Transcript
Page 1: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

BAB 2

DASAR TEORI

2.1 Basis Data

Basis data adalah suatu koleksi data komputer yang terintegrasi, diorganisasikan dan

disimpan dalam suatu cara yang memudahkan pengambilan kembali [10]. Basis data

didefinisikan hanya sekali dan digunakan secara bersamaan oleh banyak pengguna.

Seluruh data saling berinteraksi sehingga jumlah duplikasi data dapat diminimalkan.

2.2 Sistem Pakar

Sistem pakar merupakan paket perangkat lunak atau paket program komputer yang

ditujukan sebagai penyedia nasihat dan sarana bantu dalam memecahkan masalah di

bidang – bidang spesialisasi tertentu seperti sains, perekayasaan, matematika,

kedokteran, pertanian, pendidikan dan sebagainya [1].

Sistem Pakar (Expert System) memiliki 10 karakteristik yang harus dipenuhi

dalam perancangannya. Kesepuluh karakteristik sistem pakar tersebut adalah sebagai

berikut:

a. Mendukung proses pengambilan keputusan, menitikberatkan pada

management perception.

b. Adanya human interface dimana manusia (user) tetap mengontrol proses

pengambilan keputusan.

c. Mendukung pengambilan keputusan untuk membahas masalah-masalah.

d. Menggunakan model-model matematis dan statistik yang sesuai.

e. Interaktif, memiliki kepabilitas dialog untuk memperoleh informasi sesuai

dengan kebutuhan.

Page 2: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

f. Output ditujukan untuk semua orang secara umum.

g. Modularitas, memiliki subsistem-subsistem yang terintegrasi sedemikian

rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan sistem.

h. Membutuhkan struktur data komprehensif yang dapat melayani kebutuhan

informasi seluruh tingkatan manajemen.

i. User friendly dan fleksibel, yaitu mudah untuk digunakan user dan

memungkinkan keleluasaan user untuk memilih atau mengembangkan

pendekatan-pendekatan baru.

j. Kemampuan sistem beradaptasi secara tepat, dimana pengambilan keputusan

dapat menghadapi masalah-masalah baru.

Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan

masalah. Beberapa aktivitas pemecahan yang dimaksud antara lain: pembuatan

keputusan (decision making), pemanduan pengetahuan (knowledge fusing), pembuatan

desain (designing), perencanaan (planning), prakiraan (forecasting), pengaturan

(regulating), pengendalian (controlling), diagnosis (diagnosing), perumusan

(prescribing), penjelasan (explaining), pemberian nasihat (advising) dan pelatihan

(tutoring). Selain itu sistem pakar juga dapat berfungsi sebagai asisten yang pandai

dari seorang pakar [8].

2.2.1 Sejarah Sistem Pakar

Sistem pakar mulai dikembangkan pada pertengahan tahun 1960-an oleh Artificial

Intelligence Corporation. Periode penelitian kecerdasan buatan ini didominasi oleh

suatu keyakinan bahwa nalar yang digabung dengan komputer canggih akan

menghasilkan presatasi pakar atau bahkan manusia super. Suatu usaha ke arah ini

adalah General Purpose Problem Solver (GPS) yang dikembangkan oleh Allen

Newell, John Cliff Shaw, dan Herbert Alexander Simon. GPS merupakan sebuah

percobaan untuk menciptakan mesin yang cerdas.

Page 3: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

Sistem pakar untuk melakukan diagnosa kesehatan telah dikembangkan sejak

pertengahan tahun 1970 yang untuk pertama kali dibuat oleh Bruce Buchanan dan

Edward Shortliffe di Standford University diberi nama MYCIN. MYCIN merupakan

program interaktif yang melakukan diagnosa penyakit meningitis dan infeksi bacremia

serta memberikan rekomendasi terapi antimikrobia. MYCIN mampu memberikan

penjelasan atas penalarannya secara detail. Dalam uji coba, program ini mampu

menunjukkan kemampuan seperti seorang spesialis.

2.2.2 Keuntungan Sistem Pakar

Secara garis besar, banyak manfaat yang dapat diambil dengan adanya sistem pakar

antara lain sebagai berikut :

a. Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan seperti para

ahli.

b. Bisa melakukan proses secara berulang secara otomatis.

c. Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.

d. Meningkatkan output dan produktivitas.

e. Meningkatkan kualitas

f. Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar termasuk

keahlian yang langka.

g. Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya

h. Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan

i. Memiliki reliabilitas.

j. Memberikan respon atau jawaban yang tepat.

k. Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.

l. Menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.

m. Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.

n. Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak

lengkap dan mengandung ketidakpastian.

Page 4: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

2.2.3 Struktur Sistem Pakar

Sistem pakar terdiri dari dua bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan

(development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation environment) [1].

Development Environment digunakan sebagai pembangun sistem pakar baik dari segi

pembangun komponen maupun basis pengetahuan. Consultation Environment

digunakan oleh seseorang yang bukan ahli untuk berkonsultasi. Gambar 2.1 berikut ini

merupakan struktur dari sistem pakar [9].

Gambar 2.1 Penerapan Struktur Sistem Pakar

Keterangan gambar:

: pemisah antara lingkungan konsultasi dengan lingkungan

pengembangan.

: komunikasi dua arah

: langsung

: tidak langsung

Pemakai

Antar Muka

Aksi yang direkomendasikan

Mesin Inferensi

Fakta tentang Kejadian tertentu

BlackboardSolusi, Rencana

LINGKUNGAN KONSULTASI

Basis Pengetahuan:Fakta dan aturan

Perbaikan Pengetahuan

Knowledge Enginner

Pakar

LINGKUNGAN PENGEMBANGAN

Akuisisi Pengetahuan

Fasilitas Pen jelasan

Page 5: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

Komponen-komponen yang terdapat dalam struktur sistem pakar :

a. Antarmuka Pengguna (User Interface)

User interface merupakan mekanisme yang digunakan oleh pengguna dan

sistem pakar untuk berkomunikasi. Antarmuka menerima informasi dari

pemakai dan mengubahnya ke dalam bentuk yang dapat diterima oleh sistem.

Selain itu antarmuka menerima informasi dari sistem dan menyajikannya ke

dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh pemakai.

b. Basis Pengetahuan

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, sedang aturan merupakan informasi

tentang cara bagaimana memperoleh fakta baru dari fakta yang telah diketahui.

c. Akuisisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition)

Akuisisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer dan transformasi keahlian

dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program

komputer. Dalam tahap ini knowledge engineer berusaha menyerap

pengetahuan untuk selanjutnya ditransfer ke dalam basis pengetahuan.

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

penelitian dan pengalaman pemakai.

d. Mesin Inferensi

Komponen ini mengandung mekanisme pola pikir dan penalaran yang

digunakan oleh pakar dalam menyelasikan 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.

e. Workplace

Workplace merupakan area dari sekumpulan memori kerja (working memory).

Workplace digunakan untuk merekam hasil-hasil antara dan kesimpulan yang

dicapai.

Page 6: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

f. Fasilitas Penjelasan

Fasilitas penjelasan adalah komponen tambahan yang akan meningkatkan

kemampuan sistem pakar. Komponen ini menggambarkan penalaran sistem

kepada pemakai.

g. Perbaikan Pengetahuan

Pakar memiliki kemampuan untuk menganalisis dan meningkatkan kinerjanya

serta kemampuan tersebut adalah penting dalam pembelajaran

terkomputerisasi, sehingga program akan mampu menganalisis penyebab

kesuksesan dan kegagalan yang akan dialaminya.

2.2.4 Basis Pengetahuan

Basis pengetahuan berisi pengetahuan-pengetahuan dalam penyelesaian masalah,

tentu saja dalam domain tertentu. Ada dua bentuk pendekatan basis pengetahuan yang

sangat umum digunakan, yaitu:

a. Penalaran berbasis aturan (Rule Based Reasoning)

Pada penalaran berbasis aturan, pengetahuan direpresentasikan dengan

menggunakan aturan berbentuk : IF-THEN. Bentuk ini digunakan apabila kita

memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada permasalahan tertentu, dan si

pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan. Disamping itu ,

bentuk ini juga digunakan apabila dibutuhkan penjelasan tentang jejak

(langkah-langkah)pencapaian solusi.

b. Penalaran berbasis kasus (Case Based Reasoning)

Pada penalaran berbasis kasus, basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi

yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk

keadaan yang terjadi sekarang ( fakta yang ada). Bentuk ini digunakan apabila

user menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus yang hampir sama

(mirip). Selain itu, bentuk ini juga digunakan apbila kita telah memiliki

sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan[9].

Page 7: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

2.2.5 Representasi Pengetahuan

Representasi pengetahuan adalah suatu teknik untuk merepresentasikan basis

pengetahuan yang diperoleh kedalam suatu skema/diagram tertentu sehingga dapat

diketahui relasi/keterhubungan antara suatu data dengan data lainnya.

Pengetahuan dapat direpresentasikan dalam berbagai model, beberapa model

representasi pengetahuan seperti:

a. Logika

Logika merupakan suatu poses membentuk kesimpulan atau menarik suatu

inferensi berdasarkan fakta yang telah ada.. Bentuk logika komputasional ada

dua macam, yaitu:

1. Logika Proposional

Logika proposional merupakan suatu pernyataan yang menyatakan

benar (TRUE) atau salah (FALSE) yang dihubungkan dengan

menggunakan operator logika seperti konjungsi (AND), disjungsi

(OR), negasi (NOT), implikasi/kondisional (If...Then),

equivalensi/bikondisional (If and only If).

Berikut adalah contoh model representasi pengetahuan logika

proposional:

Jika hujan turun sekarang maka saya tidak akan ke pasar

Dapat ditulis dalam bentuk p q

2. Logika Predikat

Logika predikat merupakan suatu logika yang seluruhnya

menggunakan konsep dan kaidah proporsional yang sama, disebut juga

kalkulus predikat, yang memberi tambahan kemampuan untuk

merepresentasikan pengetahuan dengan sangat cermat dan rinci.

Berikut adalah contoh model representasi pengetahuan logika predikat:

x = Tito

y = Tuti

Dapat ditulis dalam bentuk Suka (x,y).

Page 8: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

b. Jaringan Semantik

Jaringan semantik merupakan gambaran pengetahuan grafis yang menunjukan

hubungan antar berbagai obyek, yang terdiri dari lingkaran- lingkaran yang

menunjukan obyek dan informasi tentang obyek tersebut.

Berikut adalah contoh gambar model representasi pengetahuan jaringan

semantik:

komputerSemangka Tanaman holtikulturatermasuk Salah satu dari

Memiliki fungsi

Memiliki fungsi

Memiliki fungsi

Memiliki fungsi

Mencegah sariawan

dataMenurunkan

demam

kontrolMerangsang keluarnya

air seni

dataAntioksidan termasuk

betakaroten dan vitamin c membantu sel-sel tubuh

tetap sehat

Buah - buahan

c. Bingkai (Frame)

Bingkai berupa ruang (slots) yang berisi atribut untuk mendeskripsikan

pengetahuan yang berupa kejadian, lokasi, situasi ataupun elemen-elemen lain.

Berikut adalah contoh tabel model representasi pengetahuan bingkai (frame):

Tabel 2.1 Representasi Bingkai Pada Bingkai Penyakit Tanaman Pisang

Ruang (slots) Isi (fillers)

Nama Layu panama

Gejala a. Jaringan pembuluh membusuk

dan berwarna kecokelatan

b. Daun menguning total, dan

akhirnya mati

c. Tanaman yang tidak sampai

mati tidak akan mampu

Gambar 2.2 Representasi Jaringan Semantik

Page 9: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

berbuah

Pengendalian Sekitar tanaman yang terserang

disiram larutan fungisida Benlate

0,5%

d. Kaidah Produksi

Kaidah menyediakan cara formal untuk merepresentasikan rekomendasi,

arahan, atau strategi dalam bentuk jika-maka (if-then) yang menghubungkan

anteseden dengan konsekuensi. Berikut adalah contoh model representasi

pengetahuan kaidah poduksi:

IF bunga anggrek layu

THEN saya menyiram bunga anggrek

e. Pohon

Pohon adalah suatu hierarki struktur yang terdiri dari node (simpul) yang

menyimpan informasi atau pengetahuan dan cabang yang menghubungkan

node-node tersebut [1]. Cabang disebut juga link atau edge dan node disebut

juga vertek. Pada pohon, node akar adalah node yang tertinggi dalam hierarki

dan daun adalah node paling bawah/rendah.

Salah satu jenis pohon yang dapat digunakan dalam representasi pengetahuan

pada sistem pakar adalah pohon biner (binary tree). Pada pohon biner,

maksimum mempunyai dua anak untuk setiap node, di mana sisi kiri dan sisi

kanan dari node anak dibedakan. Untuk lebih jelasnya, perhatikan contoh

gambar pohon biner berikut:

Page 10: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

Level 3

Level 4

Akar node

Daun

Level 1

Level 2Node

Cabang

Gambar 2.3. Pohon Biner yang Mempunyai 0, 1 atau 2 Cabang per Node

Aplikasi pohon dalam pembangunan sistem pakar adalah pembuatan

keputusan atau biasa disebut decision tree (pohon keputusan). Berikut ini

contoh pohon keputusan untuk penyakit dan hama tanaman semangka.

Page 11: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

Apakah terdapat daun keriting pada tanaman

semangka ?

Apakah pada daun terdapat bercak berwarna kuning ?

Apakah bibit atau tanaman muda yang terserang terdapat bercak kebasah-basahan pada pangkal

batang lalu tiba-tiba bibit tanaman rebah dan mati ?

Apakah tanaman menjadi kerdil ?

Apakah banyak cairan lengket yang dikeluarkan (cairan madu) dan

menempel pada bagian tanaman akan menjadi tumbuhnya jamur dan mengundang kawanan semut ?

Apakah daun terlihat bercak-bercak cokelat yang akhirnya

berubah warna kemerahan dan akhirnya daun mati ?

Apakah buah tidak dapat membentuk secara normal ?

Apakah timbul kebusukan pada tanaman yang tadinya lebat dan subur, lambat laun

akan mati ?

Apabila daun dibalik maka disebelah bawah akan terlihat

sekumpulan hama, apakah hama yang tampak seperti

titik-titik merah ?

ya tidak

ya tidak

ya

ya

tidak

tidakya tidak

Tungau merah

Belum diketahui jenis penyakit dan

hama

tidak

Belum diketahui jenis penyakit dan

hama

tidak

Belum diketahui jenis penyakit dan

hama

ya tidak

Kutu aphids Kutu thrips

ya

Layu fusarium

ya

Rebah batang

yatidak

antraknosaBelum diketahui

jenis penyakit dan hama

Gambar 2.4. Pohon Keputusan Penyakit dan Hama Tanaman Semangka

Struktur pohon keputusan dapat diterjemahkan secara mekanis ke dalam

kaidah produksi dengan aturan IF..THEN pada pembangkitan setiap nodenya.

Untuk pohon keputusan pada Gambar 2.4 di atas dapat diterjemahkan sebagai

berikut:

IF pertanyaan=”Apakah terdapat daun keriting pada tanaman semangka?”

AND jawaban=”YA”

THEN pertanyaan=”Apakah daun terdapat bercak berwarna kuning?”

IF pertanyaan=” Apakah terdapat daun keriting pada tanaman semangka?”

AND jawaban=”TIDAK”

THEN pertanyaan=” Apakah timbul kebusukan pada tanaman yang tadinya

lebat dan subur, lambat laun akan mati ?”

Page 12: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

begitu seterusnya hingga semua node selesai ditelusuri dan mencapai node

paling bawah atau daun. Node daun akan memberikan jawaban berupa solusi

sebagai respon dari pertanyaan-pertanyaan. Prosedur yang tepat akan

menuntun pengguna untuk meng-input-kan dan membangun node baru jika

salah.

2.2.6 Metode Inferensi

Metode inferensi merupakan suatu cara penarikan kesimpulan yang dilakukan oleh

mesin inferensi untuk menyelesaikan masalah. Ada dua metode inferensi yang umum

dalam sistem pakar, yaitu:

2.2.6.1 Forward Chaining (Runut Maju)

Forward chaining merupakan proses perunutan yang dimulai dengan menampilkan

kumpulan data atau fakta yang meyakinkan menuju konklusi akhir [4].

Runut maju dimulai dari premis-premis atau informasi masukan (if) dahulu

kemudian menuju kesimpulan atau derived information (then) atau dapat dimodelkan

sebagai berikut:

IF (informasi masukan)

THEN (kesimpulan)

Informasi masukan dapat berupa data, bukti, temuan, atau gejala. Sedangkan

kesimpulan dapat berupa tujuan, hipotesa, penjelasan atau diagnosis. Sehingga arah

pencarian runut maju dimulai dari data menuju tujuan, dari bukti menuju hipotesa,

atau dari gejala menuju diagnosa. Berbagai struktur kaidah if-then yang

menghubungkan obyek atau atribut sebagai berikut :

IF premis THEN konklusi

IF masukan THEN keluaran

IF kondisi THEN tindakan

Page 13: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

IF antesenden THEN konsekuen

IF data THEN hasil

IF tindakan THEN tujuan

IF aksi THEN reaksi

IF sebab THEN akibat

IF gejala THEN diagnosa

Handayani [3], dalam skripsinya yang berjudul analisis forward chaining dan

penalaran inexact pada rule based expert system menulis bahwa Forward chaining

atau runut maju memiliki arti mempergunakan himpunan kaidah kondisi aksi. Dalam

metode ini kaidah interpreter mencocokkan fakta atau statement dalam pangkalan data

dengan situasi yang dinyatakan dalam anticendent atau kaidah if. Bila fakta dalam

pangkalan data telah sesuai dengan kaidah if maka kaidah distimulasi (lihat gambar

2.5 di bawah ini). Proses ini diulang hingga didapatkan hasil.

Data aturan kesimpulan

Gambar 2.5 Diagram Peranan Dasar Forward Chaining

Harahap [4], dalam skripsinya yang berjudul Implementasi Metode Forward

Chaining untuk Analisa Pendeteksian Dini Penyakit Diabetes Mellitus yang menulis

bahwa metode Forward Chaining merupakan salah satu metode selain Backward

Chaining yang digunakan dalam aturan inferensi Artificial Intelligence. Metode ini

melakukan pemrosesan berawal dari sekumpulan data untuk kemudian dilakukan

inferensi sesuai dengan aturan yang diterapkan hingga diketemukan kesimpulan yang

optimal. Mesin inferensi akan terus melakukan looping pada prosesnya untuk

mencapai hasil keputusan yang sesuai. Metode yang diterapkan pada forward

chaining ini berkebalikan dengan metode backward chaining. Kelebihan metode

forward chaining ini adalah data baru dapat dimasukkan ke dalam tabel database

inferensi dan kemungkinan untuk melakukan perubahan inference rules.

Page 14: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

2.2.6.2 Backward Chaining (Runut Balik)

Backward chaining merupakan proses perunutan yang arahnya kebalikan dari runut

maju. Proses penalaran runut balik dimulai dengan tujuan/goal kemudian merunut

balik kejalur yang akan mengarahkan ke goal tersebut, mencari bukti-bukti bahwa

bagian kondisi terpenuhi [5], berikut adalah gambar bacward chaining :

subtujuan aturan tujuan

Gambar 2.6 Diagram Peranan Dasar Bacward Chaining

Setiawan Honggowibowo [15], dalam skripsinya yang berjudul sistem pakar

diagnosa penyakit tanaman padi berbasis web dengan forward dan backward chaining

bahwa sistem pakar untuk mendiagnosa jenis penyakit pada tanaman padi ini

memberikan solusi berupa hasil diagnosa dan presentase kemungkinan jenis penyakit

dengan metode forward chaining. Diambil contoh pada proses konsultasi, memilih

gejala diantara gejala-gejala yang ditampilkan sebagai input.

a. gejala yang terpilih anakan tumbuh tegak dan daun menguning sampai jingga

dari pucuk ke pangkal

b. langkah diagnosa :

1. mencari jenis penyakit yang memiliki gejala terpilih sesuai basis

pengetahuan

2. mencari jumlah gejala yang terpenuhi oleh gejala terpilih pada basis

pengetahuan

3. mencari jumlah gejala yang harus terpenuhi pada basis pengetahuan

4. melakukan perhitungan presentase kemungkinan hasil diagnosa

5. melakukan perhitungan presentase kemungkinan hasil diagnosa terhadap

keseluruhan kemungkinan terdiagnosa

Page 15: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

c. penyelesaian :

1. mencari jenis penyakit yang memiliki gejala terpilih pada basis

pengetahuan

2. diagnosa awal

3. hasil diagnosa

2.3 Semangka

Semangka (Citrulullus Vulgaris Schard) atau dalam bahasa Inggris disebut Water

melon masih kerabat dekat dengan buah melon (Cucumis melo Var Catalupeni Naud)

dan Blewah (Cucumis melo L) termasuk keluarga buah labu-labuan (Cucurbitaceae).

Berikut adalah contoh gambar semangka (lihat gambar 2.7 dibawah ini) :

Sumber : [17]

Gambar 2.7 Semangka

Sistematika (taksonomi) tumbuhan Semangka diklasifikasikan sebagai berikut :

Kingdom : Plantae

Divisio : Spermatophyta

Subdivisio : Angiospermae

Classis : Dicotyledonae

Ordo : Cucurbitales

Familia : Cucurbitaceae

Genus : Citrullus

Spesies : Citrullus vulgaris, Schard

Page 16: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

Tanaman semangka dibudidayakan untuk dimanfaatkan sebagai buah segar,

tetapi ada yang memanfaatkan daun dan buah semangka muda untuk bahan sayur-

mayur. Semangka yang dibudidayakan untuk dimanfaatkan bijinya, yang memiliki

aroma dan rasa tawar, bijinya diolah menjadi makanan ringan yang disebut "kuwaci"

(disukai masyarakat sebagai makanan ringan). Kulit semangka juga dibuat asinan/acar

seperti buah ketimun atau jenis labu-labuan lainnya.

Semangka (Citrullus Vulgaris Schard) merupakan salah satu tanaman

holtikultura yang sangat digemari masyarakat Indonesia karena rasanya yang manis,

renyah dan kandungan airnya yang banyak. Kunci keberhasilan budidaya tanaman

semangka adalah pada pengendalian penyakit dan hama. Petani bisa mengendalikan

serangan penyakit dan hama dengan baik, maka panennya juga pasti bisa berhasil

dengan baik.

2.3.1 Hama

Hama, ada banyak ragam jenis hama yang menyerang semangka, dari bangsa

serangga seperti kutu thrips. Cara hama merusak tanaman pun bermacam-macam, ada

yang mengerat, menghisap cairan, dan mengunyah. Dari banyaknya jenis hama yang

menyerang tanaman dapat dikelompokkan berdasarkan bagian tanaman yang diserang

yaitu daun, batang, dan buah.

Adapun hama yang dibahas dalam skripsi ini adalah :

2.3.1.1 Kutu Aphids

Kutu daun aphids ditemukan hampir di setiap pertanaman semangka.

Page 17: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

Sumber : [12]

Gambar 2.8 Kutu Aphids

Gejala :

• Daun keriting

• pada daun terdapat bercak berwarna kuning

• tanaman menjadi kerdil

• tidak dapat membentuk buah secara normal

• banyak cairan lengket yang dikeluarkan (cairan madu) dan menenpel pada

bagian tanaman akan menjadi tumbuhnya jamur dan mengundang kawanan

semut

Pengendalian :

• Penanaman secara serempak pada satu hamparan agar umur tanaman sama.

Bila selisih penanaman terlalu jauh maka hama akan berpindah dari tanaman

tua ke tanaman muda

• Tanaman yang telah terserah parah dan terjangkit virus segera dicabut dan

dibakar agar tidak menular ke tanaman lain

• Penyemprotan dengan insektida, misalnya insektisida Perfekthion 400 EC

(dimethoate) dengan konsentrasi 1-2 ml/l.

Page 18: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

2.3.1.2 Kutu Thrips

Thrips merupakan hama yang polyfag, artinya hama ini dapat menyerang berbagai

jenis tanaman. Berukuran kecil ramping, warna kuning pucat kehitaman, mempunyai

sungut badan beruas-ruas. Cara penularan secara mengembara dimalam hari, menetap

dan berkembang biak. Thrips menyerang semangka dengan menusuk dan mengisap

daun pada pucuk-pucuk tanaman.

Sumber : [2] Gambar 2.9 Kutu Thrips

Gejala :

• daun keriting

• Pada daun terdapat bercak berwarna kuning

• Tanaman menjadi kerdil

• Tidak dapat membentuk buah secara normal

Pengendalian :

• Jangan menanam tanaman semangka non-biji pada lahan yang terdapat

tanaman semangka dewasa atau tanaman inang lainnya seperti cabai dan

terong disekitar tanaman sefamili seperti melon, timun.

• Tanaman yang terserang parah, terlebih terserang virus, segera dicabut dan

dibakar agar tidak menular ke tanaman yang sehat.

Page 19: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

• Dapat digunakan insektisida sistematik Winder 100 EC atau Winder 25 WP

dengan konsentrasi 0,5-1 g/l kemudian disemprotkan dengan volume air 500 L

saat gejala serangan awal mulai muncul.

2.3.1.3 Tungau Merah

Binatang kecil berwarna merah agak kekuningan/kehijauan berukuran kecil mengisap

cairan daun. Tandanya, tampak jaring-jaring sarang binatang ini di bawah permukaan

daun, warna dedaunan akan pucat.

Sumber : [18]

Gambar 2.10 Tungau Merah

Gejala :

• Daun keriting

• Apabila daun dibalik maka disebelah bawah akan terlihat sekumpulan hama

yang tampak seperti titik-titik merah

Pengendalian :

• Dilakukan sanitasi pertanaman, semua gulma dibersihkan. Tanaman terserang

parah dicabut dan dibakar.

• Penggunaan pestisida yaitu akarisida, misalnya Mitac 200 EC (amitraz)

dengan konsentrasi 1-1,5 ml/l.

Page 20: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

2.3.2. Penyakit

Penyakit merupakan suatu keadaan tanaman yang pertumbuhannya terganggu akibat

adanya organisme pengganggu selain hama. Umumnya organisme penyebab penyakit

pada semangka ini adalah mikroorganisme sehingga penyebabnya sulit dilihat dengan

mata telanjang.

Adapun penyakit yang dibahas dalam skripsi ini adalah :

2.3.2.1 Layu Fusarium

Penyakit layu fusarium (Fusarium oxysporum f. sp. Lagenariae Matsuo et Yamamoto)

mulai menyerang semenjak tanaman semangka dalam fase pembibitan.

Sumber : [12]

Gambar 2.11 Layu Fusarium

Gejala : timbul kebusukan pada tanaman yang tadinya lebat dan subur, lambat laun

akan layu

Pengendalian :

• Menanam varietas semangka yang resisten, misalnya varietas semangka non-

biji kualitas dan varietas semangka berbiji new dragon. Cara lain yang sudah

lazim dilakukan di Jepang dan Taiwan adalah menyambung bibit tanaman

semangka dengan menggunakan batang bawah dari semangka lokal.

Page 21: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

• Pengapuran lahan dengan dosis 50-75 g/tanaman untuk meningkatkan pH

tanah karena pathogen Fusarium berkembangbiak pada pH masam 4,5-5,8.

Hindari permukaan nitrogen (ZA atau Urea) yang berlebihan karena akan

mengasamkan tanah.

• Dapat dilakukan dengan perlakuan benih menggunakan fungisida Derosal 500

SC (carbendazim) 1 ml/l. Saat berbunga, setiap 14 hari sekali tanaman disiram

dengan larutan fungisida Derosal 500 SC 1,5 ml/l sebanyak 250 ml per

tanaman untuk pencegahan.

2.3.2.2 Rebah Batang

Penyakit rebah batang (damping off) dapat menyerang mulai dari benih belum muncul

ke permukaan tanah (pre-emergence damping off) samapi bibit tanaman umur dua

minggu setelah tanam (post-emergence damping off).

Sumber : [16]

Gambar 2.12 Rebah Batang

Gejala : Bibit atau tanaman muda yang terserang yaitu terdapat bercak kebasah-

basahan pada pangkal batang, lalu tiba-tiba bibit tanaman rebah dan mati

Pengendalian :

• Pupuk kandang yang digunakan sebagai media semai harus benar-benar

matang karena pupuk kandang yang belum matang banyak mengandung bibit

penyakit rebah batang

Page 22: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

• Apabila lingkungan lembap, kurangi kelembapan di sekitar tanaman dengan

cara hanya menyiram bibit atau tanaman muda sekali sehari

• Perlakuan benih dengan pencelupan benih dalam larutan fungisida Previcur N

dengan konsentrasi 2 ml/l selama 10 menit, khusus untuk benih semangka biji

dapat direndam selama empat jam

• Pada saat bibit berumur enam hari setelah semai dan 2-3 sebelum pindah

tanam bibit tanaman disemprot dengan fungisida Previcur N dengan

konsentrasi 1 ml/l.

2.3.2.3 Antraknosa

Gejala : daun terlihat bercak-bercak cokelat yang akhirnya berubah warna kemerahan

dan akhirnya daun mati.

Sumber : [13] Gambar 2.13 Antraknosa

Pengendalian :

• Dilakukan pergiliran tanaman dengan tanaman yang bukan sefamili dan

pengaturan jarak tanam yang tidak terlalu rapat agar lingkungan pertanaman

tidak terlalu lembap dan sirkulasi udara lancar

• Apabila serangan belum parah, daun dan buah yang terserang dibersihkan dan

dimusnahkan

• Menggunakan fungisida Velimex 80 WP dosis 2-2,5 gram/liter air.

Page 23: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

2.4 Personal Home Page (PHP)

PHP singkatan dari Personal Home Page Hypertext Preprocessor yang digunakan

sebagai bahasa script server-side dalam pengembangan Web yang disisipkan pada

dokumen HTML (HyperText Markup Languages) [11].

Script PHP dapat digunakan dalam tiga hal, yaitu:

1. Penulisan program server side. Hal ini adalah target utama PHP. Diperlukan

tiga hal agar script PHP dapat bekerja antara lain, PHP parser (CGI atau

server module), server web (misal, Apache), dan browser web.

2. Penulisan program command line. Script PHP dapat berjalan tanpa server atau

browser. Hanya diperlukan PHP parser dalam bentuk command line.

3. Penulisan program untuk aplikasi desktop. PHP mungkin bukan bahasa yang

sangat baik untuk membuat suatu aplikasi desktop dengan tampilan grafis yang

user friendly, dengan penambahan fitur tambahan PHP pada aplikasi client

side atau menggunakan PHP-GTK. PHP-GTK merupakan fitur tambahan pada

PHP dan tidak tersedia pada distribusi utama.

2.5 MySQL

Asal mula nama MySQL masih diperdebatkan sampai sekarang. Ada beberapa

kalangan menyebutkan nama MySQL diambil dari huruf pertama dan terakhir nama

panggilan Michael Widenius dan Monty orang pertama yang menemukan MySQL.

Namun ada juga sebagian kalangan yang mengemukakan kata My diambil dari nama

putri Monty , yang memang diberi nama My karena Monty memang aslinya orang

Finlandia. Kemudian MySQL dibangun, didistribusikan, dan didukung oleh MySQL

AB yakni sebuah perusahaan komersial yang dibiayai oleh pengembang (developer)

MySQL. [6].

Beberapa definisi MySQL antara lain sebagai berikut:

Page 24: Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Pisang Dengan Metode Forward Chaining

1. SQL (dibaca “es-que-el” atau “Sequel”) merupakan singkatan dari Structured

Query Language, adalah satu bahasa yang digunakan untuk mengelola

database relasional.

2. MySQL merupakan sistem manajemen database. Database merupakan

struktur penyimpanan data. Untuk menambah, mengakses, dan memproses

data yang disimpan dalam sebuah database computer, diperlukan sistem

manajemen database seperti MySQL Server.

MySQL merupakan software open source. Open source berarti semua orang

diizinkan menggunakan dan memodifikasi software. Semua orang dapat men-

download software MySQL dari internet dan menggunakannya tanpa

membayar.


Recommended