## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur
Fransiskus Pati Soge 1* , Bernadete Deta 1 , Dominikus Boli Watomakin 1
1 Institut Keguruan dan Teknologi Larantuka, Larantuka, Indonesia
patisoge0207@gmail.com*
Copyright©2024 by authors, all rights reserved. Authors agree that this article remains permanently open access under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0 International License

## Abstrak
Sistem pakar pendeteksi jenis hama dan penyakit pada tanaman kakao memang harus dilakukan  secara  cepat  dan  akurat,  karena  penyakit  pada  tanaman  kakao  dapat dengan  cepat  menyebar  serta  menyerang  ke  seluruh  lahan  pertanian  lainnya. Penelitian  ini  bertujuan  mendeskripsikan  penerapan  metode  logika  fuzzy  dalam sistem pakar berbasis website untuk mendeteksi hama dan penyakit tanaman kakao di  kecamatan  Wulanggitang,  Flores  Timur  NTT  yang  akan  memberikan  mafaat secara praktis bagi masyarakat dan pemerintah setempat maupun secara teoretis bagi pengembangan ilmu bagi pakar yang diharapkan untuk untuk mendeteksi hama dan penyakit  tanaman  kakao  di  kecamatan  Wulanggitang,  Flores  Timur  NTT  melalui penerapan  metode  logika  fuzzy  dalam  sistem  pakar  berbasis  website.  Metode penelitian  ini  yaitu  melalui  pengembangan  sistim  berjalan  dengan  tahapan communication,  planning,  modeling,  construction,  dan  deployment.  Metode pengumpulan  data  dilakukan  melalui  observasi  dan  wawancara.  Hasil  penelitian diperoleh bahwa wistem pakar berhasil dibangun dengan menerapkan konsep teori logika fuzzy berbasis website untuk mendeteksi hama dan penyakit tanaman kakao serta  cara  pengendaliannya.  Hasil  implementasi  dan  pengujian  pada  pemodelan logika  fuzzy  dengan  nilai  pengujian  akurasi  dan  hasil  pengujian  blackbox  testing didapatkan  hasil  yang  memuaskan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  sistem  yang diangun siap untuk digunakan.
Kata kunci: Logika Fuzzy, Sistem Pakar, Hama, Tanaman Kakao

## Abstract
An expert system for detecting types of pests and diseases on cocoa plants must be carried  out  quickly  and  accurately,  because  diseases  in  cocoa  plants  can  quickly spread  and  attack  all  other  agricultural  land.  This  research  aims  to  describe  the application of the fuzzy logic method in a website-based expert system to detect pests and diseases of cocoa plants in Wulanggitang sub-district, East Flores, NTT which will provide practical benefits for the community and local government as well as theoretically for the development of knowledge for experts who are expected to be
Received: 12/03/2024
Revised: 18/03/2024
Accepted: 23/03/2024

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
able to detecting pests and diseases of  cocoa plants in Wulanggitang sub-district, East Flores, NTT through the application of fuzzy logic methods in a website-based expert system. This research method is through developing a running system  with stages  of  communication,  planning,  modeling,  construction and  deployment.  Data collection  methods  were  carried  out  through  observation  and  interviews.  The research results showed that the expert system was successfully built by applying the concept  of  website-based  fuzzy  logic  theory  to  detect  pests  and  diseases  of  cocoa plants and how to control them. The results of implementation and testing on fuzzy logic modeling with accuracy testing values and black box testing results obtained satisfactory results. This indicates that the system being built is ready to be used.
Keywords: Fuzzy Logic, Expert Systems, Pests, Cocoa Plants

## 1. Pendahuluan
Budidaya tanaman perkebunan untuk menjadi komoditas perdagangan diupayakan sangat serius oleh masyarakat. Salah satu tanaman perkembunan ini, yakni kakao yang dikembangkan petani  di  berbagai  wiayah  tanah  air.  Menurut  (Informatika  et  al.,  2021)  tanaman  kakao ( Theobroma  cacao  L .)  merupakan  komoditas  ekspor  utama  tanaman  budidaya  perkebunan  di Indonesia  dan  tanaman  ini  perlu  mendapatkan  perhatian  khusus.  Wahyuni  &  Hasugian  (2022) mengatakan bahwa devisa di Indonesia juga mengalami kenaikan berkat produksi kakao, karena berbagai produk dapat dihasilkan dari pengolahan kakao mulai dari biji hingga lemak, contohnya coklat yang bahan utama pembuatannya dari kakao. Kakao tidak hanya memiliki nilai jual tinggi kakao,  tetapi  juga  memiliki  manfaat  yang  baik  dalam  bidang  kesehatan  karena  buah  kakao memiliki atau mengandung antioksidan yaitu fenol dan flavonoid yang berkhasiat meningkatkan kekebalan tubuh.
Pengembangan kakao di Indonesia, tersebar di beberapa wilayah Indonesia (Hamidah & Ratnasari, 2020) termasuk Propinsi Nusa Tenggara Timur (NTT). Salah satu daerah di NTT yang berpotensi  terhadap  budidaya  kakao  adalah  Kabupaten  Flores  Timur,  khususnya  Kecamatan Wulanggitang  yang  terdiri  dari  11  Desa,  dengan  total  luas  wilayah:  255,96  km 2 (Statistik  & Timur,  n.d.).  Di  beberapa  Desa  Kecamatan  Wulanggitang  antara  lain  yaitu;  Desa  Klatanlo, Hokeng  Jaya,  Nawokote,  Waiula  dan  Pululera.  Perkembangan  luas  lahan  tanaman  kakao merupakan  tanaman  produktif  yang  diikuti  perbaikan  kualitas  biji  kakao  dengan  cara pengendalian hama dan penyakit pada tanaman tersebut yang akan berdampak pada tingkat hasil produksi tanaman kakao.
Pengendalian hama dan jenis penyakit  tanaman kakao masih sangat sedikit dilaporkan, hal  ini  mungkin  disebabkan  karena  kurangnya  pemanfaatan  media  informasi  tentang  potensi arthropoda dalam pengendalian hama yang  ada disekitar pertanaman kakao  (Wangge & Mago, 2021). Dari observasi peneliti, jenis hama dan penyakit yang sering berkembang dan menyerang tanaman  kakao  diantaranya  hama  penggerek  buah  ( Acrocercops  cramerella ),  kepik  penghisap buah  ( Helopeltis  sp ),  hama  penggerek  cabang  ( Zeuzera  coffeae )  dan  penyakit  busuk  buah, penyakit VSD ( Vascular Streak Dieback ), penyakit jamur akar putih.
Beberapa  usaha  pengendalian  telah  dilakukan  petani  kakao  dengan  cara  pemangkasan, pemupukan, panen sering dan sanitasi serta penggunaan pestisida namun kurang memadai akibat keterbatasan pengetahuan dan juga informasi yang kurang tepat. Berdasarkan data lapangan pada

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
tahun  2020  hasil  produksi  kakao  meningkat  di  bandingkan  dengan  tahun-tahun  sebelumnya, namun  di  tahun  2021  dan  2022,  hasil  kakao  mengalami  penurunan.  Kenyataan  ini  menarik perhatian  peneliti  untuk  membuat  sistem  pakar  deteksi  hama  dan  penyakit  tanaman  kakao berbasis website menggunakan  logika fuzzy dengan  tujuan  membantu  petani  kakao  dalam memberikan informasi melalui website mengenai jenis hama dan penyakit tanaman kakao serta cara pengendaliannya.
Sistem  pakar  pendeteksi  jenis  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  kakao  memang  harus dilakukan  secara  cepat  dan  akurat,  karena  penyakit  pada  tanaman  kakao  dapat  dengan  cepat menyebar serta menyerang  ke seluruh lahan  pertanian lainnya. Hal ini  menjadi tuntutan sangat penting bagi seorang pakar yang sangat diandalkan untuk mendiagonosa dan menentukan jenis hama  dan  penyakit  tanaman  kakao  serta  memberikan  contoh  cara  pengendaliannya  demi mendapatkan solusi terbaik (Adi Pribadi et al., 2021). Untuk menjawab tuntutan ini juga dengan kurangnnya informasi yang tepat maka pada penelitian ini, peneliti menggunakan Logika Fuzzy sebagai kerangka matematis untuk menangani masalah ketidakpastian, ketidakjelasan informasi terkait masalah yang dihadapi petani kakao saat ini
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  peneliti  merumuskan  masalah  bagaimanakah penerapan metode logika fuzzy dalam sistem pakar berbasis website untuk mendeteksi hama dan penyakit tanaman kakao di kecamatan Wulanggitang, Flores Timur NTT.  Tujuan Penelitian ini mendeskripsikan  penerapan  metode  logika fuzzy dalam  sistem  pakar  berbasis website untuk mendeteksi hama dan penyakit tanaman kakao di kecamatan Wulanggitang, Flores Timur NTT. Penelitian ini akan memberikan mafaat secara praktis bagi masyarakat dan pemerintah setempat maupun secara teoretis bagi pengembangan ilmu bagi pakar yang diharapkan untuk menerapkan metode logika fuzzy dalam sistem pakar berbasis website untuk mendeteksi hama dan penyakit tanaman kakao di kecamatan Wulanggitang, Flores Timur NTT.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian berkaitan dengan Penerapan Logika Fuzzy.

## 2.1 Penerapan Metode Fuzzy
Sistem fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. L. A. Zadeh dari Barkelay pada tahun 1965.  Sistem  fuzzy  merupakan  penduga  numerik  yang  terstruktur  dan  dinamis.  Sistem  ini mempunyai  kemampuan  untuk  mengembangkan  sistem  intelijen  dalam  lingkungan  yang  tak pasti. Sistem ini menduga suatu fungsi dengan logika fuzzy (Salman, 2010). Dalam logika fuzzy terdapat beberapa proses yaitu penentuan himpunan fuzzy, penerapan aturan IF-THEN dan proses inferensi  fuzzy.  Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  dalam  memahami  sistem  fuzzy  yaitu variabel fuzzy, himpunan fuzzy, semesta pembicaraan dan domain.
a. Variabel Fuzzy ,  Variabel Fuzzy merupakan  variabel  yang  akan  dibahas  dalam  sistem fuzzy misalnya dalam penelitian ini variable fuzzy nya adalah hama dan penyakit.
b. Himpunan Fuzzy , Himpunan Fuzzy merupakan suatu group yang mewakili suatu kondisi tertentu dalam variabel fuzzy , seperti rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi.
c. Semesta Pemicaraan dan Domain, Semesta Pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan  untuk  dioperasikan  dalam  suatu  variabel  fuzzy  misalnya  semesta

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
pembicaraan variabel hama adalah 0 sampai 100. Domain adalah keseluruhan nilai yang diijinkan  dalam  semesta  pembicaraan  dan  boleh  dioperasikan  dalam  himpunan  fuzzy misalnya domain hama rendah 20 – 45, domain sedang 25 – 65 dan domain tinggi 65 – 70.
Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan dalam menerapkan konsep logika fuzzy yaitu:
a. Pembentukan himpunan fuzzy
b. Pembentukan fungsi keanggotaan fuzzy
c. Inferensi
d. Defuzzyfikasi

## 2.2 Representase Pengetahuan Pakar
Model  representasi  pengetahuan  pakar  dalam  mengidentifikasi  hama  dan  penyakit tanaman kakao menggunakan logika fuzzy dalam bentuk jika-maka ( If-Then ). Basis pengetahuan terbentuk atas fakta-fakta berupa informasi tentang cara menimbulkan suatu fakta baru dari fakta yang  sudah  diketahui.  Pengetahuan  ini  adalah  suatu  representasi  pengetahuan  ( knowledge representation ).  Proses  representasi  pengetahuan  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  fakta untuk memperoleh data seperti kondisi batang, daun dan buah dan gejala tanaman kakao lainnya.
Kaidah produksi biasanya dituliskan dalam bentuk IF-THEN , Kaidah ini dapat dikatakan sebagai hubungan implikasi dua bagian yaitu bagian premis (Jika) dan bagian konklusi (Maka), apabila  bagian  premis  dipenuhi  maka  bagian  konklusi  juga  akan  bernilai  benar.  Dari  hasil wawancara dengan pakar tanaman kakao, dapat diambil sebuah kesimpulan mengenai jenis hama dan  gejala  yang  ditimbulkannya.  Basis  pengetahuan  dari  beberapa  orang  pakar  tersebut  dapat digambarkan dalam tabel kepakaran yang kemudian dibuat aturan kaidah produksi gejala hama dalam bentuk IF-THEN rules.

## 2.3 Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistim berjalan, seperti pada gambar berikut:

## Gambar 1. Pengembangan Sistim Berjalan

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari hasil wawancara yang dilakukan dengan seorang pakar a.n BKJ, terdapat beberapa jenis  hama  dan  penyakit  tanaman  kakao  yang  sering  menyerang  pertanaman  kakao.  Hasil wawancara yang dilakukan terdapat beberapa faktor penyebab perkembangan hama dan penyakit tanaman  kakao  selain  yang  disebabkan  oleh  cendawan,  bakteri, fitoplasma ,  virus, viroid, dan nematoda .  Kebun  yang  tidak  terawat  dengan  baik.  Perubahan  iklim  juga  menyebabkan perkembangan hama dan penyakit tanaman kakao.

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Cara pengendalian yang kurang tepat sasarannya serta penggunaan dosis yang berlebihan dan  tidak  tepat,  dapat  menimbulkan resistensi dan  juga  dapat  membunuh  musuh  alami  hama tanaman kakao. Berikut adalah gambar implementasi database system pakar dari tabel database user, hama, penyakit, gejala, hasil dan solusi terlihat seperti berikut:

## 3.1 Hasil Implementasi Perencanaan User Interface (antar muka sistem)
Gambar 1. Implementasi Tabel Database Sistem Pakar
a) Implementasi rencana halaman index, Implementtasi halaman index yang dibuat adalah halaman awal ketika pengguna membuka situs web sistem pakar kakao untuk kemudian diarahkan  ke  halaman  login  dan  buat  akun  melalui  tombol  login  dan  buat  akun  pada halaman index.
Gambar 2. Implementasi Rencana Halaman Index

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## Gambar 3. Implementasi Login Admin dan User
b) Implementasi halaman login admin dan user, Implementasi halaman login admin dan user dengan  maksud  agar  pengguna  baik  admin  maupun  user  biasa  dapat  memasukan username dan password yang sesuai untuk dapat diarahkan ke halaman menu admin atau ke halaman menu user.
c) Implementasi  halaman daftar akun,  Implementasi halaman daftar akun dengan maksud agar pengguna biasa dapat mendaftarkan terlebih dahulu untuk kemudian dapat masuk ke halaman menu user.
Gambar 4. Gambar Implementasi Halaman Daftar Akun
d) Implementasi  halaman  menu  admin,  Implementasi  halaman  admin  yang  dibuat  khusus untuk  admin,  guna  admin  kemudian  dapat  mengolah  data  hama  dan  penyakit  sesuai dengan menu-menu yang tersedia pada halaman menu admin.

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## Gambar 5. Gambar Implementasi Halaman Menu Admin
e) Implementasi halaman diagnosis, Implementasi halaman diagnosis dimaksud untuk user dapat  melakukan  input  gejalah  yang  terdapat  pada  halaman  diagnosis  sesuai  dengan kondisi atau keluhannya.
Gambar 6. Implementasi Halaman Diagnosis

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921
Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
f) Implementasi halaman menu user, Implementasi halaman menu user dibuat khusus untuk user agar dapat melakukan proses diagnosis pada menu diagnosis atau dengan mengklik pada tombol mulai pada halaman beranda.
g) Implementasi halaman hasil diagnosis

## Gambar 7. Implemetasi Halaman Menu User
h) Implementasi halaman hasil diagnosis adalah halaman yang dibuat khusus untuk melihat hasil  diagnosis  dari  halaman  diagnosis,  dimana  hasil  yang  akan  ditampilkan  pada halaman  hasil  diagnosis  adalah  hasil  yang  sesuai  dengan  gejalah  yang  diinput  pada halaman diagnosis.
Gambar 8. Implementasi Hasil Diagnosis

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## 3.2 Pemodelan dan Implementasi (Modeling)
Proses  representasi  pengetahuan  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  fakta  untuk memperoleh  data  seperti  kondisi  batang,  daun  dan  buah  serta  gejala  tanaman  kakao  lainnya. Langkah-langkah yang dilakukan untuk menyelesaiakan masalah berdasarkan pengetahuan pakar adalah sebagai berikut:
a. Menentukan Identitas Pakar
b. Menentukan data hama dan penyakit kakao
c. Menentukan data gejala dari hama dan penyakit
d. Pembentukan rule-rule sistem pakar yang akan dibangun

## 3.3 Penerapan Logika Fuzzy
Dalam penerapan metode logika fuzzy ada beberapa tahapan yang harus dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Pembentukan  Himpunan Fuzzy, Dalam  pembentukan  himpunan fuzzy Domain  dari himpunan fuzzy dijadikan  sebagai  patokan  untuk  melakukan  perhitungan  akurasi  hama dan penyakit. Akurasi yang dimaksud adalah tingkat ketepatan diagnosis dari data gejala hama dan penyakit yang dipilih pada form diagnosis.
b. Fungsi Keanggotaan Fuzzy, untuk menentukan fungsi keanggotaan dari himpunan fuzzy maka  pada  penelitian  ini  menggunakan  grafik  trapesium.  Grafik  trapezium  merupakan kombinasi dari fungsi keanngotaan kurva naik dan kurva turun. Pada penelitian ini nilai dari  setiap  inputan  gejala  adalah  1,  dimana  semua  himpunan fuzzy yang  terlibat  akan memiliki  nilai  keanggotaan  maksimum  (yaitu  1)  untuk  wilayah  gejala  yang mencakupnya. Karena setiap inputan gejala memiliki nilai 1, maka nilai keanggotaan dari himpunan fuzzy "Jumlah  gejala  dari  setiap  variable  himpunan fuzzy ” akan  menjadi  1, sehingga menjadi himpunan fuzzy aktif yang memiliki tingkat keanggotaan maksimum, dengan rumus perhitungan sebagai berikut:
𝜇[𝒳] =
{
0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝒳 ≤  0 𝑎𝑡𝑎𝑢  ≥ 4
(𝒳 −  0) (4  −  0) 𝑗𝑖𝑘𝑎 0 < 𝒳  <  4
1 𝑗𝑖𝑘𝑎 0  ≤ 𝒳  ≤  4

## Keterangan :
𝒳 = nilai maksimum(jumlah gejalah yang dipilih)
4 = total jumlah gejala dari setiap jeni hama dan penyakit.
c. Aturan Logika fuzzy
a) Aturan Logika Diagnosis Jenis Hama
(a) Jika jumlah gejala yang dipilih pada jenis hama H01 lebih besar dari jumlah gejala yang dipilih pada jenis hama H02 dan H03 maka hasil diagnosis adalah jenis hama H01.
(b) Jika jumlah gejala yang dipilih pada jenis hama H02 lebih besar dari jumlah gejala yang dipilih pada jenis hama H01 dan H03, maka hasil diagnosis adalah jenis hama H02.

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
(c) Jika jumlah gejala yang dipilih pada jenis hama H03 lebih besar dari jumlah gejala yang dipilih pada jenis hama H01 dan H02, maka hasil diagnosis adalah jenis hama H03.
(d) Jika tidak ada gejala yang dipilih pada jenis hama H01, H02 dan H03 maka melakukan lanjutan pada proses diagnosis jenis penyakit.
b) Aturan logika Diagnosis Jenis Penyakit
(a) Jika jumlah gejala yang dipilih pada jenis penyakit1 lebih besar dari jumlah gejala yang dipilih pada jenis penyakit2 dan penyakit3 maka hasil diagnosis adalah penyakit1.
(b) Jika jumlah gejala yang dipilih pada jenis penyakit2 lebih besar dari jumlah gejala yang dipilih pada jenis penyakit1 dan penyakit3 maka hasil diagnosis adalah jenis penyakit2.
(c) Jika jumlah gejala yang dipilih pada jenis penyakit3 lebih besar dari jumlah gejala yang dipilih pada jenis penyakit2 dan penyakit1 maka hasil diagnosis adalah jenis penyakit3.
(d) Jika  tidak  ada  gejala  yang  dipilih  pada  jenis  penyakit1,  penyakit2  dan penyakit3 maka kembali melakukan pengecekan pada proses diagnosis jenis hama.
d. Inferensi,  setelah  aturan fuzzy dan rule-rule yang  telah  ditentukan,  kemudian mengaplikasikan input fuzzifikasi pada  aturan-aturan  yang  telah  dibuat.  Berdasarkan aturan  yang  di  buat,  jika  nilai  keanggotaan fuzzy tertinggi  dari  "hasil  diagnosis  jenis hama"  dan  "hasil  diagnosis  jenis  penyakit",  maka  yang  akan  ditampilkan  pada  hasil diagnosis adalah jenis hama dan penyakit yang nilai keanggotaanya paling tinggi.
e. Defuzzyfikasi, tahap defuzzifikasi adalah tahap selanjutnya setelah tahap inferensi fuzzy selesai  dilakukan.  Tahap  ini  bertujuan  untuk  mengonversi  nilai  keanggotaan fuzzy menjadi  nilai crisp (nilai  nyata)  yang  dapat  digunakan  sebagai  hasil  akhir  dari  sistem pakar.
Untuk  melakukan  tahap defuzzifikasi ,  perlu  memutuskan  cara  untuk  menggabungkan nilai-nilai  keanggotaan  menjadi  satu  nilai crisp tunggal  yang  mewakili  hasil  akhir  dari sistem  pakar.  Salah  satu  metode  yang  umum  digunakan  dalam defuzzifikasi adalah metode centroid .
Metode centroid adalah  metode  yang  populer  untuk defuzzifikasi dalam  sistem  pakar. Metode  ini  menggunakan  pusat  massa  ( centroid )  dari  nilai  keanggotaan fuzzy sebagai representasi  nilai crisp .  Pusat  massa  dihitung  sebagai  rata-rata  dari  nilai  keanggotaan yang berlaku, di mana bobotnya adalah nilai keanggotaan tersebut.
Langkah-langkah defuzzifikasi dengan  metode centroid adalah  sebagai berikut:
a) Hitung pusat massa ( centroid ) berdasarkan nilai keanggotaan yang berlaku.
b) Hitung bobot ( weight ) pada setiap nilai keanggotaan "μ(x)" dengan menggunakan rumus: Bobot = μ(x) * x
c) Hitung total bobot dengan menjumlahkan semua bobot yang ada.
d) Hitung total nilai keanggotaan dengan menjumlahkan semua nilai keanggotaan "μ(x)" yang berlaku.

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921
Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
e) Hitung nilai crisp (nilai akhir) dengan rumus: Nilai Crisp = Total Bobot / Total Nilai Keanggotaan
Misalkan inputan gejala pada jenis hama H01 dan jumlah keseluruhan gejala pada  jenis  hama  H01  adalah  4.  Kemudian  telah  melakukan  inferensi fuzzy dan mendapatkan  beberapa  nilai  keanggotaan  untuk  himpunan fuzzy "Jumlah  Gejala Hama H01" berdasarkan gejala yang dipilih, yaitu:
Jika jumlah gejala yang dipilih=1, maka nilai keanggotaan = 0.25
Jika jumlah gejala yang dipilih =2, maka nilai keanggotaan = 0.5 Jika jumlah gejala yang dipilih=3, maka nilai keanggotaan = 0.75 Jika jumlah gejala yang dipilih =4, maka nilai keanggotaan = 1
Selanjutnya  menggunakan  metode centroid untuk  menghitung  nilai crisp (nilai akhir) dari himpunan fuzzy "Jumlah Gejala Hama H01".
Langkah-langkah perhitungan:
1. Hitung  pusat  massa  ( centroid )  berdasarkan  nilai  keanggotaan  yang  berlaku: Pusat Massa = (Σ (μ(x) * x)) / Σ μ(x)
2. Hitung bobot (weight) pada setiap nilai keanggotaan"μ(x)":
Bobot untuk 0.25 = 0.25 * 1 = 0.25
Bobot untuk 0.5 = 0.5 * 2 = 1
Bobot untuk 0.75 = 0.75 * 3 = 2.25
Bobot untuk 1 = 1 * 4 = 4
3. Hitung total bobot: Total Bobot = 0.25 + 1 + 2.25 + 4 = 7.5
4. Hitung total nilai keanggotaan:
Total Nilai Keanggotaan = 0.25 + 0.5 + 0.75 + 1 = 2.5
5. Hitung nilai crisp (nilai akhir):
Nilai Crisp =Total Bobot / Total Nilai Keanggotaan = 7.5 / 2.5 = 3
Jadi, hasil akhir dari metode centroid untuk himpunan fuzzy "Jumlah Gejala Hama H01" adalah 3. Hasil ini mewakili tingkat keparahan atau tingkat keanggotaan gejala  dalam  himpunan fuzzy "jumlah  gejala  jenis  hama  H01"  berdasarkan  gejala yang  dipilih.  Semakin  tinggi  nilai crisp (misalnya,  nilai  yang  mendekati  4),  maka semakin tinggi tingkat keanggotaan gejala dalam himpunan fuzzy dan semakin parah gejala yang diamati.
Berdasarkan  fakta  dilapangan  petani  kekao  atas  nama  Yohanes  Evensius Djano, alamat Desa Klatanlo, memberikan keluhan gejala yang dialami terkait hama dan penyakit antara lain sebagai berikut:

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
1. Ketika buah dibelah tampak bekas gerekan larva
2. Biji kakao tidak terbentuk sempurna, berwarna kehitaman, dan saling melekat (lengket) satu dengan lainnya
3. Pada buah tua, tampak penuh bercak-bercak cekung berwarna coklat kehitaman, kulitnya mengeras dan retak
4. Cabang  kakao  berlubang  dan  di  permukan  lubang  terdapat  kotoran  larva  dan bekas gerekan
5. Permukaan buah menjadi busuk, basah dan berwarna cokelat kehitaman.
6. Gejala meranggas/layu. Lebih banyak menyerang tanaman pada pembibitan.
7. Daun  menguning  dengan  bercak-bercak  berwarna  hijau,  akhirnya  gugur sehingga tampak gejala ranting gundul.
8. Pada bekas duduk daun, atau bekas potongan ranting muncul  benang- benang berwarna putih.
Berdasarkan  keluhan  yang  diberikan  maka  selanjutnya  melakukan pencocokan dengan data gejala hama dan penyakit kakao yang diberikan oleh pakar untuk kemudian melakukan perhitungan menggunakan metode fuzzy . Dari keluhan gejala  yang  diberikan  oleh  petani  kakao  maka  hasil  pencocokan  dengan  data  dari pakar,  terdapat  3  jenis  hama  dan  2  jenis  penyakit  yang  sesuai  dengan  keluhan diantaranya:
1) Hama  penggerek  buah  kakao/PBK  ( Conopomorpha  cramerella ),  dengan keluhan gejala berjumlah 3
2) Kepik penghisap buah ( Helopeltis spp.) , dengan keluhan gejala berjumlah 1
3) Hama penggerek cabang ( Zeuzera coffeae ), dengan keluhan gejala berjumlah 1
4) Penyakit busuk buah, dengan keluhan gejala berjumlah 1
5) Penyakit vascular streak dieback /VSD, dengan keluhan gejala berjumlah 3
Setelah melakukan pencocokan dengan data dari pakar maka selanjutnya meakukan perhitungan fuzzy . Berdasarkan aturan fuzzy yang dibuat maka gejala yang terbanyak akan selanjutnya dilakukan perhitungan, dengan perhitungannya sebagai berikut:
1) Perhitungan  untuk  jenis  hama  penggerek  buah  kakao/PBK  ( Conopomorpha cramerella )
Jumlah gejala adalah 3, maka nilai keanggotaannya:
(3  −  0) / (4  −  0)   =  3 / 4  =  0.75
Untuk  mendapatkan  nilai  domain  maka  dilakukan  perhitungan  lanjutan sebagai berikut:
0.75  ×  100%  =  75 %

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Setelah  mendapatkan  nilai  domainnya,  maka  nama  himpunan  untuk  untuk jenis hama penggerek buah kakao/PBK ( Conopomorpha cramerella ) adalah himpunan tinggi dengan nilai domain 75%.
2) Perhitungan untuk jenis penyakit vascular streak dieback /VSD
Jumlah gejala adalah 3, maka nilai keanggotaannya:
(3  −  0) / (4  −  0)   =  3 / 4  =  0.75
Untuk  mendapatkan  nilai  domain  maka  dilakukan  perhitungan  lanjutan sebagai berikut:

## 0.75  ×  100%  =  75 %
Setelah  mendapatkan  nilai  domainnya,  maka  nama  himpunan  untuk  untuk jenis penyakit vascular streak dieback /VSD adalah himpunan tinggi dengan nilai domain 75%.
Dari hasil perhitungan data fakta dilapangan, maka sistem pakar yang berhasil dibangun  telah  sesuai  dengan  kepakaran  dan  keakuratan  metode  yang  diterapkan 100% telah sesuai dengan aturan perhitungan yang dibuat.
3.4 Konstruksi ( Construction )

## 3.4.1 Uji Akurasi
Pemodelan  Sistem  Pakar  berbasis Website dengan  menggunakan  Logika Fuzzy sebagaimana  diterapkan  dalam  penelitian  ini  berhasil  lolos  uji  pada  pengujian  akurasi  sesuai kepakaran  dari  seorang  pakar.  Untuk  pengujian  akurasi  telah  dilakukan  dan  hasilnya  terlihat seperti berikut:
a. Pengujian Akurasi Hama Penggerek Buah/PBK ( Conopomorpa Cramerella).
Pengujian akurasi hama penggerek buah/PBK berdasarkan kepakaran dari pakar dimana pakar menginput gejala pada jenis hama penggerek dengan jumlah gejala yang dipilih. Untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  untuk  hama  penggerek  buah/PBK  menggunakan rumus perhitungan:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝐻01 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝐻01 𝑥100%
Berdasarkan  rumus  perhitungan  yang  ada,  pakar  melilih  gejala  pada  jenis  hama  H01 berjumlah 4, sehingga hasilnya adalah:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 4 4 𝑥100%  =  100 %
Hasil  pengujian  akurasi  untuk  jenis  hama  H01  (hama  penggerek  buah/PBK)  dengan nilai akurasi 100% dapat terlihat seperti gambar berikut:

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Gambar 9. Hasil Pengujian Akurasi Hama Penggerek Buah/PBK (Conopomorpha cramerella)
b. Pengujian Akurasi Kepik Penghisap Buah
Pengujian akurasi kepik penghisap buah dilakukan dengan rumus perhitungan:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝐻02 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝐻02 𝑥100%
Berdasarkan  rumus  perhitungan  akurasi  kepik  penghisap  buah,  jumlah  gejala  yang dipilih oleh pakar adalah 4 sehingga hasilnya akurasinya adalah sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 4 4 𝑥100%  =  100 %
Hasil pengujian untuk kepik penghisap buah terlihat seperti gambar berikut:

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Gambar 10. Hasil Pengujian Akurasi Kepik Penghisap Buah

## 3.4.2 Pengujian Akurasi Hama Penggerek Batang
Pengujian akurasi untuk hama penggerek batang menggunakan rumus perhitungan:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝐻03 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝐻03 𝑥100%
Berdasarkan  rumus  perhitungan  untuk  akurasi  hama  penggerek  batang,  jumlah  gejala yang dipilih oleh pakar adalah 4. Sehingga hasil akurasi untuk hama penggerek batang adalah
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 4 4 𝑥100%  =  100 %
Hasil pengujian untuk hama penggerek batang terlihat seperti gambar berikut:

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Gambar 11. Hasil Pengujian Akurasi Hama Penggerek Cabang

## 3.4.3 Pengujian Akurasi Penyakit Busuk Buah
Pengujian untuk akurasi penyakit busuk buah menggunakan rumus perhitungan:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑃01 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑃01 𝑥100%
Berdasarkan rumus perhitungan untuk akurasi penyakit busuk buah, jumlah gejala yang dipilih oleh pakar dalah 4. Sehingga hasil akurasi untuk penyakit busuk buah adalah
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 4 4 𝑥100%  =  100 %
Hasil pengujian untuk akurasi penyakit busuk buah dapat terlihat seperti gambar berikut:

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Gambar 1. Hasil Pengujian Akurasi Penyakit Busuk Buah

## 3.4.4 Pengujian Akurasi Penyakit VSD
Pengujian akurasi untuk penyakit VSD menggunakan rumus perhitungan:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑃02 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑃02 𝑥100%
Berdasarkan rumus perhitungan akurasi penyakit VSD, jumlah gejala yang dipilih oleh pakar adalah 4. Sehingga hasil untuk akurasi penyakit VSD adalah
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 4 4 𝑥100%  =  100 %

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Hasil pengujian untuk akurasi penyakit VSD dapat terlihat seperti gambar berikut:

## 3.4.5 Pengujian Akurasi Penyakit Jamur Akar Putih
Pengujian  untuk  akurasi  penyakit  jamur  akar  putih  menggunakan  rumus  perhitungan sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑃02 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑃02 𝑥100%
Berdasarkan  rumus  perhitungan  akurasi  penyakit  jamur  akar  putih,  jumlah  gejala  yang dipilih oleh pakar adalah 4. Sehingga hasil perhitungan akurasi adalah
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 4 4 𝑥100%  =  100 %

## Gambar 2. Hasil Pengujian Akurasi Penyakit VSD

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Hasil pengujian akurasi penyakit jamur akar putih terlihat seperti gambar berikut:
Gambar 3. Hasil Pengujian Akurasi Penyakit Jamur Akar Putih
Berdasarkan Rekapitulasi perhitungan akuarasi di atas jumlah akurasi untuk jenis hama dan  penyakit  bernilai  sama,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  yang  dirancang  dapat dikatakan bebas dari kesalahan logika.

## 3.5 BlackBox Testing
Implementasi metode Logika Fuzzy pada sistem identifikasi berbasis kepakaran juga harus lolos  pengujian  pengembangan  sistem.  Hal  ini  sebagaimana  dilakukan  oleh  Basri,  dengan menguji untuk kerja pengembangan sistem identifikasi penyakit tanaman dengan metode Logika Fuzzy Mamdani  (Informatika  et  al.,  2021).  Teknik  pengujian blackbox dilakukan  untuk mengamati  hasil  eksekusi  melalui  data  uji  dan  memeriksa  fungsional  dari interface perangkat lunak.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  Aplikasi  dapat  bekerja  baik  dengan  menampilkan 100% valid respon sebagaimana ditunjukkan pada tabel berikut:

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Tabel 1. Pengujian BlackBox Testing Skenario Pengujian Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujuian Ket Kik  tombol  login pada halaman awal masuk sistem Tampilan halaman awal, dengan terdapat tombol login dan buat akun  kemudian  pilih dan klik tombol login. Sistem  mengarahkan ke halaman login Menampilkan halaman login V Klik  tombol  buat akun pada halaman awal masuk sistem Tampilan awal, engan terdapat tombol login dan buat akun,  kemudian  pilih dan klik pada tombol buat akun. Sistem  mengarahkan ke halaman registrasi. Selesai registrasi sistem akan mengarahkan kehalaman login Menampilkan halaman registrasi, kemudian sistem mengarahkan ke halaman login V Klik  tombol  login pada halaman login Tampilan halaman login Sistem  mengarahkan ke  halaman  admin jika data yang dimasukan adalah data admin Menampilkan halaman admin V Klik  tombol  login pada halaman login Tampilan halaman login Sistem  mengarahkan ke halaman user ketika data yang dimasukan adalah data  user  yang  telah didaftar pada halaman registrasi maka  sistem  akan mengarahkan ke halaman user. Menampilkan halaman user V Klik tombol mulai pada halaman utama  user  untuk melakukan diagnosis hama dan penyakit kakao. Tampilan halaman utama user Sistem  mengarahkan ke  halaman  mulai diagnosis ketika tombol mulai di klik. Menampilkan halaman  mulai diagnosis. V Mengisi nama, alamat  dan  gejala yang sesuai. Tampilan halaman memulai diagnosis Sistem  mengarahkan ke halaman hasil diagnosis untuk Menampilkan halaman hasil dengan data V

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921
Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Kemudian klik tombol kirim untuk melihat hasil diagnosis. memberikan data hasil  diagnosis  hama dan  penyakit  serta memberikan solusi. sesuai gejala yang dipilih. Mengisi data hama dan penyakit yang diinput oleh admin/pakar Tampilan halaman admin  tambah  data hama dan penyakit. Sistem memproses data yang diinput dan disimpan kedalam database. Menampilkan hasil  data  hama dan penyakit yang  telah  di input oleh admin  dan  telah diproses. V
Setelah  melakukan  pengujian  sistem  dengan  pengujian  akurasi  dan blackbox  testing , kemudian  dilakukan  pengujian  aplikasi  juga  oleh  pakar.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  program  yang  dibuat  telah  sesuai  dengan  kepakaran  atau  belum.  Adapun langkah-langkah dari proses pengujian sistem yaitu:
a) Pakar  melakukan  Login  user  dan  admin,  kemudian  melihat  isi  dari  semua  menu yang ada pada halaman admin dan halaman user.
b) Pakar melihat daftar gejala hama dan penyakit serta solusinya dengan tujuan untuk mengetahui  apakah  data  gejala  hama  dan  penyakit  serta  solusinya  yang ditampilkan telah sesuai dengan data kepakaran yang sebenarnya dan paling sering terlihat di permukaan tanaman kakao.

## 3.6 Hasil ( Deployment )
Setelah dilakukan dari tahapan identifikasi masalah hingga pada tahapan konstruksi atau pengujian sistem oleh pakar, ditemukan bahwa sistem yang dibangun telah bebas dari kesalahan, maka Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Berbasis Website Menggunakan Logika Fuzzy dinyatakan telah sesuai dengan kepakaran. Pengujian akurasi logika fuzzy dengan menguji identifikasi hama dan penyait pada tanaman kakao yang telah diinput ke dalam sistem untuk  selanjutnya  diidentifikasi  bersama  pakar  kakao,  maka  sistem  yang  dibangun  mampu menunjukkan  hasil  pengujian  100%  sesuai  dengan  asumsi  kepakaran  sebagaimana  gejala  yang dipilih.

## 4. Kesimpulan
Implementasi model Logika Fuzzy yang dikombinasikan dalam sistem berbasis rule (IF- THEN)  menunjukkan  bahwa  model  ini  dapat  bekerja  dengan  baik,  walaupun  dengan  variabel yang sederhana. Sistem Pakar berbasis Website yang dirancang dengan pemrograman PHP juga dianggap  akan  sangat  memudahkan  untuk  diakses  baik  pada  perangkat  Desktop,  Laptop,  atau perangkat  Smartphone  tanpa  perlu  dilakukan  Instalasi  Aplikasi,  sehingga  bagi  pengguna khususnya petani atau penyuluh Pertanian, bahkan pelajar di bidang pertanian khususnya  pada pembelajaran  Hama  Tanaman  Kakao,  hal  ini  mungkin  akan  sangat  bermanfaat.  Sistem  pakar berhasil  dibangun  dengan  menerapkan  konsep  teori  logika  fuzzy  berbasis  website  untuk mendeteksi  hama dan penyakit tanaman kakao serta cara pengendaliannya. Hasil implementasi

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
dan pengujian pada pemodelan logika fuzzy dengan nilai pengujian akurasi dan hasil pengujian blackbox  testing  didapatkan  hasil  memuaskan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  sistem  yang dibangun siap untuk digunakan.

## Daftar Pustaka
Adi  Pribadi,  I.,  Adi  Candra,  A.,  &  Azriansyah,  A.  (2021).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Kambing  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Android.  Jurnal  Pepadun, 2(3), 403–411. https://doi.org/10.23960/pepadun.v2i3.83
Alim,  S.,  Lestari,  P.  P.,  &  Rusliyawati,  R.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa)  Cabang  Lampung.  Jurnal  Data  Mining  Dan  Sistem  Informasi,  1(1),  26. https://doi.org/10.33365/jdmsi.v1i1.798
Elenia, E. E., S, I. G. N. B. A., Oktavia, Ma., S, M. R. T., Aldisa, N., Widjayanti, P., & Ependi, V. (2020). Modul Praktikum Modul Praktikum. In Akuntansi Keuangan Lanjut 2 (Issue 61).
Hamidah,  I.,  &  Ratnasari,  A.  (2020).  Spizaetus :  Jurnal  Biologi  dan  Pendidikan  Biologi. Spizaetus : Jurnal Biologi Dan Pendidikan Biologi, October, 21–26.
Iklim,  P.,  Hama,  P.  L.,  &  Tanaman,  P.  (2007).  Perubahan  Iklim,  Pemicu  Ledakan  Hama  dan Penyakit Tanaman. 2007–2008.
Informatika,  P.  T.,  Al,  U.,  &  Mandar,  A.  (2021).  Logika  Fuzzy  Mamdani  Pada  Sistem  Pakar Identifikasi Hama Tanaman Kakao.
Listiyono,  H.  (2008).  Merancang  dan  Membuat  Sistem  Pakar.  Jurnal  Teknologi  Informasi dinamik, XIII(2), 115–124.
Munarto, R. (2018). Sistem Pakar Diagnosis. 14(1), 75–86.
Nuha, A. (2017). Populasi Dan Sampelر. Pontificia Universidad Catolica Del Peru, 8(33), 44.
Padjadjaran,  U.  (2016).  Modul  Pelatihan  dan  Pengembangan  Website.  Direktorat  Pelaksanaan Dan Sistem Informasi, 1–34.
Salman,  A.  G.  (2010).  Pemodelan  Sistem  Fuzzy  Dengan  Menggunakan  Matlab.  ComTech:
Computer, Mathematics and Engineering
Applications, 1(2), 276.
https://doi.org/10.21512/comtech.v1i2.2349
Setiawan, A., Yanto, B., & Yasdomi, K. (2018). Logika Fuzzy Dengan Matlab. Jayapangus Press,
193.
Statistik, B. P., & Timur, K. F. (n.d.). Kecamatan wulanggitang.
Susilana, R. (2015). Modul Populasi dan Sampel. Modul Praktikum, 3–4. http://file.upi.edu/Direktori/DUAL-modes/penelitian_pendidikan/bbm_6.pdf
Wahyuni, S., & Hasugian, P. M. (2022). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Ayam Kampung Menggunakan  Metode  Certainty  Factor.  Jurnal  Sains  Dan  Teknologi,  3(2),  60–65. https://doi.org/10.55338/saintek.v3i2.212

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Penerapan Logika Fuzzy dalam Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Kecamatan Wulanggitang Flores Timur Vol. 06 No.1 2024 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Wangge, M. M. N., & Mago, O. Y. T. (2021). Keanekaragaman Arthropoda Musuh Alami Hama Tanaman Kakao (Theobroma Cacao L.) Pada Perkebunan Polikultir Di Desa Hokeng Jaya Kecamatan  Wulanggitang  Kabupaten  Flores  Timur.  Spizaetus:  Jurnal  Biologi  Dan Pendidikan Biologi, 2(1), 47. https://doi.org/10.55241/spibio.v2i1.32