## SISTEM PAKAR UNTUK MEGETAHUI HAMA WERENG PADA TANAMAN PADI BESERTA SOLUSI DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY TSUKAMOTO
Yudi Setianto (setiyantoyudi@gmail.com) Bebas Widada(bbswdd@yahoo.com) Yustina Retno Wahyu Utami (yustina.retno@gmail.com)

## ABSTRAK
Di  Indonesia  terutama  surakarta  tanaman  padi  banyak  dibudi  dayakan  terutama  di dataran  rendah.  Tanaman  padi  juga  merupakan  jenis  tanaman  hortikultura  yang  dijadikan kebutuhan  pokok  bagi  masyarakat,  namun  bila  dilihat  dari  hasilnya  masih  belum  memuaskan. Hal  ini  disebabkan  oleh  gangguan  hama    terutama  hama  wereng. Wilayah  yang  beriklim  tropis sangat  cocok  bagi  perkembang  biakan  wereng.  Serangan  wereng  sangat  mengganggu produktifitas,  bahkan  dapat  menyebabkan  gagal  panen  pada  tanaman  padi.  Pendiagnosaan terhadap  hama  wereng  pada  tanaman  padi  memang  harus  dilakukan  secepat  dan  seakurat mungkin,  dikarenakan  hama  wereng  pada  tanaman  tersebut  dapat  dengan  cepat  menyebar serta  menyerang  keseluruh  lahan  pertanian.  Tujuan  penelitian  ini,  adalah  merancang  dan membuat sistem pakar untuk mendeteksi secara dini hama wereng pada tanaman padi dengan menggunakan metode fuzzy. Metode pengumpulan data yang digunakan penulis adalah meliputi studi lapangan dan studi kepustakaan. Studi lapangan meliputi observasi, interview / wawancara. Sedangkan  studi  kepustakaan  dilakukan  dengan  penelitian  kepustakaan  yang  relevan  dengan masalah  tersebut.  Berdasarkan  hasil  akurasi  sistem  yang  dilakukan  dengan  memasukkan  10 jenis  kasus  yang  sesuai  dengan  perhitungan  adalah  8  kasus  dan  yang  tidak  adalah  2  kasuss, sehingga dapat dikatakan tingkat keakurasi pada sistem adalah 80%.
Kata kunci : Sistem Pakar, Tanaman Padi,  Hama Wereng dan Logika Fuzzy.

## I.  PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Konsultasi  terhadap  seseorang  yang memiliki expertise (Seorang  Pakar)  dibidang tertentu dalam menyelesaikan suatu permasalahan  merupakan  pilihan  tepat guna mendapatkan jawaban, saran, solusi, keputusan atau kesimpulan terbaik. Jawaban seorang expert (pakar) atas sebuah konsultasi  tentunya  sangat  dapat  dipercaya atau  dipertanggung  jawabkan  serta  dapat berpengaruh  terhadap  mutu  serta  kualitas hasil dari suatu permasalahan, ini dikarenakan  seorang expert (pakar)    selalu menguasai terhadap bidang yang ditekuninya berdasakan  keilmuan  dan  pengalamannya. Demikian  pula  para  petani  tanaman  Padi yang  mengalami  berbagai  permasalahan, mulai  dari  penanganan  terhadap  hama wereng,  sudah  semestinya  agar  melakukan konsultasi  terhadap  seorang expert guna mendapatkan solusi
terbaik
dari permasalahan  tersebut  agar  dapat  menuai hasil panen yang memuaskan.
Peran seorang expert sangat diandalkan untuk  mendiagonosa  dan    mencari  cara
penanggulangan hama wereng guna mendapatkan solusi terbaik. Demikian pula jika ditemukan  adanya  jenis  hama  wereng  baru pada  tanaman  tersebut,  maka  seorang expert harus melakukan penelitian guna mendapatkan keterangan-keterangan dari hama  wereng  baru  tersebut  dan  secepat mungkin  memberikan  sosialisasi  kepada  para petani  atau  kelompok  tani  mengenai  jenis hama  wereng  baru  tersebut  beserta  cara penanganannya.
Alasan  penulis  memilih  hama  wereng dikarenakan  wereng  merupakan  hama  yang paling  sering menyerang  hama tanaman  padi. Dalam  logika fuzzy terdapat  sistem  inferensi Fuzzy yaitu  sistim  yang  dapat  melakukan penalaran  dengan  prinsip  hampir  serupa dengan manusia dalam melakukan penalaran. Penulis  menggunakan  sistem  inferensi  yang digunakann  dalam  penelitian  adalah  sistem inferensi Tsukamoto.

## 1.2  Rumusan Masalah
Dari  uraian  latar  belakang  ,dapat disusun  rumusan  masalah  yaitu,  bagaimana cara  membuat  dan  merancang  sistem  pakar
hama  wereng  pada  tanaman  padi  dengan menggunakan logika fuzzy tsukamoto berdasarkan input gejala-gejala yang diberikan user.

## 1.3 Tujuan
Tujuan  penelitian  dari  penulisan  tugas akhir  ini  adalah  merancang  dan  membuat sistem pakar hama wereng pada tanaman padi beserta  solusi  dengan  menggunakan  metode fuzzy tsukamoto.

## II.  METODE PENELITIAN

## 2.1  Metode Pengumpulan Data
a.  Wawancara
Melakukan    interview    dengan  pihak- pihak  yang  berkaitan  dengan  pembuatan program  untuk  hama  tanaman  padi  dalam  hal ini  penulis  melakukan  wawancara  dengan pakar  hama  tanaman  padi  yang  berada  di Laboratorium  Pelindungan  Pangan  Tanaman Pangan  dan  Pertanian  ( PHP )  dengan  Bapak Dwi Hariyanto. Penulis mewawancarai tentang Hama Tanaman Padi meliputi :
a)  Ciri –  ciri  tanaman  padi  yang  terserang hama wereng?
b)  Gejala  tanaman  padi  yang  terserang  hama wereng?
c)  Bagaimana  cara  pengendalian  tanaman padi yang terserang hama wereng?

## b.  Studi Pustaka
Metode  studi  pustaka  merupakan  suatu metode  pengumpulan  data  yang  diperoleh melalui dokumen, makalah, buku-buku bacaan lainnya  maupun browsing internet  yang  ada kaitannya  dengan  topik  permasalahan  yang akan diteliti.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem a.  Analisa Data
Membuat  analisa  terhadap  data  yang sudah  diperoleh    dari  hasil  observasi  yaitu menggabungkan dengan laporan survey menjadi  spesifikasi  yang  terstruktur    dengan menggunakan pemodelan.
b.  Perancangan dan Desain Sistem Memahami rancangan sistem pakar sesuai data yang
ada dan mengimplementasikan  model  yang  diinginkan oleh  pengguna.  Pemodelan  sistem  ini  berupa Blok  Diagram  Area  Permasalahan,    Blok Diagram  Target  Keputusan,  Dependency Diagram, Tabel Keputusan, serta perancangan database dengan didukung pembuatan
Context  Diagram,  Data  Flow  Diagram,  ER- Diagram  dan  Flowchart,  guna  mempermudah dalam proses-proses selanjutnya.

## c.  Pembuatan Sistem
Tahap  ini  merupakan  tahap  pembuatan dan  pengembangan  aplikasi  sesuai  dengan desain  sistem  yang  ditetapkan  pada  tahap sebelumnya.  Sistem  Pakar  Untuk  Mengetahui Hama  Tanaman  Padi  dengan  Delphi  7,  data base menggunakan SQL.

## d.  Pengujian Sistem
Pengujian Sistem dilakukan untuk memeriksa  kekompakan  antar  komponen sistem  yang  diimplementasikan.  Pengujian perangkat  lunak  ini  menggunakan  metode pengujian Black  Box .  Pengujian Black  Box berfokus  pada  persyaratan  atau  kebutuhan fungsional  perangkat  lunak  yang  dibuat. Pengujian  Sistem  Pakar  untuk  Mengetahui Hama  Tanaman  Padi    berkala  menggunakan data  uji  berupa  sebuah  data  masukan  dari pengisian  data  Hama  padi,  pengolahan  data yang  berkala,  dan  pengisian  data  penilaian pada sistem informasi yang telah dibuat.

## III. TINJAUAN PUSTAKA 3.1  Tanaman Padi
Padi adalah salah satu tanaman budi daya terpenting dalam peradaban manusia. Produksi  padi  menempati  urutan  ketiga  dari semua  kalangan  penduduk  dunia  setelah jagung  dan  gandum.  Namun  demikian,  padi merupakan  sumber  karbohidrat  utama  bagi mayoritas penduduk dunia.

## Ciri-ciri umum
Padi  tumbuh  di  sawah.  Padi  termasuk dalam suku padi-padian atau Poaceae ( sinonim Graminae atau Glumiflorae ). Ciri – ciri padi, misalnya
1.  Berakar serabut. 2.  Daun berbentuk lanset (sempit
memanjang).
3.  Urat daun sejajar.
4.  Memiliki pelepah daun.
5.  Bunga  tersusun  sebagai  bunga  majemuk dengan satuan  bunga berupa floret.
6.  Floret  tersusun  dalam  spikelet,  khusus untuk padi satu spikelet hanya memiliki satu floret.
7.  Buah  dan  biji  sulit  dibedakan  karena merupakan bulir ( Inggrain ) atau
kariopsis [1].

## 3.2  Hama Wereng
Hama  wereng  hijau  merupakan  hama penyebar  penyakit  pada  tanaman  padi. Tersebarnya hama penyebar penyakit ini tidak hanya  terjadi  di  Indonesia  tetapi  terjadi  juga dibeberapa  negara  Asia  lainnya.  Spesies hama  wereng  hijau  atau  sering  disebut Nephotettix  Virescens  Distant  menyebarkan penyakit  mulai  dari  singgang,  bibit  voluntir (ceceran  gabah  saat  panen  yang  tumbuh) pada tanaman padi [1].
.  Fase  pertumbuhan  padi  yang  rentan serangan  wereng  hijau  adalah  saat  fase persemaian  sampai  pembentukan  anakan maksimum,  yaitu  umur  ±  30  hari  setelah tanam.
1.  Gejala – gejala serangan wereng :
 Tanaman menguning dan cepat mengering.
 Tanaman  menjadi  kerdil  dan  anakan berkurang.
 Daun  berubah  warna  menjadi  kuning sampai kuning orange.
2.  Pengendaliannya :
 Tanam serentak meliputi sekurang- kurangnya  satu  petak  tersier  atau  satu wilayah kelompok.
 Penanaman varietes tahan.
 Pergiliran tanaman dengan tanaman bukan padi.
 Pengendalian dianjurkan menggunakan insektisida  sistemik  Winder  100EC (0,25- 0,5  ml/L),  Winder  25WP (0,125-0,5  g/L), WinGran 0,5GR ditaburkan merata [2].

## 3.3  Sistem Pakar
Secara
umum, sistem pakar
( expertsystem )  adalah  sistem  yang  berusaha
mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakukan  oleh  para  ahli.  Sistem  pakar  yang baik  dirancang  agar  dapat  menyelesaikan suatu  permasalahan  tertentu  dengan  meniru kerja dari para ahli [3].
Sistem  pakar  disusun  oleh  dua  bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan ( developmentenvironment ) dan lingkungan konsultasi ( consultationenvironment ) [4] .
Lingkungan  pengembangan  sistem  pakar digunakan  untuk  memasukkan  pengetahuan pakar  ke  dalam  lingkungan  sistem  pakar, sedangkan  lingkungan  konsultasi  digunakan oleh  pengguna  yang  bukan  pakar  guna memperoleh pengetahuan pakar.

## 3.4  Logika Fuzzy
Konsep logika fuzzy pertama kali diperkenalkan  oleh  Professor  Lotti  A.  Zadeh dari Universitas California tahun 1965. Logikafuzzy  merupakan  generalisasi  dari logika  klasik  ( Crisp  Set )  yang  hanya  memiliki dua  nilai  keanggotaan  yaitu  0  dan  1.  Dalam logika  fuzzy  nilai  kebenaran  suatu  pernyataan berkisar  dari  sepenuhnya  benar  sampai dengan  sepenuhnya  salah.  Pemikiran  di  balik pendekatan ini adalah pengambilan keputusan tidak  sekadar  persoalan  hitam  dan  putih  atau benar  dan  salah,  namun  kerapkali  melibatkan area abu-abu, dan hal itu dimungkinkan [5].
Topik penelitian ini berdasarkan penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Fanoeel Thamrin  dengan  judul “Studi  Inferensi  Fuzzy
Tsukamoto Untuk
Penentuan
Faktor Pembebanan Trafo PLN”[6].
Tujuan  dari  peneletian  ini  merancang  dan membuat  sistem  pakar  hama  wereng  pada tanaman padi beserta solusi dengan menggunakan metode fuzzy tsukamoto

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Variabel Penelitian
Variabel    penelitian  yang  digunakan berjumlah  3  variabel  input  1  variabel  output. Variabel tersebut adalah sebagai berikut : X1  = Tanaman menguning dan cepat mengering.
X2   =  Tanaman  menjadi  kerdil  dan  anakan berkurang.
X3   =  Daun  berubah  warna  menjadi  kuning sampai kuning orange.
X4   = hasil inferensi
4.2. Teknik Analisa Data
Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF- THEN  harus  direpresentasikan  dengan  suatu himpunan    fuzzy    dengan  fungsi  keanggotaan yang  monoton.  Sebagai  hasilnya,  output  hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan dengan tegas ( crisp ) berdasarkan α-predikat ( firestrength ). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan  rata-rata  terbobot.  Tahapan dalam perancangan sistem fuzzy ialah sebagai berikut :
1.  Mendefinisikan    model    masukan    dan keluaran  sistem, dalam kasus ini terdapat 3 model  masukan/variabel  input  yang  terdiri dari:  Tanaman  menguning  dan  cepat mengering,  menjadi  kerdil  dan  anakan
berkurang,  Daun  berubah  warna  menjadi kuning  sampai  kuning  orange  dan  1  model keluaran/variabel output : hasil.. 2.  Dekomposisi variabel model menjadi himpunan  fuzzy, yaitu: Dari variabel-variabel input dibentuk himpunan-himpunan fuzzy antara lain :
a.  Variabel  Tanaman  menguning  dan  cepat mengering  yang  terdiri  dari  3    himpunan fuzzy, yaitu : rendah, sedang, tinggi.
Tabel  1  Contoh  gejala  tanaman  menguning dan cepat mongering.
Gejala Gambar Tanaman menguning  dan cepat mengering Fungsi keanggotaannya : 𝜇𝑥1𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 1 75 − 𝑥 75 − 60 0 , 0 ≤ 𝑥 ≤ 60
60 ≤ 𝑥 ≤ 75 𝑥 ≥ 75
𝜇𝑥1𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 1 𝑥 − 60 75 − 60 90 − 𝑥 90 − 75 1 , 90 ≤ 𝑥 ≤ 60 60 ≤ 𝑥 ≤ 75
75 ≤ 𝑥 ≤ 90
𝑥 = 75 𝜇𝑥1𝑡𝑖𝑛𝑛𝑔𝑖 = 0 𝑥 − 75 90 − 75
1 , 𝑥 ≤ 75 75 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90
b.  Variabel  Tanaman  menjadi  kerdil  dan anakan  berkurang  yang  terdiri  dari  3 himpunan  fuzzy,  yaitu  :  rendah,  sedang, tinggi.
Tabel 2 Contoh gejala tanaman menjadi kerdil dan anakan berkurang.
Gejala Gambar Tanaman menjadi kerdil dan anakan berkurang
Fungsi keanggotaan : 𝜇𝑥2𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 0 80 − 𝑥 80 − 70 1 , 0 ≤ 𝑥 ≤ 70 70 ≤ 𝑥 ≤ 80
𝑥 ≥ 80 𝜇𝑥2𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 1 𝑥 − 70 80 − 70 90 − 𝑥 90 − 80 1 , 95 ≤ 𝑥 ≤ 70 70 ≤ 𝑥 ≤ 80
80 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 = 80 𝜇𝑥2𝑡𝑖𝑛𝑛𝑔𝑖 = 0 𝑥 − 80 90 − 80 1 , 𝑥 ≤ 80 80 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90
c.  Variabel  Daun  berubah  warna  menjadi kuning  sampai  kuning  orange  yang  terdiri dari  3    himpunan  fuzzy,  yaitu  :  rendah, sedang, tinggi.
Tabel  3  contoh  gejala  tanaman  menjadi berubah warna menjadi kuning.
Gejala Gambar Daun  berubah  warna menjadi kuning sampai kuning orange
d.  Variabel  hasil  yang  terdiri  dari  2  himpunan fuzzy, yaitu: cukup berbahaya, dan berbahaya.
cukup berbahaya                   berbahaya
1 0 50 90 Gambar 4 Variabel Hasil. Fungsi keanggotaan : 𝜇ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑐𝑘𝑝𝑏𝑎ℎ𝑎𝑦𝑎 = 1 90 − 𝑥 90 − 50 0 , 𝑥 ≤ 50 50 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90 𝜇ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑐𝑘𝑝𝑏𝑎ℎ𝑎𝑦𝑎 = 0 𝑥 − 50 90 − 50 1 , 𝑥 ≤ 50 50 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90
Dari  ke  tiga  variabel  input  yang  telah didefinisikan,  dengan  melakukan    analisa data  terhadap  batas  tiap-tiap  himpunan fuzzy  pada  tiap-tiap    variabelnya  maka terbentuklah  27  aturan  fuzzy  yang  akan dipakai dalam sistem ini.
f.  Desain Fuzzyfikasi Pada  proses  ini,  data-data  berupa  variabel faktor  resiko  serangan  werengakan  dibuat defain  fuzzyfikasi  untuk  menentukan  nilai keanggotaan masing-masing variabel.
Dalam  penentuan  nilai  keanggotaan  tiap- tiap variabel akan digunakan fungsi keanggotaan  trapezoidal  (bahu).  Untuk fungsi  keanggotaan  bahu  memiliki  fungsi persamaan sebagai berikut:
μBahu      = 0 s ≤ a atau s ≥ c (s − a)/(b − a) a ≤ s ≤ b 1 b ≤ s ≤ c
Data-data  yang  telah  terkumpul  kemudian dibuat  desain  fuzzy  berdasarkan  hasil wawancara  yang  dibuat  dalam  bentuk grafik. Desain fuzzifikasi faktor-faktor resiko serangan  hama  wereng  ditunjukkan  pada tabel dan grafik di bawah ini :
1.  Tanaman menguning dan cepat mengering.
0 1 60 75 90 rendah sedang tinggi 67,5 82,5
Gambar  5  Fungsi  Keanggotaan  tanaman menguning atau cepat mengering .
Pada  variabel  diatas  dibagi  menjadi  tiga himpunan  fuzzy,  yaitu rendah,  sedang  dan tinggi .  Himpunan  fuzzy rendah memiliki  nilai <60  dan  didefinisikan  menjadi  range  [0,60], dengan  derajat  keanggotaan  tertinggi  terletak pada  nilai  67,5.  Himpunan  fuzzy  sedang memiliki  range  [67.5,82.5],  dengan  derajat keanggotaan  tertinggi  terletak  pada  nilai  82,5. Himpunan  fuzzy pra-obesitas memiliki  range [82.5-90], dengan derajat keanggotaan tertinggi terletak pada nilai 90. Himpunan fuzzy memiliki  nilai  >  90  dan  didefinisikan  menjadi range  [82.5,90],  dengan  derajat  keanggotaan tertinggi terletak pada nilai 90. Fungsi keanggotaannya :
𝜇𝑥1𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ =
1
75 − 𝑥 75 − 60 0 , 0 ≤ 𝑥 ≤ 60 60 ≤ 𝑥 ≤ 75
𝑥 ≥ 75 𝜇𝑥1𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 1 𝑥 − 60 75 − 60 90 − 𝑥 90 − 75 1 , 90 ≤ 𝑥 ≤ 60 60 ≤ 𝑥 ≤ 75
75 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 = 75 𝜇𝑥1𝑡𝑖𝑛𝑛𝑔𝑖 = 0 𝑥 − 75 90 − 75 1 , 𝑥 ≤ 75 75 ≤ 𝑥 ≤ 90
𝑥 ≥ 90
2.  Tanaman  menjadi  kerdil  dan  anakan berkurang.
0 1 70 80 90 rendah sedang tinggi 75
85
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Tanaman menjadi kerdil dan anakan berkurang.
Pada  variabel Keanggotaan  Tanaman menjadi  kerdil  kemudian  anakan  berkurang dibagi  menjadi  tiga  himpunan  fuzzy,  yaitu rendah,  sedang,  dan  tinggi .  Himpunan  fuzzy rendah memiliki  nilai  <75  dan  didefinisikan menjadi  range  [0,75],    dengan  derajat keanggotaan  tertinggi  terletak  pada  nilai  75. Himpunan fuzzy sedang memiliki range[75,85], dengan  derajat  keanggotaan  tertinggi  terletak pada  nilai  85.  Himpunan  fuzzy tinggi terletak pada nilai 90. Himpunan fuzzy wereng memiliki nilai  >  90  dan  didefinisikan  menjadi  range [85,90],  dengan  derajat  keanggotaan  tertinggi terletak pada nilai 90.
Fungsi keanggotaan:
𝜇𝑥2𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 0 80 − 𝑥 80 − 70 1 , 0 ≤ 𝑥 ≤ 70
70 ≤ 𝑥 ≤ 80 𝑥 ≥ 80 𝜇𝑥2𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 1 𝑥 − 70 80 − 70 90 − 𝑥 90 − 80 1 , 95 ≤ 𝑥 ≤ 70 70 ≤ 𝑥 ≤ 80
80 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 = 80 𝜇𝑥2𝑡𝑖𝑛𝑛𝑔𝑖 = 0 𝑥 − 80 90 − 80 1 , 𝑥 ≤ 80 80 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90
3.  Daun  berubah  warna  menjadi  kuning sampai kuning orange.
0 1 60 75 90 rendah sedang tinggi 67,5 82,5
Gambar  7.  Fungsi  Keanggotaan  Tanaman menjadi berubah warna menjadi kuning.
Pada  variabel  diatas  dibagi  menjadi  tiga himpunan  fuzzy,  yaitu rendah,  sedang  dan tinggi . Himpunan fuzzy rendah memiliki nilai < 70  dan  didefinisikan  menjadi  range  [0,70], dengan  derajat  keanggotaan  tertinggi  terletak pada nilai 70. Himpunan fuzzy sedang memiliki range  [75,85],  dengan  derajat  keanggotaan tertinggi terletak pada nilai 90. Himpunan fuzzy pra-obesitas memiliki  range  [85-90],  dengan derajat  keanggotaan  tertinggi  terletak  pada nilai  90.  Himpunan  fuzzy  memiliki  nilai  >  90 dan  didefinisikan  menjadi  range  [85,90], dengan  derajat  keanggotaan  tertinggi  terletak pada nilai 90.
𝜇𝑥2𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 0 75 − 𝑥 75 − 60 1 , 0 ≤ 𝑥 ≤ 60 60 ≤ 𝑥 ≤ 75
𝑥 ≥ 75 𝜇𝑥2𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 1 𝑥 − 60
75 − 60 90 − 𝑥 90 − 80 1 , 90 ≤ 𝑥 ≤ 60 60 ≤ 𝑥 ≤ 75
75 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 = 75 𝜇𝑥2𝑡𝑖𝑛𝑛𝑔𝑖 = 0 𝑥 − 75 90 − 75
1 , 𝑥 ≤ 60 75 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90 4.  Tingkat Resiko 0 1 50 90 Cukup berbahaya berbahaya
Gambar  8.  Fungsi  Keanggotaan  Tingkat Resiko .
Pada variabel Tingkat Resiko memiliki dua himpunan  fuzzy,  yaitu cukup  berbahaya  dan berbahaya. Himpunan  fuzzy cukup  berbahaya memiliki ranger [0,50] dengan derajat keanggotaan  tertinggi  25.  Himpunan  fuzzy berbahaya memiliki  range  [70,90]  dengan derajat keanggotaan tertinggi 80.
Fungsi keanggotaan:
𝜇𝑟𝑒𝑠𝑖𝑘𝑜𝑐𝑢𝑘𝑢𝑝𝑏𝑎ℎ𝑎𝑦𝑎 = 1 90 − 𝑥 90 − 50 0 , 𝑥 ≤ 50 50 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90 𝜇𝑟𝑒𝑠𝑖𝑘𝑜𝑏𝑎ℎ𝑎𝑦𝑎 = 0 𝑥 − 50 90 − 50 1 , 𝑥 ≤ 50 50 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90

## 4.3.  Desain Sistem

## 4.3.1 Diagram Konteks
Diagram Konteks menggambarkan secara garis besar dari sistem yang akan dikembangkan.  Dalam  diagram  konteks  ini terdapat  dua  entitas  yang saling  berhubungan dengan  sistem,  yaitu  pengguna  dan  pakar. Pengetahuan  yang  berisi  faktor-faktor  resiko hama  wereng  dimasukkan  oleh  pakar  yang nantinya  akan  digunakan  untuk  penentuan tingkat resiko berbahaya atau cukup berbahaya hama wereng pada tanaman padi.
Pakar Pengguna Input Data Faktor Gejala Input Rule Base Laporan Data Konsultasi Input Data Konsultasi Input Data pencegahan a b Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mengatasi Serangan hama wereng

## Gambar 9. Diagram Konteks

## 4.3.2 Hierarchy Input Proses Output (HIPO)
Hierarchy  Input  Proses  Output  (  HIPO  ) digunakan untuk menggambarkan suatu struktur  bertingkat  guna  memahami  fungsi- fungsi dari modul-modul suatu sistem.
0 Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mengatasi serangan hama wereng pada padi 1.0
Home 2.0 Master 3.0 Rule/Aturan 4.0 Konsultasi 5.0
Laporan
1.1 Login 1.2 Logout 1.3 Exit 2.2
Input Fuzyfikusi 2.3
Input Data Pencegahan 3.1 Rule Faktor Gejala 4.1 Konsultasi Tingkat Resiko 5.1 Lap. Hasil Konsultasi Top Level Level 0 Level 1 2.1 Input Faktor Gejala

## Gambar 10. Hierarchy Input Proses Output

## 4.3.3 Diagram Alir Data (DAD)
a.  Diagram Alir Data Level 0
Diagram Alir Data level 0 ini merupakan diagram  penjabaran  dariDiagram  Konteks
dan  HIPO  yang  digambarkan  dengan  Input - Proses  dan Output.
1.0 Pengolahan Data Sistem Pakar D1 Gejala D2 Fuzzyfikasi D3 Pencegahan 2.0 Pengolahan Data Rule / Aturan D4 Rule Gejala 3.0 Pengolahan Data Konsultasi D6 D7 Data Konsultasi Hasil Konsultasi 4.0 Pengolahan Laporan Pengguna Data Rule Gejala Data Rule Gejala Data Faktor Gejala Data Fuzzykasi Data Pencegahan Data Faktor Gejala Data Fuzyfikasi Data Pencegahan Data Rule Gejala Data Konsultasi Data Hasil Konsultasi Data Konsultasi Data Hasil Konsultasi Lap. Konsultasi Lap. Data Konsultasi Da ta K on su lta si

## Gambar 11. Diagram Alir Data Level 0

## 4.4  Implementasi

## 4.4.1 Implementasi Sistem
Implementasi ini berupa petunjuk penggunaan  program  agar  memudahkan pengguna  /  staf  dalam  mengetahui  program ini.
a) Menu Input Faktor Gejala Menu  ini  digunakan  untuk  melakukan  input data  faktor  gejala  maupun  melakukan  edit dan delete data-data tersebut.
Gambar 12. Form Input Gejala
b) Menu Input Data Solusi
Menu  ini  digunakan  untuk  melakukan  input data  pencegahan,  yaitu  masuk  dengan mengklik ikon Data Pencegahan.

## Gambar 13. Form Input Solusi
c) Menu Input Data Rule Resiko Menu  ini  digunakan  untuk  menginput  data rule  gejalahama  wereng.  Untuk  langkah langkah  melakukannya  adalah  dengan memilih  faktor  gejala  dan  juga  kriteria
pertama kemudian pilih operator penghubung.

## Gambar 14. Form Input Rule Gejala
d) Menu Konsultasi Menu  ini  digunakan  untuk  mengisi  data konsultasi  oleh  pasien  yang  nantinya  akan dilakukan penghitungan dengan fuzzy untuk diketahui  tingkat  resiko  penyakit  jantung yang dimiliki pasien.
Gambar 15. Form Konsultasi
e) Laporan Data Konsultasi Laporan  ini  adalah  laporan  dari  seluruh data  konsultasi  pengguna  yang  dapat dicetak melalui menu Laporan.
Gambar 16. Laporan Data Konsultasi

## 4.4.2 Pengujian Sistem
Contoh  kasus  yang  akan  digunakan adalah Seorang petani memiliki data kerusakan sawahnya dengan nilai 78,80,78: Dari data klinis di atas akan dihitung tingkat resiko serangan hama wereng  pada tanaman padi sebagai berikut:
1.  Perhitungan untuk tanaman menguning kemudian cepat mengering
µX 1 rendah = 75−𝑥 75−60 = 75−78 75−60 = 0
µX 1 sedang = 90−𝑥 90−75 = 90−78 90−75 = 0,8
µX 1 tinggi  = 90−𝑥 90−75 = 78−90 90−75 = 0
α 4 = MIN (0;0,8;0) α 4= 0 Untuk menghitung nilai Z 4 α 4 = 𝑍−50 90−50 α 4 = 𝑍−50 40 α 1 *40=Z-50
Z= α 1 *40 + 50
Z= 0 , 8*40 + 50= 50 Z 1 =82
2.  Perhitungan  buat gejala tanaman  menjadi kerdil kemudian anakan berkurang
µX 2 rendah = 80−𝑥 80−70 = 80−80
80−70 = 0 µX 2 sedang = 90−𝑥 90−80 = 90−80
90−80 = 1
µX 2 tinggi = 𝑥−90 90−80 = 80−90 90−80 = 3 15 =0 α = MIN (0;1;0) α 2= 0 Untuk menghitung nilai Z 2 α 2 = 𝑍−50 90−50
α 2 = 𝑍−50 40 α 2 *40=Z-50 Z= α 2 *40 + 50
Z= 0 *40 + 50= 50 Z 2 =50
3.  Perhitungan untuk gejala daun berubah warna menjadi kuning sampai kuning oranye
µX 3 rendah = 75−𝑥 75−60 = 75−78
75−60 = 0
µX 3 sedang = 90−𝑥 90−75 = 90−78 90−75 = 0,8
µX 3 tinggi  = 90−𝑥 90−75 = 78−90 90−75 = 0 α 3 = MIN (0;0,8;0) α 3= 0 Untuk menghitung nilai Z 3 α 3 = 𝑍−50 90−50 α 3 = 𝑍−50
40 α 3 *40=Z-50
Z= α 3 *40 + 50
Z= 0 , 8*40 + 50= 50
Z 3 =82
4.  Defuzzyfikasi:
Z tot = ∝4∗𝑍4+∝5∗𝑍5+∝13∗𝑍13+∝14∗𝑍14 ∝4+∝5+∝13+∝14
Z tot = 0,8∗82+1∗90+0,8∗82 0,8+1+0,8
Z tot =85,076923
Dari  hasil  pehitungan  di  atas  dapat  dilihat bahwa  serangan  hama  wereng  masuk  ke
dalam tingkat resiko
CUKUP BERBAHAYA dengan nilai z = 85,076923
Dilihat  dari  nilai  tabel  perbandingan  di atas,  maka  tingkat  validitas  dari  perhitungan menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto antara perhitungan manual dengan
perhitungan algoritma program diketahui bahwa  hasilnya  adalah valid .  Untuk  itu  maka aplikasi  dapat  dikatakan  berjalan  sesuai dengan  tujuan  awal  pembuatan  yakni  untuk mengatasi  serangan  hama  wereng  pada tanaman padi.
Tabel  5  Hasil  Akurasi  Sistem  dengan  Logika Fuzzy Tsukamoto
No KONDISI APLIKASI PAKAR Sesuai/Tidak
X1 X2 X3 1 78 80 80
53 75 Tidak 2 67 75 67 69 65 Sesuai 3 60 70 60 50 50 Sesuai 4 75 85 65 77 70 Tidak 5 82 80 82 80 80 Sesuai 6 90 84 75 86 85 Sesuai 7 90 90 90 90 90 Sesuai 8 75 77 88 84 80 Sesuai 9 80 72 60 59 70 Sesuai 10 70 86 75 72 75 Sesuai
Dari  10  Kasus  Hasil  Tabel  diatas dikatakan  Berbahaya  terkena  hama  wereng dengan  nilai  ≥  70  sedangkan  ≤  70  maka dikatakan Cukup Berbahaya. Dari perhitungan 10 kasus diatas yang sesuai 8 kasus dan yang tidak sesuai 2 kasus sehingga dapat dikatakan akurasi sistem 80% sesuai.

## V.  PENUTUP
5.1  Kesimpulan
1.  Informasi  yang  dihasilkan  berupa  hasil perhitungan  tingkat  bahaya  hama  wereng pada  tanaman  padi  yang  menghasilkan laporan  hama,  gejala,  dan  solusi  tanaman padi.
2.  Dari  hasil  akurasi  sistem  yang  dilakukan berdasarkan  pada  10  kasus  yang  sesuai dengan  perhitungan  adalah  8  dan  yang tidak  adalah  2  sehingga  dapat  dikatakan akurasi system 80 %.
3.  Berdasarkan  pengujian  sistem  yang  telah dilakukan menunjukan bahwa tingkat validasi  sistem  pakar  untuk  mengetahui
hama  wereng  pada  tanaman  padi  dengan Logika Fuzzy Tsukamoto ini valid dan dapat digunakan  dalam  mengatasi  permasalahan hama  wereng  yang  menyerang  tanaman padi.
5.2  Saran 1.  Sistem
pakar ini masih dapat
dikembangkan  dengan  menambahkan  fitur grafik  perkembangan  solusi  mengatasi serangan  hama  yang  dapat  mendukung program aplikasi
2.  Variabel  yang  diugnanakan  pada  sistem pakar  ini  dapat  ditambah  lagi  untuk kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Semangun,  Haryono,  Dr,  Prof, “Penyakit- Penyakit  Tanaman  Pangan  di  Indonesia ” , 2004,  Gadjah  Mada  University  Press, Yogyakarta.
[2] “ Pedoman Rekomendsi Pengendalian Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT)  Tanaman  Serealia”, Direktorat Perlindungan Tanaman Pangan,
Kementerian Pertanian,2011
[3]  Turban,  Aronson,  Liang,  diterjemahkan oleh  Dwi  Prabantini, “Decision  Support Systems  and  Intelligent  Systems  (Sistem Pendukung Keputusan san Sistem Cerdas ) - Edisi 7” , Andi Offset, Yogyakarta, 2005.
[4]  Kusumadewi  S.  2003.  ArtificialIntelligent “Teknik  dan  Aplikasinya” ,  Penerbit  Graha Ilmu. Yogyakarta.
[5]  Kusumadewi  S. “Analisis  Desain  Sistem Fuzzy  Menggunakan  Tool  Box  Matlab ” , Penerbit Graha Ilmu. Yogyakarta, 2003. [6]  eprints.undip.ac.id/36032/1/Fanoel_Thamr in.pdf