© 2023 Jurnal Ilmiah Informatika with CC BY NC licence

## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 105/E/KPT/2022 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## ANALISIS  DIAGNOSIS  PENYAKIT  IKAN  LELE  BERBASIS  WEBSITE MENGGUNAKAN  METODE  FORWARD  CHAINING  DAN  CERTAINTY FACTOR
Sukirman 1) , Fahri El Fazza 2) , Nursuci Putri Husain 3)
1 Teknik Informatika, Universitas Islam Makassar
2 Teknik Informatika, Universitas Islam Makassar
3 Teknik Informatika, Universitas Islam Makassar
email: 1 sukirman.dty@uim-makassar.ac.id, 2 fahri_elfazza@uim-makassar.ac.id,
3 nursuciputrihusain.dty@uim-makassar.ac.id
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Recieved   :  08 March 2023 Accepted   :  11 June 2023 Published  :  30 June 2023 There  are  several  new  symptoms  and  new  types  of  diseases  in catfish farming. Through this website, catfish farmers can find out how  to  prevent  and  solve  catfish  diseases.  The  Expert  System Development  Life  Cycle  is  the  study  methodology  utilized  an expert system with a forward chaining mechanism as a decision, while  the  certainty  factor  is  a  supporter  of  confidence  for  the diagnosis of catfish disease. Confidence from experts and users on the type of flatulence with a value of 74% while a little confidence in  the  type  of  intestinal  rupture  and  the  bacterium  Flexibacter columnaris with a value of 30%.

## Keywords:
Catfish Disease Website Forward Chaining Certainty Factor
IEEE style in citing this article: Sukirman ,  “ Analisis  Diagnosis Penyakit  Ikan  Lele  Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining dan
Certainty
Factor ”, Jurnal.ilmiah.informatika ,  vol.  8, no. 1, pp. 37-53, Jun. 2023.
Corresponding Author: Sukirman Universitas Islam Makassar
© 2023 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Tingkat  konsumsi  ikan  oleh  semua orang  sangat  tinggi,  bahkan  sebuah penelitian mengklaim bahwa dibandingkan  dengan  jenis  lauk  pauk lainnya,  ikan  memiliki  tingkat  konsumsi yang paling besar. Budidaya ikan merupakan  salah  satu  dari  banyak kemungkinan bisnis dengan prospek yang sangat signifikan [1].
Manusia  sering  mengkonsumsi  ikan lele karena rasanya yang lezat. Salah satu hewan  yang  dipelihara  untuk  potensi komersial  masa  depan  bagi  para  petani, khususnya pembudidaya ikan adalah ikan lele.  Petani  membudidayakan  ikan  lele sebagai prospek bisnis yang menggiurkan karena pertimbangan bisnis [2].
Langkah  pertama  dalam  menentukan kondisi  yang  dialami  ikan  lele  adalah diagnosis penyakit. Memperhatikan indikator klinis, yang mencakup fitur yang terlihat  dan  internal  serta  perubahan patologis  yang  dapat  dideteksi  dengan analisis  histologis,  diperlukan  untuk mendiagnosis  infeksi  menular  pada  ikan [3].
Sistem  pakar  yang  menggunakan forward  chaining adalah  merupakan  salah satu  metode  yang  digunakan  oleh  sistem berbasis  pengetahuan  untuk  membuat informasi baru dari informasi yang sudah ada  sebelumnya.  Dengan  menggunakan prosedur  penyortiran,  pendekatan  teknik forward chaining pertama-tama menampilkan sekelompok fakta atau data di  dunia  nyata  sebelum  mengolah  data untuk sampai pada kesimpulan akhir [4].
Untuk  mendukung  keputusan  yang diambil  melalui forward  chaining maka perlu didukung untuk membuat kepastian melalui  pendekatan  faktor  kepastian, karena merupakan  cara yang  tepat  untuk digunakan  dalam  sistem  pakar  untuk mengevaluasi kepastian dalam mengidentifikasi suatu penyakit dan jenis
perhitungan  ini  hanya  dapat  menangani dua  data  dalam  satu  hitungan  sehingga kebenaran data tetap terjaga [1].
Penelitian terdahulu tentang otomatisasi  pakan  ikan  lele  berbasis website,  sehingga  dapat  meningkatkan produksi  pada  peternakan  ikan  lele dengan pemberian makanan secara otomatis serta pemantauan dari jarak jauh [5]. Penelitian lainnya
dengan menggunakan  metode certainty  factor tentang  studi  kasus  membahas  semua penyakit  hipertiroid,  sehingga  diperoleh bahwa  pasien  menderita  bentuk  tertentu dari  hipertiroidisme.  Makan  makanan yang seimbang, sering berolahraga, mengendalikan  stres,  dan  tidak  merokok adalah strategi pencegahan lebih lanjut [6].
Sedangkan  penelitian  tentang  sistem yang menggunakan teknik forward chaining dan kriteria kepastian, seperti kualitas air, bakteri,  dan  jamur,  untuk  mendiagnosis infeksi  ikan  lele.  Untuk  memastikan akurasi  sistem  mencapai  80%  dan diagnosis  pakar  dan  diagnosis  sistem memberikan temuan yang sama, hingga 30 data harus digunakan. [7].
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah dilakukan,  sehingga  pada  penelitian  ini terdapat  beberapa  gejala  baru  dan  jenis penyakit baru pada ikan lele. Oleh karena itu,  melalui  website  ini  maka  peternak dapat mengetahui tentang cara mengatasi masalah penyakit pada ikan lele. Sehingga peternak  budidaya  ikan  lele  dapat melakukan pencegahan dan solusi terhadap penyakitnya agar jumlah produksi tetap terjaga.
Melalui pembuatan website ini, masalah  kekurangan  tenaga  pakar  dapat diselesaikan  karena  peternak  budidaya ikan lele dapat berinteraksi seperti halnya sistem pakar. Pendekatan forward chaining digunakan  dalam  pekerjaan  ini  sebagai keputusan  terhadap  penentuan  penyakit ikan lele, sedangkan certainty factor sebagai
pendukung  keyakinan  untuk  diagnosis penyakit ikan lele.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengembangan Sistem Penelitian  ini  menggunakan  metode
Expert  System  Development  Life  Cycle (ESDLC), sehingga pendekatan tradisional akan  digunakan  untuk  membuat  sistem pakar.  Metode forward  chaining adalah
proses inferensi khususnya untuk penelusuran  ke  depan  yang  diawali dengan  sekumpulan  fakta  untuk  mencari aturan yang  secara  khusus  sesuai  dengan dugaan  (hipotesis)  yang  akan  mengarah pada  suatu  kesimpulan  yang  telah dicapainya.  [8].  Proses  pengembangan sistem  pakar  melibatkan  langkah-langkah yang harus diselesaikan dengan
menggunakan  metode  ESDLC  seperti gambar 1.
Gambar 1. Langkah Pengembangan Sistem Pakar
1. Pada  langkah  ini  dilakukan  penilaian sebagai berikut:
- Identifikasi masalah
- Menjelaskan  tujuan  dan  sistem secara keseluruhan
- Mengkonfirmasikan kompatibilitas sistem  pakar  dengan  masalah tersebut.
2. Memperoleh  pengetahuan melalui  hal berikut:
- Mengidentifikasi sumber informasi
- Mendapatkan  informasi  tentang topik diskusi
- Mengkonsultasikan  dengan  sistem pakar
3. Melakukan tahap pengembangan sistem:
- Membuat konsep desain
- Memilih strategi pengembangan
- Pilih  bahasa  pengkodean  yang akan digunakan
4. Pengujian:  dimana  fokusnya  adalah memodifikasi dan menguji
pengetahuan sistem.
5. Dokumentasi: pekerjaan pada tahap ini terdiri  dari  pembuatan  diagram  dan kamus yang bermanfaat bagi pengguna.
6. Pemeliharaan adalah melakukan perawatan  atau maintenance terhadap sistem yang telah dibuat.
2.2 Forward Chaining
a. Inference Forward Chaining
Teknik  inferensi forward  chaining dimulai dengan persepsi pengguna terhadap  gejala.  Gejala  penyakit  ikan  lele yang  satu  juga  bisa  menjadi  pertanda adanya  penyakit  lain.  [9].  Kemudian dibentuk  suatu  aturan  berdasarkan  gejala dan penyakit tersebut seperti gambar 2.

## Gambar 2. Inferensi Forward Chaining
b. Pohon Keputusan Proses  memperoleh  informasi  agar lebih  sederhana  adalah  menjadi  aturan atau pedoman. Tujuan pohon keputusan
adalah  untuk  mengidentifikasi  kualitas sehingga  dapat  menghasilkan  aturan dalam  proses  pengambilan  keputusan yang lebih mudah [10] seperti gambar 3.
Gambar 3. Pohon Keputusan
2.3 Certainty Factor
Ketika dihadapkan pada suatu kendala,  biasanya  untuk  menemukan solusi  yang  tidak  cukup  pasti,  digunakan metode certainty  factor (CF).  Untuk menjelaskan  hal  ini, certainty  factor (CF) yang mengungkapkan tingkat kepercayaan  ahli  dalam  masalah  yang dihadapi  [11].  Perhitungan certainty  factor untuk hipotesis dihitung sebagai berikut:
1) Menggunakan
rumus untuk menentukan nilai CF: CF pakar * CF user
2) Jika  beberapa  bukti  digabungkan untuk menghitung CF dari suhu yang dihipotesiskan  dan  e1  dan  e2  adalah observasi maka:
CF  1  dan  CF  2  harus  digabungkan menggunakan rumus: Menggabungkan CF1 dan CF2,
sehingga  menghasilkan  CF[h1,e1]  +
CF[h1,e2] * (1-CF[h1,e2]) = Cfold
2.4 Flowchart Sistem
a. Flowchart Gejala
User dapat menambahkan atau mengiput  data  gejala  baru  dengan  cara mengmasukkan nama gejala dan id gejala, namun  id  gejala  akan  muncul  secara otomatis  sehingga  user  hanya  perlu memasukkan  nama  gejala  kemudian menekan tombol simpan seperti gambar 4.
Input nama gejala Simpan Id dan nama gejala sudah terisi? mulai Selesai Ya Tidak
Gambar 4. Flowchart Form Gejala
b. Flowchart Penyakit User dapat menambahkan atau
mengiput data penyakit baru dengan cara mengmasukkan  nama  penyakit  dan  id
penyakit, dimana id penyakit akan muncul secara otomatis sehingga user hanya perlu memasukkan  nama  penyakit  kemudian menekan tombol simpan seperti gambar 5.
Input nama penyakit Simpan Id dan nama penyakit sudah terisi? mulai Selesai Ya Tidak
Gambar 5. Flowchart Penyakit
c. Flowchart Konsultasi User  dapat  mengidentifikasi  penyakit ikan  lele  dengan  cara  memilih  gejala- gejala. Setelah mengklik tombol diagnosa, sistem  akan  menampilkan  hasil  diagnosa
yaitu penyakit ditemukan maupun penyakit  tidak  ditemukan.  Hasil  ini berdasarkan  pada  aturan  yang  telah ditetapkan dalam sistem seperti gambar 6.
© 2023 Jurnal Ilmiah Informatika with CC BY NC licence

## Gambar 6. Flowchart Konsultasi
d. Konteks Diagram Konteks  diagram  digunakan  dalam aplikasi sistem pakar untuk
mengidentifikasi  infeksi  pada  budidaya ikan lele seperti gambar 7.
Gambar 7. Konteks Diagram
Pada  gambar  diatas,  admin  dapat mengolah data gejala, penyakit, aturan dan konsultasi  sedangakan  user  hanya  bisa melihat data informasi konsultasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penerapan Website Sistem Pakar
Dalam tahap penelitian
ini, perancangan website dimaksudkan merancang atau mendesain sebuah sistem untuk  mendiagnosa  penyakit  ikan  lele berdasarkan gejala fisik yang dialami oleh
ikan  lele  tersebut.  Sistem  pakar  ini menyediakan  beberapa  tampilan  yaitu: form  gejala,  penyakit,  aturan,  konsultasi dan form informasi seperti berikut.
a. Halaman Login Sebelum  masuk  kedalam  program sistem  pakar,  pengguna  diminta  login terlebih  dahulu.  Pada  form  gambar berikut,  pengguna  dapat  login  sebagai admin  ataupun  sebagai  user  seperti gambar 8.

## Gambar 8. Form Login
b. Halaman Admin Admin  memilih  dari  berbagai  pilihan
yang  tersedia  seperti  penyakit,  gejala,
aturan,  konsultasi,  informasi  maupun  ke luar dari halaman utama pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman Login Sebagai Admin
c. Halaman User User  memilih  dari  berbagai  pilihan
yang  tersedia  seperti  konsultasi  maupun
informasi seperti gambar 10.
Gambar 10. Halaman Login Sebagai User
d. Form Gejala User dapat menginputkan, menambahkan, mengupdate dan
menghapus  data  gejala  serta  melakukan
pencarian gejala. Saat pengguna menekan atau  memilih  data  maka  tombol  hapus menjadi aktif seperti gambar 11.
Gambar 11. Form Gejala
e. Form Penyakit User  dapat  menginput,  menambah,
mengupdate  dan  menghapus  penyakit
yang dialami oleh ikan lele. Saat pengguna menekan atau memilih data maka tombol hapus menjadi aktif seperti gambar 12. Gambar 12. Form Penyakit
f. Form Aturan
Form aturan bertujuan untuk
menghubungkan
penyakit dengan gejalanya. Penyakit tidak dapat
dimasukkan  ke  dalam  aturan  lebih  dari satu  kali,  namun  dapat  menambah  gejala baru  yang  menghasilkan  kondisi  seperti gambar 13.

## Gambar 13. Form Aturan
g. Form Konsultasi
Form  konsultasi  dapat  memilih  gejala
yang dialami, saat menekan tombol proses
maka diagnosa akan menunjukkan penyakit  yang  dialami  oleh  ikan  lele seperti gambar 14.
Gambar 14. Form Konsultasi
Gambar  diatas  menunjukkan  berupa penyakit  yang  ditemukan  dan  tidak ditemukan.  Hasil  diagnosa  ditentukan oleh  gejala  yang  dipilih  oleh  pengguna aplikasi  sesuai  dengan  pedoman  yang telah ditetapkan dalam sistem.
h. Form Informasi
Form  di  bawah  memberikan  informasi tentang metode pencegahan dan pengendalian  penyakit.  Pengguna  hanya perlu memilih penyakit kemudian mengklik tombol solusi sehingga program akan memproses dan menyajikan informasi tentang pengobatan atau pencegahan penyakit seperti gambar 15.

## Gambar 15. Form Informasi
3.2 Faktor  Gejala  dan  Jenis  Penyakit  Ikan
Lele
a. Tabel Gejala Basis  pengetahuan  dari  gejala-gejala yang di alami oleh ikan lele seperti tabel 1. Tabel 1. Data Gejala Kode Gejala Nama Gejala G01 Memiliki flek putih di permukaan tubuh dan insangnya G02 Sering menggosokkan tubuhnya ke kolam atau dinding G03 Ikan terlihat lemas G04 Warna tubuh kusam G05 Perut ikan membengkak G06 Pangkal sirip bengkak G07 Luka pada tubuh ikan G08 Terdapat lapisan putih atau bintik-bintik putih G09 Gerakan renang melambat G10 Ikan sering mengambang vertical G11 Berenang berputar-putar G12 Pendarahan di bagian sirip dan perut G13 Memiliki cacar atau borok pada fisiknya G14 Ikan menjadi ganas G15 Kulit terkelupas dari bagian kepala hingga ekor G16 Nafsu makan menurun G17 Muncul dipermukaan air dengan mulut yang seperti terluka G18 Gerakan tidak normal G19 Sering kali tubuh ikan terbalik, bagian perut diatas G20 Tidak mau makan sama sekali G21 Pecahnya usus
G22 Bintik-bintik putih sekitar mulut dan sirip G23 Bintil-bintil pada organ dan ikan yaitu hati G24 Moncong dan kumis berwarna putih G25 Sering berkumpul di area masuknya air G26 Produksi mucus pada insang berlebih sehingga sering meloncat-loncat G27 Insang pucat dan bengkak, sehingga tutup insang terlihat terbuka G28 Tubuh ikan bengkok G29 Tulang kepala retak-retak

## b. Tabel Jenis Penyakit
Basis  pengetahuan  dari  jenis  penyakit seperti tabel 2.
Tabel 2. Data Jenis Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Flek putih ( white spot ) P02 Gatal ( trichomoniasis ) P03 Bakteri (aeronomas hydrophilla) P04 Bakteri flexibacter columnaris (cotton wall disease) P05 Virus herpes (channel catfish virus ) P06 Cacar kulit P07 Ekor putih P08 Mulut merah P09 Perut kembung P10 Pecah usus atau repturedintestine sindrom (RIS) P11 Tuberculosis P12 Kumis putih P13 Cacing insang P14 Kekurangan vitamin
c. Nilai Bobot Certainty Factor
Nilai  bobot  yang  didapatkan  adalah untuk mengetahui tingkat keyakinan dari
pilihan pakar dan user terhadap gejala dan jenis penyakit ikan lele seperti tabel 3. Tabel 3. Nilai Bobot No Keterangan Nilai Bobot 1. Sangat yakin 1 2. Yakin 0.8 3. Cukup yakin 0.6 4. Sedikit yakin 0.4 5. Tidak yakin 0.2 6. Tidak 0

## d. Menentukan Nilai Bobot Certainty Factor
Berikut  adalah  proses  memperoleh  nilai  bobot certainty  factor (CF)  dengan menggabungkan tabel gejala dengan jenis penyakit diatas, sehingga diperoleh nilai pakar dan nilai user seperti tabel 4.
Tabel 4. Bobot Nilai CF Pakar dan User Kode Gejala Kode Penyakit CF Pakar CF User G01 P01 0.8 0.6 G02 0.4 0.2 G03 P02 0.8 0.2 G04 0.6 0.4 G05 P03 0.6 0.6 G06 0.8 0.8 G07 0.8 0.6 G08 P04 0.6 0.6 G09 0.2 0.4 G10 0.6 0.6 G11 P05 0.8 0.6 G12 0.6 0.6 G13 P06 0.8 0.8 G14 0.6 0.4 G15 0.4 0.6 G16 P07 0.4 0.8 G17 P08 0.8 0.6 G18 P09 0.2 0.4 G19 0.6 0.6 G20 04 02 G21 P10 0.8 0.6 G22 P11 0.6 0.8 G23 0.6 0.4 G24 P12 0.8 0.6 G25 P13 0.2 0.6 G26 0.4 0.4 G27 0.6 0.6 G28 P14 0.6 0.4 G29 0.8 0.8 e. Perhitungan Certainty Factor Berdasarkan gejala yang telah diuraikan diatas, sehingga proses
perhitungan  dilakukan menggunakan metode certainty  factor .  Perhitungan  nilai CF  menggunakan  CFpakar  dan  CFuser dengan peroleh nilai berikut:
1) Jenis Penyakit (bintik putih dan gatal) dengan tingkat keyakinan.
CF[h1, e1]   : CF pakar * CF user : 0.8 * 0.6 : 0.48
CF[h1, e2]  : CF pakar * CF user : 0.4 * 0.2 : 0.8 Nilai CF digabungkan dengan memberikan  nilai  MB  untuk  berbagai jenis  penyakit  (bintik  putih  dan  gatal), sehingga diperoleh hasil:
CF Combine1 : CF [h1, e1] + CF [h1, e2]*
(1 – CF [h1,e1])
: 0.48 + 0.8 * (1 - 0.48)
C Fold1 : 0.66 Persentase  : CF Combine * 100% = 66%
2) Jenis Penyakit ( gatal/ trichodiniasis, virus herpes/ channel catfish virus ), ekor putih, kumis  putih,  cacing  insang)  dengan tingkat keyakinan sebagai berikut: CF[1, e3]   : CF pakar * CF user : 0.8 * 0.2 : 0.16 CF[h1, e4]   : CF pakar * CF user
: 0.4 * 0.6 : 0.24 Menggunakan nilai CF sehingga
mendapatkan  nilai  MB  untuk  berbagai jenis penyakit (gatal/ trichodiniasis, Virus herpes/  channel  catfish  virus ,  ekor  putih, kumis  putih,  cacing  insang),  sehingga diperoleh hasil :
CF Combine2 : C Fold1 + CF[h1, e3] *
(1 - C Fold1 ]) : 0.66 + 0.16 * (1 - 0.66) C Fold2 : 0.27 CF Combine3 : C Fold2 + CF[h1, e4] *
(1 - C Fold2 ]) : 0.27 + 0.24 * (1 - 0.27) C Fold3 : 0.37 Persentase  : CF Combine * 100% = 37%
3) Jenis  penyakit ( bakteri/ aeronomas hydrophilla,  bakteri flexibacter columnaris/ cotton  wall  disease )  dengan  tingkat keyakinan sebagai berikut : CF(h1, e5)   : CF pakar * CF user : 0.6 * 0.6 : 0.32 CF(h1, e6)   : CF pakar * CF user : 0.8 * 0.8 : 0.64 CF(h1, e7)   : CF pakar * CF user
: 0.6 * 0.8 : 0.48 Nilai CF digabungkan untuk memberikan  nilai  MB  dari  berbagai
jenis  penyakit  (bakteri/ aeronomas hydrophilla,  bakteri flexibacter columnaris/ cotton  wall  disease ),  sehingga  diperoleh hasil:
CF Combine4 : C Fold3 + CF[h1, e5] *
(1 - C Fold3 ]) : 0.37 + 0.32 * (1 - 0.37) C Fold4 : 0.43 CF Combine5 : C Fold4 + CF[h1, e6] * (1 - C Fold4 ])
: 0.43 + 0.64 * (1 - 0.43)
C Fold3 : 0.60 CF Combine6 : C Fold5 + CF[h1, e7] *
(1 - C Fold5 ])
: 0.60 + 0.48 * (1 - 0.60)
C Fold6 : 0.42 Persentase  : CF Combine * 100% = 42% 4) Jenis Penyakit ( bakteri flexibacter columnaris/  cotton  wall  disease ,  ekor putih, virus  herpes/  channel  catfish  virus , cacar  kulit)  dengan  tingkat  keyakinan sebagai berikut:
CF(h1, e8)   : CF pakar * CF user : 0.6 * 0.6 : 0.32 CF(h1, e9)   : CF pakar * CF user : 0.4 * 0.2
: 0.8
CF(h1, e10) : CF pakar * CF user : 0.6 * 0.6 : 0.32 Nilai CF digabungkan untuk memberikan  nilai  MB  dari  berbagai jenis penyakit ( bakteri flexibacter columnaris/  cotton  wall  disease ,  Ekor putih,  Virus  herpes/  channel  catfish virus,  Cacar  kulit),  sehingga  diperoleh hasil :
CF Combine7 : C Fold6 + CF[h1, e8] *
(1 - C Fold6 ])
: 0.42 + 0.32 * (1 - 0.42)
C Fold7 : 0.42 CF Combine8 : C Fold7 + CF[h1, e9] *
(1 - C Fold7 ])
: 0.42 + 0.8 * (1 - 0.42)
C Fold8 : 0.70 CF Combine9 : C Fold8 + CF[h1, e10] *
(1 - C Fold8 ])
: 0.70 + 0.32 * (1 - 0.70)
C Fold9 : 0.30 Persentase  : CF Combine * 100% = 30%
5) Jenis  penyakit ( virus  herpes/  channel catfish  virus,  thuberculosis )  dengan tingkat keyakinan sebagai berikut: CF[h1, e11]  : CF pakar * CF user : 0.6 * 0.8 : 0.48 CF[h1, e12]   : CF pakar * CF user : 0.6 * 0.6 : 0,32 Nilai CF digabungkan untuk memberikan  nilai  MB  dari  berbagai jenis  penyakit  ( virus  herpes/  channel catfish  virus,  thuberculosis ),  sehingga diperoleh hasil:
CF Combine10 : C Fold9 + CF[h1, e11] *
(1 - C Fold9 ])
: 0.30 + 0.48 * (1 - 0.30)
C Fold10 : 0.54
CF Combine11 : C Fold10 + CF[h1, e12] *
(1 - C Fold10 ])
: 0.54 + 0.32 * (1 - 0.54) C Fold11
: 0.39 Persentase  : CF Combine * 100% = 39%
6) Jenis  penyakit  (cacar  kulit)  dengan tingkat keyakinan sebagai berikut : CF(h1, e13)   : CF pakar * CF user : 0.8 * 0.8 : 0.64 CF(h1, e14)   : CF pakar * CF user : 0.4 * 0.6 : 0.24 CF(h1, e15)   : CF pakar * CF user
: 0.6 * 0.4 : 0.24 Nilai CF digabungkan untuk memberikan  nilai  MB  dari  berbagai jenis  penyakit  (Cacar  kulit),  sehingga diperoleh hasil:
CF Combine12 : C Fold11 + CF[h1, e13] *
(1 - C Fold11 ]) : 0.39 + 0.64 * (1 - 0.39) C Fold12
: 0.62 CF Combine13
: C Fold12 + CF[h1, e14] *
(1 - C Fold12 ])
: 0.62 + 0.24 * (1 - 0.62)
C Fold13 : 0.32 CF Combine14 : C Fold13 + CF[h1, e15] *
(1 - C Fold13 ])
: 0.32 + 0.24 * (1 - 0.32)
C Fold14 : 0.38
Persentase   : CF Combine * 100% = 38%
7) Jenis  penyakit ( cacar  kulit,  ekor  putih, kumis  putih,  cacing  insang)  dengan tingkat keyakinan sebagai berikut:
CF(h1, e16)   : CF pakar * CF user : 0.8 * 0.4 : 0.32 Nilai CF digabungkan untuk memberikan  nilai  MB  dari  berbagai jenis  penyakit  (cacar  kulit,  ekor  putih, kumis  putih,  cacing  insang),  sehingga diperoleh hasil:
CF Combine15
: C Fold14 + CF[h1, e16] *
(1 - C Fold14 ])
: 0.38 + 0.32 * (1 - 0.38)
C Fold15 : 0.43 Persentase   : CF Combine * 100% = 43%
8) Jenis  penyakit ( mulut  merah)  dengan tingkat keyakinan sebagai berikut: CF(h1, e17)   : CF pakar * CF user
: 0.6 * 0.8 : 0,48 Nilai CF digabungkan untuk
memberikan  nilai  MB  dari  berbagai jenis penyakit (mulut merah), sehingga diperoleh hasil:
CF Combine16 : C Fold15 + CF[h1, e17] *
(1 - C Fold15 ])
: 0.43 + 0.48 * (1 - 0.43)
C Fold16 : 0.51
Persentase   : CF Combine * 100% = 51%
9) Jenis penyakit (perut kembung) dengan tingkat keyakinan sebagai berikut:
CF[h1, e18]   : CF pakar * CF user : 0.4 * 0.2 : 0.8
CF[h1, e19]   : CF pakar * CF user : 0.6 * 0.6 : 0.32 CF[h1, e20]   : CF pakar * CF user
: 0.2 * 0.4 : 0.8 Nilai CF digabungkan untuk memberikan  nilai  MB  dari  berbagai jenis penyakit (perut kembung), sehingga diperoleh hasil: CF Combine17
: C Fold16 + CF[h1, e18] *
(1 - C Fold16 ])
: 0.51 + 0.8 * (1 - 0.51) C Fold17 : 0.63 CF Combine18 : C Fold17 + CF[h1, e19] *
(1 - C Fold17 ]) : 0.63 + 0.32 * (1 - 0.63) C Fold18 : 0.34 CF Combine19 : C Fold18 + CF[h1, e20] *
(1 - C Fold18 ]) : 0.34 + 0.8 * (1 - 0.34) C Fold19 : 0.74
Persentase   : CF Combine * 100% = 74%
10) Jenis  penyakit  (pecah  usus)  dengan tingkat keyakinan sebagai berikut :
CF(h1, e21)   : CF pakar * CF user
: 0.6 * 0.8 : 0.48 Nilai CF digabungkan untuk memberikan  nilai  MB  dari  berbagai jenis  penyakit  (Pecah  usus),  sehingga diperoleh hasil :
CF Combine20 : C Fold19 + CF[h1, e21] *
(1 - C Fold19 ]) : 0.74 + 0.48 * (1 - 0.74) C Fold20
: 0.30
Persentase   : CF Combine * 100% = 30%
11) Jenis penyakit (thuberculosis) dengan tingkat keyakinan sebagai berikut:
CF[h1, e22]   : CF pakar * CF user : 0.8 * 0.6 : 0.48 CF[h1, e23]   : CF pakar * CF user : 0.4 * 0.6 : 0.24
Nilai CF digabungkan untuk memberikan  nilai  MB  dari  berbagai jenis  penyakit  ( thuberculosis ),  sehingga diperoleh hasil:
CF Combine21 : C Fold20 + CF[h1, e22] *
(1 - C Fold20 ]) : 0.30 + 0.48 * (1 - 0.30) C Fold21 : 0.54 CF Combine22 : C Fold21 + CF[h1, e23] *
(1 - C Fold21 ])
: 0.54 + 0.24 * (1 - 0.54)
C Fold22 : 0.35
Persentase   : CF Combine * 100% = 35%
12) Jenis  penyakit  (kumis  putih)  dengan tingkat keyakinan sebagai berikut:
CF(h1, e24)   : CF pakar * CF user : 0.6 * 0.8 : 0.48 Nilai CF digabungkan untuk
memberikan  nilai  MB  dari  berbagai jenis  penyakit  (kumis  putih),  sehingga diperoleh hasil:
CF Combine23 : C Fold22 + CF[h1, e24] *
(1 - C Fold22 ]) : 0.35 + 0.48 * (1 - 0.35) C Fold23 : 0.53 Persentase   : CF Combine * 100% = 53%
13) Jenis penyakit (cacing insang) dengan tingkat keyakinan sebagai berikut: CF(h1, e25)   : CF pakar * CF user
: 0.6 * 0.2
: 0.12 CF(h1, e26)   : CF pakar * CF user
: 0.4 * 0.4
: 0.16
CF(h1, e27)   : CF pakar * CF user : 0.6 * 0.6 : 0.32 Nilai CF digabungkan untuk
memberikan  nilai  MB  dari  berbagai jenis  penyakit  (kumis  putih),  sehingga diperoleh hasil:
CF Combine24 : C Fold23 + CF[h1, e25] *
(1 - C Fold23 ])
: 0.53 + 0.12 * (1 - 0.53) C Fold24 : 0.30 CF Combine25 : C Fold24 + CF[h1, e26] *
(1 - C Fold24 ]) : 0.30 + 0.16 * (1 - 0.30) C Fold25 : 0.32 CF Combine26 : C Fold25 + CF[h1, e27] *
(1 - C Fold25 ]) : 0.32 + 0.32 * (1 - 0.32) C Fold26 : 0.43 Persentase   : CF Combine * 100% = 43%
14) Jenis  penyakit  (kekurangan  vitamin) dengan  tingkat  keyakinan  sebagai berikut:
CF[h1, e28]   : CF pakar * CF user : 0.6 * 0.4 : 0.24 CF[h1, e29]  : CF pakar * CF user : 0.8 * 0.8 : 0.64 Nilai CF digabungkan untuk
memberikan  nilai  MB  dari  berbagai jenis  penyakit  (kekurangan  vitamin), sehingga diperoleh hasil:
CF Combine27 : C Fold26 + CF[h1, e28] *
(1 - C Fold26 ]) : 0.43 + 0.24 * (1 - 0.43) C Fold27 : 0.38 CF Combine28 : C Fold27 + CF[h1, e29] *
(1 - C Fold27 ]) : 0.38 + 0.64 * (1 - 0.38) C Fold28 : 0.63 Persentase   : CF Combine * 100% = 63%

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Bupati  Bone,  Kepala  Dinas Kelautan  dan  Perikanan  yang  telah memberikan  izin  untuk  mengumpulkan informasi penelitian. Demikian pula untuk seluruh  stafnya  karena  atas  bantuannya dalam  pendampingan  untuk  melakukan penyuluhan  langsung  kepada  peternak budidaya ikan lele, sehingga penelitian ini dapat dilaksanakan.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini didasarkan pada penentuan  pohon  keputusan  dengan menggunakan  metode forward  chaining sesuai  gejala  dan  penyakit  ikan  lele  yang telah  dikemukakan.  Serta  melakukan perhitungan secara manual menggunakan metode certainty factor , sehingga diperoleh tingkat  keyakinan  oleh  pakar  dan  user terhadap  jenis  penyakit  perut  kembung dengan  nilai  74%.  Sedangkan  perolehan keyakinan rendah terhadap jenis penyakit pecah usus dan bakteri flexibacter columnaris dengan nilai 30%.
Rekomendasi  untuk  penelitian  lebih lanjut  yang  dapat  dilakukan  berdasarkan hasil  di  atas  adalah  pengembangan dibandingkan dengan menggunakan metode  lainnya  seperti: dempster  shaffer, teorema  bayes .  Selain  itu,  sistem  pakar mendeteksi penyakit ikan tambahan selain infeksi ikan lele.

## 6. REFERENSI
[1]  W.  W.  Permata  and  A.  Hadi,
“Diagnosis Penyakit Ikan Lele Berbasis Android Menggunakan
Metode Certainty Factor,” Voteteknika (Vocational  Tek.  Elektron.  dan  Inform. , vol.  8,  no.  2,  p.  1,  2020,  doi: 10.24036/voteteknika.v8i2.108302.
[2] N.  Kusrini,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Ikan  Lele  menggunakan Metode  Dempster  Shafer  Catfish Disease Diagnosis Expert System uses the  Dempster  Shafer  Method,”  no. December, 2019.
[3]  S.  J.  Juanda  and  S.  I.  Edo, “HISTOPATOLOGI  INSANG,  HATI DAN  USUS  IKAN  LELE  (Clarias gariepinus)  DI  KOTA  KUPANG, NUSA  TENGGARA  TIMUR  (Gill, Liver  and  Gut’s  Histopathology  of Catfish  (Clarias  gariepinus)  in  Kota Kupang, East West Nusa),” SAINTEK
Perikan.    Indones.  J.  Fish.  Sci.  Technol. , vol.  14,  no.  1,  p.  23,  2018,  doi: 10.14710/ijfst.14.1.23-29.
[4] F.  Yenila  and  Y.  Wiyandra,  “Sistem Pakar  Ginekologi  Dengan  Metode Forward  Chaining  Dan  Certainty Factor,” JOISIE  (Journal  Inf.  Syst. Informatics  Eng. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  71, 2019, doi: 10.35145/joisie.v3i2.480.
[5]  A.  E.  Widodo  and  M.  R.  Nurzaien, “Otomatisasi Pakan Ikan Lele Berbasis Website,” CONTEN  (Computer  Netw.
… ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  7 – 12,  2021, [Online]. Available: http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/conte n/article/view/390.
[6]  A. Syahputri, A. Fauzi, and L. Arliana, “Implementasi Metode Certainty Factor  Dalam  Mendiagnosa  Penyakit Tiroid,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 1, pp. 306 – 318, 2022.
[7]  S. Jurnal, A. O. Weking, E. T. Wea, S. Informasi, and U. Amikom, “Laporan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ikan Lele Dengan Metode Forward Chaining  Dan  Certainty  Factor,” SAINTEK (Jurnal Sains dan Teknol. , vol.
3, no. 1, pp. 1 – 5, 2021.
[8] D. I. Putri and P. Sidiq, “Perancangan Expert  System  Development  Life Cycle,” JOEAI J. Educ. Instr. , vol. 3, pp.
322 – 331,  2020,  [Online].  Available: https://journal.ipm2kpe.or.id/index.p
hp/JOEAI/article/view/1769.
[9] A. Fauzi, “Penerapan Forward
Chaining  Dalam  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosis  Penyakit  Pada  Anak,” Techno  Xplore    J.  Ilmu  Komput.  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  11 – 16,
2016, doi:
10.36805/technoxplore.v1i1.7.
[10]  H.  Nurdiawan,  D.  Destiani,  S. Fatimah,  S.  Tinggi,  T.  Garut,  and  F. Chaining, “PENGEMBANGAN
SISTEM  PAKAR  DIAGNOSIS,” J.
STT-Garut , vol. 13, no. 1, pp. 114 – 121,
2016.
[11] P. S. Ramadhan and Fatimah, “Sistem E-Healthcare  Untuk  Mendiagnosa Penyakit  Inflamasi  Dermatitis  Imun Anak  Dengan  Menggunakan  Metode Certainty Factor,” Sensasi , vol. 1, no. 1, pp. 251 – 256, 2018.