## PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT CABAI PAPRIKA BERBASIS ANDROID
Resi Resmiati¹, Asep Deddy Supriatna 2
Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@sttgarut.ac.id
¹ 1206090@sttgarut.ac.id
² asepdeddy@sttgarut.ac.id
Abstrak – Menurut data dari Dinas Tanaman Hortikultura  di tahun 2009 adalah  202.400kg dan dari tahun-tahun sebelumnya mengalami peningkatan. Akan tetapi produksi tanaman cabai paprika di tahun ke tahun   diiringi dengan banyaknya hama dan penyakit yang menyerang pada tanaman cabai  paprika  tersebut. Hal  ini  yang  mendasari  diperlukannya  suatu  aplikasi  mengenai  sistem pakar  tanaman  cabai  paprika  untuk  mengatasi  kendala  yang  dihadapi  para  petani  cabai  paprika dalam  mengatasi  penyakit.  Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar  dalam bidang tertentu, Sistem pakar dapat  diterapkan diberbagai bidang.  Sistem  pakar  pada  b  perancangan  ini  merupakan  sistem  yang  digunakan  untuk mendiagnosis  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  cabai  paprika.  Proses  diagnosis  dimulai  dengan cara,  user  memilih  jenis  gejala  yang  diajukan  oleh  sistem  berdasarkan  hama  dan  penyakit  yang diderita yang dianggap sesuai dengan gejala yang dialami.
Kata Kunci – Sistem Pakar, Tanaman Cabai Paprika, Forward Chaining, Java, SQLite, IDE Eclips, Android development tools.

## I. PENDAHULUAN
Cabai    paprika  merupakan  salah  satu  tanaman  holtikultura  yang  banyak  di  budidayakan  di daerah dataran rendah dan dataran tinggi di indonesia, salah satunya kabupaten Garut. Sebagaimana tanaman  yang  lainnya,  tanaman  cabai  paprika  dalam  proses  budidayanya  sangat  rentan  terserang berbagai  penyakit  yang  menyerang  bagian  bagian  tanaman  seperti  benih,  daun,  tangkai  dan  buah yang dapat mengakibatkan tanaman menjadi rusak dan mati.
Penyakit  dapat  di  sebabkan  beberapa  faktor  yaitu  faktor  biotis,  nonbiotis  ataupun  faktor pemeliharaan  yaitu  kurangnya  pemahaman  petani  dalam  melakukan  pemeliharaan  tanaman sehingga tanaman akan mudah terserang penyakit, dengan demikian di perlukan adanya penyuluhan kepada  petani  dengan  memberikan  informasi  dan  pemahaman  secara  teori  mengenai  cara berbudidaya  tanaman  cabai  paprika  yang  baik  dengan  memberikan  informasi  yang  mudah  di mengerti  dan  dapat  di  gunakan  secara  terus  menerus.  Hal  inilah  yang  mendorong  perancangan sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  cabai  paprika,  dengan  tujuan  untuk memudahkan  penyampaian  informasi  dalam  proses  penyuluhan  kepada  petani  mengenai pencegahan  dan  penanggulangan  penyakit  cabai  paprika  dengan  menggunakan  sebuah  aplikasi berbasis android.
Sistem  pakar  ini  di  buat  berdasarkan  hasil  analisis  dari  sistem  pakar  yang  telah  ada  dan menjadi  acuan  bagi  penulis  untuk  membuat  aplikasi  sistem  pakar  dengan  judul “PENGEMBANGAN  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSIS  PENYAKIT  TANAMAN  CABAI PAPRIKA BERBASIS ANDROID”.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Pengertian Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang  di  desain  untuk  meniru  kemampuan memecahkan  masalah  dari  seorang  pakar.  Pakar  adalah  orang  yang  memiliki  kemampuan  atau mengerti  dalam  menghadapi  suatu  masalah.  Melalui  pengalaman  seorang  pakar  mengembangkan kemampuan  yang  membuatnya  dapat  memecahkan  permasalahan  dengan  hasil  yang  baik  dan efisien (John Durkin:1994).
Sistem  pakar  ( Expert  System) adalah program  yang  menggabungkan  basis  pengetahuan ( Knowledge  Base) yang  berisi knowledge dengan  sistem inferensi dan  merupakan  subset  dari kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence). Sistem  pakar  di  tujukan  sebagai  penyedia  nasihat  dan sarana  bantu  dalam  memecahkan  masalah  di  bidang  spesialisasi  tertentu. Program  ini  akan bertindak  sebagai  seorang  konsultan  yang  cerdas  atau  penasehat  dalam  suatu  lingkungan  keahlian tertentu.

## B. Struktur Sistem Pakar
a. User interface
User  interface adalah  mekanisme  yang  di  gunakan  oleh  pengguna  dan  sistem  pakar  untuk dapat  saling  berkomunikasi. User  interface menerima  informasi  dari  pemakai  dan  mengubahnya kedalam bentuk yang dapat di terima oleh sistem. Pada bagian ini terjadi dialog antara program dan pemakai, yang memungkinkan sistem pakar menerima intruksi dan informasi ( input ) dari pemakai, juga memberikan informasi (output) kepada pemakai, McLeod (1995).
b. Knowledge base
Knowledge base adalah kumpulan informasi dan pengalaman seorang ahli pada suatu bidang tertentu  dan  mengandung  pemahaman,  formulasi,  dan  penyelesaian  masalah  yang  di  tersusun berdasarkan  dua elemen dasar yaitu fakta dan aturan.
c. Knowledge acquisition
Knowledge  acquisition adalah  akumulasi,  transfer  dan  transformasi  keahlian  dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer.
d. Inference engine
Inference  engine adalah  program  komputer  yang  memeberikan  metodelogi  untuk  penalaran tentang  informasi  yang  ada  dalam  basis  pengetahuan  dan  dalam workplace ,  dan  untuk memformulasikan kesimpulan (Turban, 1995).
e. Workplace Workplace merupakan  area  dari  sekumpulan  memory  kerja  ( working  memory) yang  di gunakan untuk merekam hasil-hasil antara dan kesimpulan yang di capai.
Fasilitas penjelasan adalah komponen tambahan yang akan meningkatkan kemampuan sistem pakar. Perbaikan pengetahuan
Perbaikan  pengetahuan  adalah  kemampuan  yang  di  miliki  oleh  pakar  untuk  menganalisis  dan meningkatkan kinerjanya serta kemampuan untuk belajar dari kinerjanya.

## C. Kategori Sistem Pakar
Berdasarkan tujuan pembuatannya, sistem pakar di kategorikan menjadi (Durkin, :1994) :

## 1. Kontrol ( Control)
Dengan tujuan untuk mengatur perilaku kerja sistem dalam suatu lingkungan yang kompleks, termasuk di dalamnya adalah penafsiran, perkiraan, pengawasan dan perbaikan perilaku kerja sistem tersebut. Contoh : Kontrol terhadap proses manufacturing lengkap.
2. Desain ( Design)
Dengan  tujuan  untuk  menentukan  konfigurasi  yang  cocok  dari  komponen-komponen  yang ada  pada  sebuah  sistem  sehingga  diperoleh  kemampuan  kerja  yang  memuaskan  walaupun terdapat keterbatasan di dalamnya.
3. Diagnosa ( Diagnosis)
Untuk  melakukan  diagnosa  yang  menentukan  sebab-sebab  gagalnya  suatu  sistem  dalam situasi    kompleks  yang  di  dasarkan  pada  pengamatan  terhadap  gejala-gejala  yang  diamati. Prinsipnya  adalah  untuk  menemukan  apa  masalah  atau  kerusakan  yang  terjadi.  Contoh: Penyakit pada tanaman cabai paprika.
4. Instruksi ( Intstruction)
Mendeteksi dan memperbaiki kekurangan perilaku siswa dalam memahami bidang informasi tertentu. Contoh: Program tutorial.
5. Interpretasi ( Interpretation)
Menganalisa data yang tidak lengkap, tidak teratur dan data yang kontradiktif yang biasanya diperoleh melalui sensor.
6. Pengamatan (Monitoring)
Membandingkan  perilaku  yang  di  amati  dalam  sebuah  sistem  dengan  perilaku  yang  di harapkan untuk mengenal variasi perilaku yang terdapat di dalamnya.
7. Perencanaan ( Planning)
Untuk mendapatkan tahapan secara urut dari tindakan yang harus dilakukan untuk mencapai sasaran yang di tetapkan sebelumnya dari suatu kondisi awal tertentu.
8. Prediksi ( Prediction)
Memberikan  kesimpulan  mengenai  akibat  atau  efek  yang  mungkin  terjadi  dari  sejumlah alternatif situasi yang diberikan.
9. Preskripsi ( Prescription)
Memberikan rekomendasi solusi untuk suatu kondisi malfungsi sistem yang diberikan.
10. Seleksi ( Selection)
Mengidentifikasi pilihan yang terbaik atau yang paling cocok dari sebuah daftar kemungkinan dengan memberikan kriteria-kriteria tertentu.
11. Simulasi ( Simulation)
Membuat  suatu  model  atas  sebuah  sistem  atau  proses  yang  memliki  banyak  kemungkinan solusi.

## D. Metode Inferensi Sistem Pakar
Terdapat  dua  pendekatan  yang  umum  yang  di  lakukan  oleh  mesin  inferensi  dalam menyelasaikan  masalah  yaitu  pelacakan  ke  dapan  ( Forward  chaining) dan  pelacakan  ke  belakang ( Backward  chaining). Pelacakan  ke  depan  ( Forward  chaining) adalah  pendekatan  yang  di  motori data  ( data-driven).  Forward  chaining merupakan  strategi inference yang  bermula  dari  sejumlah fakta  yang  di  ketahui.  Pencarian  dilakukan  dengan  menggunakan rules yang  sesuai  dengan  fakta yang diketahui untuk memperoleh fakta baru dan melanjutkan proses hingga goal.
Forward Chaining digunakan jika :
1. Banyak aturan berbeda yang dapat memberikan kesimpulan yang sama.
2. Banyak cara untuk mendapatkan sedikit konklusi.
3. Benar-benar sudah mendapatkan berbagai fakta, dan ingin mendapatkan konklusi dari fakta- fakta tersebut.

## Gambar 1 Proses Forward chaining
Metode inferensi di atas di pengaruhi oleh  metode penelusuran data, ada tiga bentuk metode penulusuran  data,  salah  satunya  adalah  metode Depth-first  search, metode  ini melakukan penelusuran  kaidah  secara  mendalam  dari  simpul  akar  bergerak  menurun  ke  tingkat  dalam  yang berurutan.

## Gambar 2 Diagram Alir Teknik Penelusuran Depth First Search

## E. Penyakit  Pada Tanaman Cabai Paprika Serta Pengendalianya

## a. Penyakit Layu Fusarium
b. Penyakit Antraknosa c.     Penyakit Layu Bakteri d.    Penyakit Bercak Daun Cercospora
e. Penyakit Busuk Buah
f.     Penyakit Tepung

## III. KERANGKA KERJA KONSEPTUAL
Penelitian  yang  dilakukan  mempunyai  tahapan  aktivitas  dalam  mencapai  tujuan  dalam penelitian  yang mengacu pada metode dari Durkin (1994). Tahapan  aktivitas di  gambarkan dalam skema sebagai berikut :
Gambar 3 Skema Penelitian (Sumber : Durkin, 1994)

## 3.1  Penilaian ( Assesment )
Tahap  penilaian  di  lakukan  untuk  menentukan  hal  -  hal  penting  sebagai  dasar  dari  masalah mendiganosa  penyakit  pada  benih  dan  tanaman  cabai  paprika  beserta  cara  mengobatinya.  Adapun langkah langkahnya yaitu sebagai berikut :
1. Mendefinisikan Masalah
Mendefinisikan  masalah  bertujuan  untuk  menjelaskan  mengenai  masalah  yang  ada  dalam tanaman cabai paprika dan menjelaskan mengenai alasan dan topik yang akan di bahas.
2. 2. Mencari Kebutuhan Sistem
3. Kebutuhan sistem di tentukan berdasarkan hasil saran dan penilaian seorang pakar pertanian untuk  mengetahui  hal  -  hal  yang  perlu  di  bahas  dan  menentukan  kebutuhan  fungsional maupun nonfungsional.

## 4. 3.3   Desain
Pengetahuan  yang  diperoleh  pada  tahapan  akuisisi  pengetahuan  dipakai  sebagai  pendekatan dalam mempresentasikan pengetahuan untuk memecahkan masalah dalam sistem pakar.

## 3.4  Representasi Pengetahuan
Sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  tanaman  cabai  paprika  ini  membutuhkan  basis pengetahuan dan mesin inferensi.

## 3.5  Mesin Inferensi
Mesin inferensi yang akan digunakan dalam perancangan sistem pakar diagnosis penyakit ini yaitu  metode forward  chaining ,  merupakan  pelacakan  ke  depan  yang memulai  dari sekumpulan fakta-fakta dengan mencari kaidah yang cocok dengan dugaan/hipotesa yang ada menuju  kesimpulan,  dimana  proses  pemecahan  masalah  dimulai  dari  permasalahan  yang terjadi.

## 3.6   Pengujian
Sebelum  pada  tahap  pengujian,  dilakukan  perancangan  struktur  menu,  perancangan antarmuka dan pengimplementasian pada kode program.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Akuisisi Pengetahuan
Gambar 4 Diagram Penyakit pada Tanaman Cabai Paprika

## b. Diagram Pohon Keputusan
Pembuatan pohon keputusan digunakan untuk menyederhanakan proses akuisisi pengetahuan supaya lebih mudah dirubah dalam bentuk kaidah atau aturan.
Gambar 5 Pohon Keputusan Sistem Pakar Penyakit Cabai Paprika Keterangan:
: Gejala
: Penyakit : Tidak teridentifikasi
c. Struktur Menu
Adapun struktur menu yang akan ditampilkan adalah seperti gambar 23 berikut ini :

## Gambar 6 Struktur Menu Sistem Pakar Penyakit Tanaman Cabai Paprika
d. Entity Relationship Diagram (ERD)
Adapun ERD nya bisa di lihat seperti gambar berikut:
Gambar 7 Entity Relationship Diagram (ERD) Sistem Pakar Penyakit Tanaman Cabai Paprika

## e. Implementasi dan Pengujian
Gambar 8 Tampilan Scene
Tabel 1 Rekapitulasi Hasil Testing
No Kelas Uji Butir Uji Jenis Pengujian Hasil Uji 1.  Instalasi Aplikasi Pemasangan aplikasi pada beberapa perangkat berbeda. Black Box Berhasil 2.  Pembukaan Tampil Aplikasi Pada Layar Pembuka Black Box Berhasil 3.  Menu Utama Memilih Menu Pendahuluan Black Box Berhasil Memilih Menu Penyakit Black Box Berhasil Memilih Menu Konsultasi Black Box Berhasil Memilih Menu Tentang Black Box Berhasil 4.  Menu Penyakit Memilih Hama dan Penyakit 1 Black Box Berhasil Memilih Hama dan Penyakit 2 Black Box Berhasil Memilih Hama dan Penyakit 3 Black Box Berhasil Memilih Hama dan Penyakit 4 Black Box Berhasil Memilih Hama dan Penyakit 5 Black Box Berhasil Memilih Hama dan Penyakit 6 Black Box Berhasil
5. Halaman Konsultasi Memilih pilihan Black Box Berhasil Memilih Solusi Black Box Berhasil 6 Halaman Tentang Memilih Halaman Tentang Black Box Berhasil

## V. KESIMPULAN

## 5.1  Kesimpulan
Dari  uraian  perancangan  dan  desain  aplikasi  sistem  pakar  penyakit  tanaman  cabai  paprika dapat disimpulkan sebagai berikut, bahwa:
1. Penelitian ini sudah berhasil merancang sistem pakar penyakit pada tanaman cabai paprika sesuai dengan tujuan.
2. Sistem pakar ini khusus mendiagnosa penyakit pada tanaman cabai paprika yang memberikan informasi mengenai penyakit pada tanaman cabai paprika serta solusi pengobatannya
3. Penggunaan  aplikasi  sistem  pakar  ini  ini  dapat  dijadikan  solusi  alternatif  baik  bagi  para petani,  pelajar  ataupun  masyarakat  umum  untuk  melakukan  diagnosis  dini  penyakit  yang menyerang tanaman cabai paprika
4. Dengan  apikasi  sistem  pakar  berbasis  android  ini  pengguna  dapat  dengan  mudah menggunakannya dimanapun.

## 5.2  Saran
1. Diharapkan dapat mengembangkan proses diagnosis agar dapat menampilkan macam  - macam gejala yang sebelumnya telah dipilih.
2. Dapat mengembangkan aplikasi ini menjadi aplikasi yang dinamis dengan menambahkan fitur update .
3. Program aplikasi ini dapat dikembangkan tampilan interfacenya, dan menambahkan lebih banyak lagi gambar sehingga lebih menarik bagi user.

## DAFTAR PUSTAKA
Durkin,  J.  (1994).  “ Expert  Systems  Design  and  Development”. New  Jersey.  Prentice  Hall International Inc.
Kusrini. (2008). Sistem Pakar Teori dan Aplikasi, Andi :Yogyakarta. Kristanto, Andri. (2004) Kecerdasan Buatan, Graha Ilmu : Yogyakarta. Kusumadewi,  Sri.  (2003).  Artificial  Intellegence  (Teknik    dan  Aplikasinya),    Yogyakarta:  Graha Ilmu.
Martin, J., dan Oxman, S. (1998). Buliding Expert System a Tutorial, New Jersey: Prentice Hall. Harianto,  Bambang.  (2004).  Sistem  Manajemen  Basis  Data  Pemodelan,  Perancangan  dan Terapannya: Bandung.
Arhami, Muhammad. (2005). Konsep Dasar Sistem Pakar, Andi :Yogyakarta. Safaat,  Nazruddin  H. “ P emograman  Aplikasi  Mobile  Smartphone  dan  Tablet  PC  Berbasis Android” . Bandung : Informatika, 2011. Turban, E., Jay E.A., 2005, Decision Support System and Expert System , Edisi 7 Indonesia, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta.