RESEARCH PAPER published: 24-08-2019 doi: 10.21070/jicte.v3i1.958 Decision Support System for Selecting Fresh Water Fish for Cultivation u sing Naive Bayes Method Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Ikan Air Tawar untuk Budidaya Keramba Menggunakan Metode Naive Bayes Andris Susanto*, Miftahus Sholihin, Purnomo Hadi Susilo Universitas Islam Lamongan, Teknik Informatika, Fakultas Teknik Every freshwater fish farmers with cage always has a specific way to maximize the yields to get higher profits. In obtaining maximum results, freshwater fish farmers with cage must know what types of fish are suitable to be cultivated at the cage which will be a place for this fish growth. The research using Naive Bayes method as a solution that can help time utilization and reduced mistake especially consideration in selecting freshwater fish that placed in cage. By making a desktop-based application to determine the suitable fish to cultivated. By utilizing Naive Bayes method it has been successfully implemented and easily in selecting of fish that the not good one, the good one, and the very good one to be cultivated at the cage. ISSN 2541-5107 (online) Keywords: Naive Bayes, Decision Support System, Cage Edited by: Keywords: Naive Bayes, Sistem pendukung Keputusan, Keramba Akbar Wiguna Reviewed by: Admaja Dwi Herlambang Correspondence: Andris Susanto Received: 01-08-2019 Accepted: 19-08-2019 Published: 24-08-2019 Citation: Susanto A, Sholihin M and Susilo PH (2019) Decision Support System for Selecting Fresh Water Fish for Setiap pembudidaya ikan air tawar media keramba selalu mempunyai cara tersendiri dalam memaksimalkan hasil pemanenan, agar mendapatkan keuntungan yang banyak. Dalam memperoleh hasil yang maksimal, pembudidaya ikan keramba juga harus menge- tahui jenis ikan apa saja yang cocok dibudidaya ditempat keramba yang akan menjadi tempat pembesaran ikan. Dalam penelitian ini menggunakan metode naive bayes seba- gai solusi dapat membantu pemanfaataan waktu semaksimal mungkin serta mengu- rangi tingkat kesalahan terutama dalam perhitungan pemilihan ikan air tawar yang akan dikermba. Dengan membuat suatu aplikasi berbasis dekstop untuk menentukan ikan yang cocok dibudidayakan. Dengan memanfaatkan metode naive bayes telah berhasil dijalankandan dapat memudahkan pemilihan ikan yang ikan yang kurang baik, baikdan ikan yang sangat baik untuk budidaya keramba. Cultivation u sing Naive Bayes Method. JICTE (Journal of Information and Keywords: Naive Bayes, Decision Support System, Cage Computer Technology Education). Keywords: Naive Bayes, Sistem pendukung Keputusan, Keramba 3:1. doi: 10.21070/jicte.v3i1.958 JICTE (Journal of Information and Computer Technology Education) j August 2019 j Volume 3 j Issue 1 29
Andris Susanto Decision Support System PENDAHULUAN Perancangan Sistem Teknologi informasi telah berkembang pesat dan memberikan pengaruh besar terhadap kehidupan manusia. Pengaruh yang tidak bisa lepas dari teknologi informasi untuk menentukan jenis ikan air tawar yang efektif dibudidayakan di Keramba Jar- ing Apung (KJA). Surdarsono et al. (2016) Dalam pembangunan sistem penerapan metode bayes unuk menentukan jenis ikan yang efesien dikeramba. Diperlukan beberapa tahapan proses agar perancangan lebih mudah untuk dipahami serta dimengerti oleh pengguna. apung merupakan perkembangan teknologi handal dalam rangka optimasi pemanfaatan perairan sungai, danau, dan waduk Umasugi and Burhanuddin (2015) . Dalam mendesain kontruksi wadah budidaya ikan dis- esuaikan dengan lokasi yang dipilih untuk membuat budidaya ikan dijaring apung. Budidaya ikan dijaring terapung dapat dilakukan untuk komoditas ikan air tawar. Dan dalam pem- budidaya ikan keramba jaring apung. kerap hadapi yaitu dalam menentukan jenis ikan yang cocok untuk di budidayakan pada kondisi daerah tersebut. setiap daerah memiliki letak dan ket- inggian berbeda hal tersebut mempengaruhi kualitas air dalam masing-masing daerah. SPK budidaya ikan air tawar ini dapat memberikan informasi mengenai jenis-jenis ikan air tawar, serta membantu pembudidaya dalam mengambil keputusan mengenai bibit ikan air tawar yang media atau tempat yang digunakan, dan kualitas air suatu daerah yang akan di berbu- didaya ikan keramba. Suryadi (2014) Keramba jaring Use Case Usecase adalah sebuah desain yang menerangkan apa saja yang bisa dilakukan oleh seorang pengguna atau user terhadap sebuah sistem. Dalam kasus ini saya simbolkan sebagai admin dapat melakukan login untuk masuk ke sistem home, dataset, perhitungan kemudian Logout seperti pada Gambar 1 . Whit- ten et al. (2004) Tejoasri adalah salah satu desa di wilayah Kecamatan Laren,Kabupaten Lamongan,ProvinsiJawa Timur,Indonesia. Sebuah desa yang terisolasi oleh sungai Bengawan Solo. Karena letaknya dikelilingi olehBengawan Solo. Disamping bercocok tanam, penduduk desa ini juga memanfaatkan sungai ben- gawan solo yang mati untuk dijadikan budidaya ikan ker- amba dan tempat pemancingan. Sungai sudetan Bengawan Solo menjadi daya tarik tersendiri bagi banyak masyarakat dari berbagai daerah sekitar yang datang untuk memancing ikan. Lumentut and Hartati (2015) Sistem pakar merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana meniru cara berfikir seo- rang pakar dalam menyelesaikan suatu permasalahan Latu- makulita and Montolalu (2011) . membuat keputusan maupun mengambil kesimpulan sejumlah fakta. Dengan sistem pendukung keputusan akan membantu masyarakat mengetahui apakah jenis ikan yang cocok dikeramba didesa Tejoasri. Anggoro (2017) FIGURE 1 j Data Use Case METODE PENELITIAN Metode penelitian menjelaskan langkah-langkah yang akan ditempuh dalam penyusunan penelitian, yaitu perancangan, implementasi dan pengujian dari aplikasi perangkat lunak yang akan dibuat. Secara umum, langkah-langkah penelitian yang dilakukan untuk membuat sistem pendukung keputusan (SPK) adalah Activity Diagram Dalam perancangan ikan air tawar untuk budidaya keram- baini semua aktifitas yang terjadi pada sistem sudah dilakukan secara komputerisasi. Semua aktifitas diagram dalam dilihat dari uraian-uraian selanjutnya. [3] JICTE (Journal of Information and Computer Technology Education) j August 2019 j Volume 3 j Issue 1 30
Andris Susanto Decision Support System FIGURE 4 j Conceptual Data Model (CDM) FIGURE 2 j Activity Diagram Setelah melakukan rancangan CDM maka kemudian ran- cangan tersebut digenerate menjadi PDM, entitas pada CDM setelah digenerate akan menjadi bentuk tabel yang saling bere- lasi, pada prose ini akan terdapat field yang saling berpindah pada relasi one to many field yang menjadi primary key pada tabel yang memiliki relasi one berpidah ke tabel yang memiliki relasi many dan menjadi foreign key di tabel tersebut sedan- gkan tabel yang memiliki relasi one to one primary key akan saling berpindah dan menjadi foreign key seperti terlihat pada Gambar 5. S and Shalahuddin (2011) Pada Gambar 2 merupakan proses dari admin, dimana admin bisa melakukan pengelolahan pada dataset baik meng- hapus, menambah dan merubah data dataset. Sequence Diagram Squence diagram menjelaskan secara rinci bagaimana sistem berinteraksi sebuah proses nantinya. S and Shalahuddin (2011) FIGURE 5 j Phsical Data Model (PDM) HASIL DAN PEMBAHASAN FIGURE 3 j Data Sequence Diagram Admin Dari Gambar 3 menjelaskan bahwa admin harus mema- sukan username dan password dengan benar bila password yang dimasukan salah maka. Admin akan tetap pada menu login admin bisa menginputkan data dan menggunakan per- hitungan tersebut dan keluar. Gambar 4 menggambarkan konsep dari database yang akan digunakan sebagai tempat penyimpanan data pada sis- tem yang akan dibangun nantinya CDM terdiri dari entitas dan relasi antar entitas pada kasus ini ada lima entitas atau entity yang saling terelasi antara satu entitas dengan entitas yang lain. Dalam merancang sistem pendukung keputusan untuk penen- tuan ikan yang efektif dikeramba, user akan disajikan proses perhitungan dengan menggunakan metode naive bayes. Pada bagian ini merupakan bagian pembahasan beserta hal-hal yang terjadi pada saat proses berlangsung, berikut akan dije- laskan mengenai langkah-langkah perhitungan yang digu- nakan dalam sistem pendukung keputusan ini. Suryadi (2014) Data Hasil Percobaan Berdasarkan tahapan implementasi, pada bagian ini akan dipaparkan secara lebih detail tentang bagian-bagian pent- ing dalam "sistem pendukung keputusan pemilihan jenis ikan air tawar untuk budidaya keramba menggunakan metode naive bayes". Untuk mengetahui dan mengukur fungsional- itas, kehandalan dan keberhasilan suatu sistem yang telah JICTE (Journal of Information and Computer Technology Education) j August 2019 j Volume 3 j Issue 1 31
Andris Susanto Decision Support System dibuat, hal tersebut dapat diketahui dengan melakukan pengu- jian terhadap program tersebut. Suatu program aplikasi dibuat berdasarkan atas tujuan untuk memberikan suatu kemudahan kepada pengguna dalam melakukan suatu prosespelayanan. Oleh sebab itu maka perlu kiranya dilakukan uji coba terhadap program yang dibuat, apakah program ini dapat berfungsi serta bisa mencapai tujuan seperti yang diharapkan atau tidak. Black Box Testing Pengujian sistem merupakan hal terpenting yang dilakukan untuk menemukan kekurangan atau kesalahan pada perangkat lunak yang diuji. Pengujian bermaksud untuk mengetahui perangkat lunak yang dibuat sudah sesuai kriteria dan tujuan perancangan yang diharapkan. Adapun metode pengujian yang digunakan pada sistem ini adalah metode pengu- jian blackbox. Black box testing adalah metode pengujian perangkat lunak yang memiliki tujuan untuk testing fungsion- alitas dari aplikasi. Pengujian kasus dibangun disekitar spesi- fikasi dan persyaratan yakni metode uji coba blackbox fokus pada keperluan fungsional software, karena itu uji coba black- box memungkinkan pengembang software untuk membuat himpunan kondisi input yang akan melatih seluruh syarat- syarat fungsional suatu program. Fauzan (2017) Pembahasan Fitur Pembahasan fitur merupakan kajian yang dilakukan untuk memberikan gambaran utama aplikasi. Anggoro (2017) Login Admin Pada Gambar 6admin dapat login dengan menginputkan username dan password didalam form yang terledak dihala- man login. Bila benar admin akan dihadapkan pada halaman admin. Dan bila salah username atau password akan menetap di halaman login karna login salah. Uji Coba Form Login Detail uji coba form login dapat dilihat pada Tabel 1, 2 and 3 TABLE 1 j Uji Coba Form Login Admin FIGURE 6 j Login Admin Prosedur Membuka atau men- gakses sistem pada form login Masukan Klik dan input username dan password pengguna Out- put yang Diran- cang Masuk ke dalam form beranda Keterangan Jika berhasil, maka akan masuk ke form beranda. Jika tidak, akan tetap menampilkan form login Goal Berhasil masuk ke dalam menu beranda program Halaman Admin Pada Gambar 7 akan dihadapakan pada menu admin yang ter- dapat menu atribut, menu nilai atribut, menu dataset, menu ganti password, dan ada button logout. TABLE 2 j Uji Coba Form Atribut Prose- dur Masukan Output yang Dirancang Keterangan Goal Mem- buka form atribut Input data nama atribut sesuai yang diinginkan Hasil dari input akan ditampil ke tabel attribut Jika berhasil maka data akan menyimpan dan memasukkan input ke dalam tabel. Jika sudah selesai data akan tampil di tabel data kriteria TABLE 3 j Uji Coba Nilai Atribut Prose- dur Masukan Output yang Dirancang Keterangan Goal FIGURE 7 j Halaman Admin Mem- buka form nilai atribut Meng- in- putkan nilai kriteria Hasil dari input akan tampil di tabel nilai atribut Jika berhasil maka inputan akan tampil di tabel nilai kriteria. Jika sudah selesai data akan tampil di tabel nilai kriteria JICTE (Journal of Information and Computer Technology Education) j August 2019 j Volume 3 j Issue 1 32
Andris Susanto Decision Support System Menu Atribut Pada menu atribut admin seperti pada Gambar 8 dapat menambah data atribut, mengedit data atribut dan mengha- pus data atribut yang ada didalam tabel atribut. Dimenu atribut terdapat form search untuk mempermudah mencari data yang terdapat pada halaman atribut. Dan terdapat combo box untuk menampilkan banyaknya data yang akan ditampilkan . FIGURE 10 j Edit Atribut Delete Atribut FIGURE 8 j Menu Atribut Pada halaman ini diperlihatkan dimana admin dapat mengha- pus data atribut yang ada seperti pada Gambar 11. Tambah Data Atribut Pada Gambar 9 akan ditampilkan form nama atribut dan sta- tus atribut. Didalam status atribut terdapat dua pilihan yakni diketahui dan dicari yang berfungsi sebagai status dari atribut tersebut. FIGURE 11 j Delete Atribut Menu Nilai Atribut FIGURE 9 j Tambah Data Atribut Edit Atribut Pada halaman edit atribut seperti pada Gambar 10 disini hanya untuk mengedit data atribut dan menampilkan data yang akan di edit pada halaman atribut. Pada menu nilai atribut seperti pada Gambar 12terdapat tabel yang berisikan data nilai atribut yang sudah ditambahkan dibutton add yang terdapat pada tabel nilai atribut dan bisa mengedit data yang ada di tabel nilai atribut dengan mengk- lik button edit dan bisa menghapus data yang ada pada tabel nilai atribut dengan cara mengklik button del yang ada pada tabel nilai atribut. Di menu nilai atribut terdapat form search untuk mencari data yang terdapat pada tabel nilai atribut. JICTE (Journal of Information and Computer Technology Education) j August 2019 j Volume 3 j Issue 1 33
Andris Susanto Decision Support System Menu Dataset Pada menu dataset seperti pada Gambar 15terdapat tabel yang berisikan dataset yang sudah ditambahkan dibutton add yang terdapat pada tabel dataset dan bisa mengedit data yang ada di tabel nilai atribut dengan mengklik button edit dan bisa meng- hapus data yang ada pada tabel datset dengan cara mengklik button del yang ada pada tabel nilai atribut. Dimenu dataset terdapat form search untuk mencari data yang terdapat pada tabel dataset. Dan terdapat combo box untuk menampilkan banyaknya data yang akan ditampilkan. FIGURE 12 j Menu Nilai Atribut Tambah Nilai Atribut Pada menu tambah nilai atribut terdapat tambah atribut dan tambah nama nilai atribut seperti terlihat pada Gambar 13. FIGURE 15 j Menu Dataset FIGURE 13 j Tambah Nilai Atribut Delete Nilai Atribut Pada Gambar 14 terdapat button yang delete dihalaman nilai atribut untuk menghapus data nilai atribut yang terdapat di tabel nilai atribut. Tambah Dataset Pada halaman tambah dataset seperti pada Gambar 16terda- pat form yang berisikan nomor yang berfungsi sebagai nomor dari dataset yang ada ditabel dataset dan form nama atribut dan nama nilai atribut yang akan tampil ditabel dataset. Dan ada button simpan berfungsi menyimpan dari nomor dan nama atribut dan nama nilai atribut. FIGURE 14 j Delete Nilai Atribut FIGURE 16 j Tambah Dataset JICTE (Journal of Information and Computer Technology Education) j August 2019 j Volume 3 j Issue 1 34
Andris Susanto Decision Support System Menu Ganti Password Pada Gambar 17 terdapat form yang berisikan username lama, password lama, password baru, dan konfirmasi password bila sudah diganti akan otomatis tersimpat pada database php mysql yang terhubung dengan aplikasi. FIGURE 19 j Menu Perhitungan FIGURE 17 j Menu Ganti Password Hasil perhitungan Menu Logout Pada hasil proses seperti padaGambar 20 akan menampilkan hasil dari data yang diinputkan data kriteria yang ada diform perhitungan. Probabilitas terbesar akan menjadi hasil output dari hasil perhitungan. Pada menu logout seperti pada Gambar 18 terdapat diatas bagian menu admin yang membawa admin keluar dari hala- man admin. FIGURE 18 j Menu Logout FIGURE 20 j Hasil Perhitungan Menu Perhitungan Pada menu perhitungan seperti pada Gambar 19terdapat form kriteria yang harus di inputkan seperti jenis ikan, suhu air, kualitas air dan kedalaman setealh menginputkan melanjutkan harus mengklik button proses agar data yang diinputkan mem- proses kriteria yang dimasukan. Hasil Perhitungan Pada hasil perhitungan seperti padaGambar 21ini terdapat button perhitungan yang berfungsi menampilkan dataset yang terdapat pada program SPK ikan ini. Agar mendapatkan data dari perhitungan yang lebih komplit. JICTE (Journal of Information and Computer Technology Education) j August 2019 j Volume 3 j Issue 1 35
Andris Susanto Decision Support System KESIMPULAN Berdasarkan hasil perancangan, implementasi dan pengujian sistem yang telah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : Supardi (2007) 1. Sistem yang dirancang mampu melakukan penentuan penerima program 2. Sistem ini dibangun menggunakan metode naïve FIGURE 21 j Hasil Perhitungan Dalam perancangan sistem dengan metode naive bayes meng- gunakan 4 kriteria yaitu, kriteria jenis ikan, kriteria suhu air, kriteria kwalitas air, kriteria kedalaman air. REFERENCES Budidaya Kolam Menggunakan Metode Naive Bayes. Komunikasi STMIK Subang 5. Jurnal Teknologi dan Anggoro, A. (2017). Aplikasi Menetukan Jenis Ikan Air Tawar Yang Baik untuk budidaya kolam menggunakan metode Naive bayes. Kediri. Simki-Techsain. Fauzan, C. A. (2017). ; Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemasok Ikan Bandeng Pada Usaha Amplang Kubp Mekar Sari Muara Badak Dengan Metode Naive Bayes. Umasugi, S. and Burhanuddin, A. (2015). Analisis prevalensi dan intensitas ektopar- asit ikan kerapu tikus (<em>Cromileptes altevalis</em>) di keramba jaring apung Perairan Teluk Kayeli Kabupaten Buru. doi: 10.29239/j.agrikan.8.1.13-20. Whitten, J. L., Bentley, L. D., and Dittman, K. C. (2004). Metode desain dan analisis Latumakulita, L. and Montolalu, C. E. J. C. (2011). SISTEM PAKAR PENDI- JURNAL ILMIAH SAINS 11, 131-131. doi: AGNOSA PENYAKIT GINJAL. 10.35799/jis.11.1.2011.55. Lumentut, H. B. and Hartati, S. (2015). Sistem Pendukung Keputusan untuk Memilih Budidaya Ikan Air Tawar Menggunakan AF-TOPSIS. IJCCS (Indone- sian Journal of Computing and Cybernetics Systems) 9, 197-197. doi: 10.22146/ ijccs.7548. sistem (Yogyakarta: Andi). Conflict of Interest Statement: The authors declare that the research was conducted in the absence of any commercial or financial relationships that could be construed as a potential conflict of interest. S, A. R. A. and Shalahuddin, M. (2011). Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek) (Bandung: Modula Sommerville,). Supardi (2007). Metodologi Penelitian (Mataram: Yayasan CerdasPress). Surdarsono, N. et al. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Budidaya Ikan Air Tawar Di Giri Tirta Cikalang, and others (ed.) (Yogyakarta). Suryadi, U. T. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Ikan untuk Copyright © 2019 Susanto, Sholihin and Susilo. This is an open-access article dis- tributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY). The use, distribution or reproduction in other forums is permitted, provided the original author(s) and the copyright owner(s) are credited and that the original publication in this journal is cited, in accordance with accepted academic practice. No use, distribu- tion or reproduction is permitted which does not comply with these terms. JICTE (Journal of Information and Computer Technology Education) j August 2019 j Volume 3 j Issue 1 36