## PENERAPAN METODE DEMPSTER SHAFER UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT IKAN KOI
Wirhan Fahrozi 1 , Safrizal 2 , Siti Aisyah 3
1,2 Universitas Potensi Utama, 3 Universitas Prima Indonesia Jl. K.L. Yos. Sudarso KM 6,5 No.3A Tanjung Mulia Medan Jl. Sekip Simpang Sikambing Medan E-mail : wirhanfr@gmail 1 , rizalsyl75@gmail.com 2 , siti_aisyah@unprimdn.ac.id@gmail.com 3

## ABSTRAK
Penyakit  pada  ikan  koi  merupakan  penyakit  yang perlu  ditangani  karena  ikan  koi  ini  memiliki  nilai kecantikan atau keindahan dalam jenis ikan hias dan juga memiliki nilai ekonomi yang tinggi. Terbatasnya  ahli  dibidang  penangan  penyakit  ikan koi,  serta  kurangnya  penyebaran  pengetahuan, menyebabkan  diperlukannya  sebuah  sistem  yang mempunyai  kemampuan  seperti  pakar  dengan memberikan nilai kepastian dalam bentuk persentase dengan  perhitungan  Dempster  Shafer.  Sistem  pakar diagnosis penyakit ikan koi dibangun dengan bahasa pemrograman web PHP dan database MySQL.
Kata kunci : Dempster Shafer, Pakar, Penyakit Ikan Koi

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  penggunaan  teknologi  telah berkembang  pesat  di  masyarakat.  Sebagian  besar masyarakat  menggunakannya  tidak  hanya  untuk kepentingan  berkomunikasi  saja,  tetapi  juga  untuk mendapatkan  informasi  secara  cepat  dan  efisien. Menurut  (Elvin  Giantara  Muharam  2012,  merujuk pada  Effendy  1993)  budidaya  ikan  koi  merupakan salah satu bisnis yang memiliki prospek cerah dalam bidang bisnis ikan hias. Keragaman jenis dan warna, memang  menjadi  daya  tarik  tersendiri  bagi penggemar  ikan  Koi.  Penamaan  Ikan  koi  di  Jepang dalah nishikigoi (Cyprinus carpio Koi) menunjukkan ikan berwarna-warni. Istilah tersebut sudah digunakan  sejak  2.500  tahun  lalu,  pada  zaman pemerintahan  Raja  Shoko  dan  sampai  kini  dipakai para peminatnya di seluruh dunia.
Akan  tetapi  dalam  proses  pembudidayaan  ikan koi  ini  tidak  mudah  karena  ketika  ikan  terkena penyakit maka berpotensi besar menularkan penyakitnya  ke  ikan  yang.  Pada  dasarnya  setiap penyakit  yang  menyerang  ikan  koi  pasti  memiliki gejala  –  gejala  fisik  yang  tampak,  dari  gejala  – gejala  tersebut  dapat  diketahui  jenis  penyakit  apa yang  menyerang  ikan  koi  sehingga  dapat  dilakukan penanganan penyakit dengan cepat dan mudah.

## 2. PENELITIAN TERKAIT
Penanganan  penyakit  pada  ikan  koi  sejak  dini dapat  menghindari  penularan  penyakit  ke  ikan  koi lain  dalam  satu  kawanan  dan  dapat  menyelamatkan ikan  koi  dari  kematian.  Terbatasnya  jumlah  pakar, serta kurangnya penyebaran pengetahuan, menyebabkan  diperlukannya  sistem  pakar  untuk diagnosis  penyakit  ikan  koi.  Sistem  pakar  diagnosis penyakit  ikan  koi  dibangun  dengan  bahasa pemrograman  web  PHP  dan  database  MySQL. Representasi  pengetahuan  menggunakan  kaidah produksi,  proses  inferensi  menggunakan  forward chaining  dan  proses  perhitungan  nilai  kepastian terjadinya penyakit dilakukan menggunakan  metode bayes.  Para  peternak  dapat  mendiagnosis  penyakit yang  terjadi  pada  ikan  koi  dan  mengetahui  cara penanganan penyakit dengan menjawab pertanyaan- pertanyaan yang diajukan sistem [2].
Penelitian bertujuan untuk mengetahui hubungan kekerabatan  strain  ikan  Koi  danikan  Mas  Majalaya menggunakan  metode  RAPD  (Random  Amplified Polymorphic  DNA).  DNA  dari  sampel  ikan  Koi (Kohaku, Tancho, Ogon, Asagi, danShiro),
Majalaya,  dan  Patin  diisolasi  menggunakan  metode CTAB.  Amplifikasi  DNA  menggunakan  primer OPA-2  (5’-  TGCCGAGCTG  -3’)  dan  OPA-3  (5’- AGTCAGCCAC -3’) setelah optimasi dari beberapa primer.  Hasil  penelitian  menunjukan  kekerabatan ikan  Koi  dengan  ikan  Mas  Majalaya  relatif  dekat (indeks  kesamaan  62%).  Kekerabatan  ikan  Koi strain  Kohaku,  Tancho,  Shiro  menurut  indeks kesamaan berkisar 48-55% dan Strain Koi Ogon dan Asagi  memliki  hubungan  kekerabatan  terdekat (indeks kesamaan 84%). Primer OPA-2 lebih sensitif untuk  mendeteksi  hubungan  kekerabatan  ikan  Koi dan ikan Mas Majalaya [1].
Tujuan  dilakukan  penelitian  ini  adalah  untuk melihat  investasi  parasit  maupun  perubahan  secara makroskopis  (patologi  anatomi)  dan  mikroskopis (histopatologi)  pada  jaringan  ikan  koi  yang terinfeksi  Myxobolus  sp.  Metode  penelitian  yang digunakan  adalah  deskriptif.  Sampel  Koi  yang digunakan  berukuran  6-8  cm  dan  berasal  dari Nglegok, Blitar. Selanjutnya sampel diperiksa klinis dan dipilih yang memiliki 1-4 nodul (infeksi ringan)
dan yang memiliki nodul lebih dari 8 nodul (infeksi berat)  pada  insang  Hasil  pengamatan  makroskopis menunjukkan  adanya  pembengkakan  pada  insang yang  disebabkan  adanya  nodul  putih  kemerahan, selain  itu  insang  terlihat  merah  pucat,  sedangkan secara  histopatologi  pada  ikan  koi  yang  terinfeksi menunjukkan  terjadinya  fusi,  kongesti,  hiperplasi, nekrosis,  radang  dan  odema  [6].  Deteksi    tepi merupakan    suatu    proses    pengolahan    citra    yang bertujuan untuk   membedakan  antara objek dengan latar belakang  yang ada pada sebuah citra, sehingga proses ini dapat diimplementasikan untuk kepentingan    tertentu,    seperti    pengenalan    pola, deteksi    wajah    pada    kamera    dan    sebagainya. Beberapa      metode      pendeteksian      tepi      memiliki kemampuan     yang   berbeda-beda   dalam   proses pengolahan  citra  untuk   mendapatkan   pola  garis tepi.  Salah      satu    metode    yang    digunakan      pada penelitian  ini  adalah  metode Sobel  dengan  objek penelitian    menggunakan    citra    ikan    koi. Kemampuan    metode  ini  dibuktikan  dengan menganalisis  pola  warna  ikan  yang  terdapat  pada objek  citra  yang  telah  mengalamii        proses karakteristik        citra        Shapening        (penajaman citra).        Hasilnya  metode  Sobel  mendapatkan  pola garis  tepi  warna  ikan  koi  lebih  baik  dan  akurat  [4]. Infeksi  dari  bakteri  Samonella  dapat  menyerang saluran  gastrointestin  yang  mencakup  perut,  usus halus,  dan  usus  besar  atau  kolon.  Beberapa  spesies salmonella  dapat  menyebabkan  infeksi  melalui makanan. Termasuk ke dalamnya adalah Salmonella Typhi  yang  mengakibatkan  penyakit  tifus,  dan Salmonella  Shigella  yang  mengakibatkan  penyakit disentri  dan  diare.  Masih  banyak  orang  yang  belum mengetahui  gejala-gejala  dari  infeksi  bakteri  ini serta  bagaimana  cara  untuk  mendiagnosa  dengan nilai kepastian yang tinggi. Untuk dapat mengetahui tingkat  kepastian  infeksi  bakteri  ini  peneliti menggunakan  metode  Dempster-Shafer.  Metode  ini dipilih  karena  metode  ini  dianggap  mampu  untuk memberikan  tingkat  kepastian  yang  tinggi.  Metode Dempster-Shafer adalah representasi, kombinasi dan propogasi  ketidakpastian,  dimana  teori  ini  memiliki beberapa  karakteristik  yang  secara  instutif  sesuai dengan  cara  berfikir  seorang  pakar,  namun  dasar matematika  yang  kuat.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  untuk  membuat  aplikasi  sistem  pakar  yang dapat  mendiagnosa  bakteri  dari  akibat  bakteri salmonella  dengan  menggunakan  metode  Dempster Shafer  [9].  Penyakit  tanaman  padi  seringkali mengakibatkan  pertumbuhan  tanaman  padi  menjadi terganggu  serta  membuat  produksi  padi  menjadi gagal.  Timbulnya  penyakit  pada  padi  berasal  dari bakteri,  jamur,  virus,  dan  selain  itu  kekurangan unsur  hara  juga  termasuk  penyakit.  Penyakit  pada tanaman padi juga mempunyai pengaruh yang besar terhadap  pertumbuhan  tanaman,  misalkan  tanaman berubah menjadi kerdil dan berubah warna, misalnya daun  menguning  atau  mengering,  serta  dapat mengakibatkan  tanaman  mati.  Dalam  penelitian  ini,
sistem dikembangkan menggunakan metode Dempster-Shafer  sebagai  media  diagnosa  penyakit tanaman  padi.  Pengumpulan  data  dalam  penelitian ini  menggunakan  studi  literatur,  metode  wawancara dan  metode  observasi.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  sebuah  sistem  untuk  mendiagnosa  penyakit tanaman  padi  menggunakan  metode  Demspter- Shafer  yang  memuat  berbagai  gejala,  penyebab, solusi  dan  hasil  diagnosis  yang  berdasarkan  basis pengetahuan  para  pakar  atau  para  ahli  di  bidang pertanian. Dari kasus uji yang telah dilakukan, hasil dari pengujian akurasi yaitu 90% yang menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi dengan baik sesuai dengan metode Dempster-Shafer [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Secara  umum,  sistem  pakar  (Expert  System)  adalah sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan manusia  ke  komputer,  agar  komputer  dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh  para  ahli  [1].  Dengan  sistem  pakar  ini,  orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit  yang  sebenarnya  hanya  dapat  diselesaikan dengan  bantuan  para  ahli.  Tujuan  pengembangan sistem  pakar  sebenarnya  tidak  untuk  menggantikan peran para pakar, namun untuk mengimplementasikan  pengetahuan  para  pakar  ke dalam  bentuk  perangkat  lunak,  sehingga  dapat digunakan  oleh  banyak  orang  dan  tanpa  biaya  yang besar.
Untuk  membangun  sistem  yang  difungsikan  untuk menirukan  seorang  pakar  manusia  harus  bisa melakukan  hal-hal  yang  dapat  dikerjakan  oleh  para pakar.  Untuk  pembangun  sistem  yang  seperti  itu maka  komponen-komponen  dasar  yang  minimal harus dimiliki adalah sebagai berikut: 1. Antar muka (user interface).
2. Basis pengetahuan (knowledge base).
3. Mesin inferensi (Inference Engine).

## 3.1 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  berisi  pengetahuan-pengetahuan dalam  penyelesaian  masalah,  tentu  saja  didalam domain  tertentu.  Ada  2  bentuk  pendekatan  basis pengetahuan yang sangat umum digunakan, yaitu: 1.Penalaran berbasis aturan (Rule-Based Reasoning) Pada  penalaran  berbasis  aturan,  pengetahuan direpresentasikan  dengan  menggunakan  aturan berbentuk:  IF-THEN.  Bentuk  ini  digunakan  apabila kita  memiliki  sejumlah  pengetahuan  pakar  pada suatu  permasalahan  tertentu,  dan  pakar  dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan. 2.Penalaran berbasis kasus (Case-Based Reasoning) Pada  penalaran  berbasis  kasus,  basis  pengetahuan akan  berisi  solusi-solusi  yang  telah  dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu  solusi untuk  keadaan  yang  terjadi  sekarang  (fakta  yang ada).
Suatu  sistem  pakar  disusun  oleh  tiga  modul  utama yaitu  modul  penerimaan  pengetahuan,  modul konsultasi dan modul penjelasan Sistem berada pada modul  penerimaan  pengetahuan,  pada  saat  ia menerima pengetahuan dari pakar. Proses mengumpulkan pengetahuan-pengetahuan yang akan digunakan  untuk  pengembangan  sistem,  dilakukan dengan  bantuan  knowledge  engineer.  Pada  saat sistem berada pada posisi memberikan jawaban atas permasalahan yang diajukan oleh user, sistem pakar berada dalam modul konsultasi. Pada modul ini, user berinteraksi  dengan  sistem  dengan  menjawab pertanyaan-pertanyaan  yang  diajukan  oleh  sistem. Modul ini menjelaskan proses pengambilan keputusan  oleh  sistem  (bagaimana  suatu  keputusan dapat diperoleh) [4].

## 3.2 Metode Dempster-Shafer
Secara  umum  teori  Dempster  Shafer  ditulis  dalam suatu interval:
1.Belief  (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan  evidence dalam  mendukung  suatu  himpunan  preposisi.  Jika bernilai (nol) maka mengidentifikasikan bahwa tidak ada  evidence,  dan  jika  bernilai  1  menunjukkan adanya kepastian 2.Plausibility  (Pl)  dinotasikan  sebagai  :  Pl(s)  =  1  – Bel(¬s) (2) Plausibility juga bernilai 0 sampai 1. Jika kita  yakin  akan  ¬s,  maka  dapat  dikatakan  bahwa Bel(¬s)=1,  dan  Pl(¬s)=0.  Pada  teori  Dempster Shafer  kita  mengenal  adanya  frame  of  discernment yang  dinotasikan  dengan  θ.  Frame  ini  merupakan semesta pembucaraan dari sekumpulan hipotesis. Tujuan  kita  adalah  mengaitkan  ukuran  kepercayaan elemen-elemen  θ.  Tidak  semua  evidence  secara langsung  mendukung  tiap-tiap  elemen.  Sebagai contoh, panas  mungkin  hanya  mendukung {F,B,D}. Untuk  itu  perlu  adanya  probabilitas  fungsi  densitas (m).  Nilai  m  tidak  hanya  mendefinisikan  elemen- elemen  θ  saja,  namun  juga  semua  subset-nya. Sehingga jika θ berisi n elemen, maka subset dari θ semuanya  berjumlah  2n  .  Kita  harus  menunjukkan bahwa jumlah semua m dalam subset θ sama dengan 1.  Andaikan  tidakada  informasi  apapun  untuk memilih keempat hipotesa tersebut, maka nilai: m{ θ } = 1,0
Jika  kemudian  diketahui  bahwa  panas  merupakan gejala  dari  flu,  demam,  dan  bronkitis  dengan  m  = 0,8, maka: m{F,D,B} = 0,8 m{ θ } = 1 – 0,8 = 0,2 Andaikan  diketahui  X  adalah  subset  dari  θ,  dengan m1  sebagai  fungsi  densitasnya,  dan  Y  juga merupakan  subset  dari  θ  dengan  m2  sebagai  fungsi densitasnya,  maka  kita  dapat  membentuk  fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3, yaitu:
3. 2.1 Metode Perhitungan Dempster-Shafer Perhitungan Manual menggunakan metode Dempster-Shafer  berfungsi  untuk  memberikan gambaran  umum  tentang  sistem  yang  akan  di bangun.  Proses  perhitungan  manualisasi  metode Dempster-Shafer terdapat beberapa langkah. Contoh manualisasi  akan  di  bagi  3  kasus,  yaitu  kasus  1 dengan  perhitungan  1  gejala,  kasus  2  dengan perhitungan 2 gejala dan kasus 3 dengan perhitungan 3 gejala.

## 1.Kasus 1 (1 Gejala)
Pada  kasus  ini  akan  diberikan  contoh  dengan memasukan  1  gejala.  Perhitungan  ini  dimisalkan user  memasukkan  gejala  Badan  kurus  Gejala  1  : Badan  kurus.  Dilakukan  observasi  Badan  kurus sebagai  gejala  dari  penyakit  dengan  nilai  m{P3}  = 0.7  ,m{P4}  =  0.4  untuk  m1  nilai  densitas  yang terpilih  adalah  yang  tertinggi,  maka  :  Dari perhitungan  diatas  dikarenakan  gejala  yang  diambil hanya  satu.  Jadi  hasil  diagnosa  dapat  disimpulkan bahwa  pasien  tersebut  menderita  penyakit  Black Spot.
2.Kasus 2 (2 Gejala)
Pada  kasus  ini  akan  diberikan  contoh  dengan memasukan  2  gejala.  Perhitungan  ini  dimisalkan user memasukkan gejala Badan kurus dan Lemas. Gejala1 : Badan kurus
Dilakukan observasi Badan kurus sebagai gejala dari penyakit  dengan  nilai  m  {P3}=0.7,  m{P4}=0.4 unutk  m1  nilai  densitas  yang  terpilih  adalah  yang tertinggi maka : M1 {P3:P4} = 0.7 m1 { } = 1 – 0.7 = 0.3 Gejala2 : Lemas. Kemudian dilakukan penambahan gejala Lemas.setelah  diobservasi  gejala  tersebut  sebagai gejala dari penyakit dengan nilai densitas m{P5}=0.7,  m{P7}  =  0.8  untuk  m2  nilai  densitas yang terpilih adalah yang tertinggi, maka : m2{P5,P7} = 0.8 m2{ } = 1 – 0.8 = 0.2
Maka  dihitung  nilai  densitas  baru  untuk  beberapa kombinasi  dengan  fungsi  densitas  m3  dapat  dilihat pada Tabel 1
Tabel 2 Aturan Kombinasi Untuk m3 Kasus 2
m1 m2 {P5,P7} = 0.8 {  } = 0.2 {P3,P4} = 0.7 {  } = 0.56 {P3,P4} = 0.14 { } = 0.3 {P5,P7} = 0.24 {  } = 0.06
Sehingga dapat dihitung:
Dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  Dempster- Shafer, nilai densitas paling tinggi adalah 0.54 dapat disimpulkan  penyakit  yang  menyerang  user/pasien adalah penyakit Black Spot.
3.Kasus 3 (3 Gejala)
Pada  kasus  ini  akan  diberikan  contoh  dengan memasukan  3  gejala.  Perhitungan  ini  dimisalkan user  memasukkan  gejala  Badan  kurus,  Lemas,  dan Bintik bintik hitam (bukan corak).
Gejala 1 : Badan kurus Dilakukan observasi Badan kurus sebagai gejala dari penyakit dengan nilai densitas m{P1} = 0.6, m{P2} = 0.8, m{P3} = 0.4, m{P5} = 0.3 m{P6} = 0.2, m{P7} =0.5 untuk  m1  nilai  densitas  yang  dipilih  nilai  tertinggi yaitu : m1{P1,P2,P3,P5,P6,P7} = 0.8 m1{ } = 1 – 0.8 = 0.2 Gejala 2 : Lemas Penambahan  gejala  ke  dua  dan  dilakukan  observasi Lemas  sebagai  gejala  dari  penyakit  dengan  nilai densitas m{P3} = 0.9, m{P4} = 0.4 untuk m2 nilai densitas yang terpilih adalah yang tertinggi, maka : m2{P3,P4} = 0.9 m2{ } = 1 – 0.9 = 0.1
Maka  dihitung  nilai  densitas  baru  untuk  beberapa kombinasi  dengan  fungsi  densitas  m3  dapat  dilihat pada Tabel 2 Tabel 2 Aturan Kombinasi Untuk m3 Kasus 3
m2 m1 {P3,P4} = {  }= 0.1 0.9 {P1,P2,P3,P5,P6,P7} {P3} =  {P1,P2,P3,P5,P6,P7} = 0.8 0.72 = 0.08 {  }=0.2
{P3,P4}= = 0.02
0.18
Sehingga dapat dihitung
Gejala 3 : Bintik bintik hitam (bukan corak) Penambahan  gejala  ke  tiga  dan  dilakukan  observasi Bintik bintik hitam (bukan corak) sebagai gejala dari penyakit dengan nilai densitas m{P3} = 0.3, m{P6} = 0.9, untuk m4 nilai densitas yang terpilih adalah yang tertinggi, maka : m4{P3,P6} = 0.9 m4{ } = 1 – 0.9 = 0.1 Maka  dihitung  nilai  densitas  baru  untuk  beberapa kombinasi  dengan  fungsi  densitas  m5  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Aturan Kombinasi Untuk m5 Kasus 3
m4 m3 {P3,P6} = {  } = 0.1
0.9 {P3} = {P3} = 0,72 0.648 {P3} = 0.072 {P3,P4} = 0.18 {P3} =  {P3,P4} = 0.018 {P1,P2,P3,P5,P6,P7} 0.162 {P1,P2,P3,P5,P6,P7} = 0.08 {P3,P6} = = 0.08 0.072 {  } = 0.02
{P3,P6} = {  } = 0.002 0.18
Sehingga dapat dihitung
Dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  Dempster- Shafer,  nilai  densitas  paling  tinggi  adalah  0.88  Jadi hasil  diagnosa  dapat  disimpulkan  bahwa  tanaman padi mengalami penyakit Black Spot.

## 3. 2 Ikan Koi
Ikan  koi  merupakan  salah  satu  primadona  di  kelas ikan  hias.  Bentuknya  yang  mirip  ikan  mas  dengan warna dan jenis sisik yang beragam menambah daya tarik ikan ini. Tidak hanya warna dan pola sisik yang menarik,  ikan  koi  ini  juga  terkenal  dengan  ukuran tubuhnya  yang  mampu  mencapai  ukuran  jumbo. Nishikigoi  adalah  nama  jepangnya  untuk  Koi,  yang mulai dikembangkan di jepang 200 tahun yang lalu. Awalnya  petani  beras  di  Jepang  melihat  bahwa beberapa  ikan  di  sawahnya  memiliki  warna  yang cemerlang, lalu diambil dan dipeliharanya.
Pada  tahun  1914,  ketika  Niigata  Koi  memamerkan dalam  suatu  expo,  mulailah  terjadi  demam memelihara koi di seluruh Jepang. Hobi memelihara Koi  tersebar  keseluruh  penjuru  dunia  setelah kantong plastic dan sarana transport sudah memadai untuk pengiriman  ikan dengan selamat. Memelihara Koi  adalah  hobi  yang  menyenangkan  dan  diyakini dapat  mengu-rangi  tingkat  stress.  Koi  adalah  ikan yang  pintar  dan  bisa  diajarkan  untuk  makan  dari tangan anda. Namun kadang seperti ikan rakus yang akan  memakan  apa  saja  yang  anda  lemparkan  ke kolam. Koi juga bisa mendengar dan akan merespon suara-suara,  terutama  suara  dari  pemiliknya.  Di Jepang,  ikan  ini  dinamakan  Nishikigoi  (Cyprinus carpadie).  Artinya,  ikan  berwarna  warni  [7]. Keragaman  jenis  dan  warna,  memang  menjadi  daya tarik tersendiri bagi penggemar ikan Koi. Nama ikan ini  bentuknya  serupa  ikan  mas.  Keduanya  memang berasal  dari  genetik  yang  sama,  yakni  ikan  karper (Cyprinus  carpio  carpio).  PenamaanIkan  koi  di Jepangadalah  nishikigoi  (Cyprinus  carpio  Koi) menunjukkan  ikan  berwarna-warni.  Istilah  tersebut sudah digunakan sejak 2.500 tahun lalu, pada zaman pemerintahan  Raja  Shoko  dan  sampai  kini  dipakai para peminatnya di seluruh dunia [1].
Budidaya ikan koi merupakan salah satu bisnis yang memiliki  prospek  cerah  dalam  bidang  bisnis  ikan hias. Akan tetapi dalam proses pembudidayaan ikan koi  ini  tidak  mudah  karena  ketika  salah  satu  ikan terkena  penyakit  maka  berpotensi  besar  menularkan penyakitnya ke ikan yang lain sehingga menyebabkan  peternak  mengalami  kerugian  karena banyak  ikan  yang  mati.  Pada  dasarnya  setiap penyakit  yang  menyerang  ikan  koi  pasti  memiliki gejala  –  gejala  fisik  yang  tampak,  dari  gejala  – gejala  tersebut  dapat  diketahui  jenis  penyakit  apa yang  menyerang  ikan  koi  sehingga  dapat  dilakukan penanganan  penyakit  dengan  mudah  dan  peternak ikan  tidak  akan  mengalami  kerugian  yang  besar. Namun  kurangnya  pengetahuan  yang  dimiliki peternak ikan koi terhadap penyakit yang menyerang ikan  membuat  peternak  ikan  koi  belum  dapat menentukan jenis penyakit apa yang menyerang ikan koi  serta  solusi  pengobatan  penyakit  tersebut berdasarkan  gejala  yang  ditimbulkan  oleh  ikan  koi [2].

## 3. 2.1 Penyakit Ikan Koi
Seperti      halnya      manusia,      ikan      koi      pun menunjukan gejala ketika kondisi tubuhnya mengalami  gangguan.  Sebagai  pemelihara  ikan  koi sangat  bermanfaat  apabila  kita  mengenali  gejala gejala  pada  perilaku  maupun  tanda  tanda  pada  fisik koi  sebagai  peringatan  awal  kondisi  kesehatan  koi. Dengan  mengenali  gejala  gejala  pada  koi  kita  bisa sesegera  mungkin  melakukan  penanganan  sebelum menjadi  penyakit  yang  membahayakan  seluruh  isi kolam. Adapun penyakit ikan koi yang dibahas pada sistem ini, sebagai berikut:
1. Cloudy Eyes Diplostomum  (fluke  pada  mata)  dalam  kasus  ini bagian  mata  yang  memutih  adalah  lensanya,  bukan permukaan  luar  mata.  Infeksi  sekunder  disebabkan luka  pada  mata.  Penyakit  ini  disebabkan  karena kondisi  air  kolam/akuarium  yang  kotor  (kelebihan kadar  amonia,  nitrit  dan  nitrat  yang  berasal  dari kotoran  Koi),  kadar  Klor/Kloramin  yangb  tinggi (biasanya berasal  dari air PAM/PDAM).  Serta  kekurangan  Vitamin/Gizi, disebabkan kualitas pakan ikan yang buruk. Gejala yang ditimbulkan :
1. Pada  kasus  mata  berkabut,  mata  Koi  nampak terselimuti oleh lapisan tipis berwarna putih.
2. Produksi lendir berlebih
3. Mata menonjol
4. .Kutu Jangkar
Kutu  jangkar  (Anchor  Worm),  atau  sering  juga disebut  kutu  jarum,  sebenarnya  termasuk  dalam golongan udang-udangan. Mereka biasanya mengubur  diri  di  bawah  sisik  koi  dan  kemudian menjadi  bersifat  parasit.  Cacing  jangkar  bisa membuat kekuatan koi jauh menurun dan di sisi lain juga meningkatkan resiko terjadinya infeksi sekunder. Cacing jangkar bisa mudah dilihat dengan mata  telanjang,  meski  kadang  orang  mengabaikan
keberadaan  cacing  ini.  Kaca  pembesar  bisa digunakan  untuk  memastikan  keberadaan  cacing jangkar.
Gejala yang ditimbulkan :
1. Terdapat cacing yang menempel pada tubuh
2. Menurunya kekebalan tubuh / lemas
3. Sering menggesekkan tubuh pada dinding.
3. Black Spot
Seperti  namanya,  penyakit  ini  ditandai  dengan munculnya bintik-bintik hitam di sekujur tubuh ikan. Bintik  hitam  tersebut  sebenarnya  adalah  kista  fluke (sejenis  cacing  pita/pipih)  yang  biasa  hidup  di  usus burung.  Telur-telur  dari  fluke  jatuh  ke  kolam  lewat faeces  (kotoran),  kemudian  menetas  dan  memenuhi tubuh siput/keong yang ada di situ.
Dari  sini  mereka  kemudian  melekat  pada  ikan-ikan yang  ada  di  kolam,  mengubur  diri  dalam  lapisan kulit  dan  membentuk  bingkai  hitam  di  seputaran mereka.  Karena  ikan-ikan  di  dalam  kolam  adalah pembawa  (carrier)  fluke,  fluke  tersebut  tidak  akan terlalu  membahayakan  ikan.  Jika  ikan  yang  terkena fluke  dimakan  burung,  siklusnya  akan  lengkap  dan akan berulang lagi.
Gejala yang ditimbulkan : 1. Menurunya kekebalan tubuh / lemas
2. Terdapat bintik-bintik hitam (bukan corak)
3. Badan ikan kurus
4.White Spot
Penyakit  bercak/bintik  putih  ini  merupakan  salah satu  penyakit  yang  umum  dijumpai  dan  bisa berakibat fatal pada ikan. Bahkan bisa mengakibatkan  kematian  pada  koi  berukuran  kecil, terutama jika populasi kolam ikannya padat.
Penyebab bercak/bintik putih  ini adalah ciliata  kecil (sering  disebut  Lehthyoplithitius,  yakni  parasite yang  memiliki  rambut  getar/cilia)  yang  berenang- renang di kolam ikan untuk mencari inang. Jika telah menemukan  inang,  mereka  akan  mengubur  diri  ke dalam lapisan dermis dimana mereka bisa memperoleh  makanan  untuk  sel-sel  tubuh  mereka. Jika  tidak  segera  menemukan  inang  dalam  24  jam, mereka  akan  mati.  Setelah  kira-kira  3  minggu, mereka  akan  jatuh  dari  inang  dan  bereproduksi dalam bentuk kista di dasar kolam.
Gejala yang ditimbulkan :
1. Terdapat bintik-bintik putih (bukan corak)
2. Menurunya kekebalan tubuh / lemas
3. Badan ikan kurus

## 5.Dropsy
Dropsy  atau  gembur/gembung,  bisa  dikenali  dari sisik  yang  mulai tanggal dari badan ikan. Ikan  yang menderita  penyakit  gembur  akan  mengalami kesulitan  dalam  berenang,  bernafas,  dan  memiliki perut yang membengkak.
Penyebab  penyakit  ini  diduga  karena  ada  infeksi bakteri  (aeromonas,  myobakteri,  atau  parasit  seperti Hexamita)  dan  virus  pada  saat  yang  bersamaan.
Selain itu bisa juga karena infeksi ginjal. Kondisi air akuarium yang tidak bagus (seperti akibat terjadinya akumulasi  nitrogen)  dapat  memicu  terjadinya  gejala dropsy.  Ikan  yang  terinfeksi  akan  menahan  cairan dalam  sel  tubuh  dan  pada  gilirannya  bisa  turut mempengaruhi sistem peredaran darah. Dalam kasus yang berat, penyakit ini bisa berakibat fatal/kematian. Gejala yang ditimbulkan : 1.Sisik yang mulai tanggal dari badan ikan 2.Badan gembur
3.Kesulitan dalam berenang
4.Perut membengkak.
6.Fin/Tail Rot Fin/Tail  Rot  ditandai  dengan  adanya  pembusukan sirip/ekor  yang  disebabkan  oleh  bakteri  parasit. Penyakit  ini  harus  dirawat  dengan  benar  agar pembusukan tidak makin meluas di badan koi. Pada tahap  awal  infeksi,  membran  yang  menghubungkan tulang  sirip  ikan  menjadi  buram  dan  mulai membusuk.  Tulang  sirip  pun  pada  akhirnya  ikut terpengaruh dan mulai membusuk juga. Infeksi akan terus  menyebar  sepanjang  sirip  atau  ekor  hingga akhirnya  mencapai  badan  koi.  Dalam  keadaan  ini (badan ikut membusuk) kebanyakan koi akan mati. Pembusukan  sirip  biasanya  dikaitkan  dengan perawatan  ikan  yang  kurang  baik  atau  kondisi  air yang  kotor  (biasanya  penyaringan  air  kurang  baik dan jarang dibersihkan). Gejala yang ditimbulkan :
1. Menurunya kekebalan tubuh / lemas
2. Tulang sirip dan ekor ikan menjadi buram Sirip dan ekor mulai membusuk [2].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  memudahkan  dalam  memahami  logika sistem  pakar  ini  dalam  menggunakan  penggunaan aplikasi  sistem  pakar  maka  dibangunlah  sebuah sistem pakar diagnosis penyakit ikan koi menggunakan  metode  Dempster  Shafer  sebagai proses  perhitungan  nilai  kepastian  terjadinya penyakit.  User  dapat  melakukan  diagnosa  dengan memilih  gejala  –  gejala  yang  dialami  ikan  koi. Adapun 5  menu dari sistem diagnosis penyakit ikan koi ini yaitu menu home, informasi (penyakit,gejala,dll),  input,  diagnosa  dan  contact. Menu  home  sebagai  tampilan  utama  pada  sistem pakar ikan koi ini.
Gambar 1. Halaman Beranda Pada  menu  beranda  berisikan  tampilan  informasi mengenai ikan koi, jenis penyakit, gejala-gejala dan seluruh informasi yang bersangkutan mengenai ikan koi.
Gambar 2. Halaman Diagnosa Pakar
Pada  menu  input  diagnosa  pakar  berisikan  data inputan  yang  ditujukan  kepada  pakar  untuk menginput data rule atau aturan antara gejala dengan penyakit beserta nilai.
Gambar 3. Halaman Diagnosa Pakar
Pada  menu  diagnosa  ini  user  atau  pengguna  system diwajibkan  untuk  melakukan  penginputan  data sesuai  dengan  data  mengenai  keluhan  atau  masalah yang  dialamai  oleh  user,  dan  kemudian  user  akan dapat mengetahui secara langsung jenis penyakit apa yang  menyerang,  gejala  –  gejala  yang  ditimbulkan dari  jenis  penyakit  tersebut  dan  perawatan  atau pengobatan yang sesuai dengan jenis penyakitnya.

## 5. PENUTUP
Berdasarkan  analisa  dan  pengujian  sistem  yang telah  dilakukan,  maka  sistem  pakar  diagnosis
penyakit  ikan  koi  ini  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai  berikut  bahwa  sistem  pakar  ini  dapat mendiagnosa penyakit ikan koi berdasarkan pertanyaan  yang diajukan oleh  user  ke  sistem pakar ini.
Sistem  pakar  ini  dapat  memberikan  diagnosa penyakit  dan  cara  perawatan  serta  pengobatannya. Sistem  pakar  ini  juga  dapat  membantu  user  dalam mengambil keputusan untuk mendapatkan informasi mengenai informasi kesehatan ikan koi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Elvin  Giantara  Muharam,  at  all,  2012, Analisis Kekerabatan  Ikan  Mas  Koi  (Cyprinuscarpio
Koi) Dan Ikan Mas Majalaya (Cyprinuscarpio Carpio)  Menggunakan  Metode  Rapd, Vol.  3, No. 3, ISSN : 2088-3137.
[2]  Puput Shinta Dewi1, at all, 2015, Sistem Pakar Diagnosis  Penyakit  Ikan  Koi  Dengan  Metode Bayes, Vol. 4, No. 1, ISSN : 2089-9033.
[3]  Muhammad  Zunaidi,  Muhammad  Rasyid,  and Iskandar  Zulkarnain,  2015, Penerapan  Metode Certainty  Factor  dalam  Teknik  Photography untuk  Menentukan  Settingan  Kamera  DSLR yang  Menghasilkan  Gambar  Terbaik, ISSN  : 1978-6603, Jurnal SAINTIKOM Vol.14, No. 3.
[4]  Fitri  Wulandari,  and  Ihsan  Yuliandri  ,  2014, Diagnosa Gangguan Gizi Menggunakan
Metode  Certainty  Factor ,  Jurnal  Sains, Teknologi  dan  Industri,  Vol.  11,  No.  2  ,  pp. 305  –  313  ISSN  1693-2390  print,  ISSN  2407-
0939.
[5]  Deby  Saputra,  Uning  Lestari,  and  Edhy Sutanta,  2015, Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa Penyakit  Kucing  Berbasis  Web  Menggunakan
Frameworkcodeigniter  Web  Based  Expert System  For  Diagnosing  Cat  Disease  Using Codeigniter Framework, SCRIPT Vol. 3 No. 1, ISSN:2338-6304.
[6]  Novia  Christi  Prihartini,  and  Alfiyah,  2017,
MYXOSPOREASIS PADA IKAN KOI (Cyprinus  carpio), Jurnal  Ilmu  Perikanan Volume 8,No. 1, April 2017, ISSN:2086-3861, E-ISSN: 2503-2283.
[7]  Milfa Yetri, Yusnidah, dan Mukhlis Ramadhan,  2017, Analisis  Identifikasi  Pola Warna  Ikan  Koi  Menggunakan  Metode  Sobel Edge  Detection  Dalam  Karakteristik  Citra Sharpening, Jurnal  Ilmiah  Saintikom  (Sains dan  Komputer)  Volume  14,  No.  1,  Januari 2015, ISSN: 1978-6603.
[9]  Yasidah Nur Istiqomah dan Abdul Fadlil, 2013, Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Saluran  Pencernaan  Menggunakan  Metode Dempster  Shafer, Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika  Volume  1  Nomor  1,  Juni  2013  e- ISSN: 2338-5197
[10]  Syailendra  Orthega,  Nurul  Hidayat,  Dan  Edy Santoso, 2017,
Implementasi Metode Dempster-Shafer Untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Padi Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  Vol.
1,  No.  10,  Oktober  2017,  hlm.  1240-1247  e- ISSN: 2548-964X