SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN MANGGA

SKRIPSI

SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN MANGGA

EXPERT SYSTEM FOR PEST AND DISEASE DIAGNOSE IN MANGO CROP

Kidung Hudha Candra Bumi 08/265927/PA/11929

PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER JURUSAN ILMU KOMPUTER DAN ELEKTRONIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS GADJAH MADA

YOGYAKARTA 2013

i

SKRIPSI



Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh derajat Sarjana Ilmu Komputer

Kidung Hudha Candra Bumi 08/265927/PA/11929

PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER JURUSAN ILMU KOMPUTER DAN ELEKTRONIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS GADJAH MADA

YOGYAKARTA 2013

f{*t/*MAp fEirEsA}fAfr

sf,RFsl

$$TEfiI PAI(Af, SArSA fiAfi,IA DATT trrflAftIFPAoA TAI{AT,IAilIMAre6A

Tdah dipersiapkan rlan dist*un oleh

KIDUNG HUDHA CANDRA SUMI

a8/z6sez7lPN7L92eTslsh difrtshan*an di depan Tim penguji

pada tanggal 8 Januari 2013

S$srman TimPenguii

/{\hPembimbing/Penguji

4trtituddin A!is, S.:,i_ M.{ornPenguji I

-n, \ \ l \ /

\ \ t - -./\

Mhd. Reza M.l Fulungan, M.Sc., gr.-lng

Penguji trl

PtrFTTAjfi[4ff

oe.rgan ini saye qenyata&alr bahrra Skre:i isi tidak terdagat karvaya$Bernah diajukan untuk memperoleh gelar Ahli Madyalkesarianaan di suatuF'ergntran Tir.lgi, dar* septrliar FrEetahtx*r saya Fga tidak terdapat kaffiatau pendapat yang pernah ditulh atau diterbitkan o6r,

t;rar[ bin, kecuali

semra tertults *anl datam nas*ah ini dan ffiut*an #am daTtar pustaka.

Yogyakarta, 27 Desember 2OL2

ldul4 Hudha eandra Burni

irt

iv

PRAKATA

Puji Syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT, karena atas rahmat

dan hidayah-Nya penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul Sistem

Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Mangga.

Penulisan tugas akhir ini tentunya tidak lepas dari dorongan dan upaya

dari pihak-pihak yang telah memberikan dukungan. Untuk itu penulis

menyampaikan ucapan terimakasih kepada:

1. Allah SWT atas rahmat, kasih sayang dan pertolongan-Nya, penulis

dapat menyelesaikan tugas akhir ini.

2. Kedua Orang Tua, Bapak Riyanto dan Ibu Juminah yang selalu

membimbingku, mendoakanku, menyayangiku, memberikan

dukungan, mendampingiku disaat bahagia dan sedih. Engkau adalah

anugerah terindah yang Allah berikan dalam hidupku.

3. Bapak Dr. Azhari SN, M.T. selaku Dosen Pembimbing Akademik.

4. Bapak Drs. Sri Mulyana, M.Kom. selaku dosen pembimbing yang

selalu menyempatkan waktu dan dengan sabar membimbing penulis.

5. Lintang Hudha dan Arih Hudha sebagai saudara yang selalu

memberikan dukungan, dan nasehat kepada penulis. Keluarga besar

yang tidak hentinya memberikan dukungan kepada penulis untuk

menyelesaikan tugas akhir ini.

6. Arik Hidayatullah yang selalu memberikan semangat, dukungan,

mendengarkan keluh kesah penulis.

7. Sahabat-sahabat tercinta Kozin, Annisa, Uki dan teman-teman

lainnnya yang selalu menyediakan waktu untuk sekedar bertukar

pikiran.

8. Seluruh teman-teman di Ilmu Komputer angkatan 2008.

9. Pihak-pihak lain yang telah membantu penyelesaian tugas akhir ini

dan tidak dapat disebutkan satu per satu.

v

Penulis menyadari bahwa dalam tugas akhir ini masih banyak terdapat

kekurangan. Oleh karena itu, saran dan kritik yang bersifat membangun sangat

penulis harapkan. Akhir kata, penulis berharap semoga skripsi ini dapat

memberikan manfaat bagi pembaca.

Yogyakarta,27 Desember 2012

Penulis

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ..................................................................................................... i

HALAMAN PENGESAHAN ......................................................................................... ii

PERNYATAAN........................................................................................................... iii

PRAKATA.................................................................................................................. iv

DAFTAR ISI ............................................................................................................... vi

DAFTAR GAMBAR ................................................................................................... iix

DAFTAR TABEL ......................................................................................................... xi

INTISARI .................................................................................................................. xii

ABSTRACT .............................................................................................................. xiii

BAB I PENDAHULUAN .............................................................................................. 1

1.1 Latar Belakang dan Permasalahan ........................................................... 1

1.2 Rumusan Masalah .................................................................................... 2

1.3 Batasan Masalah ...................................................................................... 2

1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian ................................................................ 3

1.5 Sistematika Penulisan ............................................................................... 4

1.6 Metode Penelitian .................................................................................... 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ...................................................................................... 7

BAB III LANDASAN TEORI ...................................................................................... 10

3.1 Sistem Pakar ........................................................................................... 10

3.1.1 Konsep Dasar Sistem Pakar ............................................................. 10

3.1.2 Arsitektur Sistem Pakar ................................................................... 12

3.1.2.1 Basis Pengetahuan (Knowledge Base) ............................................... 14

3.1.2.2 Mesin Inferensi (Inference Engine) .................................................... 14

3.2 Representasi Pengetahuan ..................................................................... 17

3.2.1 Kaidah Produksi ............................................................................... 17

3.2.2 Pohon Keputusan ............................................................................ 18

3.3 Basis Data ............................................................................................... 18

3.3.1 Pengertian Database Management System ................................... 19

3.3.2 Pengertian Diagram Alir Data ......................................................... 19

3.4 Faktor Kepastian (Certainty Factor) ....................................................... 20

vii

3.5 Hama dan Penyakit ................................................................................. 21

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ..................................................... 26

4.1 Analisis Sistem ........................................................................................ 26

4.1.1 Analisis Masalah .............................................................................. 26

4.1.2 Identifikasi Kebutuhan .................................................................... 27

4.1.3 Deskripsi Sistem .............................................................................. 27

4.2 Perancangan Representasi Basis Pengetahuan ...................................... 28

4.3 Basis Pengetahuan ................................................................................. 35

4.3.1 Akuisisi Pengetahuan ................................................................................... 35

4.3.2 Representasi Pengetahuan ......................................................................... 38

4.3.2.1 Aturan Produksi ............................................................................... 43 4.4 Mesin Inferensi .................................................................................................... 50

4.5 Perancangan Sistem ................................................................................... 52 4.5.1 Perancangan Fungsional Sistem ........................................................... 49

4.5.1.1 Diagram Konteks ....................................................................... 49

4.5.1.2 Diagram Alir Data ..................................................................... 54

4.2.2.1.4 Perancangan Basis Pengetahuan ........................................... 56

4.5.2 Rancangan Antarmuka Pengguna ......................................................... 58

BAB V IMPLEMENTASI SISTEM .............................................................................. 63

5.1 Implementasi Basis Data ........................................................................ 63

5.1.1 Tabel Hama Penyakit ....................................................................... 63

5.1.2 Tabel Gejala ..................................................................................... 64

5.1.3 Tabel Pengamatan........................................................................... 64

5.1.4 Tabel Aturan .................................................................................... 64

5.1.5 Tabel Aturan Gejala ......................................................................... 65

5.1.6 Tabel Usertype ................................................................................ 66

5.1.3 Tabel User ........................................................................................ 66

5.2 Implementasi Proses .............................................................................. 67

5.2.1 Proses Input Gejala oleh POPT ........................................................ 67

5.2.2 Proses Input Aturan oleh Pakar ...................................................... 69

5.2.3 Proses Input Hama Penyakit oleh Pakar ......................................... 70

5.2.4 Proses Input Tambah Gejala oleh Pakar ......................................... 71

viii

5.2.5 Proses Hasil Diagnosa ...................................................................... 71

5.3 Implementasi Menu ............................................................................... 74

5.3.1 Menu Utama Pakar ......................................................................... 74

5.3.1.1 Submenu Hama Penyakit .............................................................. 75

5.3.1.2 Submenu Gejala ............................................................................ 77

5.3.1.3 Submenu Tambah Rule ................................................................. 79

5.3.1.3 Submenu Delete Rule .................................................................... 80

5.3.1.5 Submenu Threshold ....................................................................... 81

5.3.2 Menu Utama POPT .......................................................................... 82

BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN ......................................................................... 83

6.1 Proses Pengisian Basis Pengetahuan ...................................................... 83

6.2 Proses Diagnosa ...................................................................................... 83

6.3 Penjelasan Perhitungan Mesin Inferensi ................................................ 83

6.3.1 Perhitungan Mesin Inferensi ........................................................... 83

6.4 Hasil Uji Coba .......................................................................................... 84

6.5 Alur Sistem .............................................................................................. 85

6.5.1 Tampilan Pada Pakar ....................................................................... 85

6.5.2 Tampilan Pada POPT ....................................................................... 89

BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN ........................................................................ 86

7.1 Kesimpulan ............................................................................................. 91

7.2 Saran ....................................................................................................... 91

DAFTAR PUSTAKA .................................................................................................. 93

ix

DAFTAR GAMBAR

Gambar 3.1 Arsitektur Sistem Pakar ..................................................................... 12 Gambar 3.2 Proses Backward Chaining ................................................................ 15 Gambar 3.3 Proses Forward Chaining .................................................................. 15 Gambar 4.1 ER-Diagram ........................................................................................ 29 Gambar 4.2 Relasi Antar Tabel .............................................................................. 29 Gambar 4.3 Diagram Konteks ............................................................................... 53 Gambar 4.4 Diagram Alir Data Level 1 Proses Diagnosa Hama dan Penyakit ...... 55 Gambar 4.5 Diagram Alir Data Level 2 Manipulasi Basis Pengetahuan ................ 56 Gambar 4.6 Diagram Alir Data Level 2 Manipulasi Basis Aturan .......................... 57 Gambar 4.7 Diagram Alir Data Level 2 Proses Diagnosa Hama dan Penyakit ...... 57 Gambar 4.8 Rancangan Antarmuka Login ............................................................ 58 Gambar 4.9 Rancangan Antarmuka Gejala ........................................................... 59 Gambar 4.10 Rancangan Antarmuka Hama dan Penyakit .................................... 60 Gambar 4.11 Rancangan Antarmuka Basis Aturan ............................................... 60 Gambar 4.12 Rancangan Antarmuka Threshold ................................................... 61 Gambar 4.13 Rancangan Antarmuka Diagnosa .................................................... 61 Gambar 4.14 Rancangan Antarmuka Hasil Diagnosa ........................................... 62 Gambar 5.1 Tabel Hama Penyakit ......................................................................... 63 Gambar 5.2 Tabel Gejala ....................................................................................... 64 Gambar 5.3 Tabel Pengamatan ............................................................................. 64 Gambar 5.4 Tabel Aturan ...................................................................................... 65 Gambar 5.5 Foreign Key ........................................................................................ 65 Gambar 5.6 Tabel Aturan Gejala ........................................................................... 65 Gambar 5.7 Foreign Key Gejala ............................................................................. 66 Gambar 5.8 Tabel Usertype................................................................................... 66 Gambar 5.9 Tabel User .......................................................................................... 66 Gambar 5.10 Foreign Key Usertype ...................................................................... 67 Gambar 5.11 Kode Data Gejala ............................................................................. 68 Gambar 5.12 Kode Pemilihan Gejala .................................................................... 68 Gambar 5.13 Potongan Kode Tambah Aturan ...................................................... 69 Gambar 5.14 Potongan Kode Untuk Proses Memasukkan Data ke Tabel aturan_gejala ........................................................................................................ 70 Gambar 5.15 Potongan Kode Tambah Hama Penyakit ......................................... 70 Gambar 5.16 Potongan Kode Tambah Gejala ....................................................... 71 Gambar 5.17 Potongan Kode untuk Proses Pencocokan Aturan Terhadap Gejala ............................................................................................................................... 72

x

Gambar 5.18 Potongan Kode Perhitungan Certainty Factor ................................ 73 Gambar 5.19 Potongan Kode Perhitungan CF Combine ....................................... 73 Gambar 5.20 Perhitungan Threshold .................................................................... 74 Gambar 5.21 Menu Utama Pakar ......................................................................... 75 Gambar 5.22 Submenu Hama Penyakit ................................................................ 76 Gambar 5.23 Hapus Hama Penyakit ..................................................................... 77 Gambar 5.24 Submenu Gejala .............................................................................. 78 Gambar 5.25 Antarmuka Hapus Gejala ................................................................ 79 Gambar 5.26 Antarmuka Tambah Rule ................................................................. 80 Gambar 5.27 Antarmuka Delete Rule ................................................................... 81 Gambar 5.28 Antarmuka Submenu Threshold ..................................................... 81 Gambar 5.29 Antarmuka Diagnosa ....................................................................... 82 Gambar 6.1 Hasil Pengujian Diagnosa .................................................................. 86 Gambar 6.2 Proses Penambahan Gejala Baru ...................................................... 86 Gambar 6.3 Tampilan Gejala Update .................................................................... 86 Gambar 6.4 Proses Penambahan Hama Penyakit Baru ........................................ 87 Gambar 6.5 Tampilan Hama Penyakit Update ...................................................... 87 Gambar 6.6 Proses Penambahan Aturan Baru ..................................................... 88 Gambar 6.7 Proses Penghapusan Aturan ............................................................. 88 Gambar 6.8 Penetapan Nilai Threshold ................................................................ 89 Gambar 6.9 Update Threshold .............................................................................. 89 Gambar 6.10 Input Gejala ..................................................................................... 90 Gambar 6.11 Hasil Diagnosa ................................................................................. 90

xi

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Tabel Perbandingan ................................................................................. 9 Tabel 3.1 Simbol Data Flow Diagram.................................................................... 19 Tabel 4.8 Tabel Pengamatan ................................................................................. 30 Tabel 4.9 Tabel Gejala ........................................................................................... 31 Tabel 4.10 Tabel Hama dan Penyakit .................................................................... 31 Tabel 4.11 Tabel Aturan ........................................................................................ 31 Tabel 4.12 Tabel Aturan Gejala ............................................................................. 31 Tabel 4.12 Tabel Threshold ................................................................................... 32 Tabel 4.13 Tabel User ............................................................................................ 32 Tabel 4.14 Tabel Usertype ..................................................................................... 32 Tabel 4.1 Tabel Hama Penyakit ............................................................................. 34 Tabel 4.2 Tabel Pengamatan ................................................................................. 36 Tabel 4.3 Tabel Gejala ........................................................................................... 36 Tabel 4.4 Tabel Keputusan .................................................................................... 39 Tabel 4.5 Tabel Aturan Produksi ........................................................................... 43 Tabel 4.6 Tabel Aturan .......................................................................................... 48 Tabel 4.7 Perhitungan Certainty Factor ................................................................ 52 Tabel 6.1 Pengujian Perhitungan .......................................................................... 84

INTISARI


Oleh

Kidung Hudha Candra Bumi

08/265927/PA/11929

Hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga menyebabkan petani mangga mengalami kerugian karena tanamannya rusak atau gagal panen. Untuk membantu kerja para penyuluh pertanian dalam mendiagnosa hama dan penyakit sementara yang menyerang tanaman mangga apabila pakar atau ahli pertanian belum ada atau tidak ada, maka diperlukan sebuah sistem berbasis komputer yang dapat memberikan informasi hama penyakit dan tata cara pengendaliannya.

Penelitian ini membangun sebuah sistem pakar berbasis aturan (rule based) dengan menggunakan metode certainty factor untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman mangga berdasarkan gejala-gejala pada setiap hama atau penyakit. Hasil yang diperoleh berupa hama atau penyakit yang menyerang dan tata cara pengendalian yang harus dilakukan, serta nilai certainty factor akan kebenaran dari hama atau penyakit tersebut.

Keyword : OPT, Sistem Pakar, Certainty Factor

ABSTRACT


By

Kidung Hudha Candra Bumi

08/265927/PA/11929

Pest and disease that attack mango crop causing mango farmers suffered crop losses due to damage or crop failure. To help the work of agricultural extension in diagnosing pest and disease that attack plants while an expert does not exist, it would require a computer based system that can provide information and procedures for pest control. This study build a rule-based expert system using certainty factor method to diagnose pest and disease in plants of mango based on symptoms on any pest or disease. The results obtained in the form of pest or disease attack and control procedures to be done, as well as the certainty factor values of the truth of pest or disease.

Keyword : OPT, Expert System, Certainty Factor

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

Mangga (Mangiferae Indica) merupakan tanaman yang berasal dari India.

Namun, tanaman mangga di Indonesia bukanlah tanaman asing bagi masyarakat.

Sebagai negara yang beriklim tropis dan keanekaragaman agroklimat, Indonesia

mampu menghasilkan hampir semua jenis buah tropika dan sub tropika termasuk

mangga. Diluar sentra-sentra produsen mangga seperti Probolinggo dan Indramayu,

tanaman mangga dapat dijumpai di hampir setiap pekarangan rumah tangga.

Kabupaten Probolinggo misalnya, mangga dijadikan sebagai komoditas unggulan,

usahatani mangga di wilayah tersebut dapat menghidupi ratusan kelompok tani dan

keluarganya. Berbagai macam variestas mangga dikembangkan di Indonesia.

Mangga di Indonesia merupakan komuditas ekspor. Mangga Probolinggo

terutama varietas Arumanis sangat populer bahkan sudah dipasarkan sampai ke luar

negeri seperti ke Singapura. Namun, tumbuhan tidak selamanya dapat terlepas dari

serangan hama dan penyakit. Hama dan penyakit tanaman dapat disebut juga

sebagai organisme pengganggu tanaman (OPT). Hewan dapat disebut hama karena

mereka mengganggu tumbuhan dengan memakannya. Belalang, kumbang, ulat,

wereng, tikus, walang sangit merupakan beberapa contoh binatang yang sering

menjadi hama tanaman. Terdapat puluhan bahkan ratusan jenis hama dan penyakit

yang menyerang tanaman mangga. Berbagai hama dan penyakit pada tanaman

mangga yang menyerang dapat ditandai dari gejala-gejala serangan yang timbul.

Tetapi, para petani mangga hanya mengetahui beberapa jenis hama atau penyakit

yang paling umum atau yang paling sering menyerang saja dan petani terkadang

tidak mengetahui hama atau penyakit apa yang menyerang tanamannya walau

2

terdapat gejala-gejala yang ada. Ketidaktahuan dan kurangnya informasi tentang

hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga menyebabkan petani atau

penanam mangga mengalami kerugian karena tanamannya rusak atau gagal panen.

Untuk mendiagnosa hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga

berdasarkan gejala-gejala yang ada, maka diperlukan seorang ahli pakar hama dan

penyakit tanaman untuk menganalisis dan mendiagnosa hama dan penyakit yang

menyerang dan memberikan solusi penanggulanan dan cara mencegahnya. Namun,

jumlah ahli pakar hama dan penyakit tanaman di Indonesia sangat terbatas

dibanding dengan banyaknya petani yang mempunyai masalah dengan tanamannya.

Salah satu cabang ilmu komputer yang mendukung hal ini adalah sistem pakar.

Sistem pakar ini dapat dimanafaatkan oleh para penyuluh pertanian atau pengamat

organisme pengganggu tanaman (POPT) sebagai media pembelajaran dan

penyuluhan di lapangan dalam memahami hama dan penyakit pada tanaman

mangga.

1.2 Perumusan Masalah

Masalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah membangun atau

merancang aplikasi untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman mangga

dengan penalaran berbasiskan aturan (rule-based) dan menggunakan faktor

kepastian.

1.3 Batasan Masalah

Masalah yang ditimbulkan suatu hama penyakit pada tanaman sangat luas

dan beragam karena banyak sekali faktor-faktor luar dan dalam yang

mempengaruhinya, agar pembahasan dalam tugas akhir ini lebih terarah maka

dibentuk batasan masalah sebagai berikut:

a. Hama dan penyakit khusus pada tanaman mangga.

3

b. Sistem yang dibangun dapat melakukan proses diagnosa hama dan penyakit

berdasarkan gejala-gejala yang ada dan memberikan tata cara

pengendaliannya.

c. Jenis hama dan penyakit, gejala dan tata cara pengendaliannya disesuaikan

dengan keterangan pakar, buku tentang hama dan penyakit tanaman,

terutama mengenai hama dan penyakit pada tanaman mangga dan artikel

pertanian di internet.

d. Penekanan dalam penelitian ini adalah membangun sebuah sistem pakar

yang dapat menambah, mengubah dan menghapus data yang hanya dapat

dilakukan oleh pakar. POPT atau penyuluh pertanian bertindak sebagai

pengguna sistem untuk melakukan proses konsultasi dan menentukan jenis

hama dan penyakit yang menyerang berdasarkan gejala yang ada dan tata

cara pengendaliannya.

e. Dalam penelitian ini menggunakan metode forward chaining dan

menggunakan certainty factor.

1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian

Tujuan utama yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah membuat sistem

pakar yang dapat dikembangkan lebih lanjut untuk memberikan informasi mengenai

hama dan penyakit pada tanaman mangga berdasarkan gejala-gejala serangan

beserta tata cara pengendaliannya yang nantinya dapat digunakan untuk

mengurangi atau memperkecil resiko berproduksi suatu tanaman.

Adapun manfaat yang diharapkan dalam penelitian ini adalah dapat

membantu peneliti organisme pengganggu tanaman (POPT) atau penyuluh

pertanian dalam mendiagnosa hama dan penyakit yang menyerang tanaman

mangga dan mendapatkan solusinya tanpa harus menunggu kehadiran seorang

pakar hama.

4

1.5 Sistematika Penulisan

Sistematika dalam penulisan tugas akhir ini akan terdiri dari lima bab, yaitu:

BAB I PENDAHULUAN

Berisi mengenai latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan

penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini memuat pembahasan mengenai penelitian terdahulu yang digunakan

sebagai bahan referensi dalam penulisan penelitian ini. Selain itu juga memuat

penjelasan yang membedakan penelitian ini dengan peneltian sejenis yang pernah

ada sebelumnya.

BAB III LANDASAN TEORI

Bab ini berisi teori-teori yang menjadi landasan dalam penulisan penelitian ini

yaitu mengenai sistem pakar, basis aturan dan hama dan penyakit pada tanaman

mangga.

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini berisi analisis terhadap sistem yang akan dikembangkan, serta

penjelasan mengenai perancangan sistem berdasarkan hasil analisis yang telah

dilakukan.

BAB V IMPLEMENTASI

Bab ini membahas implementasi perangkat lunak yang dibangun berdasarkan

desain yang telah dirancang pada bab IV yang meliputi cara membangun dan

mengoperasikan sistem.

5

BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN

Bab ini membahas pengujian dan hasil yang diperoleh dari implementasi

perangkat lunak yang dilakukan apakah sesuai dengan tujuan yang diharapkan dan

akan dilakukan pembahasan mengenai hasil pengujiannya.

BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN

Memberikan kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan dan saran untuk

pengembangan penelitian selanjutnya.

1.6 Metode Penelitian

Metode yang akan digunakan dalam tahapan penelitian ini sesuai dengan

tahapan-tahapan dalam pengembangan sistem pakar, yaitu:

1. Tahapan Akuisisi Pengetahuan

Tahap ini merupakan tahap pengumpulan pengetahuan dari sumber-

sumber seperti pakar, buku, dokumen atau publikasi dari berbagai

sumber. Pengetahuan yang dikumpulkan berkaitan dengan identifikasi

macam-macam hama dan penyakit pada tanaman mangga dengan

mengamati gejala yang timbul pada tanaman mangga.

2. Tahap Representasi Pengetahuan

Pengetahuan yang telah didapatkan dari sumber-sumber yang telah

disebutkan kemudian dikumpulkan dalam satu sistem database dan

dikelompokkan sesuai gejala-gejala hama dan penyakit pada tanaman

mangga ditambah dengan informasi lain yang mendukung membentuk

sebuah basis pengetahuan. Pada tahap ini, basis pengetahuan yang ada

dikodekan sehingga dapat dimengerti oleh manusia dan dapat dieksekusi

oleh komputer.

6

3. Tahap Implementasi Sistem Pakar

Pada tahap ini, dikembangkan suatu sistem pakar dengan menggunakan

GUI (Graphical User Interface) untuk memudahkan pengguna

berkonsultasi dengan sistem untuk meningkatkan nilai dari kebenaran dari

hasil diagnose dan memudahkan memahami hasil diagnose. Hal lain yang

dikembangkan adalah membuat user interface yang memungkinkan

pengguna memasukkan pengetahuan yang baru yang telah diverifikasi

pakar, untuk selanjutnya dimasukkan ke dalam database yang telah ada

sehingga akan menciptakan sistem dinamis dan dapat terus

dikembangkan.

4. Tahap Pengujian

Tahap ini dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah jadi dengan

menggunakan data-data yang ada. Hasil pengujian ini kemudian dijadikan

dasar untuk perbaikan sistem kedepannya sehingga tujuan yang

diinginkan dapat tercapai.

7

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Pembuatan sistem pakar untuk berbagai jenis bidang keilmuan telah banyak

dibuat dan diteliti oleh orang-orang yang ahli ataupun mempunyai minat untuk

mendalami bidang ini. Salah satu penelitian mengenai sistem pakar dalam bidang

pertanian dilakukan oleh Sasmito (2010) mengembangkan sistem diagnosa hama

dan penyakit tanaman berdasarkan gejala-gejala yang ada pada tanaman bawang

merah dan cabai dengan menggunakan sistem pakar rule based dengan metode

forward chaining.

Berbeda dengan penelitian yang dilakukan Sasmito (2010) tersebut,

Honggowibowo (2009) mencoba menggunakan kedua metode inferensi dalam

sistem pakar yaitu, forward chaining dan backward chaining dalam mendiagnosa

penyakit tanaman padi.

Kemudian penelitian serupa dilakukan oleh Atatik (2008) dalam skripsinya

yang berjudul Sistem Pakar Identifikasi Hama dan Penyakit pada Tanaman Kelapa

Sawit, yang melakukan penelitian identifikasi hama dan penyakit dengan

berdasarkan obyek pengamatan yang ada, misalnya daun dan batang. Tujuan dari

pengamatan ini adalah untuk memudahkan proses identifikasi tersebut, dengan

menjawab pertanyaan dari sistem mengenai gejala-gejala yang terjadi pada

tanaman kelapa sawit berdasarkan pengamatan maka jenis hama dan penyakit yang

menyerang tanaman keapa sawit dapat diketahui, kemudian setelah terdeteksi

ditampilkan pula cara penanggulangan hama dan penyakitnya.

Selanjutnya, penerapan sistem pakar tidak hanya dalam bidang pertanian

saja, bidang kesehatanpun telah mengimplementasikan sistem pakar. Penelitian

yang dilakukan oleh Fatta dan Wibowo (2007) adalah membangun sebuah sistem

8

pakar yang dapat mendiagnosa penyakit hidung, telinga, dan tenggorokan pada

manusia dengan menggunakan metode rule based dengan metode penelusuran

forward chaining. Hasil keluaran dari sistem ini adalah jenis penyakit yang diderita

berdasarkan gejala yang diinputkan dan saran terapi. Pada penelitian ini tidak

membahas tentang faktor kepastian.

Sistem pakar tidak hanya dapat digunakan melalui komputer, dalam

penelitian yang dilakukan Pradana dan Kusumadewi (2007) mencoba menerapkan

aplikasi sistem pakardiagnosis penyakit hepatitis untuk mobile device menggunakan

J2ME. Representasi pengetahuan yang digunakan adalah sistem pakar berbasis rule

dan dalam penalaran menggunakan metode backward chaining. Output sistem ini

berupa identifikasi kemungkinan jenis penyakit Hepatitis yang menyerang pasien

serta nilai kepastian terhadap penyakit tersebut.

Dengan adanya berbagai macam penelitian yang dikembangkan oleh

beberapa peneliti pada berbagai bidang, penulis mencoba untuk

mengimplementasikan sistem pakar dalam bidang pertanian terutama dalam bidang

hama dan penyakit tanaman pada tanaman mangga, sistem ini dibuat untuk

mendiagnosa hama atau penyakit yang diderita tanaman mangga yang dilakukan

layaknya seorang pakar terhadap pemilik tanaman mangga yang bermasalah.

Sehingga dapat diketahui jenis hama atau penyakit dan bagaimana tata cara

pengendaliannya, sebagai langkah pencegahan awal. Dalam penelitian ini, sistem

telah melibatkan certainty factor dan masih menggunakan implementasi

berdasarkan knowledge dengan basis aturan-aturan yang telah ditetapkan oleh

pakar.

9

Tabel 2.1 Tabel Perbandingan

Penulis Judul Metode Mesin Inferensi

Proses Diagnosa

Hasil Diagnosa

Sasmito Aplikasi Sistem Pakar Untuk Simulasi Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Bawang Merah dan Cabai Menggunakan Forward Chaining dan Pendekatan Berbasis Aturan

Rule-based Forward chaining

Tanya-jawab Penyakit dan penanganan dini

Honggowibowo Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Padi Berbasis Web dengan Forward dan Backward Chaining

Rule-based Forward dan Backward chaining


Fatta dan Wibowo

Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Hidung Telinga Tenggorokan pada Manusia



Atatik Sistem Pakar Identifikasi Hama Penyakit pada Tanaman Kelapa Sawit



Pradana dan Kusumadewi

Aplikasi Diagnosis Penyakit Hepatitis untuk Mobile Device Menggunakan J2ME

Rule-based Backward chaining dan certainty factor

Menampilkan seluruh gejala

Penyakit dan penanganan dini

Kidung Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Mangga

Rule-based Forward chaining dan Certainty factor

Menampilkan seluruh gejala

Penyakit dan pengendaliannya

10

BAB III

LANDASAN TEORI

3.1 Sistem Pakar

Penggunaan konsep kecerdasan buatan, pada umumnya dilakukan untuk

membuat software dalam bidang sistem pakar, yaitu suatu program yang

bertindak sebagai penasehat atau konsultasi pintar. Sistem pakar merupakan

sistem komputer dasar yang menggabungkan pengetahuan, fakta-fakta dan

teknik penelusuran untuk memecahkan masalah yang biasanya memerlukan

keahlian dari seorang pakar.

Secara umum proses yang terjadi di dalam sistem pakar merupakan

pengumpulan, representasi dan penyimpanan pengetahuan sistem pakar ke

dalam komputer dan selanjutnya pengetahuan diakses oleh pemakai.

Salah satu aplikasi program kecerdasan buatan, sistem pakar

menggabungkan pangkalan pengetahuan dengan sistem inferensi, berusaha

menduplikasi fungsi seorang pakar dalam bidang keahlian tertentu. Sistem tidak

bertujuan mengganti kedudukan seorang pakar, tetapi memasyarakatkan

pengetahuan dan pengalaman seorang pakar.

3.1.1 Konsep Dasar Sistem Pakar

Menurut Turban (1995) konsep dasar sistem pakar mengandung keahlian

(expertise), pakar (expert), pengalihan keahlian (transfering expertise), inferensi

(inferencing), aturan (rules) dan kemampuan menjelaskan (explanation

capability).

Keahlian (expertise) adalah suatu kelebihan penguasaan pengetahuan di

bidang tertentu yang diperoleh dari pelatihan, membaca atau pengalaman.

11

Pengetahuan tersebut memungkinhkan para ahli untuk dapat mengambil

keputusan lebih cepat dan lebih baik daripada seseorang yang bukan ahli.

Pakar (Expert) adalah seseorang yang mampu menjelaskan suatu

tanggapan, mempelajari hal-hal baru seputar topik permasalahan (domain),

menyusun kembali pengetahuan jika dipandang perlu, memecahkan aturan-

aturan jika dibutuhkan, dan menentukan relevan tidaknya keahlian mereka.

Pengalihan kehlian (transfering expertise) dari para ahli ke komputer

untuk kemudian dialihkan lagi ke orang lain yang bukan ahli, hal inilah yang

merupakan tujuan utama dari sistem pakar. Proses ini membutuhkan 4 aktivitas

yaitu :

1. Tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-sumber lainnya)

2. Representasi pengetahuan (ke komputer)

3. Inferensi pengetahuan

4. Dan pengalihan pengetahuan ke user.

Pengetahuan yang disimpan di komputer disebut dengan nama basis

pengetahuan. Ada dua tipe pengetahuan, yaitu fakta dan prosedur (biasanya

berupa aturan).

Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah kemampuan

untuk menalar. Jika keahlian-keahlian sudah tersimpan sebagai basis

pengetahuan dan sudah tersedia program yang mampu mengakses basis data,

maka komputer harus dapat diprogram untuk membuat nferensi. Proses

inferensi ini dikemas dalam bentukmesin inferensi (inference engine).

Sebagian besar sistem pakar komersial dibuat dalam bentuk rule based

systems, yang mana pengetahuan disimpan dalam bentuk aturan-aturan. Aturan

tersebut biasanya berbentuk IF-THEN.

Fitur lainnya dari sistem pakar adalah kemampuan untuk memberikan

nasehat atau merekomendasikan. Kemampuan inilah yang membedakan sistem

pakar dengan sistem konvensional.

12

3.1.2 Arsitektur Sistem Pakar

Menurut Turban (1995), sistem pakar terdiri dari dua bagian pokok, yaitu:

lingkungan pengembangan (development environment) dan lingkungan

konsultasi (consultation environment). Lingkungan pengembangan digunakan

sebagai pembangun sistem pakar baik dari segi pembangun komponen maupun

basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh seseorang yang bukan

ahli untuk berkonsultasi. Komponen-komponen yang ada pada sistem pakar

seperti pada gambar 3.1 berikut:

Gambar 3.1 Arsitektur Sistem Pakar

1. Subsistem penambah pengetahuan (Akuisisi Pengetahuan).

Akuisisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer dan transformasi

keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke

dalam program komputer. Dalam tahap ini, perekayasa pengetahuan

(knowledge engineer) berusaha menyerap pengetahuan untuk

13

selanjutnya ditransfer ke dalam basis pengetahuan. Pengetahuan

diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan

penelitian dan pengalaman pemakai.

2. Basis Pengetahuan (Knowledge Base).

Berisi pengetahuan-pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami,

memformulasikan dan menyelesaikan masalah. Basis pengetahuan

merupakan bagian yang sangat penting dalam proses inferensi, yang di

dalamnya menyimapan informasi dan aturan-aturan penyelesaian suatu

pokok bahasan masalah beserta atributnya. Pada prinsipnya, basis

pengetahuan mempunyai dua (2) komponen yaitu fakta-fakta dan aturan-

aturan.

3. Mesin Inferensi (Inference Engine).

Program yang berisi metodologi yang digunakan untuk melakukan

penalaran terhadap informasi-informasi dalam basis pengetahuan dan

blackboard, serta digunakan untuk memformulasikan konklusi.

4. Workplace / Blackboard.

Merupakan area dari sekumpulan memori kinerja (working memory).

Workplace digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung

termasuk keputusan sementara.

5. Antarmuka (user interface)

Digunakan untuk media komunikasi antara user dan program. Menurut

McLeod (1995), pada bagian ini terjadi dialog antara program dan

pemakai, yang memungkinkan sistem pakar menerima instruksi dan

informasi (input) dari pemakai, juga memberikan informasi (output)

kepada pemakai.

6. Subsistem penjelasan (Explanation Facility)

Explanation Facility memungkinkan pengguna untuk mendapatkan

penjelasan dari hasil konsultasi. Fasilitas penjelasan diberikan untuk

14

menjelaskan bagaimana proses penarikan kesimpulan. Biasanya dengan

cara memperlihatkan rule yang digunakan.

7. Perbaikan Pengetahuan (Knowledge Refinement)

Sistem ini digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem pakar itu sendiri

untuk melihat apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok

untuk digunakan di masa mendatang.

3.1.2.1 Basis Pengetahuan (Knowledge Base )

Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman,

formulasi, dan penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini disusun atas

dua elemen dasar yaitu fakta dan aturan. Fakta merupakan informasi tentang

obyek dalam area permasalahan tertentu, sedangkan aturan merupakan

informasi tentang cara bagaimana memperoleh fakta baru dari fakta yang telah

diketahui.

3.1.2.2 Mesin Inferensi (Inference Engine)

Komponen ini menganduing mekanisme pola pikir dan penalaran yang

digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Mesin inferensi

adalah program komputer yang memberikan metodologi untuk penalaran

tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace, dan

untuk memformulasikan kesimpulan (Turban, 1995).

Secara deduktif mesin inferensi memilih pengetahuan yang relevan dalam

rangka mencapai kesimpulan. Dengan demikian sistem ini dapat menjawab

pertanyaan pemakai meskipun jawaban tersebut tidak tersimpulkan secara

eksplisit di dalam basis pengetahuan. Mesin inferensi memulai pelacakannya

dengan mencocokan kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta

yang ada dalam basisi data.

Terdapat dua pendekatan untuk mengontrol inferensi dalam sistem

pakar, yaitu pelacakan ke belakang (Backward Chaining) yang melalui

15

penalarannya dari sekumpulan hipotesa menuju fakta yang mendukung

hipotesa-hipotesa tersebut. Proses pendekatan backward chaining dapat dilihat

pada gambar 3.2 dan pelacakan ke depan (Forward Chaining) yang merupakan

kebalikan dari pelacakan ke belakang, yaitu memulai dari sekumpulan fakta

menuju kesimpulan. Proses pendekatan forward chaining dapat dilihat pada

gambar 3.3

Gambar 3.2 Proses Backward Chaining

Gambar 3.3 Proses Forward Chaining

16

Kedua metode inferensi tersebut dipengaruhi oleh tiga macam

penelusuran, yaitu Depth-first search, Breadth-first search dan Best-first search.

a. Depth-first search, melakukan penelusuran kaidah secara mendalam

dari simpul akar bergerak menurun ke tingkat dalam yang berurutan.

b. Breadth-first search, bergerak dari simpul akar, simpul yang ada pada

setiap tingkat diuji sebelum pindah ke tingkat selanjutnya.

c. Best-first search, bekerja berdasarkan kombinasi kedua metode

sebelumnya.

Dalam memilih apakah akan menggunakan pelacakan ke depan atau

pelacakan ke belakang, semuanya bergantung masalah yang akan dibuat sistem

pakar dan belum dapat dibuktikan mana yang lebih baik di antara kedua metode

inferensi ini.

Untuk sebuah sistem pakar yang besar dengan jumlah rule yang relatif

banyak, metode pelacakan ke depan akan dirasakan sangat lamaban dalam

pengambilan kesimpulan, sehingga untuk sistem-sistem yang besar digunakan

metode pelacakan ke belakang.

3.2 Representasi Pengetahuan

Pengetahuan yang diperoleh dari seorang pakar atau dari sekumpulan

data harus direpresentasikan dalam format yang dapat dipahami oleh manuasia

dan dapat dieksekusi oleh komputer. Representasi pengetahuan adalah metode

mengkodekan pengetahuan dalam sebuah sistem pakar yang berbasis

pengetahuan. Representasi pengetahuan dilakukan untuk menangkap sifat-sifat

penting dari suatu masalah dan membuat informasi itu dapat diakses oleh

prosedur pemecah masalah.

Pengetahuan dapat direpresentasikan dalam bentuk yang sederhana atau

kompleks, tergantung dari permasalahannya. Terdapat banyak metode yang

dapat dgunakan untuk merepresentasikan pengetahuan. Yang paling popular

17

adalah aturan produksi, frame, pohon keputusan, objek dan logika juga berguna

dalam beberapa kasus (Turban, 2005).

3.2.1 Kaidah Produksi

Kaidah produksi merupakan pengetahuan yang paling popular untuk

sisem pakar. Pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk pasangan kondisi : IF

kondisi ini (atau premis atau antecedent) terjadi THEN beberapa tindakan (atau

hasil atau kesimpulan) yang akan terjadi.

Pada dasarnya, penyajian pengetahuan secara kaidah produksi terdiri dari

dua hal, yaitu:

1. Antecedent, bagian yang mengekspresikan situasi atau premis

(pernyataan berawalan IF).

2. Connsequent, bagian yang menyatakan suatu tindakan atau

kesimpulan yang diperoleh jika premis bernilai benar (pernyataan

berawalan THEN).

Konklusi atau kesimpulan yang dinyatakan pada bagian THEN dinyatakan

benar, jika pernataan IF pada bagian sistem tersebut juga benar atau sesuai

dengan aturan tersebut.

Tiap aturan produksi dalam basis pengetahuan mengimplementasikan

sebagian keahlian otonom yang dapat dikembangkan dan dimodifikasi secara

terpisah dari aturan lain. Pada saat digabungkan dan dimasukkan ke dalam mesin

inferensi, kumpulan aturan berlaku sinergi dan memberikan hasil yang lebih baik

daripada jumlah aturan individu (Turban, 2005).

3.2.2 Pohon Keputusan

Pohon keputusan juga disebut sebagai pohon inferensi. Pohon ini

menyediakan tampilan skematis proses inferensi. Tiap aturan disusun dari

sebuah premis dan kesimpulan. Dalam membangun pohon inferensi, premis dan

kesimpulan ditunjukkan sebagai node. Cabang menghubungkan premis dan

18

kesimpulan. Operator AND dan OR digunakan untuk merefleksikan struktur

aturan (Turban, 2005).

3.3 Basis Data

Basis data merupakan salah satu kumpulan data, pada umumnya

mendeskripsikan satu organisasi yang berhubungan atau lebih. Jumlah informasi

yang tersedia yang cukup banyak dan nilai data sebagai asset organisasi telah

diakui secara luas. Untuk memanfaatkan dataset yang besar dan kompleks,

pengguna memerlukan alat yang memudahkan pengaturan data dan

pengekstrakan informasi yang berguna dalam cara yang baik. Sebaliknya, data

dapat menjadi sesuatu yang tidak berguna, dengan biaya perolehan dan

pengelolaan lebih besar daripada nilai yang dapat diambil dari data tersebut.

3.3.1 Pengertian DBMS

DBMS merupakan perangkat lunak yang didesain untuk membantu

memelihara dan memanfaatkan kumpulan data yang besar. Kebutuhan terhadap

sistem tersebut, termasuk juga penggunaannya, berkembang secara pesat.

Alternatif penggunaannya adalah untuk menyimpan data dalam file dan menulis

kode aplikasi tertentu untuk mengaturnya. Fitur DBMS dapat digunakan untuk

mengelola data dengan lebih efisien karena volume data akan terus bertambah.

3.3.2 Pengertian Diagram Flow Diagram

DFD adalah suatu model logika data atau proses yang dibuat untuk

menggambarkan darimana asal data dan kemana tujuan data yang keluar dari

sistem, dimana data disimpan, proses apa yang menghasilkan data tersebut dan

interaksi antara data yang tersimpan dan proses yang dikenakan pada data

tersebut (Kristanto, 2000).

19

Tabel 3.1 Simbol Data Flow Diagram

Simbol Arti Simbol Keterangan

PROSES Simbol ini digunakan untuk proses

pengolahan atau transformasi data.

EXTERNAL

ENTITY

Simbol ini digunakan untuk

menggambarkan asal atau tujuan

data.

DATA FLOW Simbol ini digunakan untuk

menggambarkan aliran data yang

berjalan.

DATA STORE Simbol ini digunakan untuk

menggambarkan data flow yang

sudah disimpan atau diarsipkan.

3.4 Faktor Kepastian (Certainty Factor)

Faktor kepastian menunjukkan tingkat kepercayaan terhadap suatu

kejadian (fakta atau hipotesis) berdasarkan penilaian pakar. Factor kepastian

dapat direpresentasikan dengan range nila dari 0 sampai dengan 100. Factor

kepastian berbeda dengan probabilitas (Turban, 2005). Apabila disebutkan

tingkat keyakinan hujan pada hari ini sebesar 90, maka bukan berarti tidak akan

hujan sama sekali.

Faktor kepastian dapat digunakan untuk menggabungkan estimasi dari

beberapa pakar yang berbeda dalam berbagai cara, yaitu:

20

a. Menggabungkan beberapa faktor kepastian dalam satu aturan.

Diberikan contoh sebagai berikut:

E = (E1 AND E2 AND E3) OR (E4 AND NOT E5)

Nilai fakta-fakta tersebut apabila dihitung sebagai berikut:

E= max[min (E1,E2,E3), min (E4,-E5)]

Formula dasar dari factor kepastian adalah

CF (H,e) = CF (E,e) * CF (H,E) (3.1)

dimana,

CF (H,e) = faktor kepastian hipotesis yang didasarkan pada kepastian

fakta e.

CF (E,e) = Faktor kepastian dari fakta E membuat antecedent dari kaidat

berdasarkan pada ketidakpastian fakta e.

CF (H,e) = factor kepastian dalam hipotesa dengan asumsi bahwa fakta

diketahui dengan pasti bila CF (E,e) = 1 (Giarrantano dan Riley,

2002).

b. Menggabungkan dua atau lebih aturan

Jika ada aturan lain yang memiliki hipotesis yang sama namun berbeda

dalam factor kepastian, maka perhitungan factor kepastian dari kaidah

yang sama dihitung dari penggabungan fungsi untuk factor kepastian

yang didefinisikan sebagai berikut (Giarrantano dan Riley, 1998):

CF1 + CF2 (1-CF1), keduanya > 0

CF kombinasi = CF1+CF2

1min (CF1,|CF2|), salah satu < 0

CF1 + CF2 (1 CF1), keduanya < 0 (3.2)

21

3.5 Hama dan Penyakit

Upaya meningkatkan hasil pertanian, dapat ditempuh berbagai upaya,

diantaranya upaya perlindungan tanaman dari serangan hama dan penyakit.

Tanaman yang tumbuh baik dan ditaksir akan memberi hasil yang tinggi,

terkadang tidak menjadi kenyataan, hanya karena serangan hama dan penyakit.

Keadaan semacam ini sering di alami oleh para petani.

Istilah hama dan penyakit sering di anggap sama. Memang keduannya

sama-sama mendatangkan kerugian bagi tanaman atau manusia, tetapi

sebenarnya keduanya berbeda. Hama merupakan binatang yang merusak

tanaman dan umumnya merugikan manusia dari segi ekonomis. Kerugian

tersebut dihubungkan dengan nilai ekonomi, karena apabila tidak terjadi

penurunan ekonomi, manusia tidak akan memperhatikannya. Sedangkan

penyakit meupakan keadaan tanaman yang terganggu pertumbuannya dan

penyebabnya bukan binatang (hama). Penyebab penyakit dapat berupa bakteri,

virus, jamur, ganggang, maupun karena kekurangan unsur hara.

Pengamatan hama dan penyakit dapat dilakukan untuk mengetahui

sejauh mana tanaman terserang oleh hama atau penyakit. Pengamatan tersebut

berupa pengamatan kasar dan pengamatan halus. Pengamatan kasar adalah

untuk mengetahui secara kualitatif keadaan umum pertumbuhan tanaman.

Pengamatan halus adalah untuk memperoleh data kuantitatif yang meliputi

terutama populasi hama atau tingkat kerusakan tanaman dan berat serangan,

pada setiap fase pertumbuhan tanaman. Data tersebut diperoleh berdasarkan

pengamatan beberapa tanaman sampel yang tersebar secara sistematik dalam

suatu luasan tertentu.

Berikut merupakan contoh hama dan penyakit yang menyerang tanaman

mangga dengan gejala serangannya:

22

1. Antraknosa

Penyakit ini disebabkan jamur Colletotrichum gloesporioider (Penz.)

Sacc. Dianggap sebagai penyakit yang sering menyerang dan penting

untuk di basmi. Penyakit ini menyerang daun muda, batang, bunga

dan buah. Gejalanya pada daun berupa bercak tidak teratur, coklat

keabuan dan ukurannya tidak klebih dari 5 mm, namun jika sudah

banyak, bercak itu akan mengumpul dan menjadi bercak besar dan

akhirnya akan membentuk lubang dan daun akan kering kemudian

gugur. Gejala pada batang muda berupa bercak coklat keabuan, bisa

membesar membentuk gelang melingkar batang, dan akhirnya

membuat mati bagian yang terserang. Pada bunga akan terlihat bintik

bintik kecil dan merontokkan bunga. Sedangkan pada buah terlihat

bercak hitam pada kulit dan jika bercak banyak akan membuat daging

buah dibawahnya menjadi busuk. Pengendalian dengan cara

menghindari penanaman mangga saat curah hujan tinggi, memangkas

dan menusnahkan bagian yang terserang, menjaga kelembaban

kebun dengan pemangkasan rutin, pengelolaan air tepat dan

mengatur sistem drainase kebun. Pencegahan dengna kimiawi dapat

menggunakan Antracol 70 WP, Dithane M45 dan Benlate.

2. Bercak Daun Kelabu

Penyakit ini disebabkan jamur Pestalotiopsis mangiferae (Henn.)Stey.

Gejalanya pada daun muda berupa bercak putih keabuan, dapat

membentuk bercak yang besar dan dibatasi tepiannya dengan warna

gelap.akhirnya nanti daun akan berlubang dan gugur. Namun

pengendalian khusus tidak perlu dilakukan karena tidak terlalu

merugikan dan biasanya akan hilang bersamaan dengan kita

membasmi penyakit lainnya.

23

3. Lalat Buah

Hama lalat buah biasanya menyerang daging buah mangga hingga

menjadi busuk dan sangat mudah berguguran. Lalat buah betina

menyerang tanaman dengan cara menusukkan ujung perutnya pada

kulit buah yang sudah matang. Pada kesempatan itulah lalat buah

meletakkan telur pada daging buah, selanjutnya telur akan menjadi

larva yang dapat merusak daging buah. Gejala awal pada permukaan

kulit buah ditandai dengan adanya noda/titik bekas tusukan

ovipositor (alat peletak telur) lalat betina saat meletakkan telurnya ke

dalam buah. Selanjutnya akibat gangguan larva yang menetas dari

telur di dalam buah, maka noda-noda tersebut berkembang menjadi

bercak coklat di sekitar titik tersebut. Larva memakan daging buah,

dan akhirnya buah menjadi busuk dan gugur sebelum matang.

4. Penyakit Kulit

Penyakit ini disebabkan oleh jamur Botryodiplodia theobromae Pat.

Pada bagian tanaman yang terserang yaitu batang atau cabang,

mengeluarkan blendok, kulit berwarna gelap, kemudian mengering

dan agak mengendap dan selanjutnya pecah dan mengelupas sebagai

kepingan. Bagian yang sakit menjadi luka yang terbuka (kanker).

Cabang yang terserang berat bisa mati. Penyakit ini biasanya timbul

pada pangkal batang dan cabang-cabang yang mendadak menerima

sinar matahari penuh antara lain karena pemangkasan terlalu berat.

Patogen ini dapat menyebabkan matinya ujung tanaman (dieback)

pada ranting tanaman, juga dapat menyebabkan busuk lunak pada

buah.

5. Wereng Mangga

Wereng ini menyerang daun, rangkaian bunga dan ranting sambil

mengeluarkan cairan manis sehingga mengundang semut api untuk

memakan tunas atau kuncup. Cairan yang membeku menimbulkan

24

jamur kerak hitam. Kerusakan terjadi pada bunga karena tertutup

oleh lapisan penutup telur. Nimfa dan serangga dewasa menghisap

cairan sel daun-daun muda/pucuk dan tangkai bunga, sehingga bagian

tersebut layu, mengering lalu gugur. Pada bibit mangga, produksi

embun madu yang berlebihan mengganggu pertumbuhan dan bahkan

dapat mematikan bibit karena diikuti tumbuhnya embun jelaga.

6. Penggerek Cabang

Pada tanaman yang rusak berat, dapat mengakibatkan kerusakan

bunga dan cabang patah. Pada bekas patahnya cabang, terlihat

lubang dan saluran gerekan. Dari lubang gerekan tersebut mengalir

cairan getah berwarna hitam. Pada cabang-cabang yang mati apabila

dibelah pada bekas saluran tersebut seringkali menjadi tempat tinggal

semut.

7. Penyakit Karat Merah

Penyebab penyakit karat merah adalah jamur Colletotrichum

gloeosporiodes. Menyerang daun, ranting, bunga dan tunas sehingga

terbentuk bercak yang berwarna merah. Penyakit ini sangat

mempengaruhi proses pembuahan. Permukaan daun yang diserang

akan timbul bintik-bintik. Bila serangan hebat akan menyebabkan

kulit ranting mengering, tunas-tunas menjadi kerdil, daunnya jarang

sekali, akhirnya ranting dan daun-daun yang ada akan mati semua.

8. Bakteri Pseudomonas Mangiferae Indicae

Permukaan kulit buah yang diserang timbul bercak-bercak hijau tua

dan berair. Lalu bercak ini akan berubah kehitam-hitaman, menonjol

keluar, sehingga terjadi retak-retak memanjang. Retak-retak ini sering

diikuti dengan keluarnya lendir (getah) yang cukup banyak. Akibatnya

buah dapat busuk dan rontok.

25

9. Jamur Upas

Cendawan ini dapat menyerang pada bagian batang, cabang, ranting,

dan buah. Gejala awal berupa terbentuknya miselium mengkilat

seperti rumah laba-laba dan berkembang menjadi kerak berwarna

merah jambu. Gejala lanjut menyebabkan gejala ini membusuk. Daun-

daun yang terdapat pada ujung batang menjadi layu dan mengering.

Gejala pada buah berupa layu dan keriput.

10. Busuk Akar

Penyebab penyakit busuk akar adalah jamur Rosellinia bunodes (Berk.

et Br.) Sacc. Cendawan ini mempertahankan diri pada sisa-sisa akar

dan hanya menular melalui kontak antara akar yang sehat dan

sakit. Jamur membentuk misellium yang berwarna hitam pada

permukaan akar tanaman terserang. Bila kulit akar dikelupas, pada

permukaan kayu akan terlihat adanya titik-titik berwarna hitam dan

jika kayu dibelah pada bagian empelur terlihat berwarna putih

kehitam-hitaman. Gejala lanjut menyebabkan akar membusuk.

Tanaman yang terserang menunjukkan gejala layu, daunnya rontok

dan akhirnya mati.

26

BAB IV

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

4.1 Analisis Sistem

Sebelum Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman

dikembangkan, terlebih dahulu dilakukan tahapan analisis sistem. Analisis sistem

diperlukan untuk mengetahui berbagai kebutuhan pengguna sistem, yakni mengenai

masukan dan keluaran yang dibutuhkan. Dengan analisis yang baik maka

pengembangan sistem akan berjalan dengan baik dan sesuai dengan tujuan yang

diharapkan.

4.1.1 Analisis Masalah

Mengidentifikasi hama dan penyakit yang menyerang tanaman merupakan

permasalahan kecerdasan buatana khususnya sistem pakar, karena pemecahan

masalah tersebut dapat dilakukan dengan mengembangkan sistem yang dapat

berperan sebagai pakar. Dalam proses diagnosa hama dan penyakit ini terjadi

perpindahan atau proses pengolahan informasi yang bersifat heuristik yang artinya

membangun dan mengoperasikan basis pengetahuan yang berisi fakta beserta

penalaran yang prosesnya disebut knowledge engineering, yaitu penyerapan basis

pengetahuan dari seorang pakar ke sebuah sistem komputer.

Fakta-fakta yang diperoleh dari pakar disimpan dalam bentuk basis

pengetahuan dan diolah dengan bantuan mesin inferensi, sehingga dapat ditarik

sebuah kesimpulan tentang hama dan penyakit yang akan menyerang tanaman

mangga dan gejala serangan serta pengendalian yang harus dilakukan. Informasi

27

besarnya nilai faktor kepastian (CF) gejala-gejala, hama dan penyakit tanaman dan

pengendalian berasal dari buku dan pakar.

4.1.2 Identifikasi Kebutuhan

Analisis Kebutuhan Fungsional

Fasilitas yang harus disediakan oleh sistem pakar ini, yaitu :

1. Fasilitas Akuisisi Pengetahuan

Fasilitas ini diperlukan untuk mengelola basis pengetahuan sistem pakar.

Fasilitas ini hanya dapat diakses oleh pakar.

2. Fasilitas Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman

Fasilitas ini digunakan untuk mendiagnosis gejala-gejala yang menyerang

jenis tanaman tertentu berdasarkan bagian tubuh tanaman yang akan

didiagnosis. Keluaran dari fasilitas ini adalah kesimpulan mengenai hama

atau penyakit yang menyerang pada tanaman tersebut dan tata cara

pengndaliannya. Fasilitas ini dapat diakses oleh POPT (Pengamat

Organisme Pengganggu Tanaman).

4.1.3 Deskripsi Sistem

Sistem yang akan dibangun adalah Sistem Pakar untuk Diagnosa Hama dan

Penyakit pada Tanaman Mangga. Sistem ini adalah sistem pakar yang dibuat untuk

membantu pakar di bidang pertanian dan peneliti lapangan organisme pengganggu

tanaman (POPT) khususnya pada tanaman mangga . Dengan sistem ini, pengguna

akan dapat mengetahui organisme penganggu tanaman yang menyerang tanaman

mangga dan tata cara pengendaliannya yang perlu dilakukan untuk menangani

hama dan penyakit tersebut. Oleh karena itu, sistem ini harus memiliki spesifikasi

sebagai berikut:

28

1. Mampu memberikan kesimpulan hama atau penyakit yang menyerang

tanaman mangga .

2. Memberikan saran tata cara pengendalian yang harus dijalani oleh pengguna

sistem ini berdasarkan hama dan penyakit yang menyerang.

3. Menggunakan mesin inferensi dengan metode penelusuran runut maju

(forward chaining) dan faktor kepastian (certainty factor) untuk

perhitungannya.

4. Mempunyai fasilitas akuisisi pengetahuan yang hanya dapat diakses oleh

pakar.

Sesuai dengan struktur sistem pakar secara umum, sistem pakar untuk

diagnosa hama penyakit pada tanaman mangga terdiri dari dua lingkungan

kerja,yaitu: lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi. Pada lingkungan

pengembangan digunakan untuk memasukkan pengetahuan dari pakar dan

melakukan perbaikan pengetahuan. Sedangkan pada lingkungan konsultasi

merupakan lingkungan kerja yang digunakan oleh pengguna untuk memperoleh

informasi.

4.2 Perancangan Representasi Basis Pengetahuan

Analisis kebutuhan data direpresentasikan dalam ERD pada gambar 4.1.

Perancangan basis data diperlukan dalam merancang suatu sistem yang melibatkan

basis data. Perancangan ini berguna untuk mengetahui struktur data dan relasi antar

tabel dalam basis data. Tabel digunakan untuk menyimapan data-data yang

dimasukkan ke dalam sistem.

29

Gambar 4.1 ER-Diagram

Gambar 4.2 Relasi Antar Tabel

Gejala

id

Nama_

gejala

Pengam

atan_ge

jala

pengamatan

id

Nama_

pengamat

an

keterangan

Aturan_gejala

Gejala_id

Aturan_id

Cf_gejala

Aturan

id

Hama_

penyakit

id

Cf_atur

an

Hama_penyakit

id

Nama_

hamape

nyakit

pengen

dalianmemiliki

menentukan

menentukan

ditentukan

gejala

PK id

nama_gejala

pengamatan_gejala

hama_penyakit

PK id

nama_hamapenyakit

pengendalian

pengamatan

PK id

nama_pengamatan

keterangan

aturan

PK id

hama_penyakit_id

cf_aturan

aturan_gejala

gejala_id

aturan_id

cf_gejala

30

Field id pada tabel gejala, tabel pengamatan, tabel hama_penyakit, dan

pada tabel aturan merupakan PRIMARY KEY. Field gejala_id dan aturan_id

merupakan FOREIGN KEY dari tabel gejala dan tabel aturan.

Pada penelitian ini, konsep basis data digunakan untuk mempresentasikan

pengetahuan yang secara garis besar berisi gejala dan hama penyakit. Sistem yang

dibangun memiliki tujuh tabel, yaitu:

1. Tabel Pengamatan

Tabel Pengamatan digunakan untuk menyimpan data bagian tanaman yang

diamati gejala-gejalanya akibat serangan hama dan penyakit. Field-field yang

terdapat dalam tabel_pengamatan dan tipe datanya dapat dilihat pada tabel

4.1.

Tabel 4.1 Tabel Pengamatan

2. Tabel Gejala

Data mengenai gejala-gejala serangan hama dan penyakit dapat dilihat pada

tabel 4.2.

Tabel 4.2 Tabel Gejala

Nama Field Tipe Data Keterangan

Id Integer Primary Key

Nama_Gejala Varchar Nama gejala

Pengamatan_gejala Varchar Daerah pengamatan gejala

No Nama Field Tipe Data Keterangan

1. Id Varchar Primary Key

2. Nama_Pengamatan Varchar Nama Pengamatan

31

3. Tabel Hama dan Penyakit

Data mengenai hama dan penyakit dan tata cara pengendaliannya dapat

dilihat pada tabel 4.3.

Tabel 4.3 Tabel Hama dan Penyakit


Id Varchar Primary Key

Nama_hamaPenyakit Varchar Nama Hama dan Penyakit

Pengendalian Varchar Tata cara pengendalian

4. Tabel Aturan

Aturan yang terbentuk dari hama penyakit dan tingkat keyakinannya seperti

yang terlihat pada tabel 4.4.

Tabel 4.4 Tabel Aturan


id Varchar Primary Key

Hama_penyakit_id Varchar Foreign Key dari tabel hama penyakit

cf_aturan Varchar

5. Tabel Aturan Gejala

Tabel ini berisi detail dari tabel aturan yaitu gejala-gejala tiap hama dan

penyakit beserta tingkat keyakinannya, yang terdiri dari 3 field, yaitu:

id_aturan, id_gejala dan cf_gejala seperti pada tabel 4.5 berikut.

Tabel 4.5 Tabel Aturan Gejala


Aturan_id Integer Foreign Key dari tabel_aturan

Gejala_id Integer Foreign Key dari tabel_gejala

Cf_aturan Double

32

6. Tabel Threshold

Tabel ini berisi ambang batas nilai hama penyakit yang akan dimunculkan

dalam sistem seperti yang terlihat pada tabel 4.6.

Tabel 4.6 Tabel Threshold


Id Integer

value Integer Nilai ambang batas

7. Tabel User

Data mengenai pengguna yang dapat mengakses sistem dapat dilihat pada

tabel 4.7 berikut.

Tabel 4.7 Tabel User


ID Integer Primary Key

Username Integer Username

Usertype Varchar Tipe user pakar/pengguna

Password Varchar Password

8. Tabel Usertype

Data mengenai tipe user berdasarkan hak aksesnya dapat dilihat pada tabel

4.8.

Tabel 4.8 Tabel Usertype


Id Integer Primary Key

Type Varchar tipe user

33

4.3 Basis Pengetahuan

Pada sistem ini, masalah yang akan dibahas adalah mengenai

pengidentifikasian hama dan penyakit yang ada pada tanaman mangga dan tata cara

pengendaliannya. Pada sistem ini dapat dilakukan penambahan data baru yang

berkaitan, seperti data gejala, aturan, nilai tingkat keyakinan gejala, dan tata cara

pengendaliannya. Sehingga sistem ini dapat digunakan untuk pengembangan

selanjutnya yakni diagnosa hama dan penyakit lainnya.

4.3.1 Akuisisi Pengetahuan

Akuisisi pengetahuan pada sistem pakar ini untuk mendiagnosa hama dan

penyakit yang menyerang tanaman mangga dan tata cara pengendaliannya didapat

dari:

1. Wawancara dan diskusi dilakukan dengan seorang dosen di Fakultas

Pertanian UGM., yaitu Suputa, S.P., M.P.

2. Beberapa buku yang berhubungan dengan pengetahuan OPT seperti:

a. Arga,dkk. (2010) pada bukunya yang berjudul Pedoman Pengenalan &

Pengendalian Organisme Pengganggu Tumbuhan pada Tanaman

Mangga

b. Buku keluaran dari Departemen Pertanian Direktoral Jendral Bina

Produksi Tanaman Pangan Balai Peramalan Organisme Pengganggu

Tumbuhan (2007) yang berjudul Petunjuk Peramalan Hama dan

Penyakit Tanaman Pangan dan Hortikultura.

3. Paper dan artikel dari internet seperti:

a. Gunawan (2009) dalam artikelnya yang berjudul Hama dan Penyakit

Tanaman Mangga yang diakses pada link http://klinik-

tanamanku.blogspot.com/2009/10/hama-dan-penyakit-tanaman-

mangga.html

34

b. Primus (2008) dalam artikelnya yang berjudul Lalat Buah Hengkang

Ekspor Mangga Indonesia Menjulang yang tercantum pada

http://nasional.kompas.com/read/2008/11/04/17052313/la

lat.buah.hengkang.ekspor.mangga.indonesia.menjulang

c. Setyolaksono (2011) dalam artikelnya yang berjudul Ekologi Hama

Pasca Panen (Hama Gudang) dan diakses di

http://ditjenbun.deptan.go.id/bbp2tpbon/index.php?option=com_con

tent&view=article&id=77:ekologi-hama-pascapanen-hama-

gudang&catid=12:news

Basis pengetahuan yang didapat dari akuisisi pengetahuan dipresentasikan

dalam tabel-tabel berikut:

Tabel 4.9 Tabel Hama dan Penyakit

ID Nama Hama dan Penyakit

Pengendalian

1 Antraknosa pemangkasan, penanaman jangan terlalu rapat, bagian tanaman terserang dikumpulkan dan dibakar.

2 Bercak Daun Kelabu

Pemeliharan tanaman secara baik, sanitasi terhadap sisa-sisa tanaman yang dapat menjadi sumber inokulum dan penggunaan fungisida yang efektif bila dijumpai serangan

3 Lalat Buah Memusnahkan buah yang rusak, pembungkusan buah , pemasangan perangkap lalat buah dengan memberi umpan berupa larutan sabun atau metil eugenol di dalam wadah dan insektisida.

4 Penyakit Kulit Belendok

Cara kultur teknis yaitu dengan menghindari pemangkasan terlalu berat dan sanitasi terhadap sisa-sisa tanaman yang dapat menjadi sumber inokulum. Cara kimiawi yaitu

35

dengan pengapuran pangkal batang, menutup bagian tanaman yang luka pada waktu pemangkasan dengan karbolium plantarium dan penggunaan fungisida yang efektif bila dijumpai gejala serangan

5 Wereng Mangga

Pengendalian kimiawi dengan aplikasi insektisida efektifapabila dijumpai 5 ekor wereng pada saat pembungaan dan pembentukan buah. Pengendalian biologi dengan memanfaatkan parasitoid telur Cendradora sp. (dapat memarasit sampai 40 %), Oligosita sp., dan Neobrachista java Gir.

Pengendalian mekanis dengan Memotong dan memusnahkan bagian tanaman yang terserang.

6 Penggerek Cabang

Memanfaatkan parasitoid telur Anagyrus dan Eupelmus (Promuscidae) dan menggunakan insektisida efektif.

7 Busuk Akar Pengendalian secara mekanis terhadap penyakit busuk akar dilakukan dengan memotong, membongkar dan membakar bagian akar yang terinfeksi. jika menggunakan bahan kimia, infus batang tanaman dengan menggunakan fungisida sistemik. Olesi bagian akar yang dipotong dengan berbahan aktif fungisida propamocrab hidroklorida (Previcur N) dengan dosis 2g/liter.

8 Penyakit Karat Merah

Pemangkasan dahan, cabang, ranting, menyemprotkan fungisida bubuk bordeaux atau sulfat tembaga.

9 Bakteri Pseudomonas Mangiferae Indicae

Memotong dan membakar daun atau buah yang terserang. Semprotkan funngisida Antracol 70 WP dengan dosis 2 g/liter air.

10 Jamur Upas Memangkas bagian tanaman yang tidak produktif untuk mengurangi kelembaban dan

36

memotong bagian tanaman yang terserang lalu dimusnahkan

Tabel 4.10 Tabel Pengamatan

Tabel 4.11 Tabel Gejala

id gejala gejala

1 Terdapat bercak-bercak pada daun

2 Pusat bercak sering pecah menyebabkan bercak berlubang

3 Daun kering

4 Daun gugur

5 Daun layu

6 Bercak daun bewarna kelabu keputih-putihan

7 Bercak biasanya dibatasi oleh tepi bewarna gelap

8 Pada bercak tua pada bagian yang berwarna kelabu terdapat titik hitam yang terdiri dari tubuh buah patogen dan menimbulkan lubang

9 Daun mati

10 Daunnya jarang

11 Terdapat bintik-bintik pada daun

12 Pada batang muda terdapat bercak-bercak berwarna kelabu yang bisa berkembang dan menggelangi batang yang dapat menyebabkan matinya bagian yang terserang

ID Pengamatan

1 Daun

2 Batang/cabang/ranting

3 Buah

4 Bunga

5 Akar

6 Lain-lain

37

13 Batang atau cabang mengeluarkan blendok

14 Kulit batang berwarna gelap

15 Kulit batang kering dan agak mengendap

16 Kulit batang pecah dan mengelupas sebagai kepingan

17 Pada bagian yang terserang menjadi luka terbuka

18 Cabang mati

19 Bagian atas ranting yang terserang nampak pertumbuhannya tidak sehat

20 Cabang patah

21 Pada bekas patahnya cabang, terlihat lubang dan saluran gerekan

22 Dari lubang gerekan tersebut mengalir cairan getah berwarna hitam

23 Pada cabang-cabang yang mati apabila dibelah pada bekas saluran tersebut seringkali menjadi tempat tinggal semut

24 Kulit ranting mengering

25 Ranting mati

26 Terdapat bercak-bercak coklat nekrosis pada bunga

27 Rontoknya kuncup bunga

28 Kerusakan pada bunga

29 Tangkai bunga layu, kering, dan gugur

30 Kulit buah terdapat adanya noda/titik bekas tusukan ovipositor (alat peletak telur)

31 Terdapat bercak coklat/hitam pada buah

32 Buah busuk

33 Buah gugur

34 Kulit buah timbul bercak-bercak hijau tua dan berair

35 Bercak berubah warna kehitam-hitaman, menonjol keluar, sehingga terjadi retak-retak memanjang

36 Retak-retak ini sering diikuti dengan keluarnya lendir (getah) yang cukup banyak

37 Buah layu

38 Buah keriput

39 Terdapat jamur yang membentuk misselium yang berwarna hitam pada permukaan akar tanaman

38

40 Bila kulit akar dikelupas, pada permukaan kayu akan terlihat titik-titik berwarna putih kehitam-hitaman.

41 Akar busuk

42 Tunas kerdil

43 Terbentuknya miselium mengkilat seperti rumah laba-laba dan berkembang menjadi kerak berwarna merah jambu pada daerah yang terserang

44 Tumbuhan terhambat pertumbuhannya

45 Tanaman layu

46 Tanaman mati

4.3.2 Representasi Pengetahuan

Langkah-langkah yang perlu dilakuakan untuk membuat representasi

pengetahuan sistem pakar untuk diagnosa hama dan penyakit pada tanaman

mangga yaitu:

1. Pembuatan tabel keputusan (decision tabel) yang berguna untuk

mendeskripsikan pengetahuan.

2. Pembuatan pohon penelusuran gejala.

3. Konverensi pohon keputusan menjadi aturan produksi.

Berdasarkan data gejala dan data hama dan penyakit yang ada kemudian

dibuat tabel keputusan yang menunjukkan hubungan antara keduanya, seperti

dapat dilihat pada tabel 4.4

39

Tabel 4.12 Tabel Keputusan

id_Pengamatan Pengamatan id gejala Gejala HP1 HP2 HP3 HP4 HP5 HP6 HP7 HP8 HP9 HP10

1

Daun

1 Terdapat bercak-bercak pada

daun

2 Pusat bercak sering pecah menyebabkan bercak berlubang

3 Daun kering

4 Daun gugur

5 Daun layu

6 Bercak daun bewarna kelabu keputih-putihan

7 Bercak biasanya dibatasi oleh tepi bewarna gelap

8 Pada bercak tua pada bagian yang berwarna kelabu terdapat titik hitam yang terdiri dari tubuh buah patogen dan menimbulkan lubang

9 Daun mati

10 Daunnya jarang

11 Terdapat bintik-bintik pada daun

40

2

Batang

12 Pada batang muda terdapat

bercak-bercak berwarna

kelabu yang bisa

berkembang dan

menggelangi batang yang

dapat menyebabkan matinya

bagian yang terserang

13 Batang atau cabang mengeluarkan blendok

14 Kulit batang berwarna gelap

15 Kulit batang kering dan agak mengendap

16 Kulit batang pecah dan mengelupas sebagai kepingan

17 Pada bagian yang terserang menjadi luka terbuka

18 Cabang mati

19 Bagian atas ranting yang terserang nampak pertumbuhannya tidak sehat

20 Cabang patah

21 Pada bekas patahnya cabang, terlihat lubang dan saluran gerekan

41

22 Dari lubang gerekan tersebut mengalir cairan getah berwarna hitam

23 Pada cabang-cabang yang mati apabila dibelah pada bekas saluran tersebut seringkali menjadi tempat tinggal semut

24 Kulit ranting mengering

25 Ranting mati

3

Bunga

26 Terdapat bercak-bercak

coklat nekrosis pada bunga

27 Rontoknya kuncup bunga

28 Kerusakan pada bunga

29 Tangkai bunga layu, kering, dan gugur

4

Buah

30 Kulit buah terdapat adanya

noda/titik bekas tusukan

ovipositor (alat peletak telur)

31 Terdapat bercak coklat/hitam pada buah

32 Buah busuk

33 Buah gugur

34 Kulit buah timbul bercak-bercak hijau tua dan berair

42

35 Bercak berubah warna kehitam-hitaman, menonjol keluar, sehingga terjadi retak-retak memanjang

36 Retak-retak ini sering diikuti dengan keluarnya lendir (getah) yang cukup banyak

37 Buah layu

38 Buah keriput

5

Akar

39 Terdapat jamur yang

membentuk misselium yang

berwarna hitam pada

permukaan akar tanaman

40 Bila kulit akar dikelupas, pada permukaan kayu akan terlihat titik-titik berwarna putih kehitam- hitaman.

41 Akar busuk

6

Gejala Umum

42 Tunas kerdil

43 Terbentuknya miselium mengkilat seperti rumah laba-laba dan berkembang menjadi kerak berwarna merah jambu pada daerah yang terserang

43

44 Tumbuhan terhambat pertumbuhannya

45 Tanaman layu

46 Tanaman mati

44

Berdasarkan tabel keputusan dari gejala dan hama penyakit yang dibuat untuk

tanaman mangga, maka pohon penelusuran gejala yang dapat dibentuk untuk diagnosa

hama dan penyakit pada tanaman mangga adalah seperti pada gambar 4.1 berikut ini.

45

1

6

1

5

1

4

1

3

1

2

1

1

1

0876541 32 9

2

4

3

1

3

0

2

1

2

8

2

2

1

9

2

9

2

3

HP

1

4

1

4

4

1

7

2

0

4

5

3

3

3

2

3

6

3

9

4

2

3

4

3

5

4

0

3

7

4

6

3

8

4

3

1

8

2

7

2

6

2

5

HP

3

HP

2HP

4

HP

5

HP

6

HP

7

HP

8

HP

9

HP

10

Gejala pada daun

Gejala pada batang

Gejala pada bunga

Gejala pada buah

Gejala pada akar

Gejala umum

Keterangan :

HP1 : Antraknosa

HP2 : Bercak daun kelabu

HP3 : Lalat buah

HP4 : Penyakit kulit blendok

HP5 : Wereng mangga

HP6 : Penggerek cabang

HP7 : Busuk akar

HP8 : Penyakit karat merah

HP9 : Bakteri pseudomas mangiferae

HP10 : Jamur upas

Pilih Gejala

Gambar 4.1 Pohon Penelusuran Gejala

46

4.3.2.1 Aturan Produksi

Aturan produksi dibuat berdasarkan hasil analisis tabel dan pohon keputusan

yang telah dibuat sebelumnya. Aturan produksi ini menggunakan IF-THEN, IF merupakan

informasi masukkan, sedangkan THEN merupakan konklusi atau kesimpulan.

Bentuk umum:

IF Gejala A AND Gejala B ANDAND Gejala X

THEN OPT

Tabel aturan produksi yang dibuat untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman

mangga dapat dilihat pada tabel 4.13.

Tabel 4.13 Tabel Aturan Produksi

No Aturan

1 IF Terdapat bercak-bercak pada daun AND Pusat bercak sering pecah menyebabkan bercak berlubang AND Daun kering AND Daun gugur AND Daun layu THEN Antraknosa

2 IF batang muda terdapat bercak-bercak berwarna kelabu yang bisa berkembang dan menggelangi batang yang dapat menyebabkan matinya bagian yang terserang THEN Antraknosa

3 IF Terdapat bercak-bercak coklat nekrosis pada bunga AND Rontoknya kuncup bunga THEN Antraknosa

4 IF Terdapat bercak coklat/hitam pada buah AND Buah busuk THEN Antraknosa

5 IF Pada daun terjadi bercak-bercak tidak teratur AND Bercak daun bewarna kelabu keputih-putihan AND Bercak biasanya dibatasi oleh tepi bewarna gelap AND Pada bercak tua pada bagian yang berwarna kelabu terdapat titik hitam yang terdiri dari tubuh buah patogen dan menimbulkan lubang THEN Bercak Daun Kelabu

6 IF Kulit buah terdapat adanya noda/titik bekas tusukan ovipositor (alat peletak telur) AND Terdapat bercak coklat disekitar titk tersebut AND Buah busuk AND Buah gugur sebelum matang THEN Lalat Buah

47

7 IF Batang atau cabang mengeluarkan blendok AND Kulit batang berwarna gelap AND Kulit batang kering dan agak mengendap AND Kulit batang pecah dan mengelupas sebagai kepingan AND Pada bagian yang terserang menjadi luka terbuka AND Cabang mati THEN Penyakit Kulit Belendok

8 IF Buah busuk THEN Penyakit Kulit Belendok

9 IF Terganggunya pertumbuhan AND Tanaman mati THEN Wereng Mangga

10 IF Kerusakan pada bunga AND Tangkai bunga layu, kering, dan gugur THEN Wereng Mangga

11 IF Daun kering AND Daun gugur THEN Wereng Mangga

12 IF Cabang patah AND Pada bekas patahnya cabang, terlihat lubang dan saluran gerekan AND Dari lubang gerekan tersebut mengalir cairan getah berwarna hitam AND Pada cabang-cabang yang mati apabila dibelah pada bekas saluran tersebut seringkali menjadi tempat tinggal THEN Penggerek Cabang

13 IF Kerusakan pada bunga THEN Penggerek Cabang

14 IF Tanaman layu THEN Busuk Akar

15 IF Terdapat jamur yang membentuk misselium yang berwarna hitam pada permukaan akar tanaman AND Bila kulit akar dikelupas, pada permukaan kayu akan terlihat titik-titik berwarna putih kehitam-hitaman AND Akar busuk THEN Busuk Akar

16 IF Daun gugur AND Daun mati THEN Busuk Akar

17 IF Tunas kerdil THEN Penyakit Karat Merah

18 IF Terdapat bintik-bintik pada daun AND Daunnya jarang AND Daun mati THEN Penyakit Karat Merah

19 IF Kulit ranting mengering AND Ranting mati THEN Penyakit Karat Merah

20 IF Kulit buah timbul bercak-bercak hijau tua dan berair AND Bercak berubah warna kehitam-hitaman, menonjol keluar, sehingga terjadi retak-retak memanjang AND Retak-retak ini sering diikuti dengan keluarnya lendir (getah) yang cukup banyak AND Buah busuk AND Buah gugur THEN Bakteri Pseudomonas Mangiferae Indicae

21 IF Terbentuknya miselium mengkilat seperti rumah laba-laba dan berkembang menjadi kerak berwarna merah jambu pada daerah yang terserang THEN Jamur Upas

48

22 IF Bagian atas ranting yang terserang nampak pertumbuhannya tidak sehat THEN Jamur Upas

23 IF Daun layu AND Daun kering THEN Jamur Upas

24 IF Buah layu AND Buah keriput THEN Jamur Upas

Tabel 4.14 merupakan representasi gabungan tabel 4.4 dan 4.5 yang berisi faktor

kepastian suatu gejala terhadap penyakitnya dan faktor kepastian hama penyakit

terhadap gejalanya. Tabel ini nantinya akan dijadikan dasar perhitungan nilai certainty

factor suatu penyakit ketika gejala telah dipilih.

Tabel ini terdiri dari ID hama penyakit pada tabel hama penyakit dan ID gejala

pada tabel gejala dan nilai tingkat keyakinan pakar terhadap suatu gejala mempengaruhi

suatu penyakit. Misal pada tabel 4.14, untuk suatu hama penyakit yang memiliki ID HP1,

yaitu Antraknosa memiliki suatu gejala dengan ID gejala 1 (terdapat bercak-bercak pada

daun) dengan tingkat keyakinan sebesar 0,7, ID gejala 2 (pusat bercak sering

menyebabkan bercak berlubang) dengan tingkat keyakinan sebesar 0.7, ID gejala 3 (daun

kering) dengan tingkat keyakinan sebesar 0.6, ID gejala 4 (daun gugur) dengan tingkat

keyakinan sebesar 0.6, dan ID gejala 5 (daun layu) dengan tingkat keyakinan sebesar 0.5.

Dimana nilai tingkat keyakinan didapatkan dari seorang pakar.

Tabel 4.14 Tabel Aturan

Id_aturan Id_hama penyakit Id_gejala CF_gejala

CF_aturan

1 HP1 1 0.7 0.8

1 HP1 2 0.7 1 HP1 3 0.6 1 HP1 4 0.6 1 HP1 5 0.5 2 HP1 12 0.8 0.8

3 HP1 26 0.7 0.7

49

3 HP1 27 0.5

4 HP1 31 0.55 0.5

4 HP1 32 0.5 5 HP2 1 0.6 0.5

5 HP2 6 0.8 5 HP2 7 0.5 5 HP2 8 0.8 6 HP3 30 0.8 0.7

6 HP3 31 0.75 6 HP3 32 0.7 6 HP3 33 0.4 7 HP4 13 0.8 0.6

7 HP4 14 0.3 7 HP4 15 0.5 7 HP4 16 0.4 7 HP4 17 0.6 7 HP4 18 0.5 8 HP4 32 0.3 0.3

9 HP5 3 0.5 0.4

9 HP5 4 0.4 10 HP5 28 0.6 0.6

10 HP5 29 0.6 11 HP5 44 0.3 0.5

11 HP5 46 0.4 12 HP6 20 0.5 0.7

12 HP6 21 0.8 12 HP6 22 0.9 12 HP6 23 0.7 13 HP6 28 0.5 0.5

14 HP7 4 0.6 0.8

14 HP7 9 0.9 15 HP7 39 0.8 0.7

15 HP7 40 0.9 15 HP7 41 0.5 16 HP7 45 0.5 0.5

50

17 HP8 9 0.7 0.7

17 HP8 10 0.8 17 HP8 11 0.7 18 HP8 24 0.6 0.6

18 HP8 25 0.6 19 HP8 42 0.6 0.6

20 HP9 32 0.85 0.9

20 HP9 33 0.9 20 HP9 34 0.9 20 HP9 35 0.8 20 HP9 36 0.7 21 HP10 3 0.8 0.7

21 HP10 5 0.7 22

Documents

SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN MANGGA