## SISTEM PENDETEKSI PENYAKIT TANAMAN PADI BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE

## Abstract
[Disease  Detection  System  in  Rice  Plant  Based  on  Artificial  Intelligence] Indonesia  is  an  agricultural country with the majority of the population working as farmers and owning agricultural land of 13% of the country's total area. The main commodity of Indonesian agriculture is rice, because this plant is a food crop that produces rice as the staple food of the community. Based on the data collected, it is noted that there are frequent fluctuations in the total rice harvest each year. This is caused by various factors, ranging from the lack of agricultural land compared to population growth, conversion of agricultural land to non-agricultural land, to the biggest problem, namely pests and diseases that attack rice plants. Disease problems in rice plants have caused many cases of crop failure that have occurred in all parts of Indonesia. With the development of technology, this research developed a system for detecting rice plant diseases based on artificial intelligence and an expert system. Farmers simply use their gadgets to diagnose diseases independently without having to involve experts directly, but of course with the same optimal results as expert diagnoses. The method used is  the  ESDLC  (Expert  System  Development  Life  Cycle)  method  which  consists  of  assessment,  expert knowledge mapping, design and testing. The results obtained in this study are the existence of an application for detecting rice plant diseases based on artificial intelligence using an expert system method that can be used by farmers to diagnose rice plant diseases independently without having to meet directly with experts.
Keywords: Android; Artificial Intelligence; Expert System; Rice Plant Disease.

## Abstrak
Indonesia  merupakan  negara  agraris  dengan  mayoritas  penduduk  berprofesi  sebagai  petani  serta  memiliki lahan pertanian sebesar 13% dari total wilayah negara. Adapun komoditas utama pertanian Indonesia adalah padi,  dikarenakan  tanaman  in  merupakan  tanaman  pangan  penghasil  beras  sebagai  makanan  pokok masyarakat. Berdasarkan data yang dikumpulkan, tercatat bahwa sering terjadi fluktuasi total panen padi tiap tahunnya. Hal ini diakibatkan oleh berbagai faktor, mulai dari minimnya lahan pertanian jika dibandingkan dengan pertumbuhan penduduk, konversi lahan pertanian menjadi lahan non-pertanian, hingga masalah yang paling besar yaitu hama dan penyakit yang menyerang tanaman padi. Permasalahan penyakit pada tanaman padi telah menyebabkan banyak kasus gagal panen yang pernah terjadi di seluruh wilayah Indonesia. Dengan perkembangan teknologi, dalam penelitian ini dikembangkan suatu sistem pendeteksi penyakit tanaman padi berbasis kecerdasan buatan dan sistem pakar. Para petani cukup menggunakan gadget nya untuk melakukan diagnosa penyakit secara mandiri tanpa harus melibatkan pakar secara langsung, namun tentu dengan hasil yang sama optimalnya dengan diagnosa para pakar. Metode yang digunakan adalah metode ESDLC (Expert System  Development  Life  Cycle)  yang  terdiri  dari  penilaian,  pemetaan  pengetahuan  pakar,  desain  dan pengujian.  Adapun  hasil  yang  didaptkan  dalam  penelitian  ini  adalah  adanya  sebuah  aplikasi  pendeteksi penyakit tanaman padi  berbasis kecerdasan buatan dengan menggunakan metode sistem pakar yang dapat digunakan  oleh  petani  untuk  mendiagnosa  penyakit  tanaman  padi  secara  mandiri  tanpa  harus  bertemu langsung dengan pakarnya.
Kata Kunci: Android; Kecerdasan Buatan; Sistem Pakar; Penyakit Tanaman Padi.

## Zulkifli 1)
1) Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Almuslim Bireuen e-mail : zulladasicupak@gmail.com

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi khususnya di bidang komputasi dan sub bidangnya semakin hari semakin masif. Komputer yang awal mula ditemukan pada tahun 1940-an hanya digunakan sebagai alat untuk memproses persoalan komputasi yang sederhana. Seiring berjalannya waktu, perangkat komputer terus dikembangkan untuk  dapat  menyelesaikan  berbagai  persoalan  yang  semakin  kompleks.  Komputer  yang  dulunya  masih menggunakan  model  kerja  iteratif,  sekarang  sudah  banyak  model  komputasi  dengan  berbagai  algoritma terbaru yang menjadikan mesin tersebut dapat bekerja secara rekursif. Misalnya seperti teknologi kecerdasan buatan yang membuat komputer dapat berpikir layaknya manusia dalam menyelesaikan persoalan. Teknologi tersebut saat ini sudah banyak diterapkan di berbagai sektor kehidupan masyarakat, khususnya di Indonesia.
Indonesia merupakan salah satu negara agraris dengan mayoritas penduduknya berprofesi sebagai petani (Lailatusysyukriyah, 2015). Lahan pertanian yang ada di Indonesia memiliki luas 13% dari total luas wilayah Indonesia.  Namun  seiring  bertambahnya  jumlah  penduduk  Indonesia,  ditambah  dengan  berbagai  faktor lainnya, swasembada pangan yang diharapkan untuk masyarakat Indonesia pada umumnya masih jauh dari kenyataan (Idjudin and Marwanto, 2008). Beberapa faktor yang menjadi penyebab terhambatnya pencapaian swasembada pangan di Indonesia diantaranya adalah lahan pertanian yang minim (Kasryno, 2000, Roidah, 2014),  ditambah  lagi  dengan  maraknya  konversi  lahan  pertanian  menjadi  lahan  non-pertanian  sehingga menyebabkan semakin menurunnya luas pertanian dan produksi panen hasil pertanian yang tidak sebanding dengan pertumbuhan penduduk (Ruswandi  et  al., 2007, Hidayat et al., 2017, Ikhwanto, 2019, Umyati and Sendjaja, 2019), hingga permasalahan hama dan penyakit tanaman yang kerap kali mengganggu para petani yang berdampak kepada gagal panen (Sutriadi et al., 2019).
Padi merupakan salah satu komoditas tanaman pokok masyarakat Indonesia dengan luas panen pada tahun 2020 sekitar 10 juta hektar dengan panen padi sebanyak 55 juta ton  (Darmawan, 2021, Asra et al., 2021). Padi sebagai salah satu tanaman pangan penghasil beras, saat ini banyak ditemukan kendala oleh petani dalam hal budidaya nya. Berbagai masalah pada tanaman padi yang dihadapi para petani di Indonesia menyebabkan terjadinya  penurunan  panen  dari  tahun  ke  tahun.  Salah  satu  masalah  yang  sangat  sering  muncul  dan berdampak langsung kepada penurunan produksi padi adalah hama dan penyakit pada tanaman padi.
Dalam  penelitian  ini  akan  membahas  bagaimana  peranan  teknologi  informasi  khususnya  pada  bidang kecerdasan buatan dalam menangani permasalahan penyakit pada tanaman padi. Dalam penelitian ini akan dilakukan pengembangan aplikasi berbasis kecerdasan buatan yang dapat digunakan melalui platform mobile dengan  sistem  operasi  android.  Aplikasi  yang  dikembangkan  ini  diharapkan  mampu  menyelesaikan permasalahan padi mendiagnosa penyakit yang ada pada padi tersebut.

## 2. Metode
A. Metode dan tahapan penelitian Metode yang digunakan dalam pengumpulan data pada penelitian ini yaitu sebagai berikut:
1. Observasi (pengamatan data di lapangan)
Yaitu  pengumpulan  data  dengan  melakukan  pengamatan  secara  langsung  untuk  memperoleh informasi tentang prosedur yang berlaku dalam pelaksanaan sistem yang sedang berjalan.
2. Library Research (Studi Kepustakaan)
Dalam  penelitian  ini,  penulis  mencari  dan  mempelajari  buku-buku,  jurnal-jurnal,  artikel-artikel laporan  penelitian  dan  bahan-bahan  yang  diperoleh  dari  internet  yang  berkaitan  dengan  topic pembahasan yang dapat memberikan informasi dalam pembuatan aplikasi pendeteksi tanaman padi.
3. Wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan  pihak  terkait  menyangkut  dengan  kondisi  di  lapangan  dan  prosedur yang berlaku sehingga sistem yang diimplementasikan sesuai dengan yang diharapkan oleh pengguna.
4. Studi Pakar
Pada tahap ini penulis juga berkonsultasi  dengan pakar penyakit padi dalam melakukan pemodelan algoritma untuk mendeteksi penyakit tanaman padi.

## B. Metode Pengembangan Sistem
Adapun metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode  ESDLC (Expert System  Development  Life  Cycle  yang  diusulkan  oleh  Durkin  pada  tahun  1994  (Novaliyan  et  al.,  2021, Saputra, 2020, Hutasoit et al., 2021). Metode ini terdiri dari beberapa tahapan, mulai dari tahapan penilaian, akuisisi pengetahuan pakar, desain dan pengujian sistem.

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Perancangan Sistem
Adapun mengenai tujuan dari perancangan sistem yaitu untuk memetakan kebutuhan user sehingga nantinya aplikasi yang dikembangkan sesuai dengan yang dibutuhkan oleh user. Perancangan sistem merupakan salah satu upaya untuk menciptakan sistem yangbaru atau memperbaiki sistem yang ada terhadap bug atau error yang mungkin ada. Adapun tahapan dari perancangan sistem dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 1. Diagram Kontek
User Operator Password Daftar - Konfirmasi Login - Info Data  Gejala -Info Data  Penyakit - Info  Data Relasi - Login - Input Gejala -Input Penyakit - Input Relasi - Input Temp_penyakit - Input Temp_ Gejala - Input temp_analisa - Lihat Hasil Diagnosa Sistem Pakar Pendiagnosis Penyakit Tanaman Padi Admin Input Data Operator Pakar - Data Penyakit - Data Gejala Fuzzy Hasil Hasil Diagnosa Output Hasil Diagnosa
Gambar 1. Diagram Konteks Sistem
Diagram  konteks  merupakan  tool  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  masalah  secara  terstruktur, terutama  masalah  pengembangan  sistem  yang  mencakup  user  atau  pengguna.  Pendekatan  terstruktur    ini digunakan  untuk  menggambarkan  sistem  secara  keseluruhan.  Diagram  konteks  yang  dibuat  akan menghasilkan sumber informasi yang  dibutuhkan serta tujuan yang dihasilkan.
2. Data Flow Diagram Level 0
Data Flow Diagram Level 0 menggambarkan penjabaran sistem pendeteksi penyakit pada tanaman padi terkait dengan konteks diagram yang sifatnya lebih luas. Pada level ini, sistem akan dipecah menjadi beberapa proses, diantaranya adalah:
1. Proses verifikasi dan validasi login
2. Proses konsultasi
3. Proses basis pengetahuan dan basis aturan
4. Proses pendaftaran pengguna sistem
5. Proses input data penyakit
Jurnal TIKA Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim, Vol.6 No.3
Operator USER 1.0 LOGIN 2.0 INPUT DATA GEJALA 3.0 INPUT DATA PENYAKIT 4.0 INPUT DATA ATURAN admin Cek Data Admin Admin Login Admin Konfirmasi Login Data Gejala Data Penyakit gejala penyakit Data gejala Data penyaki Data aturan aturan Data aturan 5.0 Login user Data Pasien Data User 6.0 Diagnosa Konsultasi Data Gejala Data Penyakit aturan Data User Data Konsultasi Data Pasien Data Gejala Data Penyakit Data info Proses Fuzzy Proses Fuzzy A1, B1 dan C1 Admin Input data Operator
Gambar 2. Data Flow Diagram Level 0
Proses pertama merupakan proses verifikasi dan validasi login, yaitu proses validasi pengguna yang terdiri dari user dan admin sesuai dengan hak nya terhadap sistem. Hak akses pengguna diberikan batas berdasarkan tingkatannya.  Hal  ini  diakukan  dengan  tujuan  agar  keamanan  data  dan  sistem  secara  keseluruhan  dapat terjaga dengan baik.
Proses  kedua  adalah  konsultasi,  yaitu  dengan  cara  penentuan  gejala  penyakit  yang  dialami  oleh  para petani. Proses ini dilakukan untuk memberikan input kepada sistem terkait kondisi tanaman padi oleh para petani.
Proses ketiga adalah basis pengetahuan dan basis aturan, dimana pada proses ini dilakukan penginputan data  basis  pengetahuan  pakar  oleh  Admin.  Pada  tahap  ini  juga  terdapat  fasilitas  untuk  mengupdate  data melalui menu ubah data dan hapus data.
Proses keempat adalah proses pembuatan akun pengguna sistem, yaitu proses untuk mendaftarkan serta memberikan akses kepada pengguna baru baik dengan hak akses sebagai admin, maupun hak akses sebagai user  baru.  Tiap  pengguna  tersebut  akan  diberi  password  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  login kedalam sistem pendeteksi penyakit tanaman padi.
Proses yang terakhir adalah proses input data penyakit yaitu proses yang dilakukan oleh pakar / admin, dimana pada proses ini akan dilakukan input semua data terkait dengan data penyakit yang mungkin ada pada tanaman padi.
Jurnal TIKA Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim, Vol.6 No.3
3. Rancangan User Interface
a) Halaman Utama Sistem
Gambar 3. Halaman Utama
Halaman utama tersebut merupakan halaman utama yang muncul saat pertama kali aplikasi dijalankan. Pada  halaman  tersebut,  terdapat  beberapa  menu  yang  dapat  dipilih  oleh  user  diantaranya  adalah  Beranda, Petunjuk, Informasi, Registrasi dan Login.

## b) Halaman Login
Gambar 4. Halaman Login Sistem
Halaman login berfungsi sebagai interface sistem yang dapat diakses user untuk masuk kedalam sistem serta menggunakan aplikasi untuk mendeteksi penyakit pada tanaman padi. Adapun rincian nya yaitu terdapat form  untuk  mengisi  informasi  login  berupa  username  dan  password  dengan  tombol  masuk  untuk mengeksekusi proses login user.
Jurnal TIKA Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim, Vol.6 No.3
c) Halaman Diagnosa Penyakit
Gambar 5. Halaman Diagnosa Penyakit
Halaman ini merupakan halaman yang disediakan untuk user dapat melakukan proses diagnosa penyakit. Pada  halaman  ini  user  diarahkan  untuk  memilih  gejala  apa  saja  yang  terlihat  oleh  petani  pada  tanaman padinya.User  dapat  memilih  lebih  dari  satu  gejala  yang  nantinya  akan  diproses  dengan  oleh  sistem  untuk menentukan hasil doagnosa penyakitnya.

## d) Halaman Hasil Diagnosa
Gambar 6. Halaman Hasil Diagnosa
Adapun pada halaman merupakan halaman untuk menampilkan hasil doagnosa penyakit tanaman padi. Hasil yang didapat tentu berdasarkan input yang diberikan oleh petani pada tahap sebeluumnya, yaitu gejala yang tampak pada tanaman padi. Hasil ini diproses tentunya berdasarkan analisis dari pakar penyakit tanaman padi.

## e)
Halaman Utama Admin
Gambar 7. Halaman Utama Admin
Halaman utama admin terdapat beberapa menu diantaranya adalah Beranda, Artikel, Profil, Penyakit, Gejala, Solusi, User, Admin serta Bantuan. Dari sisi Admin, menu yang ada lebih banyak jika dibandingkan dari sisi user. Hal ini dikarenakan Admin memiliki tugas yang lebih banyak untuk memberikan input data awal untuk hasil pengujian yang lebih akurat.

## f) Halaman Tambah Penyakit
Gambar 8. Halaman Tambah Penyakit
Halaman ini digunakan oleh admin untuk menambah data penyakit yang bersumber dari pakar. Pada halaman ini disediakan form untuk mengisi data penyakit yang terdiri dari Kode, Nama Penyakit, Bobot serta Solusi.

## g)
Halaman Penyakit
Gambar 9. Halaman Data Penyakit
Pada halaman ini terdapat informasi penyakit yang diinput oleh admin ataupun pakar yang terlibat langsung dengan sistem pendeteksi penyakit pada tanaman padi. Data yag ada pada halaman tersebut merujuk pada daftar penyakit yang mungkin terjadi pada tanaman padi.

## h) Halaman Tambah Gejala
Gambar 10. Halaman Tambah Gejala
Admin atau pakar yang terlibat langsung dengan sistem dapat melakukan penambahan data gejala melalui halaman ini. Gejala yang ditambah melalui halaman ini nantinya akan muncul pada halaman gejala dari sisi user, dan akan digunakan untuk mendiagnosa penyakit yang mungkin terjadi pada tanaman padi.

## i) Halaman Data Gejala
Gambar 11. Halaman Data Gejala
Pada halaman ini admin dan pakar dapat melihad daftar gejala yang pernah diinputkan ke dalam sistem. Pada halaman ini juga, admin dan pakar yang terlibat  langsung dengan siste, dapat  melakukan edit data gejala, seperti merubah data serta menghapus data.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem pendeteksi penyakit pada tanaman padi dibangun berdasarkan data dan pengetahuan dari pakar di  bidang  penyakit  tanaman  padi,  sehingga  dengan  menggunakan  metode  fuzzy  ddidapatkan  hasil diagnosa yang akurat.
2. Sistem  pendeteksi  penyakit  pada  tanaman  padi  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  dapat digunakan untuk membantu petani dalam mendiagnosa penyakit pada tanaman padi.
3. Para  petani  dapat  menggunakan  aplikasi  ini  dengan  menginputkan  gejala  apa  saja  yang  ada  pada tanaman padinya sesuai dengan hasil observasi yang dilakukan.
4. Aplikasi  yang  dikembangkan  ini  turut  memberikan  solusi  yang  dapat  diambil  oleh  para  petani berdasarkan  penyakit  yang  didapatkan  dari  hasil  diagnosa  yang  dilakukan  dengan  menggunakan sistem pendeteksi penyakit pada tanaman padi.

## Daftar Pustaka
ASRA,  R.,  NURNAWATI,  A.  A.,  IRWAN,  M.  &  MAPPIASSE,  M.  F.  2021.  Analisis  Perubahan  Lahan Sawah  Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  di  Wilayah  Perkotaan  Pangkajene  Kabupaten Sidenreng Rappang. JURNAL GALUNG TROPIKA, 9 , 286-297.
DARMAWAN,  A.  2021. FAKTOR  FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  KEPUTUSAN  PETANI  DALAM MENERAPKAN  SISTEM  PERTANIAN  PADI  SEMI  ORGANIK  DI  KABUPATEN  BANTUL. Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.
HIDAYAT, Y., ISMAIL, A. & EKAYANI, M. 2017. Dampak Konversi Lahan Pertanian Terhadap Ekonomi Rumah Tangga Petani Padi. J. Pengkaj. dan Pengemb. Teknol. Pertan, 20 , 171-182.
HUTASOIT,  R.  Y.  P.,  RAHMADDENI,  R.,  ERLIN,  E.  &  ANAM,  M.  K.  2021.  Implementasi  Metode Forward  Chaining  untuk  Identifikasi  Penyakit  Kulit  dan  Alternatif  Penanganannya. INOVTEK Polbeng-Seri Informatika, 6 , 90-104.
IDJUDIN,  A.  A.  &  MARWANTO,  S.  2008.  Reformasi  pengelolaan  lahan  kering  untuk  mendukung swasembada pangan. Jurnal Sumberdaya Lahan Vol, 2.
Jurnal TIKA Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim, Vol.6 No.3
IKHWANTO,  A.  2019.  Alih  Fungsi  Lahan  Pertanian  menjadi  lahan  non  pertanian. Jurnal  Hukum  dan Kenotariatan, 3 , 60-73.
KASRYNO,  F.  Sumber  daya  manusia  dan  pengelolaan  lahan  pertanian  di  pedesaan  Indonesia.    Forum Penelitian Agro Ekonomi, 2000. 25-51.
LAILATUSYSYUKRIYAH, L. L. 2015. Indonesia dan Konsepsi Negara Agraris. SEUNEUBOK LADA, 2 , 1-8.
NOVALIYAN, A. R., FERNANDES, A. L., WAHYUDIONO, P. H., OLVA, M., SUGANDA, A., IKSAN, N.,  YANI,  A.  &  PANESSAI,  I.  Y.  2021.  Bimbingan  dan  Konseling  Mahasiswa  yang  Berbasis Sistem Pakar dengan Menggunakan Metode Faktor Kepastian. Journal of Engineering, Technology, and Applied Science, 3 , 21-34.
ROIDAH, I. S. 2014. Pemanfaatan lahan dengan menggunakan sistem hidroponik. Jurnal Bonorowo, 1 , 43- 49.
RUSWANDI,  A.,  RUSTIADI,  E.  &  MUDIKDJO,  K.  2007.  Dampak  konversi  lahan  pertanian  terhadap kesejahteraan petani dan perkembangan wilayah: studi kasus di daerah Bandung Utara.
SAPUTRA,  R.  2020.  IMPLEMENTASI  SISTEM  PAKAR  BERBASIS  MOBILE  UNTUK MENDIAGNOSA  HAMA  DAN  PENYAKIT  TANAMAN  NANAS  MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING. JSK (Jurnal Sistem Informasi dan Komputerisasi Akuntansi), 4 , 13-16.
SUTRIADI,  M.  T.,  HARSANTI,  E.  S.,  WAHYUNI,  S.  &  WIHARDJAKA,  A.  2019.  Pestisida  Nabati: Prospek Pengendali Hama Ramah Lingkungan. Jurnal Sumberdaya Lahan, 13 , 89-101.
UMYATI, S. & SENDJAJA, T. 2019. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PETANI DALAM PENGALOKASIAN  DANA  GANTI  RUGI  KONVERSI  LAHAN  PERTANIAN  (Suatu  Kasus Konversi  Lahan  Sawah  untuk  Pembangunan  Bandara  Internasional  Jawa  Barat  di  Kecamatan Kertajati  Kabupaten  Majalengka). Agricore:  Jurnal  Agribisnis  dan  Sosial  Ekonomi  Pertanian Unpad, 4.