## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Utama Pada Tanaman Kubis Dengan Menggunakan Metode Adaptive Fuzzy Interference System
Fitri Nur Indah Sari Sianipar, Nelly Astuti Hasibuan, Surya Darma Nasution
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Kubis (Brassica oleracea var Capitata) atau sering disebut dengan kol adalah tanaman sayuran yang dibudidayakan, sayuran kubis tumbuh di lahan pengunungan yang tinggi dan tanah yang subur sehingga nilai produktivitas sayuran kubis sangat tinggi. Pada  tanaman  yang  dibudidayakan,  penyakit  tanaman  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat  menyebabkan  kegagalan produksi  tanaman.  Penyakit  pada  tanaman  tahunan,  termasuk  kubis.  Penyakit  kubis  dapat  menyerang  seluruh  tahap perkembangan  kubis,  mulai  dari  produksi  benih  hingga  tahap  tanaman  menghasilkan.  ANFIS  adalah  penggabungan mekanisme fuzzy interface sistem yang digambarkan dalam arsitektur jaringan syaraf.
Kata Kunci : Kubis, Penyakit Kubis, ANFIS .

## Abstract
Cabbage (Brassica oleracea var Capitata) or commonly called cabbage is a cultivated vegetable, cabbage vegetables grow on high mountainous land and fertile so that the productivity of cabbage vegetables is very high. In cultivated plants, plant disease is one of the factors that can cause failure of crop production. Diseases of annual plants, including cabbage. Cabbage can attack all stages of cabbage development, from seed production to the stage of producing plants. ANFIS is a combination of system fuzzy interface mechanisms described in neural network architecture.
Keywords : Cabbage, Cabbage, ANFIS

## 1. PENDAHULUAN
Kubis ( Brassica oleracea var.capitat L ) merupakan sayuran yang banyak dibudiayakan di Indonesia terutama di daerah pedesaan, kebutuhan terhadap sayur-sayuran semakin meningkat dengan meningkatnya jumlah penduduk, oleh  karena  itu,  kubis  perlu  ditingkatkan  produksinya  untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut.Besarnya  manfaat tanaman  kubis  bagi  penduduk  yang  mengharapkan  pertumbuhan  dan  produktivitas  kubis  meningkat  terus- menerus, sehingga  faktor-faktor yang  mempengaruhi pertumbuhan dan produktivitas kubis  harus diperhatikan, salah satu faktor yang dapat mengurangi pertumbuhan dan produktivitas kubis adalah penyakit tanaman kubis, di tambah  lagi  sulitnya  bagi  pihak  petani  untuk  melihat  langsung  tanaman  kubis.  Untuk  itu  penyelesaian  solusi tersebut dengan  menganalisa proses pengumpulan fakta-fakta  yang  berkaitan dengan gejala dan  jenis penyakit pada tanaman kubis melalui penerapan kecerdasan buatan dengan menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference  System dengan  merancang  sistem  pakar  yang  mendiagnosa  penyakit  utama  tanaman  kubis,  penyakit dapat  menyerang  pada  tahap  pembibitan,  tanaman  yang  sudah  ditanam,  tanaman  yang  belum  menghasilkan maupun  tanaman  yang  sudah  menghasilkan.  Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Dwi  Otik Kurniawati  dan  Risanuri  Hidayat  dengan  judul  penelitian  “Diagnosis  Penyakit  Pasien  Menggunakan  Sistem Neuro Fuzzy Berbasis Sistem Informasi Rekam Medis dan Pemeriksaan Laboraturium”, [1].

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Kecerdasan Buatan (Aritificial Intelligence)
Kecerdasan buatan ( Artificial Inteligence ) adalah sifat yang berarti cerdas dan mampu merujuk pada mesin yang mampu berpikir  menimbang tindakan  yang akan diambil, dan mampu mengambil keputusan seperti  yang akan dilakukan oleh manusia. Dengan cara ini, kecerdasan buatan mampu menirukan proses belajar manusia sehingga informasi baru dapat diserap dan digunakan sebagai acuan di masa-masa yang akan datang[2].

## 2.2 Sistem Pakar (Expert System)
Sistem  pakar  ( Expert  System )  adalah  aplikasi  komputer  yang  ditunjukkan  untuk  membantu  mengambil  suatu keputusan  atau  memecahkan  suatu  masalah  dibidang  yang  spesifik.  Sistem  ini  bekerja  dibidang  pengetahuan dengan menganalisis yang telah didefenisikan terlebih dahulu oleh seorang pakar yang sesuai dengan keahliannya, sistem ini disebut sistem pakar karena memiliki pengetahuan, pengalaman dalam memecahkan suatu persoalan[3].

## 2.3 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System(ANFIS)
ANFIS dikembangkan oleh J.S.R Jang pada tahun 1992. Menurut Jang kelas adaptive network secara fungsional ekuivalen dengan fuzzy inference. Sistem ANFIS adalah arsitektur yang secara fungsional sama dengan fuzzy rule
base model Sugeno orde satu (Jang et al, 1997). Jika diasumsikan fuzzy inference Sistem mempunyai dua input x dan y serta mempunyai satu output z, maka menurut model Sugeno orde satu, ada dua aturan sebagai berikut :
Rule 1 : if x is A1 and y is B1, then f1=p1x+q1y+r
Rule 2 : if x is A2 and y is B2, then f2 =p2x+q2y+r Model Sugeno orde-1 dan Arsitektur ANFIS Menurut J.S.R.Jang (J.S.R.Jang, 1997) dalam kutipan kusumadewi ada 2 input nilai X1 dan X2 (nilai sementara), Jaringan ANFIS terdiri dari 5 lapisan sebagai berikut : 1. Lapisan 1
Setiap node i pada lapisan ini adalah node adaptif dengan fungsi node sebagai berikut 01,i = µ A,1 ( x ), untuk i = 1,2 dan 01,i = µ B,1-2( y ), untuk i = 1,2 Dengan x (atau y ) masukan ke node I atau nilai sementara.
2. Lapisan 2
Setiap node pada lapisan ini adalah node tetap berlabel dengan keluarannya adalah produk dari semua sinyal yang datang O2,i = wi (x) μ1 i (y),i = 1,2 setiap keluaran node dari lapisan ini menyatakan kuat dari aturan.
3. Lapisan 3
Setiap  node  pada  lapisan  ini  adalah  node  tetap  yang  disimbolkan  dengan  N.  Node  1  menghitung perbandingan kekuatan aturan ke i terhadap jumlah semua kuat perbandingan dari semua aturan. 03,1 = w1/(w1+w2), i = 1,2
4. Lapisan 4
Setiap node pada lapisan ini adalah node adaptif dengan fungsi node : 04,i = W fi = w1 (pix +qiy +ri+......n) Dengan W1 : Kekuatan pengiriman yang ternomalisasi dari lapisan 3 (pi,qi,ri) : himpunan parameter dari node ini, Parameter pada lapisan ini disebut parameter konsekuensi.
5. Lapisan 5
Node tunggal pada lapisan ini adalah node tetap berlabel ∑ yang menghitung keluaran keseluruhan sebagai penjumlahan semua sinyal yang datang.
Output= O5,i = ∑i ϖ i fi = ∑𝑖𝑤𝑖𝑓 ∑𝑖𝑤𝑖

## 2.4 Tanaman Kubis
Kubis atau Kol (Brassica oleracea var. capitata L.) pada mulanya merupakan tumbuhan liar yang tumbuh sejak 2000 tahun yang lalu dari daerah subtropik, pada abad IX kubis sudah tersebar di benua Eropa dan Amerika yang didatangkan  oleh  Kolonialisasi  di  kawasan  tersebut.  Hama  dan  penyakit  yang  sering  dijumpai  dan  menyerang tanaman kubis sebagai berikut : Busuk Basah, Busuk Hitam, Ulat Tanah, Ulat crops, Siput, Ulat Jengkal, Bercak daun, akar Gada, Penggorok daun dan Busuk Batang.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam analisa diagnosa berdasarkan sistem ini dilakukan pengumpulan data berupa data gejala penyakit kubis. Data tersebut kemudian digunakan sebagai basis aturan dalam pembuatan aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit kubis. Adapun penyakit kubis adalah sebagai berikut :
Tabel 1 Nilai Tanaman Kubis Gejala Penyakit Nilai Pakar G1 0.5 G2 K1 0.5 G3 0.5 G4 0.5 G5 K2 0.8 G6 K3 15 G7 15.2 G8 K4 15.3 G9 15.2 G10 K5 6.4 G11 0.33
G12 K6 0.33 G13 0.34 G14 K7 0.2 G15 K8 6.3 G16 K9 7.1 G17 K10 15.5
Metode  ANFIS  ( Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System )  merupakan  salah  satu  dari  berbagai  metode  yang mampu  menyelesaikan  masalah  dalam  sistem  pakar,  ada  2  input  x1  dan  x2  (  nilai  sementara).Metode  ANFIS terdiri dari lima lapisan penyelesaian, yaitu:
Lapisan1
Menentukan nilai Mx1 dan Mx2 dengan cara melihat nilai tertinggi dan teredah. Lapisan 2
Perhitungan  pada  lapisan  kedua  dapat  kita  ambil  dari  perhitungan  pada  lapisan  kesatu  dengan  cara melihat nilai tertinggi dan terendah sehingga menghasilkan w1 dan w2
Lapisan 3
Lapisan ketiga mencari nilai Wt1 dan wt2 dengan cara : Wt1 = w1 / (w1+w2) Wt2 = w2 / (w1+w2) Nilai w1 dan w2 diambil dari lapisan ke dua Lapisan4
Perhitungan pada lapisan keempat mencari nilai w1f1 W1f1   = wt1  ( p1*xi + q1*xi + r1*xi + s1*xi + t1*xi + u1*xi) Nilai wt1 diambil dari lapisan ke tiga, p1 prioritas tertinggi, (q1,r1,s1,t1,u1 nilai awal) W1f2  = wt2 ( p2*xi + q2*xi + r2*xi + s2*xi + t2*xi + u2*xi) Nilai wt2 diambil dari lapisan ke tiga, p2 prioritas terendah, (q2,r2,s2,t2,u2 nilai awal) Lapisan 5
Langkah selanjutnya mencari nilai wiFi dengan cara : Wifi = w1f1 + w2f2
Nilai w1f1 dan w2f2 diambil dari lapisan ke empat Langkah selanjutnya mencari nilai wti : Wti = wt1+wt2 Nilai wt1 dan wt2 diambil dari lapisan ketiga Dan terakhir mencari nilai output: Out = wifi / wti Keterangan : X1 = 0.25 X2 = 0.15 (X1,X2 = Nilai sementara)
Dari tabel 1 maka dapat dihitung dengan lapisan metode ANFIS, sebagai berikut  :
Lapisan 1 Prioritas p1 (1=tinggi, 0=rendah) Nilai X1 prioritas tinggi
Maka nilai Mx1
=  0.25/ 0.5 + 0.5 + 0.5 + 0.5 = 0.25 / 2
= 0.125 Maka nilai Mx2 = 0.25 /  0.8 = 0.312 Maka nilai Mx3 = 0.25 / 15 = 0.017 Maka nilai Mx4 = 0.25 / 15.2 + 15.3 + 15.2  = 0.25 / 45.7 = 0.005 Maka nilai Mx5 = 0.25 / 6.4
= 0.039 Maka nilai prioritas tertinggi adalah 0.3125 Input nilai X2 =0.15 Prioritas p2 (1=tinggi, 0=rendah) Nilai x2 prioritas rendah Maka nilai Mx6        = 0.15 / 0.33 + 0.33 + 0.34
= 0.15/ 1 = 0.15
Maka nilai Mx7 = 0.15 / 0.2 = 0.075 Maka nilai Mx8
= 0.15 / 6.3
= 0.024 Maka nilai Mx9
= 0.15 / 7.1
= 0.021 Maka nilai Mx10 = 0.15 / 15.5 = 0.0097 Maka nilai prioritas terendah adalah 0.009
Lapisan 2 Perhitungan pada lapisan kedua dapat kita ambil dari perhitungan pada lapisan kesatu dengan cara melihat nilai tertinggi pada X1 dan terendah pada X2 Maka nilai W1 = 0.312 Maka nilai W2 = 0.0097
Lapisan 3 Langkah selanjutnya mencari nilai Wt1 dengan cara : Wt1   = w1/(w1+w2) = 0.312 / (0.312+ 0.0097) = 0.312 / 0.321 = 0.971 Langkah selanjutnya mencari nilai wt2 dengan cara : Wt2  =w2/(w1+w2) = 0.0097 / (0.312+ 0.0097) = 0.0097 / 0.321 = 0.030
Lapisan 4 W1f1   = wt1  ( p1*xi + q1*xi + r1*xi + s1*xi + t1*xi + u1*xi) = 0.971 ( 0.312*1 + 0.125*1 + 0.312*1 + 0.017*1 + 0.005*1 + 0.039*1) = 0.971 (0.312 + 0.125 + 0.312 + 0.017 + 0.005 + 0.039) = 0.971 (0.81) = 0.7865 W1f2 = wt2 ( p2*xi + q2*xi + r2*xi + s2*xi + t2*xi + u2*xi) = 0.030 ( 0.0097*1 + 0.15*1 + 0.075*1 + 0.024*1 + 0.021*1  + 0.0097*1) = 0.030 ( 0.0097 + 0.15 + 0.075 + 0.024 + 0.021 + 0.0097) = 0.030 (0.2894) = 0.0086
Lapisan 5 Langkah selanjutnya mencari nilai wiFi dengan cara : Wifi = w1f1 + w2f2 = 0.7865+ 0.0086
= 0.7951
Maka nilai wifi   = 0.7951 Langkah selanjutnya mencari nilai wti dengan cara : Wti =wt1+wt2 = 0.971+ 0.030
= 1.001
Maka nilai Wti   = 1.001 Langkah selanjutnya mencari nilai output dengan cara : Out = wifi/wti = 0.7951 / 1.001 = 0.7943 = 0.8 Maka nilai Y adalah 0.8
Jadi, kemungkinan timbulnya penyakit utama pada tanaman kubis adalah 0.8 penyakit yang menyerang tanaman dari gejala G5 penyakit K2 (Busuk Basah).
Dari penyelesaian diatas maka dapat di buat rulenya berdasarkan langkah-langkahnya adalah sebagai berikut : Lapisan satu
:  IF G1 and G2 and G3 and G4 THEN K1 IF G5 THEN K2 IF G6 THEN K3 IF G7 and G8 and G9 THEN K4 IF G10 THEN K5IF G11 and G12 and G13 THEN K6 IF G14 THEN K7 IF
G15 THEN K8 IF G16 THEN K9 IF G17 THEN K10
Lapisan kedua : IF G5 THEN K2 IF G17 THEN K10 Lapisan ketiga   : IF G5 and K2 THEN K6 IF G17 and K10 THEN K7 Lapisan keempat : IF G5 and K2 and K1 and K2 and K3 and K4 and K5 THEN K2 IF G5 and K6 and K7 and K8 and K9 and K10 THEN K1 Lapisan kelima   : IF G5 THEN K2

## 4.  IMPLEMENTASI
Aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit tanaman kubis dengan metode ANFIS ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual  Basic 2008 dan database Microsoft  Office Access 2007. Gambar adalah tampilan dari aplikasi sistem pakar pakar diagnosa penyakit tanaman kubis dengan metode ANFIS.
Gambar 1. form login
Gambar 2. Form menu utama
Gambar 3.Form Data Gejala
Gambar 4. Form Penyakit
Gambar 5. Hasil Diagnosa

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penulisan dan analisa dari bab-bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan-kesimpulan, dimana kesimpulan-kesimpulan tersebut kiranya dapat berguna bagi para pembaca, sehingga penulisan skripsi ini dapat lebih bermanfaat. Adapun kesimpulan-kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut : 1. Gejala yang terjadi pada tanaman kubis ada beberapa yaitu :
a. Pada  daun  terdapat  bercak-bercak  kecil  berwarna  kelabu  gelap  pada  daun  yang  meluas  dengan  cepat sehingga menjadi bercak bulat yang mencapai diameter 1 cm.
b. Penyakit  lebih  banyak  terdapat  pada  daun-daun  tua,  jika  daun  terdapat  banyak  bercak  daun  akan  cepat mati.
c. Tanaman  yang  terkena  penyakit  ini  menjadi  lunak  dan  berubah  warna  menjadi  gelap  apabila  serangan berlanjut makan tanaman akan mati
d. Dan lain-lain
Penyakit yang terjadi pada tanaman kubis ada beberapa yaitu : a. Busuk Basah
b. Ulat jengkal
c. Ulat daun
d. Dan lain-lain
2. Cara  menerapkan  Metode ANFIS dalam  melakukan  diagnosisdapat  memerlukan  data training yang berhubungan dengan kasus yang ditelitisehingga akan lebih muda untuk mendapatkan hasilnya.
3. Aplikasi  system  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  tanaman  kubis  telah  selesai  dirancang  menggunakan Visual basic.Net 2008 dan dapat digunakan dengan baik.

## REFERENCES
[1] Mohammad Yazdi Pusadan, Ed., Pemrograman Matlab pada Sistem Pakar Fuzzy. Yogyakarta: Cv Budi Utama, 2014.
[2] T Sutojo, Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi, 2011.
[3] Andry Hartono, Terapi Gizi Dan Diet Rumah Sakit, 2nd ed. Jakarta: Buku Kedokteran BGC, 2004.
[4] Roy Larry, Jurus Kilat Mahir Visual Basic. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2012.
[5] Kurweni Ukar, Seri Penuntun Praktis Microsoft Office Access 2007. Jakarta: PT.Elex Media Komputindo, 2007.
[6] Nelly Astuti Hasibuan, "Expert System With Genetics Probability", IJRISE, vol.3, pp.112-116, 2017.
[7] T Sutojo, Edy Mulyanto , and Dr.Vincent Suhartono, Kecerdasan Buatan. Semarang: Andi Yogyakarta, 2010.
[8] B.Herawan S.Kom,M.Kom Hayadi, Ed., Sistem Pakar. Yogyakarta: Depublis (CV BudiUtama), 2016.