Yuswandi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kepiting Bakau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KEPITING BAKAU MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB
1 Yuswandi, 2 Dwi Yuli Prasetyo, 3 Ilyas 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Islam Indragiri (UNISI)
Jl. Provinsi No. 01, Tembilahan Hulu, Indragiri Hilir, Riau - Indonesia Email: yuswandie10@gmail.com , dwiyuliprasetyo@gmail.com , daengilyas01@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem  pakar  merupakan  cabang  dari  kecerdasan  buatan  dan  juga  merupakan  bidang  ilmu komputer  yang  muncul  seiring  perkembangan  ilmu  komputer  saat  ini.  Sistem  ini  bekerja  untuk mengadopsi  pengentahuan  manusia  ke  komputer  yang  menggabungkan  dasar  pengetahuan ( knowledge  base )  dengan  sistem  inferensi  untuk  mengantikan  fungsi  seorang  pakar  dalam menyelesaikan suatu masalah. Kepiting bakau ( Scylla serrata ) yang dikenal juga kepiting lumpur banyak  juga  dijumpai  diperairan  Indonesia,  terutama  perairan  payau  yang  banyak  ditumbuhi oleh  tanaman bakau.Untuk itu perlu adanya usaha budidaya bagi jenis crustacea yang memiliki nilai  ekonomis  tinggi.  Namun  disisi  lain  kurangnya  pengetahuan  masyarakat  dalam membudidayakan  kepiting  bakau  dan  bagaimana  cara  mengatasi  penyakit  pada  kepiting  bakau menjadi masalah yang sangat serius bagi pembudidaya dan penampung kepiting bakau.   Untuk mangatasi masalah tersebut, maka dirancang suatu sistem pakar diagnosa penyakit pada kepiting bakau dimana sistem ini dapat mendiagnosa penyakit kepiting dengan meniru cara kerja pakar atau ahli sehingga system pakar ini dapat memberikan solusi kepada masyaakat tentang penanganan penyakit kepiting bakau. Dengan mengaplikasi metode Forward Chaining dan berbasis Web.
Kata kunci : Sistem Pakar, Forward Chaining, Kepiting bakau

## PENDAHULUAN
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang  akhir-akhir  ini mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat.  Sistem  ini  dirancang  untuk  menirukan  keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan menyelesaikan suatu permasalahan baik di bidang kesehatan atau kedokteran, bisnis, ekonomi dan sebagainya. Sistem pakar merupakan program komputer yang mampu menyimpan pengetahuan dan kaidah seorang pakar yang khusus. Sistem pakar  sangat  membantu  untuk  pengambilan  keputusan,  dimana  sistem  pakar  ini  dapat mengumpulkan dan menyimpan pengetahuan dari seseorang atau beberapa orang pakar dalam suatu basis pengetahuan ( knowledge base ) dan menggunakan sistem penalaran yang menyerupai seorang  pakar  dalam  memecahkan  masalah.  Jadi,  sistem  pakar  ini  dapat  memecahkan  suatu masalah tertentu karena sudah menyimpan pengetahuan secara keseluruhan (Naser dan Zaiter, 2008)
Kepiting  bakau  ( Scylla  serrata )  yang  dikenal  juga  kepiting  lumpur  banyak  juga  dijumpai diperairan Indonesia, terutama perairan payau yang banyak ditumbuhi oleh  tanaman bakau. Jenis kepiting ini disenangi masyarakat  mengingat rasanya yang lezat dengan kendungan nutrisi sejajar dengan  crustacea  lain  seperti  halnya  udang,    Oleh  karena  itu  kepiting  ini  banyak  diminati  baik dipasaran dalam negeri maupun luar negeri. Berkembangnya pangsa kepiting bakau ( Scylla serrata) baik di dalam maupun di luar negeri adalah suatu tantangan untuk meningkatkan produksi secara berkesinambungan.  Dengan  mengandalkan  produksi  semata  dari  alam/tangkapan,  jelas  tidak
Yuswandi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kepiting Bakau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web
sepenuhnya  dapat  diharapkan  kesinambungan  produksinya.  Untuk  itu  perlu  adanya  usaha budidaya bagi jenis crustacea yang memiliki nilai ekonomis tinggi.
Di  sisi  lain  produksi  kepiting  selama  ini  secara  keseluruhan  masih  mengandalkan  dari penangkapan di alam, yang kesinambungan prodsuksinya tidak dapat dipertahankan. Oleh karena itu sudah saatnya dilakukan usaha yang lebih rasional yaitu melalui sistem budidayanya.
Untuk  mendukung  perkembangan  kepiting  bakau  disesuaikan  dengan  perkermbangan teknologi dalam bidang komputer dan informatika, kerumitan dan kesulitan  dapat ditanggulangi dengan menyediakan suatu perangkat lunak (sistem pakar). Sistem pakar (expert  system) adalah sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar    komputer    dapat menyelesaikan masalah seperti layaknya para pakar (expert). Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para pakar/ahli.
Berdasarkan latar belakang diatas, adapun masalah yang harus diatasi adalah : (1)Kurangnya pengetahuan  petambak  dalam  mengatasi  penyakit  kepiting  bakau  di  Kabupaten  Indragiri Hilir.(2)Kurangnya  penyuluhan  tentang  penyakit  kepiting  bakau  di  Kabupaten  Indragiri Hilir.(3)Belum  adanya  sistem  yang  menerapkan  fakta-fakta  yang  ada  sebagai  acuan  dalam mendiagnosa penyebab penyakit kepiting bakau.
Untuk  menghindari  penyimpangan  judul,  maka  penulis  membatasi  permasalahan  dalam penulisan ini, yaitu hanya membahas tentang : (1)Objek penelitian ini mengidentifikasi penyebab penyakit  kepiting  bakau.(2)Data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  berupa  kasus  kasis  yang menjadi penyeba penyakit kepiting bakau.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  :  (1)Mempelajari  teknik  identifikasi  parasit  pada kepiting  bakau  dengan  cepat,  tepat,  dan  sistematis  dengan  mengunakan  metode Forword Chainig .(2)Dapat mengetahi jenis penyakit pada kepiting bakau berdasarkan data dan fakta-fakta yang  diperoleh.(3)Membangun  sebuah  sistem  diagnosa  dini  penyebab  penyakit  kepiting  bakau dengan menerapkan metode forward chaining.
Adapun  manfaat  yang  di  dapat  yaitu  sebagai  berikut:(1)Menambah  pengetahuan  dan keterampilan dalam identifikasi parasit pada kepiting bakau Dapat mengetahui jenis parasit pada kepiting  bakau.(2)Hasil  penelitian  dapat  digunakan  sebagai  bahan  pijakan  bagi  para  peneliti berikutnya  yang  akan  membahas  mengenai  masalah  sistem  pakar  khususnya  penyaki  kepiting bakau.(3)Dapat mengerti dan menerapkan metode forward chaining dalam mengidentifikasi jenis dan penyebab penyakit kepiting bakau berdasarkan gejala-gejala yang timbul.

## TINJAUAN PUSTAKA
Sistem adalah kumpulan atau himpunan dari unsur atau variabel-variabel yang saling terkait, saling berinteraksi, dan saling tergantung satu sama lain untuk mencapai tujuan. [1]
Sistem pakar merupakan cabang dari AI (Artificial Inteligent) yang membuat ekstensi untuk spesialisasi  pengetahuan  guna  memecahkan  suatu  permasalahan  pada Human  Expert . Human Expert merupakan seseorang ahli dalam suatu bidang ilmu pengetahuan tertentu, berarti expert memiliki suatu permasalahan yang tidak dapat dipecahkan oleh orang lain secara efisien. [2]
Forward  Chaining merupakan  suatu  penalaran  yang  dimulai  dari  fakta  untuk  mendapatkan kesimpulan  ( conclusion )  dari  fakta  tersebut. Forward  Chaining bisa  dikatakan  sebagai  strategi inference yang bermula dari sejumlah fakta yang diketahui. [3]
Kepiting bakau adalah salah satu komoditi perikanan di pantai yang memiliki nilai ekonomis. Kepiting bakau ( Scylla serrata ) yang dikenal juga kepiting lumpur banyak juga dijumpai diperairan Indonesia, terutama perairan payau yang banyak ditumbuhi oleh  tanaman bakau. [4]
BlackBoxTesting (disebut  juga fungsional  test )  adalah  pengujian  yang  mengabaikan mekanisme internal dari sistem atau komponen dan hanya berfoku spada outpu t yang dihasilkan sebagai respon terhadap input yang dipilih dan kondisi eksekusi. [5] White box testing merupakan pengujian terhadap bagaimana cara kerja sebuah sistem secara internal, bagaimana sebuah sistem dibangun, dan bagaimana cara kerja sistem tersebut secara struktural. [6].
Yuswandi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kepiting Bakau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web
UML merupakan bahasa visual untuk permodelan dan komunikasi mengenai sebuah sistem dengan menggunakan diagram dan teks-teks pendukung. [7] Diagnosis adalah identifikasi kondisi dari  yang  lainnya,  penilaian  dapat  dilakukan  dengan  melalui  pemeriksaan  pisik  test  dan  dapat dibantu oleh program komputer dirancang untuk memperbaiki proses pengambilan keputusan. [8] XAMPP adalah sebuah software web server apche yang didalamnya sudah tersedia database server MySQL dan dapat medukung pemrograman PHP. [9] Database merupakan kumpulan file-file yang saling  berkaitan  dan  berinteraksi,  relasi  tersebut  bila  ditunjukan  dengan  kunci  dari  tiap-tiap  file yang  ada.Satu  database  menunjukkan  suatu  kumpulan  data  yang  dipakai  dalam  suatu  lingkup perusahaan, instansi. [10]
PHP  merupakan  bahasa  berbentuk script yang  ditempatkan  dalam server dan  diproses  di server , dan hasilnya dikirimkan ke client , tempat pemakai menggunakan browser. PHP pertama kali dibuat oleh Rasmus Lerdorf pada tahun 1995. Pada waktu itu PHP bernama FI ( Form Interpreted ). Pada saat tersebut PHP adalah sekumpulan script yang digunakan untuk mengolah data form dari web. [11]
MySQL  adalah  suatu  perangkat  lunak  database  relasi  ( Relational  Database  Management System atau DBMS ), sepertihalnya ORACLE, POSTGRESQL, MSSQL,dan sebagainya.SQL merupakan singkatan  dari Structure  Query  Language ,  didefinisikan  sebagai  suatu  sintaks  perintah-perintah tertentuatau bahasa program yang digunakan untuk mengelola suatu database.Jadi MySQL adalah softwarenya dan SQL adalah bahasa perintahnya. [12]
Menurut  Pressman,  (Pressman,  2005,  page  79),  dalam  rekayasa  perangkat  lunak,  terdapat suatu  pendekatan  yang  disebut  Waterfall  model.  Nama  model  ini  sebenarnya  adalah  “Linear Sequential Model”. Model ini sering disebut dengan “classic life cycle” atau model waterfall.Model ini adalah model yang muncul pertama kali yaitu sekitar tahun 1970 sehingga sering dianggap kuno, tetapi merupakan model yang paling banyak dipakai didalam Software Engineering (SE).
[13] Word Wide Web (WWW) atau biasa disebut dengan web , merupakan salah satu sumber daya  internet  yang  berkembang  pesat.  Informasi web didistribusikan  melalui  pendekatan hypertext , yang memungkinkan suatu teks pendek menjadi acuan untuk membuka dokumen yang lain. Dengan pendekatan hypertext ini seorang dapat memperoleh informasi dengan meloncat dari suatu  dokumen  ke  dokumen  yang  lain.  Dokumen-dokumen  yang  diakses  pun  dapat  tersebar  di berbagai mesin dan bahkan berbagai Negara. Prinsip kerja pengaksesan dokumen web berbasis HTML.  [14]  Adobe  Dreamweaver  merupakan  salah  satu  software  pembuat  website  yang mempunyai  banyak  sekali  kemudahan  dalam  pengoperasiannya  dan  sangat  powerfull  dalam pembuatan website. [15]

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang cukup tua karena sistem ini mulai dikembankan pada pertengahan 1960.Istilah sistem pakar berasal dari istilah knowledge- based  expert  system. Isteilah  ini  muncul  karena  untuk  memecahkan  masalah,  sistem  pakar menggunakan pengetahuan seorang pakar yang dimasukkan kedalam komputer.Seseorang yang bukan pakar menggunakan sistem pakar untuk meningkatkan kemampuan pemecahan masalah, sedangkan seorang pakar menggunakan sistem pakar untuk knowledge assistant .Berikut adalah beberapa pengertian sistem pakar (Sutojo, 2011).
Ada beberapa definisi tentang sistem pakar menurut ahli, antara lain (T.Sutojo dkk, 2011) : 1. Turban (2001).
Sistem  pakar  adalah  sebuah  sistem  yang  menggunakan  pengetahuan  manusia  di  mana pengetahuan  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  sebuah  komputer  dan  kemudian  digunakan  untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya membutuhkan kepakaran atau keahlian manusia. 2. Jackson (1999).
Yuswandi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kepiting Bakau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web
Sistem  pakar  adalah  sebuah  program  komputer  yang  mempresentasikan  dan mempertimbangkan  dengan  pengetahuan  dari  beberapa  subjek  spesial  dengan  sabuah pandangan untuk meyelesaikan masalah-masalah atau memberikan nasehat.
3. Luger dan Stubblefield (1993).
Sistem Pakar adalah program yang berbasis pengetahuan yang menyediakan solusi  ‘kualitas pakar’ kepada masalah-masalah dalam bidang (domain) yang spesifik.

## 2.2 Struktur Sistem Pakar
Ada dua bagian penting dari sistem pakar, yaitu ligkungan pengembangan ( development environment )  dan  lingkungan  konsultasi  ( consultation  environment ).Lingkungan  pengembangan digunakan  oleh  pembuat  sistem  pakar  untuk  membangun  komponen-komponennya  dan memperkenalkan  pengetahuan  ke  dalam knowledge  base (basis  pengetahuan).Lingkungan konsultasi  digunakan  oleh  pengguna  untuk  berkonsultasi  sehingga  pengguna  mendapatkan pengetahuan dan nasehat dari sistem pakar layaknya berkonsultasi dengan seorang pakar.gambar 1 menunjukkan komponen-komponen yang penting dalam sebuah sistem pakar (Sutojo dkk, 2011).
User Antar muka Aksi yang direkomendasi Blacboard Rencana solusi Agenda Deskripsi Masalah Motor Inferensi Fasilitas penjelasan Fakta-fakta tentang kejadian tertentu Lingkungan Konsultasi Lingkungan pengembangan Perbaikan Pengetahuan Basis Pengetahuan Fakta : Apa yang diketahui tentang area domain Rule  : Logical reference Akuisisi Pengetahuan Pengetahuan Pakar Rekayasa Pengetahuan
Gambar 1 Struktur Sistem Pakar (Sumber: Sutojo dkk, 2011)

## ANALISIS AKUISISI
Tahap ini merupakan kegiatan pengumpulan pengetahuan dari sumber-sumber seperti pakar, buku,  jurnal  dan  dari  berbagai  sumber.  Pengetahuan  yang  dikumpulkan  berkaitan  dengan penelusuran  macam-macam  penyakit  dalam  dengan  mengamati  gejala-gejala  yang  timbul  pada pasien.
Tabel 1 Akuisisi Pengetahuan No Ciri-ciri Penyakit 1 Hidup dipernapasan/insang kepiting, Berbentuk seperti teritip, Hidup diperairan dangkal Octolasmis mülleri 2 Siklus hidup dimulai dari larva, Hidup di dalam rongga tubuh Kepiting Loxothylacus ihlei 3 Ukuran panjang  jantan 5 mm dan betina 8 mm.  menyerang insang dan karapas pada kepiting Ascarophis sp. 4 Bentuk tubuh compressed, bentuk mata sessile,  memiliki 7 pasang kaki tidak memiliki karapaks,  panjangnya 5-20 mm berkembang biak dengan cara bertelur. Corophium sp .
Yuswandi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kepiting Bakau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web
5 bentuk  tubuh  lonjong  menyerupai  Cyclops,  berukuran  1,5-2,0  mm, memiliki kaki renang 4 pasang, Terdapat kaki berbentuk capit yang di
gunakan untuk melekatkan diri pada insang Berkembang biak denngan cara bertelur Ergasilus sp. 6 bentuk  tubuh  seperti  lonceng  berukuran  51,  00 kuranng  lebih 2,00 um,  membentuk  koloni  tersusun  pada  tangkai-tangkai  yang bercabang  dimana  satu  tangkai  terdapat  satu  indifidu  dan  bersifat non-contractile,  berkembang  biak  dengan  pembelahan  diri. Flagellanya  ini  terletak  pada  bagian  mulut.  Dengan  organ  sasaran insnag, badan, ekor, kaki renang, kaki jalandan karapaks. Epistylis sp. 7 Bentuk tubuh seperti hati berukuran 50-70 um. berkembang dengan pembelahan,  Dengan  organ  sasaran  insang,  badan,  ekor,  kaki renang, kaki jalan, dan karapaks Chilodonella spp.
Data-data  dari  berbagai  sumber  pengetahuan  harus  diolah  sedemikian  rupa  sehingga menghasilkan solusi yang baik, terdapat beberapa jenis penyakit dalam diantaranya adalah sebagai berikut :

## 3.1 Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  merupakan  grafik  yang  akan  menjelaskan  antar  objek-objek  yang  akan dihubungkan dengan garis-garis berlabel (“ya” atau “tidak”), alasan digunakan pohon keputusan ini  adalah  karena  lebih  mudah  dipahami.  Berikut  merupakan  contoh  pohon  keputusan  dengan kode penyakit pada kepiting bakau dapat dilihat pada gambar berikut :
G001 G002 START G003 G004 G005 G006 G007 G008 G009 G010 G011 G012 G013 G014 P003 P004 P001 P002 G015 G016 G017 G019 G020 G021 G022 G023 P003 P005 P006 G023 G023 G023

## Gambar 2 Pohon Keputusan

## 3.2 Basis Pengetahuan
Dalam pembuatan sistem pakar, fakta dan pengetahuan yang diperoleh diterjemahkan oleh pembuat sistem menjadi basis pengetahuan yang tersimpan dalam sistem pakar yang dibuat. Fakta tersebut di tampilkan dalam tabel keputusan, tabel penyakit, tabel gejala, dan tabel solusi.
Tabel  2  menunjukkan  keputusan  yang  digunakan  sebagai  acuan  dalam  membuat  pohon keputusan dan kaidah yang digunakan.
Yuswandi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kepiting Bakau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web
Tabel 2 Tabel Keputusan Kode Ciri Penyakit P001 P002 P003 P004 P005 P006 P007 CR001  CR002  CR003  CR004  CR005  CR006  CR007  CR008  CR009  CR010  CR011  CR012  CR013  CR014  CR015  CR016  CR017  CR018  CR019  CR020  CR021  CR022  CR023  CR024  CR025  CR026  CR027 
Pada tabel 2 diatas merupakan tabel keputusan yang berisikan masalah pada penyakit kepiting bakau
P = Penyakit K = Keluhan sedangkan
* = Untuk menunjukkan penyakit sesuai dengan keluhannya.
Tabel 3 Data Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P001 Octolasmis mülleri P002 Loxothylacus ihlei P003 Ascarophis sp. P004 Corophium sp . P005 Ergasilus sp. P006 Epistylis sp. P007 Chilodonella spp.
Pada  tabel  3  adalah  merupakan  tabel  data  penyakit  beserta  kode  penyakit  seperti  terlihat pada tabel diatas.
Yuswandi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kepiting Bakau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web

## Tabel 4 Ciri Penyakit
Kode Ciri Ciri Penyakit CR001 Hidup dipernapasan/insang kepiting CR002 Berbentuk seperti teritip CR003 Hidup diperairan dangkal CR004 Siklus hidup dimulai dari larva CR005 Hidup di dalam rongga tubuh kepiting CR006 Ukuran panjang  jantan 5 mm dan betina 8 mm. CR007 Menyerang insang dan karapas pada kepiting CR008 Bentuk tubuh compressed CR009 Bentuk mata sessile, CR010 Memiliki 7 pasang kaki CR011 Tidak memiliki karapaks,  panjangnya 5-20 mm CR012 Berkembang biak dengan cara bertelur. CR013 Bentuk tubuh lonjong CR014 Menyerupai Cyclops CR015 Berukuran 1,5-2,0 mm CR016 Memiliki kaki renang 4 pasang CR017 Terdapat  kaki  berbentuk  capit  yang  di  gunakan  untuk  melekatkan  diri  pada insang CR018 Berkembang biak denngan cara bertelur CR019 Bentuk tubuh seperti lonceng CR020 Berukuran 51, 00 kuranng lebih 2,00 um, CR021 Membentuk koloni tersusun pada tangkai-tangkai yang bercabang dimana satu tangkai CR022 Berkembang biak dengan pembelahan diri. CR023 Flagellanya ini terletak pada bagian mulut. CR024 Dengan organ sasaran insnag, badan, ekor, kaki renang, kaki jalandan karapaks.
CR025 Bentuk tubuh seperti hati berukuran 50-70 um. CR026 Berkembang dengan pembelahan
CR027 Dengan organ sasaran insang, badan, ekor, kaki renang, kaki jalan, dan karapaks
Tabel 4 Merupakan tabel pemberian solusi beserta kode solusi seperti terlihat pada tabel diatas. Solusi yang diberikan berdasarkan gejala dan jenis penyakit yang dialami oleh user.

## 3.3 Pembuatan Rule
Dalam perancangan menggunakan metode Forward Chaining ini, kaidah produksi dituliskan dalam  bentuk  pernyataan  IF  [premis]  THEN  [kesimpulan].  premis  adalah  gejala  dan  kesimpulan adalah  jenis  penyakit  keluhan  buang  air  kecil.  Pada  sistem  pakar  ini  dalam  satu  kaidah  dapat memiliki  lebih  dari  satu  gejala.  Dan  gejala-gejala  tersebut  dihubungkan  dengan  menggunakan logika and. Berikut pernyataannya :
Rule 1 :IF hidup di pernapasan atau insang kepiting
AND berbentuk Seperti Teritif AND hidup di perairan dangkal Then Octolasmis mülleri Rule 2 :IF siklus hidup dimulai dari larva AND hidup di dalam rongga tubuh kepiting
Yuswandi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kepiting Bakau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web
Then Loxothylacus ihlei Rule 3 :IF ukuran panjang jantan 5 mm betina 8 mm AND menyerang insang dan karapas kepiting THEN Ascarophis sp. Rule 4 :IF bentuk tubuh compressed AND urun bentuk mata sessile
AND memiliki 7 pasang kaki
AND tidak memiliki karapas panjang 5-20 mm AND berkembang giak dengan cara bertelur
THEN Corophium sp.
Rule 5 :IF bentuk tubuh lonjong AND menyerupai cyclop AND berukuran 1,5-2 mm AND memiliki kaki renang 4 pasang
AND terdapat kaki berbentuk capit yang digunakan untuk melekatkan diri pada inang AND berkembang biak dengan cara bertelur
THEN Ergasilus sp.
Rule 6 :IF bentuk tubuh lonjong AND berukuran 51 kurang lebih 2 um
AND membentuk koloni tersusun pada tangkai-tangkai yang bercabang.
AND berkembang biak dengan pembelahan diri
AND Flagellanya ini terletak pada bagian mulut. AND degnan organ sasaran insang, badan, ekor, kaki renang, kaki jallan dan karapaks THEN Epistylis sp. Rule 7 :IF bentuk tubuh seperti hati berukuran 50-70 um AND berkembang biak dengan pembelahan
AND Dengan organ sasaran insang, badan, ekor, kaki renang, kaki jalan, dan karapaks THEN Chilodonella spp.

## IMPLEMENTASI SISTEM
Aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kepiting  bakau ini  digunakan  untuk  dapat mendiagnosa  penyakit  pada  kepiting  bakau  yang  disebabkan  oleh  beberapa  parasite  ataupun jamur  kepiting  dengan  menginputkan  gejala-gejala  yang  ada  pada  kepiting.  Berdasarkan  basis pengetahuan sehingga penyakit dapat dideteksi.
Pada bagian admin pakar dimana semua kegiatan dalam sistem dapat dikontrol penuh dan dapat  memanipulasi  data  serta  dapat  merubah    yang  mungkin  di  ubah  serta  penambahan inHalamanasi  jenis-jenis  penyakit. Admin dapat  melakukan  input  data  seperti  data  penyakit  dan gejala  yang  dialami  kepiting  baka,  solusi  dan  melihat  laporan.  Admin  juga  dapat  melakukan pengeditan dan penghapusan data.

## 4.1 Halaman Utama Aplikasi
Halaman  halaman  utama  merupakan  Halaman  yang  pertama  tampil  ketika  pengguna mengakses program. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 3 berikut :
Yuswandi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kepiting Bakau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web

## Gambar 3 Halaman Utama Aplikasi

## 4.2 Halaman Login Administrator
Halaman login administrator digunakan untuk melakukan login para administrator untuk masuk  ke  Halaman  utama  aplikasi.  Tampilan Halaman  login  admin dapat  dilihat  pada  gambar  4 berikut :

## Gambar 4 Halaman Login Administrator

## 4.3 Halaman Data Penyakit
Halaman  data  penyakit  digunakan  untuk  menginputkan  data  penyakit  dan  untuk menampilkan penyakit. Tampilannya seperti pada gambar 5 berikut :

## Gambar 5 Halaman Data Penyakit

## 4.4 Halaman Data Ciri-Ciri
Halaman gejala digunakan untuk menginputkan dan menampilkan data gejala. Tampilannya seperti pada gambar 6 berikut:
Yuswandi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kepiting Bakau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web

## 4.5 Halaman Relasi
Halaman input data pasien digunakan untuk menginputkan data pasien yang akan melakukan diagnosa penyakit. Tampilannya seperti pada gambar 7 berikut :

## Gambar 7 Halaman Relasi

## 4.6 Halaman Diagnosa
Halaman diagnosa  digunakan  untuk  oleh  user  ketika  melakukan  diagnosa.  Sistem  akan mengarah  pada  registrasi  user  setelah  registrasi  sistem  akan  menampilkan  per.  Tampilannya seperti pada gambar 8 berikut :

## Gambar 7  Halaman Diagnosa

## 4.7 Halaman Hasil
Halaman hasil diagnosa merupakan proses akhir ketika user melakukan diagnosa. Sistem akan menampilkan hasil diagnosa yang telah di pilih oleh user. Seperti pada gambar 8 berikut :

## Gambar 8 Halaman Hasil Diagnosa

## PENUTUP
Adapun hasil kesimpulan dalam implementasi perancangan sistem dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut: Sistem pakar diagnosa penyakit kepiting bakau adalah sebuah sistem yang dapat membantu petambak atau penampung dalam mengatasi penyakit kepiting bakau. Mendiagnosa ciri-ciri  yang  mungkin  pada  kepiting  sehingga  penyakit  dapat  dideteksi.  Menjadikan  sarana
Yuswandi, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kepiting Bakau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web
konsultasi bagi para pembudidaya ataupun penampung kepiting bakau dalam melakukan diagnosa penyakit  sehingga  dapat  membantu  para  pembudidaya  dan  penampung  serta  memperoleh informasi penanganan penyakit pada kepiting.
Adapun  saran-saran  dari  penulis  untuk  penggunaan  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa penyakit kepiting bakau guna menambah kinerja aplikasi yang harus diperhatikan adalah sebagai berikut: Keberadaan  sistem  ini  diharapkan  dapat  dimanfaatkan  secara  maksimal  agar  dapat mempermudah  pengguna  dalam  mendeteksi  penyakit  kepiting  bakau. Pengguna  program disarankan  untuk  memperhatikan  kekurangan-kekurangan  dan  kelemahan-kelemahan  yang  ada agar  dapat  di  cari  pamecahan  masalahnya  dan  dapat  segera  diperbaiki. Pengguna  program disarankan  untuk  memperhatikan  kekurangan-kekurangan  dan  kelemahan-kelemahan  yang  ada agar dapat di cari pamecahan masalahnya dan dapat segera diperbaiki.

## REFERENSI
Hamim Tohari, (2013), Analisis serta Perancangan Sistem Informasi melalui Pendekatan UML, Andi,
Yogyakarta.
Parassa.  Y.,  U.  Pesik.  M.,  &  Mantalla.  R,  (2017),  Implemtasi  dan  Pengujian  Model  Responsive Website Objek Wisata Provinsi Sulawesi Utara. Politeknik Negeri Banjarmasin, 537-544
Prayitno. A., Safitri. Y (2015). Pemanfaatan Sistem Informasi Perpustakaan Digital Berbasis Website Untuk Para Penulis. IJSE-Indonesian Journal On Software Engineering
Supartini.  W.,  Hindarto.  (2016),  Sistem  Pakar  Berbasis  Web  dengan  Metode  Forward  chaining dalam Mendiagnosis Dini Penyakit Tuberkulosis di Jawa Timur. KINETIK, 147-154
Adiyanto,  Suraya,  &  Sutanta,  E.  (2013).  Integrasi  Aplikasi  Web  dan  SMS  Gateway  Pada  TPI Gempolsari Menggunakan PHP dan MySQL. Jurnal Jarkom, 49-56.
Herlina.  S.  (2017),  Intensitas  Ektoparasit  pada  Kepiting  Bakau  (  Scylla  Serrata  )  di  tambak  Desa Sagintung Kecamatan Seruyan Hilir. Jurnal Ilmu Hewani Tropika, 56-59.
Purwoko,  H.,  Dikha,H.,  &  Muhammad  Arif.  S,  (2017),  Perancangan  Sistem  Work  Order  dengan Pemodelan Unified Modelling Language pada PT XYZ. SEMNAS RISTEK
Mustaqbal M. Sidi, Firdaus Roeri Fajri, & Rahmadi, H. (2015). Pengujian Aplikasi Menggunakan Black Box Testing Boundary Value Analysis. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, 31-36.
Destiningrum. M., Adrian. J. Q. (2017). Sistem Informasi Penjadwalan Dokter Berbasis Web Dengan Menggunakan Framework Codeigniter. Jurnal TEKNOINFO, 30-37