Sistem Pakar Penyakit Pada Ikan Lele Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto

Abstract

Ikan lele merupakan komoditas perikanan air tawar yang memiliki nilai ekonomi tinggi, namun rentan terhadap serangan penyakit bakteri seperti Aeromonas hydrophila, Pseudomonas spp., Edwardsiella tarda, dan Flavobacterium columnare. Proses diagnosis yang masih dilakukan secara tradisional seringkali bergantung pada pengalaman dan pengetahuan terbatas peternak, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan identifikasi dan keterlambatan penanganan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto guna membantu mendiagnosis penyakit ikan lele secara lebih cepat dan akurat di Dinas Perikanan Kabupaten Pandeglang. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan studi pustaka. Sistem dikembangkan menggunakan pendekatan waterfall dengan tahapan analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Variabel gejala yang digunakan meliputi kehilangan nafsu makan, luka pada permukaan tubuh, pendarahan pada insang, perut membesar berisi cairan, serta kerusakan pada jaringan hati, ginjal, dan limfa. Setiap variabel direpresentasikan dalam fungsi keanggotaan fuzzy berbentuk segitiga dan trapesium. Proses inferensi menggunakan aturan berbasis pengetahuan pakar, sedangkan defuzzifikasi dilakukan dengan metode rata-rata berbobot untuk menghasilkan nilai tegas (crisp). Sistem dibangun menggunakan PHP dan MySQL serta diuji menggunakan metode Black Box. Hasil implementasi menunjukkan bahwa pada kasus uji dengan kombinasi gejala tertentu, sistem menghasilkan tingkat keyakinan tertinggi pada penyakit Edwardsiella tarda sebesar 0,7688 (76,88%), diikuti Aeromonas hydrophila sebesar 0,7450, Flavobacterium columnare sebesar 0,72, dan Pseudomonas spp. sebesar 0,67. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Fuzzy Tsukamoto mampu memberikan rekomendasi diagnosis berdasarkan tingkat keyakinan yang terukur