## DIAGNOSA PENYAKIT IKAN GURAMI MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS WEB
Gustientiedina 1*) , Wahyu Joni Kurniawan 2) , Gusrianty 3) , Roni Sanjaya 4) , Dictia Diantika 5) 1234 Fakultas Ilmu Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia, Pekanbaru, Riau 28292, Indonesia.
5 Artificial Intelligence Working Group, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia, Pekanbaru, Riau 28292 Indonesia.
email: 1 gustientiedina@lecturer.pelitaindonesia.ac.id, 2 wahyu.jonikurniawan@lecturer.pelitaindonesia.ac.id,
3 gusrianty@lecturer.pelitaindonesia.ac.id, 4 roni.sanjaya@lecturer.pelitaindonesia.ac.id,
5 dictiadiantika@gmail.com

## Abstract
Gouramy  is  a  type  of  freshwater  fishery  commodities  that  are  in  great  demand  by  the  public. Cultivating  gouramy  cannot  be  separated  from  disease  attacks  that  can  threaten  the  survival  of gouramy. Diseases that attack gouramy are a problem for gouramy breeders, resulting in a decreased production  of  quality  and  quantity  of  gouramy,  and  can  also  cause  mass  death  resulting  in  crop failure. diagnosis, management and treatment of gouramy diseases. However, the fact is that fisheries experts cannot always be present to guide gouramy breeders, consequently an expert system is needed that can be used as support gouramy breeders diagnose gourami disease based on symptoms. The method  used  is  rule-based  forward  chaining  and  the  naïve  Bayes  method.  In  this  study,  the  naïve Bayes classifier was utilized to establish the level of confidence in the expert system that was created. The created web-based expert system software can help the community, especially gouramy breeders, in identifying gouramy diseases quickly, and is equipped with solutions for treating gourami that have contracted the disease, with an accuracy rate of 90%.

## Keywords: Expert Systems, Forward Chaining, Naïve Bayes, Gouramy Diseases, Web

## Abstrak
Ikan gurami merupakan salah satu jenis ikan air tawar yang banyak digemari masyarakat. Dalam membudidayakan ikan gurami tidak akan terlepas dari serangan  penyakit yang dapat mengancam kelangsungan  hidup  ikan  gurami.  Penyakit  yang  melanda  ikan  gurami  merupakan  masalah  bagi peternak  ikan  gurami,  menyebabkan  penurunan  kualitas  dan  kuantitas  produksi  ikan  gurami,  dan dapat juga menimbulkan kematian secara masal yang mengakibatkan gagal panen. Untuk membantu mengatasi permasalahan ini dibutuhkan bantuan seorang pakar yaitu seorang ahli perikanan yang ahli dalam melakukan diagnosis, penanganan dan pengobatan penyakit ikan gurami. Namun faktanya para pakar perikanan tidak selalu dapat hadir untuk membimbing para peternak ikan gurami, oleh karena  itu  dibutuhkan  sistem  pakar  yang  dapat  membantu  para  peternak  dalam  mendiagnosis penyakit  ikan  gurami  berdasarkan  pada  gejalanya.  Metode  yang  digunakan  forward  chaining berbasis aturan dan metode naïve bayes classifier. Pada penelitian ini metode naïve bayes classifier digunakan untuk menentukan nilai tingkat keyakinan pada sistem pakar yang dibuat. Perangkat lunak sistem pakar berbasis web yang dibuat dapat membantu masyarakat khususnya peternak ikan gurami dalam  mengindentifikasi  penyakit  ikan  gurami  secara  cepat,  dan  dilengkapi  dengan  solusi  untuk pengobatan pada ikan gurami yang sudah terjangkit penyakit, dengan tingkat akurasi 90%.
Keywords: Sistem Pakar, Forward Chaining, Naïve Bayes, Penyakit Ikan Gurami, Web

## 1. PENDAHULUAN
Ikan  Gurami  ( Osphronemus  gourami ) merupakan spesies ikan asli perairan Indonesia yang telah dikenal hampir seluruh masyarakat
di  Indonesia.  Ikan  gurami  sangat  digemari masyarakat,  karena  bercita  rasa  lezat  dan gurih,  mengandung  banyak  protein,  memiliki daging tebal  serta mempunyai nilai gizi yang
tinggi.  Ikan  gurami  tergolong  salah  satu  dari dua  belas  komoditas  dalam  hal  pemenuhan gizi masyarakat. Ikan gurami mempunyai nilai ekonomis yang cukup tinggi, dilihat dari harga jual  permintaan  pasar  yang  cenderung tinggi. Pemeliharaan  ikan  gurami  relatif  mudah sehingga  para  peternak  ikan  tertantang  untuk membudidayakannya (Nesi et al., 2019).
Beraneka ragamnya penyakit yang menyerang  ikan  gurami  mengakibatkan sulitnya  para  peternak  ikan  gurami  untuk mengidentifikasi jenis penyakit dan penyebab penyakit tersebut, hal ini merupakan masalah besar  bagi  para  peternak  ikan  gurami.  Untuk membantu mengatasi permasalahan ini dibutuhkan  bantuan  seorang  pakar  yaitu seorang ahli perikanan yang ahli dalam bidang penanganan  dan  pengobatan  penyakit  ikan gurami.  Namun  para  pakar  perikanan  tidak selalu  dapat  hadir  untuk  membimbing  para peternak  ikan  gurami,  karena  keterbatasan waktu  para  pakar  perikanan  dan  juga keterbatasan jumlah pakar perikanan tersebut. Dengan  demikian  untuk  mengatasi  masalah dapat menggunakan sistem pakar sebagai salah satu  alternatif  untuk  mendiagnosa  penyakit ikan  gurami.  Dengan  sistem  pakar  dapat melakukan  konsultasi  menggunakan  teknik penelusuran  fakta  dan  subjektivitas  pakar berbasis  pengetahuan  (I.Irwan,  Y.  Desnelita, W. Susanti, D. Oktarina & Putri, 2021).
Sistem  pakar  yang  biasa  juga  dikatakan expert system merupakan  aplikasi  yang  dapat menggunakan  dan  mengadopsi  pengetahuan manusia  menggunakan  basis  pengetahuan, selanjutnya  pengetahuan  akan  diinputkan kedalam  aplikasi  menggunakan  komputer, dengan  tujuan  supaya  aplikasi  yang  dibuat menggunakan sistem pakar ini dapat mengatasi dan menyelesaikan masalah- masalah  sesuai  dengan  kepakarannya  (Ratih Fitri Aini, 2016). (Nugroho, 2018).
Penerapan  sistem  pakar  juga  dapat mengimplementasikan    pengetahuan  yang dimiliki  para  pakar  atau  ahli  pada  bidang tertentu  kedalam  basis  pengetahuan  melalui suatu  program  yang  kemudian  dapat  menarik kesimpulan dan menghasilkan penalaran yang cerdas (Puspaningrum et al., 2020).
Sistem  pakar  juga  dirancang  untuk  dapat mengatasi  sebuah  permasalahan  dengan  cara meniru  kerja  pakar.  Dimana  sistem  pakar diharapkan  dapat  membantu  masyarakat peternak  ikan  gurami  untuk  menyelesaikan
permasalahan  penyakit  dan  cara  pengobatan penyakit  yang  dialami  ikan  seperti  dokter hewan melakukan pemeriksaan dan pengobatan.  Dimana  sistem  pakar  ini  juga dapat membantu aktivitas yang biasa dilakukan  para  pakar  layaknya  asisten  yang berpengalaman (Nugraheni & Hartati, 2017).
Sejalan  dengan  pendapat  (Sesunan  & Darsin, 2022) dimana sistem pakar dirancang meniru  kepakaran  dari  dokter  hewan  berupa pertanyaan pada sistem yang dibuat dan dapat memecahkan masalah peternak ikan. Pertanyaan  dirancang  dengan  menggunakan antarmuka  pengguna  yang  nantinya  oleh peternak  ikan  atau  dokter  hewan  dapat menjawab pertanyaan, menyelesaikan masalah dan mengambil keputusan dengan melakukan penelusuran  menggunakan  metode forward chaining . Pada penelitian (Ahmad & Iskandar, 2020), untuk  melakukan  inferensi  menggunakan metode forward  chaining dalam  melakukan penelusuran  dengan  pencocokan  fakta  yang dimulai  dari  bagian  sebelah  kiri  dimulai  IF terlebih dahulu kemudian menggunakan Then untuk menyatakan hasil penelusuran.
Penalaran  dapat  menguji  kebenaran  hipotesis yang ditelusuri dari fakta yang digunakan. Untuk  mengurangi  kematian  peternak  ikan gurami, maka penelitian ini dapat memberikan solusi  kepada  peternak  ikan  gurami  dengan membuat  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa penyakit  ikan  gurami  dengan  memberikan keyakinan  jawaban  penyakit  berdasarkan gejala. Metode Naive Bayes dapat memberikan  keyakinan  diagnosis  yang  baik pada  penyakit  ikan  gurami  menurut  hasil penelitian (Wantoro et al., 2022).
Naïve  Bayes merupakan  algoritma  yang memanfaatkan teori probabilistik untuk memprediksi suatu probabilitas dimasa mendatang  berdasarkan  pengalaman  masa sebelumnya,  dimana  dapat  memanfaatkan pengetahuan  dari pakar. Metode Naive Bayes digunakan  karena  mudah  diterapkan  untuk bekerja  secara  independen,  dimana  sebuah fitur  di  dalam  sebuah  data  tidak  berkaitan dengan  ada  atau  tidaknya  fitur  yang  lainnya pada  data  yang  sama  (Rhyzoma  Grannata Rafsanjani  et  al.,  2018)  dapat  melakukan pengklasifikasian  probabilitas  dengan  tingkat akurasi yang sangat tinggi ketika diaplikasikan pada  sebuat  sistem  (Gustientiedina,  Siddik & Desnelita, 2019).
Naïve Bayes Classifier Berbasis Web, 127-136 | 129
Guna membantu masyarakat dalam mengidentifikasi penyakit ikan gurami secara cepat beserta pengobatannya
dengan menggunakan tingkat akurasi diagnosis penyakit  ikan  gurami  menggunakan  metode
Naive  Bayes  yang  merujuk  juga  pada penelitian yang sudah dilakukan oleh (Widiyawati  &  Imron,  2018)  (Buchori  et  al., 2022) (Wantoro et al., 2022).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pengumpulan Data
Data diperoleh dengan cara melakukan sesi wawancara  dan  observasi  dengan  pakar perikanan  guna  memahami  data  dari  gejala, penyakit serta solusi. Selanjutnya dilakukan studi  pustaka  untuk  mempelajari  sistem pakar  pada  diagnosis  penyakit  dan menganalisis penyakit-penyakit yang terdapat pada ikan gurami.

## 2.2. Pengolahan Data
Tahapan  pengolahan  data  pada  penelitian ini menggunakan:
a. Metode Forward chaining Forward  Chaining  merupakan  teknik pencarian  yang  diawali  dari  fakta  yang diketahui,  selanjutnya  menyesuaikan  fakta- fakta tersebut dengan bagian IF dari rules IF- THEN.  Jika  ada  fakta  yang  sesuai  dengan bagian IF, maka rule tersebut dapat dieksekusi. Jika rule telah dieksekusi, selanjutnya sebuah fakta  baru  (bagian  THEN)  akan  dimasukkan kedalam database.
b. Naïve Bayes Classifier (NBC)
(Septiani, 2017) menyatakan dalam penelitinnya, dimana pengklasifikasi probabilitas  menggunakan Teorema  Bayes dengan asumsi
ketidak tergantungan ( independent )  yang  tinggi.  Dalam  penerapan metode  NBC,  memerlukan  jumlah  data  latih ( training data)  yang  kecil  untuk  menentukan estimasi dari parameter yang digunakan dalam proses  pengklasifikasian.  Dimana  parameter atau  data  diasumsikan  sebagai variable independent . Maka untuk menentukan klasifikasi  hanya  dibutuhkan  v arians dari suatu  variabel  sebuah  kelas,  dan  bukan keseluruhan  dari  matriks kovarians (Nawawi et al., 2019); (Adib et al., 2022). Probabilitas bayes merupakan  salah  satu  dari  cara  terbaik dalam menangani  ketidakpastian data  dengan
menggunakan  formula bayes seperti  pada persamaan 1 (Sutojo, et. al., 2011).
P(ai|vj)   = nc + m ∗ p n + m (1) 2.3. Evaluasi Hasil Evaluasi hasil dilakukan dengan menggunakan Confusion  Matrix, merupakan metode  untuk  menganalisis  seberapa  baik suatu  model  klasifikasi  yang  telah  dibangun untuk  mengenali  data  pada  kelas-  kelas  yang berbeda. Kinerja dari sebuah model klasfikasi bisa  diukur  dari  tingkat  akurasinya.  Dimana akurasi  yang  diperoleh  dari  suatu  klasifikasi yang  memberikan  hasil  latih  dalam  bentuk persentase  dari  sekelompok  data  latih  yang sudah diklasfikasikan dengan benar (Suryadewiansyah & Tju, 2022):
Tabel 1. Confusion Matrix
TP  dan  TN  menyatakan  bahwa  model klasifikasi  melakukan  klasifikasi  data  latih dengan kategori benar, sedangkan FP dan FN menyatakan bahwa model klasifikasi melakukan  klasifikasi  data  latih  dengan kategori  salah.  Maka  untuk  menghitung akurasi  dari  model  yang  dibangun  dengan persamaan sebagai berikut:

## (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Desain Basis Pengetahuan Berikut  merupakan  data  dari  hasil wawancara  dengan  pakar  tentang  jenis penyakit, data gejala, dan basis pengetahuan yang ditunjukan oleh Tabel 2,  3  dan  4.  Representasi  pengetahuan yang  diperoleh  terdiri  dari  9  jenis penyakit dan 44 jenis gejala.

## Tabel 2. Penyakit Ikan Gurami
Kode Nama Penyakit P01 Kutu Ikan P02 Cacing Ikan P03 Mata Belo/Melotot P04 Bercak Putih (White Spot) P05 Gatal P06 Jamur P07 Bisul/Cacar (Bakteri) P08 Columnaris P09 Lernaesis Tabel 3. Gejala Penyakit Ikan Gurami Kode Gejala GJ01 Ikan mengalami pendarahan GJ02 Pada tubuh ikan terlihat adanya berkas warna merah GJ03 Tubuh ikan terlihat kurus
GJ04 Ikan bergerak sangat lemah GJ05 Nafsu makan ikan berkurang GJ06 Ikan sering muncul  ke permukaan air GJ07 Ikan berbaring dengan posisi insang yang terbuka
GJ08 Ikan menjadi lemas
GJ09 Ikan tidak banyak bergerak GJ10 Kulit tubuh ikan berlendir cukup banyak
GJ11 Sirip-sirip ikan menguncup GJ12 Kulit atau sisik ikan mengelupas GJ13 Mata membengkak dan menonjol keluar dari kelopaknya GJ14 Kondisi tubuh ikan melemah
GJ15 Ikan menjadi kurang aktif dan malas GJ16 Kulit ikan mengering dan mengelupas GJ17 Produksi lendir berlebihan pada kulit ikan GJ18 Lendir bergumpal warna putih dan berbau busuk GJ19 Ada bercak warna merah di kulit ikan GJ20 Ada benjolan di daerah pangkal ekor ikan GJ21 Perut ikan membesar GJ22 Kerusakan sirip dan sisik ikan GJ23 Muncul bercak-bercak putih pada bagian kulit ikan GJ24 Warna sisik ikan pucat GJ25 Ikan sering menggosok-gosokan tubuhnya di tepi atau dasar kolam GJ26 Mulut ikan tampak kembang kempis seperti kekurangan oksigen GJ27 Ikan malas berenang GJ28 Ikan mengambang di permukaan air GJ29 Ikan akan mengeluarkan banyak lendir pada permukaan kulit tubuhnya GJ30 Tubuh ikan nampak mengkilat GJ31 Warna tubuh ikan pucat GJ32 Bintik putih lebih terlihat di kepala dan punggung GJ33 Ada noktah benang-benang halus seperti kapas pada bagian kulit tubuh ikan yang terluka, kepala, tutup insang, dan sirip
GJ34 Luka ditubuh ikan dan berdarah GJ35 Lendir mencair/berkurang GJ36 Sisik ikan rusak, mengelupas, dan rontok GJ37 Muncul borok di tubuh ikan GJ38 Jaringan kulit ikan melepuh GJ39 Sirip ikan rusak serta pecah-pecah GJ40 Memiliki warna merah darah di permukaan tubuh ikan GJ41 Muncul bintik-bintik putih pada sirip ikan GJ42 Adanya peradangan pada kulit ikan, kepala, dan insang GJ43 Tubuh ikan luka membengkak
GJ44 Terlihat cacing jangkar yang menusuk
Tabel 4. Basis Pengetahuan Gejala dan Penyakit
Ikan Gurami P 01 P 02 P 03 P 04 P 05 P 06 P 07 P 08 P 09 GJ01 x GJ02 x GJ03 x x x GJ04 x
GJ05 x x x x x x GJ06 x x x GJ07 x GJ08 x x GJ09 x
Naïve Bayes Classifier Berbasis Web, 127-136 | 131
GJ10 x GJ11 x GJ12 x GJ13 x GJ14
x x x x x GJ15 x GJ16 x GJ17 x GJ18 x GJ19 x GJ20 x GJ21 x x GJ22 x GJ23 x GJ24 x GJ25 x x GJ26 x GJ27 x GJ28 x x x GJ29 x GJ30 x GJ31 x GJ32 x GJ33 x GJ34 x GJ35 x GJ36 x GJ37 x GJ38 x GJ39 x GJ40 x GJ41 x GJ42 x GJ43 x GJ44 x
Dari Basis Pengetahuan pada tabel 4 maka dapat  dirancang  pohon  keputusan  dengan menggunakan  metode  forward  chaning, sehingga diperoleh hasil seperti gambar 1.
G05 G14 G03 G25 G29 G30 G31 G32 G33 G23 G24 G25 G26 G27 G28 G06 G13 G14 G15 G16 G17 G18 G19 G20 G21 G22 G08 G06 G07 G09 G10 G11 G12 G28 G41 G42 G06 G14 G21 G28 G34 G35 G36 G37 G39 G38 G40 G01 G02 G03 G43 G44 P09 P01 P07 P02 P03 P04 P06 P05 P08 Ya Ya Ya Y a Y a Y a Y a Y a T id ak Y a T id ak Y a Y a Y a Y a Y a Y a Tid ak Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a G04 Tid ak Tida k Tidak Tid ak Tid ak Ya Ya Ya Ya Ya Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a Y a X X T id ak T id ak X X T id ak T id ak X T id ak X T id ak X X X X T id ak T id ak T id ak T id ak X X X X X X X X X X X Tid ak Tid ak Tid ak Tid ak Tid ak Tid ak Tid ak Tid ak Tid ak Tid ak Tid ak X X X X X Tid ak Tid ak Tid ak Tid ak Tid ak X T id ak X X X X X X X X X X X X X X X X X T id ak T id ak T id ak X Tidak T id ak T id ak T id ak T id ak T id ak T id ak T id ak T id ak T id ak T id ak T id ak T id ak Tidak Tidak
Gambar 1. Pohon keputusan identifikasi penyakit ikan gurami
Berdasarkan pohon keputusan yang telah dibuat maka  didapatkan  aturan  ( rule )  yang  terlihat  pada tabel 5.
Tabel 5. Basis Aturan Rule 1 IF GJ05=Ya dan GJ14=Ya dan GJ03=Ya dan GJ25=Ya dan GJ29=Ya dan GJ30=Ya dan GJ31=Ya dan GJ32=Ya THEN P05 Rule 2 IF GJ05=Ya dan GJ14=Ya dan GJ03=Ya dan GJ25=Tidak dan GJ33=Ya THEN P06 Rule 3 IF GJ05=Ya dan GJ14=Ya dan GJ03=Tidak dan GJ23=Ya dan GJ24=Ya dan GJ25=Ya dan GJ26=Ya dan GJ27=Ya dan GJ28=Ya THEN P04 Rule 4 IF GJ05=Ya dan GJ14=Ya dan GJ03=Tidak dan GJ23=Tidak dan GJ06=Ya dan GJ13=Ya dan GJ14=Ya dan GJ15=Ya dan GJ16=Ya dan GJ17=Ya dan GJ18=Ya dan GJ19=Ya dan GJ20=Ya dan GJ21=Ya dan GJ22=Ya THEN P03 Rule 5 IF GJ05=Ya dan GJ14=Tidak dan GJ08=Ya dan GJ06=Ya dan GJ07=Ya dan GJ09=Ya dan GJ10=Ya dan GJ11=Ya dan GJ12=Ya THEN P02 Rule 6 IF GJ05=Ya dan GJ14=Tidak dan GJ08=Ya dan GJ06=Tidak dan GJ28=Ya dan GJ41=Ya dan GJ42=Ya THEN P08 Rule 7 IF GJ05=Tidak dan GJ06=Ya dan GJ14=Ya dan GJ21=Ya dan GJ28=Ya dan GJ34=Ya dan
GJ35=Ya dan GJ36=Ya dan GJ37=Ya dan GJ38=Ya dan GJ39=Ya dan GJ40=Ya THEN P07 Rule 8 IF GJ05=Tidak dan GJ06=Tidak dan GJ01=Ya dan GJ02=Ya dan GJ03=Ya dan GJ04=Ya THEN P01 Rule 9 IF GJ05=Tidak dan GJ06=Tidak dan
GJ01=Tidak dan GJ43=Ya dan
GJ44=Ya THEN P09

## 3.2. Menentukan nilai n c untuk setiap kelas
Untuk  mengetahui  kinerja  NBC  dalam mengklasifikasikan  penyakit  ikan  gurami dilakukan  analisis  terhadap  20  data  ikan gurami yang sakit. Untuk contoh perhitungan manual  dengan  metode  NBC  dilakukan  pada ikan gurami 2 dengan gejala G02= pada tubuh ikan  terlihat  adanya  berkas  warna  merah, G05= nafsu makan ikan berkurang, G25= ikan sering  menggosok-gosokan  tubuhnya  di  tepi atau  dasar  kolam,  G32=  bintik  putih  lebih terlihat di kepala dan punggung, G44= terlihat cacing jangkar yang menusuk.
n = 1 p = 1/9 = 0.111111111 m = 44
Penyakit ke-1 Kutu Ikan GJ02 nc = 1 GJ05, nc = 0 GJ25, nc = 0 GJ32, nc = 0 GJ44, nc = 0 Penyakit ke-2 Cacing Ikan GJ02 nc = 0 GJ05, nc = 1 GJ25, nc = 0 GJ32, nc = 0 GJ44, nc = 0 Penyakit ke-3 Mata Belo/Melotot GJ02 nc = 0 GJ05, nc = 1 GJ25, nc = 0 GJ32, nc = 0 GJ44, nc = 0 Penyakit ke-4 Bercak Putih (White Spot)
GJ02 nc = 0
GJ05, nc = 1 GJ25, nc = 1 GJ32, nc = 0 GJ44, nc = 0
Penyakit ke-5 Gatal GJ02 nc = 0
GJ05, nc = 1 GJ25, nc = 1 GJ32, nc = 1 GJ44, nc = 0 Penyakit ke-6 Jamur GJ02 nc = 0
GJ05, nc = 1
GJ25, nc = 0 GJ32, nc = 0 GJ44, nc = 0 Penyakit ke-7 Bisul/Cacar (Bakteri) GJ02 nc = 0 GJ05, nc = 0 GJ25, nc = 0 GJ32, nc = 0 GJ44, nc = 0 Penyakit ke-8 Columnaris GJ02 nc = 0 GJ05, nc = 1 GJ25, nc = 0 GJ32, nc = 0 GJ44, nc = 0 Penyakit ke-9 Lernaesis GJ02 nc = 0 GJ05, nc = 0 GJ25, nc = 0 GJ32, nc = 0 GJ44, nc = 1
3.3. Perhitungan P(a i |v j ) dan P(v j )
Perhitungan  dilakukan  untuk  penyakit  1 sampai penyakit 9, seperti berikut ini: Penyakit ke-1 Kutu Ikan
P(2|X) = 1+(44∗0,111) 1+44 = 0,130864 P(5|X) = 0+(44∗0,111) 1+44 = 0,108641975 P(25|X) = 0+(44∗0,111) 1+44 = 0,108641975 P(32|X) = 0+(44∗0,111) 1+44 = 0,108641975 P(44|X) = 0+(44∗0,111) 1+44 = 0,108641975 Penyakit ke-5 Gatal P(2|X) = 0+(44∗0,111) 1+44 = 0,108641975 P(5|X) = 1+(44∗0,111) 1+44 = 0,130864
P(25|X) = 1+(44∗0,111) 1+44 = 0,130864 P(32|X) = 1+(44∗0,111)
1+44 = 0,130864 P(44|X) = 0+(44∗0,111) 1+44 = 0,108641975 Penyakit ke-9 Lernaesis P(2|X) = 0+(44∗0,111) 1+44 = 0,108641975
P(5|X) = 0+(44∗0,111) 1+44 = 0,108641975 P(25|X) = 0+(44∗0,111) 1+44 = 0,108641975 P(32|X) = 0+(44∗0,111) 1+44 = 0,108641975 P(44|X) = 1+(44∗0,111) 1+44 = 0,130864
3.4. Perhitungan P(a i |v j ) x P(v j ) tiap v Lakukan  perhitungan  untuk  penyakit  1 sampai penyakit 9. Penyakit ke-1 Kutu Ikan
P(X)  x  [  P(2|X)  x  P(5|X)  x  P(25|X)  x P(32|X) x P(44X)]
=   0.111111111 * [ 0,130864 * 0,108641975 * 0,108641975 * 0,108641975 * 0,108641975 ] =   2,02567E-06
Penyakit ke-5 Gatal
P(X)  x  [  P(2|X)  x  P(5|X)  x  P(25|X)  x P(32|X) x P(44X)]
=   0.111111111 * [ 0,108641975 *
0,130864 * 0,130864 * 0,130864 *
0,108641975 ] =   2,44001E-06
Penyakit ke-9 Lernaesis P(X)  x  [  P(2|X)  x  P(5|X)  x  P(25|X)  x P(32|X) x P(44X)] =   0.111111111 * [ 0,108641975 *
0,108641975 * 0,108641975 *
0,108641975 * 0,130864] =   2,02567E-06
3.5. Menentukan  hasil  klasifikasi  v  yang memiliki hasil perkalian terbesar. Tabel 5. Hasil v Nama Penyakit Ikan Gurami Nilai v Kutu Ikan 2,02567E-06 Cacing Ikan 2,02567E-06 Mata Belo/Melotot 2,02567E-06 Bercak Putih (White Spot) 2,44001E-06 Gatal 2,93911E-06 Jamur 2,02567E-06 Bisul/Cacar (Bakteri) 1,68169E-06 Columnaris 2,02567E-06 Lernaesis 2,02567E-06
Hasil dari nilai V diatas dapat di simpulkan bahwa  ikan  gurami  2  didiagnosa  mengalami penyakit yang diklasifikasikan sebagai penyakit  gatal  karena  memperoleh  nilai  V tertinggi  yaitu 2,93911E-06 .  Selanjutnya lakukan perhitungan manual sampai kasus ke- 20.  Lalu  lakukan  perbandingan  dari  hasil klasifikasi NBC dengan hipotesis dari pakar.
Tabel 6. Perbandingan Hipotesis Pakar dengan
NBC Ikan Gurami Hasil Pakar Hasil NBC Nilai Uji 1 Cacing ikan Cacing ikan TP 2 Gatal Gatal TP 3 Jamur Gatal FP ….. 20 Jamur Jamur TP
Untuk kinerja metode NBC dapat dihitung menggunakan confussion  matrix .  dari  data tabel  6  diketahui  bahwa  nilai  TP=17,  TN=1, FP=2, FN=0.
= 17+1 17+2+1+0 ×100%
= 90%
Hasil dari nilai uji tersebut dapat disimpulkan bahwa  tingkat  akurasi  sistem  menggunakan NBC sebesar 90%.

## 3.6. Implementasi Sistem.
Gambar 2. Tampilan halaman muka
Di  halaman  muka  ini  pengguna  bisa langsung mengakses menu Info Ikan Gurami, Profile,  dan  bisa  langsung  login  kalau  sudah memiliki  username,  tetapi  kalau  belum memiliki  username  maka  pengguna  harus mengklik menu Daftar terlebih dahulu.
Gambar 3. Tampilan Halaman Informasi

## Gambar 4. Tampilan halaman profile
Setelah user berhasil login, maka akan muncul menu user seperti gambar 5. Pada menu  ini  user  bisa  mengakses  halaman Home,  Info  ikan  gurami,  dan  Profile. Disini  user  bisa  melakukan  diagnosa
penyakit  ikan  gurami  dan  bisa  juga Logout.

## Gambar 5. Tampilan halaman menu user
Halaman  pertanyaan  akan  muncul  setelah user mengklik menu Diagnosa Penyakit. Pada pertanyaan  yang  muncul,  user  harus  memilih jawaban Ya atau Tidak, setelah itu user harus mengklik tombol Lanjutkan untuk melanjutkan proses berikutnya. Gambar 6. Tampilan halaman pertanyaan
Setelah  semua  pertanyaan  dijawab  oleh user  yang  dimunculkan  pada  halaman pertanyaan,  maka  sistem  akan  menampilkan hasil diagnosa penyakit ikan gurami berdasarkan  kepada  gejala-gejala penyakit ikan  gurami  yang  di  jawab  oleh  user.  Pada halaman  hasil  diagnosa  ini  akan  ditampilkan jenis  penyakit  yang  menyerang  ikan  gurami, penyebab penyakit tersebut, dan cara pengobatan  penyakit  yang  menyerang  ikan
gurami tersebut.
Gambar 7. Tampilan halaman hasil diagnosa

## 4. SIMPULAN
Sistem  pakar  dengan  menggunakan metode Naive  Bayes  Classifier  (NBC) yang diterapkan  pada  penelitian  ini  menghasilkan informasi diagnosa penyakit pada ikan gurami dengan gejala-gejala tertentu disertai penyebab  dan  cara  pengobatan  penyakit  ikan gurami  dengan  tingkat  akurasi  90%,  dimana
mempermudah dalam mengantisipasi penyakit pada ikan gurami.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan banyak terimakasih untuk  seluruh  pihak  yang  sudah  membantu, sehingga penelitian ini berhasil dilaksanakan.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Adib, M., Anwar, U., Much, I., Subroto, I., & Taufik,  M.  (2022).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Ikan Nila Berbasis Metode Bayes. Jurnal  Transistor  Elektro  Dan  Informatika (TRANSISTOR EI) , 4 (1), 1–10.
Ahmad,  N.,  &  Iskandar.  (2020).  Metode Forward  Chaining  untuk  Deteksi  Penyakit Pada Tanaman Kentang. JINTECH: Journal
Of  Information  Technology , 1 (2),  7–20. https://doi.org/10.22373/jintech.v1i2.592 Buchori,  A.,  Khotijah,  S.,  &  Ramdan,  A.  S. (2022).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Paru-Paru  Menggunakan  Metode  Naive Bayes  Classifier  Berbasis  Java. Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset Dan Inovasi Teknologi) , 6 (1), 127–138. https://doi.org/10.30998/semnasristek.v6i1.5
645
Gustientiedina,  Siddik,  M.,  &  Desnelita,  Y.
(2019).  Penerapan  Naïve  Bayes  untuk Memprediksi Tingkat Kepuasan Mahasiswa
Terhadap  Pelayanan  Akademis. Jurnal
Infomedia , 2 (4), 89–93.
http://e- jurnal.pnl.ac.id/index.php/infomedia/article/ view/1892
I.Irwan, Y. Desnelita, W. Susanti, D. Oktarina, R.  N.,  &  Putri.  (2021).  The  Application  of Computer  Adaptive  Test  Using  Expert System  in  E-Learning. Annals  of  the Romanian  Society  for  Cell  Biology , 25 (6), 5962–5974. https://annalsofrscb.ro/index.php/journal/arti cle/view/6615
Nawawi, H. M., Purnama, J. J., & Hikmah, A.
B.  (2019).  Komparasi  Algoritma  Neural
Network Dan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Penyakit Jantung. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 15 (2), 189–194. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.669 Nesi, M. Y., Kaesmetan, Y. R., & Meo, M. O. (2019).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Ikan  Gurame  Dengan  Menggunakan  FIS Mamdani. HOAQ:  JURNAL  TEKNOLOGI INFORMASI , 11 , 73–80.
Nugraheni,  M.,  &  Hartati,  S.  (2017).  Sistem Penalaran Berbasis Kasus Untuk Pendukung Diagnosis  gangguan  Penyakit  Pada  Unggas (Case  Based  Reasoning  System  to  Support Diagnosis  of  Diseases  in  Poultry). JIKO (Jurnal  Informatika  Dan  Komputer) , 2 (1),
50–57.
https://doi.org/10.26798/jiko.2017.v2i1.52 Nugroho,  F.  A.  (2018).  Perancangan  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung  dengan Metode Forward Chaining. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 3 (2), 75. https://doi.org/10.32493/informatika.v3i2.14
31
Puspaningrum,  A.  S.,  Susanto,  E.  R.,  & Sucipto,  A.  (2020).  Penerapan  Metode Forward  Chaining  untuk  Mendiagnosa Penyakit  Tanaman  Sawi. INFORMAL:
Informatics Journal , 5 (3), 113. https://doi.org/10.19184/isj.v5i3.20237
Ratih  Fitri  Aini,  M.  H.  M.  M.  (2016).
Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Ayam  Dengan  Metode  Forward Chaining. J  I  M  P  -  Jurnal  Informatika Merdeka Pasuruan , 1 (2), 75–79.
https://doi.org/10.37438/jimp.v1i2.21
Rhyzoma Grannata Rafsanjani, Hidayat, N., & Dewi, R. K. (2018). Diagnosis Penyakit Hati Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Dan Certainty  Factor. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer ,
2 (11), 4478–4482.
Septiani,  W.  D.  (2017).  Komparasi  Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Dan Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Penyakit Hepatitis. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 13 (1), 76–84.
Sesunan,  M.  F.,  &  Darsin,  D.  D.  (2022). Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Gigi  Dan  Mulut  Menggunakan  Metode Forward Chaining (Studi Di RSUD Menggala). Jurnal  Sistem  Informasi  Dan Sains Teknologi , 4 (2). https://doi.org/10.31326/sistek.v4i2.1354
Suryadewiansyah,  M.  K.,  &  Tju,  T.  E.  E. (2022).  Naïve  Bayes  dan  Confusion  Matrix untuk  Efisiensi  Analisa  Intrusion  Detection System  Alert. Jurnal  Nasional  Teknologi Dan Sistem Informasi , 8 (2), 81–88. https://doi.org/10.25077/teknosi.v8i2.2022.8 1-88
Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.,  Suhartono,  V. (2011).  Kecerdasan  Buatan.  Yogyakarta:
Andi Offset Wantoro,  A.,  Sulistiyani,  H.,  Yuniarthe,  Y., Putra, A. S., Candra, A., & Wicaksono, N. P. (2022).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Kutu  Ikan  Gurami  (  Argunus  Indicus  ) Menggunakan  Metode  Naive  Bayes. Jurnal Komputasi , 10 (1), 13–22.
Widiyawati,  C.,  &  Imron,  M.  (2018).  Sistem
Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier  Expert  System  Of  Cat  Disease Diagnosis  Using  Naive  Bayes  Classifier
Method. Techno COM , 17 (2), 134–144.