## Sistem Pakar Deteksi Penyakit Pada Tanaman Singkong

## Sistem Pakar Deteksi Penyakit Pada Tanaman Singkong

## Expert System to Detect the Disease of Cassava Plants
Selviana Yunita 1 , Agung Jasuma 2 , Mat Sudir 3 , Kusrini 4 1,2,3,4 Magister Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Condongcatur, Sleman, Yogyakarta 55281 e-mail: 1 selviana.yunita.ax@gmail.com , 2 agung.jasuma@students.amikom.ac.id ,
3 matsudir@gmail.com , 4 kusrini@amikom.ac.id

## Abstrak
Singkong  merupakan  tanaman  pengganti  makanan  pokok  yang  banyak  ditemukan  di Indonesia.  Namun  penyakit  pada  singkong  menyebabkan  berkurangnya  produksi  singkong. Dibutuhkan seorang pakar untuk dapat mendeteksi dan mencegah penyakit pada singkong agar dapat dilakukan tindakan pencegahan atau perbaikan sejak awal. Namun seorang pakar tidak dapat  memberikan  diagnosisnya  setiap  saat  kepada  petani  saat  dibutuhkan.  Untuk  itu dikembangkan  suatu  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat  membantu  petani  mendeteksi  penyakit pada  tanaman  singkong.  Aplikasi  sistem  pakar  ini  merupakan  aplikasi  berbasis  desktop  yang dikembangkan  dengan  teori  Bayes.  Teori  probabilitas  Bayesian  digunakan  untuk  menghitung probabilitas  terjadinya  suatu  peristiwa  berdasarkan  pengaruh  yang  didapat  dari  pengujian. Teori  Bayes  didasarkan  pada  prinsip  jika  terdapat  tambahan  informasi  atau  evidence,  maka nilai probabilitas dapat diperbaiki, karena itu teori Bayes bermanfaat untuk memperbaiki atau mengubah  nilai  kemungkinan  yang  telah  ada  menjadi  lebih  baik  dengan  didukung  informasi atau  evidence  tambahan  Skema  pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  diagnosis sistem dengan hasil diagnosis pakar. Berdasarkan hasil pengujian, keakuratan aplikasi sistem pakar ini adalah 93.33%.

## Kata kunci —Sistem Pakar, Teori Bayes, Tanaman Singkong

## Abstract
Cassava  is  a  staple  food  substitute  plant  that  commonly  found  in  Indonesia.  But  the diseases in cassava cause a reduction in cassava production. An expert is needed to be able to detect  and  prevent  the  diseases  of  cassava  plant  so  the  early  preventive  and  remedial  actions can be taken. But an expert cannot be available at anytime to the farmer when it needed. For this  reason,  an  expert  system  application  has  been  developed  that  can  help  farmers  to  detect diseases  in  cassava  plants.  This  expert  system  application  is  a  desktop-based  application developed with Bayes theory. Bayesian probability theory is used to calculate the probability of occurance of an event based in the effect obtained from the test. The principle of Bayes theory is based  on,  if  there  is  additional  information  or  evidence,  then  the  probability  value  can  be corrected,  therefore  Bayes  theory  is  useful  to  improve  or  change  the  value  of  existing possibilities for the better supported by additional information or evidence. The testing scheme is  done  by  compairing  the  result  of  the  system  diagnosis  with  the  result  of  expert  diagnosis. Based on the test result, the accuracy of the expert system application is 93.33%.
Keywords— Expert system, Bayes theory, Cassava plant

## 1. PENDAHULUAN
Singkong  merupakan  salah  satu  tanaman  yang  banyak  ditemukan  di  Indonesia  dan merupakan tanaman dengan banyak manfaat. Salah satu manfaat singkong adalah sebagai bahan pokok  pengganti  nasi.  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  pada  tahun  2015,  diketahui produksi  singkong  di  Indonesia  adalah  sebesar  21.801.415  ton  dalam  setahun.  Selain  sebagai bahan makanan, ubi kayu juga dapat digunakan sebagai bahan baku industri dan pakan ternak. Ubi  yang  dihasilkan  mengandung  air  sekitar  60%,  pati  25-35%,  serta  protein,  serat,  mineral, fosfat,  dan  kalsium.  Singkong  juga  merupakan  sumber  energi  yang  lebih  tinggi  dibanding jagung,  ubi  jalar,  padi,  dan  sorghum[1].  Provinsi  Lampung  merupakan  penghasil  singkong terbesar  di  Indonesia,  namun  produksi  tersebut  pengalami  penurunan  pada  tahun  2016  yang salah satunya disebabkan oleh serangan patogen penyebab penyakit pada singkong[2]. Sehingga penting  untuk  melakukan  identifikasi  terhadap  hama  dan  patogen  penyebab  penyakit  dan mengendalikan penyebaran hama dan penyakit tersebut.
Dalam  mengidentifikasi suatu  penyakit  dan  hama  pada  tanaman  singkong,  dibutuhkan seorang pakar yang mengerti tentang penyakit pada tanaman singkong. Namun faktanya, tidak semua  pakar  dapat  membantu  para  petani  saat  dibutuhkan,  sehingga  petani  tidak  dapat mengetahui  secara  cepat  dan  tepat  permasalahan  yang  terjadi  pada  tanaman  singkong. Berdasarkan permasalah tersebut, penulis merancang suatu sistem pakar yang dapat membantu petani  untuk  mendeteksi  penyakit  yang  terjadi  pada  tanaman  singkong.  Sebuah  sistem  pakar memungkinkan  aplikasi  tersebut  mendeteksi  penyakit  dengan  pengetahuan  layaknya  yang dimiliki oleh seorang pakar.
Teori  probabilitas  Bayesian  digunakan  untuk  menghitung  probabilitas terjadinya  suatu peristiwa  berdasarkan  pengaruh  yang  didapat  dari  pengujian.  Probabilitas  Bayes  menerangkan hubungan  antara  probabilitas  terjadinya  hiptesis  H 1 dengan  terdapat  fakta  ( evidence )  E  telah terjadi  dan  probabilitas  terjadinya evidence  E dengan  syarat  hipotesis  H 1 telah  terjadi.  Teori Bayes  didasarkan  pada  prinsip  jika  terdapat  tambahan  informasi  atau evidence ,  maka  nilai probabilitas  dapat  diperbaiki,  karena  itu  teori  Bayes  bermanfaat  untuk  memperbaiki  atau mengubah  nilai  kemungkinan  yang  telah  ada  menjadi  lebih  baik  dengan  didukung  informasi atau evidence tambahan. Adapun rumus untuk teori Bayes adalah[3]:
P(H i |E) = __p(E n |H i )x p(H i )_ _ ∑ n k=1 p(E n |H k ) x p(H k) Diketahui :
P(Hi|E) = merupakan nilai probabilitas munculnya penyakit berdasarkan gejala yang diinputkan. P(En|Hi) = merupakan nilai probabilitas gejala terhadap penyakit. P(Hi) = merupakan probabilitas kemunculan penyakit.
∑ n k=1 p(En|Hk) x p(Hk)  = jumlah nilai porbabilitas dari tiap hipotesa
Sistem  pakar  membantu  komputer  menggunakan  penalaran  dengan  atau  mengadopsi keahlian  yang  dimiliki  oleh  pakar  yang  merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang  memiliki dasar pengetahuan seperti seorang pakar untuk menalar dan memecahkan masalah[4]. Penelitian yang dilakukan oleh Awoyelu bertujuan untuk merancang sistem pakar untuk membantu petani memprediksi  penyakit  pada  singkong  dengan  menggunakan  metode  fuzzy[5].  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Morco,  dkk  mengembangkan  sebuah  aplikasi mobile E-rice  untuk  membantu petani  mengidentifikasi  masalah  pada  padi  dan  menyediakan  saran  yang  dapat  dilakukan  oleh petani  dengan  memanfaatkan  algoritma  aturan  dasar[6].  Kemudian  penelitian  yang  dilakukan oleh  Agus,  dkk  bertujuan  agar  aplikasi  sistem  pakar  dapat  membantu  petani  mendiagnosa

## Sistem Pakar Deteksi Penyakit Pada Tanaman Singkong
penyakit yang ada pada cabai merah dengan metode forward chaining dan certainty factor [7]. Selanjutnya  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sitanggang,  dkk  yang  bertujuan  untuk mengatasi  keterbatasan  petani  dalam  mengidentifikasi  penyakit  pada  bawang  menggunakan metode forward chaining [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  awal  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  terhadap  tujuan  dan kebutuhan sistem. Dalam penelitian ini dilakukan beberapa tahap yaitu observasi terhadap data penyakit yang diperoleh melalui Dinas Pertanian Pemerintah Kabupaten Pati, melakukan studi literature  dengan  mencari  referensi  penelitian  yang  sesuai  dengan  topik  penelitian,  yaitu perancangan sistem pakar deteksi penyakit pada tanaman singkong. Pada penelitian ini, sistem pakar dibangun dengan menggunakan metode waterfall[9] yang dimulai dengan analisis sistem. Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengumpulan  data  terkait  gejala-gejala  penyakit  yang  ada  pada tanaman singkong, jenis penyakit, informasi, dan keterangan mengenai penyakit singkong.
Tahapan  selanjutnya  adalah  perancangan  sistem  yang  dimulai  dengan  menetukan fungsionalitas user, perancangan diagram konteks, perancangan basis data, antarmuka pengguna dan  kemudian  implementasi  ke  sistem.  Tahap  terakhir  adalah  pengujian  sistem,  dimana pengujian  dilakukan  dengan  mencocokkan  hasil  diagnosis  sistem  dengan  hasil  diagnosis  dari pakar.
Gambaran  sistem  pakar  yang  akan  dirancang  terdapat  dalam flowchart yang menggambarkan  bagaimana  sistem  gambaran  umum  sistem.  Adapun flowchart sistem  pakar deteksi penyakit pada tanaman singkong adalah sebagai berikut:

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Fungsionalitas User
Dalam  sistem  yang  akan  dibuat  terdapat  2  jenis  kebutuhan  fungsional.  Kebutuhan fungsional  untuk  admin,  dan  kebutuhan  fungsional  untuk  user.  Adapun  detail  kebutuhan fungsionalnya sebagai berikut :
A. Admin :
1. Sistem harus dapat merepresentasikan seluruh pengetahuan yang didapat dari pakar kedalam database agar dapat diolah oleh admin.
2. Admin harus dapat mengolah data gejala, penyakit, kemungkinan gejala terhadap penyakit. User dan data aturan pada sistem pakar yang akan dibangun.
3. Admin harus dapat mencetak laporan historis diagnosis yang dilakukan oleh user.
B. User    :
1. User harus dapat melakukan diagnosis untuk mengetahui penyakit pada tanaman singkong.
2. User harus dapat menyimpan data riwayat diagnosis.
3. Sistem  harus  dapat  memberikan  solusi  dan  menentukan  penyakit  terhadap  fakta  yang diketahui user dengan menerapkan algoritma bayes.
4. User harus dapat melihat informasi gejala dan penyakit.
5. User harus dapat mencetak histori diagnosis yang pernah dia lakukan.
3.2 Diagram Konteks Diagram konteks untuk aplikasi sistem pakar digambarkan pada Gambar 2 dibawah ini:

## Gambar 2 Diagram Kontek Aplikasi Sistem Pakar

## 3.3 Data Flow Diagram
Dalam  aplikasi  sistem  pakar,  terdapat  dua  user  yaitu  admin  dan  pengguna,  serta  11 proses  utama  dengan  6 tabel  penyimpanan  yang  digambarkan  dengan  menggunakan data  flow diagram level 1 pada gambar 3 dibawah ini:

## Sistem Pakar Deteksi Penyakit Pada Tanaman Singkong
Gambar 3 Data flow Diagram Level 1

## 3.3 Relasi Tabel
Dalam  aplikasi  sistem  pakar,  digunakan  enam  tabel  untuk  menyimpan  data  yang dibutuhkan, seperti yang terlihat pada gambar 4 berikut:
Gambar 4 Relasi Tabel Aplikasi Sistem Pakar
3.4 Tabel Basis Pengetahuan
Tabel Basis Pengetahuan berisi kemunculan hipotesa berdasarkan gejala dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1 Basis Pengetahuan No Gejala Nilai Probabilitas Kemunculan Hipotesa berdasarkan Gejala atau fakta H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 E1 Penyakit menyerang daun tua 0.7 0.65 0.6 0.01 0.01 0.01 0.01 E2 Bercak daun pada bagian bawah 0.6 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 E3 Bercakputih/coklat  pada  bagian  atas daun 0.7 0.01 0.7 0.01 0.01 0.01 0.01 E4 Bercak tepi dibatasi lingkaran ungu 0.5 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 E5 Bercak coklat 0.75 0.6 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 E6 Daun berkerut 0.3 0.4 0.25 0.65 0.01 0.01 0.01 E7 Daunr ontok / gugur 0.55 0.01 0.45 0.01 0.01 0.01 0.05 E8 Daun berlubang 0.4 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 E9 Daun menguning 0.35 0.4 0.3 0.5 0.01 0.35 0.05 E10 Daun kering 0.45 0.2 0.15 0.25 0.01 0.01 0.01 E11 Ada jamur di bagian bawah daun 0.2 0.25 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 E12 Bercak berukuran besar 0.01 0.55 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 E13 Bercak sering pada ujung daun 0.01 0.7 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 E14 Bercak berbentuk V terbalik 0.01 0.65 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 E15 Daun  bagian  atas  berwarna  coklat merata 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.5 E16 Daun bagian bawah berwarna abu-abu 0.01 0.3 0.01 0.01 0.01 0.01 0.5 E17 Bagian  tengah  bercak  berwarna  abu- abu penghasil jamur 0.01 0.01 0.6 0.01 0.01 0.01 0.5 E18 Menyerang daun muda 0.01 0.01 0.2 0.01 0.01 0.01 0.01 E19 Menyerang daun dan batang 0.01 0.01 0.01 0.6 0.01 0.01 0.5 E20 Gejala  awal  berupa  lesion  berwarna abu-abu 0.01 0.01 0.01 0.55 0.01 0.01 0.01 E21 Lesion  dibatasi  tulang  daun  dan membentuk sudut 0.01 0.01 0.01 0.65 0.01 0.01 0.01 E22 Lesio meluas menjadi bercak nekrotik 0.01 0.01 0.01 0.5 0.01 0.01 0.01 E23 Perlendiran  masa  bakteri  yang  terjadi pada tangkai, helai daun dan batang 0.01 0.01 0.01 0.3 0.01 0.01 0.7

## Sistem Pakar Deteksi Penyakit Pada Tanaman Singkong
No Gejala Nilai Probabilitas Kemunculan Hipotesa berdasarkan Gejala atau fakta H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 E24 Mati pucuk 0.01 0.01 0.01 0.45 0.55 0.01 0.7 E25 Menyerang permukaan barang, tangkai daun dan daun 0.01 0.01 0.01 0.01 0.8 0.01 0.7 E26 Terdapat  tonjolan  pada  permukaan batang 0.01 0.01 0.01 0.01 0.7 0.01 0.5 E27 Tangkai daun mudah patah 0.01 0.01 0.01 0.01 0.6 0.01 0.01 E28 Daunlayu 0.01 0.01 0.01 0.01 0.75 0.45 0.5 E29 Pengerutan pada bagian gabus 0.01 0.01 0.01 0.01 0.75 0.01 0.5 E30 Batang mudah patah 0.01 0.01 0.01 0.01 0.6 0.01 0.5 E31 Menyerang  pangkal  batang,  akar  dan umbi 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.8 0.01 E32 Daun gugur premature 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.7 0.01 E33 Kerusakan warna pada perakaran 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.75 0.01 E34 Busuk umbi 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.6 0.01 E35 Umbi  berwarnagelap  dan  berbau busuk 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.7 0.7
Dari  tabel  diatas  diketahui  terdapat  35  gejala  dan  7  penyakit.  Dimana  masing-masing penyakit dibuat menjadi suatu hipotesa dengan Ketentuan sebagai berikut : H1 adalah penyakit yang dialami tanaman singkong merupakan penyakit Bercak Daun Coklat. H2 adalah penyakit yang dialami tanaman singkong merupakan penyakit Bercak Daun Baur. H3 adalah penyakit yang dialami tanaman singkong merupakan penyakit Bercak Daun Putih. H4 adalah penyakit yang dialami tanaman singkong merupakan penyakit Bakteri Hawar Daun. H5 adalah penyakit yang dialami tanaman singkong merupakan penyakit Antrak nose. H6  adalah  penyakit  yang  dialami  tanaman  singkong  merupakan  penyakit  Busuk  Pangkal Batang/Akar.
H7 adalah penyakit yang dialami tanaman singkong merupakan penyakit Selaput Lendir Putih.
Perhitungan  nilai  probalibilitas  fakta  pada  setiap  hipotesa  yang  diperoleh  dengan menghitung  jumlah  gejala  yang  muncul  dibagi  dengan  jumlah  hipotesa  pada  setiap  jenis penyakit yang akan dicari hasilnya. Inferensi jika diketahui fakta yang di dapat dari user adalah sebagai  berikut,  terdapat  bercak  putih/coklat  pada  bagian  atas  daun  (E3)  dan    Bercak  tepi dibatasi lingkaran ungu (E4).
A. Mencocokan fakta user dengan informasi di basis pengetahuan.
1. Nilai probabilitas gejala terhadap hipotesa:
a. P(E3|H1) = 0.7 dan P(E4|H1) =0.5
b. P(E3|H2) = 0.01 dan P(E4|H2) = 0.01
c. P(E3|H3) = 0.7 dan P(E4|H3) = 0.01
d. P(E3|H4) = 0.01 dan P(E4|H1) =0.01
e. P(E3|H5) = 0.01 dan P(E4|H2) = 0.01
f. P(E3|H6) = 0.01 dan P(E4|H3) = 0.01
g. P(E3|H7) = 0.01 dan P(E4|H3) = 0.01
2. Nilai probabilitas kemunculan Hipotesa :
H1 =0.85, H2 = 0.50, H3=0.85, H4= 0.7, H5=0.5, H6=0.7, H7=0.5
B. Melakukan perhitungan menggunakan metode Bayes
Penyelesaian : Mencari :
Jumlah nilai probabilitas pada setiap hipotesa.
∑ n k=1 p(E n |H k ) x p(H k)
 (P(E3|H1)  x  P(H4|H1)  x  P(H1))  + (P(E3|H2)  x  P(H4|H2)  x  P(H2))  +  (P(E3|H3)  x P(H4|H3) x P(H3))
 (  0.7  x  0.5  x  0.85)  +  (  0.01  x  0.01  x  0.5)  +  (  0.7  x  0.01  x 0.85)  +(0.01x0.01x0.7)
+(0.01x0.01x0.5)+(0.01x0.01x0.7) +(0.01x0.01x0.5)
 0.2975 + 0.00005+ 0.00595+ 0.00007+0.00005+0.00007+0.00005
 0.30374
Nilai probabilitas munculnya hipotesa berdasarkan gejala :
P(H i |E) = __p(E n |H i )x p(H i )_ _ ∑ n k=1 p(E n |H k ) x p(H k)  P(H 1 |E 3 E 4 )=p(E 3| |H 1 ) x p(E 4 |H 1 )x p(H 1 ) = (0.7x0.5x0.85) = 0.2975 = 0.97945611378
∑ n k=1 p(E n |H k ) x p(H k) 0.30374 0.30374  P(H 2 |E 3 E 4 )=p(E 3| |H 2 ) x p(E 4 |H 2 )x p(H 2 ) = (0.01x0.01x0.5) = 0.00005 = 0.00016461447
∑ n k=1 p(E n |H k ) x p(H k) 0.30374 0.30374  P(H 3 |E 3 E 4 )=p(E 3| |H 3 ) x p(E 4 |H 3 )x p(H 3 ) = (0.7x0.01x0.85) = 0.00595 = 0.01958912227
∑ n k=1 p(E n |H k ) x p(H k) 0.30374 0.30374  P(H 4 |E 3 E 4 )=p(E 3| |H 4 ) x p(E 4 |H 4 )x p(H 4 ) = (0.01x0.01x0.7) = 0.00007 = 0.00023046026
∑ n k=1 p(E n |H k ) x p(H k) 0.30374 0.30374  P(H 5 |E 3 E 4 )=p(E 3| |H 5 ) x p(E 4 |H 5 )x p(H 5 ) = (0.01x0.01x0.5) = 0.00005 = 0.00016461447
∑ n k=1 p(E n |H k ) x p(H k) 0.30374 0.30374  P(H 6 |E 3 E 4 )=p(E 3| |H 6 ) x p(E 4 |H 6 )x p(H 6 ) = (0.01x0.01x0.7) = 0.00007 = 0.00023046026
∑ n k=1 p(E n |H k ) x p(H k) 0.30374 0.30374  P(H 7 |E 3 E 4 )=p(E 3| |H 7 ) x p(E 4 |H 7 )x p(H 7 ) = (0.01x0.01x0.5) = 0.00005 = 0.00016461447
∑ n k=1 p(E n |H k ) x p(H k) 0.30374 0.30374 Mencari penyakit dengan nilai bayes tertinggi: a. Penyakit bercak daun coklat = 0.97945611378 b. Penyakit bercak daun baur = 0.00016461447 c. Penyakit bercak daun putih = 0.01958912227 d. Penyakit Bakteri Hawar Daun = 0.00023046026 e. Penyakit Antrak nose = 0.00016461447 f. Penyakit Busuk Pangkal Batang/Akar = 0.00023046026 g. Penyakit Selaput Lendir Putih = 0.00016461447
Memberikan hasil :

## Sistem Pakar Deteksi Penyakit Pada Tanaman Singkong
Berdasarkan hasil diatas didapati bahwa penyakit bercak daun coklat memiliki nilai  probabilitas  tertinggi  dengan  nilai  probabilitas  sebesar 0.97945611378. Maka dapat diambil kesimpulan, bahwa berdasarkan diagnosis yang telah dilakukan penyakit yang diderita tanaman singkong adalah penyakit bercak daun coklat .

## 3.5 Perancangan Antarmuka Sistem
A. Halaman Login Pada  gambar 5  merupakan  tampilan  halaman  login,  dimana  saat  pengguna  tidak memiliki  akun,  pengguna  dapat  melakukan  registrasi  untuk  mendapatkan  akun.  Selain  itu, diagnosis  dapat  dilakukan  tanpa  menggunakan  akun,  namun  pengguna  tidak  dapat  melihat riwayat hasil diagnosis dan tidak dapat mencetak hasil diagnosis.

## Gambar 5 Halaman Login
B. Halaman Diagnosis
Gambar 6  merupakan  tampilan  untuk  halaman  diagnosis  dimana  pengguna  akan diberikan  dengan  pertanyaan-pertanyaan  yang  akan  membantu  sistem  mendiagnosis  penyakit yang terdapat pada tanaman singkong.

## C. Halaman Hasil Diagnosis
Gambar 7  merupakan  tampilan  untuk  hasil  diagnosis  pengguna  yang  akan  diberikan informasi  mengenai  penyakit  yang  menyerang  tanaman  singkong,  beserta  saran  dengan probabilitas nilai bayes tertinggi dan tampilan diagram yang menyajikan nilai setiap probabilitas gejala.

## Gambar 7  Halaman Diagnosis
3.6 Hasil Pengujian
Skema pengujian sistem dilakukan dengan memasukkan gejala pada tanaman singkong pada sistem dengan hasil diagnosis dari pakar. Berikut pada tabel 2 adalah perbandingan hasil diagnosa.
Tabel 2 Hasil Pengujian
No Gejala atau fakta Hasil dari Sistem Hasil dari Pakar Hasil Pengujian 1 Daun berkerut, Daun rontok/gugur, Daun menguning,
Mati pucuk, menyerang permukaan batang, tangkai daun dan daun, Terdapat tonjolan pada permukaan batang,tangkai daun mudah patah, Daun layu,Pengerutan pada bagian gabus,Batang mudah patah Antrak nose Antrak nose sesuai 2 Penyakit Menyerang Daun tua, Daun Berkerut, Daun rontok/gugur, Daun Menuning, Daun Layu Bercak Daun Coklat Bercak daun coklat sesuai 3 Daun layu, Penyakit Menyerang Daun tua, Daun rontok/gugur, Daun berlubang Bercak Daun Coklat Bercak daun coklat atau daun putih sesuai 4 Mati pucuk, Menyerang Permukaan batang, tangkai, daun dan daun, terdapat tonjolan pada permukaan batang, tangkai daun mudah patah Antrak Nose Selaput lendir putih Belum sesuai 5 Daun layu, Menyerang pangkal batang, akar dan umbi, daun gugur premature, kerusakan warna pada perakaran Busuk Pangkal Batang/Akar Busuk Pangkal Batang/Akar sesuai 6 Daun berkerut, daun rontok/gugur, Busuk Pangkal Busuk Pangkal sesuai

## Sistem Pakar Deteksi Penyakit Pada Tanaman Singkong
No Gejala atau fakta Hasil dari Sistem Hasil dari Pakar Hasil Pengujian mati pucuk, menyerang permukaan batang, tangkai daun, dan daun, daun layu, menyerang pangkal batang akar dan umbi, daun gugur prematur, busuk umbi, umbi berwarna gelap dan berbau busuk batang/Akar batang/Akar 7 Mati Pucuk, menyerang permukaan batang, tangkai daun, dan daun, terdapat tonjolan pada permukaan batang, tangkai daun mudah patah Antrak nose Antrak nose sesuai 8 Penyakit Menyerang Daun tua, bercak coklat, daun berkerut, daun mengunin, daun kering Bercak Daun baur Bercak Daun baur sesuai 9 Penyakit menyerang daun tua, bercak putih coklat pada bagian daun, daun berkerut Bercak daun coklat Bercak daun coklat sesuai 10 Penyakit menyerang Daun Tua,Bercak putih coklat pada bagian daun,Daun berkerut,Daun rontok/gugur, Daun Menguning,Daun Kering,Bagian tengah bercak berwarna abu-abu penghasil jamur,Menyerang daun muda Bercak daun putih Bercak daun putih sesuai 11 Daun rontok/gugur, Daun Kering, Menyerang daun dan batang, Gejala awal berupa lession berwarna abu-abu lession dibatasi tulang daun dan membentuk sudut Bercak Hawar Daun Bercak Hawar Daun sesuai 12 Daun kering, mati pucuk, terdapat tonjolan pada permukaan batang, daun layu, menyerang pangkal batang dan umbi Antrak nose Antrak nose sesuai 13 Gejala awal berupa lession berwarna abu-abu, lession dibatasi tulang daun dan membentuk sudut, lesio meluas menjadi bercak nekrotik, perlendiran masa bakteri pada tangkai, heai daun dan batang Bakteri Hawar Daun Bakteri Hawar Daun sesuai 14 Terdapat tonjolan pada permukaan batang, tangkai daun mudah patah, daun layu Antrak nose Antrak nose sesuai 15 Bercak putih coklat pada bagian daun, daun kering, bagian tengah bercak berwarna abu-abu penghasil jamur, menyerang daun muda Bercak daun putih Bercak daun putih sesuai 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka  diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
a. Aplikasi sistem pakar ini efektif membantu pengguna yang dalam hal ini para petani, untuk mendeteksi penyakit yang diderita tanaman singkong berdasarkan gejala awal yang terlihat pada daun dan batang tanaman tersebut.
b. Berdasarkan  hasil  perbandingan  antara  pakar  dan  aplikasi  sistem  pakar  yang  telah  dibuat dari  ke  15  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  terdapat  14  diagnosis  yang  sesuai  dengan  hasil yang diberikan oleh pakar dan satu diagnosis yang memberikan hasil berbeda dari diagnosis pakar, dengan tingkat keakuratan sebesar 93,33%.
c. Hasil  diagnosis  dari  aplikasi  sistem  pakar  ini  memberikan  informasi  mengenai  detail penyakit yang memiliki nilai persentasi tertinggi, saran penangan penyakit, nilai bayes serta diagram yang berisi persentasi tingkat kemungkinan munculnya keseluruhan penyakit yang ada pada basis pengetahuan. Sehingga petani dapat memiliki gambaran urutan kemungkinan penyakit yang diderita berdasarkan fakta yang dia berikan.

## 5. SARAN
Beberapa pengembangan yang dapat dilakukan untuk penelitian ini antara lain adalah
a. Sistem pakar dapat dikembangkan dengan berbasis website atau aplikasi mobile.
b. Cara penggalian fakta dari pengguna yang tidak terbatas menggunakan kalimat, namun bisa berupa gambar.
c. Sistem  dapat  dikembangkan  dengan  menggunakan computer  vision, sehingga  pengguna hanya  perlu  mengambil  gambar  gejala  penyakit  tanaman  dan  sistem  dapat  mendeteksi penyakit yang terjadi pada tanaman.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pusat  Data  dan  Informasi  Pertanian,  Kementerian  Pertanian  (2016).  Outlook  Ubi Kayu.ISSN:1907-1507.
[2] Badan  Pusat  Statistik  Republik  Indonesia  (Statistic  Indonesia).  2016.  Luas  panen, produktivitas, produksi tanaman ubikayu seluruh provinsi.
[3] Budiharto, Widodo. 2014. Artificial Intelligent . Andi Offset, Yogyakarta.
[4] Kusrini. (2006). Sistem Pakar, Teori dan Aplikasi . Andi Offset, Yogyakarta
[5] I.O. Awoyelu, R.O Adebisi. 2015. A Preditictive Fuzzy Expert System for Diagnosis of Cassava Plant Diseases. Global Journal Inc (USA). E-ISSN: 2249-4626.
[6] Roselia  C.  Morco,  Fredilyn  B.  Calanda,  Jonathan  A.  Bonilla.  2017. E-Rice:  An  Expert System using Rule-Based Algorithm to Detect, Diagnose, and Prescribe Control Options for  Rice  Plant  Diseases  in  the  Philippines. Technological  Institute  of  The  Philippines. Quezon City, Philippines.
[7] Fahrul  Agus,  Hernandha  Eka  Wulandari,  Indah  Fitri  Astuti.  2017. Expert  System  With Certainty Factor For Early Diagnosis Of Red Chili Peppers Diseases. Journal of Applied Intelligent System. E-ISSN: 2502-9401.
[8] Delima Sitanggang, Saut D. Siregar, Suryani M.F. Situmeang, Evta Indra. Application of Forward Chaining Mehod to Diagnosis of Onion Plant Diseases. IOP Journal of Physics: Conference Series. 1007 012048.
[9] Kristianto,  Andi.  2004.  Rekayasa  Perangkat  Lunak  (Konsep  Dasar).  Yogyakarta:  Grava Media