Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ikan Gurami (Osphronemus Goramy) Menggunakan Case Based Reasoning

Abstract

<p>Ikan Gurami (<em>Osphronemus Goramy)</em> merupakan ikan yang banyak dibudidayakan dan dikomsumsi masyarakat ini menjadi sektor unggulan di beberapa wilayah kabupaten Banyumas. Ikan gurami yang dibudidayakan oleh masyarakat Banyumas, sebenarnya bukan tanpa hambatan. Salah satu hambatan bagi peternak gurami adalah penyakit yang disebabkan oleh bakteri. Pada penelitian ini penulis membuat sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit ikan Gurami yang disebabkan bakteri. Penelitian ini menggunakan metode<em> Case Based Reasoning</em> dan <em>Similarity</em> <em>Nearest Neighbor</em> untuk mendapatkan solusi yang terbaik dari kasus yang di identifikasi. Metode tersebut membandingkan antara kasus lama dengan kasus baru dan menghitung suatu nilai <em>similarity </em>kasus. Nilai <em>similarity</em> tertinggi dapat dijadikan kesimpulan untuk kasus yang paling mirip dengan diagnosa pakar. Sehingga dari kedua metode tersebut dapat dihasilkan sistem pakar yang dapat mendiagnosis dan menganalisis sesuai dengan nilai kemiripan gejala terhadap penyakit, serta menampilkan solusi penanganan dari penyakit yang didiagnosis. Hasil pengujian antar kasus dan sistem menggunakan perhitungan <em>similarity</em> mencapai nilai terbaik yaitu 100%. Hasil pengujian akurasi sistem untuk diagnosis yang sesuai dengan pikiran pakar, memperoleh hasil sebesar 93,33% dari 30 kasus yang diuji dengan sistem. Kesimpulan dari hasil tersebut adalah sistem dapat dikatakan layak untuk mendiagnosis penyakit Gurami yang disebabkan bakteri sesuai dengan yang dipikirkan pakar.</p><p> </p><p><em><strong>Abstract</strong></em></p><p><em>Gurami (Osphronemus Goramy) is a fish that is widely cultivated and consumed by the community. This fish is a leading sector in several regions of Banyumas district. Gouramy which is cultivated by the Banyumas people, is actually not without obstacles. One obstacle for gouramy breeders is a disease caused by bacteria. Reporting from the online news portal, circulating in February 2018 circulated that news about Gurami farmers was losing money because thousands of broodstock fish that had been raised to death were attacked by bacterial diseases, namely Aeromoniasis. Experts who handle this are limited, namely only 2 people in the Banyumas Regency.</em><em> </em><em>In this study the authors made an expert system to diagnose Gurami fish disease caused by bacteria. This study uses the Case Based Reasoning (CBR) and Nearest Neighbor methods used to get the best solution from the identified case. The CBR method compares the old case with the new case and calculates a case similarity value. The system was built with 13 symptoms and 3 Gurami diseases caused by bacteria. Each symptom each has a weight of 5, 3, and 1. The highest similarity value can be used as a conclusion for the case most similar to the expert diagnosis. So that from these two methods an expert system can be produced that can diagnose and analyze according to the similarity of symptoms to the disease, as well as display solutions to the treatment of diagnosed diseases. The test results are between cases and the system uses the similarity calculation to achieve the best value of 100%. The results of the system accuracy test for diagnoses that are in accordance with the expert's mind, obtained results of 93.33% from 30 cases tested with the system. The conclusion of these results is that the system can be said to be feasible to diagnose Gurami disease caused by bacteria according to what experts think.</em></p><p><em><strong><br /></strong></em></p>

Aplikasi Sistem Pakar Klasifikasi Kesehatan Lingkungan Permukiman Dengan Metode Certainty Factors

“…Sistem pakar merupakan suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia yang terekam dalam komputer menggunakan ilmu, fakta, dan teknik berfikir untuk memecahkan permasalahan [22] yang biasanya memerlukan kepakaran manusia [23][24]. Sistem pakar merupakan cabang kecerdasan buatan atau artificial intelligence(AI) [24][21] dengan adopsi pikiran dan nalar pakar dalam menyelesaikan permasalahan [25][26] dan membuat keputusan sampai kesimpulan fakta [27][22]. Sistem pakar terdiri dari knowledge acquisition, knowledge base, interference engine, blackboard, user interface, dan explanation [23] [28].…”

“…Bentuk umum sistem pakar berupa suatu program suatu aturan analisis informasi tentang suatu masalah yang spesifik serta analisis matematis dari masalah [27] [31]. Perancangan aplikasi Sistem pakar yang baik dapat menjadi alat bantu penyelesaian suatu masalah dengan meniru kerja dari para ahli [24] [32].…”

Sistem Pakar Deteksi Penyakit Bawang Merah dengan Metode Case Based Reasoning

“…Selanjutnya yang dilakukan oleh Kharismatara pada tahun 2020 menghasilkan sistem pakar diagnosa penyakit pada tanaman bawang akan mempermudah petani atau masyarakat mengetahui penyakit pada tanaman bawang [3]. Selanjutnya sistem pakar untuk menu sehat wanita hamil dengan hasil meminimalisir dampak dari wamil yang memiliki berat badan tidak ideal yaitu berat bayi lahir kurang, berat bayi lahir berlebih dan bayi lahir prematur [4], sistem pakar untuk diagnosis penyakit ikan gurami dengan hasil diagnosis penyakit ikan gurami yang disebabkan bakteri nilai kemiripan kasus dengan threshold >70% [5]. Penelitian lainnya seperti: diagnosis hama dan penyakit tanaman nilam [6], mendiagnosis penyakit infertilitas pada pria [7] dan untuk identifikasi jenis jerawat [8].…”

Sistem Pakar dalam Mendiagnosis Gizi Buruk pada Balita dengan Menggunakan Metode CBR

“…Metode CBR juga digunakan untuk mendiagnosis Demam Berdarah [17], Kista Ovarium [18], Jerawat [3], Anoreksia [19], Limfoma [20]. CBR juga digunakan pada penyakit tumbuhan, yaitu Padi [21], Bawang Merah [22], Penyakit Ikan Gurami [23]. Metode CBR sudah banyak digunakan pada sistem pakar maka penelitian ini mengolah data gizi buruk pada anak Balita (Bawah Lima Tahun) dengan menggunakan metode CBR.…”