## Jurnal SIMIKA Vol. 3 No. 2 Tahun 2020
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR BERBASIS WEBSITE UNTUK MENGIDENTIFIKASI HAMA TANAMAN PADI BESERTA PENANGANANNYA
Putri Taqwa Prasetyaningrum 1 , Juwita 2
1 Program Studi Sistem Informasi, 2 Program Studi Sistem Informasi
Jl. Jendral Sudirman No. 40 Modern Cikokol Tangerang, Banten 15117
E-mail : putri@mercubuana-yogya.ac.id 1 , juwita550@gmail.com 2

## ABSTRACT
The development of information technology is indispensable to help in the sharing of areas of life,  one  of  which  is  in  the  field  of  agriculture.  The  use  of  information  technology  in agriculture  can  help a  wide  range  of issues,  especially the  need  to  get information  quickly. The farm is currently the largest community in Indonesia is rice that became staples in the country.  Local  rice  production  should  be  maximized  by  optimizing  the  farm  itself,  but problems  in  the  cultivation  of  rice,  one  of  the  largest  pest  attacking  the  rice.  Pest identification  and  handling  shall  be  dealt  with  as  quickly  as  possible  in  order  not  to experience  a  failed  harvest.On  this  research  designed  an  expert  system  for  rice  pest identification  with  method of  bayes  theorem  and forward  chaining  to  handle.  The  system  is built  to  provide  information  on  the  pests  of  rice  and  penangananya  on  the  basis  of  the symptoms that arise. The success of this research is 85%.
Keywords : Forward Chaining; Rice Pests; Expert System; Bayes Theorem.

## PENDAHULUAN
Penggunaan  teknologi  saat  ini  berkembang  pesat  di  berbagai  bidang kehidupan.  Sebagian  besar  masyarakat  menggunakannya  tidak  hanya  untuk kepentingan  berkomunikasi  saja,  tetapi  juga  untuk  mendapatkan  informasi  secara cepat  dan  efisien.  Perkembangan  teknologi  juga  bergerak  di  bidang  pertanian  untuk mempermudah mendapatkan informasi secara cepat dan efisien.
Pertanian  adalah  juga  suatu  jenis  produksi  yang  berlandaskan  pertumbuhan tumbuh-tumbuhan dan hewan. Adapula yang mengemukakan bahwa pertanian adalah kegiatan  manusia  mengelola  lahan  melalui  proses  produksi  biologis  tumbuhan  dan hewan untuk kesejahteraan umat manusia, termasuk kegiatan ekstraktif yang selektif yang tidak merusak kelestarian lingkungan (Fatah, 2006).
Padi  (bahasa  latin: Orza  sativa  L .)  merupakan  tanaman  yang  menjadi komoditas  bagi  sebagian  besar  petani  di  Indonesia.  Padi  berperan  penting  terhadap ketersedian  beras  di  Indonesia.  Budidaya  dan  meningkatkan  hasil  dari  pertanian khusunya padi  sangat  perlu dan  wajib dilakukan  untuk  memenuhi  kebutuhan pokok
yaitu  kebutuhan  pangan  yang  menjadi  penentu  status  gizi  di  Indonesia.  Hama  dan penyakit  khususnya  tanaman  padi  menjadi  masalah  yang  pasti  dihadapi  oleh  petani Indonesia. Untuk melindungi tanaman dari serangan hama dan penyakit, sebaikanya kita mengenal  lingkungan hidup  di  sekitar tanaman, daur hidup  hama dan penyakit, daur  hidup  musuh  alami,  keadaan  cuaca  yang  mendukung  perkembangan  hama  dan penyakit,  musuh  alaminya,  dan  pergantian  tanaman  inang  baik  yang  dipelihara maupun liar (Pracaya, 2008).
Dampak  hama  padi  seperti  tikus,  wereng,  walang  sangit  dan  hama  lainya sering  dirasakan  oleh  petani,  yang  paling  parah  adalah  terjadinya  gagal  panen.  Dari permaslaahn  diatas,  maka  diperlukan  suatu  suatu  sitem  secara  komputerisasi  akan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih mudah dan cepat, oleh karena itu perlu adanya penelitian untuk mengakusisi   kemampuan pakar secara komputerisasi. Menurut Sukadi (2013) , diagnosa hama padi dengan metode forward chaining untuk menentukan  jenis  hama  atau  penyakit  yang  menyerang  tanaman  padi  dan  cara mengatasi  permasalah  dari  hama  atau  penyakit  yang  telah  diketahui  sebelumnya. Dalam mendiagnosa hama padi dan memberikan solusi penangananya menggunakan forward  chaining dengan  difinisi decision  tree (Yulianto,2015).  Menurut  Fakih (2015),  yang  melakukan  penelitian  tentang  penyakit  padi  menggunakan  2  metode yaitu forward  chaining dan certainty  factor yang  menggunakan  analisis  SWOT.
Metode certainty  factor dimana jika hipotesis atau gejala  yang timbul akan dihitung untuk mencari nilai CF, apabila nilai CF lebih dari 0,5 dari penyakit yang dipilih maka akan menampilkan penyakit yang menyerang hama padi tersebut (Irwan,2016). Selain itu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ryani  (2015),  menggunakan  Metode bayes dan forward chaining untuk megetahui  mengatasi penyakit ikan Koi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengakusisi  kemampuan  pakar  dalam menentukan
hama
tanaman padi
beserta penanganannya dengan mengimplementasikan metode bayes dan forward chaining .

## METODE PENELITIAN

## Alur Penelitian
Adapun jalan penelitian dengan teknik pengumpulan data sebagai berikut :

## 1. Studi Kepustakaan
Studi kepustakaan dilakukan untuk medapatkan data ataupun pengetahuan dengan sumber  berupa  buku  atau  sumber  lainya  secara  tertulis.  Studi  ini  dimulai  dengan mengumpulkan  data–data  hama  penyakit  padi  beserta  gejalanya  di  mana  gejala  dari
setiap penyakit didata dan disiapkan. Selain data penelitian ada juga sumber informasi seperti metode dan refrensi lainya.

## 2. Wawancara
Wawancara  dalam  sesi  ini  untuk  medapatkan  data  dari  setiap  gejala  yang  di dapatkan dari buku, serta validasi data yang berhubungan dengan perhitungan dalam menentukan hama padi dan penangananya. Dalam wawancara ini penulis mewancarai Kepala Kelompok Tani di Desa Lengkong, Donomulyo, Nanggulan, Kulon Progo. Adapun jalanya penelitian dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 1 Jalan Penelitian

## Akusisi Pengentahuan
Akusisi  pengetahuan  atau  analisa  kebutuhan  perangkat  lunak  merupakan  kegiatan untuk  mencari  dan  mengumpulkan  data  untuk  keperluan  perangkat  lunak  yang meliputi :

## 1. Analisis Kebutuhan Masukan
Adapun  masukan  yang  diberikan  oleh  pakar  untuk  kebutuhan  penelitian  adalah sebagai berikut :
a. Data  penting  seperti  macam  –  macam  hama  dan  gejala  yang  ditimbukan  dari masing -  masing hama beseta penangananya.
b. Bobot dari tiap evidence terhadap hipotesa yang belum ada dalam sistem.
c. Data  yang  didapatkan  dihitung  dengan  aturan  perhitungan  dan  disesuaikan dengan perhitungan pakar.
d. Dari ketiga poin tersebut, akan digunakan sebagai pengetahuan yang diterapkan dalam deteksi hama padi dan penangananya.
2. Analisis Kebutuhan Proses
Sistem  ini  melakukan  penalaran  untuk  menentukan  hama  penyakit  padi  beserta penangananya  dengan  menggunakan  2  metode  yaitu  metode  bayes  dan forward chaining. Proses  dari  sistem  ini  memiliki  2  tahap  peprosesan  yaitu  dengan  metode bayes  untuk  mendeteksi  hama  dan forward  chaining untuk  cara  mengatasi  hama tersebut dengan memasukan gejala yang terjadi pada hami yang diteliti.
3. Analisis Kebutuhan Keluaran
Data  atau  hasil  yang  akan  dikeluarkan  dari  sistem  ini  adalah  berupa  hama  padi yang  menyerang  beserta  bagaimana  cara  menangani  hama  tersebut  dimana  hasil tersebut didapatka dari beberapa gejala yang memiliki bobot. Dari bobot itu dihitung dengan metode bayes dan forward chaining untuk menampilkan hasil.

## Perancangan Basis Pengetahuan
Perancangan database merupakan proses untuk menentukan isi data yang dibutuhkan untuk mendukung rancangan sistem. Model rancangan database yang dibangun adalah model relationship dimana seluruh tabel saling berhubungan satu dengan yang lain.
1. Entity Relation Diagram (ERD)
Entity Relation Diagram (ERD) pada sistem pada sistem pakar identifikasi hama padi dan penangannya, ditampilkan pada gambar berikut :
Gambar 2. ERD

## 2. Perancangan DFD
Data  Flow  Diagram merupakan  diagram  alir  data  yang  menggambarkan bagaimana  data  diproses  oleh  sistem.  Selain  itu Data  Flow  Diagram (DFD) mengambarkan  notasi-notasi  aliran  data  di  dalam  sistem  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:

## Gambar 3. Diagram Konteks

## 3. Relasi Database
Relasi database dalam sistem informasi deteksi hama penyakit padi dan penangannya ditampilkan pada gambar berikut :
Gambar 4. Relasi Database

## Iferensi Pengetahuan
Dalam Perancangan sistem pakar ini menggunakan metode teorema bayes dan forward  chaining .  Teorema  bayes  dimulai  dari  mencari  nilai  semesta  total  bobot gejala  dari  tiap  penyakit  lalu  menghitung  nilai  semesta  P(Hi)  dilanjukan  dengan menghitung  probabilitas  (H)  tanpa  memandang  evidence  apapun  barulah  mencari nilai P (Hi |E) dan langkah terakhir menjumlahkan nilai bayes.
Perancangan  sistem  pakar  yang  menggunakan  teorema  bayes  dan  forward chaining ini menggunakan langkah -  langkah sebagai berikut :
a. Langkah Ke 1 Perhitungan Bayes
Langkah  ke  3  ini  menjelaskan  bagaimana  teorema  bayes  di  implementasikan untuk menentukan hama padi. Langkah perhitunganya sebagai berikut :
- Mencari nilai semesta
Mencari  nilai  semesta  yaitu  menjumlahkan  hipotesa  dari  nilai  gejala  yang dihitung sebagai berikut :
- Mencari nilai semesta P(Hi)
Mencari nilai P(Hi) yaitu mencari nilai dari setiap gejala yang dibagi dengan nilai semesta, perhitunganya sebagai berikut :
Rumus :
- Menghitung probabilitas H tanpa memandang evidence apapun Menghitung  probabilitas  H  tanpa  memandang  evidence  apapun  dicari  jika semua  nilai  P(Hi)  sudah  diketahui  semua.  Perhitungan  dalam  langkah  ini adalah sebagai berikut :
- Mencari nilai P(Hi|E)
- Menghitung total nilai bayes
Apabila nilai  P(Hi|E)  sudah  diketahui,  jumlahkan  seluruh  nilai  untuk menemukan nilai bayesnya dengan rumus berikut :
- Mencocokan dengan nilai bayes
Mencocokan dengan nilai bayes bertujuan untuk mengetahui kelas dari nilai tersebut, untuk kelas yang dimaksud dapat dilihat pada tabel  berikut :
Tabel 1.Aturan Bayes
No Nilai Bayes Teorema Bayes 1. 0.0 - 0.2 Tidak Ada 2. 0.3 – 0.4 Mungkin 3. 0.5 – 0.6 Kemungkinan Besar 4. 0.7 – 0.8 Hampir Pasti 5. 0.9 – 1.0 Pasti
Maka identifikasi hama yang dihasilkan adalah pasti terserang hama Tugro.
b. Langkah Ke 4 Forward Chaining
Forward  chaining digunakan  untuk  menentukan  penanganan  hama yang  telah  terdeteksi.  Data  penanganan  yang    didapatkan  dari  pakar  adalah penanganan  setiap  hama,  tidak  ada  kobinasi  hama  dengan  penanganan  yang berbeda.

## Perancangan Antar Muka
Perancangan  antarmuka  sangat  diperlukan  untuk  mempermudah  penggunaan  dari sistem  deteksi  hama  padi  beserta  penanganannya.  Dalam  sistem  ini  dibagi  menjadi  2  antar muka yaitu sebagai admin dan pengunjung.
1. Rancangan Halaman Utama Pengunjung (Front End)
Rancangan halaman utama untuk pengujung dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 5. Halaman Utama Pengunjung

## 2. Rancangan Halaman Admin (Back End)
Rancangan halaman admin merupakan halaman dimana admin/petugas dapat melakukan login. Halaman ini dapat dilihat pada gambar berikut :

## PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  sistem  pakar  untuk  identifikasi  hama padi dan penanganannya menujukan ujuk kerja sistem yang sesuai dengan keterangan yang  didapat  dari  pakar.  Berikut  data  identifikasi  hama  padi  yang  didapatkan  dari hasil  kuisioner  kepada  petani  yang  dilakukan  di  desa  Lengkong,  Donumulyo, Nanggulan, Kulon Progo. Data pengujian dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 2. Hasil pakar yang di Desa Lengkong, Kulon Progo
NO Nama Umur Gejala Hasil 1 Mujirah 35 G16,G17, dan G18 P5 2 Kasan Dimejo 78 G22, G23, G24, G25 dan G26 P7 3 Saniem 45 G05, G06, G07, G08, G021,  dan G023 P2 4 Nurjanah 38 G21, G22, G23, G24 dan G25 P7 5 Paryanti 38 G13, G14, dan G15 P4 6 Jemino 75 G04, G05, G06, G08, dan G09 P3 7 Pawiro Loso 77 G16, G17, G18, G19, G20 dan G21 P5 8 Parjio 37 G01, G02, dan G03 P1 9 Poniman 41 G13, G14 dan G14 P4 10 Ngadiman 41 G19, G20, dan G21 P6 11 Tukiyo 90 G22, G23, G24 dan G25 P7 12 Wakir 65 G22, G23, G24 dan G25 P7 13 Joyo Ngadiyo 75 G01, G02, G03 dan G21 P1 14 Jirah 60 G22, G23, G24, G25 dan G26 P7 15 Watini 49 G04, G05, G06, G08, dan G09 P2 16 Sajiman 55 G05, G10, G11, dan G12 P3 17 Kliyem 55 G01, G02, G03 dan G21 P1 18 Paidin 45 G01, G02, G03, G04 dan G21 P1 19 Sutiman 35 G19, G20 dan G21 P6 20 Remo 43 G17, G18 dan G19 P5

## Hasil Pengujian Program
Pengujian  progam  dilakukan  setelah  selesai  tahap  pembuatan  progam  untuk mengetahui  kebenaran  sistem  dalam  melakukan  perhitungan  identifikasi  hama  padi dan  penanganannya.  Tahap  pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  menguji  tingkat
kebenaran  sistem  dalam  proses  penentuan  identifikasi  yang    sesuai  dengan  nilai probabilitas  dan  aturan  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya.  Halaman  hitung  hasil menampilkan  bagaimana  sistem  tersebut  berjalan.  Halaman  ini  dapat  dilihat  pada gambar berikut :

## Gambar 7.Halaman Hitung Hasil

## Analisis dan Pembahasan
Analisis dan pembahasan bertujuan untuk menentukan hama yang menyerang tanaman  padi  dengan  menyeleksi  gejala  yang  timbul.  Data  yang  telah  didapatkan sebelumnya 7 hama dengan 26 gejala.
Proses  identifikasi  dengan  metode  bayes  dan  forward  chaining  mengambil  sample dari salah satu kuisioner dengan data di tabel berikut :
12 Wakir 65 G22, G23, G24 dan G25 P7
Data  yang  didapatkan  diatas  akan  dihitung  dengan  metode  bayes  dan  forward chaining dengan langkah – langkah sebagai berikut :
a. Langkah 1 Permasalah
Daftar hama yang ada dalam sistem adalah sebagai berikut :

## Tabel 3.Hama Padi
NO KODE Nama Hama 1 P1 Wereng Coklat atau Wereng Hijau 2 P2 Penggerek Batang 3 P3 Hawar Daun Bakteri 4 P4 Walang Sangit 5 P5 Keong Mas 6 P6 Tikus Sawah 7 P7 Tugro Gejala dari hama yang ada dalam sistem adalah sebagai berikut Tabel 4. Gejala NO KODE  Nama Gejala 1 G01 Tanaman Layu 2 G02 Daun Tua Menguning 3 G03 Tanaman Kering Cepat dan Seperti Terbakar 4 G04 Ditemukan Adanya Ngengat 5 G05 Tunas Mati 6 G06 Ujung Daun Ada Yang Bewarna Putih 7 G07 Ujung Kering 8 G08 Ujung Mudah Ditarik Jika Mati 9 G09 Batang Busuk Kehitaman 10 G10 Daun Bewarna Hijau Kelabu 11 G11 Daun Melipat dan Menggulung 12 G12 Timbul Bercak Abu Kekuningan Pada Tepi Daun 13 G13 Butir Gabah Tidak Berisi dan Bewarna Hitam 14 G14 Beras Berubah Warna dan Mengapur 15 G15 Terdapat Anak Walang Sangit (Cecenda/Gulma) 16 G16 Ada Bekas Potongan Padi Muda Mengambang 17 G17 Terdapat Telur Keong Disawah 18 G18 Ditemukan Keong Warna Kuning (Keong Mas) 19 G19 Ada Bekas Gigitan di Tanaman Padi 20 G20 Tanaman Padi Rusak Bagian Tengah 21 G21 Tanaman Padi Rusak 22 G22 Warna Daun Menguning Sampai Jingga 23 G23 Tumbuhan Terlihat Kerdil 24 G24 Tumbuhan Bercak Abu Kekuningan Pada Tepi Daun 25 G25 Jumlah Anakan Sedikit 26 G26

## Sebagian Gabah Hampa
Dari  hama  kode  P7  memiliki  gejala  dengan  rule  G22,  G23,  G24,  G25,  dan  G26 dengan  nilai  probabilitas  1.  Dari  kode  tersebut  diketahui  bahwa  hama  Tugro memiliki gejala sebagai berikut :
a. G22 = Warna Daun Menguning Sampai Jingga
b. G23 = Tumbuhan Terlihat Kerdil
c. G24 = Tumbuhan Bercak Abu Kekuningan Pada Tepi Daun
d. G25 = Jumlah Anakan Sedikit
e. G26 = Sebagian Gabah Hampa
b. Langkah 2 Nilai Pakar Terhadap Gejala
Nilai pakar yang telah didapatkan dari pakar terhadap gejala hama Tugro sebagai berikut :
a) G22 = 0.7
b) G23 = 0.8
c) G24 = 0.7
d) G25 = 0.5
e) G26 = 0.5
c. Langkah Ke 3 Perhitungan Bayes
Langkah  ke  3  ini  menjelaskan  bagaimana  teorema  bayes  di  implementasikan untuk menentukan hama padi. Langkah perhitunganya sebagai berikut :
- Mencari nilai semesta
Mencari  nilai  semesta  yaitu  menjumlahkan  hipotesa  dari  nilai  gejala  yang dihitung sebagai berikut :
=  0.7 + 0.8 + 0.7 + 0.5 + 0.5 = 3.2
- Mencari nilai semesta P(Hi)
Mencari nilai P(Hi) yaitu mencari nilai dari setiap gejala yang dibagi dengan nilai semesta, perhitunganya sebagai berikut :
Rumus :
P(H1) = 0.7/3.2 = 0.218 P(H2) = 0.8/3.2 = 0.250 P(H3) = 0.7/3.2 = 0.218 P(H4) = 0.5/3.2 = 0.156 P(H5) = 0.5/3.2 = 0.156
- Menghitung probabilitas H tanpa memandang evidence apapun
Menghitung  probabilitas  H  tanpa  memandang  evidence  apapun  dicari  jika semua  nilai  P(Hi)  sudah  diketahui  semua.  Perhitungan  dalam  langkah  ini adalah sebagai berikut :
- P(H1) x P(E | H1) = 0,218 x 0,7 = 0,152
- P(H2) x P(E | H2) = 0,250 x 0,8 = 0,200
- P(H3) x P(E | H3) = 0.218 x 0,7 = 0,152
- P(H4) x P(E | H4) = 0.156 x 0,5 = 0.078
- P(H5) x P(E | H5) = 0.156 x 0,5 = 0.078
Total Hipotesa (H) = 0.66
- Mencari nilai P(Hi|E)
- P(H1 | E) = (0,218 x 0,7) / 0.66= 0,231
- P(H2 | E) = (0,250 x 0,8) / 0.66= 0,301
- P(H3 | E) = (0.218 x 0,7) / 0.66= 0,231
- P(H4 | E) = (0.156 x 0,5) / 0.66= 0,117
- P(H5 | E) = (0.156 x 0,5) / 0.66= 0,117
- Menghitung total nilai bayes
Apabila nilai   P(Hi|E) sudah diketahui, jumlahkan seluruh nilai untuk menemukan nilai bayesnya dengan rumus berikut :
= 0,231 + 0,301 + 0,231 + 0,117 + 0,117
= 1
Pada  kasus  awal  gejala  yang  dipilih  tidak  yaitu  gejala  dengan  keterangan “sebagian gabah hampa” tidak di pilih maka totalnya adalah 0,88 dibulatkan menjadi 0,9.
- Mencocokan dengan nilai bayes
Mencocokan dengan nilai bayes bertujuan untuk mengetahui kelas dari nilai tersebut, untuk kelas yang dimaksud dapat dilihat pada tabel  berikut :
Tabel 5. Aturan Bayes No Nilai Bayes Teorema Bayes 1. 0.0 - 0.2 Tidak Ada 2. 0.3 – 0.4 Mungkin 3. 0.5 – 0.6 Kemungkinan Besar 4. 0.7 – 0.8 Hampir Pasti 5. 0.9 – 1.0 Pasti
Maka identifikasi hama yang dihasilkan adalah pasti terserang hama Tugro.
c. Langkah Ke 4 Forward Chaining
Forward  chaining digunakan  untuk  menentukan  penanganan  hama yang  telah  terdeteksi.  Data  penanganan  yang    didapatkan  dari  pakar  adalah
penanganan  setiap  hama,  tidak  ada  kobinasi  hama  dengan  penanganan  yang berbeda, maka penanganan untuk hama tugro adalah sebagai berikut :
1) Menanam Secara Serempak
Penanaman  yang  tidak  serempak  akan  menjamin  ketersediaan  inang dalam rentang waktu yang panjang bagi perkembangan virus tungro, sedangkan bertanam  serempak  akan  memutus  siklus  hidup  wereng  hijau  dan  keberadaan sumber  inokulum.  Penularan  tungro  tidak  akan  terjadi  apabila  tidak  tersedia sumber  inokulum  walaupun  ditemukan  wereng  hijau  sebaliknya  walaupun populasi  wereng  hijau  rendah  akan  terjadi  penularan  apabila  tersedia  sumber inokulum
2) Menanam Varies Tahan
Beberapa varietas tahan tungro antara lain Tukad Petanu, Tukad Unda, Tukad Balian, Kalimas, Bondoyudo.
3) Penggunaan Pupuk N yang Tepat
Pemupukan N yang berlebihan menyebabkan tanaman menjadi lemah, mudah  terserang  wereng  hijau  sehingga  memudahkan  terjadi  infeksi  tungro, karena  itu  pemupukan  N  harus  tepat  sesuai  anjuran  atau  berdasarkan pengamatan dengan Bagan Warna Daun (BWD).

## Validasi Hasil
Validasi  hasil bertujuan untuk  membandingkan bagaimana  hasil kerja sistem identifikasi hama padi dengan hasil yang diberikan oleh pakar. Perbandingan ini dapat dilihat pada gambar berikut :
Tabel 6. Validasi Data NO Nama Umur Hasil Pakar Hasil Sistem % Sesuai/Tidak 1 Mujirah 35 Keong Mas Keong Mas 100  Sesuai 2 Kasan Dimejo 78 Tugro Tugro 100  Sesuai 3 Saniem 45 Penggerek Batang  Pengerek Batang 63 Sesuai 4 Nurjanah 38 Tugro Tugro 88 Sesuai 5 Paryanti 38 Walang Sangit Walang Sangit 100  Sesuai 6 Jemino 75 HDB Pengerek Batang 95 Tidak Sesuai 7 Pawiro Loso 77 Keong Mas Tikus Sawah Keong Mas 100 100 Tidak Sesuai 8 Parjio 37 Wereng Wereng 100  Sesuai 9 Poniman 41 Walang Sangit Walang Sangit 100  Sesuai 10 Ngadiman 41 Tikus Sawah Tikus Sawah 100  Sesuai 11 Tukiyo 90 Tugro Tugro 88 Sesuai 12 Wakir 65 Tugro Tugro 88 Sesuai
NO Nama Umur Hasil Pakar Hasil Sistem % Sesuai/Tidak 13 Joyo Ngadiyo  75 Wereng Wereng 100  Sesuai 14 Jirah 60 Tugro Tugro 100  Sesuai 15 Watini 49 HBD Pengerek Batang 95 Tidak Sesuai 16 Sajiman 55 HBD HBD 100  Sesuai 17 Kliyem 55 Wereng Wereng 100  Sesuai 18 Paidin 45 Wereng Wereng 100  Sesuai 19 Sutiman 35 Tikus Sawah Tikus Sawah 100  Sesuai 20 Remo 43 Keong Mas Keong Mas 86 Sesuai
Berdasarkan 20 data yang didapatkan diuji terhadap pakar dan sistem dengan keseuaian presentase 85% dan yang tidak sesuai dengan sistem adalah 15%.
Besarnya  presentase  berdasarkan  hasil  hitung  tiap  gejala  terhadap  hama  padi  dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 7. Hasil Validasi Data Ket Validasi Sistem Jumlah Presentase Sesuai 17 85 Tidak Sesuai 3 15 Total 100

## KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan , kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai berikut:
1. Berdasarkan 20 data yang telah diujikan terhadap pakar dan sistem, untuk tingkat kesesuaian  berdasarkan  hasil  validasi  pakar  dan  sistem,  diperoleh  dengan persentase sebesar 85% data kasus  yang sesuai, serta 15% data kasus  yang tidak sesuai.
2. Sistem  dirancang  dengan  mengimplementasikan  metode  teorema  bayes  dan forward cahining dapat digunakan untuk membantu dalam identifikasi hama padi dan penanganannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Amborowati,  A.,  &  Hidayah,  N.  (2016).  Analisis  Dan  Perancangan  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Mematikan Pada Perempuan Menggunakan Metode Bayes (Studi  Kasus  :  Asri Medical  Center).  Seminar Nasional Teknologi  Informasi dan Multimedia 2016, ISSN : 2302-3805.
Anggara,  G.,  Pramayu,  G.,  &  Wicaksana,  A.  (2016).  Membangun  Sismtem  Pakar Menggunakan  Teorema  Bayes  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Paru-Paru. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia  2016,  ISSN  :  2302- 3805.
Dewi,  P.  S.,  Ryana,  L.  D.,  &  Lestari,  R.  T.  (2015).  Model  Sistem  Pakar  Diagnosa Hama  Tanaman  Padi  Untuk  Memberikan  Solusi  Penanggulangan.  Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA), ISSN:2089-9033, 25-35.
Irawan,  N.  (2016).  Aplikasi  Sistem  Pakar  Identifikasi  Penyakit  Pada  Tanaman  Padi Menggunakan  Metode  Certainty  Factor.  Malang:  Universitas  Islam  Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Irsan, M., Pratama , V. N., & Fakih , M. (2015). Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman Padi Di Balai Penyuluhan Pertanian Sepatan Tangerang . Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015, 284-289.
Pratama,  A.  N.,  &  Sukandi.  (2013).  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Hama  Dan Penyakit  Tanaman  Padi.  Indonesian  Jurnal  on  Computer  Science ISSN : 1979 ‐ 9330, 74-82.
Rosnelly, R. (2012). Sistem Pakar Konsep dan Teori. Yogyakarta: Andi.
Usman, A. (2005). Pengolahan Citra Digital & Teknik Pemrogramannya. Yogyakarta:
Penerbit Graha Ilmu.
Yulianto, Setiadi, A., Firmansyah, I., Maulana, I., Asmoro, D., & Kamal, H. (2015).
Model Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Padi Untuk Memberikan Solusi Penanggulangan. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015: ISSN : 2302-3805, 1-5