## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## Implementasi Teorema Bayes Diagnosa Penyakit Ikan Lele Di Dinas Ketahananpangan Perikanan Rohul
Hendri Maradona 1* , Mi’rajul Rifqi 2 , Dona 3 , Darmanta Sukrianto 4 , Kiki Yasdomi 5 , Khairul Sabri 6 , Urfi Utami 7 , Muhammad Romi Nst 8 , Muhammadyodi 9 1,2,3,5,6,7,8,9 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian, Indonesia
4 Manajemen Informatika, AMIK Mahaputra Riau, Indonesia E-mail: 1 hendrimaradona@upp.ac.id, 2 mr@upp.ac.id,
3 dona201804_@gmail.com, 4 darman1407@gmail.com, 5 kikiyasdomi@upp.ac.id,
6 khairulsabri@upp.ac.id, 7 urfiutami@upp.ac.id, 8 muhammadominst@upp.ac.id,
9 muhammadyodi@gmail.com

## Abstract
Catfish  is  a  freshwater  fish  that  is  widely  cultivated  in  almost  all  parts  of  Indonesia. This is because catfish is one of the leading commodities, and has good market prospects. In aquaculture, disease attacks can be a threat that causes economic losses, and can even experience large losses in terms of crop yields. Advances in expert systems can overcome the  problem  by  designing  a  web-based  computer  system  that  uses  databases  and programming  languages  such  as  PHP-MySQL  so  that  it  can  help  catfish  cultivators  to diagnose  fish  diseases.  This  study  aims  to  detect  disease  in  catfish  using  the  Bayes theorem  method.  In  this  study,  there  were  13  types  of  diseases,  namely  Cotton  Wall Disease,  White  Spots,  Yellow  Catfish  Disease  (Jaundice),  Itchy  Catfish  Disease (Trichodiniasis),  Rupture  of  Intestines/RIS  (Reptures  Intestine  Syndrome),  Smallpox Disease,  Ragged  Catfish  Disease  tail  fin,  fungal  attack,  brown  blood  disease,  Enteric septicemia  of  catfish,  columnar  disease,  proliferative  gill  disease,  channel  catfish  virus disease.  The  result  of  this  research  is  the  construction  of  an  expert  system  that  can  be used as an early diagnosis of disease in catfish. This system is expected to be developed for diagnosis in other fish, in order to provide greater benefits for its users.
Keywords : catfish, expert system, bayes theorem, php-mysql, web.

## Abstrak
Ikan  Lele  merupakan  ikan  air  tawar  yang  banyak  dibudidayakan  hampir  di  seluruh wilayah  Indonesia.  Hal  ini  disebabkan  ikan  lele  merupakan  salah  satu  komoditas unggulan,  serta  mempunyai  prospek  pasar  yang  baik.  Dalam  budidaya  perikanan serangan  penyakit  dapat  menjadi  sebuah  ancaman  yang  menimbulkan  kerugian  dalam segi  ekonomis,  dan  bahkan  dapat  mengalami  kerugian  besar  dari  segi    hasil  panen. Kemajuan sistem pakar dapat mengatasi permasalahan yaitu dengan merancang sebuah sistem  komputer  berbasis  web  yang  menggunakan  database  dan  bahasa  pemrograman seperti  PHP-MySQL  sehingga  dapat  membantu  para  pembudidaya  ikan  lele  untuk mendiagnosa  penyakit  ikan  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  penyakit pada  ikan  lele  menggunakan  metode  Teorema  Bayes.  Dalam  penelitian  ini  terdapat  13 jenis  penyakit  yaitu  Cotton  Wall  Disease,  Bintik  Putih  (White  Spot),    Penyakit  Lele Kuning  (Jaundice),  Penyakit  lele  gatal  (Trichodiniasis),  Pecah  usus/RIS  (Reptures Intestine Syndrome), Penyakit cacar, Penyakit ikan lele ragged tail fin, Serangan jamur, Penyakit darah cokelat, Enteric septicemia of catfish, Penyakit Kolumnaris, Penyakit Gill Poliferatif, Channel Catfish Virus Disease.
Kata kunci: ikan lele, sistem pakar, teorema bayes, php-mysql, web.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 1. Pendahuluan
Potensi  dalam  usaha  budidaya  perikanan  semakin  menjanjikan  karena  letak  geografis Indonesia yang mendukung usaha tersebut. Ada berbagai jenis budidaya tergantung pada jenis ikan, termasuk budidaya air tawar, budidaya air asin dan budidaya laut. Budidaya air tawar  sendiri  mengalami  peningkatan  permintaan  relatif  terhadap  rata-rata  permintaan saat  ini  [1].  Ikan  lele  merupakan  ikan  air  tawar  yang  banyak  dibudidayakan  hampir  di seluruh wilayah  Indonesia. Hal ini disebabkan ikan lele merupakan salah satu komoditas unggulan,  serta  mempunyai  prospek  pasar  yang  baik  [2].    Berdasarkan  hasil  wawancara dengan  salah  satu  pegawai  Dinas  Ketahanan  Pangan  Dan  Perikanan  Kabupaten  Rokan Hulu  yaitu  ibuk  Risa  Yanti  S.Pi  yang  menjabat  sebagai  seksi  budidaya  perikanan mengatakan  bahwa  di  Kabupaten  Rokan  Hulu  banyak  sekali  masyarakat  yang membudidayakan ikan lele ini dikarenakan beberapa kelebihan atau keunggulan ikan lele dibandingkan  dengan  jenis  ikan  lainnya  yaitu  pertumbuhannya  lebih  cepat  serta pemeliharaan  dan  pemberian  pakan  lebih  mudah.  Selain  dari  segi  ekonomis  nya  yang menguntungkan  para  pembudidaya  ikan,  antusiasme  masyarakat  juga  masih  gemar memakan  ikan  jenis  air  tawar  ini.  Namun  dengan  potensi  yang  sangat  besar  ini,  tidak menjamin budidaya ikan yang baik, ada juga beberapa masalah di bidang budidaya ikan. Permasalahan  di  sektor  budidaya  ikan  di  antaranya,  yaitu  dalam  jenis  ikan  tertentu pasokan benih masih mengandalkan penangkapan di alam sehingga dapat merusak habitat ikan,  dan  masalah  terbesar  yang  sering  terjadi  dalam  budidaya  perikanan  munculnya serangan  penyakit  [3].  Dalam  budidaya  perikanan  serangan  penyakit  dapat  menjadi sebuah  ancaman  yang  menimbulkan  kerugian  dalam  segi  ekonomis,  dan  bahkan  dapat mengalami  kerugian  besar  dari  segi    hasil  panen  [4].    Secara  umum,  terdapat  dua kelompok  penyakit  pada  ikan,  pertama  penyakit  infeksius  yang  disebabkan  oleh organisme  patogen  dalam  lingkungan  atau  dibawa  oleh  media  pembawa  lain.  Kelompok penyakit  ini  juga  dibagi  menjadi  empat  golongan,  yaitu  penyakit  bakteri,  virus,  parasit, dan jamur. Kedua, penyakit yang dipengaruhi oleh masalah lingkungan, defisiensi nutrisi, atau  abnormalitas  genetis,  atau  yang  biasa  disebut  penyakit  non  infeksius  [5].  Penyakit yang dapat menyerang Ikan lele bisa diakibatkan oleh infeksi, bakteri, dan juga parasite[6] Peternak  dapat  mengendalikan  penyakit  ikan  ini  dengan  dua  cara,  yaitu  pencegahan  dan pengobatan.  Upaya  pencegahan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  bibit  yang  baik, mencegah  penyakit  yang  akan  timbul  dan  meningkatkan  kualitas  lingkungan.  Upaya pencegahan  mempunyai  keunggulan  yaitu  biaya  yang  relatif  murah  dan  juga  memiliki tingkat  keberhasilan  yang  tinggi.  Namun,  jika  ikan  sudah  terserang  penyakit  maka dilakukan  upaya  pengobatan  dengan  cara  menggunakan  obat  sintesis  dan  alami.  Dalam melakukan  upaya  pengobatan  perlu  dilakukan  sesuai  dengan  prosedur  dan  jenis penyakitnya.  Jika  ikan  tidak  memberikan  respon  maka  perlu  dilakukan  evaluasi  untuk mengetahui  faktor  penyakitnya.  Hal  ini  yang  sulit  untuk  diatasi  oleh  petani  ikan, dikarenakan  minim  nya  pengetahuan  tentang  gejala  serta  indikator  penyakit  ikan  para petani  ikan  sering  mengabaikan  penyakit  ikan  ini.  Banyak  petani  ikan  yang  langsung membuang ikan yang telah mati begitu saja [2].
Kurangnya pengetahuan seorang pembudidaya ikan tentang penyakit ini tidak terlepas dari  sulitnya  mencari  ilmu  yang  dapat  mengedukasi  para  pembudidaya.  Sulitnya  para pembudidaya dalam mendapatkan pengetahuan terkait penyakit ikan lele ini dikarenakan minimnya para pakar  terkait  Ikan  lele. Pengetahuan terkait penyakit ikan juga dilakukan pemerintah  melalui  sosialisasi  yang  dilakukan  Dinas  Ketahanan  Pangan  Dan  Perikanan. Namun,  para  pembudidaya  belum  dapat  memahami  informasi  yang  diberikan.    Dengan keterbatasan  ini,  maka  perlu  adanya  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  para pembudidaya  ikan  untuk  mengetahui  penyakit  ikan  dan  juga  cara  mencegah  serta mengobatinya.  Maka  sistem  pakar  dapat  menjadi  solusi  untuk  menyelesaikan  masalah tersebut  [7].  Dengan  adanya  sistem  pakar  dapat  menghindari  kelangkaan  pakar  dan  juga pengetahuan yang terdapat didalam seorang pakar dapat tersimpan didalam sebuah sistem

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
agar  tidak  hilang.  Para  pembudidaya  ikan  juga  dapat  mendiagnosa  penyakit  pada  ikan Lele  secara  mandiri  [8].  Sistem  pakar  adalah  adalah  sebuah  program  yang  mana diharapkan  dapat  mencoba  atau  meniru  suatu  pengetahuan  atau  kemampuan  dari  pakar tertentu [9]. Para pakar tidak akan digantikan oleh sistem pakar, hanya saja sistem pakar dibuat  untuk  memberikan  pengetahuan  kepada  masyarakat  dan  juga  pengalaman  para pakar  melalui  sebuah  sistem  [10].  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Teorema  Bayes.  Teorema  Bayes  digunakan  sebagai  proses  untuk  menghitung  nilai kepastian  suatu  penyakit.  Teorema  Bayes  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan untuk  mengukur  nilai  ketidakpastian  dengan  menggunakan  informasi  dan  data  berupa probabilitas  untuk  setiap  alternatif  yang  dihadapi  dan  akan  menghasilkan  nilai  yang menjadi  dasar  pengambilan  keputusan  [11].  Salah  satu  alasan  yang  dijadikan  justifikasi dalam  pemilihan  metode  teorema  bayes  dalam  penelitian  ini  adalah  karena  keunggulan metode  teorema  bayes  dalam  melakukan  penyederhaan  terhadap  cara  klasik  yang  cukup rumit menjadi model marginal yang lebih  sederhana dalam perhitungannya [12].  Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan tehnik penalaran  dalam  memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya  dapat  dipecahkan  oleh seorang  pakar  dalam  bidang  tersebut  Sistem  pakar  memberikan  nilai  tambah  pada teknologi  untuk  membantu  dalam  menangani  era  informasi  yang  semakin  canggih  [13]. Teorema  Bayes  merupakan  metode  yang  baik  didalam  mesin  pembelajaran  berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya [14]. Metode Teorema  Bayes  juga  merupakan  suatu  metode  untuk  menghasilkan  estimasi  parameter dengan  menggabungkan  informasi  dari  sampel  dan  informasi  lain  yang  telah  tersedia sebelumnya  [15].    Teori  ini  didasarkan  pada  prinsip  bahwa  apabila  adanya  tambahan informasi atau evidence, maka nilai probabilitas dapat diperbaiki. Teori ini berguna untuk mengubah dan memperbaiki nilai peluang yang ada menjadi lebih baik dengan dukungan informasi atau evidence tambahan [16]. Rumus dari perhitungan Teorema Bayes adalah :
∑ (1)
Dengan keterangan :
a) P(Hi|E) = Probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence (fakta) E.
b) P(E|Hi)  =  Probabilitas  munculnya  evidence  (fakta)  E  jika  diketahui  hipotesis  Hi benar.
c) P(Hi) = Probabilitas hipotesis Hi tanpa memandang evidence (fakta).
d) n = Jumlah hipotesis yang mungkin.
Penyakit  ikan  adalah  sesuatu  yang  dapat  menimbulkan  gangguan  pada  ikan,  baik secara langsung maupun tidak langsung. Gangguan terhadap ikan dapat disebabkan oleh organisme  lain,  pakan,  maupun  kondisi  lingkungan  yang  kurang  menunjang  kehidupan ikan. Jadi, timbulnya serangan penyakit ikan di kolam terjadi karena interaksi yang tidak serasi  antara  ikan,  kondisi  lingkungan,  dan  patogen.  Interaksi  yang  tidak  serasi  tersebut menyebabkan  stres  pada  ikan,  sehingga  mekanisme  pertahanan  tubuh  ikan  menurun  dan akhirnya mudah diserang penyakit.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  cara  yang  digunakan  dalam  memperoleh  berbagai  data untuk  diproses  menjadi  informasi  yang  lebih  akurat  sesuai  permasalahan  yang  akan diteliti  [17].  Dalam  metodologi  penelitian  dijabarkan  tahapan-tahapan  yang  dilakukan dalam penelitian. Metodologi penelitian terdiri dari beberapa  tahapan  yang terkait  secara sistematis. Tahapan ini diperlukan untuk memudahkan dalam melakukan penelitian[18].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Mulai Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Analisa Metode Teorema Bayes Dan Fungsional Sistem Perancangan Sistem Implementasi Pengujian Sistem Selesai Studi Literatur
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian adalah sebagai berikut :

## 2.1. Identifikasi Masalah
Langkah  pertama  dalam  mengembangkan  sistem  pakar  ini  adalah  mengidentikasikan permasalahan  yang  akan  diteliti,  tahap  ini  dilakukan  dengan  menemukan  permasalahan yang akan diteliti sehingga akan mempermudah ditahap berikutnya. Dalam penelitian ini, masalah yang akan dibahas adalah sulitnya para pembudidaya ikan lele dalam mengetahui penyakit ikan tersebut, sehingga dapat menyebabkan kerugian dalam segi ekonomis, dan bahkan dapat mengalami kerugian besar dari segi  hasil panen. Kurangnya informasi atau pengetahuan  seorang  pembudidaya  ikan  tentang  penyakit  ini  tidak  terlepas  dari  sulitnya mencari ilmu yang dapat mengedukasi para pembudidaya. Dengan permasalahan tersebut maka  diperlukan  suatu  sistem  pakar  yang  dapat  mendiagnosa  penyakit  pada  ikan  lele untuk mempermudah pembudidaya dalam mendiagnosa penyakit ikan secara mandiri.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data tentang aplikasi sistem pakar penyakitikan lele,  Semua  tahap  pada  proses  pengumpulan  data-data  tersebut  diperoleh  dari pengamatan,wawancara dan studi pustaka.
2.2.1. Pengamatan (Observasi)
Dilakukan  dengan  cara  mengamati  atau  meninjau  langsung  ke  lokasi.  Dalam penyusunan  laporan  ini  dilakukan  untuk  mengamati  dan  mempelajari  kondisi,  situasi, serta permasalahan yang terdapat di Dinas Ketahanan Pangan Dan Perikanan Kabupaten Rokan Hulu.
2.2.2. Wawancara ( Interview )
Proses  wawancara  dilakukan  langsung  dengan  seksi  budidaya  perikanan  untuk mendapatkan jenis penyakit dan gejala penyakit.beserta solusinya.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
2.2.3. Studi Pustaka ( Library Search )
Studi pustaka dilakukan untuk mendapatkan teori serta konsep yang mendukung dalam penelitian  dan  berkaitan  dengan  masalah  yang  diangkat  dalam  penelitian.  Hal  dipelajari dalam  studi  pustaka  antara  lain  defenisi  sistem  pakar,  penggunaan Teorema  Bayes dan metode  yang  digunakan  untuk  kasus  mendiagnosa  penyakit  pada  ikan  lele  dengan membaca  buku-buku,  jurnal-jurnal,  artikel-artikel  dan  referensi  yang  terkait  sehingga memudahkan dalam menyelesaikan permasalahan yang ada.

## 2.3. Analisa
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  analisa  metode  sistem  dari  penelitian  tugas akhir ini. Adapan tahapan analisa dalam penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

## 2.3.1. Analisa Metode Teorema Bayes
Didalam  tahapan  analisa  metode  Teorema  Bayes  ini  yaitu,  memahami  cara perhitungan  manual  metode  Teorema  Bayes  yang  berkaitan  dengan  kasus  yang  akan diteliti  dan  apa-apa  saja  data  yang  kan  dibutuhkan  oleh  peneliti  untuk  memecahkan masalah kasus penyakit ikan lele ini menurut klasifikasinya masing-masing. Adapun jenis penyakit dan gejala pada ikan lele yaitu [2]:
A. Cotton Wall Disease memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain :
1. Luka lecet pada tubuh ikan
2. Terdapat bintik putih pada kulit dan insang
3. Berenang lemah
4. Sering muncul dipermukaan air
B. Bintik Putih ( White Spot ) memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain :
1. Terdapat bintik putih pada kulit dan insang
2. Berenang lemah
3. Sering muncul dipermukaan air
4. Ikan menggosokkan badannya pada dinding kolam
C. Penyakit Lele Kuning ( Jaundice ) memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain : 1. Badan ikan berwarna kuning
2. Berenang lemah
3. Kehilangan nafsu makan
D. Penyakit lele gatal ( Trichodiniasis ) memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain :
1. Berenang lemah
2. Ikan lemas
3. Kulit ikan pucat atau kusam
4. Ikan menggosokkan badannya pada dinding kolam
E. Pecah  usus/RIS  ( Reptures  Intestine  Syndrome )  memiliki  gejala  yang  ciri-cirinya antara lain :
1. Ikan lemas
2. Perut ikan lele membengkak
3. Usus ikan pecah
F. Penyakit cacar memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain :
1. Borok pada kulit ikan lele
2. Ikan lemas
3. Kehilangan nafsu makan
4. Kulit ikan kesat dan kasar
5. Timbul pendarahan pada kulit ikan
G. Penyakit ikan lele ragged tail fin memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain : 1. Sirip/ekor pudar dan sobek
2. Kulit ikan pucat atau kusam

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
H. Serangan jamur memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain :
1. Tubuh ikan ditumbuhi benang halus deperti kapas
2. Kehilangan nafsu makan
3. Ikan lemas
I. Penyakit darah cokelat memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain :
1. Kehilangan nafsu makan
2. Ikan lemas
J. Enteric septicemia of catfish memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain :
1. Kehilangan nafsu makan
2. Sering muncul dipermukaan air
3. Berenang lemah
4. Insang pucat
5. Rahang dan perut bengkak
6. Ada cairan di tubuh ikan
7. Pendarahan di mulut dan sirip atau juga di perut
K. Penyakit Kolumnaris memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain :
1. Borok pada kulit ikan lele
2. Timbul pendarahan pada kulit ikan
3. Ikan kesulitan bernapas sehingga sering kepermukaan air
4. Kulit ikan pucat atau kusam
5. Berenang lemah
L. Penyakit Gill Poliferatif memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain :
1. Insang bengkak dan bau darah
2. Kehilangan nafsu makan
3. Ikan lemas
4. Ikan kesulitan bernapas sehingga sering kepermukaan air
M. Channel Catfish Virus Disease memiliki gejala yang ciri-cirinya antara lain :
1. Kehilangan nafsu makan
2. Berenang lemah
3. Ikan lemas
4. Sering muncul dipermukaan air
5. Perut ikan lele membengkak
6. Pendarahan di mulut dan sirip atau juga di perut
7. Kulit ikan pucat atau kusam
8. Ada cairan di tubuh ikan

## 2.3.2. Analisa Fungsional Sistem
Adapun  tahap-tahap  analisa  fungsional  yaitu  dalam  pembuatan  tentang  analisis  data yaitu input, proses, output serta karakteristik dari sistem yang akan dibuat[19].

## 2.4. Perancangan Sistem
Setelah  tahapan  analisa  selesai  dilakukan,  maka  tahapan  selanjutnya  adalah perancangan sistem. Tahapan perancangan sistem terdiri dari[20]:
a) Perancangan struktur menu yang akan digunakan pada sistem yang dibangun.
b) Tahapan rancangan database beserta atribut yang dibutuhkan.
c) Tahapan  rancangan user  interface atau  antarmuka  pengguna  pada  sistem  yang diabangun.

## 2.5. Implementasi
Setelah melakukan tahap analisa sistem, maka pada tahap ini akan di implementasikan dalam bahasa pemrograman komputer ( coding ). Dalam pembuatan dan penerapan Sistem

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Pakar  ini  dibutuhkan  perangkat  lunak  yang  menunjang  pembuatannya  adalah  sebagai berikut:
a) PHP, untuk pembuatan perancangan perangkat lunak.
b) Mysql, untuk pengolahan basis data.
c) Sublime Text 3, untuk menulis kode program.
d) Windows 10, sebagai sistem operasi yang digunakan Perangkat keras.

## 2.6. Pengujian Sistem
Pengujian  ( testing )  yaitu  uji  coba  yang  dilakukan  terhadap  sistem  yang  dibangun apakah  telah  sesuai  dengan  yang  diharapkan  atau  tidak.  Pengujian  yang  dilakukan  yaitu dengan  pengujian blackbox ,  digunakan  untuk  menguji  tingkat  kemampuan  user antarmuka terhadap sistem yang dibangun.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Tabel 1. Probabilitas Penyakit Dan Gejala
Tabel 2. Pertanyaan Berdasarkan Gejala
Kode Gejala Pertanyaan Berdasarkan Gejala Jawaban User Bobot Keyakinan G001 Luka lecet pada tubuh ikan Tidak Pasti 0 G002 Terdapat bintik putih pada kulit dan insang Pasti 1 G003 Berenang lemah Kurang pasti 0,4 G004 Sering muncul dipermukaan air Cukup pasti 0,6 G005 Ikan menggosokkan badannya pada dinding kolam Tidak Pasti 0 G006 Badan ikan berwarna kuning Tidak Pasti 0 G007 Kehilangan nafsu makan Hampir pasti 0,8 G008 Ikan lemas Hampir pasti 0,8 G009 Perut ikan lele membengkak Kurang pasti 0,4 G0010 Usus ikan pecah Tidak Pasti 0 G0011 Borok pada kulit ikan lele Hampir pasti 0,8 G0012 Kulit ikan kesat dan kasar Tidak Pasti 0 G0013 Timbul pendarahan pada kulit ikan Tidak Pasti 0 G0014 Sirip/ekor pudar dan sobek Tidak Pasti 0 G0015 Tubuh ikan ditumbuhi benang halus deperti kapas Tidak Pasti 0 G0016 Rahang dan perut bengkak Tidak Pasti 0 G0017 Ada cairan di tubuh ikan Tidak Pasti 0 G0018 Pendarahan di mulut dan sirip atau juga di perut Tidak Pasti 0 G0019 Kulit ikan pucat atau kusam Tidak Pasti 0 G0020 Insang bengkak dan bau darah Tidak Pasti 0 G0021 Ikan kesulitan bernapas sehingga sering kepermukaan air Tidak Pasti 0 G0022 Insang pucat Tidak Pasti 0

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Setelah  diperoleh  hasil  pertanyaan  yang  diajukan  dalam  konsultasi,  maka  dilakukan perhitungan dengan menggunakan Teorema Bayes untuk masing-masing gejala.
1) Mendefinisikan terlebih dahulu nilai probabilitas dari tiap hipotesis untuk tiap penyakit berdasarkan data sampel yang ada menggunakan rumus probabilitas bayes.
a) Cotton Wall Disease (P001) : G002 = P(H2) = 0.85 G003 = P(H3) = 0.8 G004 = P(H4) = 0.65
b) Bintik Putih ( White Spot ) (P002) G002 = P(H2) = 1 G003 = P(H3) = 0.65 G004 = P(H4) = 0.8
c)
Penyakit Lele Kuning ( Jaundice ) (P003)
G003 = P(H3) = 0.8 G007 = P(H7) = 0.68
d) Penyakit lele gatal ( Trichodiniasis ) (P004) G003 = P(H3) = 0.66 G008 = P(H8) = 0.67 e) Pecah usus/RIS ( Reptures Intestine
Syndrome ) (P005) G008 = P(H8) = 0.41 G009 = P(H9) = 0.83 f)
Penyakit cacar (P006)
G007 = P(H7) = 0.62 G008 = P(H8) = 0.53
G0011 = P(H11) = 1
g) Penyakit ikan lele ragged tail fin (P007)
Tidak ada gejala
h) Serangan jamur (P008) G007 = P(H7) = 0.55 G008 = P(H8) = 0.6 i) Penyakit darah cokelat (P009) G007 = P(H7) = 0,6 G008 = P(H8) = 0.45 j) Enteric septicemia of catfish (P0010) G003 = P(H3) = 0.65 G004 = P(H4) = 0.85 G007 = P(H7) = 0.6 k) Penyakit Kolumnaris (P0011) G003 = P(H3) = 0.68 G0011 =P(H11) = 0.83 l) Penyakit Gill Poliferatif (P0012) G007 = P(H7) = 0.6
G008 = P(H8) = 0.6
m) Channel Catfish Virus Disease (P0013)
G003 = P(H3) = 0.6 G004 = P(H4) = 0.8 G007 = P(H7) = 0.8
G008 = P(H8) = 0.58 G009 = P(H9) = 0.67
2) Menjumlahkan  nilai  probabilitas  dari  tiap  gejala  atau  hipotesis  untuk  masing-masing penyakit berdasarkan data sampel.
∑ (2) a) Cotton Wall Disease (P001) :
G002 = P(H2) = 0.85 G003 = P(H3) = 0.8
G004 = P(H4) = 0.65 ∑ = 0.85 + 0.8+ 0.65= 2,3
b) Bintik Putih ( White Spot ) (P002) G002 = P(H2) = 1 G003 = P(H3) = 0.65
G004 = P(H4) = 0.8 ∑
= 1 + 0.65 + 0.8= 2,45
c) Penyakit Lele Kuning ( Jaundice ) (P003)
G003 = P(H3) = 0.8
G007 = P(H7) = 0.68 ∑ = 0.8 + 0.68 = 1,48
d) Penyakit lele gatal ( Trichodiniasis ) (P004) G003 = P(H3) = 0.66 G008 = P(H8) = 0.67 ∑ = 0.66 + 0.67= 1,33 e) Pecah usus/RIS ( Reptures Intestine
Syndrome ) (P005) G008 = P(H8) = 0.41 G009 = P(H9) = 0.83 ∑ = 0.41 + 0,83 =1,24 f)
Penyakit cacar (P006)
G007 = P(H7) = 0.62 G008 = P(H8) = 0.53 G0011 =P(H11) = 1 ∑ = 0.62 + 0.53+ 1= 2,15
g) Penyakit ikan lele ragged tail fin (P007) Tidak ada gejala h) Serangan jamur (P008) G007 = P(H7) = 0.55 G008 = P(H8) = 0.6 ∑ = 0.55 + 0.6 = 1,15
i) Penyakit darah cokelat (P009) G007 = P(H7) = 0,6 G008 = P(H8) = 0.45 ∑ = 0,6 + 0.45 =1,05 j) Enteric septicemia of catfish (P0010) G003 = P(H3) = 0.65 G004 = P(H4) = 0.85 G007 = P(H7) = 0.6 ∑ = 0.65 + 0.85 + 0,6 = 2,1
k) Penyakit Kolumnaris (P0011) G003 = P(H3) = 0.68 G0011 = P(H11) = 0.83 ∑ = 0.68 + 0.83 = 1,51 l) Penyakit Gill Poliferatif (P0012) G007 = P(H7) = 0.6 G008 = P(H8) = 0.6 ∑ = 0.6 + 0.6 = 1,2 m) Channel Catfish Virus Disease (P0013)
G003 = P(H3) = 0.6
G004 = P(H4) = 0.8
G007 = P(H7) = 0.8 G008 = P(H8) = 0.58 G009 = P(H9) = 0.67 ∑ = 0.6 + 0.8+  0.8+  0.58+  0.67
= 3,45
3) Mencari  nilai  probabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang  evidence  apapun  bagi masing-masing hipotesis.
P(Hi) = ∑ (3) a) Cotton Wall Disease (P001) :
G002 = P(H2) = = 0,3695
G003 = P(H3) = = 0,3478
G004 = P(H4) = = 0,2826
b) Bintik Putih ( White Spot ) (P002) G002 = P(H2) = = 0,4081

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
G003 = P(H3) = = 0,2653 G004 = P(H4) = = 0,3265
c) Penyakit Lele Kuning ( Jaundice ) (P003) G003 = P(H3) = = 0,5405 G007 = P(H7) = = 0,4594
d) Penyakit lele gatal ( Trichodiniasis ) (P004) G003 = P(H3) = = 0.4962
G008 = P(H8) = = 0,5037 e) Pecah usus/RIS ( Reptures Intestine Syndrome ) (P005) G008 = P(H8) = = 0,3306
G009 = P(H9) = = 0,6693 f) Penyakit cacar (P006) G007 = P(H7) = = 0,2883
G008 = P(H8) = = 0,2465
G0011 = P(H11) = = 0,4651 g) Penyakit ikan lele ragged tail fin (P007)
Tidak ada gejala
h) Serangan jamur (P008)
G007 = P(H7) = = 0,4782
G008 = P(H8) = = 0,5217
i) Penyakit darah cokelat (P009)
G007 = P(H7) = = 0,5714
G008 = P(H9) = = 0,4285 j) Enteric septicemia of catfish (P0010) G003 = P(H3) = = 0,3095
G004 = P(H4) = = 0,4047
G007 = P(H7) = = 0,2857 k) Penyakit Kolumnaris (P0011) G003 = P(H3) = = 0,4503
G0011 = P(H11) = = 0,5496 l) Penyakit Gill Poliferatif (P0012) G007 = P(H7) = = 0,5 G008 = P(H8) = = 0,5
m) Channel Catfish Virus Disease (P0013) G003 = P(H3) = = 0,1739
G004 = P(H4) = = 0,2318
G007 = P(H7) = = 0,2318
G008 = P(H8) = = 0,1681 G009 = P(H9) = = 0,1942
4) Mencari  nilai  probabilitas  hipotesis  memandang  evidence  dengan  cara  mengalikan  nilai probabilitas munculnya evidence E, jika hipotesis Hi terjadi dengan nilai probabilitas hipotesis tanpa memandang evidence dan menjumlahkan hasil perkalian bagi masing-masing hipotesis.
∑
(4)
a) Cotton Wall Disease (P001) : ∑
b) Bintik Putih ( White Spot ) (P002) ∑
c) Penyakit Lele Kuning ( Jaundice ) (P003) ∑ 0,5837 d) Penyakit lele gatal ( Trichodiniasis ) (P004) ∑ 0,6015 e) Pecah usus/RIS ( Reptures Intestine Syndrome ) (P005) ∑ 0,5322 f) Penyakit cacar (P006) ∑ 0,8
g) Penyakit ikan lele ragged tail fin (P007)
Tidak ada gejala h) Serangan jamur (P008) ∑ 0,8
i) Penyakit darah cokelat (P009) ∑ j) Enteric septicemia of catfish (P0010)
∑ 0,5952 k) Penyakit Kolumnaris (P0011)
∑
l) Penyakit Gill Poliferatif (P0012) ∑ 0,8 m) Channel Catfish Virus Disease (P0013) ∑ 6063
5) Mencari nilai P(Hi|E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence E.
P(Hi | Ei) = ∑ (5)
a) Cotton Wall Disease (P001) :

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
P(H2 | E) = = 0,5448 P(H3 | E) = = 0,2051 P(H4 | E) = = 0,25
b) Bintik Putih ( White Spot ) (P002) P(H2 | E) = = 0,5747 P(H3 | E) = = 0,1494 P(H4 | E) = = 0,2758
c) Penyakit Lele Kuning ( Jaundice ) (P003) P(H3 | E) = = 0,3703 P(H7 | E) = = 0,6296
d) Penyakit lele gatal ( Trichodiniasis ) (P004) P(H3 | E) = =0,33 P(H8 | E) = = 0,67
e) Pecah usus/RIS ( Reptures Intestine Syndrome ) (P005) P(H8 | E) = =0,4969 P(H9 | E) = = 0,5030 f) Penyakit cacar (P006) P(H7 | E) = = 0,2883 P(H8 | E) = = 0,2465 P(H11 | E) = = 0,4651
g) Penyakit ikan lele ragged tail fin (P007) Tidak ada gejala
h) Serangan jamur (P008) P(H7 | E) = = 0,4782 P(H8 | E) = = 0,5217 i) Penyakit darah cokelat (P009) P(H7 | E) = = 0,5714 P(H8 | E) = = 0,4285 j) Enteric septicemia of catfish (P0010) P(H3 | E) = = 0,208 P(H4 | E) = = 0,408 P(H7 | E) = = 0,384
k) Penyakit Kolumnaris (P0011) P(H3 | E3) = = 0,2905 P(H11 | E) = = 0,7094
l) Penyakit Gill Poliferatif (P0012)
P(H7 | E) = = 0,5 P(H8 | E) = = 0,5 m) Channel Catfish Virus Disease (P0013)
P(H3 | E) = = 0,1147 P(H4 | E) = = 0,2294 P(H7 | E) = = 0,3059

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
P(H8 | E) = = 0,2217 P(H9 | E) = = 0,1281
6) Mencari  nilai  kesimpulan  dari  Teorema  Bayes  dengan  cara  mengalikan  nilai probabilitas  hipotesa  awal  atau  P(H)  dengan  nilai  hipotesis  Hi  benar  jika  diberikan evidence E atau P(Hi|E) dan menjumlahkan hasil perkalian.
∑ (6) a) Cotton Wall Disease (P001) : ∑ 0,7897 b) Bintik Putih ( White Spot ) (P002) ∑ 0,8925 c) Penyakit Lele Kuning ( Jaundice ) (P003) ∑ 0,7244 d) Penyakit lele gatal ( Trichodiniasis ) (P004) ∑ 0,6667 e) Pecah usus/RIS ( Reptures Intestine Syndrome ) (P005) ∑ 0,6212 f) Penyakit cacar (P006) ∑ 0.7745
g) Penyakit ikan lele ragged tail fin (P007)
Tidak ada gejala
h) Serangan jamur (P008)
∑ i) Penyakit darah cokelat (P009) ∑ 0,5357 j) Enteric septicemia of catfish (P0010) ∑ 0,7124 k) Penyakit Kolumnaris (P0011) ∑ 0,7864 l) Penyakit Gill Poliferatif (P0012) ∑ 0,6 m) Channel Catfish Virus Disease (P0013) ∑
0,7116 Tabel 3. Nilai Kesimpulan ID Penyakit Nama Penyakit Nilai akhir P001 Cotton Wall Disease 0,7897 P002 Bintik Putih ( White Spot ) 0,8925 P003 Penyakit Lele Kuning ( Jaundice ) 0,7244 P004 Penyakit lele gatal ( Trichodiniasis ) 0,6667 P005 Pecah usus/RIS ( Reptures Intestine Syndrome ) 0,6212 P006 Penyakit cacar 0.7745 P007 Penyakit ikan lele ragged tail fin - P008 Serangan jamur 0.5760 P009 Penyakit darah cokelat 0,5357 P0010 Enteric septicemia of catfish 0,7124 P0011 Penyakit Kolumnaris 0,7864 P0012 Penyakit Gill Poliferatif 0,6 P0013 Channel Catfish Virus Disease 0,7116
Dari  hasil  perhitungan  metode  teorema  bayes  di  atas,  menghasilkan  nilai  tertinggi  adalah 0,8925  atau  89,25%, dengan persentase kemungkinan  besar terkena penyakit  Bintik Putih ( White Spot ) (P002).
Data  Flow  Diagram  level  0  dari  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Ikan  Lele  Pada  Dinas Ketahanan Pangan Dan Perikanan Kabupaten Rokan hulu yang mana berguna untuk menceritakan aliran data. Dapat dilihat pada Gambar 4.2 berikut:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
1.0 Input admin 5.0 rule 4.0 Input penyakit & solusi 3.0 Input gejala Pakar/admin Input gejala Input admin Input penyakit & solusi Atur rule Data admin Data admin Data gejala Data rule Data penyakit & solusi Data gejala Data penyakit & solusi Data rule Input terminologi kepastian 2.0 Input terminologi kepastian Data terminologi kepastian Data terminologi kepastian
Gambar 2. DFD Level 0 diagnosa penyakit ikan lele

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan    penelitian  yang  penulis  laksanankan  sebelumnya  maka  penulis  dapat mengambil  kesimpulan  yaitu  dengan  adanya  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ikan  Lele Dengan  Metode  Teorema  Bayes  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  aplikasi  sistem pakar  dirancang  dan  diimplementasikan  untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  pada  ikan lele berdasarkan  gejala yang dialami oleh ikan, serta dapat memberikan saran perawatan yang  sesuai  dengan  jenis  penyakit  yang  dialami  ikan.  Dalam  perancangan  dilakukan dengan teknik menggunakan DFD dan bahasa pemograman yang digunakan adalah PHP dan  database  MYSQL.  Penerapan  metode  Teorema  Bayes  dalam  sistem  pakar  ini diimplementasikan  dengan  melihat  probabilitas  gejala  dari  setiap  penyakit  dan  juga berdasarkan  nilai  kepastian.  Dari  hasil  diagnosa  yang  telah  dilakukan  maka  di  dapatkan nilai  indikasi  pada  setiap    penyakit, Cotton  Wall  Disease dengan  nilai  akhir  0,7897 (78,97%),  Bintik  Putih (White  Spot) dengan  nilai  akhir  0,8925  (89,25%),  Penyakit  Lele Kuning  (Jaundice)  dengan  nilai  akhir  0,7244  (72,44%),  Penyakit  Lele  Gatal (Trichodiniasis) dengan nilai akhir 0,6667 (66,67%), Pecah Usus/RIS (Reptures Intestine Syndrome) dengan nilai akhir 0,6212 (62,12%), Penyakit Cacar dengan nilai akhir 0,7745 (77,45%), Penyakit Ikan Lele Ragged Tail Fin dengan nilai akhir 0 (0%), Serangan Jamur dengan  nilai  akhir  0,5760  (57,60%),  Penyakit  Darah  Cokelat  dengan  nilai  akhir  0,5357 (53,57%), Enteric  Septicemia  Of  Catfish dengan  nilai  akhir  0,7124  (71,24%),  Penyakit Kolumnaris  dengan  nilai  akhir  0,7864  (78,64%),  Penyakit Gill  Poliferatif dengan  nilai akhir 0,6 (60,%), Channel Catfish Virus Disease dengan nilai akhir 0,7116 (71,16%).

## Daftar Pustaka
[1] H.  P.  Fidyandini,  “Pelatihan  Penggunaan  Probiotik  Dan  Imunostimulan  Untuk Pencegahan  Dan  Pengobatan  Penyakit  Ikan  Lele  Pada  Kelompok  Pembudidaya Ikan  Ulam  Adi  Jaya  Kabupaten  Mesuji,” Sakai  Sambayan  J.  Pengabdi.  Kpd. Masy. , Vol. 5, No. 2, 2021.
[2] Y.  Ryansyah,  K.  Lumbanbatu,  And  M.  Sihombing,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Pada Ikan Lele Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” Syntax J. Softw. Eng. Comput. Sci. Inf. Technol. , Vol. 3, No. 2, 2022.
[3] M.  Novit,  D.  Wiguna,  D.  Katarina,  And  M.  Hidayah,  “Aplikasi  Sistem  Pakar Budidaya  Ikan  Lele Pada  Tambak  Ikan Lele  Rumah Metode Forward Chaining,” Jrkt (Jurnal Rekayasa Komputasi Ter. , Vol. 3, No. 04, 2023.
[4] S. Baco, Sajiah, Dodi, And D. Kurniawati,  “Sistem Pakar Pendiagnosis Penyakit Pada  Budidaya  Ikan  Lele  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining,” J.  Teknol. Dan Komput. , Vol. 2, No. 02, 2022.
[5] A.  P.  Kusuma  And  M.  Sari,  “Perbandingan  Metode  Forward  Chaining  Dan Backward  Chaining  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ikan  Lele Sangkuriang,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , Vol. 13, No. 1, 2019.
[6] M. R. Julianti, S. Maisaroh, And A. B. Rizky, “Aplikasi Diagnosis Penyakit Ikan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Lele  Dengan  Algoritma  Forward  Chaining  Berbasis  Website,” J.  Sisfotek  Glob. ,
Vol. 10, No. 1, 2020.
[7] H.  Hafizah,  T.  Tugiono,  And  A.  Azlan,  “Sistem  Pakar  Untuk  Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes,” J-Sisko Tech (Jurnal Teknol. Sist. Inf. Dan Sist. Komput. Tgd) , Vol. 4, No. 1, 2021.
[8] J.  Sembiring  Milala,  Azlan,  Hafizah,  And  Tugiono,  “J-Sisko  Tech  Jurnal Teknologi  Sistem  Informasi  Dan  Sistem  Komputer  Tgd  Sistem  Pakar  Untuk Pendiagnosaan  Karies  Gigi  Menggunakan  Teorema  Bayes,” J.  Teknol.  Sist.  Inf. Dan Sist. Komput. Tgd , Vol. 4, No. 1, 2021.
[9] I.  Imamah  And  A.  Siddiqi,  “Penerapan  Teorema  Bayes  Untuk  Mendiagnosa Penyakit Telinga Hidung Tenggorokan (Tht),” Matrik  J. Manajemen, Tek. Inform. Dan Rekayasa Komput. , Vol. 18, No. 2, 2019.
[10] A.  Wenda,  Kraugusteeliana,  A.  Suryanto,  And  S.  Alam,  “Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa Penyakit Paru-Paru Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,”
J. Media Inform. Budidarma , Vol. 7, No. 2, 2023.
[11] R.  Br  Sinaga,  H.  Winata,  And  R.  Gunawan,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Keracunan  Pada  Anjing  Dengan  Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes,” J.  Sist. Inf. Triguna Dharma (Jursi Tgd) , Vol. 1, No. 4, 2022.
[12] T.  Syahputra,  _  E.,  And  W.  R.  Maya,  “Implementasi  Sistem  Pakar  Untuk Mengidentifikasi  Pecandu  Narkoba  Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes,” J. Saintikom (Jurnal Sains Manaj. Inform. Dan Komputer) , Vol. 18, No. 2, 2019.
[13] N.  A.  Sagat  And  A.  S.  Purnomo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mata Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes,” J.  Pendidik.  Dan  Teknol.  Indones. ,  Vol. 1, No. 8, 2021.
[14] M.  Ramadhan,  B.  Anwar,  R.  Gunawan,  And  R.  Kustini,  “Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode  Teorema Bayes,” J. Sci. Soc. Res. , Vol. 4, No. 2, 2021.
[15] M. B, E. Junirianto, S. Suswanto, And  A. Nurhuda, “Diagnosis Dan Penanganan Penyakit  Tanaman  Karet  Pada  Sistem  Pakar  Berbasis  Penalaran  Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , Vol. 6, No. 1, 2022.
[16] S. N. Arif, I. Zulkarnain, H. Winata, J. Hutagalung, And P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar  Dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Cholelithiasis  Menggunakan  Metode Teorema Bayes,” J-Sisko  Tech  (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  Dan Sist.  Komput.  Tgd) ,
Vol. 6, No. 1, 2023.
[17] R.  N.  Fahadaena,  M.  Dasuki,  And  R.  Yanuarti,  “Penerapan  Analytic  Hierarchy Process (Ahp) Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (Bpnt),” J. Coscitech (Computer Sci. Inf. Technol. , Vol. 4, No. 3, 2023.
[18] A. Ams, S. Paembonan, And H. Abduh, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program  Bedah  Rumah  Di  Desa  Maliwowo  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (Saw),” J. Coscitech (Computer Sci. Inf. Technol. , Vol. 4, No. 3, 2024.
[19] M.  Rifqi  And  D.  Dona,  “Pemilihan  Tanaman  Berdasarkan  Kondisi  Lahan  Dan Persyaratan  Tumbuh  Tanaman  Menggunakan  Gabungan  Metode  Ahp  Dan Topsis,” Jurteksi (Jurnal Teknol. Dan Sist. Informasi) , Vol. 6, No. 3, 2020.
[20] N.  S.  Atmaja,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Irritable  Bowel  Syndrome  (Ibs) Menggunakan Metode Teorema Bayes,” Rjocs (Riau J. Comput. Sci. , Vol. 8, No. 01, 2022.