Identifikasi Tanda-Tanda Ikan Sakit Sehat

:)

ABSTRAK Seiring perkembangan teknologi, dikembangkan sebuah sistem yang mampu mengadopsi proses dan cara berpikir manusia yaitu sistem pakar yang mengandung pengetahuan tertentu sehingga setiap orang dapat menggunakannya untuk memecahkan masalah bersifat spesifik yaitu permasalahan diagnosis penyakit ikan air laut. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit ikan air laut dalam bentuk website menggunakan pemrograman PHP dengan database MySQL. Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit ikan air laut menggunakan metode Ripple Down Rules (RDR) ini bertujuan menelusuri gejala yang ditampilkan dalam bentuk pertanyaan – pertanyaan agar dapat mendiagnosa jenis penyakit dengan berbasis website. Sistem pakar berbasis web mampu mengenali jenis penyakit ikan air laut setelah melakukan konsultasi dengan menjawab beberapa pertanyaan – pertanyaan yang ditampilkan oleh aplikasi sistem pakar serta dapat menyimpulkan beberapa jenis penyakit yang diderita oleh ikan air laut. Data penyakit yang dikenali menyesuaikan rules (aturan) yang dibuat untuk dapat mencocokkan gejala-gejala penyakit ikan air laut. Kata Kunci: sistem pakar, penyakit ikan laut, ripple down rules, forward chaining ABSTRACT Along with the development of technology, people developed a system that capable of adopting processes and human thinking as an expert system that contains specific knowledge so that everyone can use it to solve a specific problem, namely the diagnosis of marine fish disease problem. The purpose of this study is to develop an expert system for diagnosing diseases of marine fish in the form of websites using PHP with a MySQL database. Expert system for diagnosing diseases of marine fish is using Ripple Down Rules (RDR) method has a goal to discover symptoms that appear in the form of questions that can diagnose the disease based on website. Web-based expert system is able to recognize types of marine fish disease after consultation by answering a few questions that are displayed by the application of expert systems and can infer some types of marine fish disease. Data disease that already known adapt to rules which are made for matching the symptoms of marine fish disease.

Ikan budidaya sangat rentan terhadap infeksi oleh mikroorganisme patogen seperti virus, bakteri dan parasit (Adams and Thompson, 2006). Kerugian ekonomi yang ditimbulkan oleh infeksi mikroorganisme patogen ini sangat besar hingga mencapai US$ 3 miliar per tahun (Subasinghe et al., 2001) dan menurunkan jumlah produksi di seluruh dunia (Hill, 2005). Selain infeksi mikroorganisme patogen, degradasi kualitas lingkungan juga menjadi salah satu faktor penghambat untuk menjamin keberlanjutan produksi ikan budidaya (Karakassis, 2001). Oleh karena itu sangat dibutuhkan sebuah kegiatan monitoring dan program pengelolaan kesehatan ikan yang efektif yang meliputi seluruh aspek kegiatan budidaya termasuk dalam hal identifikasi dan manajemen resiko penyakit ikan dan lingkungan, mengurangi resiko terhadap paparan ataupun penyebaran patogen hingga kepada pengelolaan penggunaan obat dan bahan kimia (Adams and Thompson, 2006).

Jurnal Megaptera, 2023

Penelitian ini bertujuan untuk mendiagnosis agen penyakit ikan yang dibudidayakan di Kecamatan Cibereum, Sukabumi. Penelitian ini merupakan jenis survei lapangan dengan menggunakan metode observasi melalui survei dan wawancara pada lokasi yang ditentukan, serta melakukan pengamatan sampel di laboratorium untuk pemeriksaan agen penyakit, kemudian data dikumpulkan lalu dianalisis secara deskriptif. Pemeriksaan agen penyakit meliputi diagnosis level 1 berdasarkan histori berlangsungnya kegiatan budidaya melalui pengamatan langsung dan wawancara dengan pembudidaya. Sedangkan diagnosis level 2 yaitu pemeriksaan secara mikrobiologi di laboratorium. Jenis ikan yang diperiksa yaitu ikan nila Oreochromis niloticus dan ikan gurami Osphronemus goramy yang berasal dari 5 lokasi budidaya. Parameter yang diamati diantaranya prevalensi, intensity, mean abundance, mean intensity ektoparasit dan endoparasit, pemeriksaan jenis bakteri, dan pemeriksaan darah ikan, dan kemudian data dianalisis secara deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa diagnosis level 1 menunjukkan bahwa ikan yang dibudidayakan menunjukkan abnormalitas diantaranya tubuh ikan berwarna pucat, terdapat pendarahan, muncul jamur pada sisik ikan, warna insang tidak normal dan bergerak soliter di permukaan air di pojokan kolam. Hasil diagnosis level 2 menunjukkan bahwa bakteri Flavobacterium, Cardiobacterium, dan Bordetella pertusis terdapat pada semua sampel yang diperiksa. Pemeriksaan parasit menunjukkan hasil prevalence (P) terhadap parasit Tricodina sp., Oodinium, Gyrodactylus Dactylogyrus 100%, intensity (I) 25-56, mean intensity (MI) 25.2, dan mean abundance (MA) 25.2. Hasil pemeriksaan darah menunjukkan bahwa jumlah sel darah merah (SDM) berkisar 8.49 x 10 5 sel/mm 3 , hemoglobin antara 8-22%g, dan hematokrit 0.16-0.35%. Berdasarkan hasil diagnosis level 1 dan 2 pada lima sampel di lokasi budidaya di Cibereum dinyatakan bahwa ikan dalam kondisi sakit.

2018

Ikan merupakan salah satu lauk pauk yang sangat diminati untuk dikonsumsi, ikan juga mengandung banyak protein salah satunya ikan kambing-kambing seperti yang dilaporkan Balai Besar Riset Pengolahan Produk dan Bioteknologi yaitu kandungan protein sebersar 34,71% per gram. Ikan memiliki protein yang sangat penting disamping protein hewani darat, asam amino esensial sempurna merupakan kandungan utama yang dibutuhkan manusia, asam amino esensial terdapat pada daging ikan dengan kadar 15-24% per gram. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi ikan yang terkena formalin, sampel ikan kering diambil dari pasar berupa ikan kering kakap dan ikan kering peda berjumlah 400 citra ikan untuk proses training yang terdiri dari 100 citra ikan kering kakap bebas formalin, 100 citra ikan kering kakap berformalin, 100 citra ikan kering peda berformalin dan 100 citra ikan kering peda bebas formalin. Untuk data training digunakan 200 citra ikan yang terdiri dari 50 citra ikan kering kakap berforma...

Pemeriksaan patologi Ikan meliputi kohabitasi, pemeriksaan parasit, identifikasi bakteri, pemeriksaan darah, histopatologi dan analisis PCR (Cracking)

JURNAL TEKNIK INFORMATIKA UNIS, 2020

Sistem pakar yang mampu mendiagnosa penyakit pada Ikan Mas berdasarkan pengetahuan yang diberikan langsung dari pakar/ahlinya dan melalui studi literatur. Penelitian ini menggunakan metode perhitungan Certainty Factor (CF) dalam menghitung tingkat kepakaran. Data penelitian ini terdiri dari data gejala dan data penyakit ikan mas, serta data aturan. Sistem pakar pada organisasi ditujukan untuk penambahan value, peningkatan produktivitas serta area manajerial yang dapat mengambil kesimpulan dengan cepat. Begitu pula dengan organisasi yang melakukan bisnis budidaya ikan, yang sangat menjanjikan, namun perlu kewaspadaan yang tinggi terhadap adanya serangan penyakit, seperti halnya Ikan yang sangat rentan terhadap berbagai jenis penyakit yang disebabkan virus ataupun bakteri. Manfaat yang diperoleh dari sistem pakar yang mampu melakukan diagnosis dengan cepat, tepat dan akurat terhadap gejala penyakit yang ditimbulkan diharapkan mampu membantu para pembudidaya dalam mengantisipasi kerugi...