Aplikasi Identifikasi Penyakit Ikan Laut menggunakan metode Case Based Reasoning

Abstract

Sistem keramba sudah diterapkan oleh para nelayan di pulau Batam dalam melakukan pembudidaya ikan lau. Keramba merupakan sebutan untuk sebuah tambak ikan berbahan jaring yang dibuat untuk menampung ikan-ikan yang dibudidayakan. Terdapat permasalahan yang sering terjadi pada pembudidayaan ikan air laut yaitu banyak kasus ikan terserang penyakit yang disebabkan oleh berbagai faktor. Dikarenakan kurangnya pengetahuan nelayan dalam mengamati ciri-ciri ikan yang terserang penyakit mengakibatkan ikan tersebut dapat menulari ikan yang lainnya sehingga penyakit dapat menyebar secara luas bahkan dapat menulari ikan yang berada pada luar keramba. Jika hal tersebut terus berlanjut, nelayan akan mengalami banyak kerugian dikarenakan gagal panen. Dikarenakan permasalahan tersebut maka ditawarkan solusi berupa aplikasi sistem pakar dengan menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR), metode ini akan mencocokan data gejala penyakit lama dengan data gejala dari yang dikonsultasikan oleh nelayan sehingga dihasilkan angka similarity dari masing-masing jenis penyakit yang akan diteliti. Hasil akhir dari penelitian ini berupa nilai persentase similarity beserta rekomendasi berupa saran dan juga solusi yang akan dilakukan oleh nelayan. Hasil yang didapat berupa cacing trematoda pada ikan kakap putih dengan persentase 90%, Cryptocaryon pada ikan bawal dengan persentase 66,67%, Cryptocaryon pada ikan kerapu dengan persentase 80%.Sistem keramba sudah diterapkan oleh para nelayan di pulau Batam dalam melakukan pembudidaya ikan lau. Keramba merupakan sebutan untuk sebuah tambak ikan berbahan jaring yang dibuat untuk menampung ikan-ikan yang dibudidayakan. Terdapat permasalahan yang sering terjadi pada pembudidayaan ikan air laut yaitu banyak kasus ikan terserang penyakit yang disebabkan oleh berbagai faktor. Dikarenakan kurangnya pengetahuan nelayan dalam mengamati ciri-ciri ikan yang terserang penyakit mengakibatkan ikan tersebut dapat menulari ikan yang lainnya sehingga penyakit dapat menyebar secara luas bahkan dapat menulari ikan yang berada pada luar keramba. Jika hal tersebut terus berlanjut, nelayan akan mengalami banyak kerugian dikarenakan gagal panen. Dikarenakan permasalahan tersebut maka ditawarkan solusi berupa aplikasi sistem pakar dengan menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR), metode ini akan mencocokan data gejala penyakit lama dengan data gejala dari yang dikonsultasikan oleh nelayan sehingga dihasilkan angka similarity dari masing-masing jenis penyakit yang akan diteliti. Hasil akhir dari penelitian ini berupa nilai persentase similarity beserta rekomendasi berupa saran dan juga solusi yang akan dilakukan oleh nelayan. Hasil yang didapat berupa cacing trematoda pada ikan kakap putih dengan persentase 90%, Cryptocaryon pada ikan bawal dengan persentase 66,67%, Cryptocaryon pada ikan kerapu dengan persentase 80%.