## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dan Hama Tanaman Hias Monstera Obliqua Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android
Nanda Pratama Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Esa Unggul Jakarta Jalan Arjuna Utara No.9 Kebun Jeruk, Jakarta Indonesia nandapratama@student.esaunggul.ac.id,
Masmur Tarigan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Esa Unggul Jakarta Jalan Arjuna Utara No.9 Kebun Jeruk, Jakarta Indonesia masmur.tarigan@esaunggul.ac.id
Abstract— Monstera  obliqua  is  an  ornamental  plant  that collects many of these plants, because this ornamental plant is interesting  and  unique,  interesting  to  cultivate  or  become  a collection. Because this plant is very susceptible to diseases and pests  that  greatly  interfere  with  the  beauty  of  the  monstera obliqua  ornamental  plant.  Diagnosis  of  monstera  obliqua diseases and pests must be carried out as quickly and accurately as possible, because these diseases and pests spread quickly. The purpose of this study is to design and create an expert system for early detection of diseases and pests in monstera obliqua using the fuzzy tsukamoto method. Information assortment strategies utilized  by  the  creator  incorporate  field  studies  and  writing studies.  Field  studies  include  observation,  interviews  / interviews. While the literature study is carried out with library research relevant to the problem. Based on the accuracy of the system, which is done by entering 10 cases in accordance with the  calculation,  there  are  7  cases  and  those  that  are  not  are  3 cases, so it can be said that the level of accuracy in the system is 80%. (Abstract)
Keywords—  Expert  system;  Fuzzy  Tsukamoto;  Androids; Monstera oblique.
Abstrak— Monstera obliqua merupakan tanaman hias yang dikoleksi  banyak  orang  karena  menarik  dan  unik  sehingga menarik untuk dibudidayakan atau dikoleksi. tanaman mewah, Penarikan  penyakit  dan  gangguan  monstera  obliqua  harus dilakukan  dengan  cepat  dan  tepat  seperti  yang  diharapkan, karena  penyakit  dan  serangga  ini  menyebar  dengan  cepat. Metode fuzzy Tsukamoto akan digunakan dalam penelitian ini untuk  mengembangkan  sistem  pakar  untuk  deteksi  dini penyakit  dan  hama  pada  Monstera  obliqua.  Penulis menggunakan penelitian lapangan serta tinjauan literatu untuk mengumpulkan  data.  Observasi  dan  wawancara  adalah  dua komponen  dari  studi  lapangan.  Sedangkan  penelitian  pustaka yang relevan dengan masalah digunakan dalam studi literatur. akurasi sistem ditentukan dengan memasukkan 10 kasus, tujuh di  antaranya  ditentukan  valid  dengan  perhitungan  dan  tiga tidak, memberikan sistem akurasi tingkat 80%. (Abstrak)
Keywords—  Sistem  pakar;  Fuzzy  tsukamoto;  Android; Monstera oblique.

## PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Cara  terbaik  untuk  mendapatkan  jawaban,  saran,  solusi, keputusan, dan kesimpulan terbaik adalah dengan
berkonsultasi dengan orang yang ahli dalam bidang tertentu. Karena seorang ahli selalu memiliki kendali atas setiap bidang yang  digelutinya  berdasarkan  ilmu  dan  pengetahuannya. pengalamannya,  tanggapannya  terhadap  konsultasi  tidak diragukan  lagi  sangat  dapat  dipercaya  atau  dapat dipertanggungjawabkan  dan  dapat  mempengaruhi  kualitas hasil dari masalah ini. Juga, petani dan penggemar monstera obliqua  (Janda  Bolong)  hias  menghadapi  berbagai  masalah. Sebelum  mulai  berurusan  dengan  penyakit  dan  hama  pada tanaman  hias  monstera  obliqua  (Janda  Bolong)  sebaiknya berkonsultasi  dengan  ahlinya  untuk  mencari  solusi  terbaik agar tanaman terlihat sehat. Tanaman hias monstera obliqua (Janda  Bolong)  tersebar  dibeberapa  Negara  afrika  dan  asia terutama  Indonesia,  tanaman  hias monstera  obliqua (Janda Bolong) sangat digemari oleh pencita tanaman hias Indonesia, hal tersebut disebabkan karena sangat mudah perawatannya, namun juga sangat mudah terserang penyakit dan hama. Maka dari itu penulis melakukan kajian sistem pakar menggunakan metode fuzzy tsukamoto berbasis android untuk mendiagnosa penyakit  dan  hama.  Agar  dapat  mempermudah  para penggemar  maupun  petani  tanaman  hias monstera  obliqua (Janda Bolong) dalam mendiagnosa penyakit dan hama [1].
Berikut  penelitian  pembanding  yang  dijadikan  sebagai bahan  penelitian.  Pada  penelitian  terdahulu  ditulis  oleh Aprilia,  Andika  dan  Elfitriyani  (2020)[2],  merancang  dan membangun  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit tanaman  Monstera  Adansoni  (Janda  Bolong)  yaitu  dengan menerapkan  langkah-langkah  atau  algoritma  dari  metode Certainty  Factor .  Pada  kasus  ini,  diperlukan  sistem  pakar sebagai  alternatif  untuk  membantu  seorang  pakar  untuk mendiagnosa  dan  menyelesaikan  masalah  yang  terjadi  pada tanaman monstera adansonii. Metode certainty factor dipilih untuk mengakomodasi faktor kejadian berdasarkan bukti dan hasil  laporan  pakar  dengan  menggunakan  nilai  persentase untuk mengasumsikan tingkat keyakinan pakar terhadap suatu data.  Hasil  penelitian  ini  berupa  suatu  aplikasi  website Penerapan Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Monstera Adansonii (Janda Bolong) Menggunakan Metode Certainty  Factor yang  nantinya  dapat  menentukan jenis penyakit yang menyerang tanaman monstera adansonii .
Metode yang telah disebutkan sebelumnya, yang dikenal dengan Certainty Factor , merupakan salah satu dari beberapa teknik  yang  dikembangkan  untuk  mengidentifikasi  peran dalam  proses  penentuan  keputusan.  Kepercayaan  terhadap satu  kejadian  (fakta  atau  hipotesa)  berdasarkan  bukti  atau
pakar disebut sebagai "Faktor". Certainty Factor menggunakan  suatu  nilai  untuk  mengasumsikan  derajat keyakinan  seorang  pakar  terhadap  suatu  data[3].  Menurut sutojo [4], Dalam proses mendiagnosa dan mengidentifikasi suatu penyakit atau hama misalnya, faktor kepastian adalah metode  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem  pakar  untuk menentukan apakah sesuatu itu pasti atau tidak pasti. Metode fuzzy Tsukamoto digunakan dalam penelitian terbaru. Metode ini  sangat  adaptif  dan  memiliki  toleransi  terhadap  data. Metode Tsukamoto memiliki keunggulan  intuitif dan mampu memberikan  tanggapan  berdasarkan  data  kualitatif,  tidak akurat,  dan  ambigu. [5].  Menurut  kusumadewi[6],  Metode Tsukamoto  pada  dasarnya  menerapkan  penalaran  berulang untuk setiap aturan. Berbeda dengan penalaran monoton yang menggunakan satu aturan, metode Tsukamoto menggunakan banyak  aturan.  Konsekuensi  IF-THEN  setiap  aturan  harus diwakili  oleh  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan monoton dalam metode Tsukamoto karena menggunakan ide dasar penalaran monoton. Output ketat (crips) dari setiap hasil inferensi  aturan  didasarkan  pada  -predikat  (fire  strength). Menggunakan  konsep  defuzzy  dan  rata-rata  tertimbang, agregasi  aturan  dilakukan,  dan  hasil  akhir  diperoleh.  Secara garis besar, diagram blok proses inferensi fuzzy. Pada tahapan pengujian  penelitian  terdahulu  menggunakan  tingkat keyakinan  terhadap  pakar  dan  pengguna,  sedangkan  tahap pengujian  penelitan  terbaru  menggunakan  defuzzy  dengan tingkat akurasi 80 persen dan konsep rata-rata terbobot.
Pada penelitian terbaru ini, tanaman hias monstera obliqua (Janda  Bolong) digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit dan hama  menggunakan  metode  fuzzy  Tsukamoto.  Dimaana variable input  tersebut diambil dari data  penyakit dan  hama yang  menyerang  tanaman monstera  obliqua (Janda  Bolong) dan hasil  output merupakan hasil dari  inferensi, pada aturan IF-THEN  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton  dan himpunan  fuzzy.  Dan  sebagai  hasilnya  perhitungan  fuzzy tsukamoto  menghasilkan variable informasi  mengenai diagnosa  penyakit  dan  hama  yang  diderita  tanaman  hias monstera  obliqua (Janda  Bolong)  [7],  pada  penelitian  ini pengguna  akan  lebih  mudah  menguunakan  sistem  pakar  ini karena berbasis android, yang bisa di mana saja mendiagnosa apabila tanaman monstera obliqua (Janda Bolong) ini terkena penyakit dan hama.

## METODE PENELITIAN
Menurut Roger  S.  Pressman ,  sistem  ini  dikembangkan dengan  metode  prototype,  yang  terdiri  dari  lima  tahap: komunikasi,  rencana  cepat,  pemodelan,  desain  cepat, konstruksi prototype, dan penyebaran umpan balik [8].

## Gambar 1. Metode prototype
Communication suatu  langkah  dalam  merumuskan masalah  yang  akan  diteliti,  menetapkan  ruang  lingkup penelitian, mengidentifikasi objek penelitian secara tepat, dan memusatkan  perhatian  pada  masalah  yang  dihadapi. Pemilahan  informasi  penelitian  dilakukan  dengan  mencari tulisan  atau  jurnal  masa  lalu  dengan  subjek  atau  item  yang praktis. ekuivalen dengan eksplorasi yang sedang diselesaikan,  diperoleh  dari  jurnal  penelitian  dan  beberapa buku serta pertemuan dengan spesialis atau master di bidang tanaman hias. Untuk memastikan bahwa data yang diolah oleh sistem  akurat,  wawancara  dengan  pakar  bertujuan  untuk memastikan  bahwa  data  yang  diperoleh  benar-benar  valid karena berasal dari para ahli. Aturan dapat ditetapkan sebagai landasan untuk pemecahan masalah pada sistem baru setelah data diperoleh.
Tahap quick plan menentukan persyaratan pembangunan sistem,  baik  fungsional  maupun  nonfungsional.  Persyaratan utama  sistem  untuk  menjalankan  proses  yang  diinginkan— termasuk  input,  proses,  dan  output.  Sebagai  persyaratan fungsional.  Sedangkan  persyaratan  non-fungsional  adalah persyaratan  dukungan  pengembangan  sistem. Hardware utama,  perangkat  keras  pendukung,  sistem  operasi,  dan  alat adalah contoh persyaratan non-fungsional.
Modelling  Quick  Design Diagram  Konteks, Data  Flow Diagram (DFD),  dan Entity  Relationship  Diagram (ERD), serta  perangkat  lunak,  sistem  operasi,  dan  alat  bantu, semuanya  merupakan  bagian  dari  tahap  Perancangan  Cepat Pemodelan metode UML ( Unified Modelling Language ) dari desain sistem [9].
Gambar 2. Flowchart sistem
Desain tampilan sistem diselesaikan untuk pengguna pada tahap  konstruksi  prototipe.  Terjemahan  desain,  yang  juga dapat disebut sebagai proses pengkodean, terjadi selama fase penyebaran, pengiriman, dan umpan balik. Hal ini dilakukan agar  komputer  dapat  memahami  setiap  tahapan  proses perancangan  [10].  Perhitungan  yang  dilakukan  dengan metode fuzzy Tsukamoto juga diterapkan pada setiap proses sistem  selama  proses  pengkodean  untuk  membuat  aplikasi Android menggunakan bahasa pemrograman JAVA. Android Studio adalah alat yang digunakan untuk membangun aplikasi Android.
Uji  hasil  dari  proses  coding  selanjutnya.  Dengan menentukan  apakah  sistem  yang  dibangun  sudah  sesuai dengan desain dan prosedur yang telah ditentukan, tujuannya adalah  untuk  mendapatkan feedback sebanyak  mungkin. masalah yang perlu diselesaikan. Black Box , yang melibatkan pengujian  untuk  mengidentifikasi  pengguna  sistem,  akan digunakan  untuk  pengujian.  Dokumentasi  sistem  dapat dilakukan setelah setiap tahap diselesaikan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Communication
Melakukan  analisis  permasalahan  penyakit  dan  hama tanaman hias monstera obliqua (Janda Bolong) pada sekitar lingkungan  rumah  yang  menanam  tanaman  hias monstera
obliqua (Janda  Bolong)  tersebut.  Pada  penggemar  tanaman hias ini sangat mudah terserang penyakit dan hama, peneliti mendapatkan  data  pada  sekitar  ruamah  yang  memiliki tanaman  hias monstera  obliqua (Janda  Bolong)  terlihat tanaman  tersebut  tidak  sehat  karena  terserang  beberapa penyakit  dan  hama  yang  membuat  daun  pada  tanaman tersebut layu dan tidak  terlihat segar pada tanaman monstera obliqua (Janda Bolong).
Dalam  penelitian  ini,  sistem  tidak  hanya  mendiagnosa penyakit  dan  hama,  tetapi  juga  menawarkan  saran  untuk pemeliharaan dan mengidentifikasi jenis penyakit dan hama. Metode  fuzzy  Tsukamoto  dipilih  karena  menurut  penelitian sebelumnya, metode Certainty Factor dapat mengidentifikasi jenis penyakit yang menyerang tanaman monstera Andasoni.Sistem  ini  dapat  diakses  oleh  masyarakat  umum dalam  bentuk  website  kapan  saja  dan  dari  lokasi  mana saja.Dikembangkan  sistem  aplikasi  Android  berdasarkan uraian  tersebut  untuk  membuat  diagnosis  menjadi  lebih sederhana,  cepat,  dan  lebih  tepat.  Kajian  pustaka  dilakukan dengan  membaca  buku  dan  berbagai  jurnal  ilmiah  dari penelitian terdahulu dan melakukan wawancara dengan para peminat  dan  pakar  tanaman  hias  setelah  menemukan  solusi atas permasalahan yang muncul. Selain itu, daftar pertanyaan dan  tanggapan  yang  dikumpulkan  dari  para  wawancara disajikan pada tabel I.
Tabel I. Hasil wawancara dengan pakar No Pertanyaan Jawaban 1 Penyakit  dan  hama apa saja yang menyerang tanaman monstera obliqua ? Penyakit  dan  hama  yang sering menyerang yaitu antraknosa dan tungau laba- laba. 2 Bagai manah membedakan penyakit  dan  hama tersebut? Ciri-ciri  tanaman  terkena penyakit  dapat  dilihat  pada daun  yang  tidak  sehat  dan muncul  bercak  bercak  pada daun.
3 Faktor  apa  sajah yang membuat tanaman  ini  rentan terkena penyakit? Lembab  karena  tanaman tersebut  berada  di  iklim tropis dari pada itu tanaman tersebut harus berada didalam ruangan
4 Dari factor apa sajah  tanaman  hias tersebut terkena penyakit dan hama? Kurangnya  perawatan  dan juga factor tingkat kelembapan pada tanah atau media tanam.
5 Apakah  perwatan tanaman tersebut
harus rutin di lakukan  agar  tidak mudah terkena penyakit dan hama? Perawatan  tanaman  sangat mudah, namun apabila perwatan tanaman tidak secara  rutin  maka  sangat mudah terkena penyakit dan hama  yang  mengakibatkan daun tidak bagus.

## B. Quick Plan
Setelah penyaringan, diperoleh informasi untuk mengenali persyaratan  yang  akan  digunakan  dalam  membangun kerangka.  Tabel  II,  merinci  data  yang  digunakan.  Data
variabel yang diberikan oleh proses input akan diproses oleh sistem fuzzy Tsukamoto dalam ukuran sebagai berikut: kecil , sedang, dan besar.
Tabel II. Variabel gejala No Nama Variabel Katagori Nilai 1 Bintik berwarna coklat pada daun Kecil 0-10-40 Sedang 10-50-90 Besar 60-100 2 Bintik warna kuning pada daun Kecil 0-10-30 Sedang 10-40-70 Besar 50-70 3 Daun layu Tidak parah 0-5-15 Sedang 5-20-35 Sangat parah 25-35 4 Daun berubah warna menjadi cokelat Tidak parah 0-5-15 Sedang 5-17.5-30 Sangat parah 20-30 5 Daun berubah warna menjadi kuning Sedikit 0-5-18 Sedang 5-22.5-40 Banyak 27-40 6 Muncul garis kuning pada daun Sedikit 0-5-15 Sedang 5-17.5-30 Banyak 20-30 7 Akar lembek Tidak lembab 0-3-12 Sedang 3-12-22 Sangat lembab 14-22
Gambar 3. Prosess fuzzy tsukamoto
Ada  tiga  tahapan  dalam  proses  perhitungan  fuzzy Tsukamoto: [7].
1. Fuzzyfikasi
penggunaan  fungsi  keanggotaan  untuk  mengubah himpunan  tegas  (crips)  menjadi  nilai  fuzzy.  Fungsi keanggotaan  untuk  setiap  variabel  pada  gambar  4-11 ditunjukkan di bawah ini [11].
Gambar 4. Variabel bintik coklat
Gambar 5. Variabel bintik kuning
Gambar 6. Variabel daun layu
Gambar 7. Variabel daun coklat
Gambar 8. Variabel daun menguning
Gambar 9. Variabel garis daun
Gambar 10. Variabel akar lembek
Gambar 11. Variabel Output penyakit
2. Inferensi
pedoman  yang  digunakan  sistem  untuk  menentukan hasilnya. Menurut para Ahli dan melihat dari faktor yang digunakan  dan  kemampuan  partisipasi  setiap  variabel, aturan yang disusun adalah 2187 aturan fuzzy tsukamoto yang  digunakan  oleh  kerangka  ini.  Namun  aturan  ini  di perkecil  dengan  menggunakan  aplikasi  weka,  hingga aturan tersebut menjadi 47 aturan [12].
3. Defuzzyfikasi
Dalam strategi Tsukamoto, untuk menentukan hasil yang pasti, digunakan defuzzifikasi normal terfokus [6], yaitu:
𝑍 = (𝑎1𝑧1 + 𝑎2𝑧2 + 𝑎3𝑧3 + ⋯ + 𝑎12𝑧12) 𝑎1 + 𝑎2 + 𝑎3 + ⋯ + 𝑎12

## C. Modelling Quick Design
Diagram  Konteks  dan  Urutan  yang  ditunjukkan  pada Gambar 12 dan 16 digunakan untuk memodelkan sistem dan digunakan  untuk  melakukan  analisis  terhadap  desain  sistem [13].Sistem ini memiliki 4 menu di dashboard aplikasi yaitu diagnosa,  jenis  penyakit  dan  hama,  tips  dan  perawatan  dan tentang aplikasi. Pada menu diagnosa terdapat gejala penyakit dan hama yang akan dipilih oleh pengguna untuk mengetahui penyakit apa yang didertita oleh tanaman tersebut.
PAKAR PENGGUNA
Aplikasi sistem pakar untuk mengatasi Penyakit dan Hama Monstera Obliqua Input Rule Base Input Data Faktor Gejala Input Data Pencegahaan Laporan Konsultasi Input Data Konsultasi A B

## Gambar 12. Context Diagram

## D. Construction Of Prototype
Pada tahap ini dikembangkan desain sistem android yang telah dibuat sebelumnya. Gambar 13 beranda aplikasi. Untuk diagnosa penyakit dan hama disajikan pada gambar 14.  dan tampilan  hasil  berupa  persentase  tingkat  penyakit  dan  hama dan berserta solusinya ditampilkan pada gambar 15.
Gambar 13. Dashboard
Gambar 14. Konsultasi
Gambar 15. Hasil konsultasi
Gambar 16. Squence Diagram
Gambar 17. Detail penyakit

## Gambar 18. Tips dan perawatan

## E. Deployment Delivery And Feedback
Metode  tersebut  digunakan  dalam  proses  pengujian sistem. Black  Box ,  dengan  cara  studi  kasus.  Contoh  kasus yang akan digunakan adalah seorang penghobi tanaman hias monstera  obliqua  memiliki  data  kerusakan  pada  tanaman tersebut dengan nilai 80,60.30,60,70,50 [14]:
Dari  data  klinis  diatas  dihitung  tanaman  terkena  hama Serangga sekala mostera obliqua dengan aturan:  bintik warna coklat  =sedikit  AND  Bintik  warna  kuning  =  sedikit  AND Daun  layu  =  sedang  AND  Daun  coklat  =  tidak  parah  AND Daun  menguning  =  banyak  AND  Akar  lembek  =  sedikit THEN serangga sekala sebagai berikut:
1. Bintik warna coklat
𝜇 𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 = 40 − 𝑥 40 − 10 = 40 − 80 40 − 10 = 0
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 90 − 𝑥 90 − 50 = 90 − 80 90 − 50 = 0.25 𝜇 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑝𝑎𝑟𝑎ℎ = 𝑥 − 60 90 − 60 = 80 − 60 90 − 60 = 0.67 𝛼 = 𝑀𝐼𝑁 (0; 0.25; 0.67) 𝛼 = 0 Untuk menghitung nilai Z 6
𝛼 = 𝑧 − 75 90 − 75 𝛼 = 𝑧 − 75 15 𝛼 ∗ 15 = 𝑧 − 75
𝛼 ∗ 15 = 𝑧 − 75 𝑧 =  0 ∗ 15 + 75 𝑧 = 75
2. Bintik warna kuning
𝜇 𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 = 30 − 𝑥 30 − 10 = 30 − 60 30 − 10 = 0
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 70 − 𝑥 70 − 40 = 70 − 60 70 − 40 = 0.33 𝜇 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑝𝑎𝑟𝑎ℎ = 𝑥 − 50 70 − 50 = 60 − 50 70 − 50 = 0.5 𝛼 = 𝑀𝐼𝑁 (0; 0.33; 0.5) 𝛼 = 0 Untuk menghitung nilai Z 7
𝛼 = 𝑧 − 75 90 − 75
𝛼 = 𝑧 − 75 15 𝛼 ∗ 15 = 𝑧 − 75
𝛼 ∗ 15 = 𝑧 − 75
𝑧 =  0 ∗ 15 + 75
𝑧 = 75 3. daun layu
𝜇 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑝𝑎𝑟𝑎ℎ = 15 − 𝑥 15 − 5 = 15 − 30 15 − 5 = 0
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 35 − 𝑥 35 − 20 = 35 − 30 35 − 20 = 0.33 𝜇 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑝𝑎𝑟𝑎ℎ = 𝑥 − 25 35 − 25 = 30 − 25 35 − 25 = 0.5
𝛼 = 𝑀𝐼𝑁 (0; 0.33; 0.5)
𝛼 = 0
Untuk menghitung nilai Z 2
𝛼 = 𝑧 − 75 90 − 75 𝛼 = 𝑧 − 75
15 𝛼 ∗ 15 = 𝑧 − 75 𝑧 =  𝛼 ∗ 15 + 75 𝑧 =  0.33 ∗ 15 + 75
𝑧 = 79.95
4. daun coklat
𝜇 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑝𝑎𝑟𝑎ℎ = 15 − 𝑥 15 − 5 = 15 − 60 15 − 5 = 0
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 30 − 𝑥
30 − 17.5 = 30 − 60
30 − 17.5 = 0
𝜇 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑝𝑎𝑟𝑎ℎ = 𝑥 − 20 30 − 20 = 60 − 20 30 − 20 = 4
𝛼 = 𝑀𝐼𝑁 (0; 0; 4) 𝛼 = 0 Untuk menghitung nilai Z 5 𝛼 = 𝑧 − 75 90 − 75 𝛼 = 𝑧 − 75 15
𝛼 ∗ 15 = 𝑧 − 75 𝛼 ∗ 15 = 𝑧 − 75 𝑧 =  0 ∗ 15 + 75
𝑧 = 75 5. Daun menguning
𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 = 20 − 𝑥 20 − 5 = 20 − 70 20 − 5 = 0
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 40−𝑥 40−22.5 = 40−70
40−5 = 0 𝜇 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 = 𝑥−27 40−27 = 70−27 40−27 = 3.3 𝛼 = 𝑀𝐼𝑁 (0; 0; 3.3) 𝛼 = 0 Untuk menghitung nilai Z 3
𝛼 = 𝑧 − 75 90 − 75
𝛼 = 𝑧 − 75 15 𝛼 ∗ 15 = 𝑧 − 75
𝑧 =  𝛼 ∗ 15 + 75 𝑧 =  3.3 ∗ 15 + 75 𝑧 = 124.5
6. Akar lembek
𝜇 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑝𝑎𝑟𝑎ℎ = 12 − 𝑥 12 − 3 = 12 − 70
12 − 3 = 0 𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 22 − 𝑥 22 − 12 = 22 − 70 22 − 12 = 0 𝜇 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑝𝑎𝑟𝑎ℎ = 𝑥 − 14
12 − 14 = 70 − 14 22 − 14 = 7
𝛼 = 𝑀𝐼𝑁 (0; 0; 7) 𝛼 = 0
Untuk menghitung nilai Z 1
𝛼 = 𝑧 − 75
90 − 75
𝛼 = 𝑧 − 75 15 𝛼 ∗ 15 = 𝑧 − 75 𝑧 =  0 ∗ 15 + 75 𝑧 = 75

## 7. Defuzzyfikasi
𝑍𝑡𝑜𝑡 = ∝ 1 ∗ 𝑧1+∝ 2 ∗ 𝑧2+∝ 3 ∗ 𝑧3+∝ 4 ∗ 𝑧4+∝ 5 ∗ 𝑧5+∝ 6 ∗ 𝑧6 + 7 ∗ 𝑧7
∝ 1+∝ 2+∝ 3+∝ 4+∝ 5+∝ 6+∝ 7
𝑍𝑡𝑜𝑡
= 0 ∗ 75 + 0.33 ∗ 79.95 + 3.3 ∗ 124.5 + 0 ∗ 75 + 0 ∗ 75 + 0 ∗ 75 + 0 ∗ 75
0 + 0.33 + 3.3 + 0 + 0 + 0 + 0 𝑍𝑡𝑜𝑡 = 437.065 3.63 = 120.403581
Dalam  penyimpulan  bahwa  tanamann  hias  monstera obliqua terkena serangan hama serangga sekala.
Nilai tabel perbandingan di atas menunjukkan bahwa hasil perhitungan fuzzy Tsukamoto diketahui valid jika dibandingkan  dengan  perhitungan  manual  dan  perhitungan algoritma  program  [15].  Hasilnya,  aplikasi  berjalan  sesuai dengan  tujuan  awalnya  yaitu  adalah  untuk  memberantas penyakit  dan  hama  yang  berhubungan  dengan  monstera obliqua.
Tabel III. Hasil pengujian No Aplikasi Pakar Sesuai/tidak 1 65 64 sesuai 2 90 90 sesuai
3 70 70 sesuai 4 52 40 tidak 5 65 70 tidak 6 77 75 sesuai 7 40 40 sesuai 8 60 60 sesuai 9 55 56 sesuai 10 87 70 tidak
Dari 10 kasus hasil tabel diatas dikatakan terkena penyakit serangga  sekala  dengan  nilai  >90  sedangkan  <90  maka  di katakan  terkena  hama  serangga  sekala.  Dari  hitungan  kasus diatas  10  kasus  yang  sesuai  7  dan  yang  tidak  sesuai  3, sehingga dapat dikatakan akurasi sistem 80% sesuai.

## KESIMPULAN
Berdasarkan temuan penelitian yang telah dilakukan pada sistem  pakar  penggunaan  metode  fuzzy  tsukamoto  berbasis android  untuk  mendiagnosa  penyakit  dan  hama.  Penulis menemukan  solusi  pada  tanaman  hias monstera  obliqua (Janda Bolong) terhadap penyakit dan hama yaitu dilakukan penelitian  berdasarkan  refrensi  dan  juga  para  ahli  pakar tanaman  hias monstera  obliqua (Janda  Bolong).  Dalam merancang  dan  membangun  sistem  pakar  mendiagnosa penyakit dan hama pada penelitian ini menggunakan metode fuzzy tsukamoto. Dapat membantu penggemar  mendiagnosa penyakit dan hama agar dapat segera di tangani lebih lanjut. Berdasarkan  hasil  perhitungan  dan  sistem  pada  penelitian memiliki  tingakt  akurasi  80%  yang  cukup  baik.  Pengujian sistem dilakukan dengan black box .

## PENGHARGAAN
Penulis  mengucapkan  terimakasi  kepada  pengemar tanamn  hias  monstera  obliqua  (Janda  Bolong)  telah mendukung berjalannya penelitian ini.

## REFERENSI
[1]
D.  D.  Nugraha,  “UPT  Perpustakaan  ISI  Yogyakarta  UPT Perpustakaan ISI Yogyakarta,” Comput.  Human  Behav. ,  vol. 63, no. May, pp. 9–57, 2019, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2016.05.008
[2] J.  A.  Aprilia  and  B.  Andika,  “Penerapan  Sistem  Pakar  Dalam Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Monstera Adansonii ( Janda Bolong ) Menggunakan Metode Certainty Factor,” vol. 3, no. 5, pp. 923–933, 2020.
[3] I.  Hutabarat  and  M.  Elsera,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit    Corona  Virus  (Covid-19)  Menggunakan    Metode Certainty Factor Berbasis Web,” Bul. Utama Tek. , vol. 16, no. 2,
pp. 84–88, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/but/article/view/3765 [4] T.  Sutojo,  E.  Mulyanto,  and  V.  Suhartono, Kecerdasan  buatan . Yogyakarta: Udinus, 2011.
[5] M. D. Sinaga, N. S. B. Sembiring, C. J. M. Sianturi, and C. J. M. Sianturi,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk
Mendiagnosa  Penyakit  Leptospirosis,” CSRID  (Computer  Sci. Res.  Its  Dev.  Journal) ,  vol.  12,  no.  2,  p.  98,  2021,  doi: 10.22303/csrid.12.2.2020.98-106.
[6] S.  Kusumadewi, Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  pendukung keputusan . yogyakarta: graha ilmu, 2013.
[7] S. K. Damsuki, N. Hidayat, and M. A. Fauzi, “Pemodelan Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Jarak  Pagar  Dengan  Metode Fuzzy Tsukamoto,” Www.Researchgate.Net , no. January 2016, pp. 1–10, 2018.
[8] W.  Suryn, Software  Quality  Engineering:  A  Practitioner’s Approach , vol. 9781118592. 2014. doi: 10.1002/9781118830208.
[9] Munawar,  “Analisis  Perancangan  Sistem  Berorientasi  Objek dengan UML,” 2018.
[10] D.  D.  Kusumaningtyas,  M.  Hasbi,  and  H.  Wijayanto,  “Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Saluran  Pernafasan  Dengan  Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 7, no. 2, pp. 1–7, 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v7i2.431.
[11] A. P. Ardyanti, I. I. Adnyana, and I. N. Purnama, “Sistem Pakar Untuk Deteksi Penyakit Pada Ternak Babi Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 141–149, 2018, doi: 10.36002/jutik.v4i2.546.
[12] M. Syarief, I. Imamah, H. Husni, and A. T. T. MS, “Mobile expert for  Tobacco  Disease  Identification  Using  The  Fuzzy  Inference System Tsukamoto,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 1, p. 73, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i1.37258.
[13] I. Kecerdasan and P. Ikep, “l, Systems Analysis And Design,” p. 6.
[14] S.  Wulandari,  N.  Gunadi  Widi,  and  Sumijan,  “Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Metode Forward Chaining (Studi Kasus Di Balai Benih Induk Padi Dharmasraya),” J. Sains dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 31–38, 2018.
[15] N.  Novianti,  D.  Pribadi,  and  R.  A.  Saputra,  “Sistem  Pakar Diagnosa Pulmonary TB Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” J.
Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 228–236, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3927.