DIAGNOSA PENYAKIT IKAN GURAMI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS WEB - Gustientiedina Gustientiedina; Wahyu Joni Kurniawan; Gusrianty Gusrianty; Roni Sanjaya; Dictia Diantika (JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering), 2022)
Ikan gurami merupakan salah satu jenis ikan air tawar yang banyak digemari masyarakat. Dalam membudidayakan ikan gurami tidak akan terlepas dari serangan penyakit yang dapat mengancam kelangsungan hidup ikan gurami. Penyakit yang melanda ikan gurami merupakan masalah bagi peternak ikan gurami, menyebabkan penurunan kualitas dan kuantitas produksi ikan gurami, dan dapat juga menimbulkan kematian secara masal yang mengakibatkan gagal panen. Untuk membantu mengatasi permasalahan ini dibutuhkan bantuan seorang pakar yaitu seorang ahli perikanan yang ahli dalam melakukan diagnosis, penanganan dan pengobatan penyakit ikan gurami. Namun faktanya para pakar perikanan tidak selalu dapat hadir untuk membimbing para peternak ikan gurami, oleh karena itu dibutuhkan sistem pakar yang dapat membantu para peternak dalam mendiagnosis penyakit ikan gurami berdasarkan pada gejalanya. Metode yang digunakan forward chaining berbasis aturan dan metode naïve bayes classifier. Pada penelitian ini metode naïve bayes classifier digunakan untuk menentukan nilai tingkat keyakinan pada sistem pakar yang dibuat. Perangkat lunak sistem pakar berbasis web yang dibuat dapat membantu masyarakat khususnya peternak ikan gurami dalam mengindentifikasi penyakit ikan gurami secara cepat, dan dilengkapi dengan solusi untuk pengobatan pada ikan gurami yang sudah terjangkit penyakit, dengan tingkat akurasi 90%.