Fakultas Ilmu Komputer
2886
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: 1mzahrulm@gmail.com, 2edy144@ub.ac.id, 3ubay1@ub.ac.id
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. 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
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).
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. Sirip-sirip 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
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
Disease by
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.
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,
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 komponen-komponen 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
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.
masukan pengguna dan Dempster-Shafer sebagai metode untuk menarik kesimpulan. Gambaran tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
Dempster Shafer
Start
Gejala Penyakit
Cek Rule Berdasarkan Masukan Pengguna (Forward Chaining)
Penyakit Ikan Koi
END
Gambar 2. Flowchart Inferensi Demspter Shafer
Mulai
Selesai
Gejala
I=1 ; 1 <= jumlah gejala
Mengurutkan Gejala Berdasarkan Densitas Tertinggi
Hitung Nilai Max Kombinasi Hitung Plausability
P = 1 - Bel
i
Penyakit Hitung MaxDensitas (Bel)
Demspter Shafer
Gambar 3. Flowchart Sistem Diagnosis Dengan Metode Dempster Shafer
Diagram alir untuk pencarian solusi sistem menggunakan metode forward chaining dan Dempster Shafer sebagai pengambil kesimpulan dapat dilihat pada Gambar 3.
5. PENGUJIAN DAN ANALISIS
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.
5.1. Pengujian
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.
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 gejala-gejala 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
diperlukan pada sistem ini.
b. 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/morfologi-dan-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.
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.
