Pengembangan Sistem Pakar untuk Menentukan Pakan yang Tepat bagi Ikan Berdasarkan Jenis dan Umur Ikan Menggunakan Metode Backward Chaining
Abstract
Perkembangan budidaya ikan di Indonesia dari tahun ke tahun mengalami peningkatan dibandingkan negara lain dan menempatkan Indonesia sebagai negara dengan produksi ikan budidaya terbesar ke dua setelah Tiongkok. Dengan potensialnya Indonesia sebagai produsen ikan budidaya di dunia maka dibutuhkan peran serta teknologi agar produk yang dihasilkan dapat berkembang lebih jauh karena potensialnya Indonesia sebagai negara agraris, salah satu hambatan yang terjadi dalam budidaya akuakultur di Indonesia adalah penyediaan pakan yang tepat bagi ikan. Pakan yang ada di Indonesia selain harganya relatif tinggi, petani ikan pun mengalami kesulitan mengenai pakan yang tepat bagi ikan untuk keberlangsungan budidaya. Salah satu teknologi yang dapat dikembangkan untuk mendukung hambatan ini adalah melalui teknologi informatika yaitu sistem pakar. Sistem pakar dapat menjadi sumber referensi informasi sebagai tambahan informasi yang didapat dari seorang pakar. Dengan menggunakan sistem pakar informasi dapat didapatkan dengan cepat dan efisien tanpa harus menemui seorang pakar. Dalam penelitian ini dikembangkan sistem pakar sebagai konsultan mengenai pakan yang tepat bagi ikan berdasarkan jenis dan umur ikan. Dengan adanya aplikasi ini akan dapat membantu kesulitan mendapatkan informasi mengenai pakan ikan yang tepat, lengkap dengan kandungan gizi pakan sesuai kebutuhannya
Keywords
Sistem Pakar; Pakan; Jenis dan Umur Ikan; Informasi; Kandungan Gizi
References
KKP, 2013, Perikanan Budidaya Indonesia, http://www.djpb.kkp.go.id/berita, Diakses tanggal 16 Mei 2014.
Effendi, I. 2004. Pengantar Akuakultur. Penebar Swadaya. Jakarta.
Kordi, K.M.G.H. 2010. Panduan Lengkap Memelihara Ikan Air Tawar di Kolam Terpal. Penerbit ANDI. Yogyakarta.
Kusumadewi, S. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Graha Ilmu. Yogyakarta.
Desiani, A. dan Arhami, M. 2006. Konsep Kecerdasan Buatan. Penerbit ANDI.Yogyakarta.
DOI: 10.30595/juita.v3i2.864
Refbacks
- There are currently no refbacks.
ISSN: 2579-8901
- Accreditation Status
-
Notification of Scientific Journal Accreditation Status No. 1469/E5/DT.05.00/2024
- Visitor Stats
View JUITA Stats
About The Authors
Article Tools
Email this article (Login required)
Email the author (Login required)
Keywords
Android
Aplikasi
Bi-clustering
CNN
Classification
Clustering
Forward Chaining
Fuzzy Quantification Theory I
Mamdani
Rekayasa Perangkat Lunak
SMS Gateway
Web Service
backpropagation
backward chaining
decision support system
expert system
interest in learning
learning achievement
learning motivation
motivasi belajar
support vector machine