## IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT IKAN KOI BERBASIS WEB
Rizal Fikri, Sentot Achmadi, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia fikrier97.rf@gmail.com

## ABSTRAK
Ikan koi merupakan salah satu ikan hias yang banyak digemari masyarakat dan berbagai kalangan karena warna  serta  corak  yang  sangat  indah.  Ikan  koi  sampai  saat ini masih menjadi  ladang  bisnis  yang menjanjikan dalam bidang perikanan. Kegiatan budidaya ikan koi merupakan kegiatan yang mempunyai resiko besar untuk pembudidaya  karena  ikan  koi  merupakan  ikan  yang  rentan  terserang  penyakit  dan  mengakibatkan  kematian. Serangan  penyakit  pada  ikan  koi  merupakan  masalah  yang  sering  dihadapi  oleh  pembudidaya  ikan.  Dengan banyaknya  penyakit  yang  mempunyai  gejala  yang  hampir  sama  tersebut  membuat  pembudidaya  sulit mendiagnosis  penyakit  pada  ikan  koi.  Permasalahan tersebut  bisa  dipecahkan  dengan metode  Certainty  Factor yaitu metode yang digunakan untuk mencari nilai kepastian dan ketidak pastian suatu gejala pada penyakit. Pada penelitian  ini  menggunakan  mesin  inferensi forward  chaining sebagai  metode  penelusuran  yang  dituangkan dalam sistem pakar berbasis web yang dibangun dengan bahasa pemrograman php, dan database MySQL . Data penelitian diperoleh dari Dinas Perikanan Kota Blitar. Dari 50 pengujian aplikasi sistem pakar didapatkan hasil diagnosis  sistem  dengan  diagnosis  pakar  46  hasil  tepat,  dan  4  hasil  tidak  tepat,  hasil  presentase  keakurasian sistem dengan pakar  sebesar 92 %. Hasil diagnosis berupa data penyakit berdasarkan gejala yang telah dipilih, kemungkinan  penyakit  lain, nilai presentase  keyakinan diagnosis  penyakit  tersebut  dan menampilkan  langkah- langkah penanganan serta cara pencegahan.
Kata Kunci : Certainty Factor, Diagnosis Penyakit, Ikan Koi, Sistem Pakar

## 1. PENDAHULUAN
Ikan  koi  merupakan  salah  satu  ikan  hias  yang banyak  digemari  masyarakat  dan  berbagai  kalangan karena warna serta corak yang sangat indah. Ikan koi sampai  saat  ini  masih  menjadi  ladang  bisnis  yang menjanjikan  dalam  bidang  perikanan.  Ikan koi hidup di  daerah  beriklim  sedang  pada  perairan  air  tawar. Ikan ini cenderung tumbuh cepat, pada tahun pertama dapat  tumbuh  hingga  ukuran  30  cm  dan  bisa mencapai  ukuran  50  cm.  Pertumbuhan  ikan  koi  bisa lebih  cepat  atau  lambat  tergantung  pada  banyak  hal antara  lain  kualitas  air  kolam,  kedalaman  kolam, makanan,  dan  padatnya  komunitas  ikan  pada  kolam [1]
Kegiatan budidaya ikan koi merupakan kegiatan yang  mempunyai  resiko  besar  untuk  pembudidaya karena ikan koi merupakan ikan yang rentan terserang penyakit  dan  mengakibatkan  kematian.  Penanganan penyakit  pada  ikan  koi  tidak  semua  sama. Penanganan  dapat  dilakukan  setelah  jenis  penyakit diketahui.  Penyakit  ikan  koi  umumnya  memiliki gejala  umum  yang  hampir  sama.  Dengan  banyaknya penyakit  yang  mempunyai  gejala  yang  hampir  sama tersebut  membuat  petani  ikan  sulit  mendiagnosis penyakit pada ikan koi.
untuk  mengurangi  kesalahan  diagnosis  tersebut dibutuhkan  sebuah  sistem  terkomputerisasi  sistem pakar  diagnosis  penyakit  ikan  koi  berbasis  web. Metode  yang  digunakan  adalah Certainty  Factor, Metode Certainty Factor digunakan untuk
menyatakan  seberapa  akurat,  atau  dapat  diandalkan dalam  menilai  suatu  predikat.  Certainty  factor menggunakan  nilai  untuk  mengasumsikan  derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Mariana  (2019)  melakukan  penelitian  tentang diagnosis penyakit tanaman semangka. Permasalahan yang  terjadi  adalah  kerusakan  tanaman  semangka yang  diakibatkan  oleh  penyakit  tanaman  semangka. Kurangnya  akan  pengetahuan  tentang  penyakit- penyakit  tanaman  semangka  menjadi  salah  satu penyebabnya.  Oleh  sebab  itu  sistem  pakar  dibangun untuk  memberikan  solusi  kepada  masyarakat  terkait pengenalian penyakit tanaman semangka [2]
Saputra  (2019)  menggunakan  sistem  pakar untuk diagnosis penyakit pencernaan. Dengan adanya sistem  pakar  ini,  diharapkan  dapat  membantu  para pengguna  dalam  mendiagnosis  penyakit  pencernaan yang  dialami.  Hasil  Pengujian  sistem  aplikasi  sistem pakar  diagnosis  penyakit  pencernaan  pada  manusia berbasis  web  menggunakan  metode  Certainty  Factor fungsional berjalan dengan baik [3]
Sinaga,  dkk  (2018)  Melakukan  penelitian dimana  pekermbangan  teknologi  membuat  teknologi dibidang  smartphone  berlomba  dalam  membuat produk  terbaru.  Sehingga  teknologi  smartphone sekarang  ini  membuat  smartphone  rentan  terhadap kerusakan.  Melihat  permasalahan  tersebut  penulis
membuat  sistem  pakar  mendiagnosis  kerusakan smartphone android. Adapun metode yang digunakan pada sistem pakar ini adalah Metode Certanty Factor. [4]
Putri  (2018)  pada  penelitian  yang  berjudul sistem  pakar  diagnosis  penyakit  campak  roseola. Diagnosis dini  penyakit  roseola  merupakan  cara  baik untuk menghindari  akibat  yang  buruk  bagi  kesehatan bayi.  Sistem  Pakar  penyakit  Roseola  mampu membantu  masyarakat  ekonomi  rendah  untuk mendiagnosis  sendiri  penyakit  tersebut.  Pengolahan gejala-gejala  berdasarkan  fakta  dengan  nilai  dan perhitungan  metode  Certainty  Factor.  Certainty Factor menetukan hasil yang baik dengan pengkombinasian nilai pakar dan nilai user. [5]
Wahyuningsih  (2021)  melakukan  penelitian diagnosis penyakit campak rubella, memiliki kelebihan  dapat  diakses  dan  digunakan  dimana  saja menggunakan  koneksi  internet.  Metodologi  yang digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit  campak rubella  pada  penelitian  ini  adalah  menggunakan metode Certainty Factor (CF). [6]

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem pakar adalah suatu sistem komputer yang bisa  menyamai  atau  meniru  kemampuan  seorang pakar.  Pakar  yang  dimaksud  disini  ialah  orang  yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan orang  awam.  Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem komputer  yang  menyamai  ( emulates )  kemampuan pengambilan  keputusan  dari  seorang  pakar-pakar. Basis  pengetahuan  yang  diperoleh,  diambil  dari pengalaman  seorang  pakar  maupun  teori-teori  yang ada  pada  bidang  yang  spesifik  saja,  oleh  karena  itu sistem pakar memiliki keterbatasan [7]

## 2.3. Forward Chaining
forward  chaining merupakan  strategi  pencarian yang memulai proses pencarian dari sekumpulan data atau  fakta,  dari  data-data  tersebut  dicari  suatu kesimpulan  yang  menjadi  solusi  dari  permasalahan yang  dihadapi.  Mesin  inferensi  mencari  kaidah- kaidah  dalam  basis  pengetahuan  yang  premisnya sesuai  dengan  data-data  tersebut,  kemudian  dari kaidah-kaidah  tersebut  diperoleh  suatu  kesimpulan. Runut  maju  memulai  proses  pencarian  dengan  data data  driven [8].  Proses  mesin  inferensi  forward chaining dapat ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Forward chaining

## 2.4. Metode Certainty Factor
Certainty  Factor merupakan  metode  untuk menampung  pernyataan-pernyataan  dari  seorang  ahli dalam penyampaiannya.
Hasil analisis mendeskripsikan  tingkat  kepercayaan  ahli  terhadap masalah  yang  dihadapi. Certainty  Factor berfungsi untuk  mengakomodasi  ketidakpastian  pemikiran ( inexact  reasoning )  seorang  pakar. Certainty  Factor menyatakan  kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian (fakta  atau  hipotesa)  berdasar  bukti  atau  penilaian pakar [9]
Rumus dari metode Certainty Factor ditunjukkan pada persamaan 1 : CF[H,E]1  = CF[H]*CF[E] (1)
Keterangan:
CF[H,E] : Certainty  Factor dalam hipotesa  (H)  yang dipengaruhi Fakta (E)
H : Hipotesa atau asumsi awal terhadap gejala.
E
: Evidence atau  fakta  dan  peristiwa  yang dialami user terhadap gejala
Selanjutnya  adalah  melakukan  kombinasi  nilai CF  dari  masing-masing  gejala.  Dengan  Rumus ditunjukkan pada persamaan 2 dan 3:
CF Combine [H,E]1,2  = CF[H,E]1 + CF[H,E]2
* (1 - CF[H,E]1) (2) CF  Combine  [H,E] old ,3    =  CF[H,E]old  + CF[H,E]3 * (1 - CF[H,E] old ) (3) Keterangan: CF Combine [H,E]1,2 : Kombinasi dari CF[H,E]1 dan CF[H,E]2 CF Combine [H,E]old,3 :Kombinasi
dari perhitungan  CF[H,E]old  atau  CF[H,E]1,2  dengan CF[H,E]3
Perhitungan  Kombinasi  antar  CF  ini  akan  terus dilakukan  sampai  gejala  yang  diinputkan  oleh  user berakhir. Setelah melakukan kombinasi antar CF dan menemukan  nilai  keyakinan,  berikutnya  adalah mengubah  nilai  keyakinan  menjadi  presentase keyakinan. Dengan Rumus ditunjukkan pada persamaan 4: CF = CF old n x  100% (4) Keterangan: CF old  n :  CF  Combine  terakhir  dari  kemungkinan gejala yang ada
3. METODE PENELITIAN
3.1. Perancangan Sistem
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit ikan koi terdapat sebuah perancangan yang meliputi Blok Diagram, Flowchart

## 3.2. Blok Diagram
Blok diagram adalah diagram dari sebuah sistem, di mana  bagian  utama  atau  fungsi  yang  diwakili  oleh  blok dihubungkan dengan garis, yang menunjukkan hubungan dari  blok.  proses  kerja  pada  sistem  pakar  diagnosis penyakit  ikan  koi  menggunakan  metode certainty  factor ditunjukan pada Gambar 2

## Gambar 2. Blok Diagram
3.3. Flowchart Metode
Flowchart metode ini menjelaskan proses urutan sistem dari metode certainty factor seperti ditunjukkan pada gambar 3
Gambar 3. Flowchart metode
Berdasarkan  flowchart  pada  gambar  3  sistem dimulai  dengan  menentukan  gejala  yang  nanti  akan diinputkan.  selanjutnya  proses  penginputan  gejala sesuai  dengan  gejala  yang  muncul.  Setelah  gejala ditentukan  dihitung  ada  berapa  jumlah  gejala,  jika lebih  dari  2  maka  menggunakan  rumus  CF  Combine [H,E]old3, dan jika kurang atau sama dengan 2 maka menggunakan  rumus  CF  Combine  [H,E]1,2.  Setelah nilai  CF  ditemukan  diubah  dari  nilai  keyakinan  ke presentase menggunakan rumus CF CFold n * 100%. Proses  terakhir  yaitu  output  hasil  diagnosis  penyakit pada ikan koi, dan cara pengobatan

## 3.4. Flowchart Admin
Flowchart  admin  ini  menjelaskan  proses berjalannya  alur  aplikasi  dari  admin  seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart admin
Berdasarkan  flowchart  pada  gambar  4  sistem dimulai  dengan melakukan  login dan  akan masuk  ke halaman  admin,  pada  halaman  admin  terdapat beberapa  menu,  antara  lain  Menu  Jenis  penyakit, didalam  menu  jenis  penyakit  akan  menampilkan informasi  atau  jenis-jenis  penyakit  pada  ikan  koi. Menu gejala, didalam menu gejala akan menampilkan data  gejala  sesuai  masing-masing  penyakit  ikan. Menu penyakit, didalam menu penyakit terdapat data penyakit  serta  cara  pengobatannya  nantinya  data penyakit  ini  akan  muncul  setelah  proses  diagnosis. Menu  pakar,  didalam  menu  pakar  terdapat  data penyakit  dan  gejala  masing-masing  yang  sudah ditentukan  nilainya  oleh  ahli  pakar.  Didalam  semua menu  admin  terdapat  fitur  CRUD  yang  digunakan admin  untuk  menambah,  mengedit  dan  menghapus data  pada  masing-masing  menu.  Menu  terakhir  yaitu logout  jika  admin  memilih  logout  program  akan selesai,  jika  tidak  maka  akan  tetap  pada  halaman admin
3.5. Flowchart User
Flowchart user ini menjelaskan proses berjalannya alur aplikasi dari user seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Flowchart user
Flowchart  user  menjelaskan  alur  dari  sistem program yang dibuat dari sisi user. Pada halaman user terdapat  menu  diagnosis,  didalam  menu  diagnosis terdapat pilihan gejala yang nantinya dipilih oleh user berdasarkan  gejala  yang  muncul  pada  ikan  koi, setelah menginputkan  gejala  maka akan  diproses  dan menghasilkan  output hasil  diagnosis.  Jika  tidak ingin mengakses  menu diagnosis  user  bisa  ke  menu  lainya yaitu  menu  info  penyakit,  didalamnya  terdapat informasi  jenis-jenis  penyakit  pada ikan koi  dan  cara pencegahannya. di halaman user ini hanya terdapat 2 menu.

## 3.6. Data Penyakit

## Tabel 1. Data penyakit
ID PENYAKIT P1 Cacing Jangkar P2 Kutu Ikan P3 Cloudy Eye P4 White Spot P5 Dropsy P6 Herpes Virus P7 Columnaris P8 Aeromonas
P9 Gyrodactylus
P10 Chilodonella
Pada  perancangan  data  penyakit  dibawah menjelaskan  tabel  1  adalah  rancangan  data  penyakit
yang  berisi  kode  dan  jenis  penyakit  yang  akan diimplementasikan ke metode Certainty Factor
3.7. Data Gejala Pada perancangan data gejala dibawah menjelaskan tabel 2 merupakan rancangan data gejala yang berisi kode dan macam-macam gejala yang akan diimplementasikan ke metode Certainty Factor Tabel 2. Data gejala ID GEJALA G01 Ikan melompat G02 Berenang dengan cepat G03 menggesekkan tubuh G04 Megap di permukaan G05 Lesu G06 Parasit berbentuk jangkar di badan G07 Kulit Berdarah G08 Mengibaskan Sirip G09 Mata Berkabut G10 Mata menonjol G11 Lendir berlebih G12 Iritasi pada Kulit G13 bintik putih di badan G14 Badan membengkak G15 Sisik berdiri G16 Lapisan insang rusak
G17 Sisik terlepas G18 Kulit tampak terbakar G19 Bagian sekitar mulut merah G20 Iritasi pada sirip G21 Berkumpul di pancuran air G22 Bagian kepala menjadi putih G23 Lapisan insang berwarna pucat G24 Parasit berbentuk bulat dibadan G25 Warna kulit memudar dan pucat

## 3.8. Rule Sistem Pakar
Dalam  Rule  sistem  pakar  berisikan  kode penyakit  dan  kode  gejala  yang  dimana  dalam  satu kode  penyakit  terdapat  beberapa  gejala  untuk membuat  satu  kesimpulan  akhir.    Setiap  penyakit memiliki gejala yang berbeda maka untuk mempermudah dalam mengetahui gejala yang dialami tiap-tiap  penyakit.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Rule sistem pakar R1 IF (G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07) THEN P1 R2 IF (G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G24 AND G08) THEN P2
R3 IF (G09 AND G10 AND G11) THEN P3
R4 IF (G02 AND G03 AND G11 AND G12 AND G13) THEN P4 R5 IF (G04 AND G07 AND G14 AND G15 ) THEN P5 R6 IF (G05 AND G07 AND G12 AND G16) THEN P6 R7 IF (G03 AND G07 AND G12 AND G17) THEN P7 R8 IF (G12 AND G15 AND G18 AND G19) THEN P8 R9 IF (G03 AND G11 AND G16 AND G20 AND G25) THEN P9
R10 IF (G11 AND G21 AND G22 AND G23) THEN P10

## 3.9. Nilai Pakar
Dalam  Nilai  pakar  berisikan  nilai-nilai  yang diinputkan  secara  langsung  oleh  seorang  pakar,  nlai dari MB dan MD dari masing-masing gejala berbeda. Dimana  MB  merupakan  nilai  keyakinan  gejala
muncul  terhadap  penyakit  tersebut,  sedangkan  MD nilai  ketidak  pastian  gejala  tersebut  muncul.  untuk mempermudah  dalam  mengidentifikasi  nilai  pakar maka akan dijelaskan dalam Gambar 6
Gambar 6. Nilai pakar

## 3.10. Perhitungan Certainty Factor
Berikut  merupakan  contoh  perhitungan  manual yang prosesnya sama seperti aplikasi sistem pakar ini bekerja. Contoh kasus ikan koi dengan inputan gejala sebagai berikut:
1. Mata Berkabut (Pasti Iya) Nilai dari pakar (MB : 1.0 , MD : 0)
2. Mata menonjol (Pasti Iya) Nilai dari pakar (MB : 0.6 , MD : 0)
3. Lendir berlebih (Pasti Iya) Nilai dari pakar (MB : 0.4 , MD : 0)
1. Langkah pertama menghitung nilai CF dengan mengkalikan
CF  dari  pakar  dan  CF  yang  diinputkan oleh user.
CF[H,E] 1 = CF[H]*CF[E] =1.0 * 1.0
=1.0 CF[H,E] 2 = CF[H]*CF[E] =0.6 * 1.0 =0.6
CF[H,E] 3 = CF[H]*CF[E]
=0.4 * 1.0 =0.4 2. Langkah Kedua
Melakukan  kombinasi  nilai  CF  dari masing-masing gejala
CF  Combine  [H,E] 1,2 =  CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * (1 - CF[H,E] 1 ) = 1 + 0.6 * ( 1 – 1 ) = 1 CF  Combine  [H,E] old ,3 =  CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1 - CF[H,E] old )
= 1 + 0.4 * ( 1 – 1 ) = 1 3. Langkah Ketiga Setelah  diperoleh  hasil  akhir,  maka mengubah  nilai  hasil  akhir  keyakinan menjadi presentase keyakinan. CF  = CF old n x  100% = 1 * 100% = 100% Cloudy Eye
Jadi  gejala  yang  diinputkan user dengan  nilai tersebut  menghasilkan  diagnosis  penyakit  berupa Cloudy eye dengan tingkat keyakinan sebesar 100%
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Diagnosa
Pada  halaman diagnosa terdapat pilihan diagnosis  dan  kondisi  yang  akan  dipilih  user  sesuai dengan kondisi ikan koi. Tampilan halaman diagnosis dapat dilihat pada gambar 7

## Gambar 7. Halaman diagnosa

## 4.2. Halaman Post Penyakit
Pada  halaman  ini  menampilkan  post  informasi jenis-jenis  penyakit  ikan  koi  yang  nantinya  diakses oleh user, berisi nama penyakit, detail, dan juga saran pengobatan atau pencegahan. Tampilan halaman post penyakit dapat dilihat pada gambar 8

## Gambar 8. Halaman post penyakit

## 4.3. Halaman Data Pakar
Halaman ini menampilkan data pakar atau basis pengetahuan,  berisi  nilai  gejala  dari  masing-masing penyakit.  Admin  dapat  melihat,  menambahkan, mengubah dan juga menghapus data pakar. Tampilan halaman data pakar ditunjukkan pada gambar 9

## Gambar 9. Halaman data pakar

## 4.4. Halaman Data Post Penyakit
Halaman  ini  menampilkan  data  post  penyakit, berisi  gambar  penyakit,  detail,  dan  saran  pengobatan atau pencegahan. Admin dapat melihat, menambahkan,  mengubah  dan  juga  menghapus  data post  penyakit.  Tampilan  halaman  data  pakar ditunjukkan pada gambar 10

## Gambar 7 Halaman data post penyakit

## 4.5. Halaman Hasil Diagnosis
Halaman  ini  menunjukkan  hasil  diagnosis  dari inputan data gejala user. Menampilkan gejala apa saja yang  dipilih,  hasil  diagnosis  berupa  data  penyakit beserta  nilai  keyakinan  penyakit  tersebut.  Tampilan halaman diagnosis ditunjukkan pada Gambar 11
Gambar 11. Halaman hasil diagnosis

## 4.6. Pengujian Fungsionalitas
Pengujian  fungsionalitas  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem  pakar  diagnosis penyakit  ikan  koi  berbasis  web.  Hasil  pengujian fungsionalitas sistem ditunjukkan pada tabel 4
Tabel 4. Pengujian fungsionalitas Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Halaman Diagnosis √ √ Halaman Post Penyakit √ √ Halaman Login √ √ Halaman Dashboard √ √ Halaman data admin √ √ Halaman CRUD data admin √ √ Halaman data penyakit √ √ Halaman CRUD data penyakit √ √ Halaman data gejala √ √ Halaman CRUD data gejala √ √ Halaman data pakar √ √ Halaman CRUD data pakar √ √ Halaman data Post penyakit √ √ Halaman CRUD data Post Penyakit √ √ Halaman Hasil Diagnosis √ √ Logout √ √ Keterangan : √   = Berjalan
x   = Tidak berjalan

## 4.7. Pengujian User
Pengujian  user  ini  dibagi  menjadi  dua  yaitu pengujian user dari tampilan pengguna dan dari tampilan admin. Pengujian ini dilakukan dengan mengisi kuesioner yang diisi oleh 11 responden.

## 4.8. Pengujian User (Tampilan Pengguna)
Pengujian  Tampilan  pengguna  dilakukan  untuk melihat  kelayakan  dari  aplikasi  yang  telah  dibuat.  Hasil dari pengujian tampilan pengguna dapat dilihat pada tabel 5
Tabel 5. Pengujian Tampilan Pengguna No Pernyataan Jawaban Sangat Setuju Setuju Kurang Setuju Tidak
Setuju 1 Apakah tampilan aplikasi website sudah terlihat jelas dan sesuai?
5 6 0 0
2 Apakah informasi yang disediakan oleh website mudah dipahami?
3 8
0 0 3 Apakah aplikasi website ini bermanfaat untuk pengguna?
4 7 0 0 4 Apakah aplikasi website mempunyai kemampuan dan
fungsi sesuai yang diharapkan?
1 9 1 0 5 Apakah aplikasi website ini memudahkan untuk mendiagnosis penyakit ikan koi? 4 7 0 0 Total 17 37 1 0 Persentase 30,91 % 67,27 % 1,82 % 0 %
Berdasarkan Tabel 5 diketahui bahwa mayoritas user menilai  pengujian  tampilan  pengguna  dengan  pernyataan setuju.  Oleh  karena  itu  aplikasi  website  sistem  pakar diagnosis  penyakit  ikan  koi  sesuai  dengan  harapan  user dan dapat digunakan untuk melakukan diagnosis penyakit ikan koi

## 4.9. Pengujian User (Tampilan Admin)
Pengujian  tampilan  admin  dilakukan  untuk  melihat kelayakan  aplikasi  yang  dibuat.  Hasil  dari  pengujian tampilan admin dapat dilihat pada tabel 6
Tabel 6. Pengujian tampilan admin
No Pernyataan Jawaban Sangat Setuju Setuju Kurang Setuju Tidak
Setuju 1 Apakah tampilan aplikasi website sudah terlihat jelas dan sesuai?
0 1
0 0
2 Apakah informasi yang disediakan oleh website mudah dipahami?
0 1 0 0
3 Apakah aplikasi website sesuai kebutuhan? 1 0 0 0
4 Apakah aplikasi website mempunyai kemampuan dan fungsi sesuai yang diharapkan
1 0 0 0 5
Apakah fitur aplikasi website ini mudah dipahami?
0 0 1 0 Total 2 2 1 0 Persentase 40 % 40 % 20 % 0 %
Berdasarkan tabel 6 diketahui bahwa user menilai pengujian tampilan admin dengan imbang di jawaban sangat setuju dan setuju dengan presentase 40 %. dan 20 % pada jawaban kurang setuju.

## 4.10. Perhitungan Sistem dengan Perhitungan Manual
Pengujian  perhitungan  dilakukan  untuk  mengetahui ketepatan  antara  perhitungan  sistem  dengan  perhitungan manual  pada  penyakit  ikan  koi  sesuai  dengan  gejala  dan kondisi  yang  dipilih.  Pengujian  perhitungan  dapat  dilihat pada tabel 7
Tabel 7. Perhitungan sistem dan manual No Gejala Kondisi Sistem Manual 1 Melompat Mungkin
100 % Cacing Jangka r 100 % Cacing Jangkar
Berenang dengan cepat Pasti Iya
menggesekkan tubuh Mungkin Megap di permukaan Pasti Iya Lesu Pasti Iya Parasit tampak di badan Pasti Iya Kulit Berdarah Mungkin 2 Melompat Mungkin 96 % Kutu Ikan 96 % Kutu Ikan
Berenang dengan cepat Mungkin
menggesekkan tubuh Pasti Tidak Megap di permukaan Pasti Iya Lesu Pasti Iya Parasit tampak di badan Mungkin Mengibaskan Sirip Pasti Iya
3 Mata Berkabut Pasti Iya 100 % Cloudy Eye 100 % Cloudy Eye Mata menonjol Mungkin Lendir berlebih Pasti Iya
4
Berenang dengan cepat Mungkin
menggesekkan tubuh Pasti Tidak 97 % White Spot 97 % White Spot Lendir berlebih Pasti Iya Iritasi pada Kulit
Mungkin bintik putih di badan Pasti Iya 5 Megap di permukaan Mungkin
92 % Dropsy 92 % Dropsy Kulit Berdarah Mungkin Badan membengkak
Mungkin
Sisik berdiri
Pasti Iya 6 Lesu Pasti Iya
100 % Herpes Virus 100 % Herpes Virus Kulit Berdarah Mungkin Iritasi pada Kulit Mungkin Lapisan insang rusak Pasti Iya
No Gejala Kondisi Sistem Manual
7 menggesekkan tubuh Mungkin 100 % Colum naris 100 % Column aris Kulit Berdarah Pasti Iya Iritasi pada Kulit Mungkin Sisik terlepas
Pasti Iya 8 Iritasi pada Kulit Mungkin
100 % Aerom onas
100 %
Aeromo nas
Sisik berdiri
Mungkin Kulit tampak terbakar Pasti Iya
Bagian sekitar mulut merah Mungkin 9 menggesekkan tubuh
Pasti Iya 100 % Gyrod actillus 100 %
Gyroda ctillus Lendir berlebih Mungkin Lapisan insang rusak Mungkin
Iritasi pada sirip Pasti Iya
10 Lendir berlebih Mungkin
100 % Chilod onella 100 %
Chilodo nella Berkumpul di pancuran air Pasti Iya Bagian kepala menjadi putih Pasti Iya Lapisan insang pucat Pasti Iya
Berdasarkan  tabel  7  dapat  dilihat  10  inputan dengan  gejala  random,  pengujian  perhitungan  sistem dan manual mendapatkan presentase ketepatan 100 % karena output berupa 10 hasil tepat

## 4.11. Diagnosis Sistem dengan Diagnosis Pakar
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  ketepatan hasil  diagnosis  oleh  sistem  dengan  hasil  diagnosis  yang diberikan oleh pakar secara langsung. Pengujian diagnosis ditunjukkan pada tabel 8

## Tabel 8. Diagnosis sitem dan pakar
No Penyakit Diagnosis tepat Diagnosis tidak tepat 1 Cacing jangkar 5 0 2 Kutu Ikan 5 0 3 Cloudy Eye 5 0 4 White spot 5 0 5 Dropsy 5 0 6 Herpes Virus 4 1 7 Columnaris 5 0 8 Aeromonas 5 0 9 Gyrodactillus 4 1 10 Chilodonella 3 2
Berdasarkan  tabel  8  dapat  dilihat  untuk  penyakit “Cacing jangkar, kutu ikan, cloudy eye, white spot, dropsy, columnaris,  aeromonas”  dari  5  kali  pengujian,  semua diagnosis  tepat.  Untuk  penyakit  “Herpes  virus  dan gyrodactillus” dari 5 kali pengujian diagnosis tepat 4 dan diagnosis tidak tepat 1. Sedangkan penyakit “Chilodonella” dari 5 kali pengujian diagnosis tepat 3 dan diagnosis tidak tepat 2. Diperoleh total hasil tepat 46, dan total  hasil  tidak  tepat  4.  presentase  hasil  diagnosis  tepat 46/50*100 = 92 %, presentase hasil tidak tepat 4/50*100 = 8  %. maka  dari itu pengujian diagnosis  sistem  dan pakar mendapatkan tingkat keakurasian sebesar 92 %

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat penulis paparkan setelah melakukan  pembuatan  sistem  pakar  diagnosis penyakit  ikan  koi  dengan  menggunakan  metode certainty factor , yaitu:
1. Berdasarkan hasil pengujian fungsionalitas pada aplikasi  sistem  pakar  dapat  dijalankan  dengan baik  pada browser  web  Microsoft  Edge  dan Google Chrome berjalan 100% .
2. Aplikasi  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  ikan koi  berbasis  web  ini  berhasil  melakukan diagnosis sesuai dengan metode yang diimplementasikan,  yaitu Certainty  Factor dan sesuai dengan hasil diagnosis pakar dengan nilai sebesar 92%

## 5.2. Saran
Untuk  pengembangan  aplikasi  yang  lebih  baik, ada  beberapa  saran  pada  aplikasi  sistem  pakar diagnosis  penyakit  ikan  koi  menggunakan  metode certainty factor berbasis web yaitu:
1. Penelitian  selanjutnya  bisa  menggunakan  mesin inferensi lain, yaitu backward chaining.
2. Penelitian selanjutnya dapat menambahkan data gejala dan data penyakit yang lebih lengkap
3. Penelitian  selanjutnya  sistem  pakar  diagnosis penyakit  ikan  koi  dapat  dikembangkan  dengan berbasis mobile

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Efendi  dan  U.  M.  Papilon,  Ikan  Koi, Cibubur,  Jakarta  Timur:  Penebar  Swadaya, 2017.
[2] W.  Mariana,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN SEMANGKA MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY
FACTOR,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) Vol. 3 No. 1, pp. 24-30, 2019
[3] M.  M.  A.  Saputra,  “SISTEM  PAKAR
DIAGNOSIS PENYAKIT PENCERNAAN
PADA MANUSIA MENGGUNAKAN METODE  CERTAINTY  FACTOR,” JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika)  Vol.  3 No. 1, pp. 181-188, 2019
[4] Sinaga,  P.  M.  Hasugian  dan  A.  M.  Manurung,
“SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA KERUSAKANSMARTPHONE ANDROID
MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY FACTOR,” Journal  Of  Informatic  Pelita Nusantara  Volume  3  No  1  e-ISSN  2541-3724  , pp. 56-62, 2018
[5] L. F. Putri, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Roseola Dengan Menggunakan Metode  Certainty  Factor,” Jurnal  Sistem Komputer  dan  Informatika,  Vol.  1,  No.  2, pp. 107-113, 2020
[6] P.  Wahyuningsih  dan  S.  Zuhriyah,  “SISTEM PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  CAMPAK RUBELLA  PADA  ANAK  MENGGUNAKAN

## METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS
WEBSITE,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer (JTIIK) DOI: 10.25126/jtiik.202182710  Vol.  8,  No.  1, pp.  85- 94, 2021
[7] Pendidikan,  “Sistem  Pakar,”  26  April  2021. [Online]. Available: https://www.dosenpendidikan.co.id/sistem-
pakar/.
[8] T.  Hariyati  dan  L.  Kurnia,  “SISTEM PAKARMENDIAGNOSA
PENYAKIT UMUM  YANG  SERING  DIDERITABALITA
BERBASIS  WEB  DI  DINAS  KESEHATAN KOTA  BANDUNG,” Jurnal  Komputer  dan Informatika  (KOMPUTA)  Edisi.  I  Volume.  1, pp. 65-69, 2012
[9] Pakpahan,  J.  R.  Sagala  dan  R.  Yesputra, “Implementation of Certainty Factor Method for Diagnoses  of  Photocopy  Machine  Damage,”
Journal of physics: Conf. Series 1225, 2019