Sistem Diagnosa Penyakit Ikan Menggunakan Metode Case Based Reasoning Dengan Algoritma Similaritas Sorgenfrei Dan K-Nearest Neighbor

Abstract

Meningkatnya peminat ikan cupang pada akhir-akhir ini memicu banyaknya orang yang membudidayakan ikan cupang, serta prospek kedepan yang cukup menjanjikan dari setiap tahunnya karena selalu mengalami peningkatan keuntungan. Namun dibalik itu, perawatan ikan cupang bukanlah hal yang mudah dikarenakan ikan cupang merupakan hewan yang mudah terserang penyakit. Dalam usaha menaikkan mutu ikan Cupang serta mengurangi angka kematian akibat penyakit, diperlukan ahli perikanan yang berpengalaman. Banyak pembudidaya yang masih kebingungan dalam menangani ikan cupang yang terserang penyakit, untuk itu dibuatlah suatu sistem yang dapat membantu pembudidaya ikan cupang mengenali penyakit ikan cupang dengan membuat sistem pakar. Metode yang digunakan adalah Case-Based Reasoning dengan menggunakan algoritma similaritas Sorgenfrei, dan ditambah lagi dengan K-Nearest Neighbor. Metode dan algoritma kedua ini dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit dari gejala di database. Berdasarkan penelitian yang sudah dilaksanakan, hasil konsultasi oleh pengguna dengan memilih beberapa gejala-gejala yang dialami menghasilkan nilai kemiripan sebesar 0.8695 dan sistem akan memberi solusi sesuai dengan penyakit.