Aplikasi Identifikasi Penyakit Ikan Laut menggunakan metode Case Based Reasoning

Jurnal Sains dan Informatika

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Aplikasi Identifikasi Penyakit Ikan Laut menggunakan metode Case Based Reasoning
 
Creator Aldo, Dasril; STMIK GICI Batam
Munir, Zainul; STMIK GICI Batam
 
Subject Sistem Pakar, Case Based Reasoning, Penyakit Ikan Laut, Nelayan
 
Description 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%.
 
Publisher Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi (LLDIKTI) Wilayah X
 
Contributor
 
Date 2020-11-30
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion

 
Format application/pdf
 
Identifier http://ejournal.lldikti10.id/index.php/sains/article/view/5610
10.22216/jsi.v6i2.5610
 
Source Jurnal Sains dan Informatika : Research of Science and Informatic; Vol 6, No 2 (2020): Jurnal Sains dan Informatika : Research of Science and Informatic; 78-83
Jurnal Sains dan Informatika; Vol 6, No 2 (2020): Jurnal Sains dan Informatika : Research of Science and Informatic; 78-83
2502-096X
2459-9549
 
Language eng
 
Relation http://ejournal.lldikti10.id/index.php/sains/article/view/5610/1963
 
Rights Copyright (c) 2020 Dasril Aldo, Zainul Munir
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library