## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Seledri Menggunakan Metode ANFIS

## Neni Triana
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: triananeni738@gmail.com
Abstrak −Sistem pakar adalah sistem informasi berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan pakar untuk mencapai performa keputusan tingkat tinggi dalam domain persoalan yang sempit. MYCIN  yang dikembangkan di stanford University pada awal tahun 1980-an  untuk  diagnosis  medis,  secara umum dianggap  sebagai sistem pakar yang  paling terkenal.  Seledri  (Apium  Graveolens  L) adalah sayuran daun dan tumbuhan obat yang biasa digunakan sebagai bumbu masakan. Seledri tumbuhan serbaguna, terutama sebagai sayuran  dan  obat-obatan  dan  juga  dipakai  sebagai  lalap.  penyakit  tanaman  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat  menyebabkan kegagalan produksi tanaman. Penyakit Seledri dapat menyerang seluruh tahap perkembangan seledri, mulai dari produksi benih hingga tahap tanaman menghasilkan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode ANFIS. ANFIS adalah penggabungan mekanisme fuzzy  interface  sistem  yang  digambarkan  dalam  arsitektur  jaringan  syaraf.  Sistem  inferensi    fuzzy  yang  digunakan  adalah  sistem inferensi  model  Tagaki-Sugeno-Kang(TSK)  orde  satu  dengan  pertimbangan  kesederhanaan  dan  kemudahan  komputasi.  ANFIS merupakan sistem adaptif berbasis inferensi logika fuzzy yang menggabungkan dua metode yaitu adaptif (neural metwork)dan metode fuzzy. Jaringan adaptif ini digunakan untuk mengadaptasi sistem inferensi logika fuzzy agar dapat mewakili sistem interferensi fuzzy yang diinginkan. Prinsip metode kerjanya adalah menggabungkan dua metode yaitu metode adaptif dan metode fuzzy dimana keduanya menggunakan dua sumber informasi yang sama, tetapi reprensentasinya berbeda.

## Kata Kunci : Sistem Pakar; Seledri; ANFIS
Abstract −Expert  systems  are  computer-based  information  systems  that  use  expert  knowledge  to  achieve  high-level  decision performance in a narrow problem domain. MYCIN, developed at Stanford University in the early 1980's for medical diagnosis, is generally  considered  the  most  well-known  expert  system.  Celery  (Apium  Graveolens  L)  is  a  leaf  vegetable  and  medicinal  plant commonly used as a cooking spice. Celery is a versatile plant, especially as a vegetable and medicine and is also used as a salad. plant disease is one of the factors that can cause crop production failure. Celery disease can attack all stages of celery development, from seed production to plant production. In this study the authors used the ANFIS method. ANFIS is an integrated fuzzy system interface mechanism that is described in a neural network architecture. The fuzzy inference system used is the first order Tagaki-Sugeno-Kang (TSK) inference system with considerations of simplicity and ease of computation. ANFIS is an adaptive system based on fuzzy logic inference that combines two methods, namely adaptive (neural method) and fuzzy method. This adaptive network is used to adapt the fuzzy logic inference system to represent the desired fuzzy interference system. The principle of the working method is to co mbine two methods, namely the adaptive method and the fuzzy method in which both use the same two information sources, but have different representations.
Keywords : Expert System; Celery; ANFIS

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pakar adalah sistem informasi berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan pakar untuk mencapai performa keputusan tingkat tinggi dalam domain persoalan yang sempit. MYCIN  yang dikembangkan di stanford University pada awal  tahun    1980-an  untuk  diagnosis  medis,  secara  umum  dianggap  sebagai  sistem  pakar  yang  paling  terkenal. Pengetahuan  dari  pakar  di  dalam  sistem  ini  digunakan  sebagai  dasar  oleh  Sistem  Pakar  untuk  menjawab  pertanyaan (konsultasi).  Kepakaran  (expertise)  adalah  pengetahuan  yang  ekstensif  dan  spesifik  yang  diperoleh  melalui  rangkaian pelatihan, membaca, dan pengalaman. Tujuan sistem pakar adalah untuk mentransfer kepakaran dari seorang pakar ke komputer,  kemudian  ke  orang  lain(yang  bukan  pakar)(Azmi  &  Yasin,  2019;  Ramadhan,  2018).  Seledri  (Apium Graveolens L) adalah sayuran daun dan tumbuhan obat yang biasa digunakan sebagai bumbu masakan. Seledri merupakan sayuran yang banyak dibudidayakan dibeberapa negara termasuk jepang, china, indonesia dan korea. Seledri tumbuhan serbaguna, terutama sebagai sayuran dan obat-obatan dan juga dipakai sebagai lalap. Seledri ini memiliki ciri khas bersegi dan beralur membujur, menurunnya produksi tanaman seledri disebabkan beberapa penyakit dan hama, dan perubahan cuaca yaitu : nematoda, kutu putih, kutu daun, ulat tanah, hama aphids, bercak daun cercopsora, bercak daun septoria, penyakit jamur, bercak daun, penyakit karat daun.
Penyakit tanaman adalah salah satu faktor yang dapat menyebabkan kegagalan produksi tanaman. Penyakit seledri dapat  menyerang  seluruh  tahap  perkembangan  seledri,  mulai  dari  produksi  bibit  seledri  hingga  tahap  tanaman menghasilkan.    Serangan pada tiap tahap perkembangan seledri tersebut mengakibatkan tingkat kerugian yang berbeda- beda. Menentukan penyakit pada tanaman seledri tidak lah mudah , tidak semua petani memiliki pengetahuan tentang penyakit tanaman seledri sehingga dibutuhkan suatu sistem pakar diagnosa penyakit tanaman seledri.
Dengan  menggunakan  sistem  inferensi  fuzzy  data-data  dapat  bernilai  crips  sehingga  dapat  memprediksi  hasil diagnosis penyakit yang sesuai dengan gejala yang dialami. Untuk itu penyelesaian solusi tersebut dengan menganalisa proses pengumpulan fakta-fakta yang berkaitan dengan gejala dan jenis penyakit pada tanaman seledri melalui penerapan kecerdasan  buatan  dengan  menggunakan  metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  dengan  merancang  sistem pakar yang diagnosa penyakit tanaman seledri.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Fuzzy
Sistem fuzzy pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Prof.L.A.Zadeh  dari  Barkelay  pada  tahun  1965.  Sistem  ini  mempunyai kemampuan  untuk  mengembangkan  sistem intelligent dalam  lingkungan  yang  tidak  pasti.  Sistem  ini  menduga  suatu fungsi  dengan logika fuzzy. Dalam logika fuzzy terdapat  beberapa proses yaitu penentuan himpunan fuzzy, penerapan aturan IF-THEN dan proses inferensi fuzzy (A & Arhami, 2006) .

## 2.2 Fuzzy Inference System (FIS)
Ada beberapa metode untuk mempresentasikan hasil logika fuzzy yaitu metode Tsukamoto, Mamdani dan Sugeno. Pada metode  Tsukamoto,  setiap  konsekuen  direpresentasikan  dengan  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  monoton. Output  hasil  inferensi  masing-masing  aturan  adalah  z,  berupa  himpunan  biasa ( crisp )  yang  ditetapkan  berdasarkan  α- predikatnya  hasil  akhir  diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata  terbobotnya.  Metode  Sugeno  mirip  dengan  metode Mamdani, hanya output (konsekuen) tidak berupa himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear. Ada dua model metode Sugeno yaitu model fuzzy Sugeno orde nol  dan model fuzzy sugeno orde satu (Salman, 2010; Takagi & Sugeno, 1985).

## 2.3 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
ANFIS  dikembangkan  oleh  J.S.R  Jang  pada  tahun  1992.  Menurut  Jang  kelas adaptive  network secara  fungsional ekuivalen dengan fuzzy inference. Sistem ANFIS adalah arsitektur yang secara fungsional sama dengan fuzzy rule base model Sugeno orde satu (Jang et al, 1997). Jika diasumsikan fuzzy inference Sistem mempunyai dua input x dan y serta mempunyai satu output z, maka menurut model Sugeno orde satu, ada dua aturan sebagai berikut:
Rule 1 : if x is A1 and y is B1, then f1=p1x+q1y+r Rule 2 : if x is A2 and y is B2, then f2 =p2x+q2y+r Model Sugeno orde-1 dan Arsitektur ANFIS Menurut Jang dalam kutipan kusumadewi ada 2 input nilai X1 dan X2 (nilai sementara), Jaringan ANFIS terdiri dari 5 lapisan sebagai       berikut :
1. Lapisan 1
Setiap node i pada lapisan ini adalah node adaptif dengan fungsi node sebagai berikut 01,i = µ A,1 ( x ), untuk i = 1,2 dan 01,i = µ B,1-2( y ), untuk i = 1,2 Dengan x (atau y ) masukan ke node I atau nilai sementara.
2. Lapisan 2
Setiap node pada lapisan ini adalah node tetap berlabel dengan keluarannya adalah produk dari semua sinyal yang datang O2,i = wi (x) μ1 i (y),i = 1,2 setiap keluaran node dari lapisan ini menyatakan kuat dari aturan.
3. Lapisan 3
Setiap  node  pada  lapisan  ini  adalah  node  tetap  yang  disimbolkan  dengan  N.  Node  1  menghitung  perbandingan kekuatan aturan ke i terhadap jumlah semua kuat perbandingan dari semua aturan. 03,1 = w1/(w1+w2), i = 1,2
4. Lapisan 4
Setiap node pada lapisan ini adalah node adaptif dengan fungsi node : 04,i = W fi = w1 (pix +qiy +ri+......n) Dengan W1 : Kekuatan pengiriman yang ternomalisasi dari lapisan 3 (pi,qi,ri) : himpunan parameter dari node ini, Parameter pada lapisan ini disebut parameter konsekuensi.
5. Lapisan 5
Node  tunggal  pada  lapisan  ini  adalah  node  tetap  berlabel  ∑  yang  menghitung  keluaran  keseluruhan  sebagai penjumlahan semua sinyal yang datang.
Output= O5,i = ∑i ϖi fi = ∑𝑖𝑤𝑖𝑓 ∑𝑖𝑤𝑖

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  analisis  terhadap  suatu  sistem  dilakukan  sebelum  tahapan  perancangan dilakukan. Tujuan  diterapkannya analisis terhadap suatu sistem adalah untuk mengetahui alasan mengapa sistem tersebut diperlukan, sehingga fungsi yang terdapat  di  dalam  sistem  tersebut  bekerja  secara  optimal.  Salah  satu  unsur  pokok  yang  harus  dipertimbangkan  dalam tahapan analisis sistem ini yaitu masalah perangkat lunak, karena perangkat lunak yang digunakan haruslah sesuai dengan masalah yang akan diselesaikan.
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  pencarian  dan  pengumpulan  data  serta  pengetahuan  yang  diperoleh  dari  seorang pakar, sehingga pada akhirnya analisa yang didapat  harus berupa sistem dengan baik dan jelas. Sistem yang dibangun

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
untuk  menentukan  bahwa  penyakit  tanaman  seledri  yaitu  dengan  cara  melakukan  konsultasi  dengan  seorang  pakar dibidang pertanian terutama seledri. Maka dari itu, penulis mencoba membuat sistem pakar yang dapat membantu dinas untuk mengetahui gejala penyakit tanaman seledri. Adapun gejala-gejala penyakit tanaman seledri yang dibahas adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Gejala Tanaman Seledri Kode Gejala H1 Pada daun dan tangkai daun terdapat tanda bintik-bintik hitam pada daun dan muncul bercak coklat memanjang pada tangkai daun H2 Penyakit lebih banyak terdapat pada daun-daun tua, jika daun terdapat banyak bercak daun akan cepat mati H3 Penyakit ini menyerang tanaman daun muda maka akan  berubah menjadi kuning dan kering H4 Pada daun terdapat bercak-bercak kecil berwarna coklat gelap pada daun yang meluas dengan cepat sehingga menjadi bercak bulat . H5 Pada cuaca lembab tampak sebagai bulu-bulu halus putih. H6 Menyerang daun terutama saat tanaman baru di tanam. H7 Kutu daun merusak tanaman dengan cara memakan daun hingga yang tinggal bagian epidermisnya saja. H8 Nematode akan menyerang akar tanaman seledri yang mengakibatkan muncul bintil-bintil besar maupun kecil pada akar H9 Penyakit  ini  menyebar  melalui  tanaman  yang  sudah  tertular,  siput  ataupun melalui serangga H10 Ulat  tanah  akan  menyerang  tanaman  ini  akan  terlihat  pada  kerusakan  yang ditimbulkan dengan terpotongnya tanaman seledri  yang masih  bilang terkecil atau baru tumbuh H11 Tanaman yang terkena penyakit ini menjadi  mengkuning dan berubah warna menjadi gelap apabila serangan berlanjut makan tanaman akan mati H12 Warna pada permukaan menjadi hijau coklat dan keriput, yang terinfeksi akan cepat mati H13 Pada cuaca kering tampak bulu-bulu halus putih H14 Penyakit  ini  dapat  menyebabkan  berbagai  organ  tanaman  menjadi  rusak terutama pada organ batang H15 Penyakit ini menyerang pada bagian pucuk pada tanaman dan bersarang pada bagian bawah daun, menghisap cairan daun pada tanaman ini mengakibatkan daun tanaman ini menjadi kering, keriput dan mati
Sumber : Dinas Tanaman Pangan Dan Hortitular,2018

## 3.1 Penerapan Metode ANFIS
Adapun  analisa  terhadap  sistem  pakar  yang  dibangun  untuk  menerapkan  metode  ANFIS,  metode  ANFIS  merupakan penggabungan mekanisme fuzzy inference sistem yang digambarkan dalam arsitektur jaringan syaraf. Adapun nilai dan nama penyakit dari pakar tanaman seledri adalah sebagai berikut
Tabel 2. Penyakit Tanaman Seledri Kode Penyakit K1 Nematode K2 Kutu Putih K3 Ulat Tanah K4 Bercak Daun K5 Penyakit Karat Daun K6 Penyakit Jamur K7 Kutu Daun K8 Hama Aphids K9 Bercak daun cercopsora K10 Bercak Daun Septoria Sumber: Bapak Utema Silan Dinas Tanaman Pangan dan Hortikultura, 2018 Tabel 3. Nilai Tanaman Seledri Gejala Penyakit Nilai Pakar H1 6.5

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
H2 K1 6.3 H3 6.4 H4 K2 0.8 H5 K3 0.7 H6 K4 15 H7 K5 15.4 H8 15.3 H9 15.2 H10 K6 0.36 H11 0.34 H12 K7 0.6 H13 K8 0.5 H14 K9 0.9 H15 K10 15.7
Metode ANFIS ( Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ) merupakan salah satu dari berbagai metode yang mampu menyelesaikan masalah dalam sistem pakar, ada 2 input x1 dan x2 ( nilai sementara). Metode ANFIS terdiri dari lima lapisan penyelesaian, yaitu:
Lapisan1
Menentukan nilai Mx1 dan Mx2 dengan cara melihat nilai tertinggi dan teredah. Lapisan 2
Perhitungan pada lapisan kedua dapat kita ambil dari perhitungan pada lapisan kesatu dengan cara melihat nilai tertinggi dan terendah sehingga menghasilkan w1 dan w2
Lapisan 3
Lapisan ketiga mencari nilai Wt1 dan wt2 dengan cara : Wt1 = w1 / (w1+w2) Wt2 = w2 / (w1+w2) Nilai w1 dan w2 diambil dari lapisan ke dua Lapisan4
Perhitungan pada lapisan keempat mencari nilai w1f1 W1f1   = wt1  ( p1*xi + q1*xi + r1*xi + s1*xi + t1*xi + u1*xi) Nilai wt1 diambil dari lapisan ke tiga, p1 prioritas tertinggi, (q1,r1,s1,t1,u1 nilai awal) W1f2  = wt2 ( p2*xi + q2*xi + r2*xi + s2*xi + t2*xi + u2*xi) Nilai wt2 diambil dari lapisan ke tiga, p2 prioritas terendah, (q2,r2,s2,t2,u2 nilai awal) Lapisan 5
Langkah selanjutnya mencari nilai wiFi dengan cara : Wifi = w1f1 + w2f2
Nilai w1f1 dan w2f2 diambil dari lapisan ke empat Langkah selanjutnya mencari nilai wti : Wti = wt1+wt2 Nilai wt1 dan wt2 diambil dari lapisan ketiga Dan terakhir mencari nilai output: Out = wifi / wti Ketereangan : X1 = 0.25 X2 = 0.15 (X1,X2 = Nilai sementara)
Dari tabel 3 maka dapat dihitung dengan lapisan metode ANFIS, sebagai berikut  : Lapisan 1
Prioritas p1 (1=tinggi, 0=rendah) Nilai X1 prioritas tinggi
Maka nilai Mx1 =  0.25/ 6.5 + 6.3 + 6.4 = 0.25 / 19.2 = 0.013 Maka nilai Mx2 = 0.25 /  0.8 = 0.312
Maka nilai Mx3   = 0.25 / 0.7
=0.147 Maka nilai Mx4 = 0.25 / 15 = 0.017 Maka nilai Mx5 = 0.25 / 15.4 + 15.2 + 15.3 = 0.25/45.9 = 0.005

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Maka nilai prioritas tertinggi adalah 0.312 Input nilai X2 =0.15 Prioritas p2 (1=tinggi, 0=rendah)
Nilai x2 prioritas rendah
Maka nilai Mx6
= 0.15 / 0.36 + 0.34 = 0.15/0.7 = 0.214 Maka nilai Mx7 = 0.15 / 0.6 = 0.416
Maka nilai Mx8
= 0.15 / 0.5 =0.3
Maka nilai Mx9
= 0.15 / 0.9 = 0.167 Maka nilai Mx10 = 0.15 / 15.7
= 0.0095 Maka nilai prioritas terendah adalah 0.0095 Lapisan 2
Perhitungan pada lapisan kedua dapat kita ambil dari perhitungan pada lapisan kesatu dengan cara melihat nilai tertinggi pada X1 dan terendah pada X2 Maka nilai W1 = 0.312 Maka nilai W2 = 0.0095 Lapisan 3 Langkah selanjutnya mencari nilai Wt1 dengan cara : Wt1 = w1/(w1+w2) = 0.312/ (0.312+ 0.0095) = 0.312 / 0.321 = 0.971 Langkah selanjutnya mencari nilai wt2 dengan cara : Wt2 =w2/(w1+w2) = 0.0095 / (0.312+ 0.0095) = 0.010 / 0.321 = 0.029 Lapisan 4 W1f1   = wt1  ( p1*xi + q1*xi + r1*xi + s1*xi + t1*xi + u1*xi) = 0.971 ( 0.312*1 + 0.013*1 + 0.312*1 + 0.147*1 + 0.017*1 + 0.005*1) = 0.971 (0.312 + 0.013+ 0.312 + 0.147 + 0.017 + 0.005) = 0.971 (0.806) = 0.782
W1f2 = wt2 ( p2*xi + q2*xi + r2*xi + s2*xi + t2*xi + u2*xi) = 0.029 (0.0095*1 + 0.214*1 + 0.416*1 + 0.3*1 + 0.167*1 + 0.0095*1) = 0.029 ( 0.0095+ 0.214 + 0.416 + 0.3 + 0.0167 + 0.0095)
= 0.029 (1.116) = 0.032
Lapisan 5 Langkah selanjutnya mencari nilai wiFi dengan cara : Wifi = w1f1 + w2f2 = 0.782+ 0.032
= 0.814
Maka nilai wifi = 0.814 Langkah selanjutnya mencari nilai wti dengan cara : Wti =wt1+wt2 = 0.971+ 0.029 = 1 Maka nilai Wti = 1 Langkah selanjutnya mencari nilai output dengan cara : Out = wifi/wti = 0.814 / 1 = 0.814 = 0.8 Maka nilai Y adalah 0.8
Vol 1, No 8, Januari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Jadi,  timbulnya  penyakit  pada  tanaman  seledri  adalah  0.8  penyakit  yang  menyerang  tanaman  dari  gejala  H4 penyakit K2 ( Kutu Putih).
Dari penyelesaian diatas maka dapat di buat rulenya berdasarkan langkah-langkahnya adalah sebagai berikut : Lapisan satu
: IF H1 and H2 and H3 and THEN K1 IF H4 THEN K2 IF H5 THEN K3
IF H6  THEN K4 IF H7 and H8 and H9 THEN K5 IF H1O and H11 THEN K6 IF H12 THEN K7 IF H13 THEN K8
IF H14 THEN K9 IFH15 THEN K10 Lapisan kedua : IF H4 THEN K2 IF H15 THEN K10 Lapisan ketiga : IF H4 and K2 THEN K6 IF H15 and K10 THEN K7 Lapisan keempat : IF H4 and K2 and K1 and K2 and K3 and K4 and K5 THEN K2 IF H4 and K6 and K7 and K8 and K9 and K10 THEN K1 Lapisan kelima
: IF H4 THEN K2

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan sistem pakar ini dapat membantu proses mendiagnosa penyakit tanaman seledri berdasarkan  gejala-gejalanya.  Penerapan  Metode  ANFIS  dalam  melakukan  diagnosis  dapat  memerlukan  data  training yang berhubungan dengan kasus yang ditelitisehingga akan lebih muda untuk mendapatkan hasilnya.

## REFERENCES
A, D., & Arhami, M. (2006). Konsep Kecerdasan Buatan . Yogyakarta. Azmi, Z., & Yasin, V. (2019). Pengantar Sistem Pakar Dan Metode . Surabaya: Mitra Wacana Media. Ramadhan, P. S. (2018). Mengenal Metode Sistem Pakar (1st ed.; Fungky, ed.). Medan: Penerbit Uwais.
Salman, M. A. (2010). A Comparion of Mamdani and Sugeno Inference Systems For a Satellite Image Classification. Anbar Journal for Engineering Sciences.
Takagi, T., & Sugeno, M. (1985). Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control . (1), 116–132.