## DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN METODE VARIABLE CENTERED INTELLIGENT  RULE SYSTEM (VCIRS)
Daud Aloysius Meko 1 , Derwin Rony Sina, S.Kom, M.Cs 2 , Kornelis Letelay, S.Kom., M.Cs 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
1,2,3 Email: adimeko123@gmail.com

## INTISARI
Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  sistem  pakar  yang  dibangun  dengan  menerapkan metode  Variable-Centered Intelligent  Rule System dan  certainty factor. Variable-Centered Intelligent Rule  System  (VCIRS)  merupakan  sebuah  sistem  berbasis  rule  yang  cerdas  yang  menitikberatkan pada  variabel.  Metode  VCIRS  ini  mampu  untuk  melakukan  pembangunan  pengetahuan, pembaruan  pengetahuan  serta  konsultasi  atau  proses  inferensi.  Metode  certainty    factor  sendiri digunakan untuk memberikan pertimbangan pada proses pembobotan pada gejala-gejala hama atau penyakit sehingga dari proses pembobotan tersebut dapat memberikan hasil berupa jenis hama atau penyakit  dengan  nilai  keyakinan  dari  sistem.  Lokasi  penelitian  ini  bertempat  di  Kabupaten  Rote Ndao. Data yang digunakan dalam pengujian aplikasi ini sebanyak 28 data kasus yang bersumber dari seorang pakar atau ahli pertanian. Akurasi dalam penelitian ini sebesar 100%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Variable-Centered Intelligent Rule System dan certainty factor dapat diterapkan dalam aplikasi sistem pakar untuk diagnosis hama dan penyakit tanaman cabai
Kata kunci: VCIRS, certainty factor, tanaman cabai, sistem pakar

## ABSTRACT
This research led to an expert system application that was built by applying the method variable centered  intelligent  rule  system  and  the  certainty  factor.  Variable  Centered  Intelligent  Rule  System (VCIRS) is an intelligent rule-based system that focuses on the variables. VCIRS procedures are able to take  over  the  construction  of  knowledge,  update  knowledge  as  well  as  advice  or  inference  process. Procedure own certainty factor on the symptoms of pests or diseases taking into account the weighting process used to provide from the weighting process result in the form of pests or diseases to the value of the trust of the system. The location of this research is located in Rote Ndao Regency. Data used in this application testing of 28 case data sourced from an expert or agricultural expert. Accuracy in this study was 100 %. The results showed that the method variable centered intelligent rule system and certainty factor can be applied in the application of expert  system for the diagnosis of plant  pests and diseases chili.
Keyword: VCIRS, certainty factor, pepper, expert systems.

## I. PENDAHULUAN
Cabai merah merupakan salah satu tanaman sayuran penting di indonesia, karena mampu memenuhi  kebutuhan  khas  masyarakat  Indonesia  akan  rasa  pedas  dari  suatu  masakan.  Cabai merah  juga  memberikan  warna  dan  rasa  yang  dapat  membangkitkan  selera  makan,  banyak mengandung vitamin dan dapat juga digunakan sebagai obat-obatan, bahan campuran makanan dan peternakan[1].
Tanaman  cabai  banyak  dibudidayakan  di  Indonesia  salah  satunya  di  daerah  kabupaten Rote  Ndao.  Sebagaimana  tanaman  sayuran  lainnya,  tanaman  cabai  dalam  proses  budidayanya sering kali mengalami gangguan berupa penyakit yang dapat membuat tanaman rusak dan mati.
Untuk  mengatasi  penyakit  dibutuhkan  langkah  yang  tepat  yakni  dengan  memberikan penanganan khusus berupa pengobatan dan terapi yang benar terhadap tanaman yang terjangkit
penyakit.  Kurangnya  pemahaman  dalam  menanggulangi  penyakit  cabai  sering  kali  menjadi kerugian bagi petani.
Proses diagnosa membutuhkan seseorang yang benar-benar ahli dan berpengalaman agar menghasilkan diagnosa  yang tepat. Dalam menyelesaikan masalah  ini, digunakan  sistem pakar sebagai alternatif kedua dalam memecahkan permasalahan setelah seorang pakar. Pada penelitian ini,  sistem  dibangun  menggunakan  metode Variable  Centered  Intelligent  Rule  System karena metode  ini  memiliki  kelebihan  dalam knowledge  building sekaligus  mempunyai  kemampuan dalam hal inferensi.
Penelitian  terdahulu  menggunakan  metode Variable  Centered  Intelligent  Rule  System dalam  mendiagnosa  penyakit  paru-paru  [2]  dan  Aplikasi  Sistem  Pakar  untuk  Diagnosis  Awal Gangguan Kesehatan Secara Mandiri Menggunakan Variable Centered Intelligent Rule System [4].  Sistem  Pakar  Untuk  Memprediksi  Penyakit  Pada  Tanaman  Cabai  Menggunakan  Metode Dempster Shafer menjadi penelitian dari Anis Mistanti. pada tahun 2014[5].

## II.   MATERI DAN METODE

## 2.1 Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan adalah data gejala hama dan penyakit pada tanaman cabai yang terjadi di Kabupaten Rote Ndao yang diperoleh dari Triwasti D. Tuaty, SP.

## 2.2 Sistem Pakar / Expert System
Sistem pakar dibuat untuk menirukan seorang pakar atau ahli. Sistem pakar adalah paket hardware dan software yang digunakan sebagai pengambil keputusan dan penyelesaian masalah yang dapat mencapai level yang setara bahkan kadang melebihi seorang pakar atau ahli pada satu area masalah yang spesifik dan biasanya lebih sempit [5]. Sistem pakar merupakan cabang dari aplikasi Artificial Intelligent ( AI ) .
Kepakaran  didapatkan  dari  seorang  pakar  dan  dipindahkan  ke  dalam  komputer.  Lalu kepakaran tersebut disimpan dan user dapat meminta saran spesifik yang  dibutuhkannya.  Komputer  dapat  mencari,  mengolah  dan  menampilkan  kesimpulan  yang spesifik.  Dan  seperti  seorang  pakar,  saran  tersebut  dapat  dimanfaatkan  oleh  orang  yang  bukan pakar disertai penjelasannya yang berisi logika dibalik saran tersebut.
Tujuan dibangunnya sistem pakar bukanlah untuk menggantikan pakar, tetapi hanya untuk membuat pengetahuan dan pengalaman para pakar tersebut tersimpan dan tersedia lebih luas dan leluasa.

## 2.3 Metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS)
Metode VCIRS merupakan teknik persilangan dari Rule Based-System ( RBS ) dan Ripple Down Rules ( RDR ) [9]. Sistem Berbasis Aturan (SBA - Rule Base Systems (RBS)) adalah sistem yang baik untuk memberikan jawaban dari pertanyaan mengenai What (apa), How (bagaimana) dan Why (mengapa)  dari Rule  Base (RB)  selama  proses  inferensi  sedangkan  RDR  diciptakan untuk mengatasi permasalahan utama dari sistem pakar. RDR dapat melakukan akuisisi dengan cepat dan sederhana secara ekstrim tanpa bantuan dari Knowledge Engineer

## 2.4 Arsitektur Sistem
Arsitektur  sistem  diadaptasi  dari  RBS  dan  mengambil  keuntungan-keuntungan  yang  ada dari RDR. Diagram metode VCIRS dapat dilihat pada gambar 2.1.
RBS RDR Simplify Knowledge Building Empower Knowledge Inferencing Evolutionally improve performance Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS)
Gambar 2.1 Diagram Metode VCIRS [9]
Sistem  ini  mengorganisasi Rule  Base dalam  struktur  spesial  sehingga  pembangunan pengetahuan  lebih  sederhana,  inferensi  pengetahuan  yang  baik  dan  peningkatan  kinerja  sistem dapat didapatkan pada waktu yang sama. Gambar 2.2 menunjukan arsitektur VCIRS
user expert User Interface Explanatory system Expert Interface Inference engine Working memory Variable Analysis Node Generation Value Analysis Variable Centered Rule Structure Up to date Knowledge Base Up to date Knowledge Base Question Question Explanation Explanation Fact Fact Question Question Result Result Refine & Add Refine & Add Refinement Module Refinement Module Knowledge Knowledge Debugging info Debugging info
Gambar 2.2 Arsitektur VCIRS [9]
Gambar 2.2 memperlihatkan arsitektur dari VCIRS yang mengadaptasi dari arsitektur RBS. Hanya  saja  ditambahkan  dua  buah  modul  baru  yang  disebut  dengan Variable-Centered  Rule Structure dan Refinement  Module ke  dalamnya. Variable-Centered  Rule  Structure digunakan untuk mengelola KB yang up-to-date.

## 2.5. Refinement Module
Ada 3 tugas dalam Refinement Module , tugas tugas tersebut berguna dalam proses up-to- date Knowledge Base [9]. Tugas-tugas tersebut adalah.
1. Analisis  variabel.  Analisis  variabel  menentukan  manakah  variabel/ node yang  paling penting.
2. Analisis  nilai.  Analisis  nilai  menetukan  seberapa  sering  sebuah rule/node/variabel itu digunakan.
3. Pembangkitan node .  Pembangkitan node adalah  hasil  dari  analisis  variabel  dan  analisis nilai.
Proses  analisa  nilai,  yang  disebut  dengan usage  assignment (pemberian  nilai  kegunaan), adalah untuk menentukan derajat kegunaan ( Usage Degree ) dari rule/node/ variabel dalam KB. Usage  assingnment menggunakan  informasi  yang  disimpan  dalam Variable-Centered  Rule Structure [2]. Ada 3 jenis Usage Degree , yaitu :
1. Variable Usage Rate (VUR) digunakan untuk mengukur tingkat kegunaan dari suatu variabel di dalam node yang sedang dan telah digunakan.
VUR i =   𝐶𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑖 𝑥 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑖 .....................................................(2.1)
𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑖 =   NS i x CD i 𝐶𝐷 𝑖 = 𝑉𝑂 𝑖 𝑇𝑉
2. Node Usage Rate (NUR) untuk mengukur tingkat kegunaan suatu node pada pengeksekusian ( firing ).
NUR i = ∑ 𝑉𝑈𝑅 𝑖𝑗 𝑁 1 𝑇𝑉 , 𝑉𝑈𝑅 𝑖𝑗 untuk variabel ke-i node j  .....................(2.2)
3. Rule Usage Rate (RUR) yang mengukur tingkat kegunaan suatu rule pada pengeksekusian ( firing ).
RUR i = ∑ 𝑁𝑈𝑅 𝐽𝐾 𝑁 1 𝑁 , 𝑁𝑈𝑅 𝑗𝑘 untuk node ke-j rule k  .........................(2.3)
Keterangan 𝐶𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑖 :  Kejadian dari variabel i dalam Node Structure
𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑖 :  Bobot ( Weight ) dari variabel ke node yang memilikinya NS i :  Jumlah node yang berbagi ( sharing )  variabel i CD i
:  Derajat Kedekatan dari variabel i dalam node j VO i :  Urutan dari variabel i dalam suatu node TV :  Total variabel yang dimiliki oleh suatu node N :  Jumlah node yang berhubungan dengan satu penyakit III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian Sistem Pakar
Analisis pengujian sistem dilakukan terhadap 28 data kasus dengan input yang berbeda dan melakukan  perbandingan  hasil  diagnosa  sistem  terhadap  perhitungan  manual.  Pembahasan meliputi analisis pakar terhadap output dari 28 kasus yang telah diuji melalui sistem pakar. Hasil pengujian terlihat pada table 3.1.
Tabel 3.1. Hasil pengujian terhadap 28 data kasus No Data Gejala Hasil Diagnosa Sistem Persentase Hasil Diagnosis Sistem perhitungan manual 1. Data [1] Hama thrips 22.5 % 22.5 % 2. Data [2] Hama kutu daun 22.5 % 22.5 % 3. Data [3] Hama lalat buah 30 % 30 % 4. Data [4] Hama tungau 36 % 36 % 5. Data [5] Penyakit antraknosa 12 % 12 % 6. Data [6] Penyakit layu fusarium 18 % 18 % 7. Data [7] Penyakit layu bakteri 15 % 15 % 8. Data [8] Hama thrips 18 % 18 % 9. Data [9] Hama kutu daun 18 % 18 % 10. Data [10] Hama lalat buah 20 % 20 %
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online) 11. Data [11] Hama tungau 15 % 15 % 12. Data [12] Penyakit antraknosa 30 % 30 % 13. Data [13] Penyakit layu fusarium 12.5 % 12.5 % 14. Data [14] Penyakit layu bakteri 10 % 10 % 15. Data [15] Hama thrips 18 % 18 % 16. Data [16] Hama kutu daun 22.5 % 22.5 % 17. Data [17] Hama lalat buah 25 % 25 % 18. Data [18] Hama tungau 12 % 12 % 19. Data [19] Penyakit antraknosa 30 % 30 % 20. Data [20] Penyakit layu fusarium 12 % 12 % 21. Data [21] Penyakit layu bakteri 8 % 8 % 22. Data [22] Hama thrips 18 % 18 % 23. Data [23] Hama kutu daun 18 % 18 % 24. Data [24] Hama lalat buah 30 % 30 % 25. Data [25] Hama tungau 12 % 12 % 26. Data [26] Penyakit antraknosa 36 % 36 % 27. Data [27] Penyakit layu fusarium 12.5 % 12.5 % 28. Data [28] Penyakit layu bakteri 8 % 8 %
Ketepatan hasil analisis sistem diuji dengan  melakukan penilaian terhadap output sistem berdasarkan input yang  diberikan user ,  yaitu  apakah output yang  dihasilkan  sudah  tepat  bila dinilai dari sudut pandang seorang pakar tanaman cabai. Berikut adalah ringkasan hasil penelitian dari  28  kasus  yang  diujikan  oleh  pakar.  Persentase  keakuratan  diperoleh  dari  jumlah  hasil diagnosis sistem dibagi hasil diagnosis pakar. Hasil analisis terlihat pada table 3.2.
Tabel 3.2. Hasil analisis pakar terhadap hasil diagnosis sistem No Data Gejala Hasil Diagnosa Sistem Diagnosa Pakar Persentase Hasil Diagnosis 1. Data [1] Hama thrips Hama thrips 100 % 2. Data [2] Hama kutu daun Hama kutu daun 100 % 3. Data [3] Hama lalat buah Hama lalat buah 100 %
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online) 4. Data [4] Hama tungau Hama tungau 100 % 5. Data [5] Penyakit antraknosa Penyakit antraknosa 100 % 6. Data [6] Penyakit layu fusarium Penyakit layu fusarium 100 % 7. Data [7] Penyakit layu bakteri Penyakit layu bakteri 100 % 8. Data [8] Hama thrips Hama thrips 100 % 9. Data [9] Hama kutu daun Hama kutu daun 100 % 10. Data [10] Hama lalat buah Hama lalat buah 100 % 11. Data [11] Hama tungau Hama tungau 100 % 12. Data [12] Penyakit antraknosa Penyakit antraknosa 100 % 13. Data [13] Penyakit layu fusarium Penyakit layu fusarium 100 % 14. Data [14] Penyakit layu bakteri Penyakit layu bakteri 100 % 15. Data [15] Hama thrips Hama thrips 100 % 16. Data [16] Hama kutu daun Hama kutu daun 100 % 17. Data [17] Hama lalat buah Hama lalat buah 100 % 18. Data [18] Hama tungau Hama tungau 100 % 19. Data [19] Penyakit antraknosa Penyakit antraknosa 100 % 20. Data [20] Penyakit layu fusarium Penyakit layu fusarium 100 % 21. Data [21] Penyakit layu bakteri Penyakit layu bakteri 100 % 22. Data [22] Hama thrips Hama thrips 100 % 23. Data [23] Hama kutu daun Hama kutu daun 100 % 24. Data [24] Hama lalat buah Hama lalat buah 100 % 25. Data [25] Hama tungau Hama tungau 100 % 26. Data [26] Penyakit antraknosa Penyakit antraknosa 100 % 27. Data [27] Penyakit layu fusarium Penyakit layu fusarium 100 %
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online) 28. Data [28] Penyakit layu bakteri Penyakit layu bakteri 100 %

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan perhitungan manual dan perhitungan sistem diatas, hasil perhitungan manual sama  dengan  hasil  diagnosa  dari  sistem.  Pengujian  terhadap  sistem  dilakukan  dengan menggunakan 28 data kasus dari pakar. Dalam hasil pengujian tingkat akurasi yang didapatkan adalah 100 %.
Dari hasil pengujian diatas, dapat disimpulkan bahwa hasil perhitungan sistem sebanding dengan  hasil  diagnosa  pakar.  Penentukan  jenis  penyakit  (  hama  atau  penyakit  )  pada  tanaman cabai oleh pakar didasarkan pada gejala-gejala yang muncul serta pemeriksaan laboratorium oleh pakar, sedangkan sistem memanfaatkan data dari pakar kemudian diolah menggunakan metode VCIRS untuk menentukan jenis penyakit ( hama atau penyakit ) pada tanaman cabai. Oleh karena itu diperlukan proses pembangunan pengetahuan melalui hasil laboratorium sehingga lebih akurat

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  pada  sistem  pakar  mendiagnosa  hama  dan penyakit  pada  tanaman  cabai  menggunakan  metode variable  centered  intelligent  rule  system , dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Dihasilkan  sebuah  perangkat  lunak  baru  tentang  sistem  pakar  berbasis  desktop  untuk mendiagnosa jenis hama dan penyakit pada tanaman cabai dengan menggunakan metode variable centered intelligent rule system .
2. Nilai  kepercayaan  yang  diberikan  oleh  pakar  dan  yang  dihasilkan  dari  sistem  ini  sama dengan  hasil  perhitungan  secara  manual  dengan  menggunakan  teori certainty  factor , sehingga keakuratan hasilnya sesuai dengan perhitungan yang diharapkan.
3. Aplikasi sistem pakar ini dibuat sebagai alat bantu dalam mendiagnosa hama dan penyakit pada  tanaman  cabai  berdasarkan  gejala-gejala  yang  terjadi  pada  tanaman  cabai  tersebut, dengan menggunakan metode VCIRS dan certainty factor .
4. Persentase keakuratan sistem pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman cabai menggunakan metode variable centered intelligent rule system sebesar 100% dengan melakukan pengujian terhadap 28 data kasus.

## 4.2. Saran
Saran yang dapat dikembangkan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Dapat  dilakukan  proses  akuisisi  pengetahuan  yang  lebih  lengkap  (hasil  laboratorium) sehingga pengetahuan yang didapatkan lebih jelas.
2. Perbaikan  interface  untuk  dapat  menggunakan  sistem  dengan  lebih  mudah  dan  efisien. Perbaikan  misalnya  diberikan  keterangan  lebih  lanjut  mengenai  langkah-langkah penggunaan sistem.
3. Sistem  dapat  dikembangkan  menjadi  aplikasi  berbasis  web  agar  sistem  dapat  digunakan dimana saja, kapan saja dan oleh siapa saja

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Angraini,  F.,  2011,  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Paru-Paru  Menggunakan Variabel- Centered Intelligent Rule System (VCIRS), Skripsi , Jurusan  Teknik  Informatika  Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru.
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
[2]  Arifin,  A.,  2011,  Sistem  Pakar  Untuk  Deteksi  Dini  Penyakit  Berbasis  WEB  Menggunakan Metode Variable  Centered  Intelligent  Rule  System ,  Skripsi,  Jurusan  Teknik  Informatika Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau, Pekanbaru.
[3] Kaswidjanti, W., 2011, Implementasi Mesin Inferensi Fuzzy (Studi Kasus Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Cabe Merah), ISSN, 1829-667X.
[4] Marliah, A., Nasution, M. dan Armin., 2011, Pertumbuhan Dan Hasil Beberapa Varietas Cabai Merah Pada Media Tumbuh Yang Berbeda, J.Floratek , 6:84-91.
[5]  Mistanti,  A.,  2014,  Sistem  Pakar  Untuk  Memprediksi  Penyakit  Pada  Tanaman  Cabai Menggunakan Metode Dempster Shafer , ISSN , Vol. 6, 2301-9425.
[6]  Saputra,  A.C.,  2012,  Penerapan Variable  Centered  Intelligent  Rule System  Pada  Prototipe Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Anjing, Tesis ,  Jurusan  Ilmu  Komputer  Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
[7] Sari,  D.S.,  2012,  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Tanaman  Buah  Naga Menggunakan  Metode Dempster  Shafer , Skripsi ,  Jurusan  Teknik  Informatika  Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru.
[8] Sari,  D.S.,  2012,  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Tanaman  Buah  Naga Menggunakan  Metode Dempster  Shafer , Skripsi ,  Jurusan  Teknik  Informatika  Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru.
[9] Subakti, I., 2006, Variable-Centered Intelligent Rule System ,
https://www.cs.bham.ac.uk/~mis157/Riset/VCIRS/Irfan%20Subakti%20-%202006-02- 15%20Resume%20VCIRS%20dalam%20Bahasa%20Indonesia.pdf ,  diakses  tanggal  28 Agustus 2016.