INSECT , Vol.7 No.1, 2021, p-ISSN: 2476-9010, e-ISSN : 2614-431X

## Aplikasi Deteksi Penyakit Tanaman Buah Naga Berbasis Android Dengan Metode Inferensi Forward Chaining
Muhammad Rizki Setyawan 1 , Muh Fadli Hasa* 2 , Teguh Hidayat Iskandar Alam 3 , Fitriyani 4 1,2,3,4 Prodi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sorong, Indonesia e-mail: 1 muhammadrizkisetyawan@gmail.com, * 2 fadli.hasa@um-sorong.ac.id, teguhhidayat@um-sorong.ac.id, fitriyanitella13@gmail.com
Abstrak
Buah naga termasuk buah yang unik, karena buah ini dihasilkan dari tanaman kaktus. Buah ini memiliki rasa yang lezat dan memberikan banyak manfaat manfaat bagi tubuh manusia. Dalam  menanam  buah  naga,  ada  beberapa  hal  yang  perlu  diperhatikan  agar  pohon  dapat tumbuh dengan baik,  yaitu  masalah penyakit.  Penyakit  merupakan  salah  satu  masalah utama yang meresahkan petani karena dapat mengurangi kualitas dari buah naga dan harga. Untuk mengatasi itu dibutuhkan yang namanya aplikasi sistem pakar untuk mendeteksi penyakit yang menyerang dan  membantu  memberikan  solusi  yang  tepat, benar,  akurat.  Dalam penelitian  ini menggunakan metode penalaran yaitu Forward Chaining, di mana untuk mencari kesimpulan di mulai dari gejala-gejala yang ada kemudian dicocokkan dengan rule atau aturan yang ada untuk didapatkan  solusinya.  Hasil  penelitian  ini  adalah  penerapan  metode  forward  chaining  pada sistem pakar dapat mendeteksi penyakit yang menyerang tanaman buah naga berdasarkan input gejala, dan memberikan solusi penanganan untuk penyakit yang menyerang tanaman buah naga.
Kata kunci: Buah Naga, Forward Chaining, Sistem Pakar, Penyakit, Inferensi

## 1. PENDAHULUAN
Uah Buah naga atau Pitaya adalah buah yang unik, karena dihasilkan dari  kaktus dari genus Hylocereus dan Selenicereus . Buah asli Meksiko, Amerika Tengah dan Amerika Utara ini memiliki beberapa varietas, yaitu Hylocereus undatus dengan kulit luar  merah dan daging  super merah, Hylocereus poly rhizus dengan kulit luar  merah dan daging  super merah, Selenicereus megalanthus dengan  kulit  luar    merah  dan  burgundy.  daging,  dan Hylocereus  costaricensis memiliki kulit luar  kuning dan daging  putih [1].
Tanaman buah Naga memiliki rasa yang lezat dan memberikan banyak manfaat manfaat bagi  tubuh  manusia  yaitu  seperti  membantu  menyembuhkan  penyakit  kanker, diabetes, mengurangi risiko penyakit jantung dan stroke, dan masih banyak lainnya [2]. Di Indonesia, buah ini  mulai  dikenal  oleh  masyarakat  pada  pertengahan  tahun  2000  yang  merupakan  hasil  impor Thailand kemudian masyarakat Indonesia yang tertarik mulai membudidayakannya sendiri [3].
Dalam  membudidayakan  tamanan  buah  naga  terdapat  beberapa  hal  yang  perlu diperhatikan  untuk  bisa  tumbuh  dengan  baik  yaitu  masalah  penyakit[4].  Penyakit  merupakan salah satu masalah utama yang meresahkan petani karena dapat mengurangi kualitas dari buah naga  dan  harga.  Untuk  mengatasi  masalah  penyakit  ini  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat mendeteksi penyakit yang menyerang dan membantu memberikan solusi yang tepat, benar, akurat [5].
Sistem pakar adalah sebuah sistem yang mampu menyelesaikan suatu masalah layaknya

## B
37
seorang  ahli  [6].  Metode Forward  Chaining adalah  metode  inferensi  yang  mana  penyelesaian masalah di mulai dari gejala-gejala yang ada kemudian dicocokkan dengan rule atau aturan yang ada untuk didapatkan solusinya [7].

## 2. METODE PENELITIAN
Alur penelitian digunakan untuk mempermudah dalam menggambarkan proses penelitian yang dilakukan sehingga penelitian dapat selesai dengan lebih sistematis [8]. Alur penelitian pada penilitian ini seperti yang dipaparkan pada Gambar 2.

## Gambar 1 Alur Penelitian
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  pengembangan  sistem  dari  E xtreme Programming (XP). Adapun tahapan dari metode ini dipaparkan secara lengkap pada Gambar 1.
Gambar 2 Tahapan metode Extreme Programming (XP) Penjelasan tahapan metode Extreme Programming (XP) dari Gambar 2 adalah sebagai berikut:
a. Planning Design Coding Testing Planning
Pada  tahap  ini  akan  membuat  perencanaan  dengan  melakukan  analisis  kebutuhan, merancang basis pengetahuan, use case , dan class diagram .
b. Design
Pada tahap ini akan melakukan perancangan dengan membuat tampilan dari aplikasi yang akan dibuat.
c. Coding
Tahap  coding  merupakan  tahapan  pembuatan  aplikasi  dengan  melakukan  pengkodean dan implementasi desain yang telah dibuat.
d. Testing
Tahap ini merupakan  tahap terakhir ada penelitian ini yaitu melakukan pengujian dari aplikasi  yang  dibuat.  Ada  2  hal  yang  diuji  pada  tahap  ini  yaitu  pengujian  sistem menggunakan pengujian blackbox testing dan pengujian hasil diagnosa untuk mengecek apakah penyakit yang dideteksi sesuai dengan gejala yang diinput .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3. 1 Planning
3. 1. 1 Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan pada penelitian ini dibagi menjadi 2 yaitu kebutuhan fungsional dan non-fungsional. Dimana analisis kebutuhan fungsional sebagai berikut:
a. Aplikasi dapat menampilkan splashscreen, menu  utama, diagnosa, hasil diagnosa, info buah naga, bantuan dan tentang.
b. Aplikasi dapat melakukan diagnosa penyakit berdasarkan gejala yang di input oleh user. Sedangkan untuk analisis kebutuhan non-fungsional dari penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1 kebutuhan non-fungsional No Kebutuhan Perangkat Keras Kebutuhan Perangkat Lunak 1. Komputer dengan spesifikasi i5 6400, RAM 8 GB, HDD 1 TB, VGA NVIDIA GTX 1060 Sistem Operasi Windows 10
2. Smartphone Redmi Note 10S Android versi 11 3. Kabel USB Android Studio Versi dan SDK Tools 4. Figma

## 3. 1. 2 Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan berisikan fakta dan kaidah aturan yang digunakan oleh sistem untuk mengetahui penyakit yang menyerang tanaman buah naga.
a. Data Penyakit
Data Penyakit merupakan penyakit-penyakit yang dapat menyerang tamanan buah naga. Adapun data penyakitnya seperti yang dipaparkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Data Penyakit Kode Nama Gejala P001  Busuk Buah Antraknosa P002  Busuk Pangkal Batang P003  Busuk bakteri P004  Solenopsis P005  Fusarium
P006  Uret
b. Data Gejala
Data gejala berisi gejala-gejala dari penyakit yang menyerang tanaman buah naga. Data gejala seperti yang dipaparkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Data Gejala Penyakit
39 Kode Nama Gejala G001  Buah gugur sebelum matang G002  Busuk pada bagian yang tidak terpapar cahaya matahari G003  Buah kerdil
G004  Buah mengering G005  Pada buah terdapat bercak putih atau coklat G006  Bercak pada buah menjadi lekukan basah dan berubah menjadi    berwarna orange G007  Bercak pada buah dengan garis-garia melingkar berwarna hitam G008  Kondisi tanah terlalu lembab G009  Batang busuk disemua sisi G010  Tanaman terlihat kusam G011  Batang busuk berwarna kuning keemasan G012  Batang busuk disatu sisi G013  Busuk basah dengan tepi sekitar pembusukan mongering G014  Batang busuk awalnya seperti digigit serangga G015  Kondisi tanah terlalu lembab G016  Tanaman layu G017  Busuk basah G018  Batang busuk berlendir kekuningan G019  Pangkal batang yang berbatasan dengan tanah membusuk G020  Batang yang terinfeksi ditumbuhi bulu putih G021  Ujung cabang produktif membusuk G022  Busuk kering G023  Ujung cabang produktif berkerut G024  Bintik-bintik coklat pada ujung cabang produktif G025  Bungan gugur sebelum menjadi putik G026  Bunga tidak merekah G027  Terdapat bintik-bintik putih atau kecoklatan pada bunga G028  Bunga layu G029  Kondisi tanah terlalu lembab G030  Tanaman layu G031  Busuk basah
G032  Batang busuk berwarna kecoklatan
G033  Akar tanaman membusuk G034  Pertumbuhan tanaman terhambat
c. Kaidah Aturan
Tabel aturan pada sistem pakar yang dibuat seperti yang dipaparkan pada tabel 4.
Tabel 4 Aturan ATURAN IF GEJALA THEN PENYAKIT 1 G001, G002, G003, G004, G005, G006, G007 P001 2 G015, G016, G017, G018, G019, G020 P002 3 G008, G009, G010, G011, G012, G013, G014 P003 4 G025, G026, G027, G028 P004 5 G021, G022, G023, G024 P005 6 G029, G030, G031, G032, G033, G034 P006

## 3. 1. 4 Use Case
Use Case atau gambaran kelakuan ( behavior ) dari sistem pakar tanaman buah naga. Use Case penelitian ini seperti yang dipaparkan pada Gambar 3.
Gambar 3 Use Case 3. 1. 3 Class Diagram
Class diagram pada penelitian ini seperti yang dipaparkan pada Gambar 4.
Gambar 4 Class Diagram

## 3. 2 Desain dan Coding
Pada tahap ini langsung menampilkan interface dari aplikasi yang telah dibuat. Adapun interface aplikasi ini adalah sebagai berikut:
a. Interface splashscreen dan menu utama
Interface dari splashscreen dan menu utama dapat dilihat pada Gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5 Splashscreen dan menu utama
b. Interface menu diagnosa, hasil diagnosa, dan detail penyakit Interface dari menu diagnosa, hasil diagnosa, dan detail penyakit seperti yang dipaparkan pada Gambar 6 dibawah ini.
Gambar 6 Menu diagnosa, hasil diagnosa, dan detail penyakit
c. Interface menu info dan detail info
Interface dari menu info dan detail info seperti yang dipaparkan pada Gambar 7 dibawah ini.
Gambar 7 Menu info dan detail info
d. Interface bantuan dan tentang
Interface dari menu bantuan dan tentang seperti yang dipaparkan pada Gambar 8 dibawah ini.

## Gambar 8 Menu bantuan dan tentang
3. 3 Testing
Hasil pengujian sistem menggunakan blackbox testing yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel 5 dibawah.
Tabel 5 Pengujian Black Box

## 42
No Aktivitas Pengujian Skenario Hasil Status 1 Splashscreen Membuka aplikasi menampilkan splashscreen dan menu utama Tampil splash screen dan menu utama Berhasil 2 Menu diagnosa Memilih menu diagnosa, memilih gejala dan melakukan diagnosa Tampil halaman diagnosa dan dapat memilih gejala dan melakukan diagnosa Berhasil 3 Hasil diagnosa Menampilkan hasil diagnosa dari gejala yang diinput Tampil penyakit dari hasil melakukan diagnosa Berhasil 4 Detail penyakit Menampilkan detail dari penyakit buah naga Tampil halaman detail penyakit buah naga Berhasil 5 Menu info buah naga dan detail info Memilih menu info buah naga dan menampilkan list buah naga dan detail info Tampil halaman list info buah naga dan detail info Berhasil 6 Menu bantuan Memilih menu bantuan dan tentang Tampil halaman bantuan dan tentang Berhasil
Adapun  hasil  pengujian  dari  input  gejala  oleh  pengguna  untuk  mendapatkan  hasil diagnosa berupa penyakit yang menyerang menggunakan persamaan 1 adalah sebagai berikut [9]:
Langkah Forward Chaining :
a. Gejala yang terdeteksi : G001, G002, G003, G011, G012, G020
b. Nilai presentase peluang suatu penyakit di hitung menggunakan rumus:
P(A) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑥 100% (1)
c. Aturan yang terdeteksi berdasarkan gejala yang diinput. Aturan 1 : IF Gejala G001, G002, G003, G004, G005, G006, G007 THEN Penyakit P001 P(A) = 3 7 𝑥 100% = 42%
Aturan 2 : IF Gejala G015, G016, G017, G018, G019, G020 THEN Penyakit P003 P(A) = 1 7 𝑥 100% = 14%
Aturan 3 : IF Gejala G008, G009, G010, G011, G012, G013, G014 THEN Penyakit P003 P(A) = 2 7 𝑥 100% =  28%
Dari  hasil  tersebut  diperoleh  hasil  diagnosa  kemungkinan  penyakit  yang  menyerang tanaman buah naga sebagai berikut:
1. Busuk buah Antraknosa sebesar 42%.
2. Busuk pangkal batang sebesar 14%.
3. Busuk bakteri sebesar 28%.
Sehingga dapat disimpulkan  kemungkinan terbesar penyakit yang menyerang  tanaman buah naga adalah penyakit busuk buah Antraknosa dengan nilai keakuratan 42%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Penerapan  sistem  pakar  dengan  metode  inferensi forward  chaining dapat  digunakan untuk  mendeteksi  penyakit  tanaman  buah  naga  berdasarkan  gejala  yang  dialami  dan memberikan solusi penangannya.
2. Dengan  adanya  aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  khususnya  petani buah  naga  dalam  mengatasi  penyakit  yang  menyerang  pohon  buah  naga  dan meningkatkan produktivitas produksi.
Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa  saran  yang  dapat  dilakukan  untuk  penelitian selanjutnnya sebagai berikut:
1. Dapat ditambahkan fitur chating online dengan pakar.
2. Untuk kedepannya aplikasi ini dapat dikembangkan dengan memakai metode lain atau penggabungan dua metode.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  civitas  akademika  maupun  non  civitas akademika Universitas Muhammadiyah Sorong sehingga dapat terselesaikannya tulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E. B. Arfa Yunida Nurhafizhah, Joan Angelina Widians, “Sistem Pakar  Identifikasi Hama Tanaman Buah Naga,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 11–18, 2020.
[2]  M.  M.  Munir,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Buah  Naga  Menggunakan Teorema Bayes,” Inform. Dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 3, pp. 142–147, 2020.
[3]  S. Hukmi,  “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Buah Naga Berbasis Web Di Desa Beringin  Taluk,” J. Perencanaan, Sains, Teknol. dan Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 748–761, 2020.
[4]  F. R. Lumbanraja, S. Rosdiana, H. Sudarsono, and A. Junaidi, “Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan  Penyakit  Tanaman  Kopi  Menggunkan  Metode  Breadth  First  Search  (Bfs)  Berbasis Web,” Explor.  J.  Sist.  Inf.  dan  Telemat. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  1,  2020,  doi: 10.36448/jsit.v11i1.1452.
[5]  E.  B.  Sambani  and  R.  P.  Navia,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Kelamin  Wanita Dengan  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  (Expert  System  for  Disease  Diagnosis  in Female Gender Using Certainty Factor Method),” vol. 10, no. 2, pp. 198–208, 2021.
[6]  I.  Amri,  T.  Hidayat  Iskandar  Alam,  and  A.  Bayi  merupakan,  “Rancang  Bangun  Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Bayi Menggunakan Metode Dempster Shafer,” vol. 5, no. 1, 2019.
[7]  M. R. Setyawan and A. A. Slameto, “Diagnosa Penyakit Pada Kambing Dengan Sistem Pakar Berbasis Android,” Respati , vol. 13, no. 2, pp. 1–9, 2018, doi: 10.35842/jtir.v13i2.227.
[8]  A.  Yudhana,  I.  Riadi,  and  I.  Anshori,  “Analisis  Bukti  Digital  Facebook  Messenger Menggunakan  Metode  Nist,” It  J.  Res.  Dev. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  13,  2018,  doi: 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1658.
[9]  K. Aeni, “Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining untuk Diagnosa Hama dan Penyakit  Tanaman  Padi,” Intensif ,  vol.  2,  no.  1,  p.  79,  2018,  doi: 10.29407/intensif.v2i1.11841.