## SISTEM PAKAR PENYAKIT IKAN GURAME PADA PEMBUDIDAYAAN MENGUNAKAN  METODE FORWARD CHAINING

## Harly Negar Suhardjito
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia harlynegar@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer agar komputer dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  pakar.  Sistem  pakar  dapat  diaplikasikan diberbagai macam sector, salah satunya disektor peternakan, contohnya untuk mendiagnosis penyakit pada ikan gurame.  Fakta  sosial  yang  terjadi  dalam  budidaya  ikan  gurame  tepatnya  di  desa  pare  Kabupaten  kediri,  ada sebagian  peternak  sering  mengalami  kerugian  akibat  hama  penyakit  yang  menyerang  ikan  guramenya.  Maka dari  itu  aplikasi  sistem  pakar  dibangun  untuk  memberikan  alternatif  solusi  kepada  masyarakat  terkait  masalah pengendahilan hama dan penyakit pada ikan gurame tersebut.
Pada penelitian ini, penulis mendiganosa penyakit pada ikan lele dengan membangun sebuah sistem pakar yang dapat menganalisa gejala-gejala penyakit menjadi sebuah keputusan nama penyakit dengan menggunakan metode Certainty Factor untuk menghitung probabilitas hasil diagnosa. Implementasi metode ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan sebagai media penyimpan databasenya menggunakan MYSQL.
Hasil  pengujian  Sistem  pakar  ikan  gurame  menunjukan  fungsional  aplikasi  berjalan  dengan  baik,  hasil pengujian didapatkan nilai prosentase error tertinggi 2,15% dan error terendah 0% dengan rata-rata eror sebesar 1,33%.  didapat dari hasil perbandingan antara diagnosis pakar dan diagnosis sistem. Dari  Hasil pengujian user menyatakan  58%  user  mengatakan  ya  terhadap  sistem  dan  32%  user  mengatakan  cukup,  dan  kurang 10%,,dengan sistem pakar diagnosis penyakit ikan gurame.
Kata kunci :  sistem pakar, forward chaining , penyakit gurame , diagnosis

## 1. PENDAHULUAN
Masalah  Keberhasilan  budidaya  gurame  di sebabkan  oleh  lokasi,  besar  kecilnya  kolam,  air, serangan  hama  (penyakit),  cara  pemeliharaan.  Bagi peternak  salah  satu  kendala  adalah  serangan  hama dan penyakit. Namun, bagi orang yang baru memulai budidaya  gurame,  tidak  banyak  yang  mengetahui cara-cara  menangani  masalah  peyakit  dengan  benar sehingga  menimbulkan  kerugian  dalam  setiap tahunnya.  Selain  itu,  peternak  juga  membutuhkan biaya  yang  lebih  jika  ingin  menggunakan  jasa seorang  pakar  (konsultan)  serta  harus  mencari  dan membuka  buku-buku  tentang  penyakit  ikan  gurame. Hal ini sangat menyulitkan dan memakan waktu yang relatif  lama,  padahal  penyakit  ini  perlu  segera ditanggulangi.  Budidaya  ikan  gurame  mengalami penurun pada periode tahun 2011 sampai tahun 2013, pada tahun 2011 dapat menghasilkan 160,78 ton ikan gurame, banyaknya ikan gurame yang terserang hama dan  penyakit  menyebabkan  mengalami  penurunan produktifitas  yang  hanya  dapat  menghasilkan produksi ikan 121,02 ton pada tahun 2013. (Kholifah, 2015).
Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer yang  dirancang  untuk  memodelkan  kemampuan penyelesaian  masalah  yang  dilakukan  oleh  seorang pakar.  Sistem  pakar  tidak  akan  berdiri  dengan sendirinya,  dibutuhkan  metode  atau  aturan  dalam menyelesaikan  masalah.  Metode  pada  sistem  pakar
sangat  penting  untuk  mendiagnosa  penyakit.  Dengan melacak  gejala  masing-masing  hewan  ternak  dan mencocokkannya  dengan  aturan  yang  ada,  serta menghasilkan diagnosis berdasarkan basis pengetahuan. Pada sistem pakar peneliti menggunakan metode Forward Chainning digunakan jika  pengguna  mengetahui  gejala  gejala  penyakit tetapi  tidak  mengetahui  jenis  penyakitnya.  Metode Forward  Chaining merupakan  himpunan  aturan kondisi,  dimana  di  dalam  metode  ini  pencarian  atau teknik  pelajakan  kedepan  yang  di  mulai  dengan informasi  yang  ada  dan  penggabungan  rule  untuk menghasilkan  kesimpulan  dan  tujuan.  Kemudian aturan  tersebut  di  jalankan  dan  proses  diulang-ulang sampai  ditemukan  suatu  hasil  hingga  cocok  di gunakan untuk menangani masalah pengendalian dan peramalan.  Faktor  kepastian  ( Certainty Factor )  di gunakan  untuk  memberi  parameter  klinis  yang nantinya  akan  diberikan  guna  menunjukan  besarnya kepercayaan atau fakta asli.
Berdasarkan hal tersebut, maka dengan mengandalkan  kemajuan  di  bidang  teknologi  dan informasi  khususnya  berbasis  website,  kiranya pengembang  membuat  Penerapan  Metode Forward Chaining pada  Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa Penyakit  ikan  gurame  berbasis Web menjadi  sangat penting  guna  menjadi  pertolongan  pertama  dalam mendiagnosis penyakit ikan gurame pada pembudidaya.

## 1.1   Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  ada  beberapa permasalahan yang ada pada penelitian ini.
1. Bagaimana  membuat  sistem  pakar    yang  dapat mengidentifikasi  penyakit  pada  ikan  gurame berdasarkan gejala yang ada.
2. Bagaimana menerapkan metode Forward Chaining pada  sistem  pakar  penyakit  ikan gurame.

## 1.2   Tujuan
Berdasarkan  beberapa  permasalahan  yang  ada pada penelitian ini, maka terdapat tujuan yang harus dicapai sebagai berikut :
1. Menerapakan  metode forward chaining pada web sistem pakar ikan gurame untuk mengindentifikasi penyakit ikan gurame
2. Membuat  sistem  pakar  yang  dapat  membantu mendiagnosa penyakit gurame

## 1.3   Batasan Masalah
Mengingat  banyaknya  perkembangan  yang  bisa ditemukan  dalam  permasalahan  ini,  maka  perlu adanya batasan-batasan masalah yang jelas mengenai apa  yang dibuat dan diselesaikan dalam program ini. Adapun  batasan-batasan  masalah  pada  penelitian  ini sebagai berikut :
1. Data yang digunakan dalam penelitian menggunakan data sekunder
2. Parameter  yang  digunakan  berupa  id  penyakit, id  gejala,  nama  penyakit,  nama  gejala,  dan solusi
3. Dalam  penelitan  menggunakan  data  set  berupa daftar  data  sekunder  gejala  penyakit  ikan gurame
4. Menggunakan  metode Forward  Chaining dalam penelitian sistem pakar penyakit gurame.
5. Menggunakan Bahasa pemograman PHP
6. Bapak  Budojono  Langgeng  Saputro  selaku pakar sistem pakar ikan gurame
7. Studi kasus Balai Benih Ikan (BBI) di pare.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.  Penelitian Terkait
Berdasarkan  penelitian  yang  di  lakukan  oleh Edy  Santoso (2017) yang berjudul “Sistem diagnosis penyakit  ikan  koi  menggunakan  metode forward chaining dan dempster - shafer ”.  Permaslahan  yang dialami dalam penelitian adalah bagaimana penentuan  penykit  ikan  koi  menjadi  lebih  akurat. Menggunakan metode forward chaining dan demster - shafer yang dikombinasikan untuk memperoleh fakta yang  dikalkulasikan  untuk  mendapatkan  suatu kemungkinan  dari  suatu  pertiwa.  Hasil  pengujian akurasi dari 20 kasus uji menggunkan densitas gejala yang berasal dari pakar menghasilkan  akurasi 95% .
Berdasarkan  penelitian  yang  di  lakukan  oleh Mardiah  Fadhli  (2011) berjudul  “Sistem  pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  kucing  menggunakan  metode backward chaining ”.  Kurangnya  tenaga  medis  yang
membuat  orang  harus  sulit  mencari  seorang  pakar maka  dibuatlah  sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit kucing.  Menggunakan  metode backward chaining dan metode penelusuran depth first . Kesimpulan yang dihasilkan  cukup  akurat  yang  memberikan  nilai presentase 75%.
Berdasarkan  penelitian  yang  di  lakukan  oleh Ocky  Mahendra  (2015)  berjudul  “Aplikasi  sistem pakar  penyakit  hewan  peliharaan  dengan  metode fprward chaining ”.  Minimnya  pengetahuan  tentang penyakit  dan  penanganan  pertama  pada  penyakit hewan  yang  membuat  hewan  tidak  menerima pertolongan  pertama  dengan  tepat.  Menggunakan metode forward chaining yang  menggunakan  data dari  hasil  wawancara  dengan  dokter  hewan  yang dimana  gejala  akan  di  proses  oleh  sistem  untuk mendapat  informasi  yang  dibutuhkan,  dari  beberapa gejala  yang  di  masukan  sebagai  acuan  untuk memperoleh  kesimpulan. Adanya  aplikasi  ini membantu  mempermudah  mengetahui  penyakit  dan solusi yang diderita hewan.
Berdasarkan  penelitian  yang  di  lakukan  oleh Tinaliah  (2015)  berjudul  “Aplikasi  sistem  pakar untuk  diagnosa  penyakit  hewan  ternak  sapi  dengan Bayesian network ”.sapi  yang  perpenyakit  dapat berdampak  buruk  terhadap  manusia  ,dapat  menular dengan  cepat  bahkan  dapat  berakibat  kematian. Metode  yang  dipakai  adalah  metode bayes network yang  merupakan  model  grafis  probabilitik  yang merepresentasikan serangkaian variable dan keterkaitan antar variable  . hasil diagnosa  yang akan menampilkan  gejala  penyakit  yang  telah  dipilih sehingga  dapat  memberikan  kepastian  kepada pengguna  akan  probabilitas  dari  penyakit  yang diderita  hewan  ternak  sapi  ,  hasil  diagnosis        dari gejala-gejala  yang  dialami  oleh  hewan  ternak  sapi akan  ditelusuri  dengan  menggunakan  inferensi probabilitik,  yang  dihasilkan  akan  dicocokan  dengan probabilitik masing-masing penyakit.
Menurut  koasi  2014  dalam  penelitianya  yang berjudul “Sistem pakar diagnose penyakit ikan komet menggunkan forward chaining ”.  Pada  penelitian  ini membuat  suatu  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit  ikan  komet.  Permasalahan  yang  terjadi adalah  masyarakat  kesulitan  dalam  mendeteksi gejala-gejala penyakit yang dialami ikan komet.dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah forward chaining dimana  sistem  akan  menggunakan  fakta- fakta  atau  gejala  yang  diderita  untuk  membuat  suatu kesimpulan.  Pada  hasil  pengujian  yang  diperoleh adalah sistem pakar ini belum memberikan solusi jika ada  rule  yang  tidak  terpenuhi  dengan  kasus  yang  di inputkan oleh pakar.

## 2.2.  Forward Chaining
Pencocokan  fakta  atau  pernyataan  dimulai  dari bagian  kiri  (IF).  Dengan  kata  lain  penalaran  dimulai dengan  fakta  yang  ada  pada  bagian  premis  aturan  IF [fakta] THEN [kesimpulan]. Untuk menguji kebenaran hipotesis, dari fakta-fakta tersebut
selanjutnya akan ditentukan kesimpulan yang terletak pada  sebelah  kanan  aturan  IF  [fakta]  THEN [kesimpulan].  Teknik  pelacakan Forward  Chaining dapat dilihat Gambar 2.1
Gambar 2.1 Penyelesaian dengan forward chaining.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Data Gejala dan Penyakit
3.1.1 Penyakit
Penyakit  pada  ikan  gurame  merupakan  kondisi abnormal  pada  tubuh  ikan  yang  menyebabkan kerusakan,  pada  tabel  3.1  merupakan  data  penyakit ikan  gurame  yang  telah  disusun  untuk  mengetahui penyakit yang dapat dialami oleh ikan gurame.
Tabel 3.1 Data Penyakit Sistem Pakar Ikan Gurame
Kode Penyakit P1 Gatal (Trichodiniasis) P2 Myxoporeasis (pembengkakan pada insang) P3 Dactylogiriasis dan Gyrodactyliasis P4 Ergasilosis P5 Clinostonumiosis P6 Cacing Darah P7 Bercak Merah (Septicemia Haemorrhagica) P8 Columnaris P9 Edwardsilosis P10 Vibriosis P11 Tuberculosis P12 Penyakit Ginjal P13 Cacar P14 Furunculosis P15 Streptococosis P16 Bisul

## 3.1.2 Gejala
Gejala  merupakan  ciri  dari  penyakit  yang digunakan  untuk  menentukan  suatu  penyakit  yang diderita  oleh  ikan  gurame,  dalam  sistem  pakar  ikan gurame  menggunakan  data  gejala  seperti  pada  tabel 3.2
Tabel 3.2 Data Gejala Sistem Pakar Ikan Gurame
Kode Gejala G1 Bintik-bintik pada bagian tertetu G2 Nafsu makan hilang G3 Produksi lendir bertambah
G4 Pendarahan
G5 Warna tubuh kusam G6 Menggosokan badan di benda sekitarnya
G7 Bintik merah
G8 Insang selalu terbuka
G9 Insang terdapat benjolan G10 pernapasan terganggu (megap-megap) G11 Kulit pucat
G12 Warna tubuh gelap G13 Sisik terkelupas
G14 Kulit terkelupas G15 Sel darah putih berlebihan
G16 Anemia G17 Pertumbuhan terhambat G18 Terdapat benjolan pada bagian tertentu
G19 Pembekuan darah G20 Mata rusak dan agak menonjol G21 Kulit kasat G22 Luka kecil yang meluas ke daging G23 Bisul G24 Kerusakan hati, ginjal, limpa G25 Perut kembung
G26 Nekrosis (kematian dini sel)
G27 Keluar Nanah

## 3.1.3  Tabel Rule Sistem Pakar Penyakit Ikan Gurame
Tabel 3.3 tabel rule
Data  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar penyakit  ikan  gurame  memiliki  aturan  yang menghubungkan  antara  suatu  gejala  dengan  penyakit
yang  dapat  dialami  oleh  ikan  gurame    dapat  dilihat pada tabel 3.3

## 3.1.4 Pohon keputusan
Pohon  keputusan  yang  digunakan  dalam  sistem pakar ikan gurame adalah seperti gambar 3.1
Gambar 3.1 Pohon Keputusan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1  Hasil Implementasi
Hasil  implementasi  merupakan  menerapan metode  forward  chaining  dan  centrainty  factor  yang digunakan  sebagai  suatu  langkah  untuk  menentukan suatu  kesimpulan  berdasarkan  hipotesis-hipotesis tertentu.  Dalam  sistem  pakar  ikan  gurame    hipotesis merupakan gejala-gejala awal yang dialami oleh ikan dimana  gejala  tersebut  dipilih  untuk  menentukan suatu  kesimpulan berupa nama penyakit , solusi, dan nilai  cf  sebagai  acuan  tingkat  kepastian  ikan terjangkit suatu penyakit.

## 4.1.1 Halaman Administator Sistem Pakar
Halaman  admin  merupakan  tempat  pengolahan data  berupa  gejala,  penyakit  ,  dan  aturan    dalam sistem pakar ikan gurame .
Gambar 4.1 Halaman administator sistem pakar
Gambar  4.1  merupakan  tampilan  dari  admin yang  terdapat  tiga  konten  utama  yaitu  kelola  gejala, kelola  penyakit,  dan  kelola  aturan  yang  masing- masing konten memiliki peran penting dalam aplikasi sistem pakar
4.1.2 Halaman Kelola Gejala
Halaman kelola gejala merupakan form pengolahan data gejala yang kemungkin dialami oleh ikan gurame dalam sistem pakar
Gambar 4.2 Halaman kelola gejala
Gambat  4.2  Tampilan  dari  konten  kelola gejala  dimana  dalam  kelola  gejala  admin  dapat menambah , menguabah , dan menghapus data gejala dalam sistem pakar

## 4.1.3 Halaman Kelola Penyakit
Halaman  kelola  penyakit  adalah  halaman  untuk mengelola  penyakit  yang  mungkin  diderita  ikan gurame,  dalam  halaman  kelola  penyakit  berisikan penjelasan dan solusi suatu penyakit.
Gambar 4.3 Halaman kelola penyakit
Gambar  4.3  merupakan  tampilan  konten  kelola penyakit  yang  dimana  admin  dapat  mengelola  data penyakit dalam sistem pakar. Parameter yang dipakai dalam  kelola  penyakit  adalah  Id  penyakit,  nama penyakit, definisi, dan solusi.

## 4.1.4 Halaman Kelola Aturan
Halaman kelola aturan adalah halam penggabungan  atau  relasi  antara  tabel  penyakit  dan gejala.  Dalam  Halaman  kelola  aturan  suatu  penyakit memiliki  beberapa  gejala  yang  tiap  gejala  memiliki nilai mb dan md yang berbeda.
Gambar 4.4 Halaman kelola aturan
Gambar  4.4  Kelola  aturan  merupakan  konten untuk  mengelola  aturan  suatu  penyakit  dalam  sistem pakar yang dimana dalam kelola aturan terdapat nilai
mb  dan  md  sebagai  acuan  untuk  menentukan  nilai kepastian  suatu  penyakit  menggunakan  metode centrainty factor .

## 4.1.5 Halaman Diagnosis
Halaman  diagnosis  adalah  halaman  untuk  user melakukan penalaran suatu penyakit yang didasarkan dalam pemilihan beberapa gejala
Gambar 4.5 Halaman Diagnosis
Gambar  4.5  Halaman  diagnosis  merupakan konten untuk mendiagnosis suatu penyakit berdasarkan  gejala  yang  terpilih.  Setelah  terpilihnya gejala maka akan mengambil nilai mb dan md dalam tabel  relasi  berdasarkan  id  gejala.  Nilai  mb  dan  md digunakan  untuk  menentukan  nilai  kepastian  suatu penyakit menggunakan centrainty factor.

## 4.2 Pengujian
Pengujian merupakan tahap uji coba dari sistem untuk memastikan setiap fungsi berjalan dengan baik. Sistem  Pakar  ikan  gurame  menggunakan  metode forward  chaining  dan  centrainty  factor  untuk  sistem penalaran  pada  gambar  4.6  adalah  tampilan  hasil diagnosis suatu penyakit berdasarkan gejala
Gambar 4.6 Contoh hasil diagnosis
Gambar 4.6  merupakan tampilan  hasil diagnosa yang  menampilkan  gejala  yang  sebelumnya  terpilih, menampilkan  tiga  penyakit  yang  memiliki  nilai  cf terbesar  dari  gejala  yang  telah  terpilih  sebelumnya, serta  menampilkan  perangkingan  nilai  cf  tertinggi sebagai  hasil  akhir  diagnosis  sistem  pakar  ikan gurame.

## 4.2.1 Pengujian Penalaran Berbasis Aturan
Pengujian  penalaran  berbasis  aturan  merupakan proses pengukuran keakuratan sistem untuk mendiagnosa  penyakit  yang  membandingkan  antara
data  aturan  dengan  data  dari  diagnosis  web  sisetem pakar ikan gurame seperti pada tabel 4.1
Tabel 4.1 Tabel Pengujian Penalaran Sistem
4.2.2 Pengujian Fungsional
Pengujian sistem merupakan proses menampilkan  sistem  untuk  menemukan  adanya kesalahan  atau  tidak  pada  sistem  sebelum  sistem dipublikasikan  untuk  digunakan  oleh  masyarakat. Hasil pengujian sistem ditunjukkan pada Tabel 4.2 :
Tabel 4.2 Tabel Fungsional Sistem

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1   Kesimpulan Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  terdapat beberapa kesimpulan
1.  Hasil  Pengujian  keakuratan  metode  baik  melalui simulasi  program  dan  perhitungan  manual,  hasil pengujian  didapatkan  nilai  prosentase  error tertinggi  2,15%  dan  error  terendah  0%  dengan rata-rata eror sebesar 1,33%
2  .Hasil  pengujian  diagnosis  memilih  penyakit dengan nilai cf tertinggi dari perbandingan 3 nilai cf  penyakit  yang  mengalami  gejala  yang  hampir sama.

## 5.2   Saran
Sistem  pakar  ikan  gurame  dapat  dikembangkan dengan  menambahkan  metode  backward  sebagai metode penalaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Azmi,  Z.,  2017. Pengantar  Sistem  Pakar  dan Metode. Jakarta: Mitra Wacana Media.
[2] Fadhli,  Mardiah.,2011. Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Kucing  Menggunakan metode Backward Chaining.
[3] Gunawan,  S.,  2014. Kupas  Tuntas  Budidaya Bisnis Lele. Jakarta: Penebar Swadaya.
[4] Koasi.,2014. Sistem  Pakar  Diagnose  Penyakit Ikan  Komet  Menggunakan  Metode  Forward Chaining.
[5] Kusrini,  2006. Sistem  Pakar  Teosri  dan Aplikasi. Jakarta: ANDI.
[6] Kusrini dan Andri, K., 2007. Budidaya lele local secars intensif. Jakarta: Agromedia.
[7] Kusrini,  2006. Sistem  Pakar  Teosri  dan Aplikasi. Jakarta: ANDI.
[8] Mahendra,  Ocky.,2015. Aplikasi  Sistem  Pakar Penyakit  Hewan  Peliharaan  Dengan  Metode Forward Chaining.
[9] Nugroho,  B.,  2014. Aplikasi  Sistem  Pakar Dengan  PHP  dan  Editor  Dreamweaver. Yogyakarta: Gava Media.
[10] Santoso,  B.,  1995. Petunjuk  praktis  budidaya lele dumbo & local. Yogyakarta: Kanisius.
[11] Santoso,  Edy.,2017. Sistem  Diagnosa  penyakit ikan koi menggunakan metode forward chaining dan Dempster-shafer.
[12] Tinalah.,2015. Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk Diagnose Penyakit Hewan Ternak Sapi Dengan Metode Bayes Network