CASE BASED REASONING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PENANGANAN PENYAKIT IKAN CUPANG HIAS

Abstrak . Dalam usaha meningkatkan kualitas ikan Cupang hias dan mengurangi angka kematian akibat penyakit ikan hias, dibutuhkan pakar perikanan yang berpengalaman. Saat ini ketersediaan sumber daya pakar perikanan masih sangat terbatas dan banyak pengetahuan pakar yang hilang akibat kurangnya dokumentasi. Tujuan yang hendak dicapai adalah merancang suatu prototipe sistem penalaran berbasis kasus (CBR) yang dapat digunakan sebagai alat bantu untuk melakukan diagnosa penyakit pada ikan hias. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma K Nearest Neighbors. Kesimpulan yang diperoleh adalah prototipe sistem CBR ini dapat mendiagnosa penyakit ikan hias dengan baik dan hasil analisisnya dapat diterima oleh pakar ikan Cupang hias maupun pengguna non pakar. Namun sistem ini masih memiliki kekurangan yaitu keterbatasan dalam basis pengetahuannya. Penggunaan sistem CBR ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan pakar perikanan melainkan sebagai alat bantu dalam mendiagnosa penyakit pada ikan Cupang hias. Kata kunci: Case Based Reasoning, Ikari Cupang, Nearest Neighbors