Diterima 08 September 2023 Direvisi 19 Oktober 2023, Diterima untuk publikasi 30 Oktober 2023
Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan Model Spatial Multi-Criteria Evaluation (SMCE) Berbasis Mobile
Cici Emilia Sukmawati 1 , Adi Rizky Pratama 2 ,  Anis Fitri Nur Masruriyah 3
123 Universitas Buana Perjuangan Karawang Email: 1 cici.emilia@ubpkarawang.ac.id , 2 adi.rizky@ubpkarawang.ac.id ,
3 anis.masruriyah@ubpkarawang.ac.id
Abstrak. Penyakit blas pada tanaman padi merupakan permasalahan serius yang mengancam  hasil  panen  petani.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  penelitian  ini mengembangkan model SMCE berbasis mobile. Model ini memungkinkan petani untuk  melakukan  prediksi  potensi  serangan  penyakit  blas  pada  tanaman  padi dengan  menggunakan  smartphone  atau  tablet.  Dengan  model  ini,  petani  dapat memasukkan  data  lingkungan  dan  informasi  varietas  padi,  dan  menerima  hasil prediksi serta rekomendasi pengendalian penyakit. Hasil implementasi model ini adalah  peningkatan  produksi  padi  dan  pengurangan  kerugian  akibat  serangan penyakit  blas.  Konsekuensinya  adalah  peningkatan  kesejahteraan  petani  dan ketahanan pangan yang lebih baik..
Kata kunci: padi, blas, Model SMCE, mobile

## 1 Pendahuluan
Indonesia,  sebagai  negara  agraria  dengan  mayoritas  penduduknya mengandalkan  beras  sebagai  bahan  makanan  pokok,  sangat  bergantung  pada produksi beras [1]. Sektor pertanian tanaman pangan, khususnya komoditi padi, memiliki  potensi  besar  dalam  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  dan memastikan  ketahanan  pangan [2],  [3] .  Namun,  produksi  beras  saat  ini dihadapkan  pada  sejumlah  masalah.  Kebutuhan  beras  terus  meningkat  seiring dengan  pertumbuhan  populasi,  tetapi  produktivitas  tanaman  padi  belum mengikuti  tren  tersebut.  Gagal  panen  sering  terjadi,  dan  faktor-faktor  tertentu berkontribusi  pada  masalah  ini.  Perawatan  yang  cermat  diperlukan  untuk menghindari  serangan  penyakit  yang  dapat  merusak  tanaman  padi  dan  hasil panennya [4]–[6].
Penyakit blas padi, yang disebabkan oleh cendawan Pyricularia oryzae [7]–[9], merupakan salah satu penyakit utama pada tanaman padi di Indonesia. Penyakit  ini  dapat  menyebabkan  kerugian  besar  bagi  petani  karena  dapat mempengaruhi  kualitas  beras  dan  berdampak  fatal  pada  hasil  panen.  Gejala penyakit  ini  terlihat  jelas  pada  daun  padi,  dan  deteksi  dini  dapat  membantu mencegah kerusakan yang lebih luas. Oleh karena itu, pengendalian penyakit blas menjadi krusial untuk menjaga produksi padi yang berkelanjutan.

## Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan … 28
Salah  satu  solusi  untuk  mengatasi  masalah  ini  adalah  dengan menggunakan  pendekatan  prediksi  dan  peringatan  dini  [10]–[12].  Menerapkan prediksi  organisme  pengganggu  tumbuhan  (OPT)  dapat  membantu  petani mengambil  tindakan  preventif  yang  lebih  efektif  dan  mengurangi  risiko kerusakan  tanaman  yang  lebih  besar.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan adalah multi criteria analysis (MCA) berbasis spasial, dengan pendekatan spatial multi-criteria evaluation (SMCE) [13]. Dengan memanfaatkan teknologi mobile, seperti  smartphone  atau  tablet,  petani  dapat  dengan  mudah  memasukkan  data lingkungan  dan  informasi  varietas  padi  ke  dalam  model  SMCE.  Hasil  prediksi potensi serangan penyakit blas dapat membantu petani mengambil tindakan yang sesuai,  dan  rekomendasi  pengendalian  penyakit  serta  varietas  padi  yang  tepat dapat  meningkatkan  produksi  padi  dan  mengurangi  kerugian  akibat  serangan penyakit blas.
Dengan  pengembangan  model  SMCE  berbasis  mobile,  upaya pencegahan penyakit blas pada tanaman padi menjadi lebih praktis dan aksesibel bagi  petani,  yang  pada  gilirannya  akan  mendukung  produksi  padi  yang  lebih berkelanjutan dan memastikan ketersediaan beras sebagai bahan makanan pokok di Indonesia.
Pada penelitian sebelumnya dengan menggunakan meted SMCE hampir 95%  variasi  hasil  panen  tergantung  pada  variabel  yang  diukur,  seperti  Luas Lahan,  Varietas  Bibit,  Jumlah  Bibit,  Pupuk  Urea,  dan  Pupuk  NPK  Phonska. Sebagian  kecil,  sekitar  5,5%,  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  lain  yang  tidak termasuk dalam penelitian ini. Hasil rata-rata akurasi RMSE adalah sekitar 0,432, menunjukkan  bahwa  model  prakiraan  yang  dihasilkan  memiliki  akurasi  yang tinggi [14]. Dalam penelitian lain menyebutkan hasil dari SMCE berbentuk peta yang  mensimulasikan  penyebaran  penyakit  blas,  yang  selanjutnya  digunakan untuk meramalkan seberapa parah penyebaran penyakit tersebut. Tingkat akurasi prediksi  dievaluasi  dengan  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE),  berdasarkan  data  pengamatan  aktual  mengenai  tingkat  keparahan penyakit.  Prediksi  yang  dilakukan  di  Kabupaten  Karawang  dan  Purwakarta memiliki  tingkat  akurasi  rata-rata  sekitar  78.16%  dan  73.95%.  Secara keseluruhan,  faktor-faktor  yang  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  pada perkembangan penyakit blas mencakup aspek seperti ketinggian lokasi, jarak dari sumber  epidemi,  sejarah  epidemi  di  lahan,  jumlah  spora  yang  ditangkap (inokulum), kualitas irigasi, penggunaan herbisida, kandungan unsur hara dalam tanah (N, P, K), serta tingkat keasaman tanah [15].
Penelitian ini menciptakan perpaduan antara penggunaan Model Spatial Multi-Criteria Evaluation (SMCE) dengan teknologi mobile, seperti smartphone dan  tablet,  untuk  memungkinkan  petani  secara  mudah  memasukkan  data lingkungan  dan  informasi  varietas  padi.  Penggunaan  teknologi  mobile memungkinkan  interaksi  langsung  antara  petani  dan  model  prediksi,  yang mungkin belum diterapkan dalam penelitian sebelumnya.

## Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan … 29

## 2 Metode Penelitian
Adapun  metode  yang  digunakan dalam  penyelesaian  masalah  dalam  penelitian ini tertuang pada gambar berikut :
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
2.1 Identifikasi Masalah
a) Observasi
Observasi  di  lakukan  oleh  petugas  BBPOPT  untuk  mencari  nilai variable  berupa  faktor  yang  mempengaruhi  terjadinya  serangan  hama blas padi pada setiap wilayah kecamatan di Karawang.
b) Wawancara
Proses wawancara diperlukan agar peneliti dengan petugas BBPOPT saling mencari pokok permaslahan yang dibutuhkan dalam sistem agar bermanfaat untuk petugas dan petani.

## 2.2 Perumusan Masalah
Masalah  yang  sudah  diidentifikasi,  kemudian  dianalisa  dari  berbagai sudut  pandang  untuk  mencari  sumber  dari  permasalahan  tersebut.  Analisa permasalahan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  permasalahan  yang  terjadi terkait  penyakit  blas.  Hasil  dari  Analisa  permasalahan  dirumuskan  dalam bentuk  gambaran  permasalahan  secara  khusus  untuk  dicarikan  solusi pemecahan masalah yang tepat.

## Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan … 30

## 2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang di ambil dari BBPOPT dan sampel berupa data yang berada di wilayah kecamatan yang ada di Kabupaten Karawang. Data yang  di  kumpulkan  yaitu  pengelompokan  faktor,  standarisasi  faktor,  dan pembobotan  faktor.  Pada  tahap  awal  adalah      pengelompokan  faktor  yaitu data  skala    pengukuran,  skala  pengukuran  pada  setiap  faktor  tersebut berbeda-beda.

## 2.4 Analisa Data
Menganalisis data  yang berupa data-data lapangan  berupa  faktor  yang mempengaruhi  potensi  sebaran  penyakit  untuk  mencari  hasil  diagnosa penyakit blas pada  tanaman  padi.  Dalam  menganalisa  data,  tahapan  yang dilakukan  adalah  pra-pemrosesan  data,    menghilangkan  missing  value, menghilangkan noise, menghilangkan outlier, dan normalisasi.
Agar mendapatkan hasil yang terbaik, dapat dilakukan dengan berbagai cara, diantaranya adalah persiapan data. persiapan data dikenal juga sebagai tahap pra-pemrosesan (16).  Selanjutnya yaitu menghilangkan missing value, noise, dan outlier yang merupakan salah satu sumber masalah dalam menjaga suatu  kualitas  data.  Missing  value,  noise,  dan  outlier  akan  berpengaruh terhadap hasil  survey dan dapat menyebabkan tingkat keakuratan suatu data menjadi berkurang, juga menurunnya kualitas data pada saat akan dilakukan pengolahan data lanjut (17,18).

## 2.5 Perancangan Sistem Berbasis Mobile
Dalam  perancangan  sistem  berbasis  mobile  ada  beberapa  tahap  yang dilakukan:
a) Analisa Kebutuhan Pengguna Dalam Analisa kebutuhan sistem yang dilakukan adalah
mengidentifikasi  masalah  apa  saja  yang  ingin  diselelsaikan,  bagaimana kebutuhan  fungsional  dan  non-fungsionalnya,  serta  pemenuhan  kebutuhan pengguna.  Dalam  hal  ini,  sistem  berbasis  mobile  yang  akan  dibangun bertujuan  untuk  memprediksi  potensi  penyakit  blas  pada  tanaman  padi dengan model Spatial Multi-Criteria Evaluation (SMCE) berbasis mobile.
b) Perancangan Arsitektur Sistem
Setelah  mengetahui  kebutuhan  sistem,  selanjutnya  merancang bagaimana arsitektur sistem yang akan dibuat.
c) Pembuatan Basis Data

## Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan … 31
Basis data yang akan digunakan oleh sistem dibuat pada tahap ini. Basis data berisi  informasi mengenai tanaman padi, penyakit blas pada tanaman padi, dan lain-lain yang dibutuhkan untuk informasi yang dibutuhkan.
d) Implementasi Model SMCE
Penjelasan  pada  tahap  ini  dilanjutkan  dalam  metode  penyelesaian  masalah pada  nomor  7  bagian  implementasi,  dan  langkah  selanjutnya  mengikuti kemudian.

## 2.6 Implementasi
Proses  implementasi  sistem  perhitungan  untuk  mencari  nilai  sebaran penyakit blas ada beberapa tahapan seperti, pengumpulan data, menetukan nilai standarisasi,  absolute  standarisasi,  nilai  bobot  untuk  proses  mencari  nilai  skor nilai SME.

## 2.7 Evaluasi
Pengujian  pada  sistem  di  lakukan  dengan  menggunakan  metode pengujian whitebox .  Pengujian  dilakukan  dengan  menulusuri  kode  program untuk menemukan kesalahan pada sistem, pengujian dilakukan secara bertahap dari pembuatan sistem sampai selesai
3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Analisa Data
Pada tahap awal pelaksanaan sistem perhitungan penyebaran penyakit blas pada  tanaman  padi,  penerapan  memerlukan  penetapan  bobot  nilai  yang digunakan dalam perhitungan. Proses ini melibatkan penilaian faktor-faktor yang kompleks  yang  mempengaruhi  perkembangan  penyakit  blas  di  lapangan. Beberapa  dari  faktor-faktor  tersebut  diantaranya  ketinggian  lokasi,  jarak  dari sumber epidemi, sejarah epidemi di lahan, jumlah tangkapan sepora (inokulum), kualitas irigasi, aplikasi herbisida, kandungan hara tanah (N , P, K) dan tingkat kemasaman tanah.
Tabel  1. Hasil Analisis No Faktor yang Mempengaruhi Bobot Absolute Standarisasi Skor 1 Ketinggian lokasi 0,092417 0,285714286 0,026405 2 Sejarah epidemi di lahan 0,109005 0 0 3 Jarak dari Sumber Epidemi 0,104265 1 0,104265 4 Tangkapan Sepora 0,104265 0,285714286 0,02979

## Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan … 32
No Faktor yang Mempengaruhi Bobot Absolute Standarisasi Skor 5 Indeks penanaman 0,07109 0 0 6 Waktu Tanam 0,07109 1 0,07109 7 Kualitas Irigasi 0,082938 1 0,082938 8 Aplikasi Herbisida 0,100711 0 0 9 Status hara nitrogen (N) 0,084123 0,33333333 0,028041 10 Status hara fosfat (P) 0,086493 0,5 0,043246 11 Status hara kalium (K) 0,093602 0 0
Hasil  dari  analisis  mengenai  penyakit  blas  pada  tanaman  padi  dengan menggunakan  model  Spatial  Multi-Criteria  Evaluation  (SMCE)  menunjukkan bahwa  faktor  ketinggian  lokasi,  jarak  dari  sumber  epidemi,  tangkapan  sepora, status  hara,  jenis  tanah  dan  lain  sebagainya  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap penyebaran penyakit tersebut. Pemetaan spasial juga mengidentifikasi wilayah-wilayah tertentu yang rentan terhadap infeksi penyakit blas. Pembahasan hasil  ini  menggarisbawahi  pentingnya  pengelolaan  lingkungan  dan  praktik pertanian  yang  tepat guna  untuk  mengendalikan penyebaran penyakit  ini,  serta mendorong  penggunaan  teknologi  berbasis  mobile  dalam  pemantauan  dan prediksi penyakit pada tanaman padi di masa depan. Namun, keterbatasan dalam akurasi  model  juga  diakui,  dan  pengembangan  lebih  lanjut  direkomendasikan untuk meningkatkan ketepatan analisis dan prediksi penyakit.
Pemetaan  spasial  yang  dihasilkan  juga  memungkinkan  pengambilan keputusan berdasarkan lokasi, yang dapat membantu petani dalam mengatur pola tanam  dan  penerapan  langkah-langkah  pencegahan  yang  lebih  tepat.  Namun, perlu  diperhatikan  bahwa  model  SMCE  memiliki  keterbatasan  dalam mempertimbangkan  faktor-faktor  lokal  yang  mungkin  tidak  tercakup  dalam analisis ini.

## 3.2. Implementasi SMCE
Perhitungan  yang  dari  pengumpulan  dari  data  faktor  yang  di  konfersi mengahasilkan nilai standarisasi lalu di hitung dengan nilai bobot untuk mencari nilai skor selanjutnya adalah tahap proses perhitungan SMCE, perhitungan bisa di lihat pada gambar 4.23
Gambar 2. Perhitungan SMCE
Data  perhitungan  diatas  diambil  dari  penjumlahan  nilai  skor  pada  kecamtan
pakisjaya. Hasil potensi nilai sebarannya bisa di lihat di tabel 2 :
Tabel  2.  Hasil SMCE No Kecamatan Nilai kesesuaian 1 Pakisjaya 0,38577635 2 Batujaya 0,69392914 3 Tirtajaya 0,46535206 4 Cibuaya 0,72946852 5 Kotabaru 0,53509366
Selanjutnya,  SMCE  ini  Implementasikan  ke  sistem  dengan  perhitungan dibuat  berbasis  mobile  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python. Proses  memasukan  data,  perhitungan  seperti  mencari  nilai  standarisasi  dengan nilai korelasi negative dan positif, mencari nilai skor sampai menghasilkan nilai SMCE yang nanti akan ditampilkan kedalam interface mobile.

## 3.3. Perancangan Sistem Berbasis Mobile
Tampilan  pada  halaman  mobile  berupa  data  diagram  batang  yang menunjukkan nilai dan warna untuk melihat potensi serangan hama penyakit blas, dilihat pada Gambar 3
Gambar 3. Tampilan Interface sistem
Berdasarkan  gambar  diatas  ini  menunjukkan  halaman  dashboard  yang menampilkan  gambar  diagram  batang  dengan  nilai  tertinggi  potensi  sebaran

## Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan … 34
penyakit  blas  pada  tanaman  padi.  Pada  sistem  ini  terdiri  dari  menu  factor pengaruh,  ketinggian  lokasi  dan  lain  lain.  Adapun  hasil  diagram  tertinggi ditunjukkan pada kecamatan telagasari dengan nilai 0,7027364.

## 3.4. Pengujian Sistem White Box
Perhitungan  SMCE  diimplementasikan  ke  dalam  sistem  pemrograman berbasis mobile. Selanjutnya, dilakukan pengujian agar sistem berjalan sesuai untuk  menghasilkan  nilai  pencarian  nilai  yang  di  inginkan,  berupa  masukan data,  bobot  nilai,  nilai  faktor,  dan  perhitungan  korelasi  positif  dan  negative. Pengujian  ini  menggunakanan  pengujian  white  box  untuk  mencocokan  alur logika dalam program.
3.4.1 Login
Berikut adalah tabel white box testing login yang terdapat pada Tabel 3.
Tabel  3. White Box testing login No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status 1 Login admin Akses halaman utama Menampilkan halaman untuk memasukkan username dan password. Apabila  user  name benar,  password  salah tidak dapat mengakses web. User name salah, password  benar  tidak dapat mengakses web. User name salah, password  salah  tidak dapat mengakses web. User name benar, password  benar  dapat mengakses web Menampilkan halaman untuk memasukkan username dan password. Apabila  user  name benar, password salah  tidak  dapat mengakses web. User  name  salah, password benar tidak dapat mengakses web. User  name  salah, password salah tidak dapat mengakses web User  name  benar, password benar dapat mengakses web Berhasil
3.4.2

## Input nilai faktor ketinggian
Berikut adalah tabel white box testing input nilai faktor ketinggian yang terdapat pada Tabel 4.
Tabel  4. White Box testing input nilai faktor ketinggian No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status 1 Input nilai faktor ketinggian Akses halaman faktor ketiggian Menampilkan halaman  untuk memasukkan nilai faktor ketiggian Menampilkan halaman untuk memasukkan nilai faktor ketiggian Berhasil 3.4.3 Input nilai faktor sejarah epidemi di lahan
Berikut adalah tabel white box testing input nilai sejarah faktor epidemi di lahan yang terdapat pada Tabel 5.
Tabel  5. White Box testing input nilai faktor sejarah epidemi di lahan
No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status 1 Input  nilai faktor sejarah epiedmi  di lahan Akses halaman faktor sejarah epidemi  di lahan Menampilkan halaman untuk memasukkan  nilai faktor sejarah epidemi di lahan Menampilkan halaman untuk memasukkan nilai faktor sejarah  epidemi di lahan Berhasil 3.4.4 Input nilai faktor jarak dari sumber epidemi
Berikut adalah tabel white box testing input nilai faktor jarak dari sumber epidemi yang terdapat pada Tabel 6.
Tabel  6. White Box testing input nilai faktor jarak dari sumber epidemi
No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status

## Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan … 36
1 Input nilai faktor  jarak dari  sumber epidemi Akses halaman faktor  jarak dari  sumber epidemi Menampilkan halaman untuk memasukkan nilai  faktor  jarak dari sumber epidemi Menampilkan halaman  untuk memasukkan nilai faktor jarak dari sumber epidemi Berhasil 3.4.5 Input nilai faktor tangkapan sepora
Berikut adalah tabel white box testing input nilai faktor tangkapan sepora yang terdapat pada Tabel 7.
Tabel  7. White Box testing input nilai faktor tangkapan sepora No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status 1 Input  nilai faktor tangkapan sepora Akses halaman faktor tangkapan sepora Menampilkan halaman untuk memasukkan nilai faktor tangkapan sepora Menampilkan halaman  untuk memasukkan nilai faktor tangkapan sepora Berhasil 3.4.6 Input nilai faktor indeks penanaman
Berikut  adalah  tabel  white  box  testing  input  nilai  faktor  indeks penanaman yang terdapat pada Tabel 8
Tabel  8. White Box testing input nilai faktor indeks penanaman
No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status 1 Input  nilai faktor indeks penanaman Akses halaman faktor indeks penanaman Menampilkan halaman untuk memasukkan  nilai faktor indeks penanaman Menampilkan halaman untuk memasukkan nilai faktor indeks penanaman Berhasil 3.4.7 Input nilai faktor waktu tanam
Berikut adalah tabel white box testing input nilai faktor waktu tanam yang terdapat pada Tabel 9

## Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan … 37
Tabel  9. White Box testing input nilai faktor waktu tanam No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status 1 Input  nilai faktor waktu tanam Akses halaman faktor waktu tanam Menampilkan halaman untuk memasukkan  nilai faktor waktu tanam Menampilkan halaman  untuk memasukkan nilai faktor waktu tanam Berhasil 3.4.8 Input nilai faktor kualitas irigasi
Berikut adalah tabel white box testing input nilai faktor waktu tanam yang terdapat pada Tabel 10.
Tabel  10. White Box testing input nilai faktor waktu tanam No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status 1 Input nilai faktor kualitas irigasi Akses halaman faktor kualitas irigasi Menampilkan halaman untuk memasukkan nilai faktor kualitas irigasi Menampilkan halaman  untuk memasukkan nilai faktor kualitas irigasi Berhasil 3.4.9 Input nilai faktor aplikasi herbisida
Berikut adalah tabel white box testing input nilai faktor aplikasi herbisida yang terdapat pada Tabel 11.
Tabel  11. White Box testing input nilai faktor aplikasi herbisida No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status 1 Input  nilai faktor aplikasi herbisida Akses halaman faktor aplikasi herbisida Menampilkan halaman untuk memasukkan  nilai faktor aplikasi herbisida Menampilkan halaman untuk memasukkan  nilai faktor aplikasi herbisida Berhasil
3.4.10 Input nilai faktor status hara nitrogen
Berikut adalah tabel white box testing input nilai faktor status hara nitrogen yang terdapat pada Tabel 12
Tabel  12. White Box testing input nilai faktor status hara nitrogen No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status 1 Input nilai faktor status hara nitrogen Akses halaman faktor status  hara nitrogen Menampilkan halaman untuk memasukkan nilai faktor  status  hara nitrogen Menampilkan halaman untuk memasukkan  nilai faktor  status  hara nitrogen Berhasil 3.4.11 Input nilai faktor status hara fosfat
Berikut adalah tabel white box testing input nilai faktor status hara fosfat yang terdapat pada Tabel 13
Tabel  13. White Box testing input nilai faktor status hara fosfat
No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status 1 Input  nilai faktor status  hara fosfat Akses halaman faktor  status hara fosfat Menampilkan halaman  untuk memasukkan nilai faktor status hara fosfat Menampilkan halaman untuk memasukkan nilai faktor status hara fosfat Berhasil 3.4.12 Input nilai faktor status hara kalium
Berikut adalah tabel white box testing input nilai faktor status hara kalium yang terdapat pada Tabel 14
Tabel  14. White Box testing input nilai faktor status hara kalium
No Kasus uji Langkah uji Hasil yang diharapkan Hasil aktual Status

## Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan … 39
1 Input  nilai faktor status  hara kalium Akses halaman faktor status hara kalium Menampilkan halaman untuk memasukkan  nilai faktor  status  hara kalium Menampilkan halaman untuk memasukkan nilai  faktor  status hara kalium Berhasil 3.4.13 Input nilai faktor standarisasi
Berikut adalah tabel white box testing input nilai pada setiap faktor pada setiap Kecamatan, untuk mencari nilai standarisasi yang terdapat pada Tabel 15
Tabel  15. White Box testing input nilai pada setiap faktor pada setiap Kecamatan,
untuk mencari nilai standarisasi No  input Output Hasil 1 Input nilai faktor Ketinggian lokasi Menampilkan nilai standarisasi Ketinggian lokasi Berhasil 2 Input nilai faktor Sejarah epidemi di lahan Menampilkan nilai standarisasi Sejarah epidemi di lahan Berhasil 3 Input nilai faktor Jarak dari sumber epidemi Menampilkan nilai standarisasi Jarak dari sumber epidemi Berhasil 4 Input nilai faktor Tangkapan spora Menampilkan nilai standarisasi Tangkapan spora Berhasil 5 Input nilai faktor Input nilai faktor Indeks penanaman Menampilkan nilai standarisasi Indeks penanaman Berhasil 6 Input nilai faktor Waktu tanam Menampilkan nilai standarisasi Waktu tanam Berhasil 7 Input nilai faktor Kualitas Irigasi Menampilkan nilai standarisasi Kualitas Irigasi Berhasil 8 Input nilai faktor Aplikasi herbisida Menampilkan nilai standarisasi Aplikasi herbisida Berhasil 9 Input nilai faktor Status hara nitrogen (N) Menampilkan nilai standarisasi Status hara nitrogen (N) Berhasil 10 Input nilai faktor Status hara fosfat (P) Menampilkan nilai standarisasi Status hara fosfat (P) Berhasil 11 Input nilai faktor Status hara kalium (K) Menampilkan nilai standarisasi Status hara kalium (K) Berhasil 3.4.14 Input nilai skor
Berikut adalah tabel white box testing input nilai pada setiap faktor pada setiap Kecamatan, untuk mencari nilai skor yang terdapat pada Tabel 16
Tabel  16. White Box testing input nilai pada setiap faktor pada setiap Kecamatan,
untuk mencari nilai skor No  input Output Hasil 1 Input nilai faktor Ketinggian lokasi Menampilkan nilai skor Ketinggian lokasi Berhasil 2 Input nilai faktor Sejarah epidemi di lahan Menampilkan nilai skor Sejarah epidemi di lahan Berhasil 3 Input nilai faktor Jarak dari sumber epidemi Menampilkan nilai skor Jarak dari sumber epidemi Berhasil 4 Input nilai faktor Tangkapan spora Menampilkan nilai skor Tangkapan spora Berhasil 5 Input nilai faktor Input nilai faktor Indeks penanaman Menampilkan nilai skor Indeks penanaman Berhasil 6 Input nilai faktor Waktu tanam Menampilkan nilai skor Waktu tanam Berhasil 7 Input nilai faktor Kualitas Irigasi Menampilkan nilai skor Kualitas Irigasi Berhasil 8 Input nilai faktor Aplikasi herbisida Menampilkan nilai skor Aplikasi herbisida Berhasil 9 Input nilai faktor Status hara nitrogen (N) Menampilkan nilai skor Status hara nitrogen (N) Berhasil 10 Input nilai faktor Status hara fosfat (P) Menampilkan nilai skor Status hara fosfat (P) Berhasil 11 Input nilai faktor Status hara kalium (K) Menampilkan nilai skor Status hara kalium (K) Berhasil

## 4 Kesimpulan
Model  SMCE  terbukti  efektif  dalam  memprediksi  penyakit  blas  pada  tanaman padi. Model ini dapat memberikan informasi yang sangat berguna kepada petani untuk mengambil tindakan pencegahan dan pengendalian penyakit. Pendekatan berbasis  mobile  memungkinkan  petani  untuk  dengan  mudah  mengakses informasi prediksi penyakit di lapangan menggunakan perangkat mobile. Hal ini meningkatkan aksesibilitas dan penggunaan model SMCE oleh para petani. Penggunaan  model  ini  juga  dapat  membantu  meningkatkan  hasil  panen  dan mengurangi  kerugian  akibat  serangan  penyakit  blas  pada  tanaman  padi,  yang pada gilirannya akan meningkatkan keberlanjutan pertanian.

## Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan … 41
5 Referensi
[1] P.  Sitompul,  H.  Okprana,  A.  Prasetio,  and  G.  Artikel,  “Identifikasi  Penyakit Tanaman Padi Melalui Citra Daun Menggunakan DenseNet 201 Identification of Rice  Plant  Diseases  Through  Leaf  Image  Using  DenseNet  201  Article  Info ABSTRAK,” JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence , vol. 1, no. 2, pp. 2828–9099, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i2.889.
[2] A. Asis Pata, “Rikayanti, Arifin, Abd. Asis Pata: Kontribusi Produksi Padi Sawah Daerah  Sentra  Bosowa  Terhadap  Produksi  Padi  Sawah  di  Sulawesi  Selatan (Contribution  of  Sentra  Bosowa  Rice  Production  to  Sawah  Rice  Production  in South Sulawesi),” 2021.
[3] I. M. S. Graha and M. A. B. Putra, “PEMANTAUAN PERTUMBUHAN PADI MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT 8,” Jurnal Litbang Sukowati : Media  Penelitian dan Pengembangan , vol. 6, no. 1, pp. 43–53, Nov. 2022, doi: 10.32630/sukowati.v6i1.316.
[4] A.  Siregar,  M.  Satria,  I.  Mulyono,  and  Y.  Wijayanti,  “Pemetaan  Neraca  Beras dalam Rangka Mempersiapkan Penyediaan Kebutuhan Pokok Utama Masyarakat Menghadapi Pandemi Covid-19,” Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis , vol.
4, no. 3, pp. 679–694, Jul. 2020, doi: 10.21776/ub.jepa.2020.004.03.22.
[5] A.  Rahmat,  R.  1  ,  and  M.  Taufiq,  “Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi impor beras di Indonesia,” Online) KINERJA: Jurnal Ekonomi dan Manajemen , vol. 19, no. 2, p. 195, 2022, doi: 10.29264/jkin.v19i2.10924.
[6] B. Gunawan, A. Arsi, and I. Anisyatulusna, “Inventarisasi Arthropoda dan Tingkat Serangan  Hama  pada  Teknik  Budidaya  Padi  (Oryza  sativa  L.)  di  Desa  Bumi Agung Kecamatan Lempuing Inventory of Arthropoda and Pest  Attack Rate on
Rice (Oryza Sativa L.) Cultivation Techniques in Bumi Agung Village Lempuing
Sub-District.”
[7] S. Agustiani, Y. Tajul Arifin, A. Junaidi, S. Khotimatul Wildah, and A. Mustopa,
“Klasifikasi  Penyakit  Daun  Padi  menggunakan  Random  Forest  dan  Color Histogram  1,*).”  [Online].  Available:  https://www.kaggle.com/vbookshelf/rice-
leaf-
[8] G.  Kurrata,  Tutik  Kuswinanti,  and  Andi  Nasruddin,  “Keparahan  Penyakit  Blas Pyricularia  oryzae  dan  Analisis  Gen  Virulensi  Menggunakan  Metode  Sequence Characterized Amplified Region,” Jurnal Fitopatologi Indonesia , vol. 17, no. 1, pp. 19–27, Feb. 2021, doi: 10.14692/jfi.17.1.19-27.
[9] N.  Safitri,  L.  Djaya,  dan  Martua  Suhunan  Sianipar,  and  J.  Raya  Bandung Sumedang km, “Kemampuan Bacillus subtilis dan Trichoderma harzianum dalam Campuran  Serat  Karbon  dan  Silika  Nano  untuk  Meningkatkan  Ketahanan Tanaman Padi terhadap Penyakit Blas (Pyricularia oryzae),” Jurnal Agrikultura , vol. 2020, no. 3, pp. 182–192.
[10] W.  Ria  Andayanie,  W.  Nuriana,  and  N.  Ermawati,  “PERLINDUNGAN TANAMAN dengan INSEKTISIDA DAN ANTIVIRAL NABATI.”
[11] S.  dan  Devi  Tantiani,  “EFEKTIVITAS  CENDAWAN  ENDOFIT  DALAM PENGENDALIAN  PENYAKIT  BLAS  PADA  PADI  (Oryza  sativa),”  vol.  2, 2021.

## Prediksi Penyakit Blas Pada Tanaman Padi dengan … 42
[12] J.  Lingkungan  and  B.  Geologi,  “Implementation  of  the  Spatial  Multi-Criteria Evaluation  (SMCE) Method  in  the Landslide Vulnerability Study  of Gumingsir Village, Pagentan District, Banjarnegara Regency, Central Java.”
[13] S.  Sudewi,  A.  Ala,  and  dan  Muhammad  Farid,  “Keragaman  Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) pada Tanaman Padi Varietas Unggul Baru (VUB) dan  Varietas  Lokal  pada  Percobaan  Semi  Lapangan,” Jurnal  Agrikultura ,  vol. 2020, no. 1, pp. 15–24.
[14] H.  Rakuasa  and  G.  Somae,  “Terakreditasi  SINTA  4  No:  148/M/KPT/2020 JURNAL  SAINS  INFORMASI  GEOGRAFI  [J  SIG]  Suitability  Analysis  and Evaluation of Settlement Land in Ambon City”, doi: 10.31314/j.
[15] B. L. Ashar, A. Nurmansyah, and W. Widodo, “Simulasi Sebaran Penyakit Blas Pada Tanaman Padi Menggunakan Model Spatial Multi Criteria Evaluation: Studi Kasus Kabupaten Karawang dan Purwakarta,” Jurnal Fitopatologi Indonesia , vol.
15, no. 2, pp. 59–68, Dec. 2019, doi: 10.14692/jfi.15.2.59-68.
[16] G. Rahda Kurnila, A. Laila Nugraha, and A. Sukmono, “ANALISIS SPASIAL TINGKAT  RISIKO  AKIBAT  PANDEMI  CORONAVIRUS  DISEASE  2019 (COVID-19) (STUDI KASUS : KABUPATEN INDRAGIRI HULU, PROVINSI RIAU),” 2021.
[17] Sidiq  Umar  and  Choiri  Moh.  Miftachul,  “METODE  PENELITIAN KUALITATIF DI BIDANG PENDIDIKAN,” 2019.
[18] Nugroho Budi and Denih Asep, “PERBANDINGAN KINERJA METODE PRA- PEMROSESAN  DALAM  PENGKLASIFIKASIAN  OTOMATIS  DOKUMEN PATEN,” KOMPUTASI: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika , vol. 17, no. 2, pp. 381–387, 2020.
[19] M. Lutfi  and M. Hasyim, “PENANGANAN DATA MISSING VALUE PADA KUALITAS PRODUKSI JAGUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE K- NN  IMPUTATION  PADA  ALGORITMA  C4.5,”  Online,  2019.  [Online].
Available: http://jurnal.stiki-indonesia.ac.id/index.php/jurnalresistor
[20] A. Ferdita Nugraha, Y. Pristyanto, and I. Pratama, “PENANGANAN MISSING VALUES  UNTUK  MENINGKATKAN  KINERJA  MODEL  MACHINE LEARNING  PADA  DATA  TELEMARKETING,”  2020.  [Online].  Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode