## KONSULTASI PENYAKIT IKAN CHANNA MENGGUNAKAN ALGORITMA CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB
Rio Agung Prayoga 1* , Winda Apriandari 2 , Agung Pambudi 3
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sukabumi Email: 1* rio.agung13@ummi.ac.id, 2 winda.apriandari@ummi.ac.id, 3 agungpambd@ummi.ac.id
(*: Corresponding Author)
(Naskah masuk: 29 Desember 2023, diterima untuk diterbitkan: 8 Januari 2024)

## Abstrak
Kesehatan  ikan  Channa  merupakan  fondasi  utama  dalam  keberhasilan  budidaya.  Tantangan  diagnosa  penyakit yang tepat masih menjadi hambatan serius bagi para pembudidaya. Kurangnya pemahaman mengenai penyakit, kesulitan akses terhadap sumber pengetahuan yang dapat diandalkan, dan keterbatasan informasi tentang masalah kesehatan ikan Channa menjadi hal yang memprihatinkan. Penelitian ini berfokus untuk mendiagnosis penyakit ikan  Channa  berdasarkan  gejala  yang dialami  dan dapat  diidentifikasi  pada  perilaku dan  kondisi  ikan  tersebut. Masalah  yang  dihadapi  adalah  kurangnya  pengetahuan  pembudidaya  terkait  penyakit  ikan  Channa,  kesulitan mendapatkan bantuan dari dokter hewan akuatik, dan keterbatasan informasi mengenai penyakit pada ikan Channa dari penelitian sebelumnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendukung para pembudidaya ikan  Channa, khususnya dalam melakukan pengendalian penyakit ikan Channa untuk mencapai hasil reproduksi yang baik dan mengurangi  kerugian  reproduksi,  Penelitian  ini  menggunakan  pengetahuan  yang  diperoleh  dari  pakar  yang memiliki pengalaman dalam pengendalian penyakit ikan Channa, kemudian mengimplementasikannya ke dalam sistem pakar berbasis website untuk mengatasi masalah tersebut. Pada penelitian ini digunakan metode Certainty Factor untuk mengukur tingkat kepercayaan diagnosis penyakit ikan Channa. Hasil penelitian menunjukan bahwa sistem  pakar  mampu  mendiagnosis  penyakit. Gyrodactylus  sp pada  ikan  Channa  dengan  persentase  sebesar 89,25%, yang setara dengan persentase yang dilakukan dalam perhitungan manual. Keterbaruan pada riset ini ialah penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem diagnosis penyakit ikan Channa dengan algoritma Certainty Factor .  Sistem  mengintegrasikan  mesin  inferensi  dan  algoritma Certainty Factor ,  hasilnya  disajikan  melalui antarmuka website . Sehingga, sistem ini berhasil menggabungkan Certainty Factor untuk diagnosis penyakit ikan Channa, dapat digunakan sebagai panduan praktisi perikanan.
Kata kunci : algoritma certainty factor, diagnosis penyakit, sistem pakar, ikan channa

## CHANNA FISH DISEASE CONSULTATION USING THE CERTAINTY FACTOR ALGORITHM WEB BASED

## Abstract
The health of Channa fish is a fundamental foundation for successful cultivation. Accurate diagnosis of diseases remains a serious challenge for cultivators. Lack of understanding about diseases, difficulty accessing reliable knowledge sources, and limited information on Channa fish health issues are concerning factors. This research aims to diagnose Channa fish diseases based on observed symptoms and identifiable behaviors and conditions in the  fish.  Challenges  include  cultivators'  lack  of  knowledge  about  Channa  fish  diseases,  difficulty  obtaining assistance from aquatic veterinarians, and limited information on Channa fish diseases from previous research. The objective of this study is to support Channa fish cultivators, especially in disease control, to achieve successful reproduction and reduce reproductive losses. The research utilizes knowledge obtained from experts experienced in  Channa  fish  disease  control,  implementing  it  into  a  web-based  expert  system  to  address  these  issues.  The Certainty Factor method is employed to measure the confidence level of Channa fish disease diagnoses in this research. The results show that the expert system is capable of diagnosing Gyrodactylus sp disease in Channa fish with an accuracy of 89.25%, equivalent to the manually calculated percentage. The novelty of this research lies in its focus on developing a Channa fish disease diagnosis system using the Certainty Factor algorithm. The system integrates inference engines and the Certainty Factor algorithm, presenting results through a website interface. Thus, this system successfully combines the Certainty Factor for Channa fish disease diagnosis and can be used as a guide for fisheries practitioners.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 11-21
Keywords: certainty factor algorithm, disease diagnosis, expert system, channa fish

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  Ikan  hias  air  tawar  adalah  jenis  ikan yang memiliki estetika, keindahan, dan nilai dekoratif dalam  akuarium,  ikan  hias  memiliki  warna-warna cerah,  pola  menarik,  sirip  yang  indah,  atau  karakter fisik lainnya [1]. Oleh karena itu, banyak orang yang rela  mengeluarkan  uang  dalam  jumlah  besar  demi mendapatkan  ikan  hias  tersebut,  sehingga  budidaya ikan hias semakin berkembang, salah satu contohnya ikan hias Channa[2]. Saat ini, ikan hias Channa bukan lagi  sekedar  ikan  rekreasi  atau  hobi,  namun  telah menjadi  objek  pengajaran,  penelitian,  pengobatan dan konservasi, Oleh karena itu, sangat penting untuk meningkatkan budidaya ikan hias di masyarakat [3].
Budidaya ikan Channa menjadi sumber pendapatan  utama  bagi  banyak  petani  ikan,  karena prospek budidaya ikan hias Channa lebih menggiurkan  dibandingkan  ikan  komersial,  hal  ini dikarenakan  pembudidaya  ikan  hias  Channa  dapat menghasilkan nilai ekonomis meskipun dibudidayakan  di  lahan  sempit  dengan  air  yang terbatas [4]. Akan tetapi masih banyak pembudidaya belum  memahami  tentang  penyakit  ikan  Channa, karena itu banyak pembudidaya mengalami kerugian, karena banyak ikan yang mati akibat penyakit [5].
Penyakit  langganan  ikan  Channa  dibagi  menjadi beberapa  bagian  berdasarkan  dengan  penyebabnya meliputi  parasit,  bakteri  ,  jamur,  dan  kondisi  ikan terkait  dengan  perlakuan  serta  kondisi  fisik  ikan  itu sendiri [6]. Penyakit parasit, bakteri dan jamur adalah penyakit yang sangat berbahaya kepada ikan Channa, dikarenakan  penyakit  tersebut  dapat  berkembang secara cepat [7]. Penanganan terhadap penyakit ikan tersebut  harus  dilakukan  dengan  tepat  agar  dapat mencegah penyakit untuk berkembang dan menyebabkan kematian pada ikan Channa.
Peneliti menghimpun informasi melalui wawancara  dengan  salah  satu  penggarap  dan melakukan  observasi  di  lokasi  penelitian,  yaitu budidaya  Ikan  Channa  Inguan  Fish  Cianjur  di Kampung  Nagrak,  Desa  Kebonpeuteuy,  Kecamatan Gekbrong,  Kabupaten  Cianjur.  Ditemukan  bahwa Ikan  Channa  sering  mengalami  serangan  penyakit, terutama  di  kalangan  petani,  yang  umumnya disebabkan  oleh  kualitas  air  yang  buruk  dan perubahan  nutrisi  yang  tidak  tepat.  Penyakit  yang sering menyerang meliputi bakteri, parasit, dan jamur [8].  Para  petani  menghadapi  kesulitan  dalam mengontrol penyakit ini, disebabkan oleh kurangnya pemahaman  dan  kendala  dalam  mengakses  bantuan dari  spesialis,  terutama  dokter  hewan  akuatik  yang masih langka di Indonesia. Menurut Rifki Rizkiantini,  seorang  kandidat  Dokter  Hewan Perairan,  spesialisasi  dalam  ilmu  Kesehatan  Hewan Satwa  Akuatik  masih  jarang,  sehingga  penanganan ikan  Channa  yang  sakit  memakan  waktu  lama  [9]. Oleh  karena  itu,  perlu  dirancang  teknologi,  seperti
penerapan  sistem  pakar,  untuk  membantu  petani dalam mengelola penyakit dengan lebih efisien.
Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang memanfaatkan  pengetahuan  yang  diketahui  dan metodologi  analisis  yang  ditawarkan  oleh  para  ahli untuk membantu dalam pengambilan keputusan atau inferensi.  Teks  pengguna  adalah  "[10]".  Dengan memanfaatkan hal ini, pekebun berpotensi mengatasi berbagai  masalah  tanpa  bergantung  pada  spesialis, karena  sistem  pakar  mampu  mengambil  keputusan dalam  jangka  waktu yang  cukup  singkat.  Kemajuan ini berdampak pada hampir semua bidang, termasuk kesehatan ikan [11]. Oleh karena itu, sebuah program telah dikembangkan untuk mengidentifikasi berbagai jenis kelainan, termasuk penyakit ikan Channa.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [4] dengan  judul  “Sistem  Pakar  Penyakit  Bakteri  dan Parasit  pada  Ikan  Gabus  Menggunakan  Metode Dempster  Shafer”  berfokus  pada  pengembangan sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  infeksi  ikan. kekurangan  dalam  penelitian  tersebut  yaitu  hanya terdapat 5 penyakit ikan Channa yang menjadi bahan dari  pengambilan  keputusan    sehingga  dapat mengakibatkan kurangnya keakuratan hasil diagnosa penyakit yang diperoleh pengguna [12]. Maka dari itu berdasarkan  penelitian  terdahulu  dan  permasalahan yang dihadapi, penulis mengusulkan untuk membuat penelitian dengan sistem yang memiliki 11 penyakit ikan  Channa  untuk  meningkatkan  keakuratan  hasil diagnosa penyakit yang diperoleh pengguna.
Untuk  mencapai  temuan  diagnostik  penyakit dalam sistem pakar, para peneliti telah menggunakan algoritma  yang  berbeda,  seperti  yang  terlihat  pada penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [13] berjudul  “Implementasi  Faktor  Kepastian  dalam Mengatasi  Ketidakpastian  pada  Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit Kuda Laut”. Penelitian ini fokus pada diagnosis penyakit pada kuda. Keakuratan hasil diagnosis  dari  algoritma  faktor  kepastian  patut diperhatikan  [14].  Penelitian  telah  menunjukkan bahwa  algoritma  tersebut  berhasil  mengatasi ketidakpastian,  dibuktikan  dengan  hasil  pengujian akurasi  CF  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar  86,6%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem mampu bekerja dengan baik dalam proses diagnostik. Pada penelitian sebelumnya yang berjudul “Analisis Metode Faktor Kepastian dan Teorema Bayes dalam Mendeteksi  Suatu  Penyakit”  yang  dilakukan  oleh [15], dilakukan pemeriksaan terhadap suatu penyakit dengan  menggunakan  metode  faktor  kepastian  dan teorema  Bayes.  Temuan  penelitian  menunjukkan bahwa  algoritma  faktor  kepastian  mengungguli algoritma  teorema  Bayes,  karena  mencapai  tingkat akurasi  sebesar  80%,  sedangkan  algoritma  teorema Bayes  mencapai  tingkat  akurasi  60%.  Berdasarkan beberapa penelitian, penulis telah menentukan bahwa algoritma  faktor  kepastian  lebih  efektif  dalam melakukan perhitungan diagnostik [16]. Oleh karena
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 11-21
itu, penulis berencana untuk menggunakan algoritma faktor  kepastian  dalam  penelitian  yang  akan  datang untuk memastikan hasil perhitungan diagnostik yang tepat.
Oleh  karena  itu,  judul  proposal  penelitian  ini adalah  “Deteksi  Penyakit  Ikan  Channa  Melalui Algoritma Faktor Kepastian Berbasis Web”. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  petani dalam  mengidentifikasi  infeksi  ikan  Channa  dan memperoleh  pengetahuan  komprehensif  tentang penyakit tertentu.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  pembuatan aplikasi  diagnostik  penyakit  ikan  Channa,  perlu digunakan  metodologi  penelitian  yang  meliputi tahapan  dalam  pembuatan  sistem  pakar.  Langkah- langkah teknik penelitian penulis diilustrasikan pada Gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 2.1 Studi Literatur dan Pengumpulan Data
Selama  fase  ini,  informasi  dikumpulkan mengenai  penyakit  dan  gejala  pada  ikan  Channa, serta data terkait lainnya yang berharga untuk tujuan penelitian, menggunakan berbagai metode pengumpulan  data  yang  termasuk  di  dalamnya adalah:
1. Studi literatur, Penulis melakukan studi literatur ini  dengan  tujuan  memperoleh  informasi  yang relevan  untuk  penelitian.  Proses  pengumpulan data  dilakukan  dengan  mencari  berbagai informasi  yang  bermanfaat  serta  relevan terhadap masalah penelitian. Data untuk teknik ini  diperoleh  dari  sumber  yang  beragam  dan dapat  diandalkan,  termasuk  jurnal,  buku,  dan artikel yang tersedia di situs web [16].
2. Observasi lapangan, Penulis melakukan observasi lapangan dengan tujuan memperoleh informasi yang penting untuk penelitian. Proses pengumpulan data melibatkan pengamatan serta analisis  langsung  terhadap  kondisi  objek  yang
diselidiki di lapangan, dengan tujuan mendapatkan data yang bermanfaat dan relevan untuk  penelitian  yang  sedang  dilakukan  oleh penulis [6].
3. Wawancara,  Penulis  melakukan  wawancara dengan  tujuan  memperoleh  informasi  yang penting  untuk  penelitian.  Proses  pengumpulan data dilakukan dengan mengajukan pertanyaan- pertanyaan  terkait  langsung  dengan  fokus penelitian  kepada  narasumber  yang  dapat dipercaya,  seperti  pemilik  pembudidaya  ikan Channa  dan  dokter  akuatik  yang  memiliki pengetahuan yang luas terkait dengan penyakit pada ikan Channa [14].

## 2.2 Akuisisi Pengetahuan
Setelah  pengumpulan  data  penyakit  dan  gejala pada  ikan  Channa  pada  langkah  sebelumnya, dilakukan  tahap  perolehan  pengetahuan  untuk memberikan  makna  dan  mengategorikan  data  yang diperoleh. Tujuannya adalah untuk menyederhanakan prosedur  konversi  data  menjadi  aturan  dan  struktur pohon keputusan.

## 2.3 Perancangan Mesin Inferensi
Pada  tahap  ini,  kriteria  perhitungan  ditetapkan dengan menggunakan metode faktor kepastian . 1. Kaidah persamaan untuk premis tunggal CF[h,e] = CF[h] * CF[e] ...........................(1) 2. Kaidah  persamaan  untuk  kesimpulan  yang sama CF[h, e] 1 =
CF[h, e 1 ] + CF[h, e 2 ] * (1-CF[h, e 1 ]) (2) CF kombinasi CF[h, e] 𝑜𝑙𝑑 3 = CF[h, e 𝑜𝑙𝑑 ]  +  CF[h, e 3 ]  *  (1-CF[h, e 𝑜𝑙𝑑 ])
3. Kaidah persamaan untuk menghitung persentase
CFpersentase  = CFkombinasi * 100 ......(3)
Setelah  proses  pembuatan  aturan  perhitungan, langkah  berikutnya  ialah  melakukan  pengujian terhadap  hasil  perhitungan  penyakit  yang  telah didiagnosis  secara  manual.  Tujuannya  adalah  untuk memastikan  keakuratan  prosedur  perhitungan  yang diterapkan pada mesin inferensi.

## 2.4 Implementasi Antar Muka Sistem
Proses pembuatan antarmuka sistem dijalankan selama fase ini. Hal ini memerlukan pengembangan antarmuka  aplikasi  dengan  memanfaatkan  bahasa pemrograman  seperti  HTML,  CSS,  dan JavaScript untuk menghasilkan banyak perspektif aplikasi yang dibangun dalam penelitian ini.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 11-21
2.5 Implementasi Algoritma Ke dalam Sistem
Pada titik ini, mesin inferensi yang dikembangkan  sebelumnya  akan  dimasukkan  ke dalam  pemrograman  aplikasi.  Hal  ini  memodifikasi sistem yang sebelumnya hanya memiliki antarmuka, sehingga  memungkinkan  sistem  tersebut  dapat beroperasi untuk tujuan mengidentifikasi penyakit.

## 2.6 Pengujian Sistem
Pada  tahap  ini,  aplikasi  yang  dikembangkan pada tahap sebelumnya dilakukan pengujian dengan menggunakan  metodologi  pengujian white  box dan black  box .  Pengujian  kotak  putih  melibatkan pemeriksaan  dan  evaluasi  aliran  perangkat  lunak yang  terdiri  dari  kode  program  dalam  sistem.  Teks pengguna  adalah  "[9]".  Pengujian black  box adalah suatu bentuk pengujian perangkat lunak yang secara khusus menguji fungsionalitas dan seluk-beluk suatu program, tanpa memperhitungkan struktur dasar kode program [1].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Studi Pendahuluan dan Pengumpulan Data
Peneliti  mengawali  tahap  ini  sebagai  langkah awal. Selama fase ini, peneliti memperoleh data yang diperlukan  untuk  penelitian  dengan  melakukan analisis  menyeluruh  terhadap  berbagai  penelitian sebelumnya, melakukan observasi langsung di lokasi penelitian, dan melakukan wawancara dengan petani ikan Channa dan pakar terkait. Informasi selanjutnya telah dikumpulkan oleh para peneliti dan ditampilkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data Penyakit, Gejala, dan Nilai Keyakinan
Pakar Nama Penyakit Gejala Keyakinan Pakar Dactylogyrus sp Warna ikan pucat Hampir Pasti Ada Nafsu makan menurun Hampir Pasti Ada Produksi mukus berlebihan pada insang Hampir Pasti Ada Insang menjadi pucat dan membengkak Hampir Pasti Ada Gyrodactylus sp Sisik terlepas Kemungkinan Besar Ada Aktifitas menurun Kemungkinan Besar Ada Kepala, tutup insang Mungkin Ada Ditumbuhi benang halus Kemungkinan Besar Ada Epistylis sp Aktifitas menurun Kemungkinan Besar Ada Kepala, tutup insang Mungkin Ada Pendarahan pada anus Hampir Pasti Ada Ditumbuhi benang halus Tidak Tahu Trichodina sp Sirip rusak Tidak Tahu Warna ikan pucat Hampir Pasti Ada Sering meloncat- loncat Hampir Pasti Ada
Nama Penyakit Gejala Keyakinan Pakar Mengosok-gosokan badan pada benda sekitar Hampir Pasti Ada Ichthyophthiri us Multifilis Kulit kasar Tidak Tahu Warna ikan pucat Mungkin Ada Kerusakan pada insang Mungkin Ada Bercak putih pada tubuh ikan Hampir Pasti Ada Aeromonas Hydrophilla Kulit kasar Hampir Pasti Ada Sisik terlepas Hampir Pasti Ada Insang keluar darah Tidak Tahu Bagian tubuh membengkak Tidak Tahu Aeromonas Salmonicida Sirip rusak Mungkin Ada Aktifitas menurun Kemungkinan Besar Ada Insang keluar darah Kemungkinan Besar Ada Bagian tubuh membengkak Mungkin Ada Flavobacteriu m sp Kulit kasar Kemungkinan Besar Ada Timbul bintik putih Tidak Tahu Insang berwarna pucat Kemungkinan Besar Ada Bagian tubuh membengkak Hampir Pasti Ada Ichtyosporiosi s sp Kepala kemerahan Kemungkinan Besar Ada Penebalan pada kulit Hampir Pasti Ada Nafsu makan menurun Kemungkinan Besar Ada Kulit berwarna kehitaman Hampir Pasti Ada Saprolegnia sp Bercak pada sirip Hampir Pasti Ada Timbul bintik putih Kemungkinan Besar Ada Timbul luka kapas putih Hampir Pasti Ada Bercak putih pada kepala Hampir Pasti Ada Branchiomyc osis sp Gangguan pernafasan Hampir Pasti Ada Nafsu makan menurun Kemungkinan Besar Ada Insang tampak bergaris-garis Hampir Pasti Ada Bercak putih pada tubuh ikan Kemungkinan Besar Ada
Berdasarkan  data  penyakit,  gejala,  dan  nilai keyakinan  pakar  pada  tabel  1,  dapat  disimpulkan bahwa beberapa penyakit ikan, seperti Dactylogyrus sp , Gyrodactylus  sp , Epistylis  sp , Trichodina  sp , Ichthyophthirius Multifilis, Aeromonas Hydrophilla, Aeromonas Salmonicida , Flavobacterium sp ,
Ichtyosporiosis sp , Saprolegnia sp , dan Branchiomycosis sp , memiliki gejala yang bervariasi dan  tingkat  keyakinan  pakar  yang  berbeda-beda. Beberapa  gejala yang  umumnya  muncul  melibatkan perubahan  warna  ikan,  penurunan  nafsu  makan, kerusakan  insang,  sisik  terlepas,  dan  aktivitas  ikan yang  menurun.  Tingkat  keyakinan  pakar  juga beragam, mulai dari hampir pasti ada, kemungkinan besar  ada,  mungkin  ada,  hingga  tidak  tahu.  Oleh
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 11-21
karena  itu,  diagnosis  dan  penanganan  penyakit  ikan memerlukan perhatian khusus untuk mengidentifikasi penyakit  dengan  tepat  dan  mengimplementasikan tindakan yang sesuai dengan tingkat keyakinan pakar yang ada.

## 3.2 Akuisisi Pengetahuan
Selama  tahap  perolehan  pengetahuan,  data penyakit  dan  gejala  yang  diperoleh  akan  diubah menjadi seperangkat aturan. Selanjutnya data dalam bentuk aturan akan dikirimkan ke basis pengetahuan. Tujuannya  adalah  untuk  memanfaatkan  data  yang telah diubah menjadi aturan untuk perhitungan masa depan pada mesin inferensi.

## 3.2.1 Pemberian  Identitas  Data  Penyakit  dan Gejala
Selama tahap ini, data penyakit dan gejala ikan Channa  diberi  format  kode  tertentu,  sehingga memfasilitasi  konversi  data  menjadi  aturan  bagi peneliti.  Nama  penyakitnya  disajikan  pada  tabel  2, sedangkan gejala penyakitnya disajikan pada tabel 3.
Tabel 2. Pemberian Identitas Data Penyakit No Nama Penyakit Kode Penyakit 1 Dactylogyrus sp P01 2 Gyrodactylus sp P02 3 Epistylis sp P03 4 Trichodina sp P04 5 Ichthyophthirius Multifilis P05 6 Aeromonas Hydrophilla P06 7 Aeromonas Salmonicida P07 8 Flavobacterium sp P08 9 Ichtyosporiosis sp P09 10 Saprolegnia sp P10 11 Branchiomycosis sp P11

## 3.2.2 Penyusunan Data Ke dalam Bentuk Rule
Pada fase ini, ketika penyakit dan gejala dikenali menggunakan  format  kode,  langkah  selanjutnya adalah  menyusun  data  menjadi  aturan ( rule ), sebagaimana  yang  telah  penulis  tampilkan  dalam Tabel 4 . Setelah  pembentukan  data  penyakit  dan  gejala dalam  bentuk rule ,  langkah  berikutnya  adalah mengonversi  setiap rule tersebut  menjadi  bentuk pohon  keputusan  yang  memuat  informasi  mengenai setiap  penyakit  dan  gejala  yang  terhubung  dalam kode  yang  disusun.  Di  sajikan  oleh  peneliti  dalam Gambar 2.
Gambar 1. Pohon Keputusan Penyakit dan Gejala dalam Bentuk  Kode
Tabel 3. Pemberian Identitas Data Gejala
No Gejala Kode Gejala 1 Warna ikan pucat G01 2 Nafsu makan menurun G02 3 Produksi mukus berlebihan pada insang G03 4 Insang menjadi pucat dan membengkak G04 5 Sisik terlepas G05 6 Aktivitas menurun G06 7 Kepala, tutup insang G07 8 Ditumbuhi benang halus G08 9 Pendarahan pada anus G09 10 Sirip rusak G10 11 Sering meloncat-loncat G11 12 Menggosok-gosokan badan pada benda sekitar G12 13 Kulit kasar G13 14 Kerusakan pada insang G14 15 Bercak putih pada tubuh ikan G15 16 Insang keluar darah G16 17 Bagian tubuh membengkak G17 18 Timbul bintik putih G18 19 Insang berwarna pucat G19 20 Kepala kemerahan G20 21 Penebalan pada kulit G21 22 Kulit berwarna kehitaman G22 23 Bercak pada sirip G23 24 Timbul luka kapas putih G24 25 Bercak putih pada kepala G25 26 Gangguan pernafasan G26 27 Insang tampak bergaris-garis G27 Tabel 4. Rule Penyakit dan Gejala Kode penyakit rule Rule P01 = IF Warna  ikan  pucat AND Nafsu  makan menurun AND Produksi mukus berlebihan pada insang AND Insang  menjadi  pucat  dan membengkak THEN Dactylogyrus sp
Rule P02
= IF Sisik  lepas AND Aktivitas  menurun AND Kepala,  tutup  insan Ditumbuhi  benang  halus THEN Gyrodactylus sp
Rule
P03 = IF Aktivitas menurun AND Kepala, tutup insang AND Pendarahan  pada  anus AND Ditumbuhi benang halus THEN Epistylis sp
Rule
P04 = IF Sirip  rusak AND Warna  ikan  pucat AND Sering  meloncat-loncat AND Menggosok- gosokan  badan  pada  benda  sekitar THEN Trichodina sp
Rule P05
= IF Kulit  kasar AND Warna  ikan  pucat AND Kerusakan pada insang AND Bercak putih pada tubuh ikan THEN Ichthyophthirius Multifilis Rule P06
= IF Kulit  kasar AND Sisik  terlepas AND Insang keluar  darah AND Bagian  tubuh  membengkak
THEN Aeromonas Hydrophilla
Rule P07
= IF Sirip  rusak AND Aktivitas  menurun AND Insang  keluar  darah AND Bagian  tubuh membengkak THEN Aeromonas Salmonicida
Rule P08 = IF Kulit  kasar AND Timbul  bintik  putih AND Insang  berwarna  pucat AND Bagian  tubuh membengkak THEN Flavobacterium sp
Rule P09 = IF Kepala kemerahan AND Penebalan pada kulit AND Nafsu  makan  menurun AND Kulit
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 11-21
Kode penyakit rule berwarna kehitaman THEN Ichtyosporiosis sp Rule
P10 = IF Bercak  pada  sirip AND Timbul  bintik  putih AND Timbul luka kapas putih AND Bercak putih pada kepala THEN Saprolegnia sp Rule P11 = IF Gangguan  pernafasan AND Nafsu  makan menurun AND Insang  tampak  bergaris-garis AND Bercak  putih  pada  tubuh  ikan THEN
Branchiomycosis sp
Pada  tahap  penyusunan  data  ke  dalam  bentuk rule ,  identifikasi  penyakit  dan  gejala  menggunakan format kode dari Tabel 2 dan Tabel 3, memungkinkan penyusunan  aturan  ( rule )  untuk  diagnosis  penyakit ikan.  Tabel  4  menunjukkan  hubungan  antara  kode penyakit dengan kombinasi gejala yang diidentifikasi. Misalnya, rule untuk Dactylogyrus sp (P01)  menyatakan  bahwa  jika  warna  ikan  pucat (G01), nafsu makan menurun (G02), produksi mukus berlebihan  pada  insang  (G03),  dan  insang  menjadi pucat dan membengkak (G04) terpenuhi, maka ikan dapat  didiagnosis  menderita  penyakit  tersebut. Pendekatan ini membantu memformulasikan panduan  sistematis  untuk  diagnosis  penyakit  ikan, memanfaatkan  korelasi  antara  gejala  dan  penyakit yang  diidentifikasi  secara  kuantitatif.  Dengan menggunakan  aturan  ini,  praktisi  perikanan  dapat mempercepat  proses  diagnosis  dan  mengambil tindakan yang sesuai untuk meningkatkan manajemen penyakit ikan.

## 3.2.3 Pemberian  Nilai  Keyakinan  Pakar  dalam Setiap Gejala
Setelah  penetapan  aturan  mengenai  penyakit dan  gejala,  langkah  berikutnya  adalah  menentukan nilai  keyakinan  yang  dimiliki  oleh  seorang  pakar terhadap masing-masing gejala yang terkait. dengan penyakit ikan Channa, yang nantinya nilai keyakinan dari  pakar  tersebut  akan  digunakan  sebagai  nilai gejala  pakar  untuk input nilai  perhitungan  diagnosa penyakit, untuk menentukan besarnya nilai keyakinan pada setiap gejala yang diberikan, penulis mengajukan pertanyaan untuk setiap gejala penyakit kemudian pakar memberikan jawaban menggunakan nilai  ketidakpastian  sebagaimana  yang  tercantum dalam tabel 5 dan tabel 6.
Tabel 5. Nilai Keyakinan Pakar Keterangan Bobot Tidak Ada 0 Tidak Tahu 0,2 Mungkin Ada 0.4 Kemungkinan Besar Ada  0.6 Hampir Pasti Ada 0.8 Pasti Ada 1
Berdasarkan  Tabel  5  yang  menyajikan  bobot untuk  nilai  keyakinan  pakar,  dapat  diambil kesimpulan bahwa setiap keterangan memiliki bobot yang  berkorelasi  dengan  tingkat  keyakinan  pakar
terkait  keberadaan  suatu  kondisi.  Bobot  ini memberikan skala dari tidak ada (0) hingga pasti ada (1),  dengan  nilai-nilai  di  antaranya  menunjukkan tingkat keyakinan yang semakin meningkat. Misalnya, ketidakpastian diungkapkan dengan bobot 0,2  untuk  "Tidak  Tahu,"  sementara  keyakinan  yang lebih  tinggi  seperti  "Mungkin  Ada,"  "Kemungkinan Besar Ada," dan "Hampir Pasti Ada" memiliki bobot berturut-turut 0,4, 0,6, dan 0,8. Bobot tertinggi, yaitu 1, diberikan pada keterangan "Pasti Ada." Kesimpulan  ini  memperkuat  bahwa  dalam  konteks penilaian  penyakit  ikan,  bobot  keyakinan  pakar menjadi  landasan  penting  untuk  mengukur  sejauh mana kepastian atau ketidakpastian dalam diagnosis, memandu  proses  pengambilan  keputusan,  dan menyediakan  informasi  esensial  bagi  manajemen penyakit ikan yang efektif.

## Tabel 6. Nilai Keyakinan Pakar Untuk Setiap Gejala
Nama Penyakit Kode Gejala Gejala C F Dactylogyrus sp G01 Warna ikan pucat 0.8 G02 Nafsu makan menurun  0.8 G03 Produksi mukus berlebihan pada insang 0.8 G04 Insang menjadi pucat dan membengkak 0.8 Gyrodactylus sp G05 Sisik terlepas 0.6 G06 Aktivitas menurun 0.4 G07 Kepala, tutup insang 0.4 G08 Ditumbuhi benang halus 0.6 Epistylis sp G06 Aktivitas menurun 0.6 G07 Kepala, tutup insang 0.4 G09 Pendarahan pada anus  0.8 G08 Ditumbuhi benang halus 0.2 Trichodina sp G10 Sirip rusak 0.2 G01 Warna ikan pucat 0.8 G11 Sering meloncat- loncat 0.8 G12 Menggosok-gosokan badan pada benda sekitar 0.8 Ichthyophthirius Multifilis G13 Kulit kasar 0.2 G01 Warna ikan pucat 0.4 G14 Kerusakan pada insang 0.4 G15 Bercak putih pada tubuh ikan 0.8 Aeromonas Hydrophilla G13 Kulit kasar 0.8 G05 Sisik terlepas 0.8 G16 Insang keluar darah 0.4 G17 Bagian tubuh membengkak 0.2 Aeromonas Salmonicida G10 Sirip rusak 0.4 G06 Aktivitas menurun 0.6 G16 Insang keluar darah 0.6 G17 Bagian tubuh membengkak 0.4 Flavobacterium sp G13 Kulit kasar 0.6
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 11-21
Nama Penyakit Kode Gejala Gejala C F G18 Timbul bintik putih 0.2 G19 Insang berwarna pucat  0.6 G17 Bagian tubuh membengkak 1 Ichtyosporiosis sp G20 Kepala kemerahan 0.8 G21 Penebalan pada kulit 1 G02 Nafsu makan menurun  0.8 G22 Kulit berwarna kehitaman 1 Saprolegnia sp G23 Bercak pada sirip 1 G18 Timbul bintik putih 8 G24 Timbul luka kapas putih 1 G25 Bercak putih pada kepala 1 Branchiomycosis sp G26 Gangguan pernafasan 1 G02 Nafsu makan menurun  0.8 G27 Insang tampak bergaris-garis 1 G15 Bercak putih pada tubuh ikan 0.8
Berdasarkan Tabel 6 yang mencantumkan nilai keyakinan  pakar  untuk  setiap  gejala  pada  beberapa penyakit  ikan  tertentu,  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  masing-masing  gejala  memiliki  bobot  yang berkaitan  dengan  tingkat  keyakinan  pakar  terkait keberadaan  gejala  tersebut  pada  suatu  penyakit. Sebagai contoh, pada Dactylogyrus sp , gejala seperti warna  ikan  pucat  (G01),  nafsu  makan  menurun (G02),  produksi  mukus  berlebihan  pada  insang (G03),  dan  insang  menjadi  pucat  dan  membengkak (G04)  memiliki  nilai  keyakinan  0.8,  menunjukkan keyakinan  tinggi  akan  korelasi  gejala  dengan penyakit tersebut. Sebaliknya, pada Ichthyophthirius Multifilis ,  gejala  kulit  kasar  (G13)  memiliki  nilai keyakinan  0.2,  menunjukkan  keyakinan  yang  lebih rendah  terkait  keberadaan  gejala  tersebut  pada penyakit  tersebut.  Kesimpulan  ini  menyoroti pentingnya  nilai  keyakinan  pakar  dalam  memahami dan  menilai  gejala  penyakit  ikan  secara  individual, memberikan  panduan  untuk  prioritas  dalam  proses diagnosis, serta menyediakan informasi yang berguna untuk  pengembangan  strategi  pengelolaan  penyakit ikan yang efektif.

## 3.3 Perancangan Mesin Inferensi
Pada langkah ini, seperangkat aturan perhitungan ditetapkan dengan menggunakan metode faktor kepastian. Mesin inferensi akan memanfaatkan aturan  ini  untuk  melakukan  penghitungan  dan menentukan  kondisi  yang  didiagnosis.  Mesin inferensi  dalam  penelitian  ini  telah  menentukan berbagai prinsip perhitungan, antara lain:
1. Regulasi  Formula  1  merupakan  aturan  untuk premis tunggal.
2. Rumus  2  menunjukkan  aturan  untuk  mencapai kesimpulan serupa.
3. Metodologi  penghitungan  persentase  dijelaskan dengan rumus 3.
Berdasarkan  perkiraan  sebelumnya,  prevalensi penyakit Gyrodactylus sp sebesar 89% dan prevalensi penyakit Ichthyophthirius  Multifilis sebesar  16%. Oleh  karena  itu,  Ikan  Channa  telah  didiagnosis menderita Dactylogyrus  sp berdasarkan  persentase penyakitnya.

## 3.4 Implementasi Sistem
Pada tahap ini antar muka pengguna dari aplikasi website diagnosis penyakit ikan Channa dibuat, setiap halaman  antar  muka  pengguna  pada  aplikasi  ini Dibuat  dengan  memanfaatkan  CSS,  HTML,  dan JavaScript sebagai bahasa pemrogramannya. Tahapan ini dinilai sangat penting karena dalam aplikasi yang dibuat,  interaksi  antara  pengguna  dan  sistem  sangat interaktif,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  tampilan  yang dapat  dimengerti  dan  mudah  digunakan  oleh pengguna  disaat  mengakses  dan  menggunakan aplikasi tersebut. Berikut gambar dari setiap halaman tampilan antar muka aplikasi diagnosis penyakit ikan channa , diantaranya :
1. Halaman Beranda
Gambar 2. Tampilan Halaman Beranda
Website ini  membahas  penyakit  ikan  Channa dan  terdiri  dari  tiga  bagian  utama,  yaitu  Beranda, Konsultasi, dan Tentang Penyakit. Beranda menampilkan  gambar  ikan  Channa  barca  dengan judul " Channa Ganas" serta kalimat pembuka yang mengundang  pengguna  untuk  mengetahui  informasi tentang  penyakit  ikan  Channa.  Bagian  Konsultasi memungkinkan pengguna untuk berkonsultasi dengan  ahli  melalui  formulir  yang  mencakup informasi  tentang  ikan  Channa  sakit,  gejala,  dan kondisi  lingkungan.  Bagian  Tentang  Penyakit menyajikan  informasi  lengkap  tentang  berbagai penyakit  ikan  Channa,  termasuk  penyebab,  gejala, dan pengobatan, serta menggunakan bahasa Indonesia dengan tampilan yang sederhana.
2. Halaman Konsultasi
Gambar 4 tersebut menunjukkan halaman hasil konsultasi penyakit ikan Channa di situs web Channa Ganas, sebuah komunitas ikan Channa di Indonesia. Hasil  perhitungan  konsultasi  menunjukkan  bahwa pengguna  memiliki  kemungkinan  89,25%  terkena penyakit parasit Gyrodactylus sp .

## Gambar 3.Tampilan Halaman Konsultasi
Halaman  tersebut  juga  memberikan  informasi tentang pengobatan yang disarankan, yaitu menggunakan  obat Kanunginen L,  yang  dapat diperoleh  di  toko-toko  ikan  hias.  Kesimpulannya, Channa  Ganas  merupakan  sumber  informasi  yang berharga  bagi  pecinta  ikan  Channa,  memberikan panduan  merawat  dan  mengatasi  penyakit  ikan Channa secara efektif.

## 3. Halaman Saran Pakar

## Gambar 4.Halaman Saran Pakar
Halaman  "Saran  Pakar"  pada  Gambar  5 memberikan informasi tentang penanganan penyakit jamur Saprolegnia  sp pada  ikan  Channa.  Judul halaman  mencantumkan  "CHANNA  GANAS  | SERANDA  KONSULTASI  TENTANG  WAFAT", dengan  gambar  ikan  Channa  yang  memiliki  bintik- bintik  putih.  Teks  di  bagian  tengah  halaman menjelaskan  karakteristik  jamur Saprolegnia  sp dan risiko  kematian  ikan.  Bagian  bawah  halaman memberikan saran penanganan, termasuk identifikasi dan  konfirmasi  penyakit,  isolasi  ikan  Channa terinfeksi,  serta  pemberian  obat  anti  jamur  seperti Malachite Green , Fluconazole ,  dan Metronidazole . Selain itu, disarankan perawatan dengan peningkatan kualitas  air,  suhu  air  yang  optimal,  dan  pemberian pakan  berkualitas  untuk  mendukung  penyembuhan. Dengan  langkah-langkah  ini,  penyakit  jamur Saprolegnia  sp pada  ikan  Channa  dapat  diatasi  dan disembuhkan.
4. Tampilan Halaman Riwayat
Halaman  riwayat website menampilkan  hasil konsultasi  penyakit  ikan  Channa  ganas  dengan  dua tabel, yaitu tabel nilai gejala dan tabel penyakit. Tabel nilai  gejala  memberikan  probabilitas  menderita penyakit  berdasarkan  gejala  yang  dikonsultasikan,
dengan  nilai  probabilitas  yang  lebih  tinggi menunjukkan  kemungkinan  penyakit  yang  lebih besar.
Gambar 5. Tampilan Halaman Riwayat
Tabel  penyakit  menyebutkan  penyakit  yang kemungkinan besar diderita, dengan parasit Trichodina  sp mendominasi  probabilitas  sebesar 91,26%, diikuti oleh jamur Saprolegna sp (96,57%), jamur Saprolegeta  sp (95,83%),  dan  jamur ichtyobodo  sp (29,44%).  Dengan  probabilitas tertinggi,  ikan  Channa  ganas  kemungkinan  besar menderita  parasit Trichodina  sp ,  dan  untuk pengobatannya dapat menggunakan obat anti parasit yang dijual bebas atau merendam ikan dalam larutan garam.  Penjelasan  singkat  tentang  masing-masing penyakit  mencakup  gejala  seperti  lesi  putih,  bulu halus putih, perilaku lesu, dan kesulitan berenang.

## 5. Tampilan Halaman Tentang

## Gambar 6. Tampilan Halaman Tentang
Tampilan  halaman website Channa  Ganas menunjukkan  adanya  layanan  konsultasi  penyakit ikan Channa yang ditujukan untuk para pembudidaya dan dokter hewan akuatik. Layanan ini menggunakan metode certainty factor dengan  memanfaatkan informasi  dari  berbagai  sumber,  termasuk  artikel, jurnal, buku, dan pendapat seorang pakar, Dr. Devin MS,  seorang  dokter  hewan  akuatik  berpengalaman. Pengembang  layanan  ini  adalah  Pemilik  Utama Perusahaan  Channa  Ganas,  yang  aktif  dalam budidaya  dan  perdagangan  ikan  Channa.  Aplikasi konsultasi  ini  bertujuan  membantu  melakukan diagnosa  dan  pengendalian  penyakit  ikan  Channa dengan  menggunakan  metode certainty factor . Langkah-langkah  penggunaan  layanan  melibatkan mengisi formulir konsultasi dengan informasi penting dan menunggu pendapat pakar yang akan ditampilkan
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 11-21
dalam waktu 24 jam di halaman "Hasil Konsultasi". Layanan  ini  menjadi  alternatif  bagi  pembudidaya yang  membutuhkan  bantuan  dalam  menangani penyakit ikan Channa.

## 3.5 Implementasi Algoritma Ke dalam Sistem
Fase  saat  ini  melibatkan  pengembangan  alur implementasi  algoritma  faktor  kepastian,  yang bertujuan untuk memberikan penjelasan rinci tentang prosedur  yang  terlibat  dalam  mengintegrasikan algoritma ke dalam sistem yang sedang dikembangkan. Kumpulan aturan perhitungan selanjutnya  untuk  mengeksekusi  algoritma  faktor kepastian  dalam  sistem  yang  dijelaskan  dalam penelitian ini diberikan oleh peneliti pada Gambar 8.

## Gambar 7. Alur Perhitungan Implementasi Algoritma Certainty  Factor
Setelah proses pembuatan rangkaian langkah implementasi  algoritma certainty factor selesai, langkah  selanjutnya  adalah  mentransformasikan rangkaian langkah tersebut ke dalam pseudocode . Tujuan  dari  fase  ini  adalah untuk  mengefektifkan proses  implementasi  algoritma  menggunakan bahasa  pemrograman JavaScript . Pseudocode berikut  ini  dikembangkan  berdasarkan  tahapan perhitungan  penerapan  algoritma  kepastian  faktor dari  tahap  sebelumnya,  seperti  yang  digambarkan peneliti pada Gambar 9.
Setelah  tahap  perencanaan  implementasi algoritma  selesai,  tahap  selanjutnya  melibatkan pembuatan  kode  program  untuk  implementasi algoritma.  Kode  ini  didasarkan  pada  urutan  dan kode  semu  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya. Algoritma  pada  penelitian  ini  dieksekusi  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman JavaScript . Gambar 10 menggambarkan penggabungan
metode  dalam  kode  program  yang  telah dikembangkan oleh peneliti.

## Gambar 8 Pseudocode Perhitungan Implementasi Algoritma
Certainty Factor

## Gambar 9. Implementasi Perhitungan Algoritma Certainty
Factor Pada Bahasa Pemrograman Javascript

## 3.6 Pengujian Sistem
Tujuan  pengujian  sistem  dalam  penelitian  ini adalah  untuk  memvalidasi  bahwa  sistem  yang dirancang  beroperasi  sebagaimana  mestinya,  sesuai dengan harapan yang telah ditetapkan. Penelitian ini memerlukan penggunaan metodologi pengujian white box dan black box untuk mengevaluasi fungsionalitas sistem.
3.6.1 White Box Testing Penelitian ini menggunakan uji white box untuk mengevaluasi penggabungan kode program diagnosis penyakit dengan algoritma kepastian faktor ke dalam sistem.  Pengujian  ini  memerlukan  eksekusi  kode program untuk memverifikasi kesesuaian hasil akhir dengan  hasil  perhitungan  manual  sebelumnya,  yang mencapai tingkat akurasi 89,250%. Setelah penjelasan  kode  program  untuk  diagnosis  penyakit menggunakan  algoritma  faktor  kepastian,  Langkah- langkah  berikut  termasuk  menjalankan  kode  dan membandingkan  keluaran  yang  dihasilkan  dengan hasil  perhitungan  manual.  Di  bawah  ini  gambaran singkat  keluaran  kode  program  untuk  diagnosis penyakit  dengan  teknik  faktor  kepastian  yang diberikan  oleh  peneliti.  Dalam  konteks  informasi yang  diberikan,  yaitu  pada  representasi  yang  diberi label "gambar 11".
Mendapatkan nilai CF dari Pakar(e) dan User (h) Menghitung CF[h,e] dengan premis tunggal CF[h,e]1 = CFe * CFh
CF[h,e]2 = CFe * CFh
CF[h,e]3 = CFe * CFh
Menghitung CF[h,e] dengan premis kombinasi CF[h,e]1,2  = CF[h,e]1 + CF[h,e]2 * (1-CF[h,e]1) CF[h,e]old3 = CF[h,e]old1 + CF[h,e]3 * (1-CF[h,e]old1)
Menghitung CF[h,e] dengan premis persentase CF[h,e] = CF[h,e]old3 * 100%
Mengembalikan nilai max CF[h,e]
1. function cf(e1,e2,e3,e4,h1,h2,h3,h4){ 2.    const premisT1 =  dataPakar[e1] * dataUser[h1] 3.    const premisT2 =  dataPakar[e2] * dataUser[h2]
4.    const premisT3 =  dataPakar[e3] * dataUser[h3]
5.    const premisT4 =  dataPakar[e4] * dataUser[h4] 6. 7.    const premisK1 = premisT1 + premisT2 * (1-premisT1) 8.    const premisK2 = premisK1 + premisT3 * (1-premisK1) 9.    const premisK3 = premisK2 + premisT4 * (1-premisK2) 10. 11.    const premisP = premisK3 * 100
12. return premisP 13. }
14. 15. function hitungCf() { 16.    const cfP1 =  cf( 'G01e' , 'G02e' , 'G03e' , 'G04e' , 'G01h' , 'G02h' , 'G03h' , 'G04h' )
17.    const cfP2 =  cf( 'G05e' , 'G06e' , 'G07e' , 'G08e' , 'G05h' , 'G06h' , 'G07h' , 'G08h' ) 18.    const cfP3 =  cf( 'G09e' , 'G10e' , 'G11e' , 'G12e' , 'G06h' , 'G07h' , 'G08h' , 'G09h' )
19.    const cfP4 =  cf( 'G13e' , 'G14e' , 'G15e' , 'G16e' , 'G10h' , 'G01h' , 'G11h' , 'G12h' ) 20.    const cfP5 =  cf( 'G17e' , 'G18e' , 'G19e' , 'G20e' , 'G13h' , 'G01h' , 'G14h' , 'G15h' )
21.    const cfP6 =  cf( 'G21e' , 'G22e' , 'G23e' , 'G24e' , 'G13h' , 'G05h' , 'G16h' , 'G17h' )
22.    const cfP7 =  cf( 'G25e' , 'G26e' , 'G27e' , 'G28e' , 'G10h' , 'G06h' , 'G16h' , 'G17h' )
23.    const cfP8 =  cf( 'G29e' , 'G30e' , 'G31e' , 'G32e' , 'G13h' , 'G18h' , 'G19h' , 'G17h' )
24.    const cfP9 =  cf( 'G33e' , 'G34e' , 'G35e' , 'G36e' , 'G20h' , 'G21h' , 'G02h' , 'G22h' ) 25.    const cfP10 =  cf( 'G37e' , 'G38e' , 'G39e' , 'G40e' , 'G17h' , 'G23h' , 'G18h' , 'G24h' , 'G25h' ) 26.    const cfP11 =  cf( 'G41e' , 'G42e' , 'G43e' , 'G44e' , 'G21h' , 'G26h' , 'G02h' , 'G27h' , 'G15h' )
27.
28. let hasilCf = [ 29.        cfP1, cfP2, cfP3, cfP4, 30.        cfP5, cfP6, cfP7, cfP8,
31.        cfP9, cfP10, cfP11,
32. ]
33. 34. let cfTerbesar = Math.max.apply(Math, hasilCf)
35. return cfTerbesar 36. }

## Gambar 10. Output Kode Program Perhitungan Diagnosis Penyakit Menggunakan Algoritma Certainty Factor
Output kode program menunjukkan bahwa nilai kepercayaan  ahli  dan  pengguna  sesuai  dengan  nilai yang  ditentukan  pada  tabel  5  dan  tabel  6.  Penyakit yang  terdiagnosis  menghasilkan  nilai  kesimpulan sebesar  89.250.  Berdasarkan  temuan  keluaran  yang diperoleh,  dapat  disimpulkan  bahwa  pemasangan kode program diagnosis penyakit dengan menggunakan  algoritma  kepastian  faktor  telah berhasil sesuai harapan, karena menghasilkan angka yang mendekati perhitungan manual, yaitu 89.250.

## 3.6.2 Black Box Testing
Dari  hasil  pengujian  sistem  memanfaatkan metode black  box pengujian  terhadap  berbagai  fitur aplikasi  yang  dibangun,  dapat  disimpulkan  bahwa aplikasi  untuk  mendiagnosis  penyakit  ikan  Channa dengan menggunakan algoritma certainty factor telah terbukti efektif. Ini menjadi opsi alternatif yang dapat dimanfaatkan  oleh  pembudidaya  untuk  melakukan diagnosis penyakit pada ikan Channa.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  teknik  penelitian  yang  dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  pendekatan faktor kepastian dalam diagnosis penyakit menghasilkan  nilai  persentase  tertinggi  dalam  hal kepercayaan terhadap diagnosis penyakit, didasarkan pada  analisis  11  penyakit  serta  27  gejala yang  telah dimasukkan  ke  dalam  sistem,  Setelah  berhasil menerapkan algoritma certainty factor pada aplikasi yang  dirancang  dalam  penelitian  ini  untuk mendiagnosis  penyakit  pada  ikan  Channa,  hasil pengujian  sistem  menggunakan  metode white  box testing  menunjukkan  kesesuaian  hasil  perhitungan penyakit  ikan  Channa  dengan  hasil  perhitungan manual, mencapai 89.250% untuk diagnosis penyakit helminthiasis .  Melakukan  pengujian black box pada berbagai  fungsi  aplikasi  juga  menunjukkan  kinerja yang  optimal.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan
bahwa aplikasi yang dikembangkan dengan memanfaatkan  algoritma  faktor  kepastian  untuk mendiagnosis  penyakit  ikan  Channa  dapat  menjadi pilihan  praktis  bagi  petani  dalam  mendiagnosis penyakit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Made, D. Febriyanti, A. A. Kompiang, O. Sudana, and  N.  Piarsa,  “Implementasi  Black  Box  Testing pada Sistem Informasi Manajemen Dosen,” JITTER- Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer , vol. 2, no. 3, 2021.
[2] A.  R.  Saputra,  A.  P.  Sasmito,  and  D.  Rudhistiar, “Rancang  Bangun  Pakan  Dan  Filterisasi  Pada Budidaya Ikan Channa Menggunakan Metode Fuzzy Berbasis Arduino,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 5, no. 2, pp. 668–675, Oct. 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3744.
[3] F.  Fitriani,  H.  Haris,  and  R.  Laksmi  Utpalasari, “Pemanfaatan  Maggot  (Hermetia  illucens)  Sebagai Pakan  Alternatif  Dengan  Kombinasi  Pakan  Pelet Terhadap  Pertumbuhan  Dan  Sintasan  Ikan  Gabus (Channa striata),” Indobiosains , vol. 5, no. 1, pp. 13– 24, Feb. 2023, doi: 10.31851/indobiosains.v5i1.10108.
[4] I.  Effendi,  “Smart  Farming  yang  Berwawasan Lingkungan  untuk,” Prosiding  Seminar  Nasional Lahan Suboptimal 2019 , no. 1, pp. 9–19, 2019.
[5] H.  Sulistiani  and  K.  Muludi,  “Penerapan  Metode Certainty  Factor  Dalam  Mendeteksi  Penyakit Tanaman Karet,” Jurnal  Pendidikan  Teknologi  dan Kejuruan ,  vol.  15,  no.  1,  Jan.  2018,  doi: 10.23887/jptk-undiksha.v15i1.13021.
[6] A. L. Rihani, A. Maksum, and N. Nurhasanah, “Studi Literatur :  Media  Interaktif  Terhadap  Hasil  Belajar Peserta  Didik  Kelas  V  Sekolah  Dasar,” JKPD (Jurnal Kajian Pendidikan Dasar) , vol. 7, no. 2, pp. 123–131, Sep. 2022, doi: 10.26618/jkpd.v7i2.7702.
[7] L.  A.  Sofia,  M.  A.  Zain,  and  R.  Firdaus, “Peningkatan  Produktivitas  Usaha  Budidaya  Ikan Haruan  Melalui  Perbaikan  Pengelolaan  Kualitas Air,” Jurnal  Pengabdian  ILUNG  (Inovasi  Lahan Basah Unggul) , vol. 1, no. 2, p. 152, Nov. 2021, doi: 10.20527/ilung.v1i2.4110.
[8] A.  Safitri  Nasution,  W.  Windarti,  and  E.  Efawani, “Identification Of Macrophyta In The Swamp Area Of  The  Sawah  Village,  Kampar  Regency,  Riau Province,” Asian Journal of Aquatic Sciences , vol. 2, no. 2, pp. 95–106, Jan. 2020, doi: 10.31258/ajoas.2.2.95-106.
[9] M.  I.  Shiddiq,  “Seri  Sains  dan  Teknologi Implementasi  White  Box  Testing  Dengan  Teknik Basis Path ,” J. Siliwangi , vol. 7,  no. 2, pp.  35–40, 2021.
[10]  B.  H.  Hayadi, Sistem  Pakar,  Penyelesaian  Kasus Menentukan  Minat  Baca,  Kecenderungan,  Dan Karakter Siswa Dengan Metode Forward Chaining . Yogyakarta:  Deepublish,  2018.  Accessed:  Jan.  03, 2024.
[Online].
Available: https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=rN xiDwAAQBAJ&oi=fnd%20&pg=PR6&dq=definisi +sistem+pakar&ots=6YTbbuTEn2&sig=cOsIt6Qirp 4%20uYnu46eL7YGUEfmU&redir_esc=y#v=onep age&q=definisi%20sistem%20pakar&f=false
[11]  N.  Rukminasari,  N.  Nurdin,  K.  Yaqin,  Moh.  T. Umar,  I.  Irmawati,  and  D.  Yanuarita,  “Pengenalan
Penggunaan  Biofilter  Sebagai  Upaya  Mengatasi Pencemaran Bahan Organik Di Perairan Tambak Di Kelurahan Lakkang, Kota Makassar,” Panrita Abdi - Jurnal Pengabdian pada Masyarakat , vol. 4, no. 1, p. 119, Feb. 2020, doi: 10.20956/pa.v4i1.6726.
[12]  K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis Metode  Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit THT,” Jurnal Teknik Elektro , vol. 10, no. 1, pp. 30–35, Jun. 2018, doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[13]  R.  I.  Borman,  R.  Napianto,  P.  Nurlandari,  and  Z. Abidin,  “Implementasi  Certainty  Factor  Dalam Mengatasi  Ketidakpastian  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Kuda Laut,” JURTEKSI  (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 1– 8, Dec. 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v7i1.602.
[14]  S. Suprayogi, D. Puspita, E. A. D. Putra, and M. R. Mulia,  “Pelatihan  Wawancara  Kerja  Bagi  Anggota
Karang Taruna Satya Wira Bhakti Lampung Timur,”
Community Development Journal : Jurnal
Pengabdian Masyarakat , vol. 3, no. 1, pp. 356–363, Jun. 2022, doi: 10.31004/cdj.v3i1.4494.
[15]  A.  A.  ,  Maulia,  Kursini,  and  A.  M.  Wijaya,  “Zeta- Math. Analisa Metode Certainty Factor dan Teorema Bayes Dalam Mendeteksi Suatu Penyakit,” pp. 1–5, 2021.
[16]  R.  I.  Borman,  D.  A.  Megawaty,  and  A.  Attohiroh, “Implementasi  Metode  TOPSIS  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta Yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus : PT. Indo Cafco  Fajar  Bulan  Lampung),” Fountain  of Informatics Journal , vol. 5, no. 1, p. 14, Mar. 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.