Jurnal Sustainable: JurnalHasilPenelitiandanIndustriTerapan Vol. 09, No. 01, hal. 45- 50, Mei 2020

## Jurnal Sustainable: JurnalHasilPenelitian danIndustriTerapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)
Nurfalinda 1,* ,Alena Uperiati 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji
1,2 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100 * Corresponding Author: nurfalinda@umrah.ac.id
Abstract — Case  Based  Reasoning  (CBR)  is  one  reasoning  from  an  expert  system,  namely  by reasoning from previous cases that have been stored on a case base to find out the solution of a new case. In case based reasoning there is a retrive process, in the retrieve process there is a similarity process, and to speed up the retrieve process it can use the indexing method.  In this research will use the indexing method with Bayesian models and similarity processes using the nearest neighbor method.  System  testing  techniques  from  this  study  with  two  testing  techniques  namely:  the  first testing  technique  using  the  Bayesian  indexing  model,  the  results  of  the  indexing  have  produced white snapper disease, then proceed with similarity method with the nearest neighbor method used to determine the right solution from the previous case. has been saved on a case base. The second testing technique is without using indexing, the process is only by the nearest neighbor similarity method, the results of similarity in the form of disease and treatment solutions from previous cases that have been stored on a case base. System accuracy for testing with Bayesian model indexing and nearest neighbor similarity with threshold 0,70 is 86% and testing without indexing with Bayesian model with threshold 0,70 is 100%.
Keywords — CBR, Similarity , Indexing, Bayesian, nearest neighbor .
I ntisari — Case  Based  Reasoning (CBR)  merupakan  salah  satu  penalaran  dari  sistem  pakar,  yaitu dengan penalaran dari kasus-kasus terdahulu yang telah di simpan di basis kasus untuk mengetahui solusi  dari  kasus  yang  baru.  Pada case  based  reasoning terdapat  proses retrive ,  didalam  proses retrieve ada proses similaritas, dan untuk mempercepat proses retrieve bisa menggunakan metode indexing .  Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode indexing dengan bayesian  model dan proses similaritas menggunakan metode nearest neighbor . Teknik pengujian sistem dari penelitian ini  dengan  dua  teknik  pengujian  yaitu:  teknik  pengujian  pertama  dengan  menggunakan indexing bayesian model, hasil dari indexing sudah menghasilkan penyakit ikan kakap putih, lalu dilanjutkan dengan  metode  similaritas  dengan  metode nearest  neighbor digunakan  untuk  menentukan  solusi penanyanan yang tepat dari kasus terdahulu yang telah disimpan di basis kasus. Teknik pengujian kedua  yaitu  tanpa  menggunakan indexing ,  proses  hanya  dengan  metode  similaritas nearest neighbor ,  hasil  dari  similaritas  berupa  penyakit  dan  solusi  penanyanan  dari  kasus  terdahulu  yang telah disimpan di basis kasus. Akurasi sistem untuk pengujian dengan indexing bayesian model dan similaritas nearest  neighbor dengan threshold 0,70  sebesar  86%  dan  pengujian  tanpa indexing dengan bayesian model dengan threshold 0,70 sebesar 100%.
Kata kunci —CBR, Similaritas, Indexing , Bayesian , nearest neighbor.

## Case Based Reasoning Untuk Diagnosis Penyakit Ikan Kakap Putih

## I. P ENDAHULUAN
Terdapat  empat  faktor  yang  sangat mempengaruhi  budidaya  ikan  yaitu  faktor lingkungan atau kesesuaian air, faktor pakan/nutrisi pada makanan, dan faktor penyakit dan hama serta penanggulangannya[1]. Berdasarkan  hal  tersebut,  untuk  menyetahui penyakit ikan kakap putih yang dikembangkan di balai  benih  ikan  Pengujan  kabupaten  Bintan provinsi  Kepulauan  Riau    maka  diperlukan sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang  mampu menampung  pengetahuan  pakar  dan  mampu memberikan informasi diagnosis dan solusi yang tepat  dan  cepat  bagi  pembudidaya  ikan  dalam menangani masalah budidaya.
Case-Based  Reasoning adalah  meniru kemampuan  manusia,  yaitu  menyelesaikan masalah  baru  menggunakan  jawaban  atau pengalaman  dari  masalah  lama  [2].  Pemecahan kasus Case-Based  Reasoning baru  dilakukan dengan  mengadaptasi  solusi  dari  kasus-kasus lama    yang    sudah    terjadi    dimana    mencari similaritas  atau  tingkat kesamaan  antara  kasus baru    dengan    kasus    lama    adalah    merupakan tahapan  yang paling penting [3].
Pada  penelitian  terdahulu  dengan  judul “ Case  Based  Reasoning Untuk  Diagnosis Penyakit Gizi buruk Pada Balita” pada penelitian ini  terdapat  metode indexing dengan Bayesian model dan similaritas dengan nearest neighbour. Indexing digunakan  untuk  menentukan  jenis penyakit  dari  gizi  buruk  yang  diderita  oleh balita,  dari  hasil indexing dilanjutkan  dengan metode similaritas nearest neighbour [4].
Penelitian  ini  menggunakan  metode nearest neighbour pada proses similaritas. Untuk mempercepat  proses  similaritas  diperlukan proses indexing .  Pada  penelitian  ini  akan menggunakan indexing dengan bayesian model. Akan  dibangun  sistem Case  Based  Reasoning (CBR)  dengan indexing  bayesian model,  lalu hasil dari proses indexing akan dilakukan proses similaritas  dengan nearest  neighbour. CBR kedua  yaitu CBR untuk  diagnosis penyakit ikan kakap  putih  dengan  menggunakan  metode similaritas nearest neighbord.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Case Based Reasoning
C ase  based  reasoning adalah  suatu pendekatan untuk menyelesaikan suatu permasalahan  ( problem  solving )  berdasarkan solusi dari permasalahan sebelumnya [5].
Gambar 1. Siklus Metode Case Based Reasoning
Pada Gambar 1 memperlihatkan mengenai tahapan proses CBR yaitu retrieve, reuse, revise dan retain. Retrieve yaitu menemukan  satu  atau lebih    kasus    yang    mirip  antara  kasus  baru dengan  kasus-kasus  yang  ada  disimpan  didalam basis  kasus. Reuse adalah  solusi    pada  proses retrieve kemudian  digunakan  kembali. Revise adalah  solusi  yang  ditawarkan  mungkin  dapat dirubah oleh pakar. Jika  kasus  baru  tidak  ada yang  cocok  di  dalam database penyimpanan kasus,  maka    CBR    akan    menyimpan    kasus baru    tersebut    ( retain )    di    dalam    basis  data pengetahuan.
B. Bayesian
Metode bayesian pada  penelitian  ini digunakan  pada  proses indexing . Bayesian dinyatakan sebagai sebuah hipotesa yang disebut dengan  HMAP  ( Hypothesis  Maximum  Appropri Probability ) sesuai dengan persamaan (1) [3].
(  | ) ( |  )  (  ) ( ) ( |  )  (  ) ∑ ( |  )  (  ) (1)
ISSN 2087-5347 (Print) Keterangan: X =  Data  dengan  kelas  yang  belum diketahui C i =  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu kelas spesifik
P(C i |X)  =  Probabilitas  hipotesis  C i berdasarkan kondisi X ( posterior  probability ) P(X|C i )  =  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi pada hipotesis C i P(C i )    =  Probabilitas  hipotesis  C i tanpa mendukung evidence apapun  ( prior probability )

## C. Nearest Neighbor
Pada  penelitan  ini  menggunakan  metode nearest neighbor pada proses similaritas. Konsep dasar  dari nearest  neighbor adalah  suatu pendekatan  untuk  mencari  kasus  dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus  lama berdasarkan  pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada [6].
Terdapat dua jenis similarity yaitu:
1.
Similaritas lokal, yaitu similarity yangterdapat  pada  level  fitur.fitur  simbolik menggunakan persamaan (2).

## Data bernilai simbolik
(    )   { *            + (2)
2. Similaritas  global,  digunakan    untuk menghitung    keserupaan    antar    masalah    baru dengan  kasus    yang    tersimpan    dalam    basis kasus.    metode    untuk    menghitung  bobot kemiripan    pada    similaritas    global    yaitu dengan  menggunakan persamaan (3) [7].
(    ) ∑ ( ) ∑ (3)
Keterangan :
T  :  kasus baru S  :  kasus yang ada dalam penyimpanan n   : jumlah atribut dalam masing-masing kasus i  : atribut individu antara 1 s/d n f   : fungsi similaritas lokal atribut i antara  kasus T dan kasus S
W : bobot yang diberikan pada atribut ke i

## D. Akurasi Sistem
Akurasi  sistem    dihitung    dengan
membandingkan    jumlah    diagnosis    benar dengan  jumlah data uji perbandingannya  dapat dituliskan  dalam  bentuk persamaan (3) [8].
∑ ∑ (3)

## III. A NALISA D AN R ANCANGAN S ISTEM

## A. Analisa Sistem
Sistem  yang  dibangun  adalah  sistem pakar  berbasis  kasus  untuk  mendiagnosis penyakit  pada  ikan  kakap  putih.  Data  yang diperoleh berupa data penyakit, data gejala, data solusi dan data kasus. Data penyakit sebanyak 7 jenis  penyakit  pada  ikan  kakap  putih  yaitu: Trichodiniasis, Cryptoccaryon Irritans, Diplectanum, Vibrio, Streptococcus, Flexibacter Maritimus dan VNN.
Data  gejala  yang  diperoleh  untuk penyakit  ikan  kakap  putih  ini  berjumlah  24 gejala.  Data  gejala  yang  diperoleh  dimasukkan kedalam  sistem  berbasis  kasus  dengan menggunakan  kode  gejala  untuk  setiap  gejala dari penyakit ikan kakap putih. Data kasus pada penelitian  ini  sebanyak  72  kasus  penyakit  ikan kakap  putih,  50  data  kasus  ikan  kakap  putih disimpan  sebagai  basis  kasus  dan  22  data penyakit ikan kakap putih sebagai  data uji pada penelitian  ini.  Data  gejala,  data  penyakit,  data solusi  dan  data  kasus  pada  ikan  kakap  putih  di simpan  di  dalam  basis  kasus,  dari  data-data tersebut dapat menentukan kasus baru berdasarkan  dari  kasus  yang  telah  disimpan  di basis  kasus.  Pada  penelitian  ini  akan  ditentukan dengan  similaritas  mengunakan  metode nearest neighbor dan menggunakan indexing bayesian .

## B. Perancangan Sistem
CBR merupakan salah satu metode yang menggunakan  solusi  pada  pengalaman  satu kasus  lama  untuk  menyelesaikan  permasalahan pada  kasus  baru.  Sistem  CBR  untuk  diagnosis penyakit ikan kakap putih dilakukan dengan dua peracangan  sistem.  Gambar  2  merupakan perancangan  sistem  dengan  menggunakan metode  proses indexing  bayesian  model dilanjutkan dengan similarita s nearest neighbour dan  Gambar  3  merupakan  perancangan  sistem
tanpa metode indexing dan langsung melakukan proses simalaritas dengan nearest neighbour .
Data kasus baru Data kasus lama Representasi masalah baru dalam bentuk frame Representasi kasus lama dalam bentuk frame Basis Kasus Proses indexing menggunakan bayesian model Proses Similarity menggunakan Nearest Neighbor Nilai similarity  >= treshold Revise Reuse Tidak disimpan dalam Case based Hasil similarity = 1 tidak ya tidak ya PROSES RETRIEVAL Indexing berdasarkan jenis penyakit Retain
Gambar 2 Rancangan alur  sistem CBR untuk diagnosis penyakit ikan kakap putih dengan metode indexing bayesian model dan metode similaritas nearest neighbord
Data kasus baru Data kasus lama Representasi masalah baru dalam bentuk frame Representasi kasus lama dalam bentuk frame Basis Kasus Proses Similarity menggunakan Nearest Neighbor Nilai similarity  >=  treshold Revise Reuse Tidak disimpan dalam Case based Hasil similarity = 1 tidak ya tidak ya PROSES RETRIEVAL Indexing berdasarkan jenis penyakit Retain ya Gambar 3 Rancangan alur  sistem CBR untuk diagnosis penyakit ikan kakap putih dengan metode similaritas nearest neighbor

## C. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  yang  akan  dibangun dengan  dua  skenario  yaitu:  skenario  pertama dengan  menggunakan  sistem  CBR  dengan indexing  bayesian model  dan  metode nearest neighbor untuk  proses  similaritas.  Skenario kedua  yaitu  menguji  sistem  CBR  tanpa menggunakan indexing langsung  pada  proses semilaritas  dengan  metode Nearest  Neighbor. Skema  pengujian  sistem  yang  akan  dibangun dapat dilihat pada Gambar 4.
Data Uji
Sistem CBR diagnosis penyakit ikan kakap putih menggunakan indexing (bayesian model) dan similaritas (nearest neighbor) Basis Kasus
Sistem CBR untuk diagnosis penyakit ikan kakap putih dengan menggunakan metode similaritas (Nearest Neighbor)
Menghasilkan diagnosis
Menghasilkan diagnosis Pengukuran tingkat akurasi sistem Pengukuran tingkat akurasi sistem
Membandingkan hasil yang diperoleh menggunakan indexing (bayesian) dan tanpa menggunakan indexing (bayesian)
Menghasilkan sebuah Kesimpulan

## Gambar 4 Skema Pengujian Sistem CBR untuk Diagnosis penyakit Ikan Kakap Putih
Gambar  4  merupakan  skema  pengujian sistem  yang  akan  dibangun,  sehingga  dapat diketahui akurasi sistem yang lebih baik. Rumus akurasi yang digunakan adalah sesuai persamaan 3.  Dari  persamaan  itu  akan  diketahui  akurasi yang  lebih  unggul  apakah  menggunakan indexing baru  melakukan  proses  similaritas dengan  metode nearest  neighbor lebih  unggul atau tanpa menggunakan metode indexing tetapi langsung  ke  proses  similaritas  dengan nearest neighbor .

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Proses    menganalisa    kemampuan    sistem CBR  diagnosis  penyakit  pada  ikan  kakap  putih adalah  bertujuan  untuk  mengetahui  kemampuan sistem  dalam  penentuan  diagnosis  yang  akurat. Dalam  analisa  kemampuan  sistem  diagnosis penyakit ikan kakap putih dilakukan perhitungan akurasi  sesuai  persamaan  3.  Adapun  akurasi sistem  untuk  sistem  yang  dibangun  dengan indexing  bayesian model  dan  similaritas neareast  neighbord dengan  jumlah  data  yang
sesuai sebanyak 19 data yang sama dengan basis kasus dari 22 data  yang  digunakan sebagai  data uji dengan nilai throshold similaritas 0,7.
Akurasi  sistem case  based  reasoning untuk  diagnosis penyakit pada ikan kakap putih dengan  similaritas neareast  neighbord sesuai persamaan  3  yaitu  22  data  yang  sama  dengan basis  kasus dari  22  data  yang  digunakan  sebagai data uji dengan nilai threshold similaritas 0,7.
Kemampuan  sistem  CBR  untuk  diagnosis penyakit  ikan  kakap  putih  di  balai  benik  ikan Pengujan  adalah  sebesar  86%  untuk  sistem dengan  proses indexing  bayesian model  lalu dilanjutkan  dengan  proses  similaritas  dengan metode neareast  neighbord dengan  nilai threshold  0,7 . Akurasi  sistem  dengan  metode similaritas neareast  neighbord sebesar  100% dengan  nilai threshold 0,7.  Akurasi  dengan indexing  bayesian model  dan  similaritas neareast neighbord lebih kecil jika dibandingkan dengan  akurasi  hanya  menggunakan  similaritas neareast  neighbord, hal  tersebut  dikarenakan sudah  di indexing terlebih  dahulu  dengan bayesian  model.  Pada bayesian model  apabila terdapat  suatu  gejala  yang  tidak  ada  pada  basis kasus  pada  suatu  penyakit  maka  tidak  akan menghasilkan diagnosis penyakit tersebut.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan hasil pengujian yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Hasil  pengujian  terhadap  data  uji  penyakit pada ikan kakap putih menggunakan indexing bayesian model  dan  similaritas neareast neighbord dengan  nilai threoshold 0,70 akurasi sistem sebesar 86%.
2. Hasil  pengujian  terhadap  data  uji  penyakit pada  ikan  kakap  putih  menggunakan similaritas neareast  neighbord dengan  nilai threoshold 0,70 akurasi sistem sebesar 100%.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  diperoleh maka  dapat  dikatakan  bahwa  sistem Case Based  Reasoning yang  dibangun  tanpa menggunakan indexing dengan bayesian model  lebih  baik  dibandingkan  dengan menggunakan indexing bayesian model.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  Universitas  Maritim  Raja Ali Haji, yang telah memberikan dana Penelitian Dosen  Muda,  sehingga  penelitian  ini  dapat dilaksanakan.

## R EFERENSI
[1] H.  Khairuman, Belajar  Dari  Praktisi
Budidaya  Ikan  Mas ,  PT.Agro  Media Pustaka, Jakarta, 2013. [2]  I. Watson, Applying Case-Based
Reasoning:  Techniques  For  Enterprise Systems,  Morgan  kaufmann  Publishers, California, 1997.
[3]  S. K. Pal, dan K. C.S Shiu, Foundations of Soft Case Based Reasoning , A John Wiley & Son, Inc, 2004.
[4]  Nurfalinda  dan  N.  Nikentari,  "Case  Based Reasoning  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Gizi Buruk Pada Balita" Jurnal sustainable, Vol. 06, no.2, 2017.
[5]  A.  Aamodt,  dan  E.  Plaza,  "Case  Based Reasoning: Foundation Issues Methodological  Variations  and  System Approaches ,"  AI  Communication ,  Vol  7, pp.39-59, 1994.
[6]  Kusrini  dan  T.  E  Luthfi, Algoitma  Data Mining , Andi Offset, Yogyakarta, 2009.
[7]  J. L. Kolodner, Case Based Reasoning , San Mateo, CA : Morgan Kaufmann , 1993.
[8]  M, Cabrera, dan E.O. Edye, "Integration of Rule  Based  Expert  Systems  and    Case Based  Reasoning  in  an  Acute  Bacterial Meningitis  Clinical  Decision    Support System," International  Journal  of Computer  Science  and  Information Security (IJCSIS ), 7, 2. ISSN : 1947-5500, 2010.