## Diagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Dengan Teorema Bayes
Roindah Simalango STMIK Pelita Nusantara Program Studi Teknik Informatika
Medan, Indonesia indah.malango@yahoo.com Anita Sindar Sinaga STMIK Pelita Nusantara Program Studi Teknik Informatika Medan, Indonesia haito_ita@yahoo.com
Abstract — Seekor ikan bila terserang suatu penyakit akan  menunjukkan perubahan fisik, tampak  dari  gejala-gejala  yang  muncul.  Dari  gejala  yang  kelihatan  dapat  diketahui  jenis penyakit  ikan  dan  segera  dilakukan  tahap  pengobatan  agar  tidak  terjadi  kerugian  besar. Diagnosa merupakan tahap awal untuk mengetahui gejala-gejala dari suatu jenis penyakit ikan hias  agar  secara  awal  dapat  mengatasi  penyakit  tersebut.  Tujuan  diagnosa  menggunakan Teorema  Bayes  yaitu  membantu  masyarakat/orang  awam  mengerjakan  pekerjaan  para  ahli untuk mendiagnosa penyakit ikan hias berbasis komputer dengan mudah, cepat dan prosesnya dapat  dilakukan  secara  berulang  secara  otomatis.  Sistem  informasi  pakar  merupakan  aplikasi perangkat  lunak  yang  memiliki  basis  pengetahuan  untuk  domain  tertentu  dan  menggunakan penalaran inferensi menyerupai seorang pakar dalam memecahkan suatu permasalahan. Dalam rancangan  sistem  pakar  yang  dibangun,  ditetapkan  kode  penyakit  terdiri  dari  kode  P001 sampai P0016, digunakan sebagai acuan untuk mendiagnosa penyakit. Kode gejala: G1 sampai G31, merupakan jenis gejala yang muncul. Pada tahap pengujian, dilakukan uji coba terhadap aplikasi Sistem Pakar dengan Teorema Bayes yang telah dibangun. akan dicari hasil diagnosa dan  persentase  kemungkinan  dari  penyakit  pada  ikan  hias  dengan  menggunakan  perhitungan berdasarkan gejala yang dialami ikan.  Dari contoh kasus, setelah dilakukan perhitungan nilai bayes diperoleh penyebab tertinggi dengan persentase 86% disebabkan bakteri Aeromonas sp. dan Pseudomonas sp.
Keywords—gejala; diagnosa; penyakit:, ikan hias air tawar; Teorema Bayes

## I. P ENDAHULUAN
Usaha ikan hias air tawar lebih diminati dibanding ikan  hias  air  laut.  Para  penggemar  ikan  hias  sengaja memelihara  ikan  dalam  berbagai  ukuran  aquarium. Umumnya  bibit  ikan  hias  dibeli  dari  penjual  benih ikan  hias  air  tawar.  Selain  mempersiapkan  makanan, para  penjual  atau  pemelihara  ikan  perlu  mengetahui informasi  cara  menangani  perubahan  pada  fisik  atau pergerakan  ikan.  Perkembangan  teknologi  budidaya yang  sangat  pesat  ke  arah  intensif  dan  superintensif. Aplikasi  teknologi  budidaya  ikan  secara  intensif  bisa berdampak  terhadap  lingkungan.  Keberhasilan  suatu kegiatan budidaya ditentukan oleh faktor ketersediaan benih,  kualitas  sumber  daya  manusia,  kondisi lingkungan,  sarana  dan  prasarana  yang  tersedia  serta informasi  serangan  penyakit  ikan  [1].  Penyebab
penyakit  yang  menyerang  ikan  hias  air  tawar  antara lain Bakteri  Aeromonas  sp. dan Pseudomonas  sp, Protozoa  Ichthyophthirius  Multifiliis (bintik  putih), Protozoa  Trichodina  sp,  Trematoda  Dactylogyrussp, Trematoda  Gyrodactylus  sp,  Nematoda,  Copepoda Argulus  sp,  Lernea  sp dan  virus.  Beberapa  ikan  hias air tawar mengalami beberapa gejala yang menyebabkan pergerakan ikan tidak seperti biasanya. Penyebab  penyakit  ikan  bersifat  menular  dan  tidak menular.  Secara  umum  penyakit  ikan  dapat dikelompokkan  menjadi  dua  yaitu  penyakit infeksius dan non infeksius. Jenis penyakit infeksius disebabkan oleh parasit, jamur bakteri dan virus. Sedangkan jenis penyakit non-infeksius disebabkan  oleh  lingkungan, makanan dan genetis . Penyakit yang disebabkan oleh jamur adalah penyakit saprolegniasis .
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
Perlu suatu kajian atau metode untuk mengidentifikasi  gejala  penyakit  ikan  dan  langkah pengobatan  sesuai  kepakaran  berbasis  komputer. Fakta  gejala-gejala  yang  muncul  pada  ikan  menjadi sumber referensi dalam membangun suatu implemetasi  sistem  pakar  berbasis  pengetahuan  [2]. Diagnosa  penyakit  sangat  perlu  untuk  memudahkan mengetahui  jenis  penyakit  dan  tindakan  pengobatan yang tepat. Mendeteksi atau mendiagnosa merupakan tindakan  awal  Pengobatan  [3].  Pada  Penelitian sebelumnya, Perancangan Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Ikan Hias Menggunakan Shell Exsys Corvid , perancangan  sistem  pakar  menggunakan  metode forward  chaining dan certainty  factor dengan perangkat  lunak Shell  Exsys  CORVID. Hasil pengujian  memperlihatkan  prototipe  sistem  pakar  ini dapat  membantu  peternak  dalam  membudidayakan ikan  hias  dengan  menampilkan  faktor  kepastian penyakit  yang  menyerang  dan  memberikan  referensi cara pencegahan dan pengobatannya [4].

## II. T INJAUAN P USTAKA
Kecerdasan  buatan  adalah  salah  satu  cabang  ilmu pengetahuan  yang  berhubungan  dengan  pemanfaatan mesin  untuk  memecahkan  persoalan  yang  rumit dengan cara yang lebih manusiawi. Hal ini dilakukan dengan mengikuti/mencontoh karakteristik dan analogi berpikir dari kecerdasan/inteligensia manusia, dan  menerapkannya  sebagai  algoritma  yang  dikenal oleh komputer.
A. Hama dan Penyakit Ikan
Proses  pencegahan  penyakit  dilakukan  dengan cara  memilih  benih  yang  unggul,  penebaran  benih dengan  kepadatan  tebar  yang  sesuai,  pengelolaan sumber  air  yang  baik,  memberikan  pakan  yang  baik dan  melakukan  pemantauan  secara  rutin.  Jika  proses pencegahan  sudah  dilakukan,  tetapi  penyakit  tetap menyerang, pembudidaya harus melakukan pengendalian  sehingga  penyakit  tidak  menyerang hingga  fatal.  Jenis  penyakit  dan  penyebabnya  agar lebih mudah dalam menanganinya [5] :
1. Penyakit non-parasiter, penyakit  tidak  menular terdiri dari :
a.   Penyakit keturunan. b.  Kekurangan nutrisi (Tabel 1).
T ABEL I. G EJALA D AN P ENYEBAB K EKURANGAN N UTRISI Gejala Penyebab Kekurangan Kurang nafsu makan Tiamin, asam folat, vitamin A, B12, dan C Efisiensi pakan buruk Energy,  lemak,  protein,  asam  folat,  kalsium, riboflavin, dan blotin Perubahan Warna kulit Asam lemak dan tiamin Kelainan bentuk tulang Fosfor Perut kembung Vitamin A, C, dan E Rentan penyakit Protein dan vitamin C Sirip rontok Asam lemak, riboflavin, Vitamin A, dan Zn Mata menonjol Vitamin A, C, E, dan pirodoksin Megap-megap Pirodoksin Tumbuh lambat Energy,  lemak,  protein,  vitamin  A,  B12, C,D,E, kalsium, asam folat,tiamin, pirodoksin,
dan biotin Pendarahan kulit Vitamin  A,  C  riboflavin,  niasin,  dan  asam pentotenat Iritasi Asam lemak, piridoksin,dan tiamin c. Neoplasia Penyakit ini disebabkan karena adanya pertumbuhan sel baru yang tidak terkendali dan biasa disebut neoplasma yang terjadi karena berbagai faktor seperti  genetis,  hormon,  agensia  fisik,  toksikan biologis atau kimiawi, serta stimulasi infeksi virus. 2. Penyakit Menular. Pengaruh parasit patogen kerap menjadi  penyebab  penyakit  menular.  Penyakit  ini cukup  berbahaya  karena  biasanya  sulit  untuk  diobati dan  dapat  menyebabkan  kematian  massal.  Penyebab penyakit  menular  pada  ikan  disebabkan  bakteri, jamur,  protozoa, trematoda  (cacing  pipih), nematoda (cacing  giling), cocepoda (hewan  kecil  sebangsa udang-udangan) dan virus [6].
B. Sistem Pakar
Sistem  pakar  (Turban,  2005)  adalah  sistem informasi  berbasis  komputer  yang  menggunakan pengetahuan pakar untuk mencapai performa keputusan  yang  tinggi  dalam  domain  persoalan sempit.  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 [7].  Komponen  sistem  pakar  antara  lain  antarmuka pengguna,  basis  pengetahuan,  mesin  inferensi, memori    kerja  [8].  Sistem    pakar    banyak dikembangkan    dalam    berbagai    ilmu,  salah  satu diantaranya dalam bidang kedokteran untuk melakukan diagnosa penyakit. Sistem pakar digunakan    untuk    menentukan    diagnosa    penyakit yang akan  membantu  mengkonfirmasi diagnosa dan menentukan saran dan terapinya [9].
C. Probabilitas dan Teorema Bayes
Probabilitas  menunjukkan  kemungkinan  sesuatu akan terjadi atau tidak.
P(x) =
Kejadian Semua Jumlah Berhasil Kejadian Jumlah …………………….………………...….(1)
Misal  dari  15  orang  pelajar,  3  orang  menguasai Matematika, sehingga peluang untuk  memilih  pelajar yang menguasai Matematika :
P(Matematika) = 66 . 0 3 1 15 3  
Probabilitas  bayes  merupakan  salah  satu  cara  untuk mengatasi  ketidakpastian  data  dengan  menggunakan formula Bayes dinyatakan [10]:
P(H|E)= ) E ( P ) H ( P ). H | E ( P …………………………………...….(2)
P(H|E) :  Probabilitas hipotesis H jika diberikan evidence E.
P(E|H) :  Probabilitas  munculnya evidence E  jika  diketahui hipotesis H. P(H) :  Probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun. P(E)
:  Probabilitas evidence E.
Secara umum Teorema Bayes dengan E kejadian dan hipotesis H dapat dituliskan dalam bentuk [11] :
  1 ) Hi )P( H1 | P(E ) Hi P( H1 | P(E E) | H1 P( ………………………..………(3) ) E ( P (E\ ) Hi P( H1 | P E) | H1 P(  ………………………..…………(4)

## III. METODE PENELITIAN
Pengendalian  penyakit  pada  ikan  budidaya  air tawar  dapat  dilakukan  dengan  melakukan  pendataan maupun  pelaporan  secara  berkala  kejadian  penyakit pada  biota  yang  dibudidayakan,  termasuk  ikan  air tawar  yang  dibudidayakan,  sehingga  diperoleh  data yang akurat.
A. Analisis Data
Penelitian  dimulai pada  bulan  Mei 2018 sampai dengan  awal  Juni  2018  untuk  mendiagnosa  penyakit serta gejala-gejala yang  ada pada ikan hias di  Kolam Ikan  Asui  Lubuk  Pakam.  Dalam  sistem  pakar mendiagnosa  penyakit  menetapkan  gejala-gejala penyakit  yang  digunakan  sebagai  acuan  untuk mendiagnosa  penyakit.  Adapun  yang  menjadi identifikasi  penyakit  pada  ikan  hias  yang  dibuat dalam bentuk tabel berikut ini (Tabel 2) :
T ABEL 2. P ENYAKIT P ADA I KAN H IAS Kode Nama penyakit Penjelasan P001 Kekurangan nutrisi (mal nutrion) Kurang nafsu makan Efisiensi pakan buruk Perubahan Warna kulit Kelainan bentuk tulang Perut kembung Rentan penyakit Sirip rontok Mata menonjol Megap-megap/ lemas
Tumbuh lambat Pendarahan kulit Iritasi P002 Neoplasia
Megap-megap/ lemas Berenang dipermukaan Kurang nafsu makan Ada benjolan dan pendarahan
P003 Penyakit Bakteri Aeromonas sp. Dan Pseudomonas sp
Adanya borok
Megap-megap/ lemas Pendarahan Warna permukaan tubuh menjadi merah darah Sirip rontok
P004 Penyakit Bakteri Enterobacter sp., Chromobacter sp., Actinobactersp Megap-megap/ lemas Luka dibagian tubuh P005 Penyakit Jamur Telur gagal menetas
Saprolegnia sp Munculnya noktah benang-benang halus pada tubuh ikan Megap-megap/ lemas
Adanya lapisan kapur pada telur P006 Penyakit Jamur Achliya sp.
Adanya borok pada ikan Ikan kehilangan sebagian tubuh posteriornya
Megap-megap/ lemas P007 Penyakit Protozoa Ichthyophthirius multifiliis (bintik putih) Kurang nafsu makan Kondisi melemah Sering menggosok-gosokan tubuhnya di tepi atau dasar kolam P008 Penyakit Protozoa Trichodina sp Megap-megap/ lemas Warna tubuh pucat Sering menggosokkan tubuhnya pada dasar kolam Nafsu makan berkurang Tubuhnya menjadi kurus Tampak bintik putih P009 Penyakit Protozoa Henneguya sp. Megap-megap/ lemas Nampak kista putih pada kulit dan insang ikan Ikan tampak kekurangan oksigen
P010 Penyakit Protozoa Spistylis sp
Terdapat bercak seperti kapas yang menempel dikulit, sisik, atau sirip Terjadi borok Megap-megap/ lemas
P011 Penyakit yang disebabkan oleh Trematoda Dactylogyrussp
Ikan berenang dipermukaan Megap-megap/ lemas Ikan tampak kekurangan oksigen Terjadi pendarahan P012
Penyakit yang disebabkan oleh Trematoda Gyrodactylus sp Ikan berenang dipermukaan Adanya bercak pada tubuh ikan Sirip rontok
P013 Penyakit yang disebabkan oleh nematoda Kurang nafsu makan Terjadi inflamasi Hemoragik (pendarahan) Pembengkakan di perut Megap-megap/ lemas P014 Penyakit yang disebabkan oleh copepoda Argulus sp Megap-megap/ lemas Terjadi pendarahan.
P015 Penyakit yang disebabkan oleh Lernea sp. Adanya bekas tusukan Terjadi pendarahan. P016 Penyakit yang disebabkan oleh virus Terjadi pendarahan. Bercak putih Mata pucat Terjadinya borok di tubuh ikan Megap-megap/ lemas
Berdasarkan  dari  data  yang  diperoleh  dengan melakukan  analisa  permasalahan  yang  ada,  maka  di bawah  ini telah  dibuat sebuah  pengelompokkan  kode dan gejala-gejala penyakit (Tabel 3).
T ABEL 3. K ODE G EJALA D AN N AMA G EJALA P ENYAKIT Kode gejala Nama gejala Kode Gejala Nama gejala G01 Kurang nafsu makan G16 Adanya borok G02 Efisiensi pakan buruk G17 Telur gagal menetas G03 Perubahan Warna kulit G18 Munculnya  noktah  benang- benang halus pada tubuh ikan G04 Kelainan bentuk tulang
G19
Adanya lapisan kapur pada telur G05 Perut kembung G20 Ikan  kehilangan  sebagian  tubuh posteriornya G06 Rentan penyakit G21 Kondisi melemah G07 Sirip rontok G22 Sering menggosok-gosokan tubuhnya  di  tepi  atau  dasar kolam
G08 Mata menonjol
G23 Tubuhnya menjadi kurus
G09 Megap-megap/ lemas
G24 Tampak bintik putih G10 Tumbuh lambat G25 Nampak  kista  putih  pada  kulit dan insang ikan
G11 Pendarahan kulit G26 Ikan tampak kekurangan oksigen
G12 Iritasi G27 Terdapat  bercak  seperti  kapas yang  menempel  dikulit,  sisik, atau sirip G13 Luka dibagian tubuh
G28 Adanya bercak pada tubuh ikan
G14 Berenang dipermukaan
G29 Terjadi inflamasi G15 Ada benjolan dan pendarahan G30 Pembengkakan di perut G31 Mata pucat
Tahapan  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai bobot/Probabilitas  berdasarkan  kasus  yang  diperoleh, berikut  adalah  nilai  bobot/Probabilitas  dari  setiap gejala terhadap penyakit.
T ABEL 4. K ODE G EJALA D AN N AMA G EJALA P ENYAKIT Kode Nama Penyakit Gejala Probabilitas
P001 Kekurangan nutrisi ( mal nutrion ) G01 0.89
G02 0.68 G03 0.84 G04
0.84
G05 0.79 G06
0.89
G07 0.79
G08 0.79
G09 0.79 G10 0.89 G11 0.74 G12
0.68 P002 Neoplasia G09 0.7 G14 0.8 G01 0.8 G15 0.8 P003 Penyakit Bakteri Aeromonas
sp. dan Pseudomonas sp G16 0.71 G09
0.86
G11 0.86
G12 1
G07 0.86 P004 Penyakit Bakteri Enterobacter sp., Chromobacter sp., Actinobacter sp G09 1 G13
1
P005 Penyakit Jamur Saprolegnia
sp
G17 1
G18 0.71 G09
0.71 G19 1 P006 Penyakit Jamur Achliya sp. G16 0.75 G20 0.5 G09 0.75
P007 Penyakit Protozoa Ichthyophthirius multifiliis (bintik putih) G01 0.75 G21 0.75
G22 0.5 P008 Penyakit Protozoa Trichodina sp G09 0.60 G03 0.8 G22 0.8 G01 0.6 G23 0.8 G24 0.6 P009 Penyakit Protozoa Henneguya sp. G09 1 G25 1 G26 1 P010 Penyakit Protozoa Spistylis sp G27 0.67
G16 0.67 G09 0.67 P011 Penyakit yang disebabkan oleh Trematoda Dactylogyrus sp G14 0.5
G09 0.75 G26 0.75 G11 0.75 P012
Penyakit yang disebabkan oleh Trematoda Gyrodactylus sp
G14 0.67 G28 0.67 G07 0.83 P013 Penyakit yang disebabkan oleh nematoda G01 0.8
G29 0.8 G11 0.8 G30 0.6 G09 0.60 P014 Penyakit yang disebabkan oleh copepoda Argulus sp G09 0.67 G11 0.67
P015 Penyakit yang disebabkan oleh Lernea sp. G13 0.67 G11 0.67
P016 Penyakit yang disebabkan oleh virus
G11 0.83 G24 0.83 G31 0.67 G16
0.67 G09 0.83

## B. Penerapan Metode Teorema Bayes
Algoritma  dari  penyelesaian  dari  metode Teorema Bayes yaitu sebagai berikut :
1. Mendefinisikan  terlebih  dahulu  nilai  probabilitas dari  tiap evidence untuk  setiap  hipotesis berdasarkan  data sample yang  ada  menggunakan rumus Probabilitas Bayes.
P(H|E) = P(E) H).P(H) | p(E …………………………………….(5)
2. Menjumlahkan nilai probabilitas dari tiap evidence untuk  masing-masing  hipotesis  berdarkan  data sample.
 n Gn Gn + ... + G1 = 1 = k ……………………...……………(6)
3. Mencari  nilai  probabilitas  hipotesis  H  tanpa memandang evidence apapun bagi masing-masing hipotesis.
P(Hi) =   n k n ) Hi ( | E ( p ……………….………………..………(7)
4. Mencari  nilai  probabilitas  hipotesis  memandang evidence dengan cara mengalikan nilai probabilitas evidence awal  dengan  nilai-nilai probabilitas hipotesis tanpa mengandung evidence dan  menjumlahkan  perkalian  bagi  masing-masing hipotesis.
  n 1 k Hi) | p(E * p(Hi) + ... + H1) | p(E * p(H1) = ………….(8)
5. Mencari  nilai  p(Hi|E)  atau  probabilitas  Hi  benar jika diberikan evidence E .
P(Hi|Ei) =  n n - k Hi) | p(E * P(Hi …………………………………..(9) .……(10)
6. Mencari  nilai  kesimpulan  dari Teorema  Bayes dengan cara mengalikan nilai probabilitas evidence awal  atau  p(E|Hi)  dengan  nilai  hipotesis Hi  benar  jika  diberikan evidence E  atau  p(Hi|E) dan menjumlahkan hasil perkalian.
  n 1 k n Bayes + ... + 1 bayes = bayes ………………..……..(11)

## C. Rancangan Aplikasi
a. Rancangan Form
Hal ini dibutuhkan  agar  pengembang  mengerti bisnis konten, kebutuhan output sistem dan fitur utama dari software yang dikembangkan.
b.  Rancangan Database
Desain  dari  sistem  pada  penelitian  digambarkan dengan  model  UML  berupa use  case diagram,  dan
relation table . Use case adalah suatu reprentasi /model  yang  digunakan  pada  rekayasa perangkat  lunak  yang  menunjukan  sekumpulan use case dan aktor serta hubungan diantara keduanya.
Gambar 1. Use Case Diagram

## IV. P EMBAHASAN
Setelah  tahap  perancangan  aplikasi  selesai  maka langkah  selanjutnya  adalah  implementasi  dari rancangan  tersebut  sekaligus  menguji  kinerja  dari sistem yang dirancang.
A. Studi Kasus
Seekor  ikan  mengalami  gejala  sebagai  berikut (Tabel 5):
T ABEL 5. K ODE D AN P ERTANYAAN B ERDASARKAN G EJALA
Kode Pertanyaan Berdasarkan Gejala G01 Kurang nafsu makan G02 Efisiensi pakan buruk G03 Perubahan Warna kulit
G07 Sirip rontok
G11 Pendarahan kulit
Penyelesaian :
1. Langkah pertama mendefinisikan nilai probabilitas  dari  tiap evidence untuk  tiap  hipotesis berdasarkan  data  sampel  yang  ada  menggunakan rumus Probabilitas Bayes, hasil pada Tabel 6.

## TABEL 6. NILAI PROBABILITAS DARI TIAP EVIDENCE
Kode Kode Gejala Penyakit G01 G02 G03 G07 G11 P001 0.89 0.68 0.84 0.79 0.74 P002 0.8 - - - - P003 - - - 0.86 0.86 P007 0.75 - - - - P008 0.6 - - - - P011 - - - - 0.75 P012 - - - 0.83 - P013 0.8 - - - 0.8 P014 - - - - 0.67 P015 - - - - 0.67 P016 - - - - 0.83
2. Langkah  kedua  mencari  nilai  semesta  dari probabilitas, hasil pada Tabel 7.
TABEL 7. HASIL NILAI PENJUMLAHAN EVIDENCE
Kode P( E | H i)
P001 P( E | H 1) = 3.94 P002 P( E | H 2) = 0.8 P003 P( E | H3 ) = 1.72 P007 P( E | H 7) = 0.75 P008 P( E | H 8) = 1.4 P011 P( E | H 11) = 0.75 P012 P( E | H 12) = 0.83 P013 P( E | H 13) = 1.6 P014 P( E | H14 ) = 0.67 P015 P( E | H 15) = 0.67 P016 P( E | H 16) = 0.83

## 3. Langkah ketiga menghitung nilai semesta (Tabel 8)

## TABEL 8. HASIL PERHITUNGAN NILAI SEMESTA
Kode Kode Gejala Penyakit G01 G02 G03 G07 G11 P001 0.2259 0.1726 0.2131 0.2015 0.1878 P002 1 - - - - P003 0.5 - - - 0.5 P007 1 - - - - P008 0.4286 - - - 0.5714 P011 1 - - - - P012 1 - - - - P013 0.5 - - - 0.5 P014 1 - - - - P015 1 - - - - P016 1 - - - -
4. Langkah  keempat:  setelah  nilai  P(Hi)  diketahui, probabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang evidence apapun, hasil perhitungan, hasil Tabel 9:

## TABEL 9. HASIL PENJUMLAHAN
Kode Hasil
P001 0.794873 P002 0.8 P003 0.86 P007 0.75 P008 0.71428 P011 0.75 P012 0.83 P013 0.8
P014 0.67 P015 0.67 P016 0.83
5. Langkah  kelima  mencari  nilai  P(Hi|E)  atau probabilitas  hipotesis  (Hi)  benar  jika  diberikan evidence E, hasil Tabel 10.
TABEL 10. NILAI PROBABILITAS HIPOTESIS (Hi) Kode Kode Gejala Penyakit G01 G02 G03 G07 G11 P001 0.252935 0.147656 0.225198 0.199271 0.174835 P002 1 - - - - P003 - - - 0.5 0.5 P007 1 - - - - P008 0.360027 - 0.640197 - - P011 - - - - 1 P012 - - - 1 - P013 0.5 - - - 0.5 P014 - - - - 1 P015 - - - - 1 P016 - - - - 1
6. Langkah  keenam,  setelah  seluruh  nilai  P(Hi|E) diketahui,  maka  jumlahkan  seluruh  nilai  bayes,  hasil Tabel 11.
7.

## TABEL 11. HASIL PERHITUNGAN NILAI BAYES
Kode Nama Penyakit Nilai Bayes Persentase (%) P001 Kekurangan Nutrisi 0.804151 80% P002 Neoplasia 0.8 80% P003 Penyakit Bakteri Aeromonas sp. dan Pseudomonas sp 0.86 86% P007 Penyakit Protozoa Ichthyophthirius multifiliis (bintik putih) 0.75 75% P008 Penyakit Protozoa Trichodina sp 0.728174 72% P011 Penyakit yang disebabkan oleh Trematoda Dactylogyrussp 0.83 83% P012 Penyakit yang disebabkan oleh Trematoda Gyrodactylus sp 0.75 75% P013 Penyakit yang disebabkan oleh Nematoda 0.8 80% P014 Penyakit yang disebabkan oleh Copepoda Argulus Sp 0.67 67% P015 Penyakit yang disebabkan oleh Lernea sp 0.67 67% P016 Penyakit yang disebabkan oleh virus 0.83 83%
Dari  proses  perhitungan  menggunakan  metode teorema  bayes  di  atas,  maka  diperoleh  bahwa penyakit  yang  terdapat  pada  ikan  hias  tersebut mendapatkan  nilai  tertinggi  pada  Penyakit  Bakteri Aeromonas  sp.  dan  Pseudomonas  sp dengan  nilai keyakinan  0.86  atau  86  %.  Walaupun  pada  gejala untuk Penyakit Bakteri Aeromonas sp. dan Pseudomonas  sp hanya  1  gejala  saja  tetapi  sudah cukup untuk tinggi probabilitas gejalanya, oleh sebab itu  hasil  diagnosa  menunjukkan  ikan  hias  terkena
Penyakit  Bakteri Aeromonas  sp.  dan  Pseudomonas sp.

## B. Implementasi
Aplikasi  siap  untuk  dioperasikan  pada  keadaan yang  sebenarnya  sesuai  dari  hasil  analisis  dan perancangan yang dilakukan, sehingga akan diketahui apakah  sistem  atau  aplikasi  yang  dirancang  benar- benar  dapat  menghasilkan  tujuan  yang  dicapai. Aplikasi  Sistem  Pakar  ini    dilengkapi    dengan user interface yang  menarik  dan  bertujuan  untuk memudahkan  pengguna  dalam  menggunakannya. Pada  aplikasi ini memiliki interface atau  desain form yang terdiri dari form Login, form menu utama, form penyakit, form gejala, form Pengetahuan, form data konsultasi  dan form laporan. Form Penyakit  adalah form yang  berfungsi  untuk  mengelola  data  Penyakit yang  terdapat  pada  ikan  hias  yang  ada  pada  sistem. (Gambar 2).
Gambar 2. Form Data Penyakit Ikan
Form Data Gejala  adalah  f orm yang  digunakan untuk  mengelola  data  gejala  penyakit  pada  ikan  hias yang ada pada sistem (Gambar 3).
Gambar 3. Form Gejala
Form data  pengetahuan  adalah Form yang digunakan  untuk  mengelola  data  hubungan  antara gejala  dan  penyakit  ( rule )  pada  ikan  hias  yang  ada pada  sistem.  Berikut  adalah  tampilan form data pengetahuan (Gambar 4).
Gambar 4. Form Data Pengetahuan
Form  data  konsultasi  adalah form yang  akan digunakan  oleh  user  untuk  menghitung  gejala  yang dipilih  dengan  menggunakan  algoritma  Teorema Bayes  yang  nantinya  akan  menghasilkan  hasil diagnosa  penyakit  dan  penanganannya. Pada  Form Data  Konsultasi,  Tombol  Diagnosa  digunakan  untuk mengolah  data  gejala  yang  dipilih  dengan  algoritma Teorema  Bayes. Tombol  cetak  digunakan  untuk mencetak  hasil  proses  yang  telah  dilakukan sebelumnya .

## C. Pengujian
Dalam tahap ini akan dilakukan uji coba terhadap aplikasi  Sistem  Pakar  dengan Teorema  Bayes yang telah dibangun. Berikut ini adalah contoh perhitungan Teorema Bayes (Gambar 5).
Gambar 5. Form Data Konsultasi
Dari  hasil  konsultasi  peternak  ikan  hias  yang bernama Joko yang ikan hiasnya mengalami beberapa gejala.  Pada  salah  satu  contoh  kasus  ini,  akan  dicari hasil  diagnosa  dan  persentase  kemungkinan  dari penyakit  pada  ikan  hias  dengan  menggunakan perhitungan pada Tabel 12 :
TABEL 12. G EJALA YANG DIALAMI Kode Pertanyaan Berdasarkan Gejala G01 Kurang nafsu makan G02 Efisiensi pakan buruk G03 Perubahan Warna kulit G07 Sirip rontok G11 Pendarahan kulit
Setelah  Gejala  dicentang  sesuai  dengan  studi
kasus,  user  harus  mengklik  tombol  diagnosa  dan selanjutnya  akan  tampil  hasil  diagnosa.  ―Penyakit yang dialami pada  ikan  hias tersebut adalah penyakit Bakteri  Aeromonas  sp.  dan  Pseudomonas  sp dengan tingkat Persentase 86%‖.
V. KESIMPULAN
1. Pada  sistem  yang  dibangun,  terdapat  16  kode penyakit  yang  sering  menyerang  ikan.  Dari perhitungan  Bayes  dengan  gejala-gejala  yang muncul, hasil persentase tertinggi merupakan jenis penyebab  penyakit  ikan.  Diperoleh,  Bakteri Aeromonas  sp.  dan  Pseudomonas  sp =  86%, disebabkan  oleh Trematoda  Dactylogyrussp  =
83%, disebabkan oleh virus = 83%.
2. Sistem  pakar  yang  dirancang  dapat  membantu masyarakat  awam  untuk  segera  mengambil tindakan  pencegahan  sewaktu  ada  indikasi  gejala dan penyakit yang menyerang ikan hias.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  pada  Civitas STMIK  Penusa  Medan  yang  terus  memotivasi melakukan Tri Dharma Perguruan Tinggi.
D AFTAR P USTAKA
[1] Dr.  Ir.  Sarjito,  MAppSc.  Prof.Dr.Ir.  Slamet  Budi  Prayitno. MSc.  Alfabetian  Harjuno  Condro  Haditomo,  SPi.,  MSi, ―Buku  Pengantar  Parasit  Dan  Penyakit  Ikan‖,  UPT  UNDIP Press Semarang, 2013.
[2] Mohammadi, Mohammad., Jafari, Shahram., 2014, An Expert System  for  Recommending  Suitable  Ornamental  Fish Addition  To  an  Aquarium  Based  on  Aquarium  Condition, International  Journal  of  advanced  studies  in  Computer Science  and  Engineering  (IJASCSE),  Volume  3,  Issue  2,  hal 1-7. [3] Elfani,  Ardipujiyanto,  ―Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit Pada  Ikan  Konsumsi  Air  Tawar  Berbasis  Website‖,  Jurnal Sarjana Teknik Informatika, Vol 1 No1 Hal 42-50, Juni 2013.
[4] Sandi  Kosasi,  ―Perancangan  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Ikan  Hias  Menggunakan  Shell  Exsys  Corvid‖, CSRID Journal, Vol.7 No.2, Hal. 66-77, Juni 2015.
[5] Gusrina, ―Budi Daya Ikan untuk SMK Kejuruan‖, Direktorat Pembinaan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Direktorat  Jenderal Manajemen  Pendidikan  Dasar  dan  Menengah  Departemen Pendidikan Nasional Tahun 2008.
[6] Hany  Handajani,  S.Pi.,  M.Si,  ―Parasit  dan  Penyakit  Ikan‖, UMM Press Malang, Cetakan Pertama 2005.
[7] Intan  Rusari,  ―Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Batu  Ginjal Menggunakan  Teorema  Bayes‖,  Jurnal  Riset  Komputer (JURIKOM),  Volume  :  3,  Nomor:  1,  hal  18-22,  Februari 2016.
[8] Arief  Kelik  Nugroho,  Retantyo  Wardoyo,  ―Sistem  pakar menggunakan  teorema  bayes  untuk  mendiagnosa  penyakit kehamilan‖,  Berkala  MIPA,  Vol  3  N0  23  hal  247-254, September 2013.
[9] Andhika  Dwi  Irawan,  ―Penerapan  Metode  Bayes  Classifier untuk  Pradiagnosa  Penyakit  Tuberclosis‖,  Journal  of Information  and  Technology,  Vol.  5  No.  2,  hal:  25-31, Desember 2017.
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
[10] Ria  Andriani,  Burhanudin  Dwi  Prakoso,  ―Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Hyperopia  dan  Myopia  Pada  Manusia Berbasis  Android  Mengguanakan  Teorema  Bayes‖,  Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016, hal 6-13, Februari 2016.
[11] Bahar,  Depy  Wahyu  Pratama,  ―Penerapan  Teorema  Bayes Dalam  Sistem  Pakar  Untuk  Konsultasi  Siswa  Bermasalah‖, JUTISI Vol. 6, No. 2, hal : 1449 – 1588, Agustus 2017.