5. PENGUJIAN SISTEM
Pada bab ini akan dijabarkan mengenai pengujian sistem dari segi keakuratan data yang dimasukkan serta perbandingan dari output yang dihasilkan oleh program dengan output yang dihasilkan oleh pakar ikan hias dengan gejala penyakit yang sama. Selain itu juga disertakaan tingkat kelayakan dan kemudahan penggunaan dan tampilan program berdasarkan hasil kuisioner kepada para pakar ikan hias.
5.1. Pengujian Keakuratan Data
Pengujian yang telah dilakukan adalah sebagai berikut:
• Pengujian pemasukan dan perubahan data premis, kurang lebih sebanyak lima puluh kali dan semuanya bebas dari error. Error diuji dengan kasus premis yang sama.
• Pengujian pemasukan dan perubahan data rule, kurang lebih sebanyak lima ratus kali dan semuanya bebas dari error. Error diuji dengan kasus rule yang sama.
5.2. Perbandingan Output dari Program dan Pakar Ikan Hias 5.2.1. Gejala I
Diketahui seekor ikan arwana terkena penyakit dengan gejala-gejala:
• Warna kulit sangat pucat kemerahan.
• Hilangnya garis merah sama sekali tidak terlihat.
• Terdapat sedikit bercak-bercak putih dibawah kulit.
• Ikan menjadi malas.
Pertama-tama, sebelum user memulai konsultasi, user akan diperlihatkan pada tampilan form utama dari program. Bentuk form utama ini dapat dilihat pada gambar 5.1.
Gambar 5.1. Bentuk form utama
Setelah user menekan tombol untuk memulai konsultasi maka user akan diajukan pertanyaan mengenai jenis ikan apa yang akan dilakukan diagnosa.
Dalam hal ini, user akan memilih arwana karena ikan yang terkena penyakit adalah arwana dengan CF adalah yakin. Kemudian user menekan tombol
”Lanjutkan Konsultasi”. Halaman pertanyaan yang diajukan kepada user mengenai jenis ikan apa dapat dilihat pada gambar 5.2.
84
Gambar 5.2. Pertanyaan untuk Jenis Ikan
Kemudian user akan diajukan pertanyaan mengenai kondisi tubuh ikan yang dianalisa tersebut. User memilih terdapat bekas gigitan dan memar merah dengan CF banyak, warna berubah menajdi opak akibat produksi lendir berlebihan dengan CF terlihat jelas. Kemudian user menekan tombol ”Lanjutkan Konsultasi”. Halaman pertanyaan yang diajukan kepada user mengenai keadaan tubuh ikan apa dapat dilihat pada gambar 5.3.
Gambar 5.3. Pertanyaan untuk Kondisi Tubuh Ikan
Kemudian user akan diajukan pertanyaan mengenai tingkah laku ikan yang dianalisa tersebut. User memilih ikan gelisah, meluncur kesana kemari dengan CF lumayan gelisah. Kemudian user menekan tombol ”Lanjutkan Konsultasi”. Halaman pertanyaan yang diajukan kepada user mengenai tingkah laku ikan apa dapat dilihat pada gambar 5.4.
86
Gambar 5.4. Pertanyaan untuk Tingkah Laku Ikan
Kemudian aplikasi sistem pakar akan memberikan jawaban mengenai penyakit ikan dan cara pencegaahan penyakit tersebut. Kesimpulan penyakit yang didapatkan dari analisa tersebut adalah ikan Arwana tersebut menderita penyakit Argulus. Tingkat keyakinan (CF) yang dihasilkan adalah 60%. Halaman kesimpulan hasil dari diagnosa tersebut dapat dilihat pada gambar 5.5.
Gambar 5.5. Kesimpulan dari Program
Perhitungan CF:
If Jenis Ikan = Arwana (p1)
AND Kondisi Tubuh = Terdapat bekas gigitan dan memar merah (p2) AND Kondisi Tubuh = Warna menjadi opak akibat produksi
lendir berlebihan (p3)
AND Tingkah Laku = Ikan gelisah, meluncur kesana kemari (p4) THEN Penyakit = ARGULUS (CF RULE = 75)
CF = min (p1, p2, p3, p4,) * CF Rule / 100
= min (95, 95, 95, 80) * 75 / 100
= 80 * 75 / 100
= 6000 / 100 CF = 60
88
5.2.2. Gejala II
Diketahui seekor ikan discus terkena penyakit dengan gejala-gejala:
• Terdapat bekas gigitan dan memar merah.
• Warna berubah menjadi opak dan produksi lendir berlebihan.
• Ikan gelisah, meluncur kesana kemari.
• Melompat keluar dari permukaan air.
• Ikan menggosokkan badannya pada dasar akuarium atau dekorasi atau benda lainnya
Pertama-tama, sebelum user memulai konsultasi, user akan diperlihatkan pada tampilan form utama dari program. Bentuk form utama ini dapat dilihat pada gambar 5.6.
Gambar 5.6. Bentuk form utama
Setelah user menekan tombol untuk memulai konsultasi maka user akan diajukan pertanyaan mengenai jenis ikan apa yang akan dilakukan diagnosa.
Dalam hal ini, user akan memilih discus karena ikan yang terkena penyakit
mengenai jenis ikan apa dapat dilihat pada gambar 5.7.
Gambar 5.7. Pertanyaan untuk Jenis Ikan
Kemudian user akan diajukan pertanyaan mengenai kondisi tubuh ikan yang dianalisa tersebut. User memilih terdapat bekas gigitan dan memar merah dengan CF banyak, warna berubah menajdi opak akibat produksi lendir berlebihan dengan CF terlihat jelas. Kemudian user menekan tombol ”Lanjutkan Konsultasi”. Halaman pertanyaan yang diajukan kepada user mengenai keadaan tubuh ikan apa dapat dilihat pada gambar 5.3.
90
Gambar 5.8. Pertanyaan untuk Kondisi Tubuh Ikan
Kemudian user akan diajukan pertanyaan mengenai tingkah laku ikan yang dianalisa tersebut. User memilih ikan gelisah, meluncur kesana kemari dengan CF sangat gelisah, melompat keluar permukaan air dengan CF kadang- kadang, dan ikan menggosokkan badannya pada dasar akuarium, dekorasi, atau benda lainnya dengan tingkat CF sering sekali. Kemudian user menekan tombol
”Lanjutkan Konsultasi”. Halaman pertanyaan yang diajukan kepada user mengenai tingkah laku ikan apa dapat dilihat pada gambar 5.9.
Gambar 5.9. Pertanyaan untuk Tingkah Laku Ikan
Kemudian aplikasi sistem pakar akan memberikan jawaban mengenai penyakit ikan dan cara pencegaahan penyakit tersebut. Kesimpulan penyakit yang didapatkan dari analisa tersebut adalah ikan discur tersebut menderita penyakit Argulus. Tingkat keyakinan (CF) yang dihasilkan adalah 64,4%. Halaman kesimpulan hasil dari diagnosa tersebut dapat dilihat pada gambar 5.10.
92
Gambar 5.10. Kesimpulan dari Program
Perhitungan CF:
If Jenis Ikan = Discus (p1)
AND Kondisi Tubuh = Terdapat bekas gigitan dan memar merah (p2) AND Kondisi Tubuh = Warna menjadi opak akibat produksi
lendir berlebihan (p3)
AND Tingkah Laku = Ikan gelisah, meluncur kesana kemari (p4) AND Tingkah Laku = Melompat keluar dari permukaan air (p5) AND Tingkah Laku = Ikan menggosokkan badannya pada dasar
akuarium, dekorasi, atau benda lainnya (p6) THEN Penyakit = ARGULUS (CF RULE = 92)
CF = min (p1, p2, p3, p4, p5, p6) * CF Rule / 100
= min (95, 95, 95, 95, 70, 95) * 92 / 100
= 70 * 92 / 100
= / 100
hasil yang diperoleh pakar ikan hias dengan gejala penyakit yang sama, disertai kuisioner kepada lima orang koresponden, dengan catatan tiga orang diantaranya adalah pakar di bidang perikanan, sedangkan dua orang sisanya adalah orang awam.
Data para koresponden dapat dilihat pada tabel 5.1.
Tabel 5.1. Tabel data koresponden
No. Nama Pekerjaan
1 Bintoro Jayadi Pakar Ikan
2 Mulyadi Insinyur Perikanan 3 Andi Sugiarto Pakar Ikan
4 Ardian Programer
5 Melshia Mahasiswa
Pertanyaan yang diajukan kepada para responden adalah:
1. Kelayakan program
2. Keakuratan dari kesimpulan yang dihasilkan program dibandingkan dengan kesimpulan yang dihasilkan responden
3. Kemudahan penggunaan program 4. Tampilan dari program
Hasil kuisioner yang diberikan kepada 3 orang pakar ikan hias dan 2 orang awam dapat dilihat pada tabel 5.2.
Keterangan:
Penilaian menggunakan nilai yang berskala 1 sampai 5 dimana nilai 1 merupakan nilai terendah dan nilai 5 merupakan nilai maksimum dengan kriteria sebagai berikut:
- Nilai 1 : Sangat Kurang - Nilai 2 : Kurang
94
- Nilai 3 : Cukup - Nilai 4 : Baik
- Nilai 5 : Sangat Baik
Tabel 5.2. Tabel hasil kuisioner Pertanyaan
Responden 1 2 3 4 TOTAL
1 4 4 4 5 20
2 4 4 4 5 20
3 4 3 4 5 22
4 4 4 4 5 21
5 4 4 4 5 20
TOTAL 20 19 20 25
Penilaian para responden terhadap program aplikasi sistem pakar ini akan direkapitulasi berdasarkan dari pengisian kuisioner. Hasil rekapitulasi tersebut akan ditunjukkan dalam Tabel 5.3.
Tabel 5.3. Hasil rekapitulasi kuisioner
Kriteria Penilaian Penilaian
Kelayakan program 80%
Keakuratan dari kesimpulan yang dihasilkan program
dibandingkan dengan kesimpulan yang dihasilkan responden, untuk gejala I
76%
Kemudahan penggunaan program 80%
Tampilan dari program 100%
Dengan menganalisa hasil kuisioner, diambil kesimpulan kelayakan program adalah sebesar 80%, keakuratan program adalah sebesar 76%, kemudahan penggunaan program adalah sebesar 80%, dan desain tampilan dari sistem pakar ini adalah sebesar 100%, sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa program aplikasi sistem pakar ini baik.
