## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT IKAN KOI MENGGUNAKAN METODE PROBABILITAS KLASIK DENGAN MESIN INFERENSI FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID

## Indra Prawira
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia inpra222@gmail.com

## ABSTRAK
Ikan koi  merupakan ikan  hias dan di percaya  membawa keberuntungan , ikan ini banyak di budidayakan untuk  lomba  atau  hanya  sekedar  dibuat  hiasan  untuk  mempercantik  rumah  ,  penyakit  pada  Ikan  koi  seringkali membuat bingung para pembudidaya dan para penghobi khusus nya di bondowoso karena kurangnya pengetahuan tentang penyakit pada ikan koi serta kesulitan untuk menemui ahli/pakar
Karena alasan tersebut, maka peneliti membangun sistem pakar yang mampu mendiagnosis penyakit pada ikan koi dengan  mesin  inferensi  forward  chaining  yaitu  dengan  melihat  fakta-fakta  yang  ada  untuk  menarik  kesimpulan  serta metode probabilitas klasik sebagai alat untuk pengambilan keputusan , data gejala yang di miliki oleh aplikasi ini yaitu 15 gejala dan dapat mendeteksi  6 penyakit serta memberi cara untuk mengobati nya
Aplikisi ini mampu berjalan pada perangkat adroid versi 5.1.1 dan 6.0.1 serta dapat menghitung nilai kepastian dari penyakit  ikan  koi  dengan  metode  probabilitas  klasik  ,  dari  pengujian  dari  pengujain  user  yang  di  lakukan  ,  yang mengatakan baik : 21/60 x 100%  = 35% , Pemilih cukup : 35/60 x 100%  = 58% Pemilih kurang :  4/60 x 100% = 7%
Kata kunci : Android, Ikan koi , Probabilitas Klasik, Forward Chaining, Sistem Pakar
1. PENDAHULUAN
1.1    Latar Belakang Masalah
Ikan  koi  merupakan  ikan  hias  dan  di  percaya membawa  keberuntungan  ,  ikan  ini  banyak  di budidayakan  untuk  lomba  atau  hanya  sekedar  dibuat hiasan  untuk  mempercantik  rumah.  Dalam  proses budidaya  ikan  Koi,  pembudidaya  ikan  mengalami beberapa kendala, salah satu kendala yang dimaksud yaitu terjangkitnya  penyakit  pada  ikan-ikan  Koi  yang dibudidayakan.  Hal  ini  sangat  mempengaruhi  kematian pada  ikan.  Kematian  jumlah  ikan  yang  besar  tentu  akan berdampak  kerugian  yang  sangat  besar  bagi  para pembudidaya.Penyakit  ikan  merupakan  hal  yang  tidak diinginkan  bagi  pembudidaya  ikan  koi,karena  dapat menyebabkan panen tidak maksimal dan kematian massal pada  ikan.Untuk  mengatasi  kendala  tersebut  maka pembudidaya  membutuhkan  suatupengetahuan  tentang informasi penyakit, gejala, dan penanganan untuk penyakit tersebut. Tetapi ketersediaan informasi mengenai penyakit ikan  koi  masih  sedikit,  hal  ini  menyebabkan  kesulitan dalam  penanggulangannya  maupun  cara  pengobatannya. Oleh  sebab  itu  dibutuhkan  peran  seorang  pakar  dibidang perikanan sebagai tempat konsultasi. Pakar perikanan juga diharapkan  dapat  memberikan  informasi  mengenai penyakit,  cara  penanggulangan,  pengobatan,  dan  solusi mengatasinya.  Akan tetapi  ketersediaaan pakar perikanan saat  ini  masih  kurang  dan  untuk  menghubungi  seorang pakar  penyakit  ikan,  pembudidaya  membutuhkan  biaya, waktu,  dan  tenaga  yang  tidak  sedikit.  Berdasarkan  hal tersebut  dikembangkan  suatu  sistem  pakar  tentang
penyakit  ikan  koi  ,sehingga  dapat  memberikan  solusi untuk menanggulangi penyakit ikan.
Sebelumnya telah dilakukan penelitian oleh  (Dewi, Lestari,  &  Lestari,  2015)  mengenai  Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Ikan  koi  ,berbasis  Website.  Pada penelitian ini menghasilkan sebuah media konsultasi bagi para pembudidaya dalam mendiagnosis penyakit ikan dan memberikan solusi terkait penyakit yang diderita layaknya seorang  pakar.  Akan  tetapi  dari  penelitian  tersebut memiliki beberapa kelemahan yaitu sistem pakar diagnosis yang dibangun tersebut kurang praktis dalam penggunaannya,  karena  pengguna  harus  mengakses website yang telah dibuat dan dalam proses penggunaanya kurang  efisien.  Apabila  di  bandingkan  dengan  sistem pakar  berbasis  mobile  tentunya  akan  lebih  jauh  efisien dalam proses penggunaanya karena pengguna smartphone di  Indonesia  terus  meningkat.  Sebuah  lembaga  riset menyebutkan bahwa Indonesia berada di peringkat kelima daftar  pengguna  smartphone  terbesar  di  dunia.  Data tersebut  dilansir  oleh  Horace  H.  Dediu  melalui  blognya, asymco.com.  Pada  laman  detik.com  tertulis  jika  populasi Android telah mrncapai lebih dari 1 miliar, sedangkan iOS mencapai 700 juta. (Gifary & N, 2015)

## 1.2   Rumusan Masalah
Berdasar  latar  belakang  yang  telah  dikemukakan sebelumnya,  maka  penulis  akan  merumuskan  masalah yang akan dibahas sebagai berikut :
1.   Bagaimana  merancang  dan  membangun  suatu sistem  pakar  yang  dapat  digunakan  untuk
mendiagnosis  penyakit  pada  ikan  koi    pada sistem Android.
2.    Bagaimana  merancang  sistem  Pakar  dengan menggunakan  metode  Probabilitas  klasik  dalam bahasa  pemrograman java berbasis android dan SQLite untuk database server.

## 1.3   Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Jenis Ikan yang dapat didiagnosis pada penelitian ini yaitu ikan koi
2.    Penyakit  yang  dapat  diidentifikasi  sebanyak  6 penyakit infeksi dengan 15 gejala.
3.      Metode  yang  di  gunakan  adalah  Probabilitas Klasik untuk pengambilan keputusan
4. Tempat penelitian Di Dinas Perikanan Kabupaten Bondowoso
1.4   Tujuan
1 Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membangun  aplikasi  sistem  pakar  berbasis Android menggunakan metode penalaran forward chaining.
2 Membantu  pengguna  untuk  konsultasi  masalah penyakit ikan koi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1   Probabilitas Klasik
Menurut  (Puspitasari,  Suhartono,  &  Kushartantya, 2013)  Probabilitas  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu matematika  yang  membicarakan  perilaku  faktor  yang bersifat  untung-untungan.  Pengertian  Probabilitas  adalah kemungkinan terjadinya suatu peristiwa diantara kejadian keseluruhan yang mungkin terjadi.
Untuk  mengetahui  tingkat  kepastian  kemungkinan terjadinya  suatu  peristiwa  dapat  diamati  dengan pendekatan klasik. Dalam pendekatan klasik probabilitas adalah perbandingan dari kejadian yang menguntungkan  dari  seluruh  kejadian  yang  mempunyai kesempatan  sama.  Persamaan  Probabilitas  Klasik diagnosis  penyakit  pada  sistem  pakar  dapat  diperhatikan pada persamaan (2.1)
P = x 100%..............
(2.1)
Keterangan : A           : Gejala P             : Peluang penyakit tersebut muncul n           : Total banyaknya gejala n(A)        : Banyaknya gejala

## 2.2   Definisi Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  komputer  yang mengemulasi  kemampuan  kepakaran  manusia.  Kata mengemulasi  diartikan  lebih  kuat  dari  simulasi  yang berarti  bahwa  sistem  pakar  diharapkan  mampu bertindak  sebagai  yang  dilakukan  pakar  manusia
dalam melakukan penalaran untuk memberikan suatu justifikasi atau kesimpulan (Dewi, Lestari, & Lestari, 2015)

## 2.3   Runut Maju (Forward Chaining)
Forward  Chaining  adalah  strategi  penarikan kesimpulan  yang  dimulai  dari  sejumlah  faktafakta yang  telah  diketahui,  untuk  mendapatkan  suatu  fakta baru dengan memakai rule-rule yang memiliki premis yang  cocok  dengan  fakta  dan  terus  dilanjutkan sampai  mendapatkan  tujuan  atau  sampai  tidak  ada rules  yang  punya  premis  yang  cocok  atau  sampai mendapatkan  fakta  (Dewi,  Lestari,  &  Lestari,  2015). Proses forward chaining disajikan pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1. Proses Forward Chaining (sumber:
Dewi, Lestari, & Lestari, 2015)
2.4   Penyakit Pada Ikan Koi
1. Cloudy Eyes Diplostomum dalam kasus ini bagian mata  yang  memutih  adalah  lensanya,  bukan permukaan luar mata. Infeksi sekunder disebabkan  luka  pada  mata.  Penyakit  ini disebabkan  karena  kondisi  air  kolam/akuarium yang  kotor  (kelebihan  kadar  amonia,  nitrit  dan nitrat  yang  berasal  dari  kotoran  Koi),  kadar Klor/Kloramin  yang  tinggi  (biasanya  berasal  dari air PAM/PDAM). Serta kekurangan Vitamin/Gizi, disebabkan kualitas pakan ikan yang buruk.
Menurut (Dewi, Lestari, & Lestari, 2015)Gejala yang ditimbulkan :
1.  Pada kasus mata berkabut, mata Koi nampak terselimuti oleh lapisan tipis berwarna putih.
2. Produksi lendir berlebih
3. Mata menonjol
2. Kutu Jangkar Kutu jangkar (Anchor Worm), atau sering  juga  disebut  kutu  jarum,        sebenarnya termasuk dalam golongan udang-udangan. Mereka biasanya mengubur diri di bawah sisik koi dan  kemudian  menjadi  bersifat  parasit.  Cacing jangkar bisa membuat kekuatan koi jauh menurun dan  di  sisi  lain  juga  meningkatkan  resiko terjadinya  infeksi  sekunder.  Cacing  jangkar  bisa mudah  dilihat  dengan  mata  telanjang,  meski kadang orang mengabaikan keberadaan cacing ini. Kaca pembesar bisa digunakan untuk memastikan keberadaan cacing jangkar.
Menurut  (Dewi,  Lestari,  &  Lestari,  2015) Gejala yang ditimbulkan :
1. Terdapat cacing yang menempel pada tubuh
2. Menurunya kekebalan tubuh / lemas
3.Sering menggesekkan tubuh pada dinding
3. Black Spot Seperti namanya, penyakit ini ditandai dengan  munculnya  bintik-bintik  hitam  di  sekujur tubuh  ikan.  Bintik  hitam  tersebut  sebenarnya adalah kista fluke (sejenis cacing pita/pipih) yang biasa hidup di usus burung. Telur-telur dari fluke jatuh  ke  kolam  lewat  faeces  (kotoran),  kemudian menetas  dan  memenuhi  tubuh  siput/keong  yang ada  di  situ.  Dari  sini  mereka  kemudian  melekat pada ikan-ikan yang ada di kolam, mengubur diri dalam lapisan kulit dan membentuk bingkai hitam di  seputaran  mereka.  Karena  ikan-ikan  di  dalam kolam  adalah  pembawa  (carrier)  fluke,  fluke tersebut  tidak  akan  terlalu  membahayakan  ikan. Jika  ikan  yang  terkena  fluke  dimakan  burung, siklusnya akan lengkap dan akan berulang lagi. Menurut  (Dewi,  Lestari,  &  Lestari,  2015) Gejala yang ditimbulkan :
1. Menurunya kekebalan tubuh / lemas 2.Terdapat bintik-bintik hitam (bukan corak)
3. Badan ikan kurus
4.  White  Spot  Penyakit  bercak/bintik  putih  ini merupakan  salah  satu  penyakit  yang  umum dijumpai  dan  bisa  berakibat  fatal  pada  ikan.
Bahkan  bisa  mengakibatkan  kematian  pada  koi berukuran  kecil,  terutama  jika  populasi  kolam ikannya  padat.  Penyebab  bercak/bintik  putih  ini adalah ciliata
kecil (sering
disebut Lehthyoplithitius,  yakni  parasite  yang  memiliki rambut  getar/cilia)  yang  berenang-renang  di kolam  ikan  untuk  mencari  inang.  Jika  telah menemukan inang, mereka akan mengubur diri ke dalam  lapisan  dermis  dimana  mereka  bisa memperoleh makanan untuk sel-sel tubuh mereka. Jika tidak segera menemukan inang dalam 24 jam, mereka  akan  mati.  Setelah  kira-kira  3  minggu, mereka  akan  jatuh  dari  inang  dan  bereproduksi dalam bentuk kista di dasar kolam.
Menurut  (Dewi,  Lestari,  &  Lestari,  2015) Gejala yang ditimbulkan :
1.Terdapat bintik-bintik putih (bukan corak) 2. Menurunya kekebalan tubuh / lemas
3. Badan ikan kurus
5.  Dropsy  Dropsy  atau  gembur/gembung,  bisa dikenali dari sisik yang mulai tanggal  dari badan ikan.  Ikan  yang  menderita  penyakit  gembur  akan mengalami  kesulitan  dalam  berenang,  bernafas, dan  memiliki perut  yang  membengkak. Penyebab penyakit  ini  diduga  karena  ada  infeksi  bakteri (aeromonas,  myobakteri,  atau  parasit  seperti Hexamita)  dan  virus  pada  saat  yang  bersamaan. Selain itu bisa juga karena infeksi ginjal. Kondisi air  akuarium  yang  tidak  bagus  (seperti  akibat terjadinya  akumulasi  nitrogen)  dapat  memicu terjadinya gejala dropsy. Ikan yang terinfeksi akan menahan  cairan  dalam  sel  tubuh  dan  pada gilirannya  bisa  turut  mempengaruhi  sistem
peredaran  darah.  Dalam  kasus  yang  berat, penyakit ini bisa berakibat fatal/kematian.
Menurut (Dewi, Lestari, & Lestari, 2015) Gejala yang ditimbulkan :
1. Sisik yang mulai tanggal dari badan ikan
2. Badan gembur
3. Kesulitan dalam berenang
4. Perut membengkak.
6.  Fin/Tail  Rot  Fin/Tail  Rot  ditandai  dengan  adanya pembusukan  sirip/ekor  yang  disebabkan  oleh bakteri parasit. Penyakit ini harus dirawat dengan benar  agar  pembusukan  tidak  makin  meluas  di badan  koi.  Pada  tahap  awal  infeksi,  membran yang  menghubungkan  tulang  sirip  ikan  menjadi buram  dan  mulai  membusuk.  Tulang  sirip  pun pada  akhirnya  ikut  terpengaruh  dan  mulai membusuk  juga.  Infeksi  akan  terus  menyebar sepanjang  sirip  atau  ekor  hingga  akhirnya mencapai  badan  koi.  Dalam  keadaan  ini  (badan ikut  membusuk)  kebanyakan  koi  akan  mati. Pembusukan  sirip  biasanya  dikaitkan  dengan perawatan ikan  yang kurang  baik atau kondisi air yang kotor (biasanya penyaringan air kurang baik dan jarang dibersihkan).
Menurut  (Dewi,  Lestari,  &  Lestari,  2015) Gejala yang ditimbulkan :
1. Menurunya kekebalan tubuh / lemas
2.Tulang sirip dan ekor ikan menjadi buram
3. Sirip dan ekor mulai membusuk
2.5   Eclipse ADT
menurut  (Damarullah,  Hamzah,  &  Lestari,  2013) ADT  adalah  sebuah  plugin  untuk  Eclipse  yang menyediakan  alat  yang  terintergrasi  dengan  IDE  Eclipse. Sedangkan  Android  SDK  (Software  Development  Kit) menyediakan  Tools  dan  API  yang  diperlukan  untuk mengembangkan  aplikasi  pada  platform  Android  dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. ADT menyediakan fitur yang membantu untuk mengembangkan  aplikasi  Android  dengan  cepat.  ADT menyediakan  GUI  untuk  mengakses  banyak  command line tools SD dengan desain UI untuk perancangan, desain, dan  pembuataan  user  interface  aplikasi.  Karena  ADT adalah  sebuah  plugin  untuk  Eclise,  maka  didapatkan fungsi IDE yang stabil dengan fitur Android yang spesifik yang digabung dengan ADT . 2.6   SQLite
Menurut  (Setiyadi  &  Harihayati,  2015)  SQLite adalah suatu library yang menerapkan mesin database self- contained, serverless, zero-configuration, dan transactional. Self-contained berati SQLite  membutuhkan sedikit  sekali  dukungan  dari  library  eksternal  atau  dari sistem operasi. Serverless berati SQLite dalam mengakses database baik itu read atau write dapat secara langsung dari file  database  tanpa  melalui  proses  server  dan  tidak mendukung  pengaksesan  secara  remote  (artinya  database SQLite  bisa  dikendalikan  dari  jarak  jauh  dengan  adanya jaringan  komputer  (“Computer  Network”),  baik  melalui
jaringan lokal (intranet) atau internet), dimana kebanyakan mesin SQL database diterapkan sebagai proses server yang terpisah.  Zeroconfiguration  menunjukkan  SQLite  tidak membutuhkan instalasi sebelum penggunaannya. Transactional  SQLite  merupakan  suatu  transaksional database,  dimana  dalam  melakukan  perubahan  proses query  menerapkan  Atomic,  Consistent,  Isoalated,  and Durable (ACID)

## 3. METODE PENELITIAN
3.1   Desain Sistem
Berikut  ini  adalah  desain  sistem  yang  ada  pada aplikasi dapat kita lihat pada Gambar 3.1
Gambar 3.1 Desain sistem

## 3.2   Struktur Menu
Struktur menu terbagi menjadi 3 menu utama dapat di lihat pada Gambar 3.2
Gambar 3.2 struktur menu user Flowchart

## 3.3   Flowchart user
Alur  ini  menjelaskan  tentang  proses  berjalannya aplikasi seperti terlihat pada gambar 3.4.

## Gambar 3.4 Flowchart user

## 3.5   Flowchart metode
Alur  ini  menjelaskan  tentang  proses  berjalannya aplikasi seperti terlihat pada gambar 3.5.
Gambar 3.5 Flowchart metode

## 3.6   Sistem pakar & Probabilitas Klasik
Berikut  ini  adalah  daftar  penyakit  yang  akan  di jadikan sistem pakar pada Table 3.3
Tabel  3.3 Penyakit Ikan Koi ID PENYAKIT NAMA PENYAKIT H1 Cloudy Eye H2 Kutu Jangkar H3 Black Spot H4 White Spot H5 Dropsy H6 Fin/ Tail Rot
Table 3.4 ini adalah daftar gejala dari penyakit ikan koi :
Tabel 3.4 gejala Penyakit ID GEJALA GEJALA G1 Mata berkabut G2 Terdapat cacing yang menempel pada tubuh G3 Menurunya kekebalan tubuh / lema G4 Sering menggesekkan tubuh pada dinding G5 Terdapat bintik-bintik hitam (bukan corak) G6 Terdapat bintik-bintik putih (bukan corak) G7 Sisik yang mulai tanggal dari badan ikan G8 Badan gembur G9 Kesulitan dalam berenang G10 Perut membengkak. G11 Produksi lendir berlebih G12 Mata menonjol G13 Badan ikan kurus G14 Tulang sirip dan ekor ikan menjadi buram G15 Sirip dan ekor mulai membusuk
Table  3.5  adalah  Alur  atau  rule  yang  akan  di gunakan di dalam aplikasi :
Tabel 3.5 Alur pengambilan keputusan Kode Penyakit Kode Gejala H1 H2 H3 H4 H5 H6 G1 X G2 X G3 X X X X G4 X G5 X G6 X G7 X G8 X G9 X G10 X G11 X G12 X G13 X X G14 X G15 X
Dari  rule  di  atas  kita  menentukan  peluang  yang paling besar presentasi nya dan itu akan menjadi hasil dari suatu penyakit , berikut perhitungan probabilitas klasik :
Peluang  =      banyak gejala yang di dapat     X 100%
Total dari gejala suatu penyakit Hasil akan tampil dalam bentuk presentasi per penyakit
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Tampilan Utama
Pada  tampilan  utama  ini  terdapat  beberapa  menu yaitu  Diagnosis  ,  informasi  ,  gallery,  about  dan  exit  , ditunjukkan pada Gambar 4.1
Gambar 4.1 tampilan utama

## 4.2 Menu diagnosis
Pada menu ini kita akan di berikan beberapa gejala dan  dapat  kita  pilih  sesuai  dengan  gejala  pada  ikan  koi untuk mendapatkan hasil diagnosis . dapat kita lihat pada Gambar 4.2
Gambar 4.3 merupakan hasil diagnosis:

## Gambar 4.3 Tampilan hasil diagnosis

## 4.3 Menu informasi
Pada menu ini kita bisa membaca informasi tentang ikan koi pada Gambar 4.4

## Gambar 4.4 Tampilan informasi ikan koi

## 4.4 menu gallery
Di menu ini kita dapat melihat foto tentang penyakit pada ikan koi pada Gamabr 4.5

## 4.5 Pengujian User
Pada  pengujian  ini  dipilih user sebanyak  10 orang  secara  acak  oleh  masyarakat.  Hasil  dari pengujian user ditunjukkan pada table 4.3 No Pertanyaan Baik Cukup Kurang 1 Apakah mudah digunakan? 5 User 5 User 2 Apakah sudah dapat dikatakan memiliki fungsi yang jelas ? 4 User 6 User 3 Apakah memiliki tampilan yang baik untuk dilihat ? 2 User 7 User 1 User 4 Apakah informasi sudah cukup jelas ? 4 User 6 User 5 Apakah informasi sudah cukup Lengkap ? 2 User 5 User 3 User 6 Apakah diagnosis cukup jelas? 4 User 6 User
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  diatas, dapat  dijelaskan  bahwa  pengujian  pada  user  dari  10 user dalam  perhitungan  :  Pertanyaan  1  :  5  baik,  5 cukup. Pertanyaan 2 : 4 baik, 6 cukup. Pertanyaan 3 : 2    baik,  cukup  7,  kurang  1.  Pertanyaan  4  :  baik  4, cukup  6.  Pertanyaan  5    :  baik  2,  cukup  5,  kurang  3. Pertanyaan 6 : baik 4, cukup 6. Dijumlahkan pemilih baik : 5 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4   = 21, cukup : 5 + 6 + 7 + 6  +  5  +  6    =  35,  kurang  :  4.  Dibagi  dengan  jumlah seluruh pilihan user : 10 x 6 = 60 Pemilih baik : 21/60 x  100%    =  35%  ,  Pemilih  cukup  :  35/60  x  100%    = 58% Pemilih kurang :  4/60 x 100%  = 7%

## 4.6 Pengujian Menu Aplikasi
Pada  tahap  ini  pengujian  di  lakaukan  dengan menggunakan 2 versi Smartphone yaitu Smartphone versi 5.1.1  dan  6.0.1  ,  pengujian  ini  di  lakaukan  untuk mengetahui  fungsional  aplikasi  .  hasil  pengujian  di tunjukkan pada table 4.1
Table 4.1 Pengujian fungsi No Fungsi S1 S2 1 Menampilkan tampilan utama o o 2 Menampilkan menu informasi o o 3 Menjalankan menu diagnosis o o 4 Menampilkan presentasi terjangkitnya penyakit o o 5 Menampikan menu galery o o 6 Menampilkan menu about o o 7 Keakuratan perhitungan  metode simulasi program dan manual (100%) o o
Keterangan: S1= Smartphone versi android 5.1.1 S2= Smartphone versi android 6.0.1 O = Ya X = Tidak

## 4.7 Pengujian Ukuran Layar
Dalam  pengujian  ini  di  pilih  3  resolusi  layar yaitu 4”, 4,5”, dan 5”, seperti di tunjukkan pada Tabel
4.4 Tabel 4.4 hasil pengujian resolusi layar Resolusi layar Portrait Landscape Ket 4” Sukses Sukses - 4,5” Sukses Sukses - 5” Sukses Sukses -
Berdasarkan  pengujian  pada  tabel  4.4  dapat  di simpulkan  aplikasi  ini  dapat  berjalan  pada  resolusi layar  4”,  4,5”  dan  5”  pada  mode  Portrait  maupun Lanscape

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1   Kesimpulan
Adapun  Kesimpulan  yang  dapat  penulis  paparkan setelah membuat aplikasi Sistem pakar diagnosis penyakit ikan koi menggunakan metode probabilitas klasik dengan mesin  inferensi  forward  chaining  berbasis  android  antara lain yaitu :
1.  aplikasi ini dapat berjalan di perangkat android versi 5.1.1 dan 6.0.1
2.  hasil  pengujian  keakuratan  metode  baik  simulasi program dan perhitungan manual , hasil perhitungan memiliki hasil persamaan sebesar 100%
3.  Dari  pengujain  user  yang  di  lakukan  ,  yang mengatakan  baik  :  21/60  x  100%    =  35%  , Pemilih  cukup  :  35/60  x 100%    =  58% Pemilih kurang :  4/60 x 100%  = 7%
4.  Dari  pengujaian  resolusi  layar  dapat  di simpulkan  aplikasi  ini  dapat  berjalan  pada resolusi layar 4”, 4,5” dan 5” pada mode Portrait maupun Lanscape

## 5.2   Saran
Dari  pembuatan  aplikasi  ini  ,  penulis  memberikan saran yaitu :
1. Penambahan  jumlah  gejala  serta  penyakit  pada ikan koi
2. Penambahan  mesin  inferensi  lain  seperti backward chaining untuk perbandingan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Setiyadi  and  T.  Harihayati,  "PENERAPAN SQLITE  PADA  APLIKASI  PENGATURAN
WAKTU UJIAN DAN PRESENTASI,"
Majalah  Ilmiah  UNIKOM  Vol.13  No.  2  , pp. 221-226, 2015.
[2] A. M.  Puspitasari, S. and K. , "SISTEM PAKR BERBASIS WEB DENGAN METODE PROBABILITAS KLASIK UNTUK DIAGNOSA  PENYAKIT  TUBERKULOSIS PADA MANUSIA DEWASA," Jurnal Masyarakat  Informatika,  Volume  4,Nomor  7, pp. 35-43, 2013
[3] E.  Kusrini,  S.  Cindelaras  and  A.  B.  Prasetio, "PENGEMBANGAN BUDIDAYA IKAN HIAS  KOI  (Cyprinus  carpio)  LOKAL  DI BALAI PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN BUDIDAYA IKAN HIAS
DEPOK," Media  Akuakultur  Vol.  10  No.  2, pp. 71-78, 2015.
[4] A.  Juansyah,  "PEMBANGUNAN  APLIKASI CHILD  TRACKER  BERBASIS  ASSISTED  – GLOBAL  POSITIONING  SYSTEM  (A-GPS) DENGAN  PLATFORM  ANDROID," Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
(KOMPUTA),Edisi. 1 Volume. 1 , pp. 1-8, 2015.
[5] S.  Gifary  and  I.  K.  N,  "INTENSITAS PENGGUNAAN SMARTPHONE TERHADAP  PERILAKU  KOMUNIKASI," Jurnal Sosioteknologi Volume 14, Nomor 2, pp. 170-178, 2015.
[6] P.  S.  Dewi,  R.  D.  Lestari  and  R.  T.  Lestari, "SISTEM  PAKAR  DIAGNOSIS  PENYAKIT IKAN  KOI  DENGAN  METODE  BAYES," Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan  Informatika (KOMPUTA), Vol. 4 No.1, pp. 25-32, 2015.
[7] W.  Damarullah,  A.  Hamzah  and  U.  Lestari, "APLIKASI PENGENALAN
DAN
PEMBELAJARAN," Jurnal SCRIPT Vol. 1, pp. 78-88, 2013.
[8] A.  and  J.  Setiawan,  "Implementasi  Customer Relationship  Management  (CRM)  pada  Sistem Reservasi Hotel berbasisi Website dan
Desktop," Jurnal Sistem Informasi, Vol. 6, No.2, pp. 113 - 126 , 2011.