INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 8817-8830 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Ikan Nila dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android
Rifaldi Febrianto 1 ✉ , Oman Komarudin 2 , Ultach Enri 3
Universitas Singaperbangsa Karawang
Email: 1910631170124@student.unsika.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Ikan  dikenal  luas  sebagai  sumber  protein  makanan  yang  berharga  untuk  konsumsi  manusia.  Ikan seringkali diperoleh melalui proses penangkapan atau budidaya. Ikan nila merupakan salah satu jenis ikan  yang  dapat  dibudidayakan.  Meskipun  demikian,  budidaya  ikan  nila  mempunyai  berbagai tantangan,  terutama  dalam  identifikasi  ikan  nila  yang  terinfeksi  dan  karakteristik  terkaitnya.  Untuk memudahkan operasional para petani kolam ikan nila, maka pengembangan aplikasi yang dilengkapi dengan  sistem  pakar  untuk  mendeteksi  penyakit  pada  ikan  nila  dipandang  perlu.  Penelitian  ini melibatkan pengembangan aplikasi sistem pakar untuk Android, memanfaatkan bahasa pemrograman Kotlin dan mengimplementasikan pendekatan Certainty Factor. Penelitian ini menggunakan metodologi Expert Systems Development Life Cycle (ESDLC). Hasil dari penelitian ini memerlukan pengembangan aplikasi sistem pakar yang secara efektif mengidentifikasi penyakit pada ikan nila berdasarkan gejala yang  dipilih  pengguna,  sekaligus  menawarkan  pengobatan  yang  sesuai  untuk  penyakit  yang didiagnosis.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Ikan Nila, ESDLC, Certainty Factor, Android
Abstract
Fish is considered a source of dietary protein that is very beneficial for human consumption. Fish are often obtained through fishing or farming. Tilapia is one type of fish that can be cultivated. However, tilapia development has various challenges, especially the complexity associated with identifying the characteristics of tilapia affected by disease. To increase the efficiency of tilapia cultivation, developing an application equipped with an expert system to detect diseases in tilapia is important. This research includes  developing  an  expert  system  application  for  the  Android  platform,  utilizing  the  Kotlin programming language and implementing the Certainty Factor approach. The methodology used in this research is Expert Systems Development Life Cycle (ESDLC). The results of this research are the development of an expert system application that effectively identifies diseases in tilapia by utilizing symptoms selected directly by the user. In addition, the program offers appropriate treatment for the diseases discovered.
Keywords: Expert System, Tilapia Fish, ESDLC, Certainty Factor, Android

## PENDAHULUAN
Template Ikan adalah salah satu hewan yang termasuk memiliki banyak protein dan zat yang sangat dibutuhkan oleh tubuh. Ikan memiliki banyak manfaat bagi manusia karena mengandung  berbagai  zat  gizi  yang  diperlukan  tubuh  manusia.  Ikan  Nila,  atau Oreochromis niloticus, adalah salah satu jenis ikan air tawar dari famili Cichlidae(Dailami et al. 2021).  Ikan nila biasanya lebih memilih air yang tenang daripada air yang berarus deras. Mereka cenderung hidup di perairan yang relatif tenang seperti kolam, tambak, dan danau yang memiliki aliran air yang lambat atau bahkan tanpa aliran. Ikan nila bisa hidup dengan baik pada kedalaman sekitar 30-40 cm dengan pH sekitar 6.0-8.5 (Sylvia and Minggawati 2010).
Namun  dalam  membudidayakan  ikan  nila  banyak  petani  tambak  menghadapi berbagai tantangan terkait kesehatan ikan nila yang dapat berdampak negatif terhadap produktivitas  tambak  dan  keberlangsungan  usaha  mereka.  Beberapa  petani  tambak melaporkan masalah seperti lambatnya pertumbuhan ikan, sisik ikan yang sering lecet, mata ikan yang keluar, dan kematian ikan yang tidak diketahui. Selain gejala tersebut para petani tambak  juga  mengalami  penurunan  hasil  produksi  dari  sebelumnya.  petani  tambak berusaha mencegah penurunan produksi pada tambak  mereka. Namun penyebab  pasti dari masalah kesehatan ikan nila ini seringkali sulit untuk diidentifikasi. Masalah yang dimiliki yaitu  para  petani  tambak  tidak  mengetahui  penyakit  pada  ikan  nila  dan  juga  tidak mengetahui cara mengidentifikasi penyakit tersebut.
Namun  seiring  kemajuan  teknologi,  masalah  ini  bisa  teratasi.  Dengan  kemajuan teknologi kini dapat diciptakan suatu sistem yang dapat mendeteksi dan memberikan solusi
terhadap permasalahan dengan sistem pakar. Contoh sistem yang dikenal sebagai "sistem pakar"  melibatkan  masukan  pengetahuan  pakar  dalam  domain  tertentu  ke  dalam komputer,  sehingga  memungkinkan  komputer  mengatasi  masalah  yang  biasanya memerlukan  keahlian  spesialis  manusia  (Borman,  Indra,  Riduwan  Napianto,  dan  Putri Nurlandari1,  2020).  Kajian  bertajuk  “Implementasi  Faktor  Kepastian  untuk  Mitigasi Ketidakpastian pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kuda Laut” (2020) yang ditulis oleh Rohmat Indra Borman, Riduwan Napianto, Putri Nurlandari, dan Zaenal Abidin, mengkaji penelitian-penelitian  sebelumnya  mengenai  pemanfaatan  Faktor  Kepastian  dalam mengatasi  ketidakpastian.  dalam  konteks  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Kuda  Laut. Penelitian  ini  secara  efektif  meneliti  penyakit  pada  kuda  laut  dan  mengusulkan  strategi untuk pengelolaan dan pencegahan penyakit yang didapat.
Menjamurnya kemajuan teknologi masa kini menyebabkan meluasnya penggunaan telepon  seluler,  khususnya  yang  beroperasi  pada  platform  Android.  Salah  satu  alasan keterjangkauan ponsel Android adalah kemampuannya untuk menawarkan berbagai fungsi meskipun  biayanya  relatif  rendah.  Sistem  operasi  Android  yang  awalnya  dibuat  oleh Android Inc., merupakan platform berbasis Linux yang dirancang untuk meningkatkan daya tanggap perangkat seluler sesuai dengan preferensi pengguna. Pada tahun 2005, Google mengakuisisi Android dengan tujuan memperluas upaya pengembangannya hingga saat ini.  Sifat  open  source  pada  sistem  operasi  Android  memungkinkan  pengembang  untuk bebas merancang aplikasi dan sistem (Maiyana, 2018). Oleh karena itu, penulis bermaksud untuk membuat sebuah aplikasi sistem pakar dengan memanfaatkan platform Android.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendekatan Certainty Factor berbasis  Android  untuk  analisis  penyakit  pada  ikan  nila.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk membantu petani tambak dalam mengidentifikasi dan mengatasi masalah terkait penyakit. Penelitian ini didasarkan pada uraian di atas dan evaluasi komprehensif terhadap literatur yang ada.

## METODE PENELITIAN

## Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Expert System Development  Cycle  (ESDLC).  Metode  ini  dipilih  karena  model  pengembangan  ini menggunakan  tahapan  yang  dapat  menunjukkan  kebutuhan  sistem  pakar  untuk mendeteksi  penyakit  pada  ikan  nila  berdasarkan  gejala.  Adapun  Langkah-langkah  pada ESDLC  yaitu  penilaian  keadaan,  akuisisi  pengetahuan,  desain,  pengujian, dokumentasi(Kurniadi, Mulyani, and Rahayu 2021).

## Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  dilakukan  sesuai  dengan  model  ESDLC.  Berikut  tahapan- tahapan  pada  rancangan  penelitian  yang  akan  dirangkumkan  pada  Gambar  1  sebagai berikut.

## Gambar 1. Tahapan ESDLC

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penilaian Keadaan
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  pertama  pada  metode  pengembangan  ESDLC. Tahapan  penilaian  keadaan  berguna  untuk  mengetahui  permasalahan  penelitian  dan kebutuhan apa saja yang dibutuhkan untuk penelitian. Penilaian keadaan terbagi menjadi dua yaitu:
a. Analisis Permasalahan
Munculnya  permasalahan-permasalahan  seperti  pertumbuhan  ikan  yang  lambat, gejala-gejala yang muncul, juga hasil panen yang tidak sesuai seperti yang diharapkan menjadi  inti  dari  permasalahan  penelitian.  Berikut  hasil  analisis  masalah  yang  sudah dikumpulkan:
• Kurangnya  informasi  dan  pengetahuan  petani  tambak  mengenai  gejala-gejala penyakit serta cara penanganan yang harus dilakukan apabila ikan nila sedang terserang penyakit.
• Butuh  tenaga,  biaya,  dan  jarak  tempuh  yang  jauh  untuk mendatangkan  pakar perikanan secara langsung.
b. Analisis Kebutuhan
Dari analisis masalah, berikut kebutuhan sistem dan software yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah tersebut:
• Android Studio
• Firebase RealTime Database
• Perangkat Android untuk uji coba aplikasi
Akuisisi Pengetahuan
Tahapan  ini  berisi  pengumpulan  data  pada  penelitian  dan  juga  representasi pengetahuan. Berikut adalah akuisisi pengetahuan yang sudah dikumpulkan:

## a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara melakukan wawancara secara langsung oleh ibu Atriana Triana K, S.Pi selaku petugas laboratorium di BLUPPB Karawang. Hasil dari pengumpulan data yaitu penyakit, gejala pada penyakit, dan relasi antara penyakit dengan gejala. Berikut hasil pengumpulan data yang sudah dilakukan:
• Jenis Penyakit Pada Ikan Nila
Tabel 1 Penyakit Pada Ikan Nila No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P01 Trichodiniasis 2 P02 Dactylogyriasis 3 P03 Gyrodactyliasis 4 P04 Streptococeiasis 5 P05 Tilavia lake
• Gejala Penyakit Pada Ikan Nila
Tabel 2 Gejala Penyakit Ikan Nila No Kode Gejala Nama Gejala 1 G01 Warna Tubuh Pucat 2 G02 Nafsu Makan Menurun 3 G03 Ikan terlihat Kurus 4 G04 Gerakan ikan Lamban 5 G05 Menggosokkan badannya pada benda disekitar (gatal) 6 G06 Frekuensi pernapasan meningkat 7 G07 Ikan sering Melompat-lompat 8 G08 Iritasi pada sel epitel 9 G09 Produksi lendir berlebih sehingga berwarna kecoklatan atau kebiruan
10 G10 Sirip rusak,menguncup atau rontok 11 G11 Produksi mukus pada insang meningkat 12 G12 Berkumpul atau mendekat ke air masuk 13 G13 Insang pucat atau membengkak sehingga operculum terbuka 14 G14 Tubuh berwarna gelap 15 G15 Pertumbuhan ikan lambat 16 G16 Peradangan pada kulit disertai warna kemerahan pada lokasi penempelan cacing 17 G17 Mata menonjol 18 G18 Perut kembung atau luka yang berkembang menjadi borok 19 G19 Kematian ikan yang terus berlangsung 20 G20 Pergerakan ikan tidak terarah 21 G21 Pendarahan pada tutup insang( operculum) 22 G22 Ikan sering berenang pada permukaan air 23 G23 Penurunan kesadaran 24 G24 Perut membengkak 25 G25 Katarak atau endophtalmus/exopthalmus 26 G26 Erosi pada kulit 27 G27 Hilangnya lingkaran emas ( Golden Ring)di sekeliling mata 28 G28 Nekrosis pada operculum ulcer di permukaan tubuh 29 G29 Pembengkakan organ internal (Hati,limpa,dan ginjal) 30 G30 Ikan terlihat lemah

## b. Representasi Pengetahuan
Representasi pengetahuan membantu mengelola informasi atau data yang sudah dkumpulkan diatas ke dalam sistem. Representasi pengetahuan akan dimasukkan kedalam mesin inferensi yaitu Certainty Factor.
Metode  Certainty  Factor  digunakan  untuk  mengelola  nilai  kepastian  dalam pengetahuan yang sudah dikumpulkan yaitu nilai kepastian gejala-gejala pada penyakit ikan nila. Metode Certainty Factor akan menggabungkan nilai kepastian dari pakar dan juga nilai kepastian dari pengguna. Sistem pakar yang digunakan untuk mengidentifikasi penyakit pada ikan nila menunjukkan rentang nilai kepastian mulai dari 0 hingga 1. Data selanjutnya merupakan kuantifikasi nilai kepastian Faktor Kepastian dalam sistem pakar yang digunakan untuk diagnosis penyakit pada ikan nila.

## Tabel 3 Range Nilai Kepastian
No Pilihan Kepastian Nilai Kepastian 1. Gejala Tidak Terpilih/Tidak Ada 0 2. Kurang Yakin 0.25 3. Cukup Yakin 0.5 4. Yakin 0.75 5. Sangat Yakin 1 Sumber : (Andika-Putri 2018) Nilai kepastian dari pakar: Tabel 4 Nilai CF Pakar No Penyakit Gejala Nilai Pakar 1. Trichodiniasis/penyakit gatal (parasite) Warna tubuh pucat, 0.5 Nafsu makan menurun, 0.75 Ikan terlihat kurus, 0.25 Gerakan ikan lamban. 0.25 Menggosok-gosokkan badan pada benda di sekitarnya (gatal). 0.75 Frekuensi pernapasan meningkat 0.5 Sering meloncat-loncat. 0.25 Iritasi sel epitel kulit, 0.25 Produksi lendir berlebih sehingga berwarna kecoklatan atau kebiruan. 0.5 Sirip  rusak,  menguncup  atau rontok. 0.25 2. Dactylogyriasis/cacing insang (parasit) Warna tubuh Pucat, 0.5 Nafsu makan menurun, 0.75 Ikan terlihat Kurus, 0.25 Gerakan ikan Lamban 0.75 Frekuensi pernapasan meningkat 0.75 Produksi  mukus  pada  insang berlebih 0.75 Sering melompat-melompat 0.75
Berkumpul atau mendekat ke air Masuk. 0.5 Insang  Pucat  atau  membengkak sehingga operculum terbuka. 1 3. Gyrodactyliasis/Cacing kulit (parasit) Nafsu makan menurun 0.5 Tubuh berwarna gelap 0.5 Pertumbuhan lambat 0.25 Produksi lendir berlebih 0.75 Peradangan  pada  kulit  disertai warna  kemerahan  pada  lokasi penempelan cacing. 1 Menggosok-gosokkan badannya pada benda disekitarnya. 1 4. Streptococeiasis (Bakteri)  Nafsu makan menurun 0.5 Tubuh berwarna gelap 0.75 Pertumbuhan lambat 0.5 Mata menonjol 1 Perut kembung(dropsy) atau luka yang berkembang menjadi borok. 0.75 Kematian yang terus berlangsung 0.75 Pergerakan tidak terarah(nervous). 0.5 Pendarahan pada tutup insang(operkulum) 0.75 5. Tilavia lake(virus) Ikan terlihat lemah 0.5 Nafsu makan menurun 0.5 Berenang di permukaan air 0.75 Penurunan kesadaran. 1 Warna tubuh lebih gelap 0.75 Perut membengkak 0.5 Katarak dan/atau endophthalmus/ exophthalmus 1 Erosi pada sirip/kulit 0.5 Hilangnya lingkaran emas(golden ring) di sekeliling mata 0.75
Nekrosis pada operculum,ulcer di permukaan tubuh 0.5 Pembengkakan organ internal(hati,limpa dan ginjal) 0.5 Contoh Perhitungan CF:

## Misal ada kasus seperti ini
Tabel 5 Contoh Kasus No Gejala yang dipilih Nilai CF pengguna Nilai CF pakar Kombinasi nilai CF 1. Warna tubuh pucat 0.5 0.5 0.25 2. Produksi lendir berlebih sehingga berwarna kecoklatan atau kebiruan. 0.75 0.5 0.375 3. Frekuensi pernapasan meningkat 0.75 0.5 0.375 4. Sering meloncat-loncat. 1.0 0.25 0.25
Contoh  kasus  berikut  merupakan  4  dari  10  gejala  pada  penyakit  Trichodiniasis. Setelah  mendapat  gejala  dan  tingkat  keyakinan  pengguna  maka  nilai  tingkat keyakinan(nilai  CF  pengguna)  akan  digabungkan  dengan  nilai  yang  diberi  oleh  pakar sesuai dengan gejala-gejalanya sesuai pada Tabel. Berikut rumusnya:
CF(gejala) = CF[user] * CF[pakar]
Tahap selanjutanya adalah menggabungkan semua kombinasi nilai CF gejala dengan rumus seperti berikut:
𝐶𝐹𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 [ 𝐶𝐹 1, 𝐶𝐹 2 ] = 𝐶𝐹 1 + 𝐶𝐹 2 ∗ (1 − 𝐶𝐹 1)
Rumus diatas akan terus berulang sampai semua nilai CF gejala sudah digabungkan. Berikut perhitungannya.
Nilai CF pada penyakit Trichodiniasis:
𝐶𝐹𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 [ 𝐶𝐹 1, 𝐶𝐹 2 ]  = 𝐶𝐹 1 + 𝐶𝐹 2 ∗ (1 − 𝐶𝐹 1)
= 0.25 + 0.375 * (1 - 0.25)
= 0.25 + 0.375 * (0.75)
= 0.25 + 0,28125 = 0.53125
𝐶𝐹𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 [ 𝐶𝐹 2, 𝐶𝐹 3 ] = CF2 + CF3 * (1 – CF2)
= 0.53125 + 0.375 * (1 - 0.53125) =  0.53125 + 0.375 * (0,46875)
=  0,70703125
𝐶𝐹𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 [ 𝐶𝐹 3, 𝐶𝐹 4 ] = CF3 + CF4 * (1 – CF3)
= 0,70703125 + 0.25 (1 - 0,70703125) = 0,70703125 + 0.25 * ( 0,29296875 ) = 0,70703125 + 0,0732421875 = 0,7802734375
Dari  hasil  diatas  bahwa  tingkat  keyakinan  dari  hasil  diagnosa  pada  penyakit Trichodiniasis adalah sekitar 0,7802734375 atau 78,03%.
Desain
a. Use Case Diagram
Fungsi dari Use Case Diagram adalah untuk menjelaskan dinamika keterlibatan aktor (pengguna) dengan sistem. Dengan menggunakan pendekatan ini, dimungkinkan untuk memastikan  rentang  tindakan  atau  operasi  yang  dapat  dilakukan  oleh  pengguna (Kurniawan, 2018).  Konten selanjutnya memberikan pembahasan komprehensif tentang Use Case Diagram yang digunakan dalam program.

## Gambar 1 Use Case Diagram

## b. Class Diagram
Class  Diagram  menggambarkan  hubungan  antar  activity  atau  class  dalam  sistem. Dalam  Class  Diagram  juga  terdapat  atribut  atau  data  dalam  masing-masing  class(Putra 2018). Berikut class diagram pada aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit ikan nila:

## Gambar 2 Class Diagram

## Pengujian Aplikasi
Berikut  adalah  penelitian  kali  ini  fokus  pada  melakukan  pengujian  operasional terhadap aplikasi Sistem Pakar yang dirancang untuk tujuan mendeteksi penyakit pada ikan Nila. Tujuan pengujian ini adalah untuk memastikan apakah aplikasi berfungsi sesuai spesifikasi yang diharapkan.
a. Menu Utama
Pada  halaman  ini  pengguna  dapat  melakukan  diagnosis  pada  menu  diagnosa penyakit dan juga dapat melihat berbagai jenis penyakit yang ada pada ikan nila pada list penyakit.

## Gambar 3 Halaman Utama
b. Pemilihan Gejala
Halaman web ini menyajikan kompilasi lengkap gejala yang berhubungan dengan ikan nila. Pengguna diharuskan untuk memilih gejala-gejala yang ditunjukkan oleh ikan yang dibudidayakannya.

## Gambar 4 Pemilihan Gejala
c. Pemilihan tingkat keyakinan
Pada halaman ini pengguna akan ditampilkan gejala-gejala yang sudah dipilih beserta menu  pilihan  tingkat  keyakinan  pengguna  terhadap  gejala  tersebut.  Pengguna  harus memilih tingkat keyakinan pada gejala yang telah dipilih.

## Gambar 5 Pemilihan CF pengguna
d. Hasil Diagnosa
Pada halaman ini pengguna akan dihadapkan dengan hasil diagnosa dari gejala dan tingkat keyakinan yang sudah dipilih pengguna. Hasil diagnosa berupa angka presentase dan juga nama penyakit yang kemungkinan menyerang pada ikan budidaya pengguna.

## Gambar 6 Hasil Diagnosa

## SIMPULAN
Kesimpulan  Penelitian  pada  sistem  pakar  berbasis  Android  untuk  mendiagnosis penyakit pada ikan nila menghasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Secara Umum penelitian pada pembuatan sistem pakar diagnosa penyakit pada ikan nila berbasis android berhasil diimplementasikan menggunakan metode Certainty Factor.
2. Aplikasi sistem pakar pendeteksi penyakit pada ikan nila berhasil menampilkan hasil diagnosa berupa nilai presentase kemungkinan penyakit berdasarkan gejala yang telah dipilih pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
Andika- Putri,  Nadya.  2018.  “Sistem  Pakar  Untuk  Mengidentifikasi  Kepribadian  Siswa Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Dalam  Mendukung  Pendekatan  Guru Expert” 1 (1): 430– 39.
Dailami, Muhammad, Aulia Rahmawati, Dandi Saleky, and Abdul Hamid A Toha. 2021.
Ikan Nila.
Brainlybee. https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=km8jEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR5 &dq=Ikan+Nila+(Oreochromis+niloticus)+merupakan+salah+satu+jenis+ikan+air +tawar+yang+termasuk+dalam+famili+Cichlidae.+Ikan+ini+sebetulnya+berasal+ dari+luar+negeri+dan+diperkenalkan+ke.
Kurniadi,  Dede,  Asri  Mulyani,  and  Sri  Rahayu.  2021.  “Implementasi  Metode  Forward Chaining Pada Sistem P akar Diagnosis Keperawatan Penyakit Stroke Infark.” Aiti 17 (2): 104 – 17. https://doi.org/10.24246/aiti.v17i2.104-117.
Kurniawan, Tri Astoto. 2018. “Pemodelan Use Case (UML): Evaluasi Terhadap Beberapa Kesalahan Dalam Praktik.” Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer 5 (1): 77. https://doi.org/10.25126/jtiik.201851610.
Maiyana, Efmi. 2018. “Pemanfaatan Android.” Sains Dan Informatika 1: 54 – 67.
Putra,  Hendra  Nusa.  2018.  “Implementasi  Diagram  UML  (Unified  Modelling  Language)
Dalam Perancangan Aplikasi Dat a Pasien Rawat Inap Pada Puskesmas Lubuk Buaya.”
Sinkron :  Jurnal  Dan  Penelitian  Teknik  Informatika  2  (2):  67 – 77. https://jurnal.polgan.ac.id/index.php/sinkron/article/view/130.
Rohmat  Indra  Borman,  Riduwan  Napianto,  Putri  Nurlandari1,  Zaenal  Abidin.  2020.
“Implementasi Certainty Factor Dalam Mengatasi Ketidakpastian Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kuda Laut” VII (1).
Sylvia, Shinta, and Infa Minggawati. 2010. “Kualitas Air Yang Mempengaruhi Pertumbuhan Ikan Nila ( Oreochromis Sp .) Di Kolam Beton Dan Terpal Water Quality Parameter Affecting  Growth  of  Red  Tilapia  (  Oreochromis  Sp  .)  Reared  in  Concrete  and Tarpaulin Pond” 5: 526– 30.