Sistem Diagnosis Penyakit Ikan Koi Menggunakan Metode - j

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Vol. 2, No. 8, Agustus 2018, hlm. 2886-2891
e-ISSN: 2548-964X
http://j-ptiik.ub.ac.id
Sistem Diagnosis Penyakit Ikan Koi Menggunakan Metode Forward
Chaining dan Dempster-Shafer
Mohammad Zahrul Muttaqin1, Edy Santoso2, Bayu Rahayudi3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Email: [email protected], [email protected], [email protected]
Abstrak
Pengetahuan pembudidaya akan jenis penyakit yang dapat menyerang pada ikan koi pada saat budidaya
sangat kecil. Prediksi indikasi penyakit pada budidaya ikan koi adalah suatu hal yang penting terhadap
keberhasilan budidaya. Prediksi penyakit didapat dari fakta-fakta yang ada dalam proses budidaya.
Penentuan penyakit ikan koi dapat menjadi kendala ketika informasi yang diketahui kurang tepat.
Sehingga diperlukan aplikasi yang mempunyai pengetahuan seperti pakar (dokter spesialis). Forward
Chaining dan Dempster-shafer adalah suatu teori matematika untuk pembuktian berdasarkan belief
functions and plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal), yang digunakan
untuk mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah (bukti) untuk mengkalkulasi kemungkinan
dari suatu peristiwa adalah. Metode yang digunakan mendapatkan hasil diagnosa dengan memilahantara
gejala umum dan khusus. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan aplikasi ini dapat melakukandiagnosa
serta memberikan cara penanganan seperti yang dilakukan pakar. Pada penelitian ini, diukur tingkat
akurasi yang dihasilkan aplikasi adalah sebesar 95%.
Kata kunci: Ikan Koi, Forward Chaining dan Dempster-shafer
Abstract
Cultivator's knowledge about what kind of diseases that can infected by Koi at the time of cultivation
was very less. Disease predicted indication on Koi cultivation is an important thing to the success of
cultivation. Disease prediction obtained by the facts that exist on the cultivation process. Disease
determination of Koi can be a source of insufficient information. So that required applications that have
knowledge such as experts (specialist). Forward Chaining and Dempster-shafer is a mathematical
theory for evidence based on belief functions and plausible reasoning, used to combine separate pieces
of information (evidence) to calculate the probability of an event. The method used to get the diagnosis
by sorting between general and special symptoms. This application is expected to perform diagnosis
and provide ways of handling such as what experts gonna do. In this research, measured accuracy level
of application is 95%.
Keywords: Koi, Forward Chaining and Dempster-shafer
1.
Bogor. Pangeran Akihito dan putri Michiko yang
melihat lihat ikan emas yang berasal dari ras
kumpay. Pangeran Akihito berkeinginan untuk
menyilangkan ikan mas asal Indonesia tersebut
dengan ikan karper yang merupakan ikan yang
berasal dari Jepang. Tahun 1980, Balai
Penelitian Ikan Air Tawar Bogor mengirimkan
60 ekor ikan emas ras kumpay yang berumur 6
bulan ke Jepang. Hasilnya pada tahun 1991, ada
5 macam ikan koi silangan dengan 5 macam
kombinasi warna yang berbeda (Purnomo,
2015).
Ikan Koi (Cyprinus caprio) merupakan ikan
hias yang menjadi unggulan di Indonesia. Ikan
PENDAHULUAN
Ikan Koi merupakan salah satu jenis ikan
hias air tawar yang terkenal di Indonesia.
Beberapa tahun terakhir ini, ikan koi telah
menjadi salah satu ikan hias yang menjadi
primadona di negara Indonesia. Hampir setiap
kalangan masyarakat menyukai dan memiliki
salah satu jenis ikan hias tersebut. (Purnomo,
2015) Ikan Koi sendiri pertama kali masuk
Indonesia pada tahun 1962. Tahun tersebut
merupakan saat kehadirannya pangeran Akihito
dan putri Michiko ke Indonesia lebih tepatnya di
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Brawijaya
2886
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
hias ini memiliki harga yang sesuai dengan
pasaran di Indonesia, ditambah lagi keindahan
yang terdapat pada setiap keanegaraman warna
ikan koi ini. Ikan koi memiliki badan yang
berbentuk seperti torpedo atau oval dengan
menggunakan sirip sebagai alat geraknya. Siripsirip yang melengkapi sebagai morfologi ikan
koi tersebut adalah sepasang sirip dada, sepasang
sirip perut, sebuah sirip anus, dan sebuah sirip
ekor. Macam-macam ikan koi yang ada di
Indonesia yaitu Starin sanke, Kohaku, Asagi,
Shusui, Platinum (Any, 2015).
Ikan Koi adalah salah satu jenis ikan hias
campuran yang berasal dari negara Jepang dan
Indonesia. Sebelum sebagai ikan hias, penduduk
di Jepang sering menggunakan ikan Koi sebagai
salah satu konsumsi mereka. Tetapi, dengan
seiring berjalannya waktu, bentuk dan corak
warna pada ikan semakin banyak dan semakin
menarik untuk dipelihara dan dipasarkan.
Perbedaan jenis ikan koi dapat dilihat dari pola
warna pada ikan, sisik ikan, dan yang lainnya.
Hal tersebutlah membuat ikan koi menjadi lebih
menarik dari pada ikan hias yang lainnya. Oleh
karena itu, banyak masyarakat yang menjadikan
ikan koi sebagai ikan hias dan dipelihara dari
pada untuk dikonsumsi (Any, 2015).
Ikan koi merupakan makhluk hidup yang
tidak mungkin tidak terserang oleh penyakit.
Ikan koi merupakan salah satu ikan yang mudah
terkena oleh hama dan penyakit. Cara perawatan
yang tidak sesuai standar yang ada, dapat
menjadikan ikan koi rentan terhadap hama dan
penyakit, dan bisa mengakibatkan kematian
terhadap ikan koi. Hama dan penyakit yang
muncul bisa dikarenakan oleh keadaan air atau
cuaca yang ada disekitarnya. Suhu udara yang
tidak sesuai dengan ikan Koi dapat
mengakibatkan ikan koi tersebut stress dan
terjangkit oleh penyakit. Penyakit pada ikan koi
tidak semua sama dalam penanganannya. Tata
cara penanganan penyakit ikan dapat dilakukan
jika telah diketahui jenis penyakit yang ada pada
ikan Koi tersebut, baru setelah itu ikan akan
dikarantina agar maksimal penyembuhannya.
Beberapa penyakit yang ada pada ikan koi, yaitu
white spot, dropsy, cloudy aye, kutu jangkar,
fin/tail root (Shinta, 2015).
Di Indonesia mulai banyak pembudidaya
pembudidaya ikan koi. Banyak mereka yang
membudidayakan ikan koi untuk hobi dan juga
untuk bisnis atau mata pencaharian mereka.
Tetapi banyak dari mereka juga yang belum
dapat mengatasi permasalahan penyakit dan
hama yang meyerang pada ikan koi. Banyak para
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
2887
pembudidaya ini tidak mengetahui dengan pasti
jenis penyakit dan hama yang sedang mengenai
ikan Koi. Apalagi untuk para pembudidaya yang
baru berkecimpung dalam ikan koi ini menjadi
permasalahan yang rumit karena mereka belum
banyak mengetahui tentang hama dan penyakit
yang ada pada ikan koi. Mereka hanya menduga
duga penyakit apa yang ada dan mencoba
beberapa
alternatif
pengobatan
dan
mengakibatkan kematian pada ikan Koi.
Permasalahan tersebut akan membuat rugi para
pembudidaya (Shinta, 2015).
Untuk mengatasi permasalahan di atas
dibutuhkan suatu sistem aplikasi yang dapat
menentukan penyakit apa yang ada pada ikan koi
tersebut. Maka dari itu, diaplikasikan pada
“Sistem diagnosis penyakit pada Ikan koi
dengan metode Damster shafer dan forward
chaining”. Sistem ini akan dikembangkan
dengan menggunakan metode Forward Chaining
dan Demster-Shafer agar dapat mendapatkan
tingkat akurasi yang tinggi.
2.
KAJIAN PUSTAKA
Pustaka yang mendasari dari Sistem
diagnosis penyakit pada ikan Koi menggunakan
metode Forward Chaining dan Demster-Shafer.
Pembahasan didasari dengan menggunakan
kajian pustaka dan teori teori untuk menunjang
keberhasilan dalam menulis skripsi. Kajian
pustaka dan teori teori yang menjadi landasan
keputusan merupakan hasil dari penelitian
penelitian yang ada sebelumnya yang
menggunakan objek yang berbeda.
Tabel 1. Kajian Pustaka
JUDUL
OBJECT
Aplikasi
Sistem
Pakar
untuk
Diagnosa
Penyakit
Diabetes
Melitus
Penyakit
Diabete
s
Melitus
The
Analysis of
Compariso
n of Expert
System of
Diagnosing
Dog
Anjing
METODE
(PROSES)
Dempste
r Shafer
HASIL
• Pilihan gejala
yang
dimasukkan
pengguna
• Diagnosis
penyakit
yang diderita
• Nilai
presentasi
Penyakit
Certainty
Factor
Demster
Shafer
• Pilihan gejala
yang
dimasukkan
pengguna
• Penyakit
yang di derita
oleh seragga
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
• Nilai
perbandinga
n presentasi
Penyakit
antar dua
metode
Disease by
Certainty
Factor
Method
and
DempsterShafer
Method
Skin
Diseases
Expert
System
using
DempsterShafer
Theory
3.
Kulit
Manusia
Demster
Shafer
• Pilihan gejala
yang
dimasukkan
pengguna
• Penyakit kulit
yang diderita
pengguna
• Nilai
presentasi
Penyakit
METODOLOGI
Metodologi penelitian menjelaskan metode
yang digunakan dalam pembuatan rancang
bangun “Sistem Diagnosis Penyakit Ikan Koi
Menggunakan Metode Forward Chaining Dan
Demster-Shafer”.
Tahapan
metodologi
penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
2888
analisa kebutuhan proses, dan analisa kebutuhan
keluaran. Perancangan perangkat lunak terdiri
atas entity relationship diagram dan data flow
diagram. Perancangan system pakar terdiri atas
akuisisi pengetahuan, basis pengetahuan, mesin
inferensi, blackboard, fasilitas penjelas dan
antarmuka.
4.1. Analisis Kebutuhan
Penentuan diagnosa penyakit ikan koi
menggunakan metode Demster-Shafer dan
Forward Chaining merupakan suatu usaha ubutk
membantu menangani masalah yang dialami
pada peternak ikan koi baru atau yang masih
belum terlalu mengetahui penyakit ikan koi dan
cara menanganinya. Data gejala yang tampak,
peternak perlu waktu yang terbatas untuk
menentukan penyakit yang tampak dan cara
mengatasinya. Tujuan analisis kebutuhan sistem
adalah mengindetifikasi sistem yang dibutuhkan
supaya tidak menyimpang dari permasalahan
dan tujuan penelitian. Penjabaran analisis
kebutuhan meliputi analisis kebutuhan masukan,
analisis kebutuhan proses, dan analisis
kebutuhan keluaran. Analisa kebutuhan pada
perangkat lunak ini terdiri atas penentuan actor,
daftar kebutuhan sistem, dan diagram use case.
4.2. Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan perangkat lunak menjelaskan
mengenai pola hubungan antar komponenkomponen secara detail yang mampu
membentuk serangkaian fungsi yang mampu
memberikan pelayanan terhadap kebutuhan
pengguna. Perancangan perangkat lunak untuk
sistem ini menggunakan Entity Relationship
Diagram (ERD), dan Use Case Diagram.
4.3. Perancangan Sistem Pakar
Gambar 1. Metodologi Penelitian
4.
PERANCANGAN
Perancangan dilakukan melalui tiga tahap,
yaitu kebutuhan perangkat lunak, perancangan
perangkat lunak, dan perancangan sistem pakar.
Analisa kebutuhan perangkat lunak terdiri atas
identifikasi actor, analisa kebutuhan masukan,
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Tahapan sistem yang dilakukan adalah
sistem menerima masukan dari pengguna yang
berupa keyakinan terhadap gejala yang dialami,
semakin besar tingkat keyakinan yang
dimasukkan dan spesifik pula gejala yang dapat
diamati maka diharapkan semakin besar
kemungkinan presentase yang diadapat. Hasil
akhir yang didapat dari sistem ini adalah berupa
keputusan yang diambil pada penyakit ikan Koi
dengan gejala yang diamsukkan oleh pengguna
serta mendapat presentase tingkat keyakinan
forward chaining dan dempster shafer.
Diagram alir Gambaran untuk rincian
pencarian rule solusi sistem menggunakan
metode forward chaining yan berdasarkan
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
masukan pengguna dan Dempster-Shafer
sebagai metode untuk menarik kesimpulan.
Gambaran tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
2889
Diagram alir untuk pencarian solusi sistem
menggunakan metode forward chaining dan
Dempster Shafer sebagai pengambil kesimpulan
dapat dilihat pada Gambar 3.
Start
5.
Pengujian dan analisis akan dibahas pada
bab ini. Pengujian dan analisis sistem terhadap
sistem diagnosa penyakit ikan Koi dengan
metode forward chaining dan dempster shafer.
Proses pengujian akan dilakukan dengan cara
pengujian akurasi dan pengujian validasi.
Pengujian validasi akan menggunakan teknik
pengujian black box (Black Box Testing).
Pengujian
akurasi
kasus
yang
telah
dimplementasikan menjasi sistem pakar.
Gejala
Penyakit
Cek Rule
Berdasarkan
Masukan Pengguna
(Forward Chaining)
Dempster
Shafer
Penyakit
Ikan Koi
5.1. Pengujian
END
Gambar 2. Flowchart Inferensi Demspter Shafer
Demspter
Shafer
PENGUJIAN DAN ANALISIS
Mulai
Gejala
I=1 ; 1 <= jumlah gejala
Mengurutkan Gejala
Berdasarkan Densitas Tertinggi
Hitung MaxDensitas (Bel)
Hitung Plausability
P = 1 - Bel
Hitung Nilai Max Kombinasi
i
Penyakit
Selesai
Gambar 3. Flowchart Sistem Diagnosis Dengan
Metode Dempster Shafer
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Berdasarkan pengujian validasi yang telah
dilakukan terhadap 11 kriteria tindakan dalam
daftar kebutuhan menggunakan metode Black
Box Testing menunjukkan bahwa sistem
diagnosa penyakit ikan Koi memiliki nilai
validasi sebesar 100%. Menandakan bahwa
sistem dapat berjalan dengan baik sesuai dengan
kriteria daftar kebutuhan.
Pengujian akurasi yang telah dilakukan
dapat disimpulkan bahwa sistem menggunakan
metode forward chaining dan Dampster Shafer
berdasarkan 20 data diagnosa gejala penyakit
ikan Koi yang telah diuji mempunyai tingkat
keberhasilan dengan diagnosa pakar sebesar
95%.
5.2. Analisis
Berdasarkan
hasil
perbandingan
fungsuinalitas antara sistem dengan kriteria
daftar kebutuhan fungsional dihasilkan nilai
validasi sebesar 100% sesuai dengan Tabel 5.3.
Presentase nilai 100% didapat dari pembagian
data valid dengan jumlah data daftar kebutuhan
fungsional. Sehingga fungsional sistem sudah
memenuhi kebutuhan yang diperlukan pada
sistem diagnosa penyakit ikan koi dan sesuai
dengan metode yang digunakan untuk
mendiagnosa Hasilnya.
Berdasarkan data observasi yang diberikan
oleh pakar tentang kasus-kasus penyakit ikan koi
yang pernah terjadi maka dihasilkan nilai akurasi
sebesar 95% dari penggunaan metode Dempster
Shafer. Nilai 95% diperoleh dari pembagian data
yang benar sebanyak 19 dari 20 data kasus uji.
Dikarenakan 1 dari 20 data uji pada kasus 6,
gejala yang diderita terjadi perbedaan diagnosis
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
dimana data pakar mendiagnosa penyakit ikan
koi Fin/Tail Rot, sedangkan hasil sistem
mendiagnosa penyakit ikan koi White Spot.
Perbedaan ini terjadi Karena pada basis
pengetahuan belum memiliki informasi penyakit
tersebut sehingga diagnosa penyimpangan yang
terdapat pada basis data yang memiliki gejalagejala tersebut dengan nilai densitas sebesar
40%. Ketidakakurasian sistem ini sebesar 5%
yang dapat disebabkan oleh beberapa
kemungkinan, yaitu subjektifitas pakar dalam
pemberian nilai kepercayaan (densitas) dan
Inputan data gejala fakt yang komplikasi dengan
penyakit yang belum terdapat pada sistem.
6.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan dan
pengujian yang telah dilakukan, dapat diambil
kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode
Forward
Chaining-Dempster
Shafer dapat diterapkan pada sistem
mendiagnosa penyakit pada ikan Koi
dengan memberikan kriteria informasi
mengenai gejala-gejala, jenis penyakit, dan
solusi pencegahan penyakit ikan koi hasil
wawancara dengan pakar dan didukung
oleh beberapa referensi lain yang relevan
seperti buku dan paper. Mencari
sekumpulan fakta-fakta tentang suatu gejala
yang diberikan oleh pengguna sebagai
masukan sistem dengan menggunakan
Metode Forward Chaining. Selanjutnya,
dilakukan proses pencarian dari masukan
gejala dengan gejala-gejala yang tersimpan
pada basis data (rule) yang kemudian
diambil nilai densitas gejala tiap penyakit
yang sesuai. Setelah mendapatkan nilai
bobotnya, maka dilakukan hipotesa yang
terdiri 2 bagian yaitu proses perhitungan
dengan menggunakan Demspter Shafer dan
Analisa hipotesa yang merupakan hasil dari
perhitungan akhir, dan kemudian dijadikan
sebagai kesimpulan.
2. Berdasarkan Hasil dari pengujian yang
telah dilakukan, didapatkan hasil sebagai
berikut:
a. Hasil
dari
pengujian
validasi
fungsionalitas sistem menunjukkan
bahwa fungsionalitas dari sistem
sebesar 100%. Nilai presentase 100%
didapat dari pembagian datayang valid
sebanyak 11 dari 11 kriteria daftar
kebutuhan. Sehingga, fungsional dari
sistem telah memenuhi kebutuhan yan
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
2890
b.
diperlukan pada sistem ini.
Hasi pengujian akurasi dari 20 kasus
uji menggunakan densitas gejala yang
berasal dari pakar menghasilkan
akurasi sebesar 95% dikarenakan data
yang diambil hanya di karangsono
family farm, dan terdapat beberapa
gejala yang hamper sama seperti
kekebalan tubuh menurun/ikan terlihat
lemas, ikan terlihat stress/terlihat urat
merah disekitar kepala, ikan terlihat
lebih kurus, dan susah dalam berenang.
Sehingga, menimbulkan asumsi pakar
dengan sistem yang berbeda.
DAFTAR PUSTAKA
<http://www.sikpas.com/2015/10/morfologidan-anatomi-sejarah-ikan-koi.html>
[Diakses 30 November 2016]
Purnomo, Anwar., 2015. Peluang Usaha
Prospektif Ikan Koi. Yogyakarta: Literindo.
Shinta, D.P., dkk. 2015. Sistem Pakar Diagnosis
Penyakit Ikan Koi dengan metode Bayes.
Jurnal Imiah Komputer dan Informatika
(Komputa). Vol. 4, No. 1: 25-32.
Kusumadewi, Sri., 2003. Artificial Intelligence
(Teknik dan Aplikasinya).
Marlissa, Julius. 2013. Pemodelan dan Simulasi
Sistem. Universitas Mercu Buana, Jakarta.
Prihatini, Putu Manik. 2011. Metode
Ketidakpastian dan Kesamaran Dalam
Sistem Pakar. Institut Teknologi Sepuluh
November, Surabaya.
Sugiarto, Agung., 2008. Buku Pintar Ikan Hias
Populer. Jakarta Selatan. 2nd ed. PT
Agropedia pustaka.
Lukito, Ariana., 2015. Rahasia Sukses Beternak
Ikan Hias Cepat Panen. Yogyakarta:
Literindo.
Fitrianti, Rakhma Indah. 2012. Sistem Pakar
Pada
Bidang
Teknologi
Informasi
Menggunakan Pendekatan Personality
Factor. Universitas Brawijaya. Malang.
Prihatini,
PutuManik,
2011.
Metode
Ketidakpastian Dan Kesamaran Dalam
Sistem Pakar. Bali: Politeknik Negeri Bali.
Sulistyohati, A. dan T. Hidayat. 2008. Aplikasi
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal
dengan Metode Dempster Shafer. Seminar
Nasional Aplikasi Teknologi Informasi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
2008. ISSN: 1907-5022, hal: 1-6.
Putri, P, Amanda dan Mustafidah, H. 2011.
Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit
Hati Menggunakan Metode Forward
Chaining. JUITA ISSN: 2086-9398 Vol. I
Nomor 4, Nopember 2011.
Hidayati, Iswari Nur, 2010. Pemanfaatan Teori
Bukti Dempster-Shafer Untuk Optimasi
Penggunaan Lahan Berdasarkan Data
Spasial
dan
Citra
Multisumber.
Yogyakarta: Universitas Gajah Mada.
Mustika, D. 2014. Aplikasi Sistem Pakar Untuk
Pendeteksian Dan Penanganan Dini Pada
Penyakit Sapi Dengan Metode DempsterShafer Berbasis Web. Malang: Universitas
Brawijaya.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
2891