## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1395 − 1401 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3818

## Analisis Dempster Shafer Dalam Mendiagnosa Penyakit Coffea Canephora (Kopi Robusta)
Khairu Fahriz Ramadhan * , Afif Badawi
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan Jl. Gatot Subroto, Simpang Tj., Kec. Medan Sunggal, Kota Medan, Sumatera Utara Email: 1,* akunasus0404@gmail.com, 2 afifbadawi@dosen.pancabudi.ac.id Email Penulis Korespondensi: akunasus0404@gmail.com Submitted: 10/07/2023; Accepted: 31/07/2023; Published: 31/07/2023
Abstrak −Indonesia merupakan salah satu produsen kopi terbesar di dunia dan memiliki reputasi dalam menghasilkan kopi berkualitas tinggi. Sebagai negara yang berada di kawasan tropis dengan tanah yang subur, iklim, dan  topografi yang sesuai, Indonesia  memiliki  kondisi  yang  ideal  untuk  menanam  kopi.  Berbagai  varietas  kopi  di  Indonesia,  termasuk  Arabika  dan Robusta,  tumbuh  dengan  baik  di  berbagai  wilayah  seperti  Jawa,  Sumatera,  Sulawesi,  Bali,  Nusa  Tenggara,  Papua,  dan Kalimantan. Beberapa varietas kopi khas Indonesia termasuk Kopi Gayo dari Aceh, Kopi Mandailing dari Sumatera Utara, Kopi  Toraja  dari  Sulawesi  Selatan,  dan  Kopi  Bali  dari  Bali.  Tanaman  kopi  dapat  terserang  berbagai  penyakit,  yang  dapat mempengaruhi pertumbuhan, kualitas, dan hasil produksi. Dengan pendekatan analisis Dempster-Shafer untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman kopi Robusta didasarkan pada teori teori kepercayaan (evidence theory) dan memberikan kerangka kerja yang kuat untuk memodelkan ketidakpastian dalam diagnosis penyakit. Langkah pertama adalah mengumpulkan data observasi  dari  berbagai  indikator  penyakit  seperti  perubahan  warna  daun,  gejala  pembusukan,  dan  pertumbuhan  yang terhambat.  Melalui  perhitungan  derajat  kepercayaan  dan  ketidakpastian,  kami  dapat  menghasilkan  kesimpulan  yang  dapat dipercaya tentang keberadaan penyakit pada tanaman kopi Robusta. Selain itu, kami juga mengembangkan model Dempster- Shafer  untuk  mengidentifikasi  stadium  atau  tingkat  keparahan  penyakit,  yang  dapat  membantu  petani  dalam  mengambil tindakan yang tepat. Hasil menunjukkan bahwa pendekatan analisis Dempster-Shafer memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan  dalam  mendiagnosa  penyakit  kopi  Robusta.  Model  ini  juga  dapat  memberikan  informasi  yang  berharga  dalam mengidentifikasi stadium penyakit, yang dapat mendukung pengelolaan dan pengendalian penyakit secara efektif.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Dempster Shafer; Coffea Canephora (Kopi Robusta)
Abstract −Indonesia is one of the world's largest coffee producers and has a reputation for producing high quality coffee. As a country located in the tropics with fertile soil, climate, and suitable topography, Indonesia has ideal conditions for growin g coffee. Various varieties of coffee in Indonesia, including Arabica and  Robusta, grow well in various regions such as Java, Sumatra, Sulawesi, Bali, Nusa Tenggara, Papua and Kalimantan. Some of the typical Indonesian coffee varieties include Gayo Coffee from Aceh, Mandailing Coffee from North Sumatra, Toraja Coffee from South Sulawesi, and Bali Coffee from Bali. Coffee plants can be attacked by various diseases, which can affect growth, quality and yield. The Dempster-Shafer analysis approach for diagnosing disease in Robusta coffee plants is based on the theory of trust (evidence theory) and provides a strong framework  for  modeling  uncertainty in  disease  diagnosis. The  first step  is  to  collect observational  data  on  various  disease indicators  such  as  leaf  discoloration,  decay  symptoms,  and  stunted  growth.  By  calculating  the  degree  of  confidence  and uncertainty, we can produce reliable conclusions about the presence of disease in Robusta coffee plants. In addition, we also developed  the  Dempster-Shafer  model  to  identify  the  stage  or  severity  of  the  disease,  which  can  assist  farmers  in  taking appropriate  action.  The  results  show  that  the  Dempster-Shafer  analysis  approach  provides  accurate  and  reliable  results  in diagnosing Robusta coffee disease. This model can also provide valuable information in identifying disease stages, which can support effective disease management and control.
Keywords : Expert System; Dempster Shafer; Coffea Canephora (Robusta Coffee)

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  penghasil  kopi  terbersar  keempat  di  dunia  setelah  Brazil,  Vietnam,  dan Colombia[1][2].  Tanaman  kopi  adalah  tanaman  tropis  yang  menghasilkan  biji  kopi  yang  digunakan  untuk membuat  minuman  kopi. Tanaman  kopi  termasuk  dalam  genus  Coffea  dan  keluarga  Rubiaceae.  Secara  botani, tanaman kopi dapat berupa pohon atau semak, tergantung pada varietasnya. Tanaman kopi memiliki daun hijau yang lebat dan menghasilkan bunga putih yang harum. Setelah bunga mengalami penyerbukan, buah kopi (biasa disebut  "ceri  kopi")  mulai  berkembang.  Biasanya,  buah  kopi  berwarna  merah  ketika  matang,  namun  ada  juga beberapa  varietas  yang  berwarna  kuning  atau  oranye.  Setelah  dipanen,  biji  kopi  perlu  diproses  sebelum  dapat digunakan untuk membuat kopi.
Proses pengolahan biji kopi meliputi pengeringan, pengupasan kulit luar, dan pemisahan biji dari buahnya. Setelah itu, biji kopi akan dipanggang dan digiling sebelum digunakan untuk menyeduh kopi. Kopi merupakan salah  satu  komoditas  pertanian  utama  di  banyak  negara  dan  menjadi  minuman  yang  sangat  populer  di  seluruh dunia.  Kopi  memiliki  beragam  rasa  dan  aroma  tergantung  pada  jenis  biji  kopi,  asal  geografisnya,  dan  metode pemrosesan yang digunakan. Selain sebagai minuman, kopi juga menjadi sumber mata pencaharian bagi jutaan petani di berbagai negara di dunia[3].
Kopi  Robusta  adalah  salah  satu  varietas  kopi  yang  penting  dan  banyak  ditanam  di  berbagai  wilayah  di dunia, terutama di daerah dengan iklim tropis. Salah satu keunggulan utama kopi Robusta adalah ketahanannya terhadap  berbagai  kondisi  pertumbuhan. Kopi  Robusta  tumbuh  subur  di  daerah  dataran  rendah  hingga  sedang,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1395 − 1401 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3818
biasanya pada ketinggian antara 200 hingga 800 meter di atas permukaan laut, meskipun ada juga yang tumbuh pada ketinggian lebih tinggi. Iklim tropis dengan musim hujan yang jelas dan tanah yang subur merupakan kondisi ideal untuk pertumbuhan kopi Robusta.
Tanaman  kopi  Robusta  lebih  tahan  terhadap  penyakit  dan  cuaca  yang  ekstrem  dibandingkan  dengan varietas  Arabika.  Ini  membuatnya  lebih  mudah  ditanam  di  berbagai  jenis  tanah  dan  ketinggian.  Kopi  Robusta memiliki kandungan kafein  yang lebih  tinggi  daripada kopi  Arabika.  Biasanya, biji  kopi  Robusta mengandung sekitar 2,2-2,7% kafein, sedangkan kopi Arabika hanya sekitar 1,2-1,5%.
Kandungan  kafein  yang  tinggi  memberikan  rasa  yang  lebih  kuat  dan  pahit  pada  kopi  Robusta.  Secara umum, kopi Robusta memiliki rasa yang lebih kuat, pahit, dan kasar dibandingkan dengan kopi Arabika. Kopi Robusta cenderung memiliki cita rasa yang lebih berani  dan lebih sedikit  nuansa rasa buah-buahan atau bunga dibandingkan Arabika. Rasa kopi Robusta juga sering dianggap lebih tahan terhadap dicampur dengan susu atau digunakan dalam minuman kopi berbasis susu.
Kopi  Robusta  (Coffea  canephora)  pertama  kali  ditemukan  di  wilayah  Kongo  di  Afrika  Tengah.  Itulah sebabnya varietas kopi  ini juga dikenal  sebagai  "kopi  Kongo." Kemudian, tanaman kopi  Robusta menyebar ke wilayah lain di Afrika, termasuk Uganda, Pantai Gading, dan Kamerun. Pada awalnya, kopi Robusta ditemukan sebagai tanaman liar, tumbuh di hutan-hutan lebat di wilayah-wilayah tersebut.
Namun, ketika penemuan potensi ekonomi kopi, khususnya untuk industri kopi instan, kopi Robusta mulai ditanam secara komersial dan dikembangkan di berbagai negara tropis di seluruh dunia. Selain di Afrika, produksi kopi Robusta juga telah menyebar ke wilayah lain seperti Asia Tenggara, termasuk Vietnam dan Indonesia, yang saat ini menjadi salah satu produsen kopi Robusta terbesar di dunia. Dengan begitu dalam kurun waktu 20 tahun konsumsi kopi akan mengalami peningkatan hingga mencapai 300 gram/kapita/tahun. Industri kopi di Indonesia sangat  beragam,  dimulai  dari  unit  usaha  kecil  yang  berskala  industri  rumahan  sampai  industri  kopi  berskala multinasional.
Produk  yang  dihasilkan  tidak  hanya  diproduksi  untuk  kebutuhan  dalam  negeri  melainkan  juga  untuk mengisi  pasar  di  luar  negeri.  Dengan  banyaknya  jenis  penyakit  pada  tanaman  kopi  tentu  dari  berbagai  jenis penyakit tanaman kopi tersebut memiliki cara  penanganan yang berbeda-beda pula, maka dari itu petani dituntut untuk mengetahui penyakit tanaman kopi mereka dengan  tepat  sehingga  penanganan  bisa  dilakukan  secara  tepat pula.  Dari  permasalahan  tersebut  dibangun  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  petani,  sistem yang  dimaksud adalah sistem pakar. Dari pembahasan penelitian ini diharapkan perangkat lunak yang dirancang dapat membantu Petani kopi untuk mengetahui permasalahan terkait penyakit pada  Coffea Canephora.
Berikut ini adalah beberapa penelitian terkait tanaman kopi pada sistem pakar antara lain F. Parnadi, 2018 yang menganalisis daya saing kopi dan berhasil melakukan proses pengecekan kualitas kopi sesuai analisa dari pakar. Lumbanraja, Favorisen R  tahun 2020 Menggunakan Metode Breadth First Search yang dapat memberikan kemudahan bagi petani untuk mencari penyakit dan hama kopi serta solusi yang harus diambil oleh petani kopi. Penelitian  Novianti  tahun  2021  yang  menggunakan  Forward  Chaining  dalam  mendiagnosa  penyakit  tanaman kopi[4].  Mohammad  Denny  Gunawan  tahun  2020 yang  dapat  digunakan  dalam  menanggulangi   masalah  para petani Indonesia khususnya pada masalah hama tanaman kopi[5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem Pakar adalah jenis sistem kecerdasan buatan yang dirancang untuk meniru pengetahuan dan kemampuan para  ahli  manusia  dalam  bidang  tertentu.  Tujuan  utama  dari  sistem  pakar  adalah  memberikan  solusi  atau rekomendasi yang serupa dengan apa yang diberikan oleh seorang ahli manusia, berdasarkan pengetahuan yang dimiliki  sistem  tersebut.[6]–[8].  Sistem  pakar  beroperasi  dengan  menganalisis  masalah,  membandingkannya dengan basis pengetahuan yang dimiliki, dan menghasilkan solusi  atau jawaban berdasarkan pengetahuan yang ada.
Basis  pengetahuan  sistem  pakar  terdiri  dari  aturan-aturan  yang  dibuat  berdasarkan  pengetahuan  dan pengalaman  ahli  manusia  dalam  bidang  tertentu[9]–[11].  Mesin  inferensi  adalah  komponen  yang  bertugas menerapkan  pengetahuan  yang  ada  dalam  basis  pengetahuan  untuk  menganalisis  masalah  atau  situasi  yang diberikan,  menghasilkan  pemahaman  atau  keputusan  yang  mirip  dengan  yang  dihasilkan  oleh  seorang  pakar manusia.  Sistem  pakar  telah  diterapkan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  kedokteran,  keuangan,  manufaktur, pertanian, otomotif, dan banyak lagi.
Kelebihan utama dari sistem pakar adalah kemampuannya untuk  memberikan solusi  yang konsisten dan cepat  dalam  situasi  yang  kompleks,  serta  mengatasi  keterbatasan  manusia  dalam  memproses  sejumlah  besar informasi dalam waktu singkat. Namun, sistem pakar juga memiliki keterbatasan, seperti ketergantungannya pada kualitas basis pengetahuan dan kemampuannya yang terbatas dalam mengatasi situasi yang tidak pernah ditemui sebelumnya[12]. Dengan demikian, sistem pakar dapat membantu memecahkan masalah kompleks, meningkatkan produktivitas,  dan  meningkatkan  kualitas  keputusan  dalam  domain  yang  spesifik.  Pada  sistem  pakar  ada  dua bagian  penting,  yaitu  development  environment  (lingkungan  pengembangan)  dan  consultation  environtment (lingkungan konsultasi)[13].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1395 − 1401 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3818
Lingkungan  pengembangan  sistem  pakar  dapat  sangat  beragam  tergantung  pada  tujuan  dan  lingkungan implementasi sistem pakar tersebut[14]. Pengembang harus memilih alat dan teknologi yang paling sesuai untuk mencapai tujuan sistem pakar yang diinginkan. Representasi Pengetahuan adalah sebuah cara yang dipergunakan dalam  melakukan  pengkodekan  pengetahuan  kedalam  sebuah  sistem  pakar[15].  Representasi  pengetahuan dimaksudkan  untuk  menangkap  seluruh  sifat-sifat  penting  dalam permasalahan  yang  akan  diselesaikan  dan membuat informasi itu dapat digunakan oleh prosedur pemecahan masalah[16].

## 2.2 Dempster Shafer
Dempster-Shafer Theory, juga dikenal  sebagai  Teori Evidensial atau Teori  Kombinasi  Evidensial, adalah suatu kerangka kerja matematis untuk menggabungkan dan menginterpretasikan berbagai bukti atau bukti parsial dalam sistem  berbasis  ketidakpastian[17].  Teori  ini  dinamai  dari  para  matematikawan  Glenn  Dempster  dan  Arthur  P. Dempster  serta  ilmuwan  statistik  Leonard  J.  Shafer,  yang  memperkenalkannya  pada  awal  tahun  1960-an.[18]– [20].
Teori  Dempster-Shafer,  juga  dikenal  sebagai  Teori  Evidensial  atau  Teori  Kombinasi  Evidensial,  adalah kerangka kerja matematis yang digunakan untuk menggabungkan dan menginterpretasikan bukti atau informasi dari berbagai sumber dalam situasi ketidakpastian. Teori ini memungkinkan kita untuk menghadapi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan atau penilaian dengan cara yang lebih formal dan rasional.
Dalam Teori Dempster-Shafer, terdapat dua ukuran utama yang digunakan untuk mengukur tingkat keyakinan:
1. Belief  (Kepercayaan):  Belief  adalah  ukuran  tingkat  keyakinan  tertinggi  pada  suatu  peristiwa  atau  hipotesis. Interval  [Belief,  ...]  menunjukkan  bahwa  setidaknya  kita  percaya  pada  tingkat  Belief  terhadap  peristiwa tersebut. Dengan kata lain, peristiwa tersebut memiliki probabilitas minimal sebesar tingkat  Belief.  Dimana nilai bel yaitu (0-0,9)
2. Plausibility  (Kewajaran):  Plausibility  adalah  ukuran  tingkat  keyakinan  terendah  pada  suatu  peristiwa  atau hipotesis.  Interval  [...,  Plausibility]  menunjukkan  bahwa  paling  tidak  kita  menganggap  peristiwa  tersebut memiliki  tingkat  Plausibility.  Plausibility  ini  merupakan  nilai  terendah  dari  probabilitas  bahwa  peristiwa tersebut  benar.  Plausibility  /  Logis  (Pls)  dinotasikan  sebagai  :  Pl(s)  =  1-B  (-s).  Plausibility  juga  bernilai  0 samapai 1, jika yakin –s, maka dapat dikatakan Bel(- s) = 1 dan Pl (-s) = 0
Teori Dempster-Shafer, dikenal istilah "Frame of Discernment" yang dinotasikan dengan simbol Ø (huruf O  dengan  garis  diagonal).  Frame  of  Discernment mengacu  pada  himpunan  dari  semua  hipotesis  atau  peristiwa yang  mungkin  terjadi  dalam  suatu  domain  atau  situasi.  Dalam  konteks  Teori  Dempster-Shafer,  Frame  of Discernment  (Ø)  merupakan  himpunan  yang  terdiri  dari  semua  elemen  atau  hipotesis  yang  relevan yang  dapat diuji atau diamati dalam suatu situasi atau masalah. Setiap elemen dalam Frame of Discernment mungkin memiliki tingkat  kepercayaan  atau  keyakinan  yang  berbeda-beda  berdasarkan  bukti  atau  informasi  yang  ada.  Jumlah  m dalam subset Ø sama dengan Apabila tidak ada informasi apapun untuk memilih hipotesis, maka nilai m ; m{Ø } = 1,0
Dalam Teori Dempster-Shafer, diasumsikan bahwa hipotesis atau peristiwa dalam Frame of Discernment (Ø) adalah saling eksklusif dan saling lepas satu sama lain. Artinya, tidak ada dua hipotesis yang sama atau bersifat tumpang tindih di dalam Frame of Discernment.
Dalam Teori Dempster-Shafer, "Belief" (Kepercayaan) mengukur kekuatan atau tingkat keyakinan dalam mendukung  suatu  hipotesis  atau  peristiwa  tertentu  berdasarkan  bukti  atau  informasi  yang  ada.  Tingkat  Belief menunjukkan  sejauh  mana  bukti  tersebut  konsisten  dengan  hipotesis  atau  peristiwa  tersebut. keterkaitan antara plausibility dan belief dapat dituliskan:
Pl(H) = 1- Bel(H) (1)
Plausilibility juga bernilai 0 sampai 1. Jika kita yakin akan –s, maka dapat dikatakan bahwa Bel(H)=1, dan Pl( H )=0.  Plausilibility  akan  mengurangi  tingkat  kepercayaan  dari  evidence.  Pada  teori  Dhempster  Shafer  kita mengenal adanya frame of discernment yang dinotasikan dengan 0 dan mass function yang dinotasikan dengan m. Fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3 dibentuk dengan persamaan berikut ini[5], [21].
𝑚 3( 𝑍 ) ∑ 𝑥 ∩ 𝑦 = 𝑧𝑚 1( 𝑥 ) 𝑚 2( 𝑦 ) (2)
1−∑ 𝑥 ∩ 𝑦 = 𝜃𝑚 1( 𝑥 ) 𝑚 2( 𝑦 )
Keterangan : m1 (X) adalah dentitas untuk gejala pertama m2 (Y) adalah dentitas untuk gejala kedua m3 (Z) adalah kombinasi dari kedua dentitas diatas 0 adalah semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis (X’ dan Y’) X dan Y adalah subset dari Z X’ dan Y’ adalah subset dari 0
Selain  itu,  terdapat  kerangka  kerja  yang  harus  diikuti  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini.  Di  bawah  ini adalah daftar kerangka kerja yang harus diikuti.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1395 − 1401 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3818
Gambar 1. Kerangka Proses Penelitian
Gambar 1 di atas menjelaskan bahwa analisis masalah didasarkan pada keterbatasan para ahli yang khusus menangani penyakit kopi, sehingga perlu dibuat suatu sistem yang memberikan solusi penanganan dini penyakit kopi. Sumber pengetahuan ahli dikumpulkan dari sejumlah informasi tentang penyakit pohon kopi yang dihadapi oleh petani kopi. Penelitian ini juga menggunakan referensi dari beberapa sumber teori, seperti artikel yang dimuat di jurnal nasional yang membahas tentang metode Dempster Shafer. Membuat database menggunakan data dari data penyakit, data gejala, dan data basis pengetahuan. Sistem yang dibangun dengan metode analisis Dempster- Shafer merupakan teori pembuktian matematis berdasarkan fungsi kepercayaan dan inferensi rasional, digunakan untuk  menggabungkan  data  (bukti)  yang  terpisah  untuk  menghitung  probabilitas  suatu  kejadian.  Analisis Dempster-Shafer dapat memberikan kontribusi yang signifikan untuk diagnosis penyakit kopi dan dapat menjadi dasar  untuk  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  yang  lebih  kompleks  dalam  pengelolaan  dan pengendalian penyakit pada tanaman kopi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Melalui pendekatan kuantitatif untuk menguji kebenaran hipotesis tentang kemungkinan penyakit tanaman kopi Robusta menurut  gejala yang dialami dengan menggunakan metode analisis Dempster Shafer[1]. Penelitian ini juga menggunakan metodologi penelitian dan pengembangan dengan tujuan membuat aplikasi berbasis Android yang dapat mendiagnosa tanaman kopi Robusta dengan menghitung Dempster Sahfer. Sumber data pengetahuan yang didapat dari seorang pakar tentunya akan menjadi acuan dasar untuk menarik kesimpulan yang tepat. Itulah mengapa tabel pengetahuan ini sangat dibutuhkan guna untuk menentukan proses perhitungan dari jenis penyakit tanaman kopi.  Pada tabel  1 berikut  merupakan nama penyakit tanaman kopi  yang digunakan pada sistem yang akan dirancang.
Tabel 1. Data Penyakit Dan Solusi Tanaman Kopi robusta No Kode Penyakit Solusi 1 P001 Jamur Upas Dengan melakukan pemotongan pada cabang yang sakit yang ukuran masih  kecil,  dipotong  dibawah  pangakal  bagian  yang  sakit, potongan-potongan  batang  dan  cabang  yang  sakit  tersebut dikumpulkan kemudian dibakar. 2 P002 Bercak daun oleh Jamur Cercospora coffeicola Mengurangi kelembaban kebun dengan mengurangi naungan air.
Berikut ini adalah gejala dari penyakit tanaman kopi, yang ditampilkan pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Gejala Penyakit Tanamaan Kopi No  Kode Gejala 1 G1 adanya miselium tipis
2 G2 terlihat benang-benang pada bagian bawah tanaman
3 G3 cabang atau ranting tanaman kopi yang mengalami layu mendadak
4 G4 terlihat lapisan hifa tipis di bagian tanaman kopi
5 G5 apisan hifa berkelir putih tadi menyebar di lentisel dan celah-celah
Basis Pengetahuan Pakar Pembuatan Database Implementasi Dempster Shafer Hasil Analisis Masalah

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1395 − 1401 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3818
No  Kode Gejala 6 G6 timbul lapisan kerak berwarna merah jambu 7 G7 muncul bintik-bintik kecil berkelir jingga kemerahan
8 G8 daun membusuk 9 G9 daun terlihat menjadi berwarna kecoklatan 10 G10 munculnya bercak-bercak berwarna kuning
11 G11 timbulnya bercak-bercak berwarna cokelat pada permukaan buah kopi 12 G12 buah mengalami pembusukan sampai ke biji kopi
Penggunaan teknik Inference Engine, sebuah program yang mengontrol proses inferensi berdasarkan basis pengetahuan  untuk  menarik  kesimpulan  dari  hasil  diagnostik.  Pertama-tama  menentukan  gejala  tanaman  kopi, kemudian  menganalisis  menjadi  jelas  apakah  tanaman  tersebut  menderita  penyakit,  dan  solusinya  dibuat berdasarkan persentase yang diperoleh. Pada tabel 3 di bawah ini terlihat basis pengetahuan dari gejala penyakit tanaman kopi.
Tabel 3. Basis Pengetahuan No Gejala penyakit P01 P02 1. adanya miselium tipis y 2. terlihat benang-benang pada bagian bawah tanaman y 3. cabang atau ranting tanaman kopi yang mengalami layu mendadak y 4. terlihat lapisan hifa tipis di bagian tanaman kopi y 5. apisan hifa berkelir putih tadi menyebar di lentisel dan celah-celah y 6. timbul lapisan kerak berwarna merah jambu y 7. muncul bintik-bintik kecil berkelir jingga kemerahan y 8. daun membusuk y 9. daun terlihat menjadi berwarna kecoklatan y y 10. munculnya bercak-bercak berwarna kuning y 11. timbulnya bercak-bercak berwarna cokelat pada permukaan buah kopi y 12. buah mengalami pembusukan sampai ke biji kopi y
Dengan  menginisialisasi  nilai  frekuensi  gejala,  bobot  dapat  diberikan  pada  gejala,  yang  kemudian digunakan dalam perhitungan gabungan menggunakan metode Dempster-Shafer. Tabel 4 di bawah ini adalah nilai frekuensi hasil diagnostik yang menjelaskan kepastian gejala.
Tabel 4. Nilai Range Persentase Kemungkinan Hasil Diagnosa
No Nilai Bobot Persentase Nilai Densitas Keterangan 1 1 100% Sangat Pasti 2 0,75 - 0,99 75% Pasti 3 0,50 – 0,74 50% Cukup Pasti 4 <0,50 25% Kurang Pasti
Tabel 5 di bawah ini adalah tabel skor frekuensi gejala yang ditemukan pada penyakit tanaman kopi.
Tabel 5. Nilai Densitas No Kode Gejala Gejala Densitas 1 G1 adanya miselium tipis 0.49 2 G2 terlihat benang-benang pada bagian bawah tanaman 0.33 3 G3 cabang  atau  ranting  tanaman  kopi  yang  mengalami layu mendadak 0.60 4 G4 terlihat lapisan hifa tipis di bagian tanaman kopi 0.75 5 G5 apisan hifa berkelir putih tadi menyebar di lentisel dan celah-celah 0.60 6 G6 timbul lapisan kerak berwarna merah jambu 0.55 7 G7 muncul bintik-bintik kecil berkelir jingga kemerahan 0.30 8 G8 daun membusuk 0.65 9 G9 daun terlihat menjadi berwarna kecoklatan 0.44 10 G10 munculnya bercak-bercak berwarna kuning 0.53 11 G11 timbulnya  bercak-bercak  berwarna  cokelat  pada permukaan buah kopi 0.20 12 G12 buah mengalami pembusukan sampai ke biji kopi 0.45

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1395 − 1401 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3818
Teori Dempster-Shafer merupakan suatu kerangka kerja matematis yang menyediakan cara formal untuk menggabungkan  dan  menginterpretasikan  berbagai  bukti  atau  informasi  dari  berbagai  sumber  dalam  situasi ketidakpastian. Hal ini memungkinkan kita untuk menghadapi masalah di mana kita tidak memiliki informasi yang lengkap  atau  akurat  dengan  cara  yang  lebih  sistematis  dan rasional. Teori  Dempster-Shafer,  nilai 0  dan  nilai  1 memiliki  makna  khusus  dalam  mengidentifikasi  tingkat  keyakinan  atau  ketidakpastian  terkait  dengan  suatu hipotesis atau peristiwa. Nilai 0 (Nol Belief): Jika tingkat Belief suatu hipotesis atau peristiwa adalah 0, itu berarti bahwa bukti atau informasi yang ada tidak mendukung sama sekali hipotesis tersebut. Dengan kata lain, hipotesis tersebut tidak mungkin benar berdasarkan informasi yang ada. Ini mengidentifikasikan bahwa tidak ada bukti yang mendukung  hipotesis  tersebut.  Nilai  1  (Keyakinan  Mutlak):  Jika  tingkat  Belief  suatu  hipotesis  atau  peristiwa adalah 1, itu menunjukkan bahwa hipotesis tersebut benar atau pasti benar berdasarkan bukti atau informasi yang ada. Tingkat keyakinan ini menyatakan bahwa tidak ada ketidakpastian terkait dengan hipotesis tersebut.
Gejala 1 : daun membusuk
Apabila diketahui nilai kepercayaan setelah dilakukan observasi ' daun membusuk' sebagai gejala dari jamur Upas {P01} maka :
Belief : m1{ P01 } = 0.65 Plausibility : m1(θ) = 1 - 0.65 = 0.35 Gejala 2 : daun terlihat menjadi berwarna kecoklatan
Apabila  diketahui  nilai  kepercayaan  setelah  dilakukan  observasi  '  daun  terlihat menjadi  berwarna kecoklatan{P01,P02} maka : Belief : m2{ P01,P02 } = 0.44 Plausibility : m2(θ) = 1 - 0.44 = 0.56 Maka didapat aturan kombinasi m1{ P01 } dengan m2{ P01,P02 }
m1{P01 } = 0.65 × 0.44 = 0.286 m2(θ) = 0.56= 0.65 ×  0.56  = 0.364 m1(θ) = 0.35  0.44= 0.154 (θ) = 0.35 × 0.56= 0.196
Gejala 3 : munculnya bercak-bercak berwarna kuning Apabila  diketahui  nilai  kepercayaan  setelah  dilakukan  observasi  munculnya bercak-bercak  berwarna kuning sebagai gejala dari {P02} maka :
Belief : m4{P02} = 0.53 Plausibility : m4(θ) = 1 - 0.53 = 0.47 Maka didapat aturan kombinasi :
m3{ P01 }= 0.65 × 0.53= 0.3445 {P01} = 0.65 × 0.47= 0.3055 m3{ P01,P02 } =0.154 × 0.53= 0.08162 {P01,P02} = 0.154 × 0.47= 0.07238 m3(θ) = 0.196 × 0.53= 0.10388 (θ) = = 0.196 × 0.47= 0.09212 Dari hasil kombinasi dari tabel diperoleh nilai m5 : {#} = 0.3445
m5(P01) = 0,3055 1−0,3455 = 0,466056445
m5(P02) = 0,08162+0,10388 1−0,3455 = 0,282990084
m5(P01,P02) = 0,7238 1−0,3455 = 0,110419527
m5 (θ)= 0,9212 1−0,3455 = 0,140533944
Nilai tertinggi adalah m5{P01} dengan nilai 0.466056445 yang berarti nilai tertinggi terdapat pada penyakit jamur Upas. Jadi kesimpulan dari perhitungan Dempster Shafer adalah: “Penyakit tanaman kopi adalah penyakit jamur yang proporsinya 46,6%.

## 4. KESIMPULAN
Analisis  Dempster-Shafer  dapat  dijadikan  pendekatan  yang  efektif  dan  dapat  diandalkan  untuk  mendiagnosis penyakit pada tanaman kopi Robusta. Melalui penerapan teori kepercayaan dan kerangka kerja Dempster-Shafer, dapat  dilakukan  pemodelan  ketidakpastian  dalam  diagnosis  penyakit  dengan  menggunakan  bukti-bukti  dari berbagai indikator penyakit. Dengan menggabungkan bukti-bukti tersebut, dapat diperoleh kesimpulan yang dapat dipercaya tentang keberadaan penyakit pada tanaman kopi Robusta. Selain itu, metode Dempster-Shafer juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi stadium atau tingkat keparahan penyakit, memberikan informasi yang penting dalam pengelolaan penyakit pada tanaman kopi Robusta. Melalui eksperimen dan evaluasi menggunakan dataset yang  relevan,  metode  ini  telah  menunjukkan  hasil  yang  akurat    dengan  nilai 0.466056445.  Dengan  demikian, pendekatan  analisis  Dempster-Shafer  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  diagnostik  penyakit kopi  Robusta  dan  dapat  menjadi  dasar  untuk  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  yang  lebih  canggih

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1395 − 1401 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3818
dalam pengelolaan dan pengendalian penyakit pada tanaman kopi. Dengan hasil kesimpulan penyakit yang dialami pada tanaman kopi tersebut adalah penyakit  jamur upas dengan tingkat Persentase 46,6% . Dengan peningkatan keberhasilan  dalam  mendiagnosis  penyakit  dan  mengidentifikasi  stadiumnya,  diharapkan  penelitian  ini  dapat membantu dalam meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan industri kopi Robusta. Namun, perlu dilakukan penelitian lanjutan dan pengujian lebih lanjut  untuk memvalidasi  metode ini secara lebih luas dan memperluas aplikasinya dalam pengelolaan penyakit tanaman kopi Robusta secara praktis.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Universitas  Pembangunan  Panca  Budi  selaku  homebase  peneliti  yang  telah memberikan  dukungan  secara  moril  dan  materi, terima  kasih  kepada  rekan-rekan  yang telah  berkontribusi  atas penelitian  ini,  khususnya  Bapak  Afif  Badawi.  Serta  ucapan  terima  kasih  kepada  Bapak/Ibu  yang  mengelolah Journal of Information System Research (JOSH) yang telah meluangkan waktu untuk meriview penelitian ini, dan besar harapan kami agar kerjasama dalam penerbitan artikel antara Universitas Pembangunan Panca Budi dengan Budidarma terus berjalan dengan baik.

## REFERENCES
[1] B. Riansyah, D. Kurniawan, and M. Same, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kopi Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Komputasi, vol. 9, no. 1, 2021, doi: 10.23960/komputasi.v9i1.2420.
[2] F.  Parnadi,  “Analisis  Daya  Saing  Ekspor  Kopi  Indonesia  di  Pasar  Internasional,”  Junral  Manaj.  Bisnis  dan Kewirausahaan, vol. 2, no. 4, pp. 52–61, 2018.
[3] S.  A.  Sabrina  and  W.  F.  Al  Maki,  “Klasifikasi  Penyakit  pada  Tanaman  Kopi  Robusta  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” e-Proceeding Eng., vol. 9, no. 3, p. 119, 2022.
[4] K. D. P. Novianti, I. M. D. K. Gunawan, and N. K. Sukerti, “Implementasi Forward Chaining Untuk Mendiagnosis Penyakit Tanaman Kopi,” Inser.  Inf. Syst. Emerg. Technol. J., vol. 1, no. 2, p. 88, 2021, doi: 10.23887/insert.v1i2.30547.
[5] D. T. Yuwono, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Implementasi Metode Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kepribadian,” J. Sist. Inf. BISNIS, vol. 9, no. 1, p. 25, May 2019, doi: 10.21456/vol9iss1pp25-31.
[6] A. H. Nasyuha, “Implementasi Teorema Bayes Dalam Diagnosa Penyakit Ayam Broiler,” vol. 4, pp. 1062–1068, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2366.
[7] H. Fahmi, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata KatarakDengan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” Matics, vol. 11, no. 1, p. 27, 2019, doi: 10.18860/mat.v11i1.7673.
[8] I.  H.  Santi  and  B.  Andari,  “Sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah  dengan  metode  certainty  factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 159–177, 2019.
[9] A. H. Nasyuha, M. I. Perangin Angin, and M. M. Marsono, “Implementasi Dempster Shafer Dalam Diagnosa Penyakit Impetigo Pada Balita,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 3, p. 700, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.1901.
[10]  M. Zunaidi, U. Fatimah, S. Sitorus, and A. H. Nasyuha, “Analisis Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tanaman Pisang,” vol. 5, pp. 1302–1308, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3225.
[11]  M. Hutasuhut and A. H. Nasyuha, “Analisis Aritmia ( Gangguan Irama Jantung ) Menerapkan Metode Certainty Factor,” vol. 5, pp. 1386–1393, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3289.
[12]  S. Sumiati, Akip Suhendar, and Fahriyanti, “CERTAINTY FACTOR UNTUK KLASIFIKASI KELAINAN JANTUNG BERDASARKAN REKAM MEDIS ELEKTROKARDIOGRAM,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 8, no. 1, pp. 49–52, Mar. 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i1.3074.
[13]  N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,” J. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.12.
[14]  R. Simalango and A. S. Sinaga, “Diagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Dengan Teorema Bayes,” vol. 3, pp. 43–50, 2019.
[15]  H. Hafizah, T. Tugiono, and A. Azlan, “Sistem Pakar Untuk Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes,” J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist.  Komput.  TGD),  vol.  4,  no.  1,  p.  103,  2021,  doi: 10.53513/jsk.v4i1.2625.
[16]  P. T. Prasetyaningrum and N. B. Hangesti, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Akibat Virus Menggunakan Teorema Bayes,” Telematika, vol. 15, no. 2, p. 117, 2018, doi: 10.31315/telematika.v15i2.3128.
[17]  A. Rosana, G. Pasek, S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit pada Manusia dengan Metode Dempster  Shafer  (Expert  System  of  Diagnosing  Skin  Disease  of  Human  being  using  Dempster  Shafer  Method),”  J- Cosine, vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2020.
[18]  D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” Komputika  J. Sist. Komput., vol. 9, no. 2, pp. 85–93, 2020, doi: 10.34010/komputika.v9i2.2884.
[19]  C. Nas, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakt Tiroid Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Teknol. Dan Open Source, vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2019.
[20]  A. Ardiansyah and L. Muflikhah, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Kambing Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 8, pp. 2587–2594, 2018.
[21]  K. Kirman, A. Saputra, and J. Sukmana, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Lambung Dan Penanganannya Menggunakan Metode Dempster Shafer,” Pseudocode, vol. 6, no. 1, pp. 58–66, 2019, doi: 10.33369/pseudocode.6.1.58- 66.