berkarat Pada Badan Ikan Cupang 5 G007  Pergerakan Bagian Insang Semakin Cepat 1 G008  Nafsu makan ikan berkurang 3 G009  Sisik Ikan Cupang Tercopot Satu Persatu 3 G010  Mata Ikan Cupang Membengkak 5 G011  Adanya Cacing Pada Badan Ikan Cupang 3 G012  Terdapat Selaput Putih Menutupi Mata Ikan Cupang 3 G013  Adanya Bercak Darah yang Terdapat Pada Selaput Mata 3 G014  Bagian Mulut Ikan Terlihat Sangat Pucat 1 G015  Muncul bercak putih seperti kapas pada badan ikan 3 G016  Perut Ikan Cupang Mulai Membengkak 5 G017  Produksi lendir mata menjadi berlebihan 1 G018  Ikan Cupang Tidak Dapat Membuang Kotoran 3 G019  Terlihat berenang dengan posisi badan miring 5 G020  Insang Ikan Berwarna Kemerahan dan Tidak Dapat Menutup Rapat 3 G021  Ikan Cupang Cendering Sering ke permukaan untuk mengambil oksigen 1 G022  Terdapat Luka Terbuka Pada Badan Ikan 3 G023  Kotoran Ikan Cupang Memanjang 1 G024  Garis putih dan gimpalan disekitar mulut ikan 3 G025  Ikan Cupang Sering Berenang dan Diam Diatas 3 G026  Tubuh Ikan Cupang Berbentuk Seperti Sisik Nanas 3 G027  Tumbuh daging dibawah permukaan kulit ikan 5 G028  Insang Ikan Jarang Terbuka 3 G029  Pendarahan pada mata dan mulut ikan 5 G030  Adanya Bisul Pada Kulit Ikan Cupang 5
G031  Ikan Kurang Aktif Bergerak 3 G032  Warna Ikan Memucat 1

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengujian Aplikasi
Rancangan  aplikasi  dengan  metode Case-Based  Reasoning diagnosa  penyakit  ikan  cupang  dengan  algoritma  similaritas Sorgenfrei dan K-NN akan dilakukan pengetesan dengan tujuan untuk  mengetahui  seberapa  akurat  hasil  dari  perhitungan algoritma tersebut.
Dari  percobaan  yang  dilakukan  untuk  membandingkan  kasus pertama  dengan  kasus  penyakit  Velvet  (Bintik  Karat/Emas). Berikut adalah list gejala pada konsultasi pengguna seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Gejala yang dipilih Gejala yang dipilih : Bobot Sirip Ikan Cupang Menguncup 5 Ikan  Cupang  Sering  Bergerak  Menabrak  Dinding Aquarium 3 Muncul  Bintik-Bintik  Emas/Berkarat  Pada  Badan Ikan Cupang 5 Pergerakan Bagian Insang Semakin Cepat 1 Sisik Ikan Cupang Tercopot Satu Persatu 3 Muncul bercak putih seperti kapas pada badan ikan 3 Ikan Kurang Aktif Bergerak 3
Setelah pengguna melakukan konsultasi, secara otomatis sistem akan  melakukan  perhitungan  dengan  metode  CBR  dengan algoritma Sorgenfrei dan  K-NN.  Untuk  tiap  gejala  memiliki bobot  masing-masing  berdasarkan  dengan  golongannya.  Proses perhitungan pada sistem ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5. Pencocokan gejala antara konsultasi dan database
Dalam  proses  pembandingan  antara  permasalahan  yang  baru diinputkan  oleh  pengguna  dengan  data  pada  database  (Kasus Lama).  Akan  ada  tiga  point  penting  yang  menjadi  dasar  dari proses tersebut, yaitu :
1.  Jumlah  bobot  dari  keseluruhan  gejala  yang  dimiliki  pada permasalahan  baru  pengguna  dan  data  set  yang  tersimpan pada  database  (Kasus  Lama),  pada  rumus  similaritas  akan dianggap sebagai ‘a’.
2.  Jumlah  bobot  dari  keseluruhan  gejala  yang  hanya  ada  pada data set penyakit, dan tidak dimiliki data permasalahan baru pengguna, pada rumus similaritas akan dianggap sebagai ‘b’.
3.  Jumlah  bobot  dari  keseluruhan  gejala  yang  hanya  ada  pada data  permasalahan  baru  pengguna  dan  tidak  terdapat  pada data  set  penyakit,  pada  rumus  similartias  akan  dianggap sebagai ‘c’.
Dari  data  yang  telah  didapatkan  melalui  hasil  konsultasi  oleh pengguna  dan  juga  data  penyakit  pada  database.  Dapat  mulai dilakukan  perhitungan  nilai  kesamaan  dengan  metode  CBR dengan  similaritas Sorgenfrei dan  K-NN.  Contoh  perumusan kasus berdasarkan kasus dengan nilai kemiripan tertinggi sebagai berikut :
1. Id_penyakit : P003
2. Nama Penyakit : Velvet (Bintik Karat/Emas)
3. Data variabel rumus similaritas Sorgenfrei dengan 3 variabel yaitu  a,  b,  dan  c.  Kemudian  dijumlahkan  tiap  bobot  gejala sesuai dengan variabel, berikut hasilnya : a = 5+3+5+1+3+3 = 20
b = 0
c = 3 4. Mencari nilai kesamaan dengan rumus similaritas  :
S = 𝑎 2
(𝑎 + 𝑏)𝑥(𝑎 + 𝑐)
S = 20 2
(20+0) 𝑥 (20+3)
S =
400 (20)𝑥(23) S = 400 460

## S = 0.8695
Pada  proses  pencarian  nilai  kesamaa  dari  hasil  konsultasi pengguna pada kasus diatas dengan algoritma Sorgenfrei dan K- Nearest  Neighbor akan  ditampilkan  4  (empat)  penyakit  dengan nilai  kemiripan  tertinggi  dan  diurutkan  berdasarkan  kode penyakit. Berikut tampilan pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Nilai Kemiripan Kode Penyakit Nilai Kemiripan P002 White Spot Ich (Bintik Putih) 0.3507 P003 Velvet (Bintik Karat/Emas) 0.8695 P004 Pop Eye (Pembengkakan Mata) 0.0244 P009 Eyecloude 0.0590
Berdasarkan  hasil  perhitungan  algoritma  similaritas Sorgenfrei dan K-Nearest  Neighbor dapat  diambil  hasil  berdasarkan permasalahan  baru  pengguna  (Kasus  Baru)  apabila  dilakukan perhitungan  berdasarkan  penyakit  Velvet  pada  database menghasilkan  nilai  kesamaan  0.8695,  yang  artinya  nilai kesamaan  antara  permasalahan  baru  pengguna  dan  penyakit Velvet cukup identik yang dimana rentan nilai kesamaan adalah 0  sampai  1.  Dan  daapat  didefinisikan  0  adalah  nilai  kesamaan yang sama sekali tidak identik, kemudian nilai 1 merupakan nilai similaritas  yang  mempunyai  gejala  identik  antara  kasus  baru dengan  data  pada  database.  Setelah  dapat  dipastikan  proses perhitungan nilai kesamaan telah selesai dilakukan, maka sistem akan memberikan solusi sesuai dengan penyakit dimulai dengan nilai  kesamaan  tertinggi.  Selanjutnya  apabila  pada  sebuah konsultasi  oleh  pengguna  dan  mendapatkan  nilai  kesamaan kurang  dari  0.6  sistem  akan  memasukan  kedalam  database
sebagai revise ,  dengan  tujuan  untuk  mengevaluasi  solusi  dari penyakit yang lebih tepat.

## 4.2. User Interface
Berdasarkan  hasil  perhitungan  konsultasi  penyakit  dengan algoritma  similaritas Sorgenfrei dan K-Nearest  Neighbor , menghasilkan  nilai  kemiripan  tertinggi  pada  penyakit  Velvet (Bintik  Karat/Emas)  dan  juga  terdapat  solusi  serta  langkah penanganan yang tepat untuk mengantisipasi terjadinya hal yang lebih buruk pada ikan.  Berikut adalah tampilan website halaman hasil  konsultasi  yang  berisi  empat  penyakit  dengan  nilai kesamaan tertinggi serta solusi penanganannya pada Gambar 6.

## Gambar 6. Detail Hasil Konsultasi
Pada  halaman  detail  konsultasi  selain  menampilkan  nilai kemiripan,  juga  ditampilkan  nama  serta  email  pengguna  yang didaftarkan pada website. Kemudian terdapat juda tombol untuk menampilkan rincian perhitungan 4 kasus penyakit ikan dengan nilai  tertnggi  yaitu  Velvet  (Bintik  Karat/Emas)  dengan  nilai kemiripan  0.8695,  White  Spot  Icj  (Bintik  Putih)  dengan  nilai kemiripan  0.35,  Swin  Bladder  Disorder  0.032,  dan  Kolumnaris dengan nilai kemiripan 0.020. Berikut tampilan Gambar 7.
Gambar 7. Tabel penyakit dengan nilai tertinggi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Case-Based Reasoning guna mendiagnosa penyakit ikan dengan menggunakan  algoritma  similaritas Sorgenfrei dan K-Nearest Neighbor dapat  digunakan  untuk  mengetahui  penyakit  ikan cupang  dari  basis  pengetahuan  yang  ada  pada  database.  Setiap gejala  memiliki  bobot  yang  berbeda  berdasarkan  dari  pakar penyakit  ikan,  gejala  berat  memiliki  nilai  bobot  lima  yang menjadi pembeda antara penyakit satu dengan lainnya, kemudian gejala sedang dengan nilai bobot tiga yang membuat gejala relatif membedakan  antara  penyakit  satu  dengan  lainnya,  dan  gejala ringan dengan nilai bobot satu yang merupakan gejala umum dari sebagian penyakit.. Sistem akan otomatis menampilkan 5 (lima) penyakit  dengan  persentasi  tertinggi  yang  telah  dihitung berdasarkan  algoritma sorgenfrei dan K-Nearest Neighbor . Kemudian  proses revise akan  otomatis  tersimpan  ke  tabel  pada database  apabila  nilai  similaritas  hasil  perhitungan  kurang  dari 0.6, agar dapat dicari solusi yang lebih tepat oleh pakar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sarjito,  S.  B.  Prayitno,  and  A.  H.  C.  Haditomo,  “Buku Pengantar Parasit dan Penyakit Ikan,” Fak. Perikan. dan Ilmu Kelaut. Univ. Diponegoro , pp. 1–90, 2013.
[2] H. I. Pratiwi and R. Kamardi, “Pengembangan Sistem Web Sebagai  Diagnosa  Dini  Penyakit  Alergi  Kulit  Dermatitis Atopik  Dengan  Metode  Forward  Chaining,” Widyakala  J. , vol. 6, no. 2, p. 167, 2019, doi: 10.36262/widyakala.v6i2.219.
[3] N.  Mariana,  R.  Sriartati  Redjeki,  and  J.  Alfa  Razaq, “PENERAPAN  ALGORITMA  k-NN  (nearest  Neighbor) UNTUK DETEKSI PENYAKIT (KANKER SERVIKS),” J. Din. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 26–34, 2015.
[4] G.  Gupita,  B.  Harijanto,  and  Y.  Ariyanto,  “Pengembangan Sistem  Pakar  Pendeteksi  Penyakit  Pada  Kucing  Dengan Metode Case Based Reasoning Dan Certainty Factor Berbasis Android,” J. Inform. Polinema , vol. 3, no. 2, p. 8, 2017, doi: 10.33795/jip.v3i2.8.
[5] F. O. Sutanto, J. Purwadi, and R. Delima, “Implementasi Case Based Reasoning Untuk Sistem Diagnosis Penyakit Anjing,” J. Inform. , vol. 7, no. 2, 2011, doi: 10.21460/inf.2011.72.101.
[6] A. Setiawan and S. Wibisono, “Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Dan  Hama  Pada  Tanaman  Mangga Menggunakan  Algoritma  Similaritas  Sorgenfrei,” Dinamik , vol. 23, no. 1, pp. 1–10, 2018, doi: 10.35315/dinamik.v23i1.7172.
[7] S. W. Nasution, N. A. Hasibuan, and P. Ramadhani, “Sistem Pakar  Diagnosa  Anoreksia  Nervosa  Menerapkan  Metode Case Based Reasoning,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol.  I,  no.  1,  pp.  52–56,  2017,  [Online].  Available: http://www.stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/komik/article/download/4 72/413%0A.
[8] Minarni and I. Warman, “Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman  Padi  Menggunakan  Case-Based  Reasoning,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , no. 5 Agustus 2017 ISSN: 1907 – 5022, pp. 28–32, 2017.
[9] Cahyana,  M.  A.  K.,  &  Simanjuntak,  P.  (2020).  Aplikasi Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Kusta  dengan Metode Forward Chaining. Computer and Science Industrial Engineering (COMASIE), 3(1), 31-37.
[10]  M. F. N. Ikhsan and R. C. N. Santi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Gigi  Dan  Mulut  Manusia  Menggunakan  Metode Case Based Reasoning Similaritas Sorgenfrei Dengan K-Nn,” pp. 978–979, 2020.
[11]  Wiranto, N. A. Hasibuan, and S. D. Nasution, “Sistem Pakar Untuk  Mendeteksi  Kerusakan  Amplifier  Menggunakan
Metode Case Based Reasoning,” vol. 18, pp. 127–133, 2019. [12]  T.  Istiawan et  al. ,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSIS PENYAKIT  IKAN  CUPANG  MENGGUNAKAN  Prodi Teknik  Informatika  ,  Fakultas  Teknik  ,  Universitas Muhammdiyah  Jember  Kemajuan  dunia  percupangan  di mencoba  alternatif  pengobatan  .  Cara  yang  dilakukan  bisa berdampak buruk ketika penyakit mula.”

## BIODATA PENULIS

## Gilang Fadhillah Ramadhan
Mahasiswa Universitas Stikubank Semarang. Program Studi Teknik Informatika Email: gilang.fr1516@gmail.com

## Dr. EDY WINARNO, S.T., M.Eng
Dosen & Rektor Universitas Stikubank Semarang. Fakultas Teknologi Informasi & Industri Email: edywin@edu.unisbank.ac.id